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Wise Company: 폰툰 리노베이션을 위한 2D 데크 디자이너
The Wise Company, Inc·
Wise Company, Inc는 미국에서 가장 큰 쾌락용 보트 시팅 및 인테리어 제조업체 중 하나입니다. 그들은 폰툰 개조 프로젝트의 주문 경험을 단순화할 수 있는 제품 컨피규레이터를 구축하기로 결정했습니다.
이 사이트의 대부분의 프로젝트와 달리, 여기서 올바른 답변은 3D가 아니었습니다. 폰툰 데크 레이아웃은 평면도 문제이며, 이 도구는 유통업체가 보유한 모든 브라우저나 태블릿에서 실행되어야 했습니다.
고객이 필요로 한 사항
유연한 2D 컨피규레이터
Shopify와 통합할 수 있는 유연한 온라인 2D 제품 컨피규레이터 소프트웨어를 찾고 있었습니다.
두 가지 버전의 앱
견적 요청을 통한 리드 생성을 위한 무료 버전과 Shopify와 통합된 가격 버전으로 주문을 완료할 수 있습니다.
유통업체에 배포 가능
회사는 유통업체에 컨피규레이터를 배포하여 주문을 완료하거나 리드를 수집할 수 있는 방법이 필요했습니다.
광범위한 기기 지원
컨피규레이터가 대부분의 인터넷 브라우저, Android 태블릿 및 iPad에서 로드되어야 한다는 필수 요구사항이 있었습니다.
솔루션
구현은 Simplio3D의 SEL 플랫폼을 사용했으며, 여기에는 JavaScript 기반 캔버스로 개발된 사전 구축된 2D 시각화 모듈이 포함되어 있습니다. 이는 대부분의 인터넷 브라우저가 렌더링 및 해당 기능을 로드하는 데 어려움이 없도록 특별히 선택되었습니다.
2D 모듈은 일반 브라우저와 터치스크린 장치 모두에서 드래그 앤 드롭, 스냅핑 및 뷰포트 편집(회전 및 삭제 포함)을 지원합니다.
마찬가지로 중요한 부분은 백엔드 관리자로, 회사와 유통업체가 제품 카탈로그를 관리합니다. 관리자 사용자는 유통업체 속성을 기반으로 고유한 컨피규레이터 버전을 공유하기 위해 iframe 코드를 생성할 수 있습니다.
데크 디자이너 작동 방식
데크 배치
좌석과 구성 요소는 드래그 앤 드롭으로 폰툰 평면도에 배치되며, 스냅 기능으로 레이아웃이 정렬된 상태로 유지됩니다.
뷰포트에서 편집
항목은 데스크톱 브라우저에서 또는 태블릿에서 터치로 뷰포트에서 직접 회전하거나 삭제할 수 있습니다.
버전 선택
무가격 버전은 리드 생성을 위한 견적 요청을 수집하고, 가격 버전은 Shopify과 통합되어 주문을 완료합니다.
딜러에게 배포
관리자는 유통업체 속성을 기반으로 고유한 컨피규레이터 버전에 대한 iframe 코드를 생성하므로 각 딜러가 적절한 빌드를 받습니다.
컨피규레이터
결과
더 빠른 판매 프로세스
회사는 온라인 및 배포자 관점 모두에서 판매 프로세스를 크게 개선했습니다.
수동 CAD 드래프팅 불필요
몇 번의 클릭만으로 제안서를 작성할 수 있으며, 각 제안마다 CAD 도면을 수동으로 작성하는 비용을 절감할 수 있습니다.
추적 가능한 리드
회사는 고객 리드를 추적하고, 설계 상담 시간을 단축하며, 전환율을 개선할 수 있습니다.
새로운 마케팅 채널
Deck Designer는 브랜드 인지도에 기여하고 제품 홍보를 위한 새로운 마케팅 채널과 아이디어를 창출합니다.
고객의 말로
그들은 자신들이 익숙한 산업 외부의 입장에서 우리의 필요를 잘 이해했습니다. 우리가 미국 제조업체이고 그들이 유럽 개발사라는 점에도 불구하고 의사소통에 전혀 문제가 없었습니다.
Matt Wood전자상거래 프로젝트 관리자 · Wise Company
오늘날 이와 같은 프로젝트가 추가할 수 있는 것
위의 설명은 당시 실제로 구현된 내용을 반영합니다. 지금 동일한 프로젝트를 시작하는 팀은 다음 옵션도 사용할 수 있습니다:
- AI로 시작점을 구축합니다. Simplio3D는 제품 설명에서 작동하는 컨피규레이터를 생성할 수 있으며, 해당 AI 어시스턴트는 기존 프로젝트를 옵션 범위 및 조건부 로직의 격차에 대해 감사할 수 있습니다.
- MCP를 통해 AI 에이전트를 연결합니다. MCP 서버를 사용하면 Claude와 같은 어시스턴트가 범위가 지정된 토큰으로 연결하고 실제 프로젝트를 검사할 수 있습니다. 모델을 내부 검사하거나, 조건부 로직을 평가하거나, 가격을 계산할 수 있습니다. 이는 변경 사항을 적용하기 전에 제안하는 제어된 쓰기 모델 하에서 수행됩니다.
둘 다 원래 구현의 일부가 아니었습니다.
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