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초보 셀러가 데이터에서 처음 헷갈리는 지점

데이터 해석이 어려운 이유는 숫자가 많아서가 아니라 비교 기준이 없기 때문이다. 검색량, 리뷰 수, 경쟁 상품 수. 초보 셀러는 이 숫자들을 모두 본다. 하지

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상위 노출은 되는데 매출이 안 나는 퍼널 구조

노출이 매출로 이어지지 않는 이유는 클릭 이후 단계의 설계가 빠져 있기 때문이다. 검색 상위에 노출되고 있다. 그런데 주문은 거의 없다. 이 상황에서 셀러는

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가격을 내려도 전환이 발생하지 않는 구조적 이유

가격을 낮춰도 판매가 되지 않는 이유는 가격이 아니라 구매 판단 기준이 형성되지 않았기 때문이다. 상

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판매자 수보다 중요한 경쟁 고착 구조 분석

시장 진입 가능성은 경쟁자 수가 아니라 상위 고착도로 판단해야 한다. 경쟁 밀도 측정의 구조적 한계

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카테고리 적합성과 수요 미스매치가 발생하는 구조

상품 실패는 카테고리 선택보다 검색 의도 불일치에서 발생한다. 카테고리 분류와 수요 발견의 구조적

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라이브커머스 시작 전 반드시 점검해야 할 데이터 구조

라이브 방송은 노출 채널이 아니라 전환 가속 장치이며, 사전 데이터 설계 없이는 실패 확률이 높다.

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2026 이커머스 셀러를 위한 트렌드 분석 구조와 실행 전략

이커머스 트렌드는 감각이 아니라 데이터 변화 신호로 판단해야 하며, 플랫폼·판매 구조·공급망 조건을 동

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상품 소싱 전에 반드시 확인해야 할 3가지 데이터 신호

한줄 요약: 상품 소싱 전 반드시 확인해야 할 데이터 신호는 수요 신호, 경쟁 신호, 변화 신호이며,

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데이터를 봐도 판단이 어려운 이유는 무엇인가

한줄 요약: 데이터를 보고도 판단이 어려운 이유는 검색량·리뷰·경쟁 상품 수처럼 서로 다른 척도의 지표

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경쟁이 많은 시장에 들어가도 되는 경우는 언제인가

한줄 요약 경쟁이 많은 시장이라도 수요 성장, 상위 유동성, 가격 외 차별화 조건이 충족되면 진입 가능

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상품이 안 팔릴 때 셀러가 가장 많이 착각하는 데이터 해석

한줄 요약 상품 판매 부진은 수요 부족보다, 노출·클릭·전환을 구분하지 못한 데이터 해석 오류에서 발생