벤치마킹 분석

경쟁 서비스(중고닷)의 장단점 파악

• UI/UX: 카드형 레이아웃 기반의 시각적 비교 우위 및 플랫폼별 필터 토글을 통한 직관적 인터페이스 구현.
• 핵심 기능: 5대 중고 플랫폼 실시간 통합 검색 엔진 및 업자 매물 배제를 위한 정밀 키워드 필터링 제공.
• 기술적 특징: CSR 방식의 비동기 데이터 페칭 구조 채택 및 소셜 로그인을 통한 회원 가입 절차 간소화.
• 차별점/약점: 통합 검색 편의성은 우수하나, 단순 매물 나열 위주라 과거 시세 추이 분석 등 심화 데이터 제공은 부족함.

차별화 전략

벤치마킹 결과를 바탕으로, 이 프로젝트만의 차별 포인트를 정합니다.

• 직관적인 가격 분석: 일관적으로 제품을 묶어, kream 사이트처럼 가격 변동추이그래프 제공.
• 최적화된 검색 속도: 단순 실시간 API 검색이 아닌 DB 구축을 이용한 최적화된 검색.
• 강화된 검색 필터링: 오염도가 높은 중고닷에 비해, 보다 고도화된 필터링.
• 유저 로그 기반 추천 알고리즘: 로그인 및 상품 조회 기록으로 추천 상품 제공.
• AI 챗봇을 통한 최저가 알림 기능: 유저가 원하는 제품에 대한 최저가 상품을 AI 챗봇과 카카오톡 채널 연동으로 알림 서비스 제공.
• API 활용 챗봇 아이디어
  1. 상품 조건 가격 알림 봇: 특정 상품에 대한 조건 저장해두고, 크롤링 하다가 매칭되면 카톡 알림.
  2. 자연어 자동 완성 검색: 사용자의 문장을 분석해서 사이트 검색창 필터 양식에 값을 세팅해주고 검색 결과 화면으로 넘겨줌.
     • 구현 계획: LLM한테 "유저 문장에서 조건 추출해서 JSON으로 줘" (Function Calling이나 JSON 모드) 하고, 받은 JSON으로 프론트엔드 상태(State)만 업데이트하면 끝.
  3. 상품 비교 및 추천 기능: 챗봇에게 비슷한 상품 2~3개 전달하면(상품 페이지에서 버튼으로 연결?) 가격, 상품, 이미지 등 분석해서 유저에게 분석 결과 요약 및 추천.
     • 구현 계획: 카데고리와 특이사항 (중고, 신제품) 등 조건 고려해서 가이드. 이미지와 본문은 코드로 구현 후 챗봇에게 내부에서 전달하는 과정 만들기.