플러스프로젝트 배경
1) 문제점 이커머스 AX팀에서 3개 브랜드(미닉스/톰/프로티원) × 5개 채널(자사몰·쿠팡· 네이버·GS홈쇼핑·올리브영)의 KPI를 매일 수동으로 확인하는 데 30분/일이 소요됐습니다. 브랜드별 WoW 변화율 수동 계산 시 오류 가능성이 높고, 매출·주문 급락 감지가 지연되어 대응이 늦었습니다. 경쟁사(스마트카라, 린클, LG 프라엘) 동향도 별도로 모니터링해야 하는 비효율이 있었습니다. 2)
프로젝트 성과
KPI 리포팅 완전 자동화
일 30분 수동 리포팅을 E2E 자동화(2.5초/일)로 전환, 연 약 180시간 절감.
3개 브랜드 × 5개 채널의 WoW 분석·이상 탐지·Slack 전송이 무인 운영됩니다.
3개 브랜드 × 5개 채널의 WoW 분석·이상 탐지·Slack 전송이 무인 운영됩니다.
ML 매출 예측 모델 (R²=0.74, MAPE=3.9%)
Random Forest(n_estimators=200)로 브랜드별 일일 매출을 예측.
5-Fold Time Series CV 기준 R²=0.74, MAPE=3.9%, RMSE=89만 원
5-Fold Time Series CV 기준 R²=0.74, MAPE=3.9%, RMSE=89만 원
검색 트렌드 3일 선행 지표 발견 + 광고 예산 최적화 +7.5%
Google Trends×내부 매출 상관 분석으로 Pearson r=0.72, 검색량이 매출을 3일 선행함을 cross-correlation으로 정량 확인. ROAS 가중 예산 재배분시뮬레이션으로 매출 +7.5%
핵심 기능
멀티브랜드 KPI 자동 수집 및 이상 감지 알림
3개 브랜드 × 5개 채널 KPI를 매일 08:00에 자동 수집·분석하고, 브랜드별 차등
임계값 기준 매출 급락 시 Slack으로 즉시 알림. 수동 30분 → 2.5초로 단축.
임계값 기준 매출 급락 시 Slack으로 즉시 알림. 수동 30분 → 2.5초로 단축.
진행 단계
요구사항 분석 및 스키마 설계
2026.02.
3개 브랜드 × 5개 채널 KPI 요구사항 정의. 브랜드별 차등 이상 탐지
임계값 합의(마케터 협의). Supabase 6개 테이블·5개 RPC 함수 스키마 설계.
임계값 합의(마케터 협의). Supabase 6개 테이블·5개 RPC 함수 스키마 설계.
프로젝트 상세
[1] 포트폴리오 소개 이커머스 브랜드의 일일 KPI를 완전 자동화하는 데이터 분석 시스템입니다. 3개 브랜드(미닉스/톰/프로티원) × 5개 판매 채널의 KPI를 매일 수동으로 확인하던 30분 작업을 n8n 워크플로우 기반 자동화로 2.5초로 단축했습니다. KPI 수집·전송을 넘어 A/B 테스트 통계 분석(전환율 +22.6%), ML 매출 예측 (R²=0.74), 검색 트렌드-매출 상관 분석, 광고
