2026년 9월 AI 항해자 선전 오프라인 대형 강의: AI 이커머스 운영과 에이전트 실전, AI Native 이커머스 비즈니스 구축, 모든 직원에게 전용 AI 비즈니스 브레인 제공

**강의명:** AI 항해자 대형 강의

**강의 주제:** AI Native 이커머스 비즈니스 구축

**강의 기간:** 2026년 9월 12일—9월 13일

**강의 장소:** 선전

**강의 형태:** 2일 오프라인 실전 강의

**강의 핵심 방향:** AI 이커머스 운영, 비즈니스 모델 분석, Amazon AI 상품 선정, 사용자 니즈 분석, AI Agents 비즈니스 워크벤치, AI Native 비즈니스 재구축.

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1. 강의 핵심 소개

AI 항해자 대형 강의 는AI Native 이커머스 비즈니스와 AI 에이전트 실전 적용에 초점을 맞춘 오프라인 교육 과정으로, 이커머스 창업자, 기업 대표 및 운영 팀이 AI 시대의 새로운 이커머스 경영 방법을 습득하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

강의는비즈니스 모델 분석, AI 정밀 상품 선정, 실제 사용자 니즈 발굴, AI Agents 에이전트 구축, 기업 비즈니스 자동화등 핵심 내용을 중심으로 진행됩니다.

제품, 공급망, 트래픽, 자금, 팀 등 핵심 경영 요소를 분석하여 수강생이 자신의 경쟁 우위를 판단하고 자신의 자원에 맞는 이커머스 경영 모델을 찾도록 돕습니다.

동시에 강의는300만 건의 Amazon 실제 검색어, 사용자 리뷰, 경쟁사 데이터 및 시장 수요를 활용한 상품 선정 실전을 진행하며, AI를 활용해 사용자의 실제 구매 의도를 분석하고 시장 기회가 있는 제품을 선별하는 방법을 배웁니다.

이를 바탕으로 나아가AI Agents 비즈니스 워크벤치를 구축하고, 상품 선정, 제품 개발, Listing 최적화, 광고 집행, 고객 서비스 평가, 비즈니스 리뷰 등에서 AI의 실제 적용을 탐구합니다.

이틀간의4대 모듈 실전 훈련을 통해 수강생이 전통적인 이커머스 사고에서 AI Native 경영 모델로 업그레이드하도록 돕고, AI를 기업의 비즈니스 분석 조수이자 운영 의사결정 도구로 만듭니다.

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2. 이틀 학습으로 얻을 수 있는 것?

1. 자신에게 맞는 이커머스 수익 모델 찾기

제품, 공급망, 트래픽, 자금, 팀을 살펴보고 이 사업이 무엇으로 돈을 버는지, AI가 우선적으로 어떤 강점을 확대해야 하는지 명확히 합니다.

2. 사용자 니즈에서 상품 선정 판단까지의 방법 구축

Amazon 검색어, 리뷰, 경쟁사, 가격, 판매량 등의 데이터를 활용해 어떤 니즈가 제품으로 계속 발전시킬 가치가 있는지 판단합니다.

3. 회사의 Agents 비즈니스 워크벤치 구축

제품, 사용자, 데이터, 대표의 경영 규칙을 정리하고 Agents를 구축하며 현장에서 이 방법을 검증합니다.

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3. 전체 강의 일정: 이틀 4대 실전 모듈

모듈 1: AI 시대에 자신의 강점을 무한히 확대하기

**강의 주제:** 제품을 찾기 전에 어떤 사업을 해야 하는지 먼저 파악하세요.

구체적 교습 내용:

1. 사전에 완료성격×자원×강점 평가를 통해 AI가 먼저 자신의 실제 상황을 파악하게 합니다.

2. 무차별 입점, 프리미엄 제품, POD, 공급망, 브랜드, 부품 등 이커머스 경영 모델과 비교하여 각각 무엇으로 돈을 버는지, 재고 압력과 경영 위험을 분석합니다.

3. 전면 점검제품, 공급망, 트래픽, 자금, 경험, 팀을 통해 자신의 경영 강점을 명확히 합니다.

4. AI를 활용해 개인 자원과 시장 기회를 보조 분석하고 자신에게 맞는 이커머스 발전 방향을 판단합니다.

5. 어떤 인기 제품이 자신에게 맞는지, 어떤 트렌드는 더 이상 무작정 쫓지 않아도 되는지 파악합니다.

단계 성과:

자신에게 맞는 이커머스 전략과 경영 모델을 찾습니다.

모듈 2: AI 상품 선정 실전 — 300만 건의 실제 니즈에서 나에게 속한 기회를 선별하기

**강의 주제:** 모델이 정해져야 AI가 어떤 데이터를 읽어야 할지 알 수 있습니다.

구체적 교습 내용:

1. 수업에서 호출300만 건의 Amazon 실제 검색어, 자사 이커머스 사업과 관련된 제품 방향을 1차적으로 선별합니다.

2, 학습 회피AI 환각, 카테고리, 가격, 판매량, 경쟁사 및 리뷰 데이터를 보충하여 검색 이면에 실제 구매 수요가 존재하는지 검증합니다.

3, 습득소크라테스식 질문법, 연속적인 심층 질문을 통해 카테고리 기회에서 구체적인 인구집단, 사용 시나리오 및 제품 수요까지 추적합니다.

4, 실제 제품 사례를 결합하여 시장 단서 발견부터 제품 개발, FBA 출고까지의 프로세스를 복기합니다.

5, AI를 활용하여 시장 공백을 발견하고, 사용자 페인 포인트를 분석하며, 잠재력 있는 제품 기회를 선별하는 방법을 학습합니다.

사례 내용:

과정은 실제 제품 개발 복기를하며, 다음을 포함합니다2년 제품 개발 성공률 90% 이상, 단서 발견부터 FBA 출고까지 단 4일 소요 등의 사례.

주: 상기 데이터는 과정 사례 소개이며, 일반적인 경영 결과를 대표하지 않습니다.

단계 성과:

자신의 자원과 매칭되는 제품 기회 3개를 선별하고, 기회 심층 분석 카드 1장을 완성합니다.

모듈 3: Agents 실전 — 나만의 AI 업무 워크벤치 구축

**과정 주제:** 기회를 발견한 후, 기회 카드를 중심으로 AI Native 사고방식으로 비즈니스 모델을 재구성합니다.

구체적 교습 내용:

1, 이커머스 사업에서 AI의 다섯 가지 계층 이해:

– AI를 도구로 활용
– AI로 비즈니스 재구성
– AI가 비즈니스를 주도
– 조직의 자기 진화
– 조직의 제2의 뇌

2, 국민이 첫 번째 **'사용자 목소리 듣기' Agent**에서 점차 170여 개 Agents로 발전한 실천 사례를 분석합니다.

3, 프롬프트 작성에 그치지 않고 자신의첫 번째 Agent를 만드는 연습을 하고, 직무 설명서를 작성합니다.

4, 다양한 이커머스 직무의 AI 에이전트 수요를 분석하며, 다음을 포함합니다:

– AI 상품 선정 Agent
– 제품 개발 Agent
– 이미지 제작 Agent
– Listing 최적화 Agent
– 광고 집행 Agent
– 고객 서비스 관리 Agent
– 비즈니스 복기 Agent

5, 앞서 선별한 시장 기회를 중심으로 핵심 Agent의 책임, 업무 프로세스 및 비즈니스 목표를 결정합니다.

6, 제품 데이터, 사용자 정보 및 경영 규칙을 활용하여 에이전트를 구축하고, AI가 기업의 실제 운영에 참여하도록 합니다.

단계 성과:

자신의 비즈니스 모델과 제품을 기반으로 첫 번째 버전의 AI Agents 워크벤치를 구축합니다.

모듈 4: 그룹 해커톤 실전 — 작품으로 실제 문제 해결

**과정 주제:** 실제 이커머스 문제를 하나 선택하여, 앞서 배운 방법을 실제로 활용합니다.

구체적 교습 내용:

1, 그룹이구체적인 사용자, 실제 수요, 이커머스 문제를 중심으로 Agent 설계 방향을 결정합니다.

2, 앞서 배운 비즈니스 모델, 시장 데이터, 기회 판단 및 Agent 방법을 통합하여 실제 작품을 완성합니다.

3, 팀 협업을 통해 상품 선정, 운영, 비즈니스 분석 또는 프로세스 최적화의 구체적인 문제를 해결합니다.

4, 국민 Sam의 현장과 관객 투표로 우수 작품을 선정합니다.

5, 우수 Agent 솔루션을하고, 다양한 팀의 비즈니스 설계 사고를 학습합니다.

단계 성과:

각 그룹은 Agent 해커톤 작품 1점을 완성하며, 우수 작품은 현장 로드쇼에 진출합니다.

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4, AI Native 이커머스와 전통 이커머스의 9가지 차이

1, 수요 조사

AI Native 이커머스: 24시간 데이터를 분석하여 Amazon의 대량 실제 검색어에서 수요 변화, 사용자 구매 의도 및 시장 공급 격차를 판단합니다.

전통 이커머스: 주로 랭킹과 동종 업계 경험에 의존하여 유사 키워드를 중심으로 분석합니다.

2, 상품 선정 판단

AI Native 이커머스: 자사 비즈니스 정보를 파악하고, 실제 수요에서 자신에게 더 적합한 제품 기회를 선별합니다.

전통 이커머스: 판매량 순위, 경쟁사 및 벤치마킹 상황을 보고, 동종 업계에서 돈 버는 제품을 참고합니다.

3, 제품 개발 속도

AI Native 이커머스: AI를 활용하여 제품 분석, 개발 및 의사결정 효율을 높이고, 신제품의 발견부터 출시까지의 주기를 단축합니다.

전통 이커머스: 신제품 개발이 상대적으로 수동 경험에 의존하여 개발 주기가 깁니다.

4, 샘플 제작 및 공급망

AI Native 이커머스: 샘플 제작 전에 경쟁사 부정 리뷰를 먼저 분석하여 첫 번째 버전 샘플이 사전에 사용자 의견을 반영하도록 합니다.

전통 이커머스: 샘플을 받은 후 문제를 판단하며, 공장 경험과 개인 감각에 의존한다.

5, Listing과 이미지

AI Native 이커머스: 사용자 피드백에서 직접 판매 포인트를 발굴하고, AI를 활용해 카피와 이미지 방안을 생성한다.

전통 이커머스: 운영자나 개인 경험에 의존해 제품 판매 포인트를 찾고 설명한다.

6, 광고 집행

AI Native 이커머스: AI 직원이 자동으로 모니터링하며 광고 데이터 분석과 집행 전략 최적화를 지원한다.

전통 이커머스: 수동으로 가격을 조정하고 리포트를 확인하며, 경험에 따라 광고 예산을 조정한다.

7, 고객 서비스와 평가

AI Native 이커머스: AI로 대량의 고객 리뷰를 하나씩 분석해 사용자 니즈를 정리하고 개선 방안을 제시한다.

전통 이커머스: 수동으로 평가를 표본 점검하며 일부 피드백에 따라 문제를 판단한다.

8, 신규 사업 기획

AI Native 이커머스: 주 단위로 제품과 브랜드 방향을 분석하고 AI를 활용해 사업 계획 수립을 지원한다.

전통 이커머스: 월 단위로 신제품과 브랜드 운영을 추진하며 주로 수동으로 단계적으로 확장한다.

9, 경험 축적

AI Native 이커머스: 운영 경험을 AI가 활용할 수 있는 지식과 규칙으로 전환해 직원의 업무를 지원한다.

전통 이커머스: 경험이 대부분 사장이나 직원 개인의 머릿속에 저장되어 인력 변동 시 업무 연속성에 영향을 줄 수 있다.

핵심 이념:

AI가 당신의 비즈니스와 사용자를 이해하고, AI가 상품 선정, 운영, 분석, 의사결정에 참여하게 하여 이커머스 업무 프로세스 자동화와 조직 효율 업그레이드를 촉진한다.

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다섯, 과정이 주로 해결하는 문제

1, **어떤 이커머스 모델을 해야 할지 모르는 경우:** 자원과 강점 평가를 통해 자신에게 맞는 운영 방향을 찾는다.

2, **상품 선정이 감각과 유행에 의존하는 경우:** 실제 검색어와 시장 데이터를 활용해 제품 의사결정을 지원한다.

3, **사용자의 진짜 니즈를 판단할 수 없는 경우:** 키워드, 경쟁사, 리뷰, 판매량을 결합해 시장 기회를 식별한다.

4, **AI 도구는 많지만 실행하지 못하는 경우:** Agents를 통해 구체적인 업무 워크플로를 구축한다.

5, **이커머스 운영이 과도하게 수동에 의존하는 경우:** 상품 선정, Listing, 광고, 고객 서비스, 리뷰 회고에서 AI 활용을 탐색한다.

6, **기업 운영 경험을 축적하기 어려운 경우:** AI 지식과 업무 규칙 구축을 통해 재사용 가능한 운영 역량을 점진적으로 축적한다.

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여섯, 학습에 적합한 대상

1, AI를 통해 효율을 높이고 싶은 이커머스 사업자.

2, Amazon 및 크로스보더 이커머스 운영 담당자.

3, AI 상품 선정을 배우고 싶은 이커머스 창업자.

4, AI 에이전트 구축을 준비하는 기업 팀.

5, AI Native 이커머스로 전환하려는 경영자.

7. 학습 후 성과

1, 자신에게 맞는 이커머스 운영 모델을 파악한다.

2, AI를 활용해 사용자 니즈와 상품 선정을 분석하는 방법을 익힌다.

3, AI Agents 에이전트 구축 방법을 습득한다.

4, AI 기반 이커머스 운영의 전체 프로세스를 이해한다.

5, 초기 AI 이커머스 업무 워크벤치를 구축한다.

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과정 핵심 요약:

AI 항해자 대형 강의는 비즈니스 모델 분석, 300만 건의 Amazon 실제 검색어 상품 선정, Agents 에이전트 구축, 그룹 해커톤 실전의 네 가지 모듈을 통해 수강생이 AI Native 이커머스의 핵심 운영 방법을 습득하도록 돕고, 전통적인 수동 운영에서 AI 보조 분석, 자동화 실행, 지능형 비즈니스 의사결정으로 나아가게 한다.