CASES / PROJECTS & SOLUTIONS

고객의 업무에 맞춘 데이터 수집·분석 사례.

여러 채널의 데이터 수집, 잘못된 상품 분류 검수, 사이트 변경 대응, 댓글 분석을 수행한 사례입니다.

수행 경험을 업무와 해결 과제별로 정리했습니다. 고객사명과 내부 운영 정보는 공개 범위에 맞춰 생략했으며, 화면 속 데이터는 이해를 돕는 가상 예시입니다.

CASE 01 / 다수 채널 수집·요구사항 변경 대응

수집할 채널이 많아도, 요구사항이 바뀌어도 대응합니다.

신트릭스는 50개 이상 리테일 채널의 상품 데이터를 수집·운영해 왔습니다. 채널별 수집기 개발부터 운영 중 바뀌는 데이터 요구사항까지 맡습니다.

01 / 고객의 문제

처음 전달한 개발 문서만으로는 끝나지 않는 업무였습니다.

고객은 여러 국가·채널의 상품·가격·재고를 계속 수집해야 했습니다. 처음 정한 수집 항목·상품 분류·전달 형식도 운영 중에 바뀌었습니다.

고객에게는 수집기 개발과 반복되는 변경 요청을 함께 맡길 수 있는 서비스가 필요했습니다.

CASE 01 / 문제 설명용 예시

운영하면서 바뀌는 데이터 요구

운영 중 수집 항목과 분류, 전달 형식이 바뀌는 상황을 설명하는 가상 예시.
처음 요청변경 예시
가격할인 정보도 추가
상품 분류고객의 분류에 맞춰 변경
전달 항목업무 시스템에 맞춰 변경

운영 중 필요한 대응

데이터 요구가 바뀌면 수집 방식도 함께 수정

표의 변경 사항은 이해를 돕는 예시입니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

02 / 적용한 방식

채널별 수집과 요구사항 반영을 함께 맡았습니다.

자체 Headless 수집기를 사이트 구조에 맞춰 개발해 상품·가격·재고를 수집했습니다. 많은 상품을 함께 수집하도록 AWS EC2 여러 서버에 작업을 나눠 실행했습니다.

요구사항이 바뀌면 필요한 데이터와 사용 방식을 확인하고, 수집기와 전달 형식을 수정했습니다. 수정한 결과를 검증한 뒤 운영에 반영했습니다.

CASE 01 / 해결 설명용 예시

변경할 내용을 알려주면 됩니다

  1. 01
    고객 · 변경 내용 전달필요한 항목과 사용 방식 설명
  2. 02
    신트릭스 · 수정 작업변경 내용 정리 · 수집기와 전달 형식 수정
  3. 03
    신트릭스 · 검증 후 반영수정한 데이터 확인 · 운영에 적용

수집 항목·분류·전달 형식 변경

추가 개발비·별도 개발 발주 없이 반영

개발 문서 정리와 수정·검증은 신트릭스가 맡습니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

03 / 업무에서 달라진 점

요구사항이 바뀌어도, 추가 개발비 없이 반영합니다.

바꾸고 싶은 수집 항목·분류·전달 형식을 알려주면 됩니다. 고객이 개발 문서를 다시 작성하거나 별도로 개발을 발주할 필요가 없습니다.

변경 내용 정리부터 수정·검증까지 신트릭스가 맡습니다. 사이트 구조가 바뀔 때의 수집기 유지보수도 함께 담당합니다.

CASE 01 / 결과 설명용 예시

데이터 공급과 변경 대응을 함께

신트릭스가 담당하는 수집과 변경 대응 업무를 정리한 설명용 예시.
필요한 업무신트릭스의 역할
여러 채널 수집채널별 수집기 개발·운영
데이터 요구 변경추가 비용 없이 수정·검증
사이트 구조 변경수집기 유지보수

신트릭스의 리테일 운영 경험

50개 이상 채널 · 여러 국가·제품군

다양한 채널의 수집 경험을 바탕으로 고객의 요청에 대응합니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.
제공한 데이터와 운영
  • 여러 채널의 상품·가격·할인·재고 데이터
  • 수집기 개발·운영과 사이트 변경 유지보수
  • 추가 개발비 없는 데이터 요구사항 변경 대응

이런 업무라면 상담하세요

여러 채널의 수집을 맡기고, 운영 중 바뀌는 데이터 요구사항까지 함께 반영하고 싶은 경우

수집 범위는 사이트의 이용 조건과 데이터 사용 권한을 확인한 뒤 협의합니다.

CASE 02 / 상품·리뷰 검수

잘못 분류된 상품과 무관한 리뷰를 골라냈습니다.

빈칸 검사로 찾지 못한 오류를 AI로 분석했습니다. 검수자는 의심 데이터의 원문부터 확인했습니다.

01 / 고객의 문제

상품명은 있는데, 분류가 틀렸습니다.

검색 결과에 본체와 주변기기가 섞였습니다. 리뷰 항목에는 상품 평가와 관련 없는 글이 들어왔습니다.

빈칸 여부만 검사해서는 이런 오류를 걸러내기 어려웠습니다.

CASE 02 / 문제 설명용 예시

거치대가 노트북으로 분류된 예시

상품 예시노트북 거치대
확인 항목수집된 내용 예시
상품명노트북 거치대
수집 분류노트북
값의 유무두 항목 모두 있음

빈칸 검사의 한계

값은 있지만 상품 분류가 틀림

상품명과 분류가 모두 있어도 오류가 남을 수 있습니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

02 / 적용한 방식

AI로 상품 오분류와 무관한 리뷰를 선별했습니다.

Syntrix Verify의 5단계 검수를 적용해 빈칸·숫자 형식·가격 범위를 규칙으로 먼저 검사했습니다.

AI는 상품명과 분류의 불일치, 상품과 무관한 리뷰를 찾아 검수 대상으로 모았습니다. 검수자가 원문과 AI의 분석 근거를 대조해 최종 승인·반려를 결정했습니다.

CASE 02 / 해결 설명용 예시

AI가 상품명과 분류를 대조

가상 상품의 검수 예시

노트북 거치대 / 수집 분류: 노트북
검사확인 내용
규칙 검사상품명·분류가 모두 있음
AI 분석거치대는 노트북 본체가 아님
검수할 이유상품명과 분류가 맞지 않음

최종 판단

검수자가 원문 확인 후 승인·반려

AI가 의심한 데이터는 검수자가 원문을 보고 확인합니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

03 / 업무에서 달라진 점

오류가 의심되는 데이터부터 확인할 수 있습니다.

의심 데이터를 AI가 문제로 본 이유와 함께 모았습니다. 각 항목에 AI 분석과 사람의 검토 기록을 남겼습니다.

CASE 02 / 결과 설명용 예시

검수할 데이터와 이유를 함께 표시

검수 항목남기는 근거
검수 대상상품명과 수집된 분류
의심 이유AI가 분류 오류로 본 이유
검토 기록사람의 승인·반려 결과

AI 분석 이후

규칙 통과·AI 분류와 최종 승인을 구분

검수자가 원문·AI 분석·이전 판단을 함께 확인합니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.
검수할 자료
  • 상품 분류·리뷰·감성 분석 결과
  • 의심 데이터와 해당 원문
  • AI 호출·분석 기록과 승인·반려 기록

이런 업무라면 상담하세요

상품 분류가 맞는지, 리뷰에 무관한 글이 섞였는지 확인해야 하는 경우

CASE 03 / 사이트 변경 대응

사이트가 바뀌면 새 수집 위치를 찾아 검증했습니다.

페이지 구조가 바뀌어 데이터가 빠지는 문제를 다뤘습니다. AI로 찾은 새 위치는 별도 환경에서 시험했습니다.

01 / 고객의 문제

사이트가 바뀌자 필요한 값을 찾지 못했습니다.

수집기는 페이지에서 미리 정한 위치의 데이터를 읽고 있었습니다. 구조가 바뀌면 어느 사이트에서 어떤 항목이 빠졌는지부터 확인해야 했습니다.

CASE 03 / 문제 설명용 예시

기존 위치에서 가격을 찾지 못한 예시

기존 페이지

.price
가격 위치

변경된 페이지

.price → 없음
가격 누락
  1. 01
    빠진 항목 확인어느 사이트·작업에서 빠졌는지 기록
  2. 02
    수집 위치 확인페이지에서 해당 값의 위치를 다시 탐색

가격이 빠지면 다음 가격 비교에 쓸 데이터도 부족해질 수 있습니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

02 / 적용한 방식

AI가 찾은 위치에서 다시 수집해 확인했습니다.

누락된 사이트·작업·항목을 기록했습니다. AI로 변경된 페이지에서 새 수집 위치를 탐색했습니다.

후보 위치는 운영과 분리한 환경에서 시험했습니다. 검수자가 다시 수집한 값을 확인한 뒤 운영 반영 여부를 결정했습니다.

CASE 03 / 해결 설명용 예시

새 위치에서 필요한 값이 나오는지 시험

실제 운영과 분리

새 수집 위치를 시험하는 환경
검증 대상확인할 내용
AI가 찾은 위치필요한 데이터가 있는 곳인지
다시 수집한 값빠진 항목이 채워졌는지
검수자 확인원래 수집하려던 값이 맞는지

확인 뒤 적용

검수자가 승인한 위치만 운영에 반영

실제 운영에 적용하기 전에 다시 수집한 값을 확인합니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

03 / 업무에서 달라진 점

새 위치에서 수집한 값과 변경 이력을 함께 확인할 수 있습니다.

어떤 위치를 시험했고 어떤 값이 수집됐는지 누락 기록에서 함께 확인할 수 있게 했습니다.

검수자가 승인한 변경만 수집기에 반영하도록 했습니다.

CASE 03 / 결과 설명용 예시

어디를 고쳤고 무엇이 수집됐는지 확인

남기는 자료확인할 내용
누락 기록어느 사이트에서 무엇이 빠졌는지
재수집 결과새 위치에서 어떤 값이 나왔는지
검수 기록검수자가 승인했는지 반려했는지

실제 수집에 사용

검수자가 승인한 수집 위치

누락된 항목에서 재수집 결과와 검수 기록을 찾아볼 수 있습니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.
확인할 자료
  • 데이터가 빠진 사이트·작업·항목
  • 새 수집 위치와 다시 수집한 값
  • 검수자의 승인·반려 기록

이런 업무라면 상담하세요

사이트가 바뀔 때마다 수집 코드를 수정하고 결과를 확인해야 하는 경우

CASE 04 / 콘텐츠·댓글 분석

댓글에서 제품의 칭찬과 불만을 나눠 정리했습니다.

여러 채널의 콘텐츠·댓글을 AI로 분석했습니다. 제품의 어떤 부분을 평가했는지에 따라 의견을 묶었습니다.

01 / 고객의 문제

댓글 하나에도 칭찬과 불만이 섞여 있었습니다.

댓글 전체를 긍정이나 부정 하나로 분류하면 무엇을 좋아하고 싫어하는지 놓칠 수 있었습니다. 고객 반응을 파악하려면 평가한 대상과 그에 대한 의견을 함께 읽어야 했습니다.

CASE 04 / 문제 설명용 예시

한 댓글에 칭찬과 불만이 함께 있는 예시

가상 댓글 원문

화면은 선명한데 무거워요.
댓글의 표현담긴 의견
화면은 선명한데화질을 좋게 평가
무거워요무게가 불편하다는 의견

한 댓글 안의 두 의견

칭찬한 점과 불편한 점을 따로 읽어야 함

‘좋다’ 또는 ‘싫다’ 하나로는 두 의견을 담기 어렵습니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

02 / 적용한 방식

AI가 댓글을 읽고 칭찬·불만을 분류했습니다.

YouTube·TikTok·Instagram 등의 공개 범위와 이용 정책을 확인해 수집 항목을 정했습니다.

AI가 평가 항목별 칭찬·불만과 핵심 내용을 정리했습니다. 검수자는 분석 결과를 원문과 대조했습니다. 분석에 사용한 호출량·비용·실행 기록도 관리했습니다.

CASE 04 / 해결 설명용 예시

화질은 칭찬, 무게는 불만으로 분류

가상 댓글 원문

화면은 선명한데 무거워요.
평가 항목AI 분석 초안해당 표현
화질칭찬화면은 선명한데
무게불만무거워요

AI 분석 초안

각 분류에 해당하는 원문을 함께 표시

검수자가 AI의 분류를 원문과 대조합니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.

03 / 업무에서 달라진 점

제품의 어떤 점에 칭찬과 불만이 나왔는지 볼 수 있습니다.

각 요약에 해당 콘텐츠·댓글 원문을 붙였습니다.

CASE 04 / 결과 설명용 예시

칭찬·불만과 해당 표현을 함께 확인

확인할 항목정리한 내용
화질 평가칭찬 · “화면은 선명한데”
무게 평가불만 · “무거워요”
함께 남기는 기록AI 분석 결과와 사람의 검토 내용

분석 결과 검토

검수자가 원문을 보고 최종 승인·반려

요약을 읽다가 원래 표현을 함께 확인할 수 있습니다.

운영 방식을 설명하는 가상 예시이며 실제 고객 데이터·운영 화면이 아닙니다.
정리한 자료
  • 콘텐츠·댓글 원문
  • 평가 항목별 칭찬·불만과 요약
  • 원문에 연결된 AI 분석·검수 기록

이런 업무라면 상담하세요

제품에 대한 칭찬·불만을 파악해 제품 개선이나 고객 대응을 검토하는 경우

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수집할 채널과 필요한 항목, 수집 주기를 알려주세요. 네이버 쇼핑·블로그·SNS·YouTube·뉴스·공공데이터 등 새로운 대상도 검토합니다. 요구사항이 정리되지 않았다면 현재 업무의 어려움부터 설명해 주세요.