Welldata AI상품 데이터
상품명 · 브랜드 · 카테고리 · 옵션 · 이미지 · 상품속성
AI PRODUCT DISCOVERY & RECOMMENDATION
감으로 찾던 상품을,
데이터와 AI로 발굴합니다.
수많은 상품을 직접 검색하고 비교하며 “무엇을 팔아야 할지” 고민하는 상품 소싱 업무.
국내외 이커머스 데이터를 수집·분석하고 AI가 시장성과 판매 가능성을 판단하여 판매할 만한 상품을 자동으로 발굴하고 추천합니다.
시장 데이터에서 판매 후보 상품으로
상품 데이터가격 데이터판매 데이터검색·노출 데이터경쟁 데이터
Storebot AI
시장성 · 판매 가능성 분석
AI RECOMMENDATION우선 검토할 판매 후보 상품
Find
Analyze
Recommend
Sell
Learn
단순히 상품을 찾아주는 것에서 끝나지 않습니다.
잘 팔릴 가능성이 높은 상품을 지속적으로 발굴하고 운영하는 상품관리 체계.
상품 발굴 → 데이터 분석 → AI 추천 → 상품 가공 → 판매채널 등록 → 성과 분석
01 / WHY AI PRODUCT DISCOVERY
상품은 많지만, 무엇을 팔아야 할지는 더 어려워졌습니다.
상품을 많이 등록하는 것만으로 판매가 만들어지는 시대는 지나가고 있습니다. 판매자는 매일 수많은 상품과 시장 데이터를 확인해야 합니다.
사람이 직접 여러 쇼핑몰과 판매채널을 탐색하고 비교하기에는 분석해야 할 상품과 데이터가 너무 많습니다.
Storebot은 이 과정을 데이터 수집과 AI 분석으로 자동화합니다.
- 어떤 상품의 판매가 증가하고 있는지
- 어떤 카테고리와 브랜드가 주목받고 있는지
- 경쟁 판매자는 어떤 상품을 판매하고 있는지
- 현재 판매가격으로 경쟁력이 있는지
- 공급가격 대비 충분한 마진을 확보할 수 있는지
- 이미 경쟁이 과열된 상품은 아닌지
- 새롭게 성장하고 있는 상품은 무엇인지
02 / DATA-DRIVEN PRODUCT DISCOVERY
추천의 시작은 AI가 아니라 데이터입니다.
좋은 상품 추천을 위해서는 먼저 시장을 볼 수 있어야 합니다. Storebot은 전 세계 다양한 이커머스 소스에서 상품 데이터를 지속적으로 수집하고 분석합니다.
가격 데이터
판매가격 · 할인가격 · 최저가격 · 가격변동 · 경쟁가격
판매 데이터
판매량 · 구매건수 · 인기순위 · 판매 추이
검색·노출 데이터
검색순위 · 키워드 노출 · 인기검색 · 상품랭킹
경쟁 데이터
경쟁상품 · 경쟁셀러 · 판매가격 · 상품구성 · 시장변화
다양한 데이터를 연결하여 단순한 인기상품이 아니라 실제로 판매를 검토할 가치가 있는 상품을 찾아냅니다.
03 / AI PRODUCT DISCOVERY
AI가 수많은 상품 속에서 판매 기회를 찾습니다.
수집된 데이터를 AI가 분석하여 상품별 판매 가능성을 평가합니다. 시장 수요부터 상품 적합도까지 여러 데이터를 종합하여 판매자가 우선적으로 검토해야 할 상품을 선별합니다.
상품 평가 관점 예시
시장 수요
현재 시장에서 관심과 판매가 증가하고 있는가?
가격 경쟁력
공급가격과 시장 판매가격을 비교했을 때 경쟁력이 있는가?
마진 가능성
수수료·배송비·판매가격을 고려했을 때 적정 마진을 확보할 수 있는가?
경쟁 강도
동일·유사 상품의 판매자가 지나치게 많지는 않은가?
트렌드
검색량·판매량·랭킹이 상승하고 있는 상품인가?
상품 적합도
우리 스토어의 기존 판매상품과 고객군에 적합한 상품인가?
04 / AI RECOMMENDATION
모든 판매자에게 같은 상품을 추천하지 않습니다.
인기상품이라고 해서 모든 판매자에게 좋은 상품은 아닙니다. 판매자의 사업 환경과 운영 정책을 반영하여 각 스토어에 적합한 상품을 추천할 수 있습니다.
우리 스토어의 추천 조건
- 판매 카테고리
- 선호 브랜드
- 목표 판매가격
- 목표 마진율
- 공급처
- 판매 국가
- 판매채널
- 기존 판매상품
- 판매실적
- 제외 상품 및 브랜드
- 재고 안정성
동일한 공급처라도 판매 환경에 맞게
구매대행 셀러
가격 경쟁력과 국내외 가격차가 큰 상품
위탁판매 셀러
판매 가능성과 공급 안정성이 높은 상품
리셀 사업자
시장가격 변화와 시세 차익 가능성이 높은 상품
자사몰 운영사
기존 고객과 상품 포트폴리오에 적합한 상품
05 / PRODUCT OPPORTUNITY SCORE
상품마다 ‘판매 기회’를 점수화합니다.
AI가 여러 시장 지표를 결합하여 상품별 Opportunity Score를 생성할 수 있습니다. 여러 지표를 종합해 ‘지금 판매를 검토할 가치가 높은 상품’부터 우선적으로 확인할 수 있도록 합니다.
점수 구성 항목 예시
Demand Score
시장 수요와 판매량
Trend Score
최근 성장률과 검색·랭킹 변화
Price Score
시장 대비 가격 경쟁력
Margin Score
예상 판매가격 대비 수익성
Competition Score
경쟁상품과 판매자 밀집도
Supply Score
재고 및 공급 안정성
OPPORTUNITY SCORE판매 기회
판매 기회
종합 평가
지금 판매를 검토할 가치가
높은 상품부터 확인
06 / FROM RECOMMENDATION TO ACTION
추천에서 끝나지 않고, 실제 판매까지 연결합니다.
Storebot의 가장 큰 차이는 상품 추천 이후의 ACTION까지 연결할 수 있다는 것입니다. 일반적인 상품 분석 서비스가 ‘어떤 상품이 잘 팔리는지’를 보여주는 데 그친다면, 추천된 상품을 실제 판매 운영으로 연결할 수 있습니다.
- 01AI 상품 발굴
- 02판매 가능성 분석
- 03판매상품 추천
- 04상품정보 자동 수집
- 05AI 상품정보 가공
- 06판매채널 자동 등록
- 07가격·재고 자동 동기화
- 08판매성과 분석
Intelligence에서 끝나는 것이 아니라 Commerce Action으로 연결됩니다.
07 / AI BEST PRODUCT ROTATION
잘 팔리는 상품은 유지하고, 성과가 낮은 상품은 자동 교체합니다.
상품 추천은 한 번으로 끝나지 않습니다. 시장과 소비자의 관심은 계속 변합니다. 상품별 성과와 시장 데이터를 지속적으로 분석하여 상품 포트폴리오를 자동으로 관리하는 구조로 확장할 수 있습니다.
신규 유망상품 발견판매채널 등록일정 기간 성과 측정
성과 우수상품
유지 · 확대성과 저조상품
판매 중단새로운 추천상품으로 교체
시장과 판매성과를 지속적으로 분석
수천·수만 개 상품을 운영하더라도 사람이 모든 상품을 직접 관리하지 않고 데이터 기반으로 상품 구성을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
08 / USE CASE
다양한 판매 환경에 적용할 수 있습니다.
구매대행 셀러
해외 쇼핑몰과 부티크의 상품을 분석하여 국내 판매가격 대비 가격 경쟁력이 높은 상품을 자동 발굴합니다.
위탁판매 셀러
다수의 도매몰 상품 중 판매 가능성과 마진이 높은 상품을 선별하여 판매상품 선정 업무를 자동화합니다.
리셀 사업자
상품별 시세와 가격변동을 분석하여 리셀 가치가 높은 상품을 빠르게 탐색합니다.
역직구 셀러
국내 상품과 해외 판매가격·트렌드를 분석하여 국가별 판매 가능성이 높은 상품을 발굴합니다.
일반 셀러 · 자사몰
시장 트렌드와 기존 판매 데이터를 기반으로 새로운 상품과 카테고리 확장 기회를 발견합니다.
09 / STOREBOT TECHNOLOGY
AI 추천을 가능하게 하는 Storebot의 Commerce Data Infrastructure
AI 상품 추천의 품질은 AI 모델만으로 결정되지 않습니다. 얼마나 많은 시장 데이터를 안정적으로 확보하고 실제 운영 데이터와 연결할 수 있는가가 중요합니다. 다년간의 이커머스 자동화 운영 경험을 기반으로 자체 기술 인프라를 구축해 왔습니다.
데이터 수집 엔진
1,000+ 이커머스 소스 분석 경험을 기반으로 상품·가격·재고·판매·검색 데이터를 안정적으로 수집합니다.
AI 상품 데이터 처리 엔진
상품 분류 · 브랜드 매칭 · 번역 · 옵션 표준화 · 상품속성 추출 등 비정형 상품 데이터를 AI 분석이 가능한 데이터로 구조화합니다.
Commerce Intelligence Engine
가격 · 판매 · 검색 · 경쟁 · 트렌드 데이터를 결합하여 상품의 시장성과 판매 가능성을 분석합니다.
판매채널 통합 연동 엔진
국내외 다양한 판매채널과 연결하여 추천된 상품을 실제 상품 등록과 운영으로 연결합니다.
실시간 상품 데이터 처리 엔진
공급처의 가격·재고·품절 변화를 감지하고 판매 중인 상품에 지속적으로 반영합니다.
10 / ENTERPRISE
기업의 상품 선정 기준에 맞춘 AI 추천 시스템 구축
기업마다 상품을 선택하는 기준은 다릅니다. 기업이 보유한 내부 데이터와 외부 이커머스 데이터를 결합하여 기업 환경에 맞는 맞춤형 상품 발굴·추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
Internal Data
판매실적 · 고객데이터 · 상품데이터 · 재고 · 마진
Commerce Market Data
시장가격 · 경쟁상품 · 판매량 · 검색노출 · 트렌드
Storebot AI분석 · 평가 · 추천 · 자동화
AI Product Discovery System
MD와 상품운영팀이 직접 시장을 조사하는 업무를 줄이고 데이터 기반으로 상품 선정 의사결정을 지원합니다.
DISCOVER BETTER PRODUCTS
어떤 상품을 팔아야 할지,
AI가 먼저 찾도록 만드세요.
상품을 찾는 것부터 시장성을 분석하고 판매채널에 등록하고
성과에 따라 다시 상품을 교체하는 것까지.
상품 소싱을 반복 업무가 아닌 데이터 기반 자동화 시스템으로 전환합니다.