새 양식으로 모두 옮기기 전에, 현재 상품 정보가 어디에 있는지부터 파악합니다. 전처리 방법은 실제 자료를 보고 함께 정합니다.
- 기본 상품과 옵션
- 공식몰 관리자, 상품 관리 시스템, CSV·엑셀, API 등
- 설명과 상품 이미지
- 상세 페이지, 상품 사진, 사용 설명서, 규격표, 관리 가이드 등
- 고객이 실제로 묻는 내용
- FAQ, 반복 문의, 상담 담당자가 자주 설명하는 차이
좋은 추천을 만드는
상품 데이터의 기준
정보가 많다고 좋은 추천이 되는 것은 아닙니다. 고객의 질문에 답할 수 있는 구조로, 상품의 의미와 차이를 정리해야 합니다.
상품·개발 담당자를 위한 가이드
01
자료의 위치부터 확인
02
AI가 이해하는 상품 지식
표의 항목을 맞추는 데서 한 걸음 더 나아갑니다. 상품의 개념과 관계, 설명·이미지의 의미를 연결해, 고객의 생활 맥락에서 필요한 정보를 찾도록 설계합니다.
- 상품의 관계를 연결하고
- Ontology · Knowledge Graph로 소재·용도·관리법을 엮습니다.
- 설명과 이미지를 함께 읽고
- Multimodal Embedding으로 의미와 분위기를 담습니다.
- 브랜드의 기준으로 추천합니다
- 필수 조건과 정보의 출처, 브랜드의 상담 정책까지 반영합니다.
03
기본 속성은 같은 기준으로
카테고리·가격·규격·판매 상태는 Keyword Filtering의 기준이 됩니다. 아래 CSV로 기본 속성을 확인하고, 설명·이미지·상품 관계를 함께 살펴 지식 그래프와 의미 검색의 범위를 정합니다.
| 정리 항목 | 확인할 기준 |
|---|---|
| 식별과 관계 | 고유 상품 ID, 옵션 ID, 카테고리, 상세 페이지 주소 |
| 비교 속성 | 크기와 단위, 소재, 기능, 사용·관리 조건 |
| 구매 조건 | 가격, 판매 상태, 배송·설치 가능 조건 |
| 근거와 시점 | 정보의 출처, 최근 변경일, 갱신 담당자 |
04
비어 있는 정보의 처리
비어 있는 값은 추측으로 채우지 않습니다. 정보 없음, 해당 없음, 확인 필요를 구분하고, 추천에 꼭 필요한 조건인지 먼저 판단합니다.
커버 분리 여부가 확인되지 않았다면, ‘분리형 커버’가 필수인 고객에게 확실한 조건처럼 추천하지 않도록 기준을 정합니다.
고객 상담으로 보완할 항목과 상품 담당자가 확인할 항목도 나눕니다.
05
바뀌는 정보까지 연결
출시, 단종, 품절과 가격 변경은 추천에도 반영되어야 합니다. 초기 정리와 함께 어떤 정보를, 언제, 어떤 방식으로 갱신할지 결정합니다.
- 변경이 잦은 정보
- 가격·재고·판매 상태는 공식몰이 제공하는 조회 방식과 갱신 가능 주기를 확인합니다.
- 변경을 검토해야 하는 정보
- 설명·이미지·옵션이 바뀌면 지식 그래프의 관계와 검색용 임베딩도 함께 갱신할지 확인합니다.
- 운영 확인
- 연동 실패나 오래된 정보가 발견됐을 때 확인할 담당자와 대응 방식을 정합니다.