01
문제 정의
ROAS는 좋아 보였지만 그 뒤에서 품절 상품이 광고비를 태우고 있었습니다. 재고·소진·소재 상태를 수기로 확인하는 데 하루 약 2시간이 들었고, 확인이 늦으면 품절 상품이 그대로 노출됐습니다.
뉴발란스 · 스포츠 · 패션
월 10억 규모 운영을 자동화 위에 올렸습니다
10개 채널과 시즌마다 바뀌는 수백 개 SKU를 통합 운영하면서, 그 운영을 지탱하는 자동화 시스템을 직접 설계·구축했습니다.
- 나의 역할
- 통합 매체 운영 · 자동화 기획/구축
- 기여도
- 40%운영 40% · 자동화 설계는 단독
- 기간
- 2025.11 – 현재
- 채널
- 네이버 SA·BSA·GFA·쇼핑 · 구글 · 메타 · 카카오 · 크리테오 · RTB하우스 · 페이코
02
분석 근거
판단하기 전에 데이터부터 의심했습니다. 리포트와 재산출 수치 사이의 17.6% 격차를 분해해, 그중 98.5%가 수집 지연이 아니라 매칭 범위 차이임을 규명했습니다. 여기서 “D·D−1은 잠정치, D−2에 확정”이라는 리포팅 기준이 나왔습니다.
03
전략
매체 ROAS만으로는 예산을 판단할 수 없다고 봤습니다. 재고 상태·검색 수요·매체 역할을 같은 화면에서 봐야 안전한 예산 이동이 가능했습니다. 매체 성격별 판단 기준을 룰북으로 성문화했습니다 — 예를 들어 “브랜드검색은 ROAS가 높다는 이유로 증액을 제안하지 않는다”.
04
실행
- 1
재고 데이터 2시간 주기 수집 → 임계값 기반 자동 판정 → 매체 API 실행(회당 최대 900개) → 시트 기록·사후 QA → 조치 필요 시에만 알림
- 2
데일리·위클리 리포트를 RAW 붙여넣기만으로 대시보드·QC까지 자동 생성
- 3
데드랜딩·소진 흐름 무인 모니터링, LG CNS MOP 기반 쇼핑검색 입찰 최적화 병행
- 4
안전장치 우선 설계 — 재고 데이터 이상 시 자동 조치를 멈추고 사람을 호출
결과
10개 채널 통합 운영과 재고 연동 자동화 구축
120분
5분
재고 확인 시간 · 일 평균 · 자동화 도입 전후
리포트 수기 작성
필요→제거
대시보드·QC 자동 생성
데이터 격차 규명
17.6% → 원인 98.5% 특정
매칭 범위 차이로 확인
증빙
실제 운영 산출물입니다
보고서와 운영 화면 원본만 넣었습니다. 없는 기록을 만들어 넣지 않았습니다.
역할 · 배운 것
무엇을 직접 설계했는가
나의 역할
10개 채널 통합 운영은 팀 체제로, 재고 자동화·리포트 엔진·모니터링 시스템은 기획부터 구축·운영까지 단독으로 수행했습니다. 모든 시스템은 인수인계 패키지로 문서화되어 있습니다.
배운 것
자동화의 핵심은 실행이 아니라 안전장치였습니다. ‘잘 돌아가는 자동화’보다 ‘이상하면 스스로 멈추는 자동화’가 운영을 지킵니다.
출처
숫자의 근거
자동화 운영 로그, 매체 API 수집 데이터, 운영 시간 산정 기준. 브랜드 절대 매출은 비공개이며 비율·시간 지표만 사용했습니다. 이 운영 방식은 LG CNS MOP 공식 도입 성공 사례로 소개됐습니다.