이커머스 셀러를 위한 주문 수집 및 CS 자동화: Make(메이크)로 쿠팡/네이버 발주 데이터 슬랙(Slack) 연동하기
이커머스 셀러를 위한 주문 수집 및 CS 자동화: Make(메이크)로 쿠팡/네이버 발주 데이터 슬랙(Slack) 연동하기에 댓글 없음
이커머스 비즈니스가 성장하여 하루 주문량이 수십, 수백 건을 넘어가기 시작하면, 판매자의 가장 큰 적은 경쟁사가 아니라 ‘단순 반복 업무’가 됩니다. 아침마다 네이버 스마트스토어 센터와 쿠팡 윙(Wing)에 번갈아 로그인하여 신규 주문을 엑셀로 다운로드하고, 취소나 반품 요청(CS)이 없는지 새로고침을 누르며 확인하는 작업은 실무자의 에너지를 심각하게 고갈시킵니다. 이러한 병목을 해결하기 위해 무거운 네이티브 모바일 앱 환경을…
ChatGPT로 네이버/쿠팡 베스트셀러 리뷰 1만 개 분석하여 신제품(NPD) 소싱 아이디어 5분 만에 뽑아내기
이커머스 비즈니스에서 신제품 개발(NPD, New Product Development)과 소싱의 가장 확실한 힌트는 경쟁사의 ‘고객 리뷰’에 숨어 있습니다. 고객이 남긴 별점 1점짜리 악플에는 기존 제품의 치명적인 결함이, 별점 5점짜리 칭찬에는 시장이 열광하는 핵심 소구점(USP)이 날것 그대로 담겨 있습니다. 하지만 수천, 수만 개의 리뷰를 실무자가 일일이 눈으로 읽고 엑셀에 요약하는 수작업 방식은 비효율의 극치입니다.…
엑셀 노가다 탈출! 파이썬(Python)과 RPA로 쿠팡·네이버 쇼핑 경쟁사 가격 및 리뷰 실시간 크롤링하기
이커머스 시장은 ‘총성 없는 가격 전쟁’의 최전선입니다. 쿠팡의 다이내믹 프라이싱(Dynamic Pricing) 알고리즘은 하루에도 수십 번씩 최저가를 바꾸고, 네이버 스마트스토어의 상위 노출 랭킹은 실시간으로 요동칩니다. 이러한 전장에서 매일 아침 경쟁사의 상품 페이지를 일일이 클릭하며 엑셀(Excel)에 가격과 리뷰 수를 타이핑하는 수작업은, 실무자의 소중한 기획 시간을 갉아먹는 최악의 병목(Bottleneck)입니다. 빠른…