1) 문제점
기존 온라인 가구 쇼핑몰의 브랜드 정체성이 약하고 UX가 부족하여 고객 재방문율이 낮음
제품 정보가 부족해 반품률이 높으며, 상세한 제품 설명 및 후기 시스템이 미흡
개인 맞춤형 추천 시스템이 부재하여 고객이 원하는 제품을 쉽게 찾기 어려움
배송, 반품, 고객 서비스(CS) 프로세스가 비효율적이며, 사용자 경험(UX)에 부정적인 영향

2) 예스 카지노 목표
✅ 차별화된 UX와 BI 구축 → 사용자가 직관적으로 탐색하고 구매할 수 있는 쇼핑몰 개발
✅ 개인화된 제품 추천 시스템 → 고객의 선호도를 분석하여 맞춤형 상품 추천 알고리즘 개발
✅ 통합 CS 시스템 구현 → 주문, 배송, 반품, 교환 등을 신속하게 처리할 수 있는 자동화 시스템 구축
✅ 고객 신뢰도 향상 → 상세한 제품 설명, 고품질 이미지 및 AR/VR 기반 가구 배치 기능 제공

3) 주요안
고급 검색 및 필터링 기능
공간별, 스타일별, 소재별 필터링 제공 → 고객이 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 지원

AI 기반 상품 추천
임베딩 기술을 활용한 상품 유사도 비교 시스템 → 개인 맞춤형 추천 제공

CS 프로세스 자동화
고객의 반품 및 교환 요청을 신속하게 처리하는 시스템 구축

모바일 최적화
모바일 및 태블릿에서도 원활하게 작동하는 반응형 UI/UX 구현

### 예스 카지노 상세

#### 1. 예스 카지노 배경
현재 온라인 가구 및 인테리어 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 고객들은 더 이상 오프라인 매장을 방문하지 않고 온라인에서 직접 가구를 선택하는 경향이 증가하고 있습니다. 하지만 기존 온라인 가구 쇼핑몰은 브랜드 정체성이 약하거나, 제품 정보가 부족하여 반품률이 높은 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 차별화된 사용자 경험(UX)과 브랜드 정체성(BI)을 강화한 온라인 쇼핑몰을 개발하게 되었습니다.

#### 2. 주요 개발 과정
1. 요구사항 분석 & 기획
- 시장 조사 및 경쟁사 분석을 통해 차별화된 기능 도출
- 사용자 페르소나 및 주요 고객층 정의

2. 디자인 및 프로토타이핑
- V0을 활용하여 디자인 초기 모델 제작
- 모바일 중심의 반응형 UI 설계
- AR/VR 기반 가구 배치 기능(향후 확장 가능성 고려)

3. 기술 스택 선정 및 개발
- 프론트엔드: Next.js + React 기반
- 백엔드: Node.js (Express) + PostgreSQL + Prisma
- 결제 시스템: 토스페이먼츠 API 연동
- 추천 시스템: pgvector를 활용한 상품 임베딩 기반 추천 알고리즘
- 배포 및 운영: Docker 컨테이너화 후 AWS 기반으로 배포

#### 3. 기술적 이슈 및 해결 방안
✅ 고성능 필터링 및 검색 기능 구현
- 문제점: 카테고리가 많고 필터링 조건이 다양해질 경우, 데이터베이스 쿼리 성능이 저하됨
- 해결책: ElasticSearch를 활용하여 검색 최적화 및 빠른 데이터 조회 지원

✅ 상품 추천 시스템 구축
- 문제점: 기존의 단순한 키워드 기반 추천이 아닌, 보다 정교한 상품 추천 시스템 필요
- 해결책: pgvector를 활용하여 임베딩 기반의 유사도 비교를 통해 상품 추천

✅ 반품 및 CS 프로세스 자동화
- 문제점: 고객의 반품 요청을 일일이 확인하는 데 시간이 소요됨
- 해결책: 사진 첨부 및 AI 기반 자동 검토 기능을 추가하여 반품 프로세스를 간소화

✅ 트래픽 증가 대비 서버 확장성
- 문제점: 프로모션 기간 중 트래픽 증가에 따른 성능 저하 가능성
- 해결책: AWS Auto Scaling 및 CDN(Content Delivery Network) 활용

#### 4. 성공 사례 및 기대 효과
- 고객 재방문율 증가: 개인 맞춤형 추천과 인터랙티브한 UX 제공으로 고객 만족도 향상
- 반품율 감소: 상세한 제품 설명과 360도 이미지, AR/VR 가구 배치 기능 도입
- 매출 증대: SNS 기반 마케팅 및 커뮤니티 활성화를 통해 자연스러운 유입 증가
- 확장 가능성: 향후 오프라인 쇼룸과의 연계, B2B 거래 지원, 구독형 서비스 등 추가 사업 확장 가능