광고·주문·고객·SKU 데이터를 자동으로 연결해 공헌이익, ROAS, 재구매율까지 한 화면에서. AI 에이전트가 원인을 짚고 다음 액션까지 제안합니다.
- 소재 A·B·C 의 전환율이 직전 주보다 낮아졌어요
- 소재 D 로 예산을 옮기면 효율을 지킬 수 있어요
- 소재 C 는 연결된 상품의 재고 부족 영향일 수 있어요
이커머스 브랜드들이 라플라스로 데이터를 모으고 있어요
숫자로 보는 라플라스
100+ 지표와 25+ 채널은 현재 제품·이용 가이드 기준 집계이며, 리포팅 시간과 원가율 수치는 각 고객사 대표의 발언입니다. 결과는 사용 환경에 따라 달라질 수 있어요.
숫자로 확인한 도입 효과를 직접 말해요.
“광고비를 올릴수록 손해가 나는 구조를 라플라스로 찾아냈습니다. 미디어 데이터만 보던 환경을 매출·고객 데이터 통합 분석으로 전환하니, 5일 걸리던 리포팅이 단 30분으로 줄었습니다.”
“금값이 2~3배 오르며 팔수록 적자가 나는 구조에 직면했습니다. 라플라스로 SKU별 원가율을 파악하고 광고 효과까지 연결하니, 전체 매출 원가율을 10% 이상 개선할 수 있었습니다.”
“부스터스는 브랜드 인수 과정에 라플라스를 활용하여 핵심 지표를 미리 점검하였고, 인수 후에는 첫 구매, 재구매 고객별 CRM 전략으로 매출 성장을 만들어낼 수 있었습니다.”
“라플라스가 제공해주는 AI 대시보드를 활용하여 윙잇의 매출을 증가시키고 있습니다. 이제 데이터 분석가 없이도 데이터기반 비즈니스 운영이 가능합니다.”
“O2O 서비스인 천명도 라플라스를 도입하여 매출을 성장시키고 있습니다. 데이터 연결 메뉴에서 상품명에 선생님 이름을 연결하면 라플라스가 제공하는 상품 분석 최신 기능들을 O2O 서비스에 맞게 이용할 수 있습니다.”
“재구매 고객을 늘리기 위해 라플라스를 도입하였고 개발자 없이도 자사 쇼핑몰의 문제점이 무엇인지 알게 되었습니다.”
데이터 연결부터 알림까지, 분석부터 실행까지 한 플랫폼에서.
API·RPA·스프레드시트로 연결하면 매일 자동 수집
연결에서 실행까지, 매칭하고, 분석하고, 바로 실행해요.
흩어진 데이터를 모으는 데서 끝나지 않고, 실행에 쓰일 수 있는 상태까지 이어줘요.
연결쇼핑몰·광고·솔루션을 API·RPA·스프레드시트로 연결하면 매일 자동 수집돼요.
일반적으로 2~3시간 이내묻기만 하세요. 분석과 다음 행동까지 알려드려요.
라플라스는 데이터 간의 관계와 의미를 정의하는 온톨로지 기반 AI 플랫폼이에요. 비즈니스 맥락을 이해한 상태에서 분석하기 때문에, 숫자 조회를 넘어 원인과 액션까지 제안할 수 있어요.
- 소재 A·B·C 의 전환율이 직전 주보다 낮아졌어요
- 소재 D 로 예산을 옮기면 효율을 지킬 수 있어요
- 소재 C 는 연결된 상품의 재고 부족 영향일 수 있어요
- 질문하면 자동 분석
- 텍스트로 묻는 순간 연결된 데이터를 조회하고 결과를 알려줘요.
- 이상 징후 자동 감지
- 묻지 않아도 주요 변화와 이상치를 감지해 알림으로 보내요.
- 원인 진단과 액션 플랜
- '전월 대비 전환율이 급감한 원인'처럼 인과를 짚고 실행안을 제안해요.
- 차트·리포트 자동 생성
- 답변과 함께 시각화된 차트와 리포트가 만들어져요.
- 관련 인사이트 연결
- 연관된 차트와 다음 질문까지 이어서 추천해요.
- 내 권한 그대로
- AI 기능도 프로젝트에서 부여받은 권한 범위 안에서만 동작해요.
AI 가 이해하는 데이터, 온톨로지.
주문·광고·상품·고객 데이터 사이의 관계와 의미를 정의해 두기 때문에, AI 가 엉뚱한 답을 지어내는 일(할루시네이션)이 줄어요. 아래에서 데이터가 어떻게 연결되는지 눌러서 확인해 보세요.
- 1
주문 ↔ 기초 상품
쇼핑몰마다 다른 옵션명을 하나의 기초 상품(SKU)으로 연결해요. 같은 상품이 몰마다 따로 집계되지 않아요.
- 2
광고 소재 ↔ 상품
광고 소재가 어떤 상품 판매로 이어졌는지 상품 단위로 귀속해요. 상품별 광고비와 ROAS 를 계산할 수 있어요.
- 3
기초 상품 ↔ 원가·수수료
SKU 마다 원가와 판매처별 수수료를 연결해, 팔릴수록 남는지(공헌이익)를 계산해요.
- 4
주문 ↔ 고객
여러 채널의 구매 내역에서 같은 고객을 하나로 식별해요. 첫 구매·재구매·LTV 가 정확해져요.
- 5
재고 ↔ 판매 속도
재고와 판매 속도를 연결해 소진 예상일을 알려주고, 품절 위험 상품의 광고를 줄이도록 제안해요.
- 정의된 의미로 필요한 지표를 자동 계산
- AI 에이전트가 같은 구조 위에서 질문에 답변
- 새 데이터 소스를 연결하면 같은 규칙에 편입
원하는 대로 만드는 우리 팀의 대시보드.
템플릿을 고르면 바로 대시보드가 열려요. 차트 유형은 라인, 바, 컬럼, 파이 등 12종이고, 표는 리스트·스냅샷·피벗 3종이에요. 아래에서 직접 눌러 보세요.
차트 유형 12종, 눌러서 바꿔 보세요
라인 차트샘플 데이터데이터 설정만으로 만드는 분석 유형 6가지.
단일·멀티 데이터 소스로 지표를 시간·판매처·상품 단위로 나눠 봐요.
광고비 말고, 남는 돈을 보세요.
매출은 느는데 남는 게 없다면, 봐야 할 건 광고비가 아니라 남는 돈이에요. 원가·수수료·광고비를 모두 반영해 상품(SKU) 단위 공헌이익을 계산해요.
손익분기(BEP) ROAS · POAS · ROAS
손익분기 ROAS 와 실제 ROAS 를 비교해 광고를 늘릴지 줄일지 판단해요.
SKU별 일별 공헌이익
수익을 높여줄 상품을 찾고 광고 전략에 바로 반영해요.
광고 소재 ↔ 상품 연결
소재가 어떤 상품 판매로 이어졌는지 상품 단위로 추적해요.
원가율·마진을 SKU별로
원가가 바뀌어도 SKU별 원가율을 한눈에 확인해요.
전환율을 높이는 고객 데이터 분석.
재구매율, LTV, 이탈률부터 CRM 발송용 고객 리스트까지. 동일인 식별로 정확한 고객 단위 분석을 해요.
코호트로 보는
재구매율과 LTV.
첫 구매 후 다시 방문해 재구매하는 비율을 정확히 계산해요. 판매처·상품·유입 경로별로 잔존율과 LTV, 이탈률을 비교하세요.
- 월별·상품별·유입 경로별 코호트
- 재구매 주기와 정기배송 리텐션
- 코호트 안의 고객을 바로 리스트로 추출
첫 구매 월별로 고객이 몇 개월 뒤까지 남아 재구매하는지 비교해요.
- 총 주문
- 7건
- 채널
- 3개
- 첫 구매
- 2025-03-12
- 구분
- 재구매 고객
채널별로 따로 보이던 고객이 하나로 합쳐져요 · 개인정보는 마스킹돼요 · 샘플
채널이 달라도
같은 고객은 하나로.
스마트스토어, 카페24, 쿠팡 등 여러 채널의 구매 내역을 통합해 같은 고객을 하나의 유저로 식별해요. 중복이 사라져 실제 고객 수와 첫 구매·재구매 지표가 정확해져요.
- 중복 제거로 실제 고객 수 파악
- 채널을 넘나드는 구매 행동 추적
- 정확한 첫 구매·재구매 매출
전환 안 된 고객만
골라서 CRM 으로.
상품 기준으로 고객을 필터링하고, 가입 후 미구매·재구매 미전환 고객을 CRM·간접 광고용 리스트로 바로 추출해요. RFM 세그먼트도 조건으로 조합할 수 있어요.
- 회원가입 후 미구매 · 재구매 미전환 고객
- RFM·세그먼트 조건 조합
- 개인정보는 마스킹해 표시
흩어진 데이터를 한곳으로 모아요.
API 가 없어도 괜찮아요. API 가 없는 채널은 RPA 로, 그 외에는 스프레드시트로도 연결해 매일 자동으로 수집·정리돼요. 목록에 없는 채널은 ‘다른 채널 요청하기’로 추가 개발을 요청할 수 있어요.
API 가 없는 채널은 계정 정보만으로 자동 수집
쿠팡 서플라이어허브(로켓배송)
쿠팡 WING
쿠팡 Ads
올리브영- 올리브영 광고
무신사- 무신사 성장 파트너
29CM
W컨셉- W컨셉 광고
ESM PLUS
SSG.COM
컬리
11번가
CJ온스타일
에이블리
지그재그- 지그재그 광고
그로잉세일즈
카페24 애널리틱스(CFA)
싱글원 어드민
연결한 뒤에는
이렇게 정리해요.
- 옵션 ↔ 기초 상품(SKU) 연결
- 쇼핑몰마다 다른 옵션을 하나의 기초 상품과 원가로 묶어요.
- 광고 소재 ↔ 상품 연결
- 광고가 만든 매출을 상품 단위로 귀속해요.
- 수수료·환율·판매처 설정
- 수수료율, 환율, 쇼핑몰 국가, 판매처명을 한곳에서 관리해요.
- 유저 세그먼트
- 분석에서 만든 고객 그룹을 저장하고 재사용해요.
카카오·슬랙으로 받고, 알람은 직접 만들어요.
정기 리포트, 지표 조건, 이상 감지 알람을 4단계 위저드로 만들어요. 저장 전에 조건과 쿼리를 바로 검증하고, 발송 결과(성공·부분성공·실패)도 이력으로 확인해요.
- 1이름·유형
- 2대상 지표
- 3조건
- 4수신처
- 매출 (전주 대비)
- ₩1,503,020 ▽15.6%
- 결제 건수
- 10건 ▽28.6%
- 구매 유저수
- 10명 ▽23.1%
- 객단가
- ₩150,302 △18.2%
LaplaceAPP오전 9:00매주 새 기능이 더해져요. 쉬지 않고 새로워지는 라플라스.
- 데이터 연동
아임웹 주문 데이터 연동 추가
아임웹 쇼핑몰을 운영 중인 고객을 위해 주문 데이터 수집 연동을 추가했습니다.
- 데이터 연동
S3 연결 내 폴더별 다중 소스 등록 지원
S3 연동에서 하나의 버킷 안에 폴더(prefix)별로 데이터를 나누어 두신 경우, 이제 각 폴더를 독립된 소스로 등록하여 관리하실 수 있습니다.
- AI·MCP
AI 상담에서 재구매 주기 지표 조회 지원
AI 상담 도구에서 재구매 주기 지표(브랜드별·상품별 재구매 주기 등)를 바로 조회할 수 있도록 전용 분석 도구를 지원합니다.
- AI·MCP
MCP로 저장 대시보드·재구매 주기 지표 대화 조회 지원
MCP로 연결된 대화형 환경에서 저장해 둔 커스텀 대시보드와 재구매 주기 지표를 직접 물어볼 수 있도록 조회 경로를 개선하고 있습니다.
- 대시보드
대시보드 조회 시 예측 결과 함께 제공
대시보드 데이터를 조회할 때 이상치 탐지 결과와 함께 예측 구간까지 한 번에 확인할 수 있도록 개선을 진행하고 있습니다.
- 대시보드
프로젝트 홈 대시보드 핀 관리 기능 추가
프로젝트 홈에 자주 확인하는 대시보드를 고정해두는 관리 기능이 추가되었습니다.
- 상품·원가
광고 매칭 규칙 화면 및 검색 페이지 속도 개선
광고 매칭 규칙을 확인할 때마다
- 대시보드
프로젝트 홈 리포트 고정 기능 추가
프로젝트 홈에서 팀원들이 자주 확인해야 할 리포트를 상단에 고정해 두고, 진입 즉시 대표 뷰로 바로 볼 수 있도록 하는 기능을 준비하고 있습니다.
쓰던 AI 채팅창에서 바로 라플라스에게 물어보세요.
Claude, ChatGPT, Perplexity 에 라플라스를 연결하면 저장해 둔 커스텀 대시보드와 재구매 주기 같은 지표를 대화로 조회할 수 있어요. AI 기능도 내 권한 그대로 적용돼요.
- 공헌이익 1위 상품은 광고 없이도 꾸준히 팔리고 있어요
- 상품 4·5 는 광고비 비중이 높아요
- 저장한 커스텀 대시보드·차트 값을 대화로 조회
- 재구매 주기·공헌이익 같은 지표를 라플라스 화면의 용어 그대로 안내
- 제품 가이드를 직접 검색해 답변
- 데이터 변경이력 조회와 복원 지점 생성
- 내 프로젝트 권한 그대로 적용
- 연결 방법 보기
Enterprise를 위한 맞춤형 데이터 솔루션
스노우플레이크, 루커, 빅쿼리 같은 데이터 웨어하우스부터 유튜브·틱톡·인스타그램의 인플루언서 데이터, 재고 데이터까지 라플라스로 통합하세요. 통합된 데이터는 Laplace AI Agent 가 자동 분석해 차트 시각화, 이상치 탐지, 원인 진단을 실시간으로 제공합니다.
통합한 데이터를 온톨로지 위에서
자동으로 분석해요
- 데이터 웨어하우스·BI 연동
- 인플루언서·SKU·재고 데이터 통합
- 이상치 탐지와 원인 진단 자동화
자주 묻는 질문, 먼저 확인해 보세요.
더 궁금한 점은 언제든 문의해 주세요. 도입 방식에 맞춰 안내해 드려요.
플랫폼마다 전환을 따로 집계해서 같은 주문이 중복으로 잡힐 수 있기 때문이에요. GA4와 광고 채널은 각각의 채널 데이터만 보여주기 때문에, 광고·주문·고객 데이터를 하나로 연결해 볼 수 없습니다. 라플라스 애널리틱스는 광고 채널, 쇼핑몰, ERP, CRM 데이터를 단일 플랫폼에 자동으로 통합해 '어떤 채널이 실제 매출에 기여했는가'를 하나의 화면에서 확인할 수 있어요. 중복을 제거한 기준으로 ROAS 와 LTV 를 계산해요.
네. 질문을 입력하거나 차트 편집기에서 항목을 고르기만 하면 돼요. 연결만 하면 기본 대시보드가 먼저 채워져요.
무료 체험 기간에는 유료 플랜과 동일한 전체 기능을 제한 없이 사용할 수 있습니다. 데이터 연동 설정, 커스텀 대시보드 구성, AI 에이전트 질의, 코호트 분석까지 모두 포함됩니다. 체험 기간 종료 후 별도 결제 정보를 입력하지 않으면 자동으로 요금이 청구되지 않습니다.
데이터의 크기에 따라 다르지만 일반적으로 2~3시간 이내에 완료됩니다. API 키, RPA 방식 또는 스프레드시트 연동으로 데이터를 자동 수집하며, 초기 데이터 동기화는 연동 채널 수와 데이터 규모에 따라 수 시간이 소요될 수 있습니다. 연동 후에는 매일 자동으로 최신 데이터가 업데이트됩니다.
연동된 데이터를 바탕으로, 질문하지 않아도 이상 징후와 주요 변화를 감지해 알림을 보내요. 단순 수치 조회를 넘어, '전월 대비 전환율이 급감한 원인'처럼 원인 후보와 영향 범위를 제시하고 다음 액션을 제안해요. 이는 온톨로지(Ontology) 기반 데이터 구조 덕분에 가능하며, AI가 비즈니스 맥락을 이해한 상태에서 분석을 수행합니다.
현재는 이커머스(온라인 쇼핑몰) 비즈니스에 특화되어 있습니다. 스마트스토어, 카페24, 쿠팡 등 주요 쇼핑 플랫폼과 광고 채널 데이터를 통합 분석하는 데 최적화되어 있으며, D2C 브랜드, 온라인 셀러, 종합 쇼핑몰 운영사에 적합합니다.