방문 판매의 지능화: AI 기반 후원 방판 제품 자동 추천 시스템 구축 유즈케이스

프로젝트 개요: 방문 판매 비즈니스 혁신을 위한 기술적 목표

1. 후원 판매 모델의 디지털화: 구매자가 판매자로 전환되고, 자신의 후원 네트워크를 온라인에서 쉽게 관리할 수 있는 시스템 구축.
2. 실시간 비즈니스 데이터 통합: 매출, 매입, 재고, 판매 실적 등 핵심 비즈니스 데이터를 ERP와 실시간으로 연동하여 단일화된 정보 허브 구축.
3. 판매원 생산성 향상: AI 기반의 맞춤형 제품 추천 시스템을 통해 판매원이 고객에게 최적의 제품을 제안하고, 판매 실적을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원.
4. 관리자의 실시간 인사이트 확보: 전체 판매 네트워크의 실적 및 재고 현황을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 전략적 의사결정을 지원.

기술 스택 및 아키텍처: 통합과 성능에 집중하다

• 프레임워크: Dabory Composable
  • 후원 판매 시스템, 쇼핑몰 기능, ERP 연동, My Office 기능 등 다양한 비즈니스 컴포넌트를 독립적인 모듈로 설계하고 유연하게 결합할 수 있는 아키텍처를 제공합니다. 이는 향후 비즈니스 모델의 변화나 기능 확장에 대한 높은 적응성을 보장합니다.
• 프론트엔드: PHP Laravel
  • 판매원과 구매자 모두에게 직관적이고 사용자 친화적인 UI/UX를 제공합니다. 특히 'My Office'와 같은 개인화된 대시보드를 빠르고 효율적으로 렌더링하여 판매원의 업무 효율을 높입니다.
• 백엔드: Golang
  • 높은 트래픽과 실시간 데이터 처리가 요구되는 ERP 연동 API, 후원 네트워크 관리, 그리고 AI 추천 시스템과의 인터페이스를 담당하는 고성능 API 서버를 구축하는 데 최적화되었습니다. Golang의 동시성 모델은 대량의 데이터 요청과 복잡한 비즈니스 로직을 효율적으로 처리합니다.
• 데이터베이스: MariaDB 10.4
  • 사용자 정보, 판매원 정보, 후원 네트워크 구조, 상품 마스터 데이터, 매출/매입 기록, 재고 현황 등 핵심 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장하고 관리합니다. 복잡한 관계형 데이터를 처리하고, 실시간 트랜잭션을 지원하는 데 적합합니다.
• ERP 시스템 연동:
  • 기존 ERP 시스템과의 실시간 양방향 API 연동을 통해 매출, 매입, 재고 데이터를 동기화합니다. 이는 Golang 백엔드에서 ERP의 API를 호출하고, 응답 데이터를 파싱하여 MariaDB에 반영하는 방식으로 구현됩니다.
• AI 모듈:
  • AI 기반 추천 시스템은 별도의 마이크로서비스로 구현되거나 Golang 백엔드 내에 통합될 수 있습니다. 고객 행동 데이터, 판매 이력, 상품 특성 데이터를 학습하여 최적의 추천을 생성합니다.

주요 유즈케이스: AI 기반 후원 방판 제품 자동 추천 시스템

1. 고객 데이터 수집 및 프로파일링:
   • 과정: 판매원이 자신의 'My Office'에서 특정 고객을 선택하거나, 신규 고객 정보를 입력합니다. 이때 고객의 기본 인적 사항(연령, 성별, 거주지 등)뿐만 아니라, 과거 구매 이력, 관심 제품 카테고리, 특정 프로모션 반응 여부 등 CRM 시스템에 축적된 데이터를 활용합니다.
   • 기술적 특징: Golang 백엔드가 MariaDB에 저장된 CRM 데이터를 조회하여 고객 프로필을 생성합니다. 프론트엔드(PHP Laravel)는 이 프로필을 판매원에게 시각적으로 제공합니다.
2. AI 기반의 실시간 제품 추천:
   • 과정: 판매원이 고객과의 상담을 시작하거나, 고객에게 추천할 제품을 고민할 때, 시스템이 해당 고객의 프로필과 구매 이력, 그리고 유사 고객 그룹의 구매 패턴을 분석하여 **가장 구매 가능성이 높은 제품 또는 제품 묶음(번들)**을 AI가 자동으로 추천합니다.
   • AI 모듈 연동:
     • 협업 필터링 (Collaborative Filtering): "이 고객과 유사한 다른 고객들은 어떤 제품을 구매했는가?"를 분석하여 제품을 추천합니다.
     • 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering): 고객이 과거에 관심을 보였던 제품의 속성(예: 건강기능식품, 피부 미용)을 기반으로 유사한 속성의 다른 제품을 추천합니다.
     • 순차 패턴 마이닝 (Sequential Pattern Mining): 특정 제품 구매 후 다음으로 어떤 제품을 구매하는 경향이 있는지 분석하여, 업셀링(Upselling) 또는 크로스셀링(Cross-selling)을 위한 제품을 추천합니다.
     • 실시간 재고 연동: ERP로부터 Golang 백엔드를 통해 실시간으로 받아오는 재고 정보를 AI 추천 모델에 반영하여, 품절된 제품은 추천에서 제외하거나, 재고가 충분한 제품을 우선 추천하는 등 현실적인 추천을 제공합니다.
   • 기술적 특징: Golang 백엔드는 AI 추천 모듈(Python/TensorFlow 또는 PyTorch로 별도 구현된 마이크로서비스일 수 있음)과 RESTful API로 통신하여 추천 결과를 받아 프론트엔드로 전달합니다.
3. 개인화된 제안 및 판매 촉진:
   • 과정: AI가 추천한 제품 리스트와 함께, 해당 제품에 적용 가능한 프로모션(판매원에게 유리한 수수료율, 고객 할인 혜택 등) 정보가 함께 판매원에게 제시됩니다. 판매원은 이 정보를 활용하여 고객에게 더욱 매력적인 제안을 할 수 있습니다.
   • 기술적 특징: 추천된 제품과 연관된 프로모션 데이터는 ERP 또는 프로모션 관리 시스템으로부터 Golang 백엔드를 통해 실시간으로 조회되어 판매원 UI에 표시됩니다.
4. 판매 실적 및 후원 네트워크 관리:
   • 과정: 판매원이 제품을 판매하면, 해당 매출 정보가 실시간으로 ERP에 연동되고, 판매원의 'My Office'에 실적으로 반영됩니다. 판매원은 자신의 월별 실적, 수수료 정산 내역, 그리고 후원 네트워크의 성과까지 한눈에 확인할 수 있습니다.
   • 기술적 특징: 모든 판매 트랜잭션은 Golang 백엔드를 통해 원자적(Atomic)으로 처리되어 데이터 무결성을 보장하며, MariaDB에 저장된 데이터는 'My Office' 페이지에서 PHP Laravel을 통해 시각적으로 제공됩니다. 후원 네트워크의 복잡한 계층 구조는 MariaDB의 Closure Table 또는 Nested Set Model을 활용하여 효율적으로 관리됩니다.

결론: 데이터 기반의 스마트한 방문 판매로의 전환

• 판매 효율성 극대화: AI의 지능적인 추천은 판매원이 고객에게 가장 적합한 제품을 제안함으로써 판매 성공률을 높입니다.
• 고객 만족도 향상: 개인화된 추천은 고객에게 '맞춤형 서비스'를 받는다는 느낌을 주어 만족도와 재구매율을 높입니다.
• 운영 투명성 및 효율 증대: ERP와의 실시간 연동은 재고, 매출, 정산 등 모든 비즈니스 데이터의 투명성을 확보하고, 수동 작업으로 인한 오류와 비효율을 제거합니다.
• 후원 네트워크 활성화: 판매원들은 자신의 실적과 후원 성과를 실시간으로 확인하며 동기 부여를 얻고, 이는 전체 네트워크의 성장을 촉진합니다.