Thunderbit의 AI 기반 UNIQLO 웹 스크래퍼는 에서 상품 데이터를 수집하는 방식을 혁신적으로 바꿔줍니다. Thunderbit 크롬 확장 프로그램을 설치하면, AI가 상품 목록, 가격, 상세 사양을 자동으로 정리해 단 두 번의 클릭만으로 추출할 수 있습니다. 복잡한 코딩이나 수작업 복사/붙여넣기는 필요하지 않습니다.
🛍️ UNIQLO 웹 스크래퍼란?
는 에서 구조화된 데이터를 추출할 수 있도록 설계된 AI 웹 스크래퍼입니다. Thunderbit의 AI가 탑재되어 있어, 원하는 UNIQLO 페이지로 이동한 뒤 AI 컬럼 추천을 클릭하고 스크랩 버튼만 누르면 필요한 데이터를 바로 다운로드할 수 있습니다. 상품 트렌드 분석, 가격 모니터링, 상품 카탈로그 구축 등 반복적인 데이터 입력 없이 누구나 쉽게 활용할 수 있습니다.
🏷️ UNIQLO 웹 스크래퍼로 추출할 수 있는 데이터
Thunderbit의 UNIQLO 웹 스크래퍼는 빠르고 유연하게 다양한 데이터를 수집할 수 있도록 설계되었습니다. 상품 목록부터 상세 사양까지, 네 단계만 거치면 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있습니다.
UNIQLO 상품 목록 페이지 데이터 추출
를 이용하면, 카테고리나 검색 결과 페이지에서 보이는 모든 상품의 이름, 가격, 이미지, 링크 등을 한 번에 추출할 수 있습니다.
사용 방법:
- 을 설치하고 회원가입을 완료하세요.
- 로 이동합니다.
- AI 컬럼 추천을 클릭해 AI가 최적의 컬럼을 자동으로 제안하도록 하세요.
- 스크랩 버튼을 눌러 데이터를 추출하고 파일로 다운로드하세요.
컬럼 예시
| Column | Description |
|---|---|
| 👕 Product Name | UNIQLO에 등록된 상품명 |
| 💲 Price | 상품의 현재 가격 |
| 🏷️ Category | 상품 카테고리 (예: 재킷, 파카 등) |
| 🌐 Product URL | 해당 상품 상세 페이지로 바로 가는 링크 |
| 🖼️ Image URL | 대표 상품 이미지 링크 |
| 🆔 Product Code | 상품의 고유 코드 또는 SKU |
UNIQLO 상품 상세 페이지 데이터 추출
를 활용하면, 특정 상품의 사이즈, 색상, 소재, 고객 리뷰 등 더욱 깊이 있는 정보를 추출할 수 있습니다.
사용 방법:
- 을 설치하고 회원가입을 완료하세요.
- 로 이동합니다.
- AI 컬럼 추천을 클릭해 AI가 최적의 컬럼을 자동으로 제안하도록 하세요.
- 스크랩 버튼을 눌러 데이터를 추출하고 파일로 다운로드하세요.
컬럼 예시
| Column | Description |
|---|---|
| 👕 Product Name | 상품의 전체 이름 |
| 💲 Price | 상품에 표시된 가격 |
| 🎨 Color Options | 선택 가능한 색상 목록 |
| 📏 Size Options | 선택 가능한 사이즈 목록 |
| 📝 Product Description | 상품의 상세 설명 및 특징 |
| 🧵 Material | 상품의 소재 또는 원단 정보 |
| 🆔 Product Code | 상품의 고유 코드 또는 SKU |
| 🖼️ Image URL | 대표 상품 이미지 링크 |
| ⭐ Customer Ratings | 평균 고객 평점 (있을 경우) |
| 💬 Customer Reviews | 고객 리뷰 요약 또는 발췌 |
🤔 UNIQLO 웹 스크래퍼를 사용해야 하는 이유
UNIQLO 데이터를 추출하면 다양한 분야에서 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:
- 이커머스 팀: 상품 카탈로그 구축/업데이트, 경쟁사 가격 모니터링, 재고 변화 추적
- 영업 및 마케팅 담당자: 상품 트렌드 분석, 인기 상품 파악, 실시간 데이터로 캠페인 최적화
- 시장 조사 전문가: 대규모 데이터 수집을 통한 트렌드, 가격, 소비자 행동 분석
- 개발자 및 데이터 분석가: 대시보드, 분석, 타 도구와의 연동을 위한 데이터 자동 수집
Thunderbit의 AI 기반 자동화로 반복 작업 시간을 대폭 줄이고, 오류 없이 전략과 인사이트에 집중할 수 있습니다.
🧩 UNIQLO 크롬 확장 프로그램 사용법
- Thunderbit 크롬 확장 프로그램 설치: 을 설치하고 회원가입을 완료하세요.
- UNIQLO 상품 목록 또는 상세 페이지로 이동: 원하는 또는 로 이동하세요.
- AI 기반 스크래퍼 실행: AI 컬럼 추천을 클릭해 컬럼명을 자동 생성하거나, 필요에 따라 직접 컬럼을 추가/수정하세요.
자세한 단계별 안내는 과 에서 확인할 수 있습니다.
💵 UNIQLO 웹 스크래퍼 요금 안내
Thunderbit는 크레딧 기반 요금제를 사용합니다: 1 크레딧 = 1개 결과 행. AI 기반 UNIQLO 웹 스크래퍼는 무료로 체험할 수 있으며, 무료 플랜에서는 월 6페이지까지 스크래핑이 가능합니다. 무료 체험을 시작하면 10페이지까지 무료로 이용할 수 있습니다. 이후에는 월간/연간 플랜 중에서 선택할 수 있습니다:
| Tier | Monthly Price | Yearly Price | Yearly Total Cost | Credits/Month | Credits/Year |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | Free | Free | Free | 6 pages | N/A |
| Starter | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| Pro 1 | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| Pro 2 | $75 | $33.8 | $406 | 6,000 | 60,000 |
| Pro 3 | $125 | $68.4 | $821 | 10,000 | 120,000 |
| Pro 4 | $249 | $137.5 | $1,650 | 20,000 | 240,000 |
- 1 크레딧은 1개 결과 행입니다. 예를 들어, 100개 상품을 추출하면 100크레딧이 소모됩니다.
- AI 컬럼 추천 기능은 추가 비용 없이 제공됩니다.
- 연간 플랜은 장기 이용자에게 더 큰 할인 혜택을 제공합니다.
자세한 요금은 에서 확인하세요.
❓ 자주 묻는 질문(FAQ)
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AI 기반 UNIQLO 웹 스크래퍼란 무엇인가요?
AI 기반 UNIQLO 웹 스크래퍼는 인공지능을 활용해 UNIQLO 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출하는 도구입니다. 상품 목록, 가격, 상세 사양 등을 몇 번의 클릭만으로 빠르고 정확하게 수집할 수 있습니다.
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Thunderbit란 무엇인가요?
Thunderbit는 AI 웹 스크래핑 플랫폼이자 크롬 확장 프로그램으로, 누구나 손쉽게 웹사이트에서 데이터를 자동 추출할 수 있도록 도와줍니다. 비즈니스, 마케팅, 리서치 등 다양한 분야에서 빠르고 효율적으로 웹 데이터를 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 를 참고하세요.
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UNIQLO 웹 스크래퍼는 어떻게 시작하나요?
을 설치하고 회원가입을 완료한 뒤, 원하는 UNIQLO 페이지로 이동하세요. AI 컬럼 추천 기능으로 추출할 컬럼을 설정한 후, 스크랩 버튼을 눌러 결과를 다운로드하면 됩니다.
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UNIQLO에서 어떤 데이터를 추출할 수 있나요?
상품명, 가격, 카테고리, 상품 코드, 이미지, 선택 가능한 사이즈/색상, 소재, 고객 평점, 리뷰 등 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. AI 컬럼 추천 기능이 필요한 필드를 자동으로 제안해줍니다.
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UNIQLO 웹 스크래퍼는 무료인가요?
네, 월 6페이지까지 무료로 스크래핑할 수 있습니다. 무료 체험을 시작하면 10페이지까지 추가로 무료 이용이 가능합니다. 더 많은 데이터가 필요하다면 합리적인 월간/연간 요금제를 선택할 수 있습니다.
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크레딧이란 무엇이며 어떻게 사용되나요?
크레딧은 추출된 데이터의 결과 행 1개를 의미합니다. 예를 들어, 상품 목록 페이지에서 50개 상품을 추출하면 50크레딧이 소모됩니다. 모든 유료 플랜에 크레딧이 포함되어 있으며, 필요에 따라 상위 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.
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추출할 컬럼을 직접 설정할 수 있나요?
물론입니다. AI 컬럼 추천 기능이 페이지에 맞는 최적의 컬럼을 제안하지만, 사용자가 원하는 대로 컬럼을 추가하거나 수정할 수 있습니다.
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UNIQLO 데이터를 스크래핑하는 것이 합법인가요?
공개된 데이터를 개인 또는 비즈니스 분석 목적으로 수집하는 것은 일반적으로 허용되지만, 반드시 UNIQLO의 이용약관과 관련 법규를 확인하고 준수해야 합니다. Thunderbit는 책임감 있는 데이터 수집을 지원합니다.
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웹 스크래핑 및 Thunderbit 기능에 대해 더 알고 싶다면?
에서 , , 등 다양한 가이드를 확인할 수 있습니다.
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