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멀티 스토어 라이브커머스 운영 관제 플랫폼

리포트 자동화 MVP를 확장해 다중 스토어 실시간 관제, 주간·월간 리포트, 채팅 상위질문 분석, 매출·정산 집계를 하나로 묶은 운영 관제 콘솔을 React + Node.js + Playwright + PostgreSQL 기반으로 설계·구현합니다.

다중 스토어 실시간 관제 스트리밍 구현Redis Pub/Sub 기반으로 여러 스토어의 수집 이벤트를 단일 대시보드에 병합 스트리밍하는 구조를 설계합니다.
기간 리포트 롤업 배치 파이프라인 설계회차 데이터를 주간·월간 단위로 자동 롤업하는 Materialized View 기반 배치 구조를 구현합니다.
채팅 질문 클러스터링 엔진 구축TF-IDF 기반 키워드 클러스터링으로 상위 질문 유형을 자동 분류하는 분석 로직을 설계합니다.
서비스 타입Web
업종모니터링
기술 스택
ReactTypeScriptTailwind CSSNode.jsExpressPlaywrightPostgreSQLPrismaRedis
주요 기능
  • 멀티 스토어 운영 관제 대시보드
  • 주간·월간 리포트 자동생성
  • 채팅 로그 상위질문 분석
  • 매출·정산 데이터 집계
Overview

프로젝트 개요

범위: 개발, 디자인, 기획
리포트 자동화 MVP를 확장해 다중 스토어 실시간 관제, 주간·월간 리포트, 채팅 상위질문 분석, 매출·정산 집계를 하나로 묶은 운영 관제 콘솔을 React + Node.js + Playwright + PostgreSQL 기반으로 설계·구현합니다.
멀티 스토어 라이브커머스 운영 관제 플랫폼
요구사항 정의

프로젝트 핵심 과제

프로젝트 진행 시 해결한 핵심 기술 과제입니다.

다수 스토어의 실시간 이벤트를 단일 관제 화면에 병합 스트리밍하는 확장 가능한 구조 설계가 필요합니다

회차 데이터를 주간·월간 단위로 정확히 롤업하면서 재계산 비용을 최소화하는 집계 전략 설계가 필요합니다

비정형 채팅 텍스트에서 질문 유형을 자동 분류하는 클러스터링 정확도 확보가 필요합니다

취소·환불이 기간 단위로만 제공되는 제약 속에서 회차별 매출을 합리적으로 배분하는 계산 로직 설계가 필요합니다

핵심 기능 1

멀티 스토어 운영 관제 대시보드

운영자가 여러 스토어의 방송 수집 상태와 리포트 발송 현황을 슬림 상태바와 우선 대응 큐로 한눈에 관제하는 화면입니다
멀티 스토어 운영 관제 대시보드
핵심 기능 2

주간·월간 리포트 자동생성

기간 단위 누적 거래액·결제금액·취소환불을 집계해 주간·월간 리포트를 자동 생성하고 발송 이력을 관리하는 화면입니다. 회차 리포트 집계 데이터를 기간 단위로 롤업하는 배치 작업과 발송 이력 조회를 결합해 구현합니다
주간·월간 리포트 자동생성
핵심 기능 3

채팅 로그 상위질문 분석

라이브 보드의 채팅 로그를 수집·보관하고, 시청자 질문과 응답을 구분해 자주 나온 질문 상위 항목을 유형별로 분류하는 화면입니다
채팅 로그 상위질문 분석
핵심 기능 4

매출·정산 데이터 집계

채널분석 화면 데이터를 기반으로 기간별 누적 거래액·결제금액·취소환불금액을 집계하고, 라이브·상품 결제 랭킹을 리포트에 반영하는 화면입니다
매출·정산 데이터 집계
구현 과정

프로젝트 진행 단계

STEP 1

기간 집계·채팅 분석 데이터 모델 확장

주간·월간 롤업 Materialized View, 채팅 로그·정산 집계 테이블 설계

STEP 2

다중 스토어 관제 API 및 실시간 스트리밍 개발

Redis Pub/Sub 기반 실시간 상태 스트리밍, 우선순위 큐 API 구현

STEP 3

주간·월간 리포트 배치 파이프라인 개발

node-cron 스케줄러와 발송 이력 연동, 리포트 재발송·다운로드 기능 구현

STEP 4

채팅 분석 및 정산 집계 엔진 개발

TF-IDF 키워드 클러스터링, 정산 ETL 배치 로직 구현

STEP 5

관제 콘솔 통합 및 성능 검증

React 기반 관제 대시보드 통합, 다중 스토어 부하 시나리오 검증

프로젝트 성과
다중 스토어 실시간 관제 스트리밍 구현Redis Pub/Sub 기반으로 여러 스토어의 수집 이벤트를 단일 대시보드에 병합 스트리밍하는 구조를 설계합니다.
기간 리포트 롤업 배치 파이프라인 설계회차 데이터를 주간·월간 단위로 자동 롤업하는 Materialized View 기반 배치 구조를 구현합니다.
채팅 질문 클러스터링 엔진 구축TF-IDF 기반 키워드 클러스터링으로 상위 질문 유형을 자동 분류하는 분석 로직을 설계합니다.
정산 데이터 정규화 ETL 구현화면 수집 데이터를 정산 집계 테이블로 정규화하고 기간 단위 매출 배분 로직을 적용합니다.
Review

기술적 주안점

  • 다수 스토어의 수집·리포트 상태를 슬림 상태바와 우선 대응 큐로 통합해 운영자가 즉시 판단할 수 있는 관제 콘솔을 구현합니다
  • 회차 데이터를 기간 단위로 자동 롤업해 주간·월간 리포트를 생성하고 발송 이력을 추적하는 배치 파이프라인을 구현합니다
  • 채팅 로그를 질문·응답으로 구분 저장하고 키워드 클러스터링으로 상위 질문 유형을 자동 분류하는 분석 파이프라인을 구현합니다

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