AI 검색 Posts (35)
대행사에 대시보드 공유했다가 원가까지 보여줄 뻔했다 — 데이터 권한 설계 가이드
브랜드 8곳의 권한 설정을 열어봤습니다. 90일 동안 권한을 넓힌 기록은 83건, 좁힌 기록은 15건이었습니다.
실시간 화면은 당신의 매출을 다 보여주지 않습니다 — 브랜드 6곳의 시간 단위 데이터
브랜드 6곳의 주문 데이터를 시간 단위로 열어봤습니다. 실시간에 잡히는 매출은 29.8%에서 98.7%까지 갈렸습니다.
알람은 몇 %에서 울려야 할까 — 두 브랜드의 1년치 매출로 계산한 임계값
두 브랜드의 1년치 일 매출로 임계값을 계산해 봤습니다. 흔히 쓰는 ±15% 는 절반의 날에 울립니다.
차트를 812개 만들어도 지표의 79%는 화면에 없습니다 — 대시보드에 없는 질문
브랜드 6곳의 커스텀 대시보드를 뜯어봤습니다. 만든 차트는 11개에서 812개까지 73배 차이인데, 실제로 쓰인 측정값은 중앙 12.4%, 차원은 중앙 3.9%였습니다. 대시보드를 아무리 많이 만들어도 미리 만든 화
채널 16개를 운영하는데 매출의 95%는 세 곳에서 나옵니다 — 멀티채널 취합의 비용
브랜드 6곳의 채널 구성을 뜯어봤습니다. 운영 채널은 4개에서 33개까지 9배 차이 나는데, 상위 3채널의 매출 비중은 어디든 74% 이상이었습니다. 문제는 취합 노동이 매출이 아니라 채널 수에 비례한다는 것입니다
“잘 되는 상품에 더 쓰자”가 가장 비싼 결정일 때 — 한계 ROAS 로 보는 성장 여력
증액 판단은 평균 ROAS가 아니라 한계 ROAS(다음 1원이 만드는 매출)로 해야 합니다. 이 브랜드에서 둘을 나란히 놓았더니 10/12종의 한계 ROAS가 평균보다 낮았고, 매출 상위 5종 중 4종이 한계 효율
“언젠가 팔리겠지”의 가격표 — 데드스톡 판정과 처분의 기술
가만히 두면 손해가 0이라는 착각이 가장 비쌉니다. 이 브랜드의 재고를 뜯어보니 7종이 재고 금액의 27.0%를 붙잡고 있었고, 그중 절반 이상이 해외로 보냈다가 안 팔린 채 잠긴 재고였습니다. 그런데 흔히 쓰는 판
매출 1위 채널이 마진율 꼴찌였습니다 — 채널별 순마진 계산법
같은 채널들을 매출로 한 번, 순마진율로 한 번 줄 세웠더니 순위가 거의 정확히 뒤집혔습니다(순위 상관 -0.943). 매출의 73.6%를 만드는 자사몰이 마진율은 14.6%로 꼴찌, 매출 비중 2.4%짜리 채널이
정산 금액 72.5, 통장에 남는 건 21.1 — 풀필먼트 채널 손익 분해
거래액을 100이라 하면 정산 대시보드에 뜨는 숫자는 72.5입니다. 그런데 실제로 남는 건 21.1입니다. 사이에 있는 51.4은 오류가 아니라 정산 화면 바깥에서 청구되는 광고비(34.7)와 원가(16.7)입니다
원가를 빼면 1위가 바뀝니다 — 그런데 매출총이익까지만 보면 안 바뀝니다
매출 순위와 매출총이익 순위는 사실상 같은 목록이었습니다(순위 상관 0.99). 순위가 뒤집힌 건 공헌이익까지 내려간 다음이었습니다(0.58). 매출 2위 상품이 공헌이익 14개 중 꼴찌였고, 매출 3위가 공헌이익
첫 재구매의 경제학 — “재구매율을 올리고 싶어요.” 그런데 어디를 올려야 하나요
1번째→2번째 전환율이 45%이고 2번째→3번째가 72%라면, 문제는 “재구매율 전체”가 아니라 “첫 재구매”입니다. 3번째 이후는 이미 잘 되고 있으니, 1→2번째 허들을 낮추는 데 리소스를 집중해야 합니다.
"오늘 매출 얼마?"에 답이 두 개인 이유 — 당일 매출과 확정 매출의 갭
"오늘 매출 얼마?"에 답이 두 개인 이유 — 당일 매출과 확정 매출의 갭
리뷰 5개면 구매 확률 +270% — 리뷰가 매출을 움직이는 방식과 실전 활용법
“리뷰가 중요하다는 건 아는데, 정말 매출에 영향을 주나요?” 공개 연구는 분명히 ‘그렇다’고 답합니다. 그런데 우리 스토어에서 리뷰가 얼마짜리 투자인지는 다른 질문입니다. 이 리포트는 연구 숫자로 기준선을 잡고,
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 223%인데 광고비 30.6%는 적자 상품에 — 상품·기획전 단위 POAS 계산법
"ROAS 300%니까 잘 되고 있는 거 아닌가요?"
광고 타겟 25–34세 여성, 실제 구매자 중엔 26.4%였습니다 — 추정 인구통계로 타겟 검증하기
"우리 브랜드 타겟은 25~35세 여성이에요."
CAC를 11% 올리면 회수 기간이 6배 — 코호트 LTR로 광고비 한도 정하기
"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.
