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이커머스 관리
AI 기반 상품 추천 및 발견 기능 만들기
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 카탈로그, 매칭 규칙, 재고 수량, 번들, 어시스턴트 질문을 설명하면 매장에 맞는 상품 추천과 발견 기능을 만들어 줍니다.
텍스트 상자에 아이디어를 입력하기만 하면 AI가 아이디어를 만들어줍니다.
Kliv란 무엇인가요?
Kliv는 추천 위젯이나 쇼핑몰 플러그인이 아니라, 고객을 위해 소프트웨어를 직접 만들어 주는 AI 앱 빌더입니다.
원하는 앱을 평범한 말로 설명하면 Kliv가 카탈로그 레코드, 매칭 규칙, 검색, 어시스턴트 흐름, 재고 로직, 결제, 고객 페이지까지 만들어 줍니다. 커머스의 경우 결제는 고객님의 Stripe 계정에서 처리됩니다. 이후에도 요청만 하면 앱을 계속 변경할 수 있습니다. 정해진 템플릿이 아닙니다.
이 페이지에서는 전문점을 위한 AI 기반 상품 추천과 발견 기능을 예로 들었습니다. Kliv는 다양한 종류의 웹 앱을 만들 수 있으며, 이는 그중 하나의 예시일 뿐입니다.
왜 직접 발견 흐름을 만들어야 할까요?
서연 님은 손염색 실 브랜드를 운영합니다. 손님들은 상품 코드가 아니라 프로젝트를 들고 찾아옵니다. 세탁기 사용이 가능한 중간 굵기(월스티드) 아기 담요용 실, 충분한 사용량, 그리고 같은 염색 로트가 필요하다는 식이죠. 검색창만으로는 그 실이 그 프로젝트에 맞는지 답할 수 없습니다.
Kliv는 서연 님의 카탈로그와 규칙을 바탕으로 발견 기능을 만듭니다. 매칭에는 굵기, 섬유, 세탁 방법, 사용량, 염색 로트 재고, 도안 요구사항, 대체 규칙, 상품 메모까지 활용할 수 있습니다. 매장은 서연 님이 직접 카운터에서 손님에게 권할 만한 상품을 추천합니다.
카탈로그 구조
추천이 제대로 작동하는 이유는 카탈로그 구조가 정확하기 때문입니다.
베이스얀과 컬러웨이
각 베이스얀에는 굵기, 섬유, 타래당 미터 수, 세탁 방법이 저장됩니다. 각 컬러웨이에는 사진과 서연 님의 메모가 저장됩니다.
염색 로트
재고는 로트별로 계산되므로, 한 로트에 실 11타래가 있는 경우와 여러 로트에 걸쳐 11타래가 있는 경우는 다르게 처리됩니다.
대체 상품 표
베이스얀이 단종되면 서연 님은 같은 게이지와 비슷한 드레이프를 가진 대체품과 달라지는 점을 기록합니다.
도안 요구사항
도안에는 사이즈별 게이지, 바늘 사이즈, 사용량이 저장됩니다. 프로젝트와 타래 수 매칭은 앱이 계산할 수 있는 산술입니다.
매장 어시스턴트
어시스턴트는 매장의 질문을 던지고, 카탈로그와 로그인한 손님의 이용 이력을 바탕으로 답합니다.
프로젝트 페이지
손님이 올린 완성작 사진을 사용한 실과 연결할 수 있어, 다음 손님에게 실제 사례로 보여줄 수 있습니다.
예시: 서연 님의 실 상점
한 매장이 이를 어떻게 활용할 수 있는지 보여주는 예시입니다. 하나의 예시일 뿐이며, 실제로는 자신만의 카탈로그, 매칭 규칙, 재고 규칙, 번들, 고객 페이지를 설명하시면 됩니다.
손님이 프로젝트를 설명합니다
처음 방문한 손님이 “아기 담요, 중간 굵기, 세탁기 사용 가능”이라고 입력합니다. 상품 코드나 매장 용어를 몰라도 됩니다.
규칙이 쓸모 있는 후보 목록을 만듭니다
앱은 사용량이 충분히 남아 있는 세탁 가능한 중간 굵기 베이스얀으로 걸러냅니다. 세 타래라는 추정치는 도안 수치에서 나옵니다.
염색 로트 수량이 잘못된 주문을 막습니다
선택한 컬러웨이는 4418번 로트에 아홉 타래가 있어 담요를 만들기에 충분합니다. 재고가 로트별로 계산되기 때문에 이렇게 안내할 수 있습니다.
번들로 프로젝트를 한 번에 결제합니다
도안 PDF, 실 세 타래, 알맞은 바늘이 카탈로그에서 89,000원짜리 번들 하나가 됩니다.
완성작이 다음 손님에게 도움이 됩니다
4주 후 손님이 완성한 담요 사진을 해당 컬러웨이에 연결해 올립니다. 다음 손님들은 그 결과물을 볼 수 있습니다.
재입고 알림이 재고 기록에서 실행됩니다
컬러웨이가 다시 염색되면, 재입고 알림을 신청한 손님에게 재고 표를 감시하는 예약 작업이 알림을 보냅니다.
만들고 싶은 것을 설명해 주세요
Kliv는 설명을 바탕으로 앱을 만드므로 카탈로그 속성, 매칭 규칙, 재고 한도, 번들, 어시스턴트가 물어야 할 질문을 포함해 주세요. 세 가지 예시입니다:
실 매칭 매장
굵기, 세탁 방법, 사용량, 염색 로트, 번들.
“고객이 프로젝트를 설명하면 굵기, 섬유, 세탁 방법, 게이지, 사용량으로 매칭해 주는 실 전문점을 만들어 주세요. 재고는 염색 로트별로 계산하고, 각 실이 왜 매칭되었는지 보여주고, 도안 PDF·실 세 타래·바늘이 포함된 89,000원 번들을 만들고, 재입고 알림을 신청한 고객에게 재입고 알림을 보내주세요.”
스킨케어 루틴 추천
설문 기반 루틴과 성분 규칙.
“짧은 설문으로 피부 타입, 민감도, 고민을 파악해 아침·저녁 루틴을 추천하는 스킨케어 매장을 만들어 주세요. 제가 정의한 성분 충돌 규칙을 사용하고, 각 제품이 포함된 이유를 설명하고, 월 29,000원 구독으로 리필을 제공해 주세요.”
자전거 부품 호환 확인
호환되는 부품만 표시.
“고객이 프레임, 구동계, 휠 사이즈, 브레이크 타입을 선택하면 제가 관리하는 호환 규칙 표를 기준으로 맞는 부품만 보여주고, 결제 전에 매칭 이유를 표시하는 자전거 부품 매장을 만들어 주세요.”
무엇이 추천을 만드는가
추천은 확인 가능한 데이터를 사용합니다. 속성 규칙, 서연 님의 상품 메모에 대한 시맨틱 검색, 재고 수량은 모두 카탈로그에서 나옵니다. 앱은 왜 그 상품이 매칭되었는지 보여줄 수 있습니다.
출시 가격은 예약할 수 있습니다. 특정 날짜에 카탈로그 설정에 따라 컬러웨이 출시가 한 가격으로 시작해 나중에 오를 수 있습니다.
산술 로직은 테스트할 수 있습니다. 사용량 매칭은 단위 테스트로 검증할 수 있어, 세 타래는 항상 세 타래를 의미합니다.
결제도 미리 연습할 수 있습니다. 테스트 결제를 이용하면 실제 Stripe 결제를 연결하기 전에 결제, 환불, 실패한 카드를 시험해 볼 수 있습니다.
드롭, 구독, 구매 후 이메일 등 D2C 매장 전체는 D2C 솔루션 페이지에서 다룹니다.
자주 묻는 질문
Kliv는 정확히 무엇인가요?
Kliv는 설명만으로 맞춤 웹 앱을 만들어 주는 AI 앱 빌더입니다. 상품 발견을 위해서는 카탈로그 레코드, 매칭 규칙, 시맨틱 검색, 재고 로직, 번들, 결제, 어시스턴트 흐름을 만들 수 있습니다.
실제 앱인가요, 아니면 템플릿인가요?
실제 앱입니다. Kliv는 매장, 데이터베이스, 규칙, 페이지, 결제, 워크플로를 고객님의 카탈로그에 맞춰 만듭니다.
만든 뒤에도 변경할 수 있나요?
네. 카탈로그 속성, 매칭 규칙, 재고 규칙, 번들, 가격, 어시스턴트 질문을 나중에도 변경할 수 있습니다.
인터넷 전체에서 추천하나요?
아니요. 추천은 고객님의 카탈로그, 규칙, 설명, 재고 기록에서만 나옵니다.
무엇이 추천을 만드나요?
예시 매장에서는 굵기와 세탁 방법 같은 속성 규칙, 상품 메모에 대한 시맨틱 검색, 도안 사용량 계산, 염색 로트 재고 수량입니다.
앱이 왜 매칭되었는지 설명할 수 있나요?
네. 추천이 확인 가능한 규칙과 기록을 사용하기 때문에, 페이지에서 매칭 이유를 보여줄 수 있습니다.
손님이 로트에 있는 것보다 더 많이 살 수 있나요?
아니요. 로트 수량이 한도입니다. 로트 재고가 0이 되면 그 로트에서는 판매할 수 없습니다.
번들을 만들 수 있나요?
네. 예시 매장에서는 도안 PDF, 실 세 타래, 바늘을 하나의 89,000원 결제로 묶습니다.
Kliv가 수수료를 가져가나요?
아니요. 결제는 고객님의 Stripe 계정을 통해 처리됩니다. 카드 수수료는 고객님과 Stripe 사이의 문제입니다.
손님이 Stripe 계정을 만들어야 하나요?
아니요. 카드로만 결제하면 됩니다.
다른 쇼핑몰에서 옮겨올 수 있나요?
네. 카탈로그를 내보내기 파일로 가져와서 베이스얀, 컬러웨이, 재고, 설명을 레코드로 매핑한 뒤 데이터를 점차 다듬으면 됩니다.
나중에 Kliv에서 벗어날 수 있나요?
네. 앱 코드는 고객님의 Git 저장소에 동기화되며, 카탈로그와 주문 기록도 내보낼 수 있습니다.
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