수요, 검색, 트렌드 제품 발굴
AI Agent Commerce OS
처음부터 끝까지 자동화하는 커머스 운영 엔진
Mercagent는 시장 분석, 중국 OEM 소싱, 상품화, 리스팅, 재고, 정산, 이익 최적화를 하나의 AI 에이전트 운영 체계로 연결합니다. 사람 수가 아니라 시스템으로 확장되는 일류 AI 커머스 OS를 구축합니다.
AI Agent Execution
End-to-End Commerce OS
Autonomous Profit Engine
End-to-End Automation Pipeline
통째로 이전되는 7‑Step 자동화 엔진
인수자는 파편화된 업무를 새로 조립할 필요가 없습니다. 이미 맞물려 돌아가는 발굴, 소싱, 상품화, 운영, 이익 관리, AI 최적화 체계를 그대로 이어받습니다.
검증 파트너와 자체 제작
수입, 통관, 입고 흐름
멀티 계정 등록과 판매 세팅
재고, 발주, 품절 방어
광고, 손익, 재고 자동 판단
매출보다 우상향 이익 추적
Operating Engine Vision
AI 커머스 OS는 자동차 엔진처럼 계속 흡입하고, 압축하고, 점화하고, 구동합니다.
시장 신호가 연료처럼 들어오면, AI 에이전트는 소싱·상품화·재고·광고·발주·손익 판단을 하나의 구동축에 연결합니다. Mercagent가 구축하는 것은 화면 몇 개가 아니라, 커머스 전체를 밀어내는 자동화 엔진입니다.
자동화 엔진 구동 중
각 업무 단계가 하나의 구동축에 물려 반복 실행됩니다.
PROCESS DRIVE / 7-STEP LOOP
How It Drives
구동 원리
- 흡입키워드, 판매량, 경쟁, 고객 반응이 연료처럼 들어옵니다.
- 압축원가, 물류, 재고, 광고비, 반품 신호가 손익 기준으로 정렬됩니다.
- 점화AI가 상품화, 광고, 쿠폰, 재발주 실행 방향을 결정합니다.
- 구동실행 결과가 다시 데이터로 돌아와 다음 상품과 운영 판단을 더 강하게 만듭니다.
비전
사람이 일을 더 많이 하는 회사가 아니라, 시스템이 더 많은 커머스를 굴리는 OS를 만듭니다.
Position
상품이 아니라 운영 체계를 쌓습니다.
커머스의 차이는 상품 한두 개에서 오래 유지되지 않습니다. 지속되는 차이는 어떤 데이터를 모으고, 어떤 기준으로 판단하며, 어떤 속도로 실행하는지에서 만들어집니다.
Mercagent는 반복 운영을 데이터 자산으로 전환하고, 그 자산을 다시 더 나은 상품 선택과 손익 관리로 순환시키는 AI 커머스 운영 구조를 만듭니다.
AI Commerce Engine
운영은 데이터가 되고 데이터는 에이전트가 됩니다
아이템 선정부터 고객 피드백과 재발주까지, 반복되던 운영이 하나의 의사결정 체계로 압축됩니다. AI 에이전트는 이 흐름 위에서 더 빠르게 발굴하고, 검증하고, 실행합니다.
AI
Commerce OS
Agent Learning Loop
상품 발굴
소싱 판단
등록
광고/쿠폰
판매
정산/이익
재고/발주
입고
보관/반출
VOC
개선
재학습
시장 감지
키워드, 카테고리, 판매 흐름을 읽고 상품 기회를 포착합니다.
운영 판단
원가, 물류, 재고, 광고비, 반품 신호를 손익 기준으로 정렬합니다.
에이전트 실행
반복 업무는 시스템이 처리하고, 사람은 더 큰 의사결정에 집중합니다.
학습 순환
실패와 성공 모두 다음 상품 선택의 데이터로 축적됩니다.
Data Moat
시간이 지날수록 해자는 깊어집니다
외부 데이터는 누구나 모을 수 있습니다. 하지만 판단이 실제 이익, 반품, 재고회전으로 이어졌는지는 직접 팔아본 회사만 알 수 있습니다.
01
16만
국내 소비재 키워드
시장 전체의 수요와 검색 흐름을 담는 키워드 커버리지입니다.
02
100만
상품 판매량 데이터
시장에서 무엇이 실제로 팔리는지 상품 단위로 관찰한 판매 실측입니다.
03
60만
자체 고유 판매량 데이터
실현손익, 반품, 재고회전까지 붙은 복제 불가능한 자체 운영 데이터입니다.
Automation in Production
모든 업무는 하나의 OS 위에서 처리됩니다
운영 데이터는 매일, 매시간, 몇 분 단위로 들어오고 판단 화면으로 연결됩니다. 반복 업무는 시스템이 맡고, 위험한 실행만 승인 구조로 통제합니다.
AI 에이전트 운영 관제 보드
실제 대시보드 모듈 기반 공개 가능 증거
마켓 데이터정기 수집 · 자동 적재
오더리스트상시 갱신 · 시트 연동
입고 관리입고 흐름 자동 추적
재고 상태재고 위험 조기 감지
고객문의VOC 신호 자동 수집
알림위험 이벤트 모니터링
손익 지휘 체계
상품 단위 순이익을 운영 판단의 기본 언어로 바꿉니다.
공급 지능
판매 속도와 리드타임을 읽어 재고 리스크를 먼저 봅니다.
재고 방어
보관, 반출, 할인 판단을 손실 방어 체계로 연결합니다.
수요 제어
광고와 프로모션을 매출이 아니라 이익의 관점에서 다룹니다.
실행 레이어
입고, 오더, 송장 흐름을 실행 가능한 운영 데이터로 바꿉니다.
시장 피드백
리뷰, 반품, 문의를 다음 상품과 운영 개선의 신호로 환류합니다.
Operating Intelligence Moat
복제하기 어려운 것은 상품이 아니라 판단의 기록입니다.
누구나 상품을 볼 수는 있습니다. 하지만 그 상품이 어떤 원가 구조에서, 어떤 광고비와 재고 흐름을 거쳐, 어떤 손익으로 이어졌는지는 직접 운영한 회사만 축적할 수 있습니다.
01실제 판매 결과
시장 반응과 손익이 연결된 데이터
02운영 이력
입고, 보관, 반품, 품절까지 이어지는 흐름
03판단 로그
왜 선택했고 왜 중단했는지 남는 기록
04개선 루프
다음 상품과 운영 방식으로 돌아오는 학습
Resilience by Design
한 상품에 기대지 않는 분산 이익 구조
이익은 여러 상품군에 분산되어 있습니다. 한 품목이 식어도 전체 이익은 버팁니다. Mercagent는 상품 수가 늘어날수록 더 안정적인 포트폴리오를 만듭니다.
낮은 의존도단일 품목 리스크를 제한하는 구조
다수 수익축여러 카테고리가 이익 기반을 나눠 담당
상시 재배치성과 신호에 따라 물량과 예산을 이동
장기 라인업반복 판매가 가능한 핵심 상품군 축적
동적 방어카피와 수요 변화에 대응하는 포트폴리오
Beyond Resale
직접 만들고 팔아본 운영 역량
Mercagent의 기반은 단순 리셀 경험이 아닙니다. 설계, 생산, 수입, 물류, 판매, CS까지 직접 굴린 운영 경험이 AI 커머스 인프라의 판단 기준이 됩니다.
자체 브랜드 운영 경험
상품 기획부터 공급 협상, 판매, 고객 대응까지 전 과정을 직접 운영한 경험을 축적했습니다.
브랜드 확장 잠재력
검증된 운영 구조를 바탕으로 브랜드형 상품군과 카테고리 확장 가능성을 높입니다.
제조 연결형 커머스
시장 신호와 생산자를 연결해 더 빠르고 정교한 상품 출시 구조로 확장합니다.
Agentic Commerce Future
AI 에이전트가 선택하는 다음 커머스 네트워크
검색에서 구매까지 알고리즘이 관여할수록 선택받는 회사는 구조화된 운영 데이터와 신뢰 신호를 가진 회사입니다. Mercagent는 생산자와 시장을 연결하는 AI 커머스 네트워크로 확장됩니다.
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