At a glance
한 문장 정의
판매·재고 DB와 리뷰·정산 자료를 연결해, 매출 이상·VIP 이탈·반품 원인을 자연어로 추적하는 유통·커머스 솔루션입니다.
대상 고객
유통·커머스 상품·MD·정산·CRM 담당자와 이커머스 데이터팀.
해결하는 문제
주말 매출, 파트너 정산, 리뷰 이슈가 각각 다른 시스템에 있어 원인 파악에 하루가 걸립니다.
주요 기능
- ·명품관 등 카테고리별 매출·재고 교차 분석
- ·파트너 정산 검증
- ·VIP 이탈 위험과 반품률 진단
지원 환경 · 연동 · 배포 · 보안
주문·상품·리뷰 DB와 정산 파일. 브라우저 데모(/demos/retail)와 Qurify 운영 배포.
제한사항
공개 데모 데이터는 가상입니다. 실제 도입 시 고객사 데이터 연결 작업이 필요합니다.
첫 단계에 만드는 것
정산·재고·리뷰 데이터를 연결해, 정산 차이와 재고 이상의 원인을 근거와 함께 보여 주는 화면
Challenges
유통·커머스의 현재 과제
복잡한 정산·수수료 구조
파트너사별 수수료율, 프로모션 분담금이 얽혀 정산 검증에 며칠씩 걸립니다.
VIP 이탈 신호 놓침
구매 이력과 상담 내역이 분리되어 있어, 핵심 고객의 이탈 징후를 제때 포착하지 못합니다.
반품·품절 원인 분석 지연
반품률 급증이나 품절 원인을 파악하려면 여러 시스템의 데이터를 수작업으로 대조해야 합니다.
Use Cases
현업이 묻는 질문 예시
Q.“지난 주말 명품관 매출과 전주 대비 증감 알려줘”
카테고리·기간 조건을 업무 용어대로 해석해 매출 비교 분석을 즉시 반환합니다.
Q.“이번 달 파트너사 정산 금액 검증해줘”
수수료율·프로모션 분담 규칙을 반영한 정산 검증 결과와 산출 근거를 제시합니다.
Q.“VIP 고객 중 이탈 위험이 높은 고객은?”
구매 주기 변화와 상담 이력을 결합 분석해 이탈 위험 고객과 추천 액션을 제안합니다.
Impact
달라지는 것
정산 검증 소요
데이터 분석 주체
이탈 대응
레퍼런스 — 이커머스 기업 자연어 데이터 조회(NL2SQL) 구축 사례 보유