01
문제 정의
사람이 기억해서 확인해야 하는 업무가 너무 많았습니다. 확인이 늦으면 광고비가 새고, 확인에 시간을 쓰면 판단할 시간이 없었습니다.
AI · 리포트 자동화 · 사내 시스템 · AX
확인하는 시간을 판단하는 시간으로 바꿨습니다
재고·소진·랜딩·리포트·정산을 정해진 주기로 확인하는 시스템 6종을 직접 만들어 운영하고 있습니다. 담당자가 바로 이어받을 수 있도록 실행 스크립트와 운영 문서도 함께 정리했습니다.
- 나의 역할
- 기획 · 구축 · 운영 단독
- 기여도
- 100%
- 기간
- 2025.11 – 현재
- 채널
- Python · Google Apps Script · 매체 API · GA4 · SQL · Claude · GPT · Gemini
02
분석 근거
자동화에서 가장 위험한 실패는 멈추는 것이 아니라 잘못된 데이터로 계속 도는 것이었습니다. 재고 수집이 절반 실패한 상태로 판정을 진행하면 정상 판매 상품이 대량으로 꺼집니다. 그래서 판정의 방향을 뒤집었습니다 — 데이터가 좋다는 증거가 없으면 중단합니다.
03
전략
실행 속도보다 안전장치를 먼저 설계했습니다. 기준 파일 부재, 표본 0건, 재고 미상 비율 초과, 수집 실패율 초과 중 하나라도 걸리면 광고를 건드리지 않고 사람을 호출하는 fail-closed 구조입니다.
04
실행
- 1
재고 연동 쇼핑검색 자동 운영 — 임계값 기반 OFF·재라이브, 2시간 주기, 회당 최대 900개
- 2
리포트 자동화 엔진 — RAW 3종 붙여넣기로 대시보드·캠페인 리포트·QC 자동 생성, 매체 별칭 38종·오디언스 82그룹 자동 매핑
- 3
무인 모니터링 3종 — 데드랜딩 점검(매일 2회), 소진 흐름(3시간 주기), GA4 데일리 코멘트(6개 매체)
- 4
광고비 정산 자동화 — 법인카드 증빙을 전자결재에 자동 등록, 월 최대 84건 전량 처리(2026.05)
- 5
Auto Report 플랫폼 — 12개 KPI 시맨틱 레이어로 표준화해 월간 PDF 자동 발송 (Python · PostgreSQL · Docker)
- 6
업무 지식봇 2종 — 업무 기록 854개 파일을 검색해 근거 파일과 함께 답하는 사내 챗봇
결과
반복 확인·보고·정산 업무를 시스템으로 이전
120분
5분
재고 확인 시간 · 일 평균 −96%
리포트 수기 작성
필요→제거
정산 처리
월 최대 84건 전량
2026.05 기준 · 5개 브랜드
리포트 수식 오류
0건
전수 QA
역할 · 배운 것
무엇을 직접 설계했는가
나의 역할
6종 전부 기획부터 구축·운영까지 단독으로 수행했습니다. 사내 AI 전환(AX) 프로젝트에도 참여하고 있습니다.
배운 것
자동화는 사람을 대체하는 게 아니라 사람이 판단할 시간을 만드는 일이었습니다. 그래서 ‘이상하면 멈추고 부르는’ 설계가 속도보다 중요했습니다.