Welldata AI판매 데이터 분석
판매량, 구매건수, 리뷰 증가, 랭킹 등 확보 가능한 데이터를 분석하여 시장에서 실제 반응이 나타나는 상품을 탐색합니다.
DATA-DRIVEN PRODUCT OPERATIONS
감이 아니라 데이터로 상품을 찾고,
자동으로 운영합니다.
어떤 상품을 판매해야 할지 찾는 것부터 상품을 등록하고, 운영하고, 성과가 낮은 상품을 교체하는 것까지.
다양한 이커머스 데이터를 수집·분석하여 판매 가능성이 높은 상품을 발굴하고 실제 판매채널의 상품 운영까지 자동화합니다.
시장 데이터 분석
상품 발굴
AI 상품 가공
자동 등록
성과 분석
상품 교체
상품을 많이 등록하는 자동화를 넘어,
잘 팔릴 가능성이 높은 상품을 지속적으로 찾아 운영하는 자동화.
01 / WHY
상품 등록보다 어려운 것은 무엇을 판매할지 결정하는 것입니다.
수많은 상품을 판매할 수 있어도 모든 상품이 실제 판매로 연결되지는 않습니다. 일반적인 상품 운영은 담당자의 경험이나 공급처 추천, 단순 인기순위에 의존하는 경우가 많습니다.
이러한 판단에 필요한 데이터를 수집하고 분석하여 상품 선정부터 운영까지 데이터 기반으로 자동화합니다.
- 어떤 상품이 현재 시장에서 잘 팔리는지
- 어떤 상품의 판매량이 증가하고 있는지
- 경쟁 셀러는 어떤 상품을 판매하고 있는지
- 어떤 가격대에서 경쟁력이 있는지
- 검색에서 어떤 상품이 많이 노출되고 있는지
- 현재 판매 중인 상품 중 무엇을 유지하거나 교체해야 하는지
02 / DATA-DRIVEN PRODUCT DISCOVERY
시장 데이터를 분석하여 판매 기회가 있는 상품을 찾습니다.
Storebot의 데이터 수집 기술을 기반으로 다양한 이커머스 데이터를 지속적으로 수집·분석합니다.
검색 노출 분석
주요 키워드의 검색 결과와 상품 노출 변화를 분석하여 검색시장에서 경쟁력이 높아지는 상품을 파악합니다.
경쟁상품 분석
경쟁 셀러와 주요 상품의 가격, 판매 현황, 상품 구성 등의 변화를 추적합니다.
가격 경쟁력 분석
공급가격과 시장 판매가격을 비교하여 판매 시 확보할 수 있는 가격 경쟁력과 수익성을 분석합니다.
트렌드 변화 분석
단순한 현재 순위가 아니라 일정 기간의 데이터 변화를 분석하여 새롭게 상승하는 상품과 판매 기회를 탐색합니다.
03 / AI PRODUCT SCORING
수집된 데이터를 기반으로 판매 후보 상품의 우선순위를 결정합니다.
단순히 인기상품을 가져오는 것이 아니라 여러 데이터를 조합하여 판매 후보 상품을 선별합니다. 기업이나 셀러의 운영 전략에 따라 평가 기준 역시 맞춤 구성할 수 있습니다.
평가 기준 예시
우리 판매환경에 맞는 상품 선별
판매성
성장성
검색노출
가격경쟁력
공급안정성
여러 기준을 조합하여 상품별 판매 가능성을 평가할 수 있습니다.
- 최소 마진율
- 목표 판매가격
- 브랜드
- 카테고리
- 판매량
- 리뷰 및 구매 증가율
- 경쟁 셀러 수
- 공급처 재고
- 제외 브랜드 및 상품
- 특정 가격대
단순한 BEST 상품이 아니라 우리 판매환경에서 판매하기 좋은 상품을 찾는 것이 핵심입니다.
04 / AI PRODUCT PROCESSING
발굴한 상품을 판매 가능한 데이터로 자동 변환합니다.
판매 후보 상품이 선정되면 Storebot의 AI 상품 데이터 처리 엔진이 판매채널에 필요한 형태로 상품 데이터를 자동 가공합니다.
- 01상품 수집
- 02카테고리 매칭
- 03상품명 가공
- 04번역
- 05옵션 정규화
- 06속성 추출
- 07이미지 처리
- 08판매가격 계산
상품마다 반복적으로 수행하던 가공 업무를 자동화하여 대량의 상품도 효율적으로 운영할 수 있습니다.
05 / AUTOMATED LISTING
분석에서 끝나지 않습니다. 실제 판매채널에 상품을 등록합니다.
Storebot의 차별점은 상품을 추천하는 것에서 끝나지 않는다는 것입니다. 분석을 통해 선정된 상품은 운영 정책에 따라 실제 판매채널까지 자동으로 연결할 수 있습니다.
분석을 통해 선정된 상품
상품 데이터 · 운영 정책
판매채널 통합 연동 엔진
서로 다른 상품 구조를 표준화
국내 · 글로벌 판매채널
자동 등록 · 상품 운영
- Discover
- Analyze
- Decide
- Process
- List
- Operate
데이터 분석 결과가 실제 Commerce Action으로 연결됩니다.
06 / BEST PRODUCT ROTATION
잘 팔리지 않는 상품은 내리고 새로운 판매 후보 상품으로 자동 교체합니다.
상품은 한 번 등록한다고 끝나지 않습니다. 시장 트렌드와 판매 성과는 계속 변화하기 때문입니다. 설정된 운영 정책에 따라 성과를 지속적으로 분석하고, 판매 가능성이 낮아진 상품을 새로운 후보 상품으로 교체하는 상품 로테이션 자동화를 구성할 수 있습니다.
상품 로테이션 운영 예시10,000개
판매 상품 운영
성과 분석부터 교체·등록까지
운영 정책에 따라 반복
- 01성과 데이터 분석
- 02하위 상품 500개 선정
- 03판매 중지 또는 삭제
- 04신규 유망상품 500개 발굴
- 05AI 상품 가공
- 06판매채널 자동 등록
판매 상품군 자체가 시장 변화에 맞춰 지속적으로 최적화되는 운영 구조를 만들 수 있습니다.
07 / AUTOMATED OPERATION
등록 이후의 상품 운영까지 자동화합니다.
선정된 상품은 등록 이후에도 지속적으로 관리됩니다. 공급처의 상품 데이터를 모니터링하여 가격·재고·품절·재입고 변화에 따른 운영 정책을 자동으로 적용할 수 있습니다.
상품 발굴 자동화와 상품관리 자동화가 하나의 흐름으로 연결됩니다.
공급처 변화판매채널 반영
가격 변경판매가격 업데이트
재고 변경판매재고 업데이트
옵션 품절옵션 상태 업데이트
상품 품절판매중지
재입고판매재개
08 / STOREBOT DIFFERENCE
상품 추천 솔루션이 아니라 데이터 기반 상품 운영 시스템입니다.
일반적인 상품 분석 서비스는 데이터를 보여주고 사용자가 직접 판단해야 합니다. Storebot은 분석을 넘어 실제 상품 운영까지 연결합니다.
Data → Intelligence → Decision
→ Action → Automation
- 01데이터를 수집하고
- 02판매 기회를 분석하고
- 03판매할 상품을 선정하고
- 04AI로 상품 데이터를 가공하고
- 05판매채널에 등록하고
- 06재고·가격을 관리하고
- 07성과가 낮은 상품을 새로운 상품으로 교체합니다.
09 / USE CASE
이런 셀러에게 적합합니다.
상품 소싱에 많은 시간이 필요한 셀러
매일 여러 쇼핑몰과 공급처를 확인하면서 판매상품을 직접 찾고 있다면 데이터 기반 상품 발굴을 자동화할 수 있습니다.
많은 상품을 운영하는 셀러
수천~수만 개의 상품 중 성과가 낮은 상품을 찾고 새로운 상품으로 지속적으로 교체할 수 있습니다.
공급처 상품을 판매하는 셀러
공급처의 전체 상품을 단순 등록하는 대신 시장 데이터를 기반으로 판매 가능성이 높은 상품을 선별하여 운영할 수 있습니다.
여러 판매채널을 운영하는 셀러
선정된 상품을 여러 판매채널에 자동 등록하고 이후 가격·재고·품절까지 통합 관리할 수 있습니다.
10 / CUSTOM AUTOMATION
판매 전략에 맞게 분석과 자동화 기준을 설계합니다.
판매하는 상품과 시장에 따라 ‘잘 팔리는 상품’의 기준은 달라집니다. 획일적인 추천 알고리즘이 아니라 고객의 상품군과 판매 전략에 맞춰 데이터와 운영 정책을 구성할 수 있습니다.
- 분석 대상
- 평가 기준
- 상품 선정
- 등록 조건
- 가격 정책
- 교체 기준
분석과 운영 기준을 하나의 자동화 프로세스로 연결합니다.
FROM DISCOVERY TO OPERATION
잘 팔리는 상품을 찾는 것부터
실제 판매하는 것까지 자동화하세요.
상품 수를 늘리는 자동화를 넘어
판매 가능성이 높은 상품을 지속적으로 발굴하고 운영하는 자동화를 시작하세요.
Storebot이 시장 데이터를 수집하고, AI가 상품을 가공하고,
자동화 시스템이 실제 판매채널을 운영합니다.