다른 어떤 프로젝트보다 고객 만족도가 높을거라 믿어 의심치 않아요!
이번 프로젝트로 앱 내 새로운 엔진 도입을 하게 되어, 기술적인 체크도 매우 중요하였는데, 하이퍼이지에서 기술적인 이해도도 높아, 개발적인 이슈도 고려하신다면 함께 협업하시길 추천드립니다!
L사 엔터프라이즈 이커머스 · Skein OS 구축
우리 브랜드를 아는 AI가 커머스를 운영합니다
무신사 · 스마트스토어 · Cafe24 · 쿠팡 · 자사몰에 흩어진 주문 데이터를 한 곳에 모으고,
브랜드 · 제품 · 채널 간 관계를 연결합니다. AI는 연결된 데이터를 바탕으로
질문에 대한 맥락을 이해하고 근거 있는 답변을 제공합니다.
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- 자사몰
- MCP
- 파일 업로드
- REST
- 읽기 전용 SQL
Skein Commerce는 채널에 흩어진 판매 데이터를 대시보드로 모으고, 그 원장 위에 브랜드·제품·SKU·채널의 온톨로지를 세워 AI 에이전트가 일하게 하는 커머스 운영 플랫폼입니다.
복잡한 데이터와 계산은 AI한테 물어보세요
Skein Commerce
이번 달 어떤 제품이 가장 큰 이익을 냈어?
이번 달(8/1~8/26) 공헌이익 1위는 오버핏 워시드 데님 팬츠입니다.
- 공헌이익
- 3,420만원
- 매출
- 1억 240만원
- 공헌이익률
- 33.4%
채널별로는 무신사 1,880만원 · 스마트스토어 640만원 · Cafe24 380만원 · 쿠팡 350만원 · 자사몰 170만원입니다. 매출 1위는 베이직 코튼 티셔츠였지만, 할인율 32%와 반품율 11%가 반영되면 공헌이익은 4위로 내려갑니다.
근거 경로
주문 라인 1,842건 | 원가·수수료·배송비 규칙 v3 | 온톨로지 v12
무엇이든 물어보세요..
물어보면 근거가 붙은 답이 옵니다
회사 데이터를 기반으로 믿을 수 있는 답변을 제공합니다
- 모든 답에 문장 단위 인용이 붙습니다. 인용을 클릭하면 그 답의 근거가 된 제품 · 채널 · 원장 레코드로 바로 이동합니다.
- 모든 데이터는 원본 레코드와 연결되고, 기록 시각과 신뢰도까지 저장됩니다.
- 출처 없는 답은 하지 않습니다.
사람처럼 일하는 AI를 만나보세요
AI가 업무의 맥락을 파악하고
직접 일을 처리합니다
사람은 확인하고 승인합니다
- 영향이 크거나 되돌리기 어려운 작업은 전/후 미리보기를 확인한 사람이 반드시 결정합니다.
- 모든 실행이 누가 · 언제 · 무엇을 · 어느 버전에서 했는지까지 감사 로그에 남습니다.
- 테넌트 격리와 도구 허용 목록으로 접근 범위를 좁히고, 즉시 차단 스위치를 갖췄습니다.
Skein Commerce
AI 제안 3건 -
가격 변경 제안
오버핏 워시드 데님 팬츠가 경쟁 3개 브랜드 평균가보다 12% 높습니다. 판매가를 5% 내리면 주간 공헌이익이 180만원 늘어날 것으로 예상됩니다.
승인 완료근거 경로 채널 가격 스냅샷 · 온톨로지 v12
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공장 출고 처리
재고베이직 코튼 티셔츠 WHT/L 잔여 42장, 3일 내 품절이 예상됩니다. 3공장에 800장 출고 요청서를 작성해 두었습니다.
승인 완료근거 경로 최근 14일 판매 속도 · 재고 원장
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광고 예산 재배분
스마트스토어 캠페인 ROAS가 2주째 210%에 머물러 있습니다. 예산의 30%를 무신사 캠페인으로 옮기는 안을 준비했습니다.
승인 대기근거 경로 캠페인 성과 14일 · 공헌이익 기준
어떻게 AI가 우리 회사 제품과 판매 채널을 이해할까요?
온톨로지(지식 지도)로 관계를 정의하면 답이 확정됩니다
데이터가 표로만 있을 때
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주문 · 광고비 · 반품이 각각 다른 표에 있고, 표끼리 이어져 있지 않다.
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LLM은 문장이 비슷한 걸 찾을 뿐이라, "뭐가 남았나"에 그럴듯한 숫자를 지어낸다.
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답이 틀려도 어느 채널의 어느 주문에서 어긋났는지 되짚을 수 없다.
온톨로지로 정의했을 때
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상품 · SKU · 채널 · 캠페인이 무엇이고 서로 어떻게 이어지는지 정의
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관계를 따라가면 한 SKU의 매출 · 수수료 · 반품 · 광고비가 하나로 모인다.
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답과 함께 어느 주문 라인에서 나온 숫자인지 경로를 제시할 수 있다.
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새 판매채널이 붙어도 정의된 구조에 맞춰서만 쌓인다.
관계가 정의되면, 이런 일이 가능해집니다.
- 채널 · 상품 · 기간을 섞어 물어도
근거를 붙여 답 - 광고비와 매출을
같은 상품 기준으로 놓고 비교 - 반품 · 수수료가 어느 상품의
이익을 깎았는지 추적 - 가격이나 재고를 바꿀 때
어느 채널이 영향받는지 확인
데이터를 모으고, 연결하고, 실행합니다
Skein Commerce의 모든 기능은 세 레이어 중 하나에 속합니다.
판매 데이터는 대시보드로 들어오고, 브랜드의 지식은 온톨로지에 쌓이고, 에이전트가 그 위에서
일합니다.
대시보드가 숫자를 보여주고 온톨로지가 맥락을 채웁니다. 실행은 에이전트가 맡습니다.
에이전트
- 에이전트는 원문 리포트 대신 게시된 온톨로지를 근거로 일합니다.
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재고 리오더 알림, VOC 요약, 주간 리포트를
노드 캔버스로 조립합니다. - 변경은 바로 실행되지 않고 제안으로 올라옵니다. 미리보기와 사람의 승인을 거쳐야 실행됩니다.
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모든 실행은 누가 무엇을 어느 버전에서 어떤
근거로 했는지까지 기록됩니다.
온톨로지
- 이커머스 프리셋(브랜드·제품·SKU·채널·캠페인·콘텐츠)으로 모델을 바로 확정합니다.
- 원장에서 제품 · 채널 · 관계가 자동 파생돼 근거와 함께 승인함에 올라옵니다.
- 게시할 때마다 불변 버전이 쌓여 언제든 비교하고 되돌릴 수 있고, 결정 이력도 전부 남습니다.
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그래프에 자연어로 질문하면 문장 단위 인용이
붙은 답을 받습니다.
대시보드
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무신사(브라우저 자동화) · 스마트스토어 · Cafe24 · 쿠팡(API) · 자사몰 주문
데이터를
자동 수집합니다. -
매출 · 손익 · ROAS · 공헌이익을 제품 · 채널 ·
기간 축으로 분석합니다. - 원가 · 수수료 · 배송비 규칙을 넣으면 매출 숫자가 아니라 실제로 남는 손익이 보입니다.
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모든 주문 라인이 불변 원장으로 보존되고,
온톨로지를 만드는 근거가 됩니다.
대시보드
채널마다 흩어진 판매 데이터를
한 화면에 모읍니다.
매출 · 손익 · ROAS 온톨로지
판매 데이터가 지식 그래프가 됩니다.
브랜드 · 제품 · SKU · 채널 에이전트
실행에 거버넌스를 더합니다.
질문 · 제안 · 승인 · 실행 
온톨로지를근거로 실행
원장에서 관계를자동 파생
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에이전트
실행에 거버넌스를 더합니다.
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온톨로지
판매 데이터가 지식 그래프가 됩니다.
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대시보드
채널마다 흩어진 판매 데이터를 한 화면에 모읍니다.
컨설팅 대신, 채널 연결부터 실행까지
다섯 단계입니다
온톨로지 구축은 지금까지 수개월짜리 컨설팅 프로젝트였습니다.
Skein Commerce는 그
작업을 제품 안에 넣고,
FDE가 연결과 초기 세팅을 직접 맡아 수개월짜리 컨설팅 없이 시작합니다.
착수 실증 · 확산
단계는 앞뒤로 겹쳐 진행됩니다. 막대 길이는 순서와 겹침을 보여주기 위한 것으로, 실제 기간은 연결할 판매채널과 데이터 범위에 따라 달라집니다.
- 1단계
얼리 액세스
운영 중인 브랜드와 판매채널을 알려주시면 무엇까지 가능한 맞춰드립니다. 지금은 디자인 파트너 온보딩 기간이라 소수 브랜드에만 열고 있습니다.
- 2단계
대상 채널 · 지표 설정
먼저 연결할 판매채널을 함께 고릅니다. 성공을 판단할 지표를 공헌이익 · ROAS · 반품률 같은 숫자로 합의합니다.
- 3단계
채널 연결 · 커머스 OS 설계
FDE가 직접 투입되어 채널 계정과 파일·REST·SQL·MCP 소스를 연결합니다. 이커머스 프리셋으로 브랜드·제품·SKU·채널 모델을 확정하고 커머스 OS 설계안을 만듭니다.
- 4단계
수집 · 대시보드 검증
주문 데이터가 자동 수집돼 불변 원장으로 쌓이고, 원장이 그 모델을 채웁니다. LLM 추측이 아니라 원장에 실재하는 관계입니다. 매출 · 손익 · ROAS를 합의한 지표로 확인합니다.
- 5단계
채널 확산
한 채널에서 먼저 돌려보고 인용이 붙은 답과 승인을 거친 실행을 확인합니다. 검증되면 데이터 다시 쌓지 않고 채널만 더 붙여 넓힙니다.
도입 이후의 운영 & 리포트
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매일 자동 재수집
같은 데이터를 다시 받아도 중복 없이 쌓입니다. 매일 배치로 재수집해도 원장이 어긋나지 않습니다.
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승인함을 거치는 실행
에이전트는 변경을 직접 하지 않고 제안합니다. 전 · 후 미리보기를 확인한 사람이 결정하고, 모든 실행이 감사 로그에 남습니다.
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온톨로지 확장
Claude Code처럼 이미 쓰고 있는 AI 에이전트를 MCP로 연결하면, 상세페이지·리뷰·문서를 읽고 온톨로지를 대신 확장해 줍니다.
판매채널부터 사내 시스템까지 연결합니다
무신사·스마트스토어·Cafe24·쿠팡·자사몰 수집기를 내장했고, 그 밖의 시스템은
MCP·파일·REST·읽기 전용 SQL로 연결합니다.
Skein 자신도 MCP 서버로 열려 있어, 쓰고
있는 AI 도구에서 Skein을 바로 불러 쓸 수 있습니다.
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- 자사몰
- MCP
- 파일 업로드
- REST
- 읽기 전용 SQL
- 판매채널 수집기 내장
공개 API가 없는 채널은 브라우저 자동화로, API가 있는 채널은 공식 API로 수집합니다.
같은 데이터를 다시 받아도 중복 없이 쌓여 매일 배치로 재수집해도 안전합니다. - MCP 서버 직접 등록
사내 시스템용 MCP 서버를 이미 운영 중이라면, 등록하고 권한 범위만 정하면 됩니다.
- 맞춤 구축
API가 없는 레거시 시스템은 요청 시 HyperEZ가 맞춤 커넥터를 구축하고 운영까지 맡습니다.
Skein Commerce 도입 성공 사례를 확인하세요
다른 어떤 프로젝트보다 고객 만족도가 높을거라 믿어 의심치 않아요!
이번 프로젝트로 앱 내 새로운 엔진 도입을 하게 되어, 기술적인 체크도 매우 중요하였는데, 하이퍼이지에서 기술적인 이해도도 높아, 개발적인 이슈도 고려하신다면 함께 협업하시길 추천드립니다!
H사 중견 제조사 · AX 전환 컨설팅
다른 어떤 프로젝트보다 고객 만족도가 높을거라 믿어 의심치 않아요!
이번 프로젝트로 앱 내 새로운 엔진 도입을 하게 되어, 기술적인 체크도 매우 중요하였는데, 하이퍼이지에서 기술적인 이해도도 높아, 개발적인 이슈도 고려하신다면 함께 협업하시길 추천드립니다!
H사 중견 제조사 · AX 전환 컨설팅
다른 어떤 프로젝트보다 고객 만족도가 높을거라 믿어 의심치 않아요!
이번 프로젝트로 앱 내 새로운 엔진 도입을 하게 되어, 기술적인 체크도 매우 중요하였는데, 하이퍼이지에서 기술적인 이해도도 높아, 개발적인 이슈도 고려하신다면 함께 협업하시길 추천드립니다!
H사 중견 제조사 · AX 전환 컨설팅
자주 묻는 질문
Skein Commerce는 무신사·스마트스토어·Cafe24·쿠팡·자사몰에 흩어진 판매 데이터를 자동 수집해 매출·손익·ROAS 대시보드를 만들고, 그 원장에서 브랜드·제품·SKU·채널의 지식 그래프(온톨로지)를 자동 구축하는 커머스 운영 플랫폼입니다. 질문하면 근거가 붙은 답을 주고, AI 에이전트는 사람의 승인 후에만 실행합니다.
무신사(브라우저 자동화), 스마트스토어·Cafe24·쿠팡(공식 API) 수집기를 내장했고, 자사몰은 사용 중인 솔루션에 따라 공식 API 또는 REST·읽기 전용 SQL로 연결합니다. 그 밖의 사내 시스템은 MCP·파일 업로드·REST·읽기 전용 SQL로 연결할 수 있고, 레거시 시스템은 요청 시 HyperEZ가 맞춤 커넥터를 구축합니다.
필요 없습니다. 이커머스 프리셋(브랜드·제품·SKU·채널·캠페인·콘텐츠)으로 모델을 확정하면, 수집된 주문 원장에서 제품·채널·판매 관계가 자동 파생됩니다. 브랜드는 승인함에서 검토하고 확정만 하면 됩니다.
답변마다 어느 문장이 어느 레코드에서 나왔는지 표시되고, 그 표시를 누르면 해당 제품·채널·원장 기록으로 이동합니다. 근거를 붙일 수 없는 내용은 아예 답하지 않습니다. 판단의 바탕은 LLM의 추측이 아니라 게시된 온톨로지와 불변 원장입니다.
변경하지 않습니다. 에이전트가 만드는 것은 실행이 아니라 제안이고, 담당자가 바뀌기 전과 후를 나란히 본 뒤 승인해야 반영됩니다. 누가 무엇을 승인했고 그래서 무엇이 바뀌었는지는 나중에 되짚어 볼 수 있게 전부 보관됩니다.
현재 디자인 파트너 온보딩 기간이라 얼리 액세스로 제한 운영 중입니다. 운영 중인 브랜드와 판매채널을 알려주시면 보통 영업일 하루 안에 회신합니다.
커머스를 진짜로 이해하는 AI를
먼저 만나보세요
지금은 디자인 파트너 온보딩 기간이라 얼리 액세스를 소수 브랜드에만 열고 있습니다.