플로우 설명
목적과 이점
개요
이 워크플로우는 Shopify 이커머스 판매자를 위한 실행 가능한 가격 전략 및 상품 추천 생성 과정을 자동화하고 확장하도록 설계되었습니다. 고급 AI 기능, 실시간 웹 조사, Shopify 상품 데이터 조회를 결합하여 사용자가 경쟁사, 시장 트렌드 분석 및 상품 최적화를 최소한의 수작업으로 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
이 플로우는 전자상거래 전략에 특화된 AI 에이전트를 통해 여러 정보원과 도구를 통합하여, 사용자 문의에 대한 포괄적이고 데이터 기반의 답변을 제공합니다.
단계별 진행
1. 사용자 상호작용 및 환영 인사
- 채팅 열기 시 트리거:
사용자가 채팅을 열면(ChatOpenedTrigger
), 플로우가 시작됩니다. - 환영 메시지:
MessageWidget
이 사용자에게 환영 인사(“안녕하세요, 무엇을 도와드릴까요?")를 세션당 한 번만 표시합니다. - 사용자에게 표시:
환영 인사는 ChatOutput
노드로 전달되어, 사용자가 채팅을 열자마자 친절한 인사를 볼 수 있습니다.
2. 사용자 입력 캡처
- 채팅 입력 노드:
사용자의 문의나 요청을 ChatInput
노드를 통해 수집하며, 텍스트와 파일 첨부를 모두 지원합니다.
3. 채팅 히스토리로 맥락 제공
- 최근 메시지:
시스템이 최근 5개의 채팅 메시지(최대 800토큰)를 불러와 AI 에이전트가 더 일관성 있고 적절한 답변을 할 수 있도록 맥락을 제공합니다.
4. 지식 및 도구 통합
AI 에이전트는 포괄적 조사를 위해 세 가지 주요 도구를 사용할 수 있습니다:
도구 | 목적 |
---|
Shopify 상품 가져오기 (GetProduct ) | 상품 목록(가격, 카테고리, 벤더 등) 조회 및 분석 |
Google 검색 도구 (GoogleSearch ) | 경쟁사 목록, 가격 페이지, 가이드 탐색을 위한 타겟 검색 |
URL 가져오기 (URLContent ) | 특정 URL(상품/시장 페이지 등)에서 콘텐츠 추출 및 처리 |
모든 도구는 최적의 데이터 추출을 위해 캐싱과 관련 콘텐츠 활용 전략이 적용됩니다.
5. AI 에이전트 실행
- AI 에이전트 설정:
강력한 OpenAI LLM(기본: gpt-4o
)을 사용하며, 상세하고 고품질의 결과와 효율성을 위한 캐싱이 적용됩니다. - 에이전트 역할 및 목표:
- 배경 스토리: 에이전트는 Shopify에 특화된 노련한 이커머스 전략가로, 시장 분석과 가격 최적화에 전문성을 갖습니다.
- 목표: Shopify 상품 목록을 조사하고, 경쟁사를 분석하며, 가격 전략을 추천하고 상세한 가격 인사이트를 생성합니다.
- 통합 도구:
에이전트는 맥락 및 사용자 문의에 따라 위 도구를 자유롭게 활용하여 데이터를 수집하고 답변을 만듭니다.
6. 응답 생성 및 출력
- AI 에이전트 응답:
에이전트는 도구, 채팅 히스토리, 사용자 문의를 토대로 종합적인 답변을 생성합니다. - 사용자에게 표시:
에이전트의 응답은 ChatOutput
노드를 통해 사용자 채팅 인터페이스에 직접 전달됩니다.
워크플로우 요약 표
단계 | 컴포넌트 | 설명 |
---|
채팅 열기 | ChatOpenedTrigger, MessageWidget | 워크플로우 트리거 및 환영 메시지 표시 |
사용자 입력 | ChatInput | 사용자의 문의 및 첨부 파일 수집 |
맥락 수집 | ChatHistory | 맥락 제공을 위한 최근 채팅 메시지 불러오기 |
데이터 수집 도구 | GetProduct, GoogleSearch, URLContent | 상품, 웹, URL 기반 조사 도구 활용 |
AI 에이전트 처리 | AIAgent, OpenAILLM | 특화된 AI 에이전트가 LLM 및 도구로 분석 및 응답 생성 |
출력 | ChatOutput | AI 에이전트의 응답을 사용자에게 표시 |
확장성과 자동화를 위한 워크플로우의 유용성
조사 자동화:
경쟁사 분석, 상품 조사, 가격 전략 수립은 수작업 시 많은 시간이 소요됩니다. 이 워크플로우는 해당 작업을 자동화하여 신속하고 반복 가능한 인사이트를 제공합니다.
전문성의 확장:
AI 에이전트의 배경 스토리와 도구에 전문가 지식을 내장하여, 전략적 조언을 다수의 사용자 또는 상품에 동시에 확장할 수 있습니다.
통합 데이터 소스:
에이전트는 Shopify 상품 데이터, 실시간 웹 검색, 타겟 URL 콘텐츠 추출을 결합해 포괄적이고 최신의 답변을 제공합니다.
맥락 인식:
채팅 히스토리를 활용하여 대화 흐름을 이해하고, 더 적절하고 개인화된 답변을 생성합니다.
사용자 친화적 경험:
자동 환영 인사, 채팅 기반 상호작용, 채팅 내 직접 결과 표시 등으로 최종 사용자에게 직관적이고 접근성 높은 환경을 제공합니다.
활용 예시
경쟁사 가격 분석:
Shopify 상품 가격을 경쟁사와 즉시 비교하고 실행 가능한 권장 사항을 받아보세요.
시장 트렌드 조사:
웹과 상품 데이터로부터 최신 시장 트렌드, 가격 전략, 모범 사례 등 인사이트를 획득하세요.
상품 최적화:
가격, 상품 목록 개선, 경쟁력 강화 방안 등 최소한의 수작업으로 다양한 제안을 받아보세요.
결론
이 워크플로우는 Shopify 판매자와 이커머스 전문가가 가격 및 상품 전략을 최적화할 수 있도록 견고하고 자동화된 솔루션을 제공합니다. AI와 웹 검색, 상품 데이터를 통합하고 확장 가능한 방식으로 활용함으로써, 더 빠르고 자신감 있게 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.