브랜드 자사몰을 SaaS 기반 커머스 위에 구축하고, 기본 기능으로 감당되지 않는 부분은 직접 개발해 붙였습니다. 1) 서비스 구성 - 상품 탐색: 카테고리와 항목별 필터로 원하는 상품까지 빠르게 도달 - 구매 흐름: 상품 상세->장바구니->주문->결제를 반응형 화면으로 제공 - 운영 기능: 상품ㆍ주문ㆍ재고를 관리자에서 처리 - 반응형 화면: PC와 모바일에서 같은 구매 경험 제공 2) 담당 범위 - Svelte 기반 사용자 화면 개발 - Spring Boot 기반 API 서버와 커머스 로직 구현 - MariaDB 기준 상품ㆍ주문 데이터 구조 설계 - 항목별 필터 커스텀 개발 3) 기술적 이슈와 해결 - 기본 제공 필터로는 브랜드가 쓰는 분류(색상ㆍ사이즈ㆍ소재 등)를 담을 수 없어, 항목별 필터를 따로 만들어 상품 속성과 연결했습니다. - 필터 조건이 늘어날수록 목록 조회가 느려져, 자주 쓰는 조합을 기준으로 조회용 데이터를 정리해 속도를 확보했습니다. - SaaS 기본 기능과 직접 만든 기능이 섞이면서 데이터가 어긋날 수 있어, 상품ㆍ주문의 기준 데이터를 한쪽으로 정해 동기화 방향을 고정했습니다. [배경과 목표] 1) 문제점 - SaaS 기본 필터로는 브랜드가 쓰는 상품 분류를 표현하기 어려움 - 필터 조건이 많아질수록 상품 목록이 느려짐 - 기본 기능과 직접 만든 기능이 섞여 데이터가 어긋날 위험 2) 프로젝트 목표 - 브랜드 분류에 맞는 항목별 필터 제공 - PCㆍ모바일에서 동일한 구매 흐름 - 운영자가 상품ㆍ주문ㆍ재고를 한곳에서 처리 3) 주안점 - 상품 속성과 필터의 연결 구조 - 필터 조합이 늘어도 유지되는 조회 속도 - 기준 데이터를 정해 동기화 방향 고정 [주요 기능] - 항목별 맞춤 필터: 색상ㆍ사이즈ㆍ소재 등 브랜드가 쓰는 분류를 상품 속성과 연결해, 기본 필터로는 안 되는 탐색을 지원합니다. - 반응형 구매 흐름: 상품 상세부터 장바구니ㆍ주문ㆍ결제까지 PC와 모바일에서 같은 흐름으로 이용할 수 있습니다. - 상품ㆍ주문ㆍ재고 운영 기능: 관리자에서 상품과 주문, 재고를 처리하며, 기준 데이터를 한쪽으로 정해 동기화가 어긋나지 않게 했습니다. [성과] - 브랜드 분류에 맞는 필터 제공: 기본 필터로 담기지 않던 색상ㆍ사이즈ㆍ소재 분류를 상품 속성과 연결해 탐색할 수 있게 했습니다. - 필터 확장에도 유지되는 조회 속도: 자주 쓰는 조합 기준으로 조회용 데이터를 정리해, 필터 조건이 늘어도 상품 목록이 느려지지 않습니다. [진행 과정] - 2024.01. 요구사항 정의: 브랜드 상품 분류와 필요한 필터 항목, 운영 기능 범위를 확정했습니다. - 2024.03. 데이터 구조ㆍ필터 설계: 상품 속성과 필터를 연결하는 구조, 조회용 데이터 정리 방식을 설계했습니다. - 2024.05. 개발 및 솔루션 연계: Svelte 화면과 Spring Boot API를 개발하고 SaaS 기본 기능과 연계했습니다. - 2024.10. 상품 등록 및 오픈: 상품 데이터를 등록하고 필터ㆍ주문 흐름을 확인한 뒤 오픈했습니다. [프로젝트 정보] - 기간: 2024.01 ~ 2024.12 - 역할: 풀스택 개발 - 기술: Svelte, MariaDB, Spring Boot * 표시 금액은 비슷한 규모 작업의 시작 견적(참고용)이며, 실제 금액은 범위 확인 후 안내드립니다.

Bonivelo 커머스 쇼핑몰 구축 대표 이미지

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