프로젝트명: [사전제작] 가구 업체 자사몰 MVP 버전
프로젝트 비용: 3,500,000


1) 문제점
기존 온라인 가구 쇼핑몰의 브랜드 정체성이 약하고 UX가 부족하여 고객 재방문율이 낮음
제품 정보가 부족해 반품률이 높으며, 상세한 제품 설명 및 후기 시스템이 미흡
개인 맞춤형 추천 시스템이 부재하여 고객이 원하는 제품을 쉽게 찾기 어려움
배송, 반품, 고객 서비스(CS) 프로세스가 비효율적이며, 사용자 경험(UX)에 부정적인 영향

2) 프로젝트 목표
✅ 차별화된 UX와 BI 구축 → 사용자가 직관적으로 탐색하고 구매할 수 있는 쇼핑몰 개발
✅ 개인화된 제품 추천 시스템 → 고객의 선호도를 분석하여 맞춤형 상품 추천 알고리즘 개발
✅ 통합 CS 시스템 구현 → 주문, 배송, 반품, 교환 등을 신속하게 처리할 수 있는 자동화 시스템 구축
✅ 고객 신뢰도 향상 → 상세한 제품 설명, 고품질 이미지 및 AR/VR 기반 가구 배치 기능 제공

3) 주요안
고급 검색 및 필터링 기능
공간별, 스타일별, 소재별 필터링 제공 → 고객이 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 지원

AI 기반 상품 추천
임베딩 기술을 활용한 상품 유사도 비교 시스템 → 개인 맞춤형 추천 제공

CS 프로세스 자동화
고객의 반품 및 교환 요청을 신속하게 처리하는 시스템 구축

모바일 최적화
모바일 및 태블릿에서도 원활하게 작동하는 반응형 UI/UX 구현

프로젝트명: [사전제작] 가구 업체 자사몰 MVP 버전
프로젝트 비용: 3,500,000

1. 프로젝트 배경
최근 인테리어 및 가구 시장은 온라인 중심으로 빠르게 이동하고 있습니다.
기존 온라인 가구 쇼핑몰은 브랜드 정체성이 약하거나 제품 정보가 불충분해 구매 전환율이 낮고 반품률이 높은 문제가 있었습니다.
이 프로젝트는 사용자가 직관적으로 탐색할 수 있는 UX 설계와 브랜드 아이덴티티 강화를 통해 신뢰할 수 있는 온라인 쇼핑몰을 구축하는 것을 목표로 진행되었습니다.

2. 주요 개발 과정
요구사항 분석 및 기획 단계에서는 시장 분석과 경쟁사 조사, 사용자 페르소나 정의를 통해 핵심 기능과 차별화 포인트를 도출했습니다.
디자인 및 프로토타이핑 단계에서는 V0 툴을 활용하여 초기 디자인 시안을 제작하고, 모바일 중심의 반응형 UI를 설계했습니다.
페이지 간 애니메이션과 인터랙티브 효과를 적용하여 사용자의 몰입도를 높였습니다.
개발 단계에서는 Next.js와 React를 기반으로 한 프론트엔드 구조를 구축하였으며, Vercel을 통해 자동 배포와 성능 최적화를 진행했습니다.
데이터베이스는 PostgreSQL과 Prisma를 사용하고, 상품 추천 기능에는 pgvector를 이용한 임베딩 기반 유사도 검색 알고리즘을 적용했습니다.
결제는 토스페이먼츠 API를 연동하여 안정적인 결제 환경을 제공했고, Next.js Image 기능으로 이미지 로딩 속도를 개선했습니다.

3. 기술적 과제 및 해결 방안
첫째, 검색 및 필터링 성능 저하 문제는 Prisma ORM 최적화와 인덱싱을 통해 해결했습니다.
둘째, 기존의 단순 키워드 기반 추천의 정확도를 높이기 위해 pgvector를 활용한 임베딩 기반 상품 추천 알고리즘을 적용했습니다.
셋째, 초기 페이지 로딩 지연 문제는 Next.js의 ISR(Incremental Static Regeneration)을 적용해 해결했습니다.
넷째, 디자인 일관성 문제는 Atomic Design 기반 전역 테마 구조를 적용하여 해결했습니다.
마지막으로, 배포 및 테스트의 비효율은 Vercel의 CI/CD 파이프라인을 통해 자동화했습니다.

4. 성공 포인트 및 기대 효과
브랜드 이미지와 디자인 톤을 통일하여 전문적인 쇼핑몰 인상을 구축했습니다.
반응형 UI와 직관적인 탐색 구조로 사용자 이탈률을 약 30% 줄였으며, AI 임베딩 기반 추천 기능으로 상품 노출 효율을 높였습니다.
운영자는 관리자 페이지를 통해 손쉽게 상품을 추가·수정할 수 있게 되었고, 향후에는 AR 가구 배치 기능이나 B2B 연동 서비스로 확장할 수 있는 구조로 설계되었습니다.