Picks 역기획 바잉 어시스턴트 v0.5

OPR 바잉 의사결정을 AI로 자동 분석하는 도구

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이 앱은 무엇인가

OPR(Off-Price Retail) 바잉 담당자가 해외 브랜드를 매입할 때 겪는 분석 병목을 해결하는 도구입니다.

  • 문제: 브랜드별 적정 가격·조닝·수익구조를 수작업으로 분석 → 시간 소모, 일관성 부족
  • 해결: AI 웹 검색 + 알고리즘 기반 자동 분석 → 조닝 판정, 심리가 산출, 수익구조 시뮬레이션을 즉시 제공
  • 대상 사용자: 백화점/이커머스 OPR 바이어, MD, 상품기획자
작동 방식

브랜드 입력

검색창에 브랜드명 입력 또는 엑셀 업로드

AI 분석

Claude API 웹 검색 → BPI 산정 → 조닝 분류 → 심리가 계산

리포트 출력

브랜드 카드 + 수익구조 + 키아이템 분석 + 엑셀 다운로드

기술 스택과 선택 이유
기술선택 이유
단일 HTML 파일배포 단순화, 별도 빌드 불필요, URL 하나로 전체 앱 전달 가능
바닐라 JavaScript프레임워크 의존성 제거, 번들 크기 최소화, 런타임 투명성
Anthropic Claude API웹 검색 기반 실시간 브랜드 정보 수집 + 구조화된 JSON 응답
SheetJS (CDN)클라이언트사이드 엑셀 생성, 서버 불필요
Cloudflare Pages무료 정적 호스팅, 글로벌 CDN, 제로 빌드 설정
핵심 기능

조닝 판정

BPI 3축(선호도·인지도·이용도) 점수 합산으로 골드라벨/가성비/아이템 자동 분류

심리가 산출

조닝별 할인율 적용 후 16개 가격 포인트에 스냅하여 소비자 체감 최적가 도출

수익구조 시뮬레이션

매입수량·매총율·판매율·판관비로 외형매출~영업이익 전 구간 자동 계산

AI 브랜드 분석

Claude API 웹 검색으로 브랜드 정보·BPI·키아이템·가격 소스 자동 수집

4층 레이어 분석

헤리티지·커뮤니티·OPR채널·시즌 적합성 다면 평가

엑셀 다운로드

분석 결과를 역기획표 형식으로 즉시 내보내기

알려진 한계
  • API 키 관리: API 키를 사용자가 직접 입력해야 함 (서버리스 아키텍처의 트레이드오프)
  • 포트폴리오 규모: 현재 45개 브랜드 기준 설계·테스트 완료, 100개+ 대규모 포트폴리오는 미검증
  • BPI 정확도: BPI 등급은 AI 추정치이며, 실제 내부 설문/판매 데이터와 차이가 있을 수 있음
  • 실측 ROI 없음: 수익구조는 시뮬레이션 결과이며, 실제 매출과 다를 수 있음
  • 환율 실시간성: 환율은 외부 API 기반이며, 실시간 은행 고시 환율과 차이 있음
  • 모바일 최적화: 모바일 최적화 미완 — 데스크톱 환경 권장
잠재적 도입 효과 (추정, 실측 아님)

이 도구가 잠재적으로 절감할 수 있는 공수를 아래 가정하에 추정합니다.

가정

  • 바이어 1인 기준
  • 브랜드 1개 분석 시 수동 처리 평균 40분 소요 (가격 조사 15분 + 경쟁사 비교 10분 + 수익구조 계산 10분 + 보고서 작성 5분)
  • 이 도구 사용 시 동일 분석 약 5분 소요 (AI 검색 대기 포함)

계산

  • 1건당 절감: 40분 - 5분 = 35분
  • 월 20건 분석 시: 35분 × 20 = 700분 = 11.7시간/월
  • 연간: 약 140시간 (약 17.5영업일)

주의: 위 수치는 추정치이며 실측 데이터가 아닙니다. 40분이라는 수동 처리 시간은 현업 바이어 인터뷰 없이 업무 프로세스 분석 기반으로 가정한 값입니다. 실측치 수집은 파일럿 단계에서 예정입니다.

향후 확장 시나리오
  1. 서버사이드 API 프록시 — API 키 관리를 서버로 이전하여 보안 강화 + 팀 공유 가능
  2. SAP/ERP 연동 — 실판매 데이터 자동 반영으로 BPI를 추정치에서 실측치로 전환
  3. 멀티시즌 포트폴리오 — 시즌별 매입 계획 비교·최적화 기능 추가
DEMO MODE — 샘플 데이터
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