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Get Started Free →[책임 경계] 상품별 마진·엔드 ROAS(본전 ROAS)·손익분기 광고비 자동 계산 전담. 부가세·플랫폼 수수료·쿠폰·할인 모두 반영한 정확한 마진 산출. 페어 스킬 moai-commerce:marketplace-coupang-ads(쿠팡 광고 운영 의사결정)와 명확히 구분 — 본 스킬은 마진·ROAS 계산 전담, 페어는 캠페인 분류·의사결정. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: "마진 계산해줘", "엔드 ROAS 계산", "본전 ROAS 알려줘", "광고비 손익분기", "이 가격 팔아도 본전인가", "쿠팡 수수료 반영 마진", "스마트스토어 수수료 빼고", "역마진 체크", "최소 광고수익률", "마진율 자동 계산기". 자연어 한 줄 입력으로 엑셀 없이 즉시 계산. 모든 채널 수수료 자동 반영(스마트스토어 5.94% / 쿠팡 10-12% / 카페24 2-3% / 아임웹 0-2.5%). ai-slop-reviewer 체이닝 제외 (수치·표 데이터 스킬).
.claude/skills/modu-ai-commerce-margin-calculator/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 68% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 103% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 103% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 101% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 131% | 0% |
이커머스 셀러가 상품별 마진·엔드 ROAS(본전 ROAS)·손익분기 광고비를 자연어 한 줄 입력으로 자동 계산하는 스킬. 표준 이커머스 마진·ROAS 회계 공식(판매가·수수료·원가·배송비·부가세 차감)을 기반으로 자체 구현했으며, AI 챗봇 통합으로 엑셀 업로드 없이 바로 답을 받습니다.
책임 한 줄: 상품 원가·판매가·수수료 입력 → 마진·엔드 ROAS·손익분기 광고비 자동 산출.
마진, 마진율, 엔드 ROAS, 본전 ROAS, 최소 ROAS, 손익분기, 역마진, 수수료 반영, 부가세 반영, 광고비 한도, 본전 광고비, 마진 계산, 마진 계산기, 광고 효율, ROAS 목표
| 항목 | 필수 | 예시 | |------|------|------| | 판매가 | 필수 | 19,800원 | | 원가 | 필수 | 6,000원 | | 배송비 | 필수 | 3,000원 (셀러 부담 또는 0원) | | 채널 | 필수 | 스마트스토어 / 쿠팡 / 카페24 / 아임웹 | | 수수료율 | 자동 | 채널별 자동 적용 (수동 입력 가능) | | 부가세 | 자동 | 10% (영세사업자 / 면세사업자 다르게 적용) | | 쿠폰·할인 | 선택 | 5% / 10% / 1+1 | | 결제 수수료 | 선택 | 토스·카카오페이 0.5-1.5% |
json{ "product": "무선이어폰 X200", "input": { "selling_price": 19800, "cost": 6000, "shipping": 3000, "channel": "쿠팡", "fee_rate": 0.107, "vat_rate": 0.10, "coupon_discount": 0 }, "breakdown": { "vat_excluded_price": 18000, "platform_fee": 1926, "net_revenue": 16074, "total_cost": 9000, "gross_margin": 7074, "gross_margin_rate": "35.7%" }, "roas": { "max_ad_budget": 7074, "end_roas": "280%", "end_roas_pct": 2.8, "explanation": "광고비 7,074원으로 19,800원 매출 = 280% 본전 ROAS. 이 이상 ROAS 나와야 적자 안 남" }, "recommendations": { "target_roas_min": "300%", "target_roas_recommended": "400%", "coupon_strategy": "쿠팡 자동 쿠폰 ON (본인 부담 0원, 쿠팡 100% 부담)", "warning": "쿠팡 화면 ROAS는 부가세 빠진 금액 — 실제 ROAS는 10% 더 낮음" } }
| 채널 | 수수료율 (판매가의) | 비고 | |------|---------------------|------| | 스마트스토어 (네이버) | 5.94% (네이버페이 + 입금 수수료) | 결제 수단별 추가 | | 쿠팡 일반 | 10.6% (카테고리별 8-13%) | 로켓배송 = 셀러 비용 차이 | | 쿠팡 로켓배송 | 5-10% + 입출고비 + 보관비 | 매입가 기준 | | 카페24 (D2C) | 2-3% (카페24 결제 수수료) | 자사몰 도메인 비용 별도 | | 아임웹 | 0-2.5% | 결제 수단별 차이 | | 11번가 | 8-13% | 카테고리별 | | G마켓·옥션 | 8-13% | 카테고리별 | | 와디즈 (펀딩) | 8.5% + 결제 수수료 | 펀딩 성공 시 |
엔드 ROAS는 적자가 나지 않는 최소 광고수익률입니다. 본 스킬이 엔드 ROAS 공식의 SSOT이며, 전체 공식·단계별 계산·쿠팡 보정·채널별 수수료율은 references/end-roas.md에 정리되어 있습니다.
엔드 ROAS = (판매가 ÷ 마진) × 100 (부가세 포함 판매가 기준)
마진 = 부가세 빠진 판매가 × (1 - 수수료율) - 원가 - 배송비 - 쿠폰예시(쿠팡 무선이어폰 19,800원 / 원가 6,000 / 배송 3,000 / 수수료 10.7%): 마진 7,074원 → 엔드 ROAS ≈ 280%. 단계별 풀이는 references/end-roas.md 참조.
[Step 1] 자연어 한 줄 입력 또는 JSON 입력 슬롯 채우기
↓ 채널 자동 인식 (스마트스토어/쿠팡/카페24/아임웹/11번가/G마켓/와디즈)
[Step 2] 부가세·플랫폼 수수료·결제 수수료·쿠폰 자동 차감
↓ 실제 입금 매출 산출
[Step 3] 마진 = 실제 입금 매출 - 원가 - 배송비
↓
[Step 4] 엔드 ROAS = (판매가 ÷ 마진) × 100 산출
↓ 권장 목표 ROAS = 엔드 ROAS × 1.3~1.5
[Step 5] 권장 ROAS·쿠폰 전략·쿠팡 부가세 보정 경고 출력
↓ (선택) commerce-marketplace-coupang-ads 로 체이닝"무선이어폰 19,800원, 원가 6,000원, 배송 3,000원, 쿠팡으로 팔 때 엔드 ROAS 알려줘"
→ 엔드 ROAS: 280%, 마진: 7,074원, 권장 목표 ROAS: 400%
"비건 스킨케어 12,900원, 원가 4,000원, 배송 0원, 스마트스토어, 5% 쿠폰 적용"
→ 엔드 ROAS 계산 + 쿠폰 비용 반영
"카페24 자사몰 + 토스페이 결제 수수료 1%까지 정확히 마진 알려줘"
→ 결제 수수료 추가 반영 후 정확한 마진[입력 단계] commerce-product-naming (상품명 + 가격 후보)
↓
commerce-margin-calculator (본 스킬, 마진·엔드 ROAS 산출)
↓ 광고 운영 단계에서
commerce-marketplace-coupang-ads (목표 ROAS·캠페인 분류·자동규칙)
↓ 매출 전략 통합 시
commerce-integrated-strategy (1장 전략 + 자동화 통합)| 페어 스킬 | 차이 | |----------|------| | moai-seller:commerce-marketplace-coupang-ads | 쿠팡 광고 캠페인 분류·의사결정 (본 스킬: 마진·ROAS 계산만) | | commerce-integrated-strategy | 채널 믹스·가격·프로모션 통합 전략 (본 스킬: 단일 상품 마진) | | commerce-product-naming | 상품명 검증 (본 스킬: 가격 검증) |
| 항목 | 전통적 엑셀 계산기 | commerce-margin-calculator (본 스킬) | |------|---------------------|--------------------------------------| | 입력 방식 | 엑셀 업로드 | 자연어 한 줄 또는 JSON | | AI 통합 | ❌ | ✅ AI 챗봇으로 즉답 | | 결제 수수료 | 미반영 | ✅ 토스·카카오페이 등 | | 채널 자동 인식 | 수동 입력 | 자연어 자동 인식 | | 광고 운영 연계 | 별도 | moai-seller:commerce-marketplace-coupang-ads와 자동 체인 |
> 참고: 표준 이커머스 마진 회계 공식(판매가·수수료·원가·배송비·부가세 차감)을 따르므로, 동일 입력값에 대해 일반 마진계산기와 산출물이 일치합니다.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-07 | pass→pass | 14,907 | 10,889 | -27% | 1 | 1 | 0% | 3,054 | 4,467 | +46% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 15,842 | 13,335 | -16% | 1 | 1 | 0% | 2,951 | 4,962 | +68% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 13,138 | 14,006 | +7% | 1 | 1 | 0% | 2,475 | 5,019 | +103% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 12,142 | 11,817 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,316 | 4,709 | +103% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 17,196 | 16,171 | -6% | 1 | 1 | 0% | 2,747 | 4,687 | +71% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 23,842 | 24,699 | +4% | 1 | 1 | 0% | 3,721 | 6,203 | +67% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 11,938 | 13,009 | +9% | 1 | 1 | 0% | 2,031 | 4,501 | +122% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 8,190 | 3,143 | -62% | 1 | 1 | 0% | 1,412 | 2,842 | +101% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 9,667 | 7,795 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,627 | 3,752 | +131% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 12,411 | 12,562 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,402 | 4,673 | +95% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 5,076 | 8,969 | +77% | 1 | 1 | 0% | 1,091 | 4,109 | +277% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 11,884 | 6,639 | -44% | 1 | 1 | 0% | 2,445 | 3,617 | +48% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 11,088 | 7,273 | -34% | 1 | 1 | 0% | 2,103 | 3,417 | +62% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 5,415 | 5,930 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,093 | 3,389 | +210% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 5,015 | 3,558 | -29% | 1 | 1 | 0% | 1,014 | 2,932 | +189% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 11,144 | 10,349 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,238 | 4,588 | +105% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 16,315 | 10,777 | -34% | 1 | 1 | 0% | 3,204 | 4,476 | +40% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 10,443 | 12,986 | +24% | 1 | 1 | 0% | 2,167 | 5,251 | +142% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 11,107 | 8,376 | -25% | 1 | 1 | 0% | 2,403 | 3,964 | +65% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 7,025 | 6,830 | -3% | 1 | 1 | 0% | 1,370 | 3,755 | +174% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 7,323 | 15,218 | +108% | 1 | 1 | 0% | 1,604 | 5,393 | +236% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 10,094 | 8,659 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,069 | 4,371 | +111% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +36 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.