엑셀 26개로 수기 집계하던 17개 판매 채널을, 무인 수집과 실시간 손익 대시보드로
17개 판매 채널의 매출·광고·정산 데이터를 자동 수집하고, LLM 에이전트가 채널별 제각각인 상품명을 마스터 SKU로 매핑하는 데이터 인프라를 구축하고 있습니다.
- 클라이언트
- D사 (스킨케어 D2C 브랜드)
- 기간
- 2026.04 – 진행 중
- 역할
- 데이터 파이프라인·대시보드 설계·구축
17개
통합 판매 채널
21개 (매출+광고)
수집 채널
26개
대체한 수기 엑셀
31→16개
대시보드 화면 통합
50배 (목표)
SKU 매핑 처리량
문제 정의
- 17개 채널 데이터를 26개 엑셀 파일로 수기 복붙 집계 — 4단계 손익 산출이 전부 사람 손
- 마스터 SKU 부재: 채널별 상품명+옵션명 조합이 사실상 키 역할
접근 방식
- 채널별 수집은 공식 API 연동을 우선으로, API가 없는 채널은 커스텀 스크래퍼로 무인화
- LangGraph 기반 SKU 매핑 에이전트: 벡터 검색(RAG)+피드백 루프, 전 과정 추적(LangSmith)
- 운영·경영 대시보드 31개 화면을 16개로 통합 재설계 (운영 홈, 데이터 품질 KPI, 매출 Sankey 등)
구축한 시스템
| 모듈 | 설명 |
|---|---|
| 21개 채널 수집 파이프라인 | 공식 API 연동·커스텀 스크래퍼 |
| 정규화·SKU 분해 백엔드 | FastAPI |
| SKU 매핑 에이전트 | LangGraph |
| 4depth 손익 엔진 | 매출·원가·광고비·수수료 |
| 운영·경영 대시보드 | React |
화면
기술 스택
Python(FastAPI)ReactPostgreSQL+pgvectorLangGraphLangSmithAWSPlaywright
진행 중인 프로젝트로, 지표는 설계·구축 범위 기준입니다.
