무신사 스크래퍼: 품번별 색상·사이즈 재고표
패션 상품은 가격보다 옵션 구성이 먼저예요
같은 스타일도 색상과 사이즈별 재고, 회원 혜택, 시즌 할인에 따라 판매 상태가 달라져요.
브랜드 숍과 랭킹의 서로 다른 구조 읽기
노출 순서, 랭킹, 브랜드, 상품명, 대표 가격과 할인 표시를 모아 카테고리나 브랜드별 구성을 살펴봐요.
품번·컬러·사이즈를 상세에서 펼치기
상세 페이지에 공개된 품번, 색상, 사이즈 옵션과 재고 문구를 상품에 연결해요. 옵션을 행으로 나눌지 한 셀에 둘지도 한국어로 정할 수 있어요.
후기의 핏 정보를 별도 열로 보존
후기 수, 평점, 사이즈·착용감 관련 공개 항목을 상품 속성과 다른 열로 정리하세요. 개별 구매자의 신체정보는 필요한 범위만 다뤄야 해요.
무신사 상품을 한 줄 가격표로만 보고 있나요?
패션 경쟁력은 품번, 옵션 재고, 할인 조건과 후기의 핏 정보에서 더 잘 드러나요.
상품명·가격 위주의 표
스타일별 판매 조건이 사라져요옵션 중심의 상품 데이터
패션 MD가 확인할 조건을 분리해요무신사 스크래퍼에서 추출할 수 있는 30개 항목
페이지에 표시되는 상품·가격·판매 조건 가운데 조사 목적에 맞는 열을 선택하세요.
- 노출 순서
- 랭킹 표시
- 브랜드명
- 상품명
- 상품 URL
- 품번
- 대표 이미지 URL
- 현재 판매가
- 정상가
- 할인율
- 회원가 표시
- 쿠폰 혜택
- 한정·단독 표시
- 컬러 옵션
- 사이즈 옵션
- 옵션별 재고
- 발매일 표시
- 카테고리
- 성별 카테고리
- 소재
- 제조국
- 세탁 방법
- 모델 착용 정보
- 실측 사이즈
- 평균 평점
- 후기 수
- 사이즈 후기
- 착용감 평가
- 좋아요 수 표시
- 상품 설명
무신사 상품 수집에 관한 질문
회원가, 쿠폰, 재고는 계정과 행사 시점, 선택 옵션에 따라 달라질 수 있어요.
국내 패션·뷰티 상품을 이어서 조사
지그재그나 올리브영처럼 옵션과 후기 구조가 다른 채널도 목적에 맞는 필드로 비교할 수 있어요.
PeopleWhiz 스크래퍼
Thunderbit PeopleWhiz 스크래퍼를 사용하면 AI 기반 필드 추천으로 PeopleWhiz 검색 결과와 프로필에서 데이터를 추출할 수 있어요. 이름, 연락처, 위치 등 리서치, 마케팅, 리드 생성에 필요한 정보를 수집해 보세요. PeopleWhiz 데이터를 구조화된 데이터셋으로 빠르고 효율적으로 변환할 수 있어요.
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UNIQLO 웹 스크래퍼
Thunderbit의 AI 기반 Chrome 확장 프로그램으로 유니클로 상품명, 가격, 색상, 사이즈를 단 2번의 클릭으로 추출하세요. 데이터를 Google Sheets, Excel, Notion으로 바로 내보내고, 상품 리서치를 항상 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
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HKTVmall 웹 스크래퍼
코딩 없이 단 2번의 클릭으로 HKTVmall 목록에서 상품명, 가격, 평점 등 필요한 정보를 추출하세요. Excel, Google Sheets, Notion으로 바로 내보내 HKTVmall 데이터를 실행 가능한 인사이트로 바꿀 수 있습니다.
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UpCity 스크래퍼
Thunderbit UpCity 스크래퍼를 사용하면 UpCity의 광고 에이전시 목록과 제공업체 리뷰 데이터를 손쉽게 추출할 수 있습니다. AI 기반 필드 추천 기능으로 에이전시 이름, 위치, 평점, 연락처, 상세 리뷰 내용까지 빠르게 수집할 수 있어 분석이나 리서치에 유용합니다. 체계적인 UpCity 데이터를 원하는 마케터, 연구자, 비즈니스 오너에게 최적의 도구입니다.
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TripAdvisor 비즈니스 목록 스크래퍼
Thunderbit TripAdvisor 비즈니스 목록 스크래퍼를 사용하면 TripAdvisor의 비즈니스 목록, 리소스 허브, 오너 포럼에서 데이터를 손쉽게 추출할 수 있습니다. AI 기반 필드 추천 기능으로 리소스 이름, URL, 설명, 포럼 주제, 작성자, 게시글 내용을 빠르게 수집하여 리서치, 마케팅, 데이터 분석 등에 활용해 보세요.
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Substack 스크래퍼
2번 클릭만으로 Substack 구독자 수, 글 제목, 발행물 설명을 추출한 뒤 Excel, Google Sheets 또는 Notion으로 내보내세요. 코딩은 필요 없고, Thunderbit의 AI가 구조화까지 알아서 처리합니다.
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