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사은품 받은 고객 재구매율 52% — 사은품 전략 데이터로 검증하기
"사은품을 주면 재구매에 도움이 되나요, 아니면 그냥 비용인가요?"
당신이 잠든 사이, AI가 회사의 모든 데이터를 분석하는 시대 — 라플라스 MCP 출시
셀러라면 누구나 데이터를 "보고" 있습니다. 스마트스토어 매출, 쿠팡 정산, 광고 ROAS, 재고 수량. 하지만 정말 중요한 질문은 항상 데이터와 데이터 사이에 있습니다.
글로벌 재고는 충분한데, 왜 품절이 나는가 — 멀티 창고 시대의 재고·수요 예측
숫자만 보면 그렇습니다. 그런데 같은 시점, 이 브랜드의 대시보드는 전혀 다른 이야기를 하고 있었습니다.
"재고가 얼마나 남았는지"는 아는데, "언제 발주해야 하는지"는 모르는 브랜드에게
맞습니다. 대부분의 브랜드가 그렇게 하고 있습니다. 이지어드민, 사방넷 같은 통합 솔루션에서 현재고 수량을 확인하고, 눈에 띄게 줄어든 상품이 있으면 발주를 넣습니다.
2026 상반기 D2C 성과 벤치마크 리포트
“우리 브랜드 ROAS 2.7배면 잘하고 있는 걸까요?”
결제수단 데이터, 정산 담당자만 보고 있다면 매출 기회를 놓치고 있는 겁니다
맞습니다. 결제창에서 카드를 누를지, 네이버페이를 누를지, 무통장입금을 누를지는 고객이 정합니다. 브랜드가 개입할 여지가 없어 보입니다.
VIP 8%가 매출 42%를 만든다 — 회원등급별 데이터 분석
"VIP 고객이 중요한 건 알겠는데, 정확히 매출의 몇 퍼센트를 차지하는지는 모르겠어요."
ROAS 300%인데 적자? — POAS로 보는 광고의 진짜 수익성
"ROAS 300%니까 잘 되고 있는 거 아닌가요?"
"우리 고객이 30대 여성이라고요?" — 추정 인구통계로 타겟 검증하기
"우리 브랜드 타겟은 25~35세 여성이에요."
고객 1명이 평생 얼마를 쓸까 — 코호트 LTR로 CAC 회수 기간 계산하기
"광고비를 얼마까지 써도 되나요?"
"A 상품 산 고객이 B도 산다고?" — 교차구매 분석으로 객단가 올리는 법
"우리 베스트셀러는 뭔지 알겠는데, 그 상품을 산 고객이 또 뭘 사는지는 모르겠어요."
같은 "재구매"인데 숫자가 다르다? — 라플라스 재구매 분석 3가지 완전 정리
라플라스 대시보드에는 재구매를 측정하는 기능이 세 가지 있어요.
라이브 방송 끝나고 매출 확인하면, 이미 늦습니다
카페24 × 라플라스, 초 단위 실시간 주문 분석으로 커머스 운영이 달라집니다
MCP 붙였다고 끝이 아닙니다: AI가 여전히 헤매는 진짜 이유
2026년 1월을 기점으로 커머스 운영 현장의 분위기가 눈에 띄게 바뀌었습니다. MCP(Model Context Protocol) 생태계가 다양한 플랫폼까지 확장되면서, 이를 연결하는 레퍼런스가 쏟아지기 시작했거든요
408개 브랜드 데이터로 본 2025 커머스 벤치마크, 우리 브랜드는 어디쯤일까?
"우리 브랜드 ROAS 5배면 잘하고 있는 건가요?"
AI 시대 커머스의 미래: 온톨로지 기반 데이터 분석
AI는 준비된 데이터 위에서만 작동합니다. 온톨로지 기반 데이터 분석과 라플라스의 3단계 진화 로드맵.
AI가 우리 브랜드를 추천하는지 “무료로” 확인하는 법
프롬프트 2개와 엑셀 템플릿으로 30분 안에 브랜드의 AI 가시성을 100점 채점하는 방법.
데이터로 성장하는 이커머스, 라플라스 애널리틱스의 모든 것
라플라스 애널리틱스가 어떻게 이커머스 데이터를 분석하고, 매출 성장을 돕는지 소개합니다.
2025 커머스 카테고리별 GEO 결산 리포트
AI 검색이 재편하는 커머스 생태계. 2025년 SEO 구조적 변화와 카테고리별 GEO 전략을 분석합니다.
AI 검색 시대의 새로운 생존 전략
AI 검색 트래픽의 전환율은 구글 검색보다 5배 높습니다. 커머스를 위한 GEO 최적화 완벽 가이드.
AI가 빠르게 바꾼 세상: 제너럴리스트의 시대
AI가 업무를 빠르게 대체하는 환경에서 커머스 실무자가 준비해야 할 역량과 전략을 살펴봅니다.
바이브 데이터 분석: 모두가 분석가가 되는 시대
바이브 코딩처럼 데이터 분석도 AI로 장벽이 낮아지고 있습니다. 분석의 본질과 라플라스 AI의 방향을 이야기합니다.
