nemobunny

3줄 요약 국내 도매 플랫폼만으로는 같은 상품을 파는 셀러가 너무 많아 가격 경쟁에서 벗어나기 어렵다. 챗GPT에 "잘 팔릴 상품 뽑아줘"라고 물으면 뻔한 답만 나온다 — 역할·제약·타깃·출력 형식을 함께 넣어야 쓸 만한 후보가 나온다. 상품 후보는 감이 아니라 키워드 검색량·경쟁 상품 수 데이터로 검증해야 실제로 팔린다. "이거 예쁜데, 분명히 잘 팔리겠지 — 그 생각이 가장 위험하다." 안산여성인력개발센터 이커머스 실전창업 과정 1일차, 강사가 첫 마디로 한 말이었다. 솔직히 말하면, 그게 딱 나였다. 마트 운영하던 시절에도 "이 상품 예쁘고 실용적이니까 잘 팔리겠지"라는 감으로 발주를 넣었다가 창고에서 고스란히 잠들었던 것들이 몇 가지 있었다. 이커머스도 다르지 않겠다는 걸, 강의가 시작되자마자 깨달았다. 같은 공장 물건도 포장 하나로 달라진다 · AI로 생성된 이미지 목차 1 국내 도매 소싱, 왜 한계에 부딪힐 수밖에 없나 › 2 챗GPT로 상품 후보 뽑기, 질문 방식이 전부였다 › 3 해외소싱 상품 발굴, 피해야 할 키워드와 품목 › 4 이런 점이 궁금해요! › 국내 도매 소싱, 왜 한계에 부딪힐 수밖에 없나 강의에서 가장 먼저 다룬 게 이 부분이었다. 국내 B2B 도매 플랫폼은 누구나 클릭 두 번이면 들어갈 수 있는 곳이라, 같은 상품 데이터베이스를 수천 명이 공유하게 된다. 차별화가 원천적으로 막히는 구조다. 강의에서 짚어준 5가지가 마트 운영 때 경험했던 것과 맞닿아 있어 고개가 절로 끄덕여졌다. 📋 국내 도매 소싱의 5가지 구조적 한계 셀러 집합 과잉 — 수...

3줄 요약 1688은 가격이 싸 보이지만, 한국 개인 셀러가 직접 쓰려면 결제·소통·검수·통관 4가지 장벽이 있다. 알리바바는 겉단가가 비싸 보여도, 대행 수수료와 검수비를 더하면 도착원가가 비슷하거나 오히려 낮아질 수 있다. 초보 단계에서는 1688을 가격 조사 도구로, 실제 사입은 알리바바로 시작하는 게 현실적이다. "1688이 훨씬 싸 보이는데, 왜 알리바바를 쓰는 거죠?" 안산여성인력개발센터 이커머스 실전창업 과정 2일차, 내가 제일 먼저 든 의문이었다. 강의 전에 1688과 알리바바 두 사이트를 직접 열어봤는데, 같은 물건인데도 1688 쪽이 눈에 띄게 저렴했다. 그런데 강의를 들으면서 그 가격 차이가 단순한 게 아니라는 걸 알게 됐다. 두 플랫폼이 만들어진 목적 자체가 다른 것이었다. 1688과 알리바바, 어느 쪽이 실제로 더 저렴한지 직접 계산해봤다 · AI로 생성된 이미지 목차 1 1688이 싸 보이는 이유, 알리바바가 비싸 보이는 이유 › 2 1688 직접 쓰면 왜 힘들까, 4가지 장벽 › 3 도착원가로 비교하면 어느 쪽이 실제로 쌀까 › 4 이런 점이 궁금해요! › 1688이 싸 보이는 이유, 알리바바가 비싸 보이는 이유 1688은 중국 내수 도매 플랫폼이고, 알리바바는 해외 수출용 플랫폼이다. 같은 알리바바 그룹 계열이지만 설계 목적이 완전히 달라서, 가격 차이도 단순한 마진 차이가 아니라 포함된 서비스의 차이다. 1688 vs 알리바바 — 플랫폼 목적 비교 항목 1688 알리바바 목적 중국 내수 도매 전 세계 수출 무역 ...

3줄 요약 도착원가란 상품 매입가가 아니라, 한국 창고에 입고될 때까지 들어간 모든 비용을 합산한 실제 원가다. 중국 1688에서 3,000원짜리 상품도 운송비·관세·수수료를 더하면 약 5,600원이 된다. 도착원가를 기준으로 판매가를 역산해야 실제 마진율을 정확하게 계산할 수 있다. 해외소싱에서 가장 많이 놓치는 숫자가 도착원가다. 도착원가는 1688이나 알리바바에서 보이는 상품 단가가 아니라, 중국 내 운송비·구매대행 수수료·국제 해상 운임·관세·수입 부가세·통관비까지 모두 더한 뒤 한국 창고에 입고되는 시점의 개당 실제 원가를 말한다. 이 숫자를 기준으로 판매가를 잡지 않으면, 팔수록 적자가 나는 구조가 처음부터 만들어진다. 안산여성인력개발센터 이커머스 실전창업 과정 3일차에서 이 개념을 처음 제대로 이해했다. 강사가 수강생들한테 던진 첫 질문이 "3,000원에 사서 12,000원에 팔면 많이 남는 거 아닌가요?"였는데, 나도 그렇게 생각하고 있었다. 마트를 운영하면서 도매로 물건을 사다 팔아본 사람으로서, "얼마에 사서 얼마에 팔면 얼마 남는다"는 단순한 셈법이 몸에 배어 있었던 것이다. 그날 강의에서 그 계산이 얼마나 위험한 착각인지를 숫자로 직접 보게 됐다. 도착원가를 구성하는 항목들 · AI로 생성된 이미지 목차 1 3,000원짜리 물건이 한국 창고에 오면 얼마가 될까 › 2 판매가 19,900원에서 실제로 얼마가 남을까 › 3 챗GPT로 마진 계산을 시뮬레이션해봤다 › 4 이런 점이 궁금해요! › 해외소싱 도착원가 계산 예시, 3,000원 상품은 실제로 얼마가 될까 강의에서 중국 1688 생활잡화 300개를...

예약 자동화를 구상하던 펜션 테라스 풍경 · AI로 생성된 이미지 ✓ 핵심요약 AI 교육 과정을 같이 들었던 동기 중에 펜션을 5년째 운영하는 지인이 있는데, 야놀자·여기어때 같은 플랫폼만 쓰다가 워드프레스 홈페이지와 네이버 플레이스로 직접 예약을 받아보고 싶다고 해서 구글폼·Make 자동화는 내가 같이 만들어봤다. 플랫폼은 중개수수료 8~17%에 월 광고비 30만~500만원이 따로 드는 구조라, 직접 운영으로 그 비용을 줄이는 게 목표였다. 다만 구글폼은 날짜를 실시간으로 막아주지 않는다는 한계가 있어서, 예약 "신청"을 받고 운영자가 직접 확인하는 구조로 자동화를 짰다. "플랫폼에 매달 몇십만원씩 내는 게 아깝다던 말에, 그럼 같이 한번 만들어보자고 한 게 시작이었다." 결론부터 말하면, 구글폼만으로는 예약을 자동으로 확정할 수 없었다. 대신 "예약 신청 → 운영자 확인 → Make 자동화" 구조로 바꾸니, 작은 펜션 규모에서는 충분히 운영할 수 있었다. 📋 실제 예약 자동화 흐름 ① 손님이 구글폼으로 예약 신청 작성 ↓ ② Make가 신청 내용을 구글 시트에 자동 저장 ↓ ③ 운영자가 입금 여부와 날짜 중복을 직접 확인 ↓ ④ 시트에 "입금확인" 체크 ↓ ⑤ Make가 예약 확정 메일을 자동 발송 이 구조를 만든 과정을 아래에서 순서대로 정리했다. 신청이 들어오면 쌓이는 구글 시트 — 입실일·퇴실일·인원수·객실종류·예금자명까지 8개 항목으로 구성했다. AI 교육 과정을 같이 들었던 동기 중에 펜션을 5년째 운영하는 지인이 있는데, 그동안 야놀자와 여기어때에 입점해서 예약을 받아왔다. 그게 당연한 방식이라고 생각했다는데, 교육 과정이 끝나고도 종종 만나는 자리에서 매달 떼주는 수수료와 광고비 얘기가 ...

주문서 자동화를 만들던 책상 위 풍경 · AI로 생성된 이미지 핵심요약 주문이 들어올 때마다 손으로 주문서를 옮겨 적던 작업을, 구글폼·구글 시트·Make 세 가지 무료 도구로 자동화했다. 구글폼에서 시작해 Make 시나리오를 만들고, 트리거(Watch Responses)와 액션(Send an Email)을 연결하는 순서를 그대로 따라 하면 똑같이 만들 수 있다. 온라인이든 오프라인이든, 주문 정보를 받는 창구만 있으면 같은 구조를 그대로 적용할 수 있다. "주문 하나 받을 때마다, 확인서 만드는 데만 5분씩 쓰고 있었다." 마트를 운영할 때는 배달 주문을 문자로 받았다. 손님이 보낸 문자를 보고 어떤 상품을 몇 개 담아야 하는지 일일이 옮겨 적었고, 전화로 들어온 주문은 받으면서 바로 메모해야 해서 손이 두 개라도 모자랐다. 그때는 그게 당연한 방식이라고 생각했는데, 지금 이 구조를 알고 나니 그 시절 일이 자꾸 떠올랐다. 찾아보니 구글폼은 주문서뿐 아니라 꽤 넓은 곳에 쓰이고 있었다. 온라인 강의 신청을 받을 때, 강의가 끝난 뒤 후기를 모을 때, 사업자등록증 같은 파일을 첨부받아야 할 때도 같은 도구로 처리할 수 있었다. 결국 "정보를 정해진 칸에 받아야 하는 상황"이라면 업종을 가리지 않고 적용할 수 있다는 뜻이었다. 목차 1 준비물: 구글폼·구글 시트·Make 가입 › 2 주문서 폼 만들기, 항목은 이렇게 › 3 Make 시나리오 연결하기, 클릭 순서 그대로 › 4 테스트 응답으로 확인하기 › 5 잘못된 메일이 나가지 않게, 안전장치 추가하기 › 이 글에서 직접 써본 도구 구글폼 구글 시트 Make 준비물: 구글폼·구글 시트·Make 가입 필요한 ...