PRODUCT PLANNING · MARKETING · OPERATIONS
2024
상품과 운영의 문제를
데이터로 구체화하다.
상품 기획과 공급사 협업, PB 브랜드, 주문·운영 데이터를 다뤘습니다. 구매 전환과 제작·운영의 병목을 함께 보는 경험은 이후 AX 요구 분석과 품질 기준을 설계하는 기반이 되었습니다.
마케팅·상품 기획·운영 개선 프로젝트
작업 이미지 18장 보기 ↓
SELECTED WORK / 202417시즌 상품
25공급사 협업
약 26.7억2024 운영 매출 집계
01 / PRODUCT & SUPPLIER PLANNING
시즌 상품 기획과
공급·판매 운영
2024.01–2025.01상품 발굴 · 공급사 협업 · 상세페이지·판매 전략
계절 수요와 상품의 강점을 연결하고 공급 조건부터 판매 콘텐츠까지 함께 운영했습니다.
상품 기획공급사 협업상세페이지전환 데이터
해결할 문제
시즌 상품은 수요 변화와 공급 시점의 영향을 크게 받았습니다. 상품을 발굴하는 것뿐 아니라 공급 조건과 구매 이유를 함께 설계해야 했습니다.
직접 구현한 일
- 01
17개 시즌 상품을 기획·운영하고 25개 공급사와 가격·물량·공급 조건을 협의했습니다.
- 02
상품 특성과 소비자 수요를 바탕으로 상세페이지의 소구점을 정하고 판매 전략을 조정했습니다.
- 03
매출과 전환 데이터를 보며 상품 구성과 상세페이지를 개선했습니다.
결과와 검수
원본 포트폴리오에 수록된 2024년 운영 매출 집계는 약 26.7억 원입니다. 상품 기획부터 공급·판매 데이터를 함께 다루며 고객 요구를 구체적인 운영 조건으로 바꾸는 경험을 쌓았습니다.
상품·공급 현장을 이해하는 기획
시즌 상품 기획·공급 관련 원본 자료상품 판매 콘텐츠 예시 운영 매출 기록
원본 포트폴리오의 2024.01–12 매출 집계 화면 02 / ORDER & REORDER AUTOMATION
주문·재발주
반복 업무 자동화
2024.01–2025.01업무 구조 분석 · 주문 데이터·재발주 흐름 개선
사람이 반복 확인하던 주문·재발주 작업을 데이터와 상태 관리로 정리했습니다.
데이터 자동화주문·재발주상태 관리운영 프로세스
해결할 문제
주문 확인과 재발주가 담당자의 반복 확인에 의존해 누락과 재고 문제로 이어질 수 있었습니다. 수량·품목·처리 상태를 확인하는 공통 흐름이 필요했습니다.
직접 구현한 일
- 01
주문과 재발주에 사용하는 데이터를 정리하고 반복 확인 항목을 구조화했습니다.
- 02
수량·품목 검수와 재발주 판단, 처리 상태 관리가 이어지도록 업무 흐름을 개선했습니다.
- 03
재고 부족과 누락을 예방하는 운영 기준을 마련했습니다.
결과와 검수
수작업 확인에 대한 의존도를 줄이고 운영 비용을 절감하는 자동화 경험을 쌓았습니다. 이후 AX 작업에서도 반복 처리와 사람의 검수가 필요한 지점을 나누는 기준으로 활용했습니다.
01주문 데이터품목·수량 수집
02검수누락·수량 확인
03재발주필요 물량 판단
04처리 관리상태와 결과 확인
주문·재발주 데이터의 항목 구조
주문·송장·연락처 항목 구조 · 고객 데이터 행 전체 제외 상품·물량 관리 데이터 시트
품목·발주식 옵션을 연결한 원본 시트 03 / PB BRAND & PRODUCT LAUNCH
PB 상품 기획과
브랜드 안착
2024.06 이후시장·소비자 분석 · 상품·브랜드 기획 · 채널 마케팅
소비자의 니즈와 경쟁 상품을 분석해 제품의 차별점, 브랜드 표현과 판매 전략을 연결했습니다.
PB 상품 기획리브랜딩시장 분석채널 마케팅
해결할 문제
신규 PB 상품이 시장에 안착하려면 제품 기획과 브랜드 메시지, 채널별 판매 조건을 함께 맞춰야 했습니다.
직접 구현한 일
- 01
소비자 니즈와 경쟁 상품의 가격·검색·수요 데이터를 분석해 제품 방향을 정했습니다.
- 02
브랜드 방향에 맞는 상세페이지와 상품 소구점을 기획했습니다.
- 03
네이버·쿠팡 등 주요 채널의 광고와 판매 조건을 조정하며 제품 노출과 전환을 관리했습니다.
결과와 검수
기존 포트폴리오에 기록한 초기 매출은 5천만 원입니다. 상품·브랜드·상세페이지·채널을 함께 다루며 결과물의 품질과 고객 반응을 연결하는 경험을 쌓았습니다.
제품 방향과 구매 이유를 정리한 기획 자료
상세페이지 기획서 · 제품 소구점과 비교경쟁 상품의 검색·가격·소비자 데이터 분석 04 / DATA QUALITY & COST STRUCTURE
운영 데이터 검수와
원가·마진 관리
2024.10–11데이터 구조화 · 보고 흐름·검수 기준 개선
정보 오류와 반복 보고를 줄이고, 상품별 원가·수수료·포장 조건을 확인하는 계산 구조를 정리했습니다.
데이터 구조화보고 자동화원가·마진검수 기준
해결할 문제
운영 정보가 흩어지면 보고 준비 시간이 늘고, 상품별 비용 조건을 잘못 반영하기 쉬웠습니다. 같은 기준으로 확인할 수 있는 데이터와 계산 구조가 필요했습니다.
직접 구현한 일
- 01
업무 데이터를 구조화하고 정기 보고와 피드백 흐름을 정리했습니다.
- 02
상품의 중량·판매가·수수료·포장 비용을 마진 계산에 연결하고 검수 기준을 마련했습니다.
- 03
오류 확인과 수정 결과를 운영 흐름에 반영해 반복 검수와 보고 준비를 줄였습니다.
결과와 검수
데이터 정확성과 보고 속도를 함께 개선했습니다. 이 경험은 AI 제작에서도 실행 조건·결과·검수 이력을 함께 관리하는 방식으로 이어졌습니다.
01상품 조건중량·판매가
02비용 조건원가·수수료·포장
03계산·검수마진과 오류 확인
04운영 반영보고·피드백·수정
업무 진행·보고 구조
프로젝트 진행 현황프로젝트 목표와 진행 흐름 원본 후속 업무의 항목 구조
업무 항목 영역 · 담당자 열 제외업무 항목 영역 · 담당자 열 제외 첨부 원본에 2025년 후속 일정이 표기되어 있습니다. 담당자 이름이 있는 열은 제외했습니다.
원가·수수료·포장 조건을 연결한 마진 관리
상품군별 데이터 파일 구조단가·옵션 관리표원가·마진 계산표