한 쌍의 신발이 아직 생산되지 않았는데, 상인 류상룡은 이미 어떻게 판매할지 고민하고 있다.
3D 프린팅 신발 가게를 열기 전에, 그는 즉시 샘플을 만들거나 사진을 찍거나 상세 페이지를 만드는 것에 급급하지 않고, 먼저 AI를 이용해 시장 조사를 하고 디지털 샘플을 제작한 다음, 제품 이미지와 상세 페이지를 준비하여 소비자가 클릭하고 구매하려는지 확인했습니다.
간단히 말해, 먼저 시장의 ‘투표’를 받은 다음에 실제로 신발을 만들지 여부를 결정합니다.
과거에는 새로운 매장을 열기 위해 사전 조사부터 상품 준비까지 보통 한 달이 걸렸고, 초기 투자 비용은 1만 위안을 넘었습니다. 하지만 지금은 천문공무와 같은 AI 도구의 도움으로, 그는 준비 기간을 7일로 단축했으며, 관련 비용도 수백 위안으로 줄였습니다 — 주로 Token 비용이 감소한 것입니다.
이것은 유리상룡이 AI를 사업에 활용한 첫 번째 사례가 아닙니다.
그는 또한 여성 신발 매장도 운영하고 있으며, 약 430가지 제품을 보유하고 있습니다. 판매 분석 도구에 있는 운영 데이터는 43페이지에 달합니다. AI가 없던 시절에는 운영 인력이 수동으로 보고서를 내보내고, 방문자 수, 전환율, 추가 구매 등 지표를 통해 투자할 만한 제품을 찾아야 했습니다.
오늘날, 이러한 업무는 천문 사무실에 점차 맡겨졌으며, 일부 반복적인 운영 작업도 자동화 프로세스로 전환되었습니다.
10월 14일, 천문사무 CEO 천우선은 천문사무 전자상거래 버전 발표 현장에서 한 수치를 언급했습니다:
천문 사무실이 출시된 지 두 달 이상이 지났으며, 전자상거래는 가장 깊은 업계 중 하나입니다. 현재 유료 사용자 중 20% 이상을 차지합니다.
류상룡은 그중의 전형적인 사용자입니다. 아직 생산되지 않은 3D 프린팅 신발부터 일상적으로 운영하는 여성 신발 가게까지, 그는 같은 목표를 가지고 있습니다: 반복적인 노동을 AI에게 맡기고, 실험과 시행착오에 드는 시간을 줄여서, 비즈니스를 실제로 향상시킬 수 있는 판단에 시간을 투자하는 것입니다.
오늘날, 천문 사무실의 도움을 받아 류상룡은 매일 2~3시간만 투자하여 운영 업무를 처리합니다.
전자상거래에서 가장 귀찮은 세 가지 일, AI가 대신 처리합니다
류상룡과 마찬가지로, 많은 상점들이 비슷한 경험을 합니다. 전자상거래 사업은 많은 일이 있지만, 겉보기에는 복잡하지 않아 보이지만 실제로는 매우 힘든 일입니다.
상인들이 고민하는 첫 번째 문제는 여러 플랫폼을 동시에 운영하는 것이며, 마치 한 사람에게 여덟 개의 손이 생기는 것과 같습니다.
8비트 커피 CEO 야오오리는 이에 깊은 인상을 받았다. 팀의 규모는 크지 않지만, 10여 개의 전자상거래 플랫폼의 운영을 책임져야 하므로 압박이 상당했다.
운영 보고서를 작성하려면 첫 번째 어려움은 운영 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있다는 것입니다. 먼저 백엔드에 로그인하여 판매 및 트래픽 데이터를 내보내고, 그 다음에 정제하고 요약하며 분석해야 합니다. 이 과정을 거치면 팀이 얻는 정보는 종종 최신 운영 상황이 아닐 수 있습니다.
천문 사무실에 접속한 후, 켄오리 총경은 이 문제로 더 이상 고민할 필요가 없어졌다.
특히 “쌍일일”과 같은 대규모 프로모션 기간에는 상점들이 데이터의 신속성에 더 높은 요구를 합니다. 이러한 AI 워크스테이션은 각 매장의 운영 상황을 빠르게 통합할 수 있으며, 30분 만에 여러 플랫폼을 아우르는 관리 대시보드를 생성하여 다플랫폼 작전의 “후견” 역할을 합니다.
상인들이 고민하는 두 번째 문제는, 사람이 계속해서 감시를 해야 한다는 점입니다. 조금도 편할 틈이 없습니다.
소우징 전자기구의 운영자 소유는 매일 텐마오, 장춘 플랫폼의 상품 가격을 반복적으로 확인해야 합니다. 가장 힘든 것은 한 번에 15분에서 30분이 걸리며, 쿠폰과 플랫폼 보조금까지 모두 고려해야 실제 지불할 가격을 알 수 있다는 점입니다. 때로는 단기적인 할인이나 상품 퇴장과 같은 변화도 놓칠 수 있습니다. 대규모 프로모션이 시작되면 더욱 자주 확인해야 합니다.
수천 가지 질문을 처리한 후, 소유는 훨씬 편안해졌다. 시스템은 매일 오전 8시 30분과 오후 6시에 두 플랫폼의 상품 가격을 자동으로 수집하여 일일 가격 보고서를 생성하고 그의 이메일로 발송한다.
이 일일 보고서에는 자사 제품과 경쟁 제품의 가격 변동, 재고 상태, 최근 7일의 추세, 가격 차이가 모두 집계되어 있습니다. 이상한 점이 있으면 즉시 알 수 있습니다.
상인들이 고민하는 세 번째 문제는 상품 재료가 많고 복잡하다는 점이며, 때로는 성수기에 맞추지 못하기도 합니다.
샌디는 15년간 전자상거래 운영을 해왔으며, 현재 두 개의 톈마오 온라인 아기복 프리미엄 매장을 운영하고 있습니다. 하지만 그녀는 경험이 풍부하더라도 상품 소재와 관련된 많은 어려움을 겪었습니다.
속옷은 시각적 표현에 매우 민감한 카테고리입니다. 그녀는 대략적으로 계산했는데, 가을과 겨울 신상 출시 시기에는 주요 이미지와 상세 페이지의 자료 외에도 검색, 추천, 추천 게시물 등 다양한 상황을 커버해야 합니다. 두 매장을 합치면 한 출시 시기에 필요한 추천 게시물의 수가 거의 1만 장에 달합니다.
전통적인 수동 그림 모드에서 Sandy가 자주 마주하는 문제는 “시간 차”입니다.
디자이너가 하루에 100장의 이미지를 만드는 것은 기본적으로 생산 능력의 상한에 거의 도달한 상태입니다. 1만 장의 자료를 만드는 데는 약 100일의 근무일이 필요하며, 이는 앞뒤로 4~5개월이 걸립니다.
하지만 시간은 아무도 기다리지 않는다. 그녀의 말에 따르면: “천천히 하면 전체 성수기를 놓칠 수 있다.”
그 후, 그녀는 Qianwen Office를 활용하기 시작했습니다. 단순히 생성 이미지 도구로만 사용하는 것이 아니라, 작업 스케줄링에도 활용했습니다. 대규모 생성 이미지의 비용을 고려하여, Qianwen Office의 커넥터를 통해 제3자 생성 이미지 소프트웨어를 호출했으며, 그 소프트웨어가 작업을 조직하고 명령을 전달하며 대량 실행을 촉진했습니다.
산디는 더 이상 과거처럼 한 장씩 제작하고 항목별로 제출하는 ‘올바른 방식’의 작업 방식에 얽매일 필요가 없다. 원래 4개월이 걸려야 했던 가을과 겨울 재료 준비 작업도 이제 약 15일 정도로 단축되었다.
“예전에는 크리스마스까지 기다려야 모든 자료를 받을 수 있었는데, 이제 국경절 전후에 준비할 수 있게 되었어요.” 샌디는 마침내 성수기가 오기 전에 자료를 미리 준비할 수 있게 되었습니다.
천문 사무는 Sandy 지시에 따라 생성된 티셔츠 디자인 이미지로, 자동 필터링을 거친 후 376개가 사용 가능하고 72개가 제거되었으며, 사용 가능률은 84.0%입니다.
AI가 더욱 능숙해질 때, 상점주는 무엇을 할 수 있을까?
AI가 상점의 일상 경영에 깊이 침투한 후에 변화하는 것은 단순히 특정 문제가 해결되거나 일부 과정이 효율화되는 것만이 아니라, 정보, 도구, 인력의 분배 방식도 다시 조직된다.
예를 들어, 많은 전자상거래업자들이 이런 변화를 경험하고 있습니다: 과거에는 사람이 데이터를 찾아야 했지만, 이제 AI는 정보를 주도적으로 정리하고 경영 상황을 동기화할 수 있습니다.
한때 43페이지가 넘는 상인 분석 도구를 마주했을 때, 류샹룽은 종종 어떻게 해야 할지 몰라서 한 페이지씩 넘기는 인내심도 없었다.
이런 번거로움은 천문제회 사무실 전자상거래 버전이 MCP 직접 연결 상점 분석 도구를 통해 해결되었습니다.
이전에는 엑셀을 수동으로 다운로드한 뒤 분석하는 방식이었고, 인력의 경험에 크게 의존하는 순수 '수작업' 작업이었습니다. 이제는 '반자동화' 방식으로 완료할 수 있습니다. 그는 자신의 경험을 프롬프트로 변환하여 데이터 대시보드를 생성하고, 정기적인 작업을 설정하여 디닝 그룹 채팅방에 보고서를 발송할 수도 있습니다.
그는 원래의 번거로운 기본 업무에서 벗어나, 절약된 에너지를 활용해 플랫폼, 매장, 상품 단계의 3단계 보드 체계를 직접 만들어 더 창의적인 일을 하고 있습니다.
3단계 간판 체계의 “플랫폼” 간판은 전체 매장의 당일 GMV, 주문 수량, 구매당 가격, 방문자 수 등 핵심 데이터를 표시하며, 사장님이 확인할 수 있도록 합니다.
e-commerce 전문가들의 인상에 따르면, AI가 가져다주는 가치는 속도 향상과 부담 경감뿐만 아니라, 원래 분산된 경영 단계들을 연결하는 것도 포함됩니다.
이전에는 Sandy 팀이 매주 월요일 아침에 3시간 동안 데이터 분석을 해야 했습니다. Qianwen 사무실에 연결된 후, 이 작업은 1시간 이내로 단축되었습니다.
더 중요한 것은, 클릭률 감소와 같은 문제에 직면했을 때, AI는 단순히 결론만 내리지 않고, 외부 경쟁, 상품 시각, 문구 정보, 광고 구조 등 여러 측면을 분석하여 그녀가 단서를 찾을 수 있도록 도와준다는 점입니다.
AI 분석이 끝난 후, 성능이 좋은 자료는 고품질 자료 풀에 넣어진다; 유효한 판단 기준은 규칙 라이브러리에 저장된다; 그리고 배포 효과를 고려하여 어떤 방향에서 더욱 노력해야 할지, 어떤 부분을 조정하거나 중단해야 할지 결정된다.
데이터 분석, 효과 검증, 경험 축적, 이렇게 한 단계씩 연결되어 순환한다.
AI 숫자 직원이 반복적이고 번거로운 작업을 담당하기 시작하면, 상인들은 어떤 분야에 에너지를 투자해야 할까?
레이펑넷의 관찰에 따르면, 주로 두 가지 측면이 있습니다:
첫째는 전략적 의사결정으로 돌아가서, 더 중요한 일에 에너지를 집중하는 것입니다.
류상룡은 현재 전일 운영 작업을 두세 시간으로 축소했으며, 절약된 시간을 사업 방향 결정, AI 관리, 제품 및 공급망 운영에 활용하고 있다.
캥오리도 AI를 이용해 시장 변화를 분석하고, 커피 신제품 개발 방향을 결정하기 시작했다.
한 사람의 경험이 아무리 깊다 해도, 그건 그 사람만의 세계에 속하는 경험일 뿐입니다. 과거에는 새로운 제품을 만들 때 내가 팔고 싶은 것을 결정했지만, 지금은 AI를 이용해 시장에서 사람들이 어디로 가고 있는지 먼저 살펴보고, 그 다음에 나도 따라가야 할지 결정합니다.
두 번째는 AI를 관리하여 경험을 조직 역량으로 전환하는 것입니다.
“AI는 손이고, 나는 뇌입니다.” 샌디는 AI가 하루에 천 번 이상 그림을 그릴 수 있다고 생각합니다. “하지만 좋은 그림이란 무엇인지, 어떤 장면을 확대해야 하는지, 어떤 장면은 중단해야 하는지는 내가 그것에게 가르칩니다.”
그녀의 관점에 따르면, AI는 디지털 직원으로서 오랜 직원과 마찬가지로 브랜드의 선호도, 역사적 데이터 및 기존 규칙을 기억할 수 있습니다. 단, 팀이 자신의 경험을 명확하게 설명하고 프로세스에 포함시키는 것이 필수적입니다.
이러한 깊은 수준의 AI 사용을 하는 상인들은 업무 분담을 명확히 했다.
샌디가 말했듯이 “AI는 고빈도의, 반복적이고 표준화 가능한 작업을 담당하고, 사람은 방향 설정과 의사결정을 맡는다—예를 들어 규칙 조정이나 산업 기회 찾기와 같은 일들이며, 이것이 바로 이 인공지능과 인간의 협업 모델이 지속적으로 작동할 수 있는 기반이다.”
에이전트의 물결이 전자상거래에 밀려들어, 누가 먼저 이익을 얻을까?
“AI는 사람을 대체하지 않지만, AI를 사용하지 못하는 사람은 대체될 것입니다.” 류상룡의 눈에 천문 사무실은 단순한 AI 도구가 아니라 “신뢰할 수 있는 전자상거래 운영 파트너”와 같습니다.
e-commerce 업계에는 류샹룡과 같은 선도자들이 아직 많이 있습니다. 그들의 일상적인 운영 방식이 에이전트에 의해 재구성되고 있습니다.
에이전트의 물결이 전자상거래 분야에 이렇게 빠르게 밀려들 수 있는 것은, 한편으로는 대부분의 상인들이 AI를 활용하려는 동기가 있기 때문입니다.
전자상거래 업계는 거래와 가까워서 AI의 효과가 판매량, 전환율, 비용에 직접적으로 나타나기 때문에 상인들은 더 많은 시도를 하고 싶어 합니다.
반면에, 업계의 오랜 디지털화 노력은 없어서는 안 됩니다.
숫자 인프라 측면에서 보면, 전자상거래 업계는 오래전부터 각 플랫폼과 제3자 서비스 제공업체의 도구에 의해 디지털화가 이루어졌습니다. 상인 관리 플랫폼, SaaS 소프트웨어, 그리고 어느 정도의 데이터 지능 분석 기능까지, 기반이 부족하지 않았습니다.
하지만 과거 디지털화로 인해 남은 단점들은 이 두 해 동안 에이전트가 등장한 이후 점점 더 커졌습니다: 각 플랫폼과 각 단계의 도구들이 서로 분리되어 있으며, 수직형 플랫폼과 SaaS의 지능화 수준도 제한적입니다.
그래서 과거에 많은 e-commerce 종사자들이 AI 도구를 선택할 때 망설였으며, 심지어 어떻게 시작해야 할지 몰랐습니다. 그들이 걱정했던 것은 대부분의 제품이 e-commerce 산업 환경을 제대로 이해하지 못하고, 많은 제품이 주류 상점 도구와 연동되지 못한다는 점이었습니다.
레이펑넷(공식 계정: 레이펑넷)에 따르면, 최근 몇 달 동안 이 상황에 변화가 생기고 있다:
국내 AI 오피스 제품들이 SaaS 등 생태계 파트너와의 협력을 가속화하며, 범용 오피스 기능과 특정 분야의 비즈니스 경험을 결합하는 시도를 하고 있습니다.
천문 사무 업무 전자상거래 버전은 플랫폼 간 전자상거래 운영에 더욱 집중하여, AI 입구를 통해 다양한 플랫폼의 운영 도구들을 연결하려고 합니다.
천문 사무용 전자상거래 버전은 독립적인 제3자 전자상거래 에이전트로서, 시장에 있는 모든 전자상거래 플랫폼과 상인들에게 개방되어 있습니다. 각 플랫폼의 상인 도구와 업계 소프트웨어도 연동될 수 있습니다.
도구가 연결되었으니, 다음으로 해야 할 것은 “업무를 이해할 수 있는지”입니다. 지능화 수준이 향상되는 것은 업계에서 “컨텍스트”에 대한 연구 덕분입니다.
천위센에 따르면, 컨텍스트(컨텍스트)가 매우 중요하다고 합니다. 실제로 상인의 사업을 이해하는 것은 일상적인 경영 행동 속에 숨겨진 경영 데이터입니다—플랫폼 모니터링 데이터, 과거 업무 문서에 축적된 전략, 내부 커뮤니케이션 기록, 그리고 에이전트와의 상호작용 명령입니다.
이전에는 산업계에서 방대한 정보를 구조화하여 에이전트가 호출할 수 있는 인프라가 부족했습니다. 이에 산업계는 먼저 관리 가능한 기업 컨텍스트를 구축한 다음, 그 위에서 디지털 직원들이 협력하여 작업하는 방식을 점차 모색해 나갔습니다.
콘텐츠와 같은 기본 능력이 있다면, 에이전트도 더 적극적으로 행동할 수 있으며 상인을 위해 더 많은 일을 도울 수 있습니다.
알려진 바에 따르면, 천문 사무 공업전자 버전은 주도적인 경영 능력을 도입하고 있습니다. 에이전트는 재고, 판매, 전환, 고객 서비스 등의 과정에서 발생하는 이상 현상을 자발적으로 발견할 수 있습니다.
프로그래밍 능력이 부족하고 인원 수가 적은 중소 상점들에게는, 이는 AI를 활용하는 장벽을 확실히 낮춰준다.
캥오리는 8비를 “AI를 활용하여 자신만의 고급 커피 전자상거래 회사를 운영하는 것”으로 정했습니다. 전자상거래 업계에 진입하기 전에는 코드를 작성하지 않는 음악가였습니다. 현재는 개봉 즉시 사용 가능하고 일반 직원이 직접 조작할 수 있는 천문 공무에서 AI를 일상 업무에 도입함으로써, 그는 경영 방향과 전략적 결정에 더 많은 에너지를 할애할 수 있게 되었습니다.
샌디는 두 명의 팀원을 이끌고 천문 사무실을 활용하여 상품 출시, 시각 제작, 배포 운영, 데이터 분석, 전략 리뷰이라는 전체 프로세스를 성공적으로 구현했으며, 두 매장을 잘 관리하고 있습니다.
결론
천문 사무는 전자상거래 시장에 진입했으며, 적어도 상인들에게는 전자상거래 운영의 AI화를 의미합니다. 이는 몇 장의 이미지나 몇 단락의 콘텐츠 생성에서 더욱 완전한 경영 과정으로 발전하고 있습니다.
과거에는 전자상거래 경쟁이 크게는 실행 능력의 경쟁이었습니다. 더 빨리 신상품을 출시할 수 있는 사람, 더 자주 가격을 조정할 수 있는 사람, 더 많은 콘텐츠를 만들고 더 많은 채널에 집중할 수 있는 사람이 기회를 얻는 것이 더 쉬웠습니다.
AI가 일부 실행 작업을 맡기기 시작하면, 판매자들 간의 효율성 격차도 다시 커질 수 있습니다. 실행 외에도 업계에 대한 이해, 시장에 대한 판단, 제품과 공급망에 대한 관리가 더욱 중요해질 것입니다.
“시대가 이렇게 흔들리는데, 어떻게 바닥에 넘어지지 않을 수 있나.”
캉오리의 관점에 따르면, AI 기술 기반이 있으므로 상인들은 자신의 업무 방식을 재검토해야 합니다: 어떤 일들은 사실 '인간'이 직접 해야 할 필요가 없다.
레이펑넷 오리지널 기사이며, 허가 없이 재게시는 금지됩니다. 자세한 내용은 재게시 안내를 참조하십시오.