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ivana-helsinki-dashboard

이바나헬싱키(IVANA Helsinki) 패션 브랜드 전용 자동화 프로젝트 스킬. 입판재(입고/판매/재고) 대시보드 구축, 실시간 매출 모니터링, 반품률 추적, 작업지시서 자동 생성, 리오더 자동화를 담당한다. 셀메이트(ERP) + W컨셉 + 카페24 데이터 연동 아키텍처와 김민경 대표의 구체적 요구사항이 모두 포함되어 있다. 반드시 이 스킬을 사용해야 하는 상황: 사용자가 "이바나", "헬싱키", "입판재", "셀메이트", "W컨셉", "카페24", "김민경", "패션 대시보드", "반품률", "작업지시서", "리오더", "스타일넘버" 등을 언급할 때 즉시 로드하라.

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IVANA Helsinki Dashboard — FlowPilot 전용 프로젝트 스킬

프로젝트 개요

이바나헬싱키(IVANA Helsinki)는 여성 패션 브랜드로, FlowPilot에 입판재 대시보드 + 업무 자동화 시스템 구축을 의뢰했다.

핵심 인물

  • 김민경 대표: 의사결정권자. IT 비전공자이나 데이터 기반 의사결정에 강한 욕구. 현재 엑셀로 모든 것을 수동 관리 중.
  • 김주협: 내부 IT/운영 담당자. 셀메이트 API 등 기술적 확인을 담당.
  • 공동대표(김민경 대표의 아버지): IT에 익숙하지 않음. 다음날 마감 데이터로만 확인. 대시보드 UX가 극도로 단순해야 함.

판매 채널

  • W컨셉 (W Concept): 입점 판매 플랫폼. 2차 인증(문자) 있음. API 발급 확인 필요.
  • 카페24 (Cafe24 / 카페집사): 자사몰. API 공개됨. 로그인 간단.

ERP 시스템

  • 셀메이트 (Sellmate): 재고관리, 입출고, 주문처리. W컨셉+카페24 연동됨.
  • API: 셀메이트는 연동업체 등록 방식으로 API 제공. 직접 API 키 발급은 불가. 셀메이트 측에 연동 요청 진행 중.
  • API 제공범위 (확인됨): 마스터 정보(상품/옵션/분류/바코드/판매처/공급처/배송사/창고), 주문 정보(주문데이터/변경/취소/CS상태/송장/배송상태), 재고 정보(실시간 재고수량/입출고 조회/입출고 업데이트)

핵심 고충 (Pain-Points)

Pain 1: 입판재 데이터 부재

상품별 입고량, 판매량, 재고량, 판매율을 한 눈에 볼 수 있는 시스템이 없다.
입판재를 보려면 셀메이트에서 6~7개 파일을 다운로드해서 엑셀로 가공해야 한다.
김민경 대표 원문: "입판재를 아무도 못 봐요."

Pain 2: 반품률 추적 불가

반품 물건이 들어오면 W컨셉/카페24 구분 없이 행거에 한꺼번에 찍어서 일괄 입고 처리.
셀메이트 내부에서 반품의 채널 구분이 물리적으로 불가능.
전체 반품률도 W컨셉 대시보드에서 수동으로 하나하나 기입해서 계산하는 상황.

Pain 3: 실시간 매출 확인 불가

W컨셉: 주문조회 → 취소조회 → 수동 빼기 = 매일 이 짓을 해야 실매출을 알 수 있음.
카페집사: 환불합계에 취소+반품이 합산되어 있어 자사몰 반품만 따로 볼 수 없음.
아버지(공동대표): IT에 익숙하지 않아 다음날 마감 데이터로만 확인.

Pain 4: 이중 작업 부담

생산관리 파일(구글시트, 공장 공유용)과 작업지시서(엑셀, 출력/전송용)에 같은 데이터를 두 번 입력.


데이터 채널 구분 규칙 (절대 암기)

데이터 유형 셀메이트 내 채널 구분 설명 대시보드 처리
주문(판매) 구분됨 W컨셉/카페24 각각 주문이 들어옴 채널별 분리 + 합산 뷰
출고 구분됨 주문 기반 출고라 채널 구분 가능 출고 = 실질 판매로 계산
생산입고 구분 불필요 공장에서 입고하는 것이라 채널 무관 전체 입고량으로 관리
반품입고 구분 안 됨 행거에 한꺼번에 찍어서 일괄 처리 셀메이트: 전체합산 / 각 플랫폼: 채널별
취소 부분 구분 각 플랫폼 내부에서 처리 각 플랫폼 API에서 수집
매출 통계 부분 구분 W컨셉 매출 + 카페집사 매출 별도 각각 수집 후 통합

반품 하이브리드 수집 전략:

  1. 셀메이트 API → 전체 반품입고 합산 (채널 구분 없음)
  2. W컨셉 API (또는 스크래핑) → W컨셉 반품/교환/취소 건별 데이터
  3. 카페24 API → 카페24 반품/교환/취소 건별 데이터
  4. 대시보드에서 채널별 반품률 + 전체 반품률 모두 표시

스타일넘버 파싱 규칙

예시: IH20061D01

위치 의미 활용
1-2번째 IH 또는 IV 브랜드 코드 브랜드별 필터
3-6번째 2006 연도 코드 연도별 조회
7번째 1 시즌 (1=봄, 2=여름, 3=가을, 4=겨울) 시즌별 필터
8번째~ D01 복종코드 + 넘버 복종별 분류

복종코드 매핑: 김민경 대표로부터 제공받아야 함. (예: D=원피스, B=블라우스 등)

n8n Code 노드에서 자동 파싱:

const style = $json.styleNumber;
const brand = style.substring(0, 2);
const year = style.substring(2, 6);
const seasonCode = style.charAt(6);
const seasonMap = { '1': '봄', '2': '여름', '3': '가을', '4': '겨울' };
const season = seasonMap[seasonCode] || '미분류';
const categoryCode = style.substring(7);

기술 아키텍처

데이터 파이프라인:

  1. 셀메이트 API → n8n Schedule Trigger → 주문/입고/출고/재고 수집 (매일 새벽)
  2. 카페24 API → n8n Schedule Trigger → 판매/반품/취소/매출 수집 (매일 + 실시간)
  3. W컨셉 API(또는 Puppeteer) → n8n → 판매/반품/취소/매출 수집 (매일 + 실시간)
  4. n8n Code 노드 → 스타일넘버 파싱, 입판재 계산, 반품률 산출
  5. Supabase (PostgreSQL) → 가공된 데이터 통합 저장
  6. Antigravity 대시보드 → Supabase에서 실시간 조회하여 표시

핵심 테이블 설계 (Supabase):

products 테이블:

  • style_number (PK)
  • brand (IH/IV, 자동파싱)
  • season (봄/여름/가을/겨울, 자동파싱)
  • category (원피스/스커트/블라우스 등)
  • category_code (D/B 등)

inventory 테이블:

  • style_number (FK)
  • production_inbound (생산입고)
  • return_inbound_total (반품입고 전체)
  • return_inbound_wconcept (W컨셉 반품, W컨셉 API에서)
  • return_inbound_cafe24 (카페24 반품, 카페24 API에서)
  • total_inbound (총입고 = 생산 + 반품전체)
  • sales_qty (판매수량 = 출고수량)
  • current_stock (현재고 = 총입고 - 판매수량)
  • sales_rate (판매율 = 판매수량 / 총입고 * 100)
  • updated_at

daily_revenue 테이블:

  • date
  • channel (wconcept / cafe24)
  • gross_revenue (총매출)
  • cancellation_amount (취소금액)
  • return_amount (반품금액)
  • net_revenue (순매출 = 총매출 - 취소 - 반품)

monthly_return_rate 테이블:

  • month
  • channel (wconcept / cafe24 / total)
  • return_rate (반품률 %)

Phase별 구축 계획

Phase 1: 입판재 대시보드 (최우선, 4주)

  • Week 1: API 분석 + 데이터 수집 설계
  • Week 2: n8n 워크플로우 구축 (셀메이트+카페24+W컨셉 데이터 수집)
  • Week 3: Supabase DB + 입판재 계산 로직 + 대시보드 UI
  • Week 4: 테스트 + 수정 + 인수인계

Phase 2: 실시간 매출 대시보드 (2주)

  • Week 5: 매출 수집 파이프라인 + 취소/반품 분리 로직
  • Week 6: KPI 카드 + 매출 차트 + 반품률 차트 + 통합 대시보드

Phase 3: 작업지시서 자동 생성 (후속)

  • 생산관리 파일에 데이터 입력 → 작업지시서 자동 생성
  • 공장별 분류 → 각 공장 공유 파일에 자동 배분

Phase 4: 리오더 자동화 (후속)

  • 판매 데이터 기반 리오더 추천
  • 안전재고 알림

고객 확인 필요 사항 (진행 중)

# 항목 상태 담당
1 셀메이트 API 연동 세팅 요청 진행 중 — 김주협이 셀메이트에 문의함 김주협
2 W컨셉 파트너 API 발급 가능 여부 미확인 김민경 대표에게 요청 필요
3 카페24 관리자 API 앱 등록 권한 미확인 내부 IT
4 복종코드 매핑테이블 (D=원피스 등) 미제공 김민경 대표
5 대시보드 요구사항 와이어프레임 FlowPilot에서 HTML 시안 제공 완료 FlowPilot

대시보드 디자인 스펙

Design Tokens:

Font: Pretendard (Google Fonts)
Background: #F7F8FA
Card: #FFFFFF
Sidebar: #1A1D23
Border: #E5E7EB
Accent Blue: #2563EB
Green: #059669
Red: #DC2626
Amber: #D97706
Purple: #7C3AED
Coral: #EA580C
Border Radius: SM 6px / MD 10px / LG 14px

채널 컬러 규칙:

  • W컨셉: #EA580C (코랄/오렌지)
  • 카페24: #2563EB (블루)
  • 전체: #9CA3AF (그레이)

브랜드 배지:

  • IH: 보라색 배경 (#F5F3FF) + 보라색 텍스트 (#5B21B6)
  • IV: 초록색 배경 (#ECFDF5) + 초록색 텍스트 (#065F46)

판매율 색상 코딩:

  • 50% 미만: 빨강 (#DC2626) — 재고 위험
  • 50~70%: 주황 (#D97706) — 주의 필요
  • 70% 이상: 초록 (#059669) — 건강

커뮤니케이션 규칙

  • 김민경 대표는 IT 비전공자다. 기술 용어 사용 시 반드시 쉬운 비유로 설명.
  • "Webhook" → "초인종", "API" → "통역사", "데이터베이스" → "디지털 서류함"
  • 견적은 기존 제출 대비 범위가 커졌음을 인지. 김민경 대표도 이미 알고 있음.
  • 순차적 구축 진행 (동시 구축 X). 에러 대응과 안정성을 위해.

주의사항 (Guardrails)

  1. 셀메이트 API는 연동업체 등록 방식이다. 직접 API 키 발급이 아니라 셀메이트 측에 "n8n 자동화 서버와 연동하겠다"고 요청해서 세팅받는 구조다.
  2. W컨셉은 2차 인증(문자)이 있다. API가 안 되면 Puppeteer 웹스크래핑 + 수동 인증 방식으로 우회해야 한다. 이전 셀링툴 연동 때 3~4개월 걸린 이력 있음.
  3. 카페집사(카페24)의 환불합계는 취소+반품이 합산되어 있다. 카페24 API에서 건별 데이터를 가져와야 분리 가능.
  4. 반품입고는 셀메이트에서 채널 구분 불가 (행거 일괄 처리). 반드시 각 플랫폼에서 별도 수집해야 채널별 반품률 계산 가능.
  5. 복종코드 매핑테이블을 김민경 대표로부터 아직 못 받았다. 받기 전까지는 스타일넘버의 복종코드 부분을 "미분류"로 표시.