퍼포먼스 마케팅 데이터 인프라 구축

임직원 500명 규모의 대한민국 1위 성인 교육 플랫폼에서, 구글로부터 '전 세계 2위 구글 시트 사용 기업'이라는 공식 연락을 받을 정도로 회사의 모든 핵심 데이터가 구글 시트에만 보존되고 있었습니다. 수십 개의 시트에 시트당 수십 개의 탭이 있었고, 시트 간 IMPORTRANGE 수식 체이닝으로 극도로 느리고 수시로 터졌습니다. 셀 추가가 불가능한 용량 한계에 도달한 시트도 있었고, 시트가 날아가면 전사 데이터가 함께 소실되는 리스크를 안고 있었습니다. 강의당 SKU가 3~8개씩 파생되는 복잡한 과세·가격 체계를 매번 수동 복붙으로 관리했고, 담당자마다 보는 시트가 달라 Single Source of Truth가 존재하지 않았습니다. 대표가 자료를 요청하면 마케터가 매번 숫자를 뽑아 새 대시보드를 만들어 전달하는 방식으로 운영되고 있었습니다. 2년간 10여명이 시도했지만 전원 실패했고, 담당자 전원이 퇴사하거나 부서를 이동했습니다. 현업 마케팅 팀은 수년간의 수동 업무에 매몰되어 변화에 대한 저항이 강했고, AI 도입에 대한 불신도 높은 상황이었습니다.

이전 시도들의 실패 원인은 기술력이 아니었습니다. 구글 시트 위에서 해결하려 한 것, 그리고 현업의 실제 업무를 이해하지 않은 채 기술적으로만 접근한 것이 문제였습니다. 엔지니어 리소스가 제품 개발에 묶여 투입이 불가한 상황에서, PM인 제가 Claude Code로 직접 설계·구축했습니다. AI에 회의적이던 마케팅 팀과 밀착하여 실제 업무 플로우를 이해한 위에서 설계했습니다. 0. 데이터 전처리 — 수십 개 시트에 IMPORTRANGE와 무거운 수식으로 분산 처리되던 데이터를, Python으로 전처리·정규화하여 기계가 읽을 수 있는 형태로 변환하는 작업이 별도의 큰 산이었습니다 1. 인프라 재구축 — 담당자만 해독 가능하던 구글 시트 구조를 BigQuery 기반으로 재설계하여, 누구나 즉시 조회할 수 있는 Single Source of Truth를 구축했습니다 2. SKU 체계 자동화 — 강의당 3~8개씩 파생되는 SKU·가격·세금 분류를 SQL 기반으로 자동 매핑하여, 매출·광고비·ROI를 일/주/월 단위로 즉시 조회할 수 있도록 구성했습니다 3. 운영 자동화 — AppScript로 데일리 리포트 푸시를 자동화하여 매일 아침 수동 복붙 작업의 대부분을 제거했습니다 4. 인사이트 체계 — 카테고리별 순위, 시즌별 패턴, 런칭 요일별 퍼포먼스 등 기존에는 불가능했던 크로스 분석 환경을 구축했습니다

담당자 전원 퇴사한 2년간의 난제 → 2주 만에 해결 • 수동 복붙 2시간/일 → 80% 자동화 (최소 월 80시간 절감) • 담당자별 제각각 시트 → 셀프서브 통합 대시보드 (누구나 즉시 조회) • 대표 요청 시 매번 수동 제작 → 실시간 데이터 기반 의사결정 체계 • 런칭 요일 최적화 + 고ROI 강의 재런칭 → 월 1,000~2,000만 원 추가 매출 • 구글 시트 소실 = 전사 데이터 유실 → 안정적 데이터 보존 인프라 확보

이전 시도와 무엇이 달랐는가? 첫째, 이전 시도들이 구글 시트 안에서 해결하려다 실패한 패턴을 파악하고 아키텍처 자체를 전환하는 결정을 내렸습니다. 둘째, 엔지니어 없이 PM이 AI(Claude Code)로 직접 구축하는 접근을 선택했습니다. 셋째, 기술적 해결에 그치지 않고 변화에 저항적이던 현업 팀과 밀착하여 실제로 쓰이는 시스템을 만들었습니다. 이 프로젝트는 'PM이 코드를 작성하지 않지만 AI로 기술적 문제를 직접 해결할 수 있다'는 가능성을 입증한 사례입니다.