마비스코리아

공식 제품이 보이지 않고, 낮은 가격의 위조상품이 브랜드의 기준이 되다

과거 대형 유통 채널에 공급된 기획 재고가 온라인 리셀 시장으로 흘러나오면서 수많은 비공식 판매처가 생겼습니다. 검색 결과에서는 공식 상품보다 리셀러 상품이 먼저 보였고, 비공식 가격은 기업 구매와 프로모션 협의에서도 비교 기준으로 사용됐습니다.

여기에 위조상품까지 확산되면서 문제는 더 복잡해졌습니다. 정품과 가품을 구분하지 못한 낮은 가격이 쿠팡 공식 판매가에 영향을 주고, 일부 고객은 온라인 채널 자체를 신뢰하지 않게 됐습니다. 제품의 진위와 유통기한, 품질에 대한 문의와 불만은 공식 유통사인 마비스코리아가 감당해야 했습니다.
당시 담당자는 하루 3–4시간을 플랫폼별 신고서 작성과 증빙 준비에 사용했습니다. 구매 내역과 운송장, 위임장을 준비하고 여러 기관과 반복적으로 소통하는 동안 프로모션과 브랜드 성장을 위한 본래 업무는 뒤로 밀릴 수밖에 없었습니다.

마크AI로 탐지부터 제재까지, 브랜드 인텔리전스로 데이터에서 실행까지

마비스코리아가 필요로 한 것은 단순히 리스팅을 찾아내는 도구가 아니었습니다. 여러 마켓플레이스의 비공식 셀러와 위조상품을 지속적으로 탐지하고, 가격 변화를 확인하며, 발견된 문제를 실제 대응으로 연결하는 운영체제 였습니다.

마크AI는 상품 이미지와 판매 정보를 기반으로 문제 리스팅을 탐지하고, 담당자가 관련성을 검토해 제재를 실행할 수 있도록 워크플로우를 연결했습니다. 한 달 데모에서 200개가 넘는 문제 리스팅이 발견되면서 마비스코리아는 추가 인력을 채용하는 대신 AI 기반 관리 체계를 도입하기로 결정했습니다.

마크AI 브랜드 인텔리전스 에이전트로 여기서 한 단계 더 나아갔습니다. 담당자는 남아 있는 블랙 셀러의 이메일·연락처·사업장 정보를 분석해 공통점을 찾고, 주말에 등장했다 사라지는 중국발 판매자의 반복 패턴을 확인했습니다. 이를 보고서로 정리해 쿠팡 담당자와 공유하면서 막연했던 문제를 플랫폼이 함께 검토할 수 있는 데이터로 전환했습니다.

반복 신고에서 벗어나, 가격과 유통을 관리하는 팀으로 성장

도입 초기 담당자는 마크AI가 탐지한 결과를 꼼꼼히 검토하며 문제 리스팅을 정리했습니다. 이후 새로 처리할 리스팅이 거의 없을 정도로 시장이 안정되면서 업무는 반복 신고에서 가격·RRP·신규 리스팅을 확인하는 상시 모니터링 중심으로 바뀌었습니다.

네이버 검색 결과에서도 공식 상품 중심의 변화가 눈에 띄었고, 브랜드 인텔리전스를 활용해 여러 채널의 일별 가격을 비교하면서 자사의 가격 정책이 유지되는지 확인할 수 있게 됐습니다. 고객 문의가 완전히 사라진 것은 아니지만 이제 마비스코리아는 제품 진위와 유통 문제를 설명할 데이터와 대응 근거를 갖고 있습니다.

무엇보다 담당자는 반복적인 신고와 전화 대응에서 벗어나 프로모션, 팝업, 고객 경험을 설계하는 본래 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐습니다.