Commerce AI OS

커머스 운영을 위한 AI 운영체계

MERCURY X는 상품·고객·주문 맥락을 연결하고, 어떤 상품을 먼저 노출하고 제안할지 판단한 뒤, AI 에이전트가 진열·추천·메시지 실행까지 이어가게 합니다.

도입 효과

반복 업무는 줄고, 성과로 이어지는 실행은 빨라집니다

고객 안내가 빨라집니다

문의가 들어오기 전에 필요한 안내를 먼저 보냅니다.

CS 문의 −32%응대 시간 −45%

상품 진열이 덜 밀립니다

지금 팔아야 할 상품을 더 빨리 앞으로 가져옵니다.

CTR +18%진열 리드타임 −60%

다음 구매 제안을 놓치지 않습니다

고객이 보고 있는 맥락에 맞춰 다음 상품을 제안합니다.

객단가 +12%추천 클릭률 +35%

재구매 타이밍을 놓치지 않습니다

재구매 가능성이 높을 때 맞춤 상품을 추천합니다.

재방문 +28%재구매 전환 +24%
반복 업무가 쌓이는 지점

반복 업무가 쌓이면 매출 기회가 사라집니다

고객 안내가 늦어지고, 팔아야 할 상품이 뒤로 밀리고, 다음 상품 제안과 재구매 메시지를 놓치면 고객의 구매 흐름이 끊깁니다.

01

고객 안내 지연

문의가 들어온 뒤에야 응답하면 고객이 기다리는 동안 구매 의도가 식습니다.

02

핵심 상품 진열 지연

지금 판매해야 할 상품이 뒤로 밀리면 트래픽이 들어와도 클릭이 분산됩니다.

03

다음 구매 제안 부재

고객이 이미 보고 있는 맥락에서 다음 상품을 제안하지 못하면 객단가가 그대로 멈춥니다.

04

재구매 대응 지연

재구매 타이밍을 지나서 메시지를 보내면 다시 들어올 이유가 약해집니다.

판단 엔진

Product Gravity Model은 상품 기회를 놓치지 않게 도와줍니다

PGM은 상품별 구매 흐름을 읽어 어떤 상품을 먼저 노출하고 제안할지 정합니다. 첫 구매, 단골 전환, 같이구매 흐름을 분석해 실행할 업무로 이어줍니다.

첫구매

어떤 상품이 첫 구매를 만드는가?

대량유입
첫 구매를 많이 만들지만 재구매는 낮은 상품
전환효율
첫 구매 유입과 단골 전환이 모두 좋은 효율형 상품
고단가
첫 구매 고객당 매출이 큰 고단가 상품

단골전환

어떤 상품이 단골 전환을 이끄는가?

재구매
첫 구매 후 재구매로 잘 이어지는 상품
반복구매
일부 팬 고객이 여러 번 반복 구매하는 상품
꾸준
꾸준하게 잘 팔리는 안정 인기 상품

같이구매

어떤 상품이 함께 담기는가?

짝상품
특정 짝꿍 상품과 자주 함께 담기는 상품
세트
여러 상품이 세트로 자주 담기는 상품
여러 상품
여러 다양한 상품과 함께 잘 담기는 상품
추천 실행

판단 결과는 실행할 업무로 정리됩니다

PGM은 분석한 결과를 실행 우선순위로 정리합니다.

01

광고비를 늘려보세요

첫 구매와 단골 전환이 모두 좋은 상품입니다.

02

첫 구매 유입을 늘리세요

첫 구매 유입 규모가 큰 상품입니다. 캠페인 유입 상품으로 활용하기 좋습니다.

03

세트 구성으로 제안하세요

다른 상품과 함께 담기는 비중이 높은 상품입니다. 세트 구성 후보로 적합합니다.

04

재구매를 유도하세요

첫 구매 후 재구매율이 높은 상품입니다. 구매 후 7~14일 리마인드에 효과적입니다.

05

광고비 투입은 신중하게

첫 구매는 들어오지만 다음 구매로 이어지지 않는 상품입니다. 효율 점검이 필요합니다.

운영 흐름

판단은 에이전트 업무로 이어집니다

운영 신호를 읽어 우선순위를 정하고, 실행 결과를 확인해 다음 운영에 반영합니다.

SIGNAL운영 신호PGMPGM 판단ACT에이전트 업무KPIKPI 확인NEXT다음 운영
운영 구조

Commerce AI OS는 판단과 실행을 하나로 묶습니다

01 · 실행

AI 에이전트

CS·진열·추천·재구매 운영

고객 문의 전에 안내하고, 지금 팔아야 할 상품을 진열하고, 다음 구매를 추천하고, 재구매 가능 고객에게 메시지를 보냅니다.

CS진열추천재구매
02 · 판단

Product Gravity Model

어떤 상품을 먼저 노출하고 제안할지 판단

상품이 첫 구매를 만들고, 단골 전환을 이끌고, 함께 담기는지 읽어서 어떤 업무를 먼저 할지 정합니다.

첫구매단골전환같이구매
03 · 연결

Commerce Ontology

상품·고객·행동 데이터를 같은 맥락으로 연결

상품, 고객, 주문, 행동 신호가 따로 놀지 않도록 같은 기준으로 연결해 에이전트와 판단 엔진이 일관되게 판단하게 합니다.

상품고객행동맥락

가장 부담 큰 업무 하나부터 시작하세요

CS, 진열, 추천, 재구매 중 가장 효과가 좋은 업무부터 시작하고, 성과가 확인되면 다른 업무로 확장하면 됩니다.

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