데이터를 수집하는 기술에서
이커머스를 움직이는 기술까지.

하나의 상품 페이지에도 상품, 옵션, 가격, 재고, 판매자, 할인, 프로모션 등 다양한 데이터가 존재합니다.

검색 결과와 카테고리에서는 상품의 노출과 경쟁 관계가 계속 변화합니다.

Welldata AI는 이러한 정보를 개별 데이터가 아닌 서로 연결된 Commerce Data로 수집합니다.

특정 웹페이지에서 데이터를 한 번 가져오는 것은 어렵지 않을 수 있습니다.

하지만 수백·수천 개의 서로 다른 이커머스 환경에서 대량의 데이터를 지속적으로 수집하고 그 변화까지 추적하는 것은 전혀 다른 기술의 영역입니다.

클라우드도 마찬가지입니다.

AWS에서 서버 한 대를 실행하는 것은 어렵지 않습니다.

하지만 수많은 컴퓨팅 리소스를 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하려면 확장, 분산 처리, 모니터링, 장애 대응과 복구를 위한 기술 인프라가 필요합니다.

Commerce Data Collection도 같습니다.

크롤러 하나를 만드는 것과 수많은 데이터 소스에서 대량의 데이터를 지속적으로 공급하는 것은 다른 문제입니다.

SIMPLE COLLECTION

1. 01URL
2. 02REQUEST
3. 03PARSE
4. 04DATA

필요한 데이터를 한 번 추출합니다.

Welldata AI DATA INFRASTRUCTURE

1. 01COLLECT
2. 02STRUCTURE
3. 03VALIDATE
4. 04MONITOR
5. 05RECOVER
6. 06CONTINUE

수집부터 데이터 구조화, 검증, 상태 모니터링, 변화 대응과 지속적인 운영까지 하나의 데이터 파이프라인으로 관리합니다.

중요한 것은 “수집할 수 있는가”가 아니라 “계속 수집할 수 있는가”입니다.

이커머스 사이트는 모두 같은 구조로 만들어져 있지 않습니다.

국가, 플랫폼, 사이트와 카테고리에 따라 데이터 구조와 접근 방식이 다르며 하나의 사이트에서도 상품 유형에 따라 옵션과 가격 구조가 달라질 수 있습니다.

Welldata AI는 전 세계 1,000개 이상의 이커머스 소스를 분석하고 실제 수집 환경을 구축해 온 경험을 기반으로 복잡한 Commerce Data 환경에 대응합니다.

1,000+ Sources는 단순히 수집한 사이트의 숫자가 아닙니다.

1,000개 이상의 서로 다른 Commerce Data 구조와

운영 환경을 경험했다는 의미입니다.

이커머스 시장을 이해하려면 현재의 데이터만으로는 충분하지 않습니다.

오늘 상품가격이 39,000원이라는 사실보다

어제 45,000원이었던 상품이 오늘 39,000원이 되었다는 변화가 더 중요한 데이터가 될 수 있습니다.

상품, 재고, 판매자와 검색노출 역시 마찬가지입니다.

데이터를 지속적으로 축적하면 단순한 상품 데이터가 시장의 변화를 보여주는 데이터로 바뀝니다.

1. 01DATA
2. 02HISTORY
3. 03CHANGE
4. 04SIGNAL

상품 하나의 데이터를 가져오는 기술에서시장 전체의 변화를 데이터화하는 기술로.

상품 데이터는 단순한 텍스트가 아닙니다.

상품명과 상세정보, 옵션, 이미지, 카테고리와 속성이 서로 연결되어 하나의 상품을 구성합니다.

Welldata AI는 다양한 상품 데이터를 분석하여 상품의 의미와 구조를 파악하고 필요한 정보를 추출합니다.

1. 01RAW COMMERCE DATA
2. 02AI UNDERSTANDING
3. 03STRUCTURED PRODUCT DATA

소싱처와 판매채널마다 상품 데이터의 구조는 모두 다릅니다.

Welldata AI는 수집된 데이터를 내부의 표준화된 Commerce Data Model로 변환합니다.

이러한 표준화 기술을 통해 하나의 소싱처 데이터를 여러 판매채널과 다양한 시스템으로 연결할 수 있습니다.

Welldata AI에서 AI의 역할은 텍스트를 생성하거나 상품을 분류하는 것으로 끝나지 않습니다.

AI가 분석하고 가공한 결과는 카테고리, 옵션, 상품정보, 상품등록과 실제 판매채널 운영 프로세스로 연결됩니다.

1. 01UNDERSTAND
2. 02TRANSFORM
3. 03APPLY
4. 04OPERATE

AI가 이해하고, Automation Engine이 실행합니다.

Welldata AI는 다양한 국내외 판매채널을 분석하고 실제 상품 운영 환경을 연결해 왔습니다.

KOREA · JAPAN · US · GLOBAL

50+ Commerce Channels

하나의 시스템에서 다양한 판매채널로 상품 데이터를 전달하고 운영할 수 있는 연결 인프라를 제공합니다.

NAVER

Coupang

11st

Gmarket

SSG

Amazon

Shopify

Rakuten

BUYMA

판매채널마다 요구하는 데이터가 다르다고 전체 시스템을 각각 개발할 필요는 없습니다.

Welldata AI는 판매채널별 차이를 표준 Commerce Model로 추상화합니다.

COMMERCE DATA

Welldata AI UNIFIED MODEL

CHANNEL A · CHANNEL B · CHANNEL C · CHANNEL D

이를 통해 새로운 판매채널과 비즈니스 환경으로 확장할 수 있는 기반을 제공합니다.

Welldata AI의 중요한 기술적 차별점입니다.

외부 Commerce Data를 가져오는 READ 기술과 실제 판매채널에 데이터를 전달하고 변경하는 WRITE 기술을 함께 보유하고 있습니다.

실제 Commerce System을 움직입니다.

수집, AI 데이터 처리와 판매채널 Integration Engine이 하나의 구조로 연결되어 있기 때문에 다양한 형태의 Commerce Automation을 구축할 수 있습니다.

구매대행 · 위탁판매 · 리셀 · 역직구 · 자사몰 · 브랜드 · 제조사 · 유통사 · 도매몰 · Enterprise AX까지.

비즈니스는 달라도 핵심 Commerce Infrastructure는 하나로 연결됩니다.

상품 수가 증가할수록 관리해야 하는 변화도 함께 증가합니다.

수백 개의 상품은 사람이 관리할 수 있지만 수만·수십만 개의 상품을 동일한 방식으로 관리할 수는 없습니다.

대규모 Commerce 운영에는 사람이 더 빨리 일하는 방식이 아니라 운영 자체를 시스템화하는 기술이 필요합니다.

대량 상품 운영에서 중요한 것은 반복 업무를 얼마나 빠르게 처리하는지가 아닙니다.

반복 업무 자체를 얼마나 자동화할 수 있는가입니다.

1. 01MONITOR
2. 02DETECT
3. 03DECIDE
4. 04UPDATE
5. 05REPEAT

Welldata AI는 상품 데이터의 변화를 지속적으로 확인하고 필요한 Commerce Action을 실행합니다.

상품이 10배 증가할 때 운영 인력까지 10배 증가하는 구조로는 Commerce Business를 확장하기 어렵습니다.

Welldata AI는 반복적인 상품 운영을 시스템화하여 상품 규모와 운영 리소스의 비례 관계를 줄이는 것을 목표로 합니다.

1. 0110K
2. 02100K
3. 031M+ PRODUCTS

상품이 증가할수록 사람이 더 바빠지는 것이 아니라

Automation Infrastructure가 더 많은 운영을 담당합니다.

1. 01DATA
2. 02HISTORY
3. 03CHANGE
4. 04INTELLIGENCE

현재 최저가격 하나를 확인하는 것만으로는 시장을 이해하기 어렵습니다.

경쟁상품의 가격과 할인, 프로모션, 판매자와 시장가격 변화를 지속적으로 축적하면 가격의 흐름을 파악할 수 있습니다.

Welldata AI의 Commerce Intelligence가 가진 중요한 차이는 데이터 수집과 분석, 실행 기술이 하나의 기술 인프라 안에 연결되어 있다는 것입니다.

시장의 데이터를 수집하고,

시간에 따른 변화를 축적하고,

AI와 데이터 분석을 통해 의미를 파악하고,

필요한 의사결정을 만든 뒤,

Commerce Integration Engine을 통해 실제 운영으로 연결할 수 있습니다.

1. 01DATA
2. 02INTELLIGENCE
3. 03DECISION
4. 04ACTION