클라이언트 감사, 피치 덱, 리포팅: 수작업 리서치 없이
Evidio는 이커머스 에이전시에 모든 Shopify 스토어를 분해하고, 경쟁사를 벤치마킹하고, 클라이언트용 데이터를 내보내는 반복 가능한 방법을 제공합니다. 그래서 팀은 스크린샷 시간이 아니라 전략 시간을 청구합니다.
모든 새 클라이언트 피치와 감사는 몇 시간의 수작업 파헤치기로 시작됩니다: 상품 세기, 베스트셀러 추측하기, 앱과 테마 확인하기, 그리고 이 모두를 덱으로 엮기. 그 리서치는 청구가 잘 되지 않고, 팀원마다 일관성이 없으며, 리포트가 완성될 즈음이면 데이터는 이미 낡았습니다. 에이전시에 필요한 것은 일회성 스크린샷 마라톤이 아니라 반복 가능한 인텔리전스입니다.
팀은 하루 종일 걸리던 수작업 리서치를 반복 가능한 한 시간으로 바꾸고, 모든 어카운트 매니저가 동일해 보이는 감사를 제공하며, 경쟁 분해를 이미 마친 채로 피치에 들어갑니다. 마진을 갉아먹던 리서치가 클라이언트를 따내고 붙잡는 증거가 됩니다.
작동 방식
- 01
경쟁 세트를 정의하세요
Evidio는 Google 결과에서 Shopify 스토어에 배지를 달아, 클라이언트에게 누구와 경쟁한다고 생각하는지 묻는 대신 몇 분 만에 진짜 경쟁사 목록을 구성할 수 있습니다.
- 02
각 스토어를 분해하세요
클라이언트와 모든 경쟁사에 스토어 분석기를 실행해 카탈로그 규모, 가격, 구조를 팀 전체에 걸쳐 일관된 형식으로 포착하세요.
- 03
기술 스택을 감사하세요
각 스토어를 구동하는 앱과 테마를 탐지해 클라이언트에게 빠진 것. 리뷰 앱, 업셀 도구, 더 빠른 테마. 을 포착하고, 빈틈을 추천으로 바꾸세요.
- 04
나란히 벤치마킹하세요
최대 10개 스토어를 한 번에 비교해, 카탈로그·가격·트래픽에서 클라이언트가 시장 대비 정확히 어디에 있는지 보여주세요.
- 05
클라이언트용 리포트를 내보내세요
최대 29개 열을 Excel이나 CSV로 보내 감사 덱이나 대시보드에 바로 넣으세요. 브랜딩되고, 구조화되고, 반복 가능하게.
- 06
새 클라이언트를 발굴하세요
같은 데이터를 거꾸로 활용하세요: 셋업이 약한 스토어를 찾고, 연락처를 뽑아내고, 첫 통화 전에 가치를 입증하는 분해로 대화를 여세요.
할 수 있는 일
반복 가능한 스토어 분해
모든 팀원이 실행할 수 있는 일관된 분석으로, 누가 하든 감사 결과가 동일해 보입니다.
기술 스택 갭 분석
170개 이상의 앱과 활성 테마를 탐지해 빠진 도구를 청구 가능한 추천으로 바꾸세요.
멀티 스토어 벤치마킹
모든 피치 덱에 필요한 경쟁 슬라이드를 위해 최대 10개 스토어를 나란히 비교하세요.
29개 열 데이터 내보내기
리포트, 대시보드, 인수인계를 위해 구조화된 데이터를 Excel이나 CSV로 내보내세요.
연락처 찾기로 발굴하기
스토어에서 이메일, 전화번호, 소셜 프로필을 추출해 따뜻하고 증거로 뒷받침된 아웃리치 목록을 만드세요.
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자주 묻는 질문
Evidio는 이커머스 에이전시에 어떻게 도움이 되나요?
수작업 스토어 리서치를 클릭 한 번의 분해, 경쟁사 비교, 내보내기로 대체합니다. 그래서 팀은 일관된 클라이언트 감사와 피치 덱을 훨씬 짧은 시간에 만들어냅니다.
여러 팀원이 일관되게 사용할 수 있나요?
네. 모든 분석이 같은 구조를 따르기 때문에, 주니어 전략가와 시니어 리드가 동일한 리포트 형식을 만들어냅니다. Agency 플랜은 여러 클라이언트 계정에 걸쳐 리서치를 수행하는 팀을 위해 만들어졌습니다.
데이터를 클라이언트 리포트로 내보낼 수 있나요?
Evidio는 최대 29개 열을 Excel이나 CSV로 내보내므로, 스토어 데이터를 손으로 다시 만들지 않고 감사 덱, 대시보드, 스프레드시트에 바로 넣을 수 있습니다.
새 클라이언트를 찾는 데 사용할 수 있나요?
물론입니다. 앱 스택이 약하거나 카탈로그가 얇은 Shopify 스토어를 찾고, 연락처를 추출하고, 이미 일을 해냈다는 것을 보여주는 분해로 대화를 여세요.
클라이언트에게 경쟁사를 묻는 것보다 나은가요?
클라이언트는 종종 엉뚱한 경쟁사를 지목하거나 자신을 앞서는 곳을 놓칩니다. Evidio는 니치에서 실제로 누가 Shopify를 쓰는지, 그들이 어떻게 비교되는지 보여주므로, 감사가 가정이 아니라 데이터에 근거하게 됩니다.