고객이 한 번 사고 안 돌아온다면 — AI로 재구매율 높이는 CRM 자동화 실전법
신규 고객 데려오는 비용은 비싼데, 한 번 산 고객이 다시 안 돌아온다면? 구매 데이터에서 재구매 주기를 뽑고, 고객을 세 그룹으로 나누고, AI로 타이밍 자동화하는 5단계 실전 루틴.
AI 커머스
다음에 뭘 팔아야 할까 — AI로 신상품 기회를 찾는 데이터 기반 소싱법
감으로 상품을 고르던 시대는 끝났다. 리뷰 데이터, 검색 트렌드, 경쟁사 빈틈을 AI로 분석해 신상품 기회를 찾는 실전 방법 4단계.
고객 리뷰 1,000개를 AI한테 읽혔더니 — 셀러가 놓치고 있던 상품 개선 신호
고객 리뷰 1,000개를 AI로 분석하면 셀러가 놓치고 있던 상품 개선 포인트가 보인다. 별점 3~4점 구간의 숨은 신호를 잡는 실전 루틴을 공유한다.
상세페이지 전환율이 안 오르는 진짜 이유 — AI로 고치는 5가지 병목
이커머스 상세페이지 전환율이 평균 이하라면? 카피, 키워드, 이미지, A/B 테스트, 현지화까지 AI로 개선하는 실무 방법을 정리했습니다.
검색어 데이터 6개월치를 AI한테 던졌더니 다음 분기 매출이 보였다
검색어 데이터 6개월치를 AI로 분석해 수요 예측, 키워드 클러스터링, 트렌드 발굴까지. 이커머스 셀러가 감 대신 데이터로 분기 기획하는 실전 방법을 공유합니다.
반품 데이터 3개월치를 AI한테 던졌더니 상세페이지 고칠 곳이 바로 보였다
“이 상품 왜 이렇게 반품이 많지?” 셀러라면 한 번쯤 엑셀을 열어보고 한숨 쉰 적 있을 거예요. 반품 사유란에 적힌 “단순 변심”, “사이즈 불일치”, “상품 설명과 다름” — 이걸 눈으로 하나씩 세고 있으면 하루가 갑니다. 그래서 반품 데이터 3개월치를 통째로 AI한테 넘겨봤어요. 결과부터 말하면, 반품의 원인은 고객이 아니라 상세페이지에 있었습니다. 반품 데이터, 왜 직접 분석하면 안 … Read more
판매 데이터 6개월치를 AI한테 던졌더니 재고 쌓일 곳이 미리 보였다
창고에 쌓인 재고를 바라보며 “왜 이걸 이렇게 많이 발주했지?” 후회한 적, 한 번쯤 있지 않나요? 저도 그랬어요. 지난 시즌 잘 팔렸으니까 올 시즌도 비슷하겠지, 하는 감으로 발주했다가 창고비만 수백만 원 날린 적이 있습니다. 그래서 이번엔 접근을 바꿔봤어요. 엑셀에 쌓아둔 판매 데이터 6개월치를 통째로 AI한테 던져본 거죠. 감이 아니라 패턴이 보였다 ChatGPT에 CSV 파일을 올리고 물어봤어요. … Read more
고객 리뷰 500개를 AI한테 던졌더니 다음에 만들 상품이 보였다
고객 리뷰에는 다음 신상품의 힌트가 숨어있다. AI로 리뷰 500개를 분석해 고객이 진짜 원하는 걸 찾아내는 방법을 실전 사례와 함께 정리했다.
광고 데이터 한 달치를 AI한테 던졌더니 돈 새는 구멍이 보였다
쿠팡·네이버 광고 리포트 CSV를 AI로 분석해서 ROAS 낮은 키워드를 잡아내는 실무 방법. 프롬프트 예시와 실제 개선 사례 포함.
반품 사유 200건을 AI한테 던졌더니 상세페이지 고칠 곳이 보였다
반품 사유를 엑셀에서 꺼내 AI에게 던지면, 고객이 왜 돌려보내는지 패턴이 보인다. 그 패턴이 곧 상세페이지 수정 포인트다. 반품률을 줄이는 3단계 프롬프트 워크플로우.