AI 기반 전자상거래 제품 연구 에이전트 개발
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 데이터 분석
대상자
- 독립 전자상거래 창업자, Amazon FBA 판매자, 제품 연구자, DTC 브랜드
- 중간~고급 수준의 프로그래밍 이해도와 AI 활용 능력 필요
핵심 요약
- RunnerH AI 에이전트는 Amazon, Etsy, Shopify 등 플랫폼의 트렌드 분석과 경쟁력 평가를 자동화함
- 구조화된 PDF 및 Google Sheet로 시장 분석 데이터를 제공하며, 프로필 수익률, 경쟁력 점수, 공급업체 정보 포함
- 핵심 API는 RunnerH, Google Trends, Amazon API, Alibaba/IndiaMART 등
섹션별 세부 요약
1. 에이전트 목적 및 입력 요구사항
- AI 에이전트 목적: Amazon 판매자의 수익성 있는 제품 기회 분석
- 필수 입력:
- 제품 키워드 (예: "휴대용 블렌더")
- 최소 수익률(%)
- 최소 월 검색량
- 경쟁력 기준 (1-10점)
- 타겟 지역 (예: 미국, 인도)
2. 트렌드 분석
- 플랫폼: Amazon, Google Trends, Etsy, TikTok Shopping
- 분석 내용:
- 키워드 트렌드 및 관련 키워드 상위 5개 추출
- 계절성 분석 (예: 여름철 수요 폭증)
3. 시장 평가
- Amazon 상위 5개 상품 분석:
- 가격, 월 판매량, 리뷰 수, 평점, FBA/FBM 유형
- 수익률 계산: (가격 - 예상 비용) / 가격
- 수익률/판매량 기준 충족 상품 필터링
4. 경쟁력 분석
- 경쟁력 점수 계산:
- 총 판매자 수, 상위 3개 판매자의 리뷰 수 분석
- 진입 장벽 (저/중/고), 경쟁력 점수 (1-10점)
5. 공급업체 탐색
- Alibaba/IndiaMART에서 공급업체 검색:
- 상위 3개 공급업체의 MOQ, 단위 가격, 연락처 정보 제공
6. 출시 전략 생성
- 추천 사항:
- 가격 전략, 3개 핵심 차별점 제시
- 출시 플랫폼 (Amazon, Etsy, 자체 스토어)
- 광고 예산 및 키워드 추천
7. 데이터 출력 형식
- 구조화된 PDF와 Google Sheets 스키마 기반 데이터 저장
- AI Market Watch – Q2 시트에 저장
결론
- RunnerH AI 에이전트를 활용하면 수동 시장 조사, 경쟁사 분석, 공급업체 탐색, 출시 전략 수립 시간을 30% 이상 절감 가능
- 구조화된 데이터로 실무 적용 및 전략적 의사결정 지원
- Python, RunnerH API, Google Sheets 자동화 기술을 활용한 AI 기반 제품 탐색 모델 구현 권장