"주기적으로 수집해서 엑셀로 정리해 주는 도구"를 찾고 계실 겁니다. 목록은 금방 나옵니다. 문제는 그 목록이 대부분 같은 구간만 자동화한다는 것입니다. 500개 이상 기업의 수집을 지원하며 본 자동화 실패는, 예약 실행이 안 돼서 생긴 경우가 거의 없었습니다. 정해진 시간에 성실하게 돌면서, 아무 말 없이 틀린 값을 쌓고 있었습니다. 엑셀이 도착하지...
경쟁 제품 조사를 아직도 담당자가 손으로 하고 계신가요? 신제품을 기획할 때 경쟁사 제품의 스펙과 가격, 구성이 어떤지 확인하는 일은 빠지지 않습니다. 문제는 이 조사를 담당자가 여러 쇼핑몰을 하나씩 열어 스펙표를 옮겨 적고, 가격을 캡처하는 방식으로 처리한다는 점입니다. 제품 수가 수십 종을 넘어가면 한 번 조사에만 며칠이 걸리고, 조사 시점마다 값...
이 차, 얼마에 매입해서 얼마에 팔아야 할까요? 중고차 딜러가 매일 마주하는 질문입니다. 같은 차종이라도 연식과 주행거리, 옵션에 따라 값이 크게 벌어지는데, 정작 그 판단은 경력에서 나온 감에 기대는 경우가 많습니다. 경쟁 딜러가 어제 얼마에 올렸는지 확인하려면 엔카와 KB차차차, 케이카를 하나씩 열어 눈으로 훑어야 하죠. 매입가를 잘못 잡아 재고가...
같은 경쟁사 데이터를 세 번 사고 있는 회사 한 회사 안에서 이런 일이 흔합니다. 마케팅팀은 외주 업체에 경쟁사 가격 수집을 맡기고, 영업팀은 인턴이 파이썬으로 같은 사이트를 긁고, 상품팀은 시장조사 SaaS를 구독합니다. 세 부서가 사실상 같은 데이터를, 서로 모른 채, 세 번 조달하고 있는 거죠. 각 부서 입장에서는 합리적인 선택입니다. 필요한 데...
규정은 잘 답하는데, 사업은 못 답하는 AI AX(AI 전환)를 시작하면 사내 문서로 RAG 챗봇부터 만드는 경우가 많습니다. 처음엔 꽤 쓸 만합니다. 휴가 규정, 복지 제도, 업무 매뉴얼 — 직원 질문에 곧잘 답하죠. 그런데 조금 지나면 임원에게서 이런 질문이 옵니다. "그래서 이 AI가 매출에 뭘 해주죠?" 여기서 막힙니다. 사내 문서만 넣은 RA...
국내 데이터 수집 서비스 비교글은 많습니다. 문제는, 대부분이 낡은 지도라는 것. 비교글 열 개를 읽고 후보를 좁혔는데, 한 곳은 홈페이지가 열리지 않습니다. 다른 한 곳에 문의했더니 "저희는 그런 서비스가 아닌데요"라는 답이 돌아옵니다. 당신의 시간은 그렇게 사라집니다. 이 글은 2026년 8월 기준으로 지도를 다시 그립니다. 비교보다 먼저 할 일은...
"가장 많이 쓰는 크롤링 SaaS가 뭐예요?" 죄송하지만, 그 질문으로는 정답이 안 나옵니다. 비교글을 열 개쯤 읽으셨을 겁니다. Octoparse가 1위인 글, Apify가 1위인 글, 처음 듣는 툴이 1위인 글. 리스트마다 순위가 다르니, 읽을수록 결정은 멀어집니다. 이유는 단순합니다. 크롤링 SaaS 시장에는 차를 파는 곳과 기사를 파는 곳이 섞...
"일단 데이터가 필요하다"는 정해졌는데, 그다음이 막힐 때 AI든 대시보드든 시장 분석이든, 외부 데이터가 필요하다는 데까지는 조직 안에서 합의가 됩니다. 문제는 그다음입니다. "그래서 그 데이터를 어떻게 확보하지?" — 데이터 상품을 사야 할지, 우리가 직접 수집 시스템을 만들어야 할지, 전문 업체에 맡겨야 할지. 판단 기준이 없으면 품의를 올리기 ...
"직접 해보려 했는데, 안 되더라고요" 상담에서 가장 많이 듣는 말입니다. 무료 툴도 써 봤고, 개발 좀 하는 동료에게 부탁도 해 봤고, 요즘은 AI한테 코드도 짜 보게 했는데 — 어느 지점에선가 막혀서 오셨다는 이야기죠. 흥미로운 건, 그 "안 되더라"의 내용이 다들 비슷하다는 점입니다. 크롤링 프로젝트가 무너지는 지점은 대체로 정해져 있고, 심지어...
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