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운영 관리 및 자동화

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운영 관리

운영 관리는 단순히 재고와 물류를 관리하는 것을 넘어, 제품 생산부터 배송, 고객 서비스까지의 전반적인 프로세스를 체계적으로 운영하고 최적화하는 것을 포함합니다. 효율적인 재고 관리, 자동화를 통한 운영 효율성 증대, 고객 경험을 개선하는 CS 프로세스까지 다양한 업무를 통해 사업 전반의 성과를 극대화하는 것이 목표였습니다.

구체적으로는 데이터를 정리하고 인프라를 개선하고 업무를 자동화합니다.

해당 파트에서는 아래 3가지의 항목으로 요약 설명하겠습니다.

•

재고 및 물류 관리: 제품 생산, 재고, 배송 등 전반적인 물류 관리.

•

고객 서비스 개선: CS 팀과 협력하여 고객 경험을 개선하고 각종 문제를 해결.

•

자동화 개발: 사내 반복 업무를 자동화하여 각종 업무를 효율적으로 개선.

a. 재고 및 물류 관리

과거에는 CS팀 직원이 출고 수량과 잔여 수량을

혼자서 엑셀로 형식 없이 관리했었습니다.

이로 인해:

의사소통의 추산화

•

데이터를 추산으로 소통하는 경우가 많아 실수와 오류가 빈번했습니다.

재고 일정의 불확실성

•

특히, 중국에서 한국으로 재고가 넘어올 때, 일정 불확실성과 변수로 인해 혼란이 잦았습니다.

의도하지 않은 예약 판매와 재고 관리 어려움

•

재고 부족으로 예약 판매가 잦았고, 일관되지 않은 판매량 때문에 CS팀 직원이 추가 주문량 계산과 재고 관리에 어려움이 있었습니다.

저는 이 문제를 해결하기 위해

다음과 같은 조치를 취했습니다:

•

데이터 시각화

◦

출고 수량과 잔여 수량 추이를 직관적으로 확인할 수 있는 시스템을 도입.

•

주간 및 월간 통계화

◦

주간, 월간 통계 데이터를 자동으로 산출하여 보다 체계적인 재고 관리가 가능하도록 개선.

•

입출고 관리 최적화

◦

제품별 Loss와 입출고 수량을 효율적으로 관리할 수 있는 환경과 프로세스를 정립.

이 시스템은 실수를 줄이고,

재고 관리와 판매량 예측의 정확성을

크게 향상시킨 사례였습니다.

특히, 의사소통의 투명성을 확보해서

재고 부족 문제를 선제적으로

대응할 수 있는 체계를 마련했습니다.

또한 브랜드별 소진 광고비를 모니터링하면서

급격한 재고 변동을 사전에 예측할 수 있도록 체계를 마련했습니다.

그리고 각 광고비 소진이 기존 히스토리에 비해

얼마나 많은 비용인지 직관적으로 인지할 수 있도록

스파크라인과 같은 시각적 요소를 활용해

데이터를 한눈에 파악할 수 있는 환경을 구성했습니다.

옵션이 많은 악세사리 브랜드의 경우,

사무실에서 저희가 직접 패키징을 하여

고객님께 발송하는 시스템이었습니다.

이로 인해:

재고 관리의 비효율성

•

재고 데이터를 체계적으로 관리하지 못했습니다.

감에 의존한 의사결정

•

추가 발주나 신상품 추가 시, 
데이터보다는 예상과 감에 의존할 수밖에 없었습니다.

그래서 이 문제를 해결하기 위해

•

카페24와 보관함 Key값 매칭

◦

사무실 내 보관함과 카페24의 Key값 및 재고량을 매칭해
재고의 위치와 수량을 효율적으로 관리했습니다.

•

불량 및 출고 체크 시스템

◦

불량 및 실제 출고 데이터를 하루 한 번만 체크하여
재고 추이와 잔여 재고를 실시간으로 파악할 수 있도록 했습니다.

이 시스템을 통해 정확한 재고 관리와

효율적인 발주 계획이 가능해졌고,

데이터 기반 의사결정으로 업무 효율성과

안전성이 크게 향상되었습니다.

현재는 카페24에서 Raw Data를 추출해

구글 시트에 붙여넣기만 하면 모든 작업이 완료됩니다.

이 데이터를 참조하는 각종 대시보드와 표는

동적으로 연동되도록 구성되어 있어,

언제나 실시간으로 데이터를 확인할 수 있습니다.

또한, 카페24에서 Raw Data 엑셀을 다운로드하고

구글 스프레드시트에 자동으로 반영하는 과정을

개발자와 협력하여 완전 자동화했습니다.

b. 고객 서비스 개선

CS팀의 업무가 점차 늘어나는 현상을 포착했습니다.

특히 유선 문의가 급증한 것을 체감했죠.

CS팀 직원은 사명감과 책임감으로

이를 묵묵히 처리해주셨지만,

문의 사유를 통계화해보니

심각한 품질 문제가 있음을 발견했습니다.

이는 단순히 CS팀의 업무 증가를 넘어서,

비즈니스 전반에 치명적인 영향을 미칠 수 있는 상황이었습니다.

아래와 같이 문제를 해결했습니다.

교환을 통한 신속한 대응

•

단순 변심과 100% 환불 정책으로 인해

3PL 창고에 쌓인 정상 제품 재고를 활용해

품질 문제로 접수된 문의를 교환 처리했습니다.

품질 문제의 원인 추적

•

문제가 되는 제품의 수입 시기를 역추적하여

해당 중국 업체와 원만한 협의를 진행했습니다.

이 조치를 통해

•

CS팀 업무 부담을 신속히 완화하고,

•

고객 신뢰를 회복하며,

•

비즈니스 리스크를 최소화했습니다.

또한 공급한 문제를 해결하여

동일한 문제가 반복되지 않도록 예방했습니다.

CS팀의 업무 생산성과 전문성은 결국,

고객 서비스의 질로 연결된다고 믿습니다.

이를 위해 CS팀의 루틴, 데이터,

히스토리를 체계적으로 관리할 수 있는

환경과 시스템을 구축했습니다.

단순히 고객 질문에 답변을 하는 응대에서 벗어나,

고객 중심 사고로 접근할 수 있도록 교육했죠.

훌륭한 고객 서비스를 위해

아래 4가지 역량을 중심으로 교육하였습니다.

1. 고객 중심 사고

2. 비언어적 표현 (목소리 톤, 속도, 억양)

3. 제품 지식

4. 데이터베이스 활용 능력

이러한 교육과 환경 조성은

CS팀의 전문성과 업무 효율성을 높였을 뿐만 아니라,

고객과의 더 깊은 신뢰와 만족을 구축하는 데 기여했습니다.

c. 자동화 개발

저희 조직에서는 개발자를 채용하지 않았습니다.

하지만 CS 직원 중 한 분이 코딩을 할 줄 알며,

개발자로서의 커리어를 꿈꾸고 있다는 점을 발견했습니다.

저는 이 직원을 적극적으로 이끌며,

사내 반복 업무를 자동화하고,

업무 효율성을 개선하며 품질을 혁신할 수 있는

8개의 크고 작은 개발 프로그램을 완성했습니다.

제가 이 과정을 리드하지 않았다면,

단 하나의 개발 프로그램도 완성되지 못하고

업무에 활용되기 어려웠을 것입니다.

그리고 해당 CS 직원은 단순히

CS 업무만 처리하며 바쁘게 지냈을 것입니다.

하지만 제 리더십과 통찰로,

이 직원은 잠재력을 발휘해 우리 조직에

실질적이고 혁신적인 기여를 하게 되었습니다.

다음은 이 과정에서 완성된

대표적인 자동화 개발 사례들입니다.

Raw data 자동 추출기: 필요한 항목과 날짜를 선택하면, 광고 채널과 판매 채널의 Raw data를 추출하여, 각 데이터가 필요한 위치(구글 시트)에 입력합니다.

여전히 많은 조직과 마케터들이

광고 채널과 판매 채널의

데이터와 통계를 들여다보는 데

엄청난 시간을 투자하고 있습니다.

물론, 대시보드 시각화 툴을 이용하면

프로페셔널한 대시보드를 구축할 수 있겠죠.

하지만 문제는 처음 사용하는 경우,

툴의 학습 곡선이 높아 활용 가치가 떨어지기 쉽고,

조직이나 팀이 툴을 적극적으로 사용하지 않으면

도입 효과가 제한적이라는 것입니다.

이런 상황에서, 저는 구글 계정만 있으면

언제 어디서나 접근 가능하고,

데이터를 가공하고 통제하기가 상대적으로 쉬운

구글 스프레드시트를 활용해 대시보드를 구축했습니다.

그러나 여기에서 또 다른 문제가 발생합니다.

Raw data를 추출하고 가공하며 분석하는 데

동료들이 너무 많은 시간을,

심지어 매일 쏟아야 했던 것입니다.

이 문제는 매출과 광고 데이터뿐만 아니라,

매일 방대하게 생성되는 모든 미가공 데이터에 해당됩니다.

그래서 각 광고 채널과 판매 채널의

필요한 Raw data를 다운로드하여,

해당 데이터가 필요한 구글 시트에 입력하는

자동화 프로그램을 완성해냈습니다.

하지만 초기에는 몇 가지 한계와 문제가 있었어요.

수동 작동 필요성

자동화 프로그램이 적용되더라도

매일 1회 수동으로 실행해야만 데이터가 입력됐습니다.

오류 발생

지정된 열이나 셀에 이미 데이터가 기입되어 있거나,

직전에 공백이 발생한 경우 오류가 발생하곤 했습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해:

오류 로그 수집 및 안정화

[성공], [실패], [오류], [오류 원인] 데이터를 수집하고,

발생 가능한 모든 오류와 변수를 제거하며

안정화 과정을 거쳤습니다.

완전 자동화

프로그램이 매일 특정 시간에 자동으로 실행되도록 디벨롭하여,

사람의 개입 없이 반복 업무를 수행할 수 있도록 했습니다.

그 결과, 주말과 공휴일을 포함해

광고, 판매 채널, 고객 관련 미가공 데이터가

각자 필요한 위치에 자동으로 기입됩니다.

이를 통해 업무 효율성이 크게 향상되었고,

CS 및 마케팅 팀의 시간과 리소스

절감 효과를 실현할 수 있었습니다.

블로그 순위 체커: 특정 키워드에서 특정 URL이 몇 순위에 위치하는지 결과를 출력해주는 프로그램

모든 마케팅 행위는 측정 가능해야만

개선, 유지, 또는 확장에 대한

현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

저는 바이럴에 강점을 가지고 있기에,

블로그 상위 노출과 체험단 활용을 통해

주요 키워드 점유 전략을 펼치고 있습니다.

그리고는 배포된 모든 파라미터 링크와 게시글의 현황을

시각화 도구를 통해 체계적으로 관리하고 있죠.

효율적인 바이럴 작업 관리와 순위 추적을 위해,

코딩이 가능한 직원과 협력하여

‘블로그 순위 체커’라는 프로그램을 완성했습니다.

이 프로그램은 게시글의 순위 현황을 실시간으로 확인하고,

키워드 점유와 노출 성과를 데이터 기반으로

평가할 수 있도록 지원하고 있습니다.

주요 키워드 점유 현황표 (매일 자동 업데이트됩니다.)

모든 게시글의 순위가 매일 자동 기록됩니다.

이렇게 바이럴 마케팅에 사용한 비용과

현황을 체계적으로 관리하며,

배포된 모든 파라미터 링크의 데이터를 분석해요.

이를 통해 바이럴 마케팅에 투입한 리소스를

어떻게 사용할 때 성과를 극대화할 수 있는지

효율적으로 판단할 수 있었습니다.

이 데이터들을 바탕으로

개선: 현재의 문제를 파악하고 보완

유지: 효과적인 접근 방식을 지속적으로 실행

확장: 검증된 성과를 기반으로 확대

와 같은 합리적인 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

대량 키워드 검색량 조회 프로그램

사람들이 특정 키워드를 검색한다는 것은

그 키워드와 관련된 정보나 제품에 대한

관심 또는 필요가 있다는 것을 의미합니다.

예시로 "다이어트 보조제"를 검색하는 사람들은

건강 관리나 체중 감량에 관심이 있을 가능성이 높죠.

즉, 검색량이 많을수록 그 키워드에 대한

잠재적 수요가 크다는 신호입니다.

검색량 추이를 시시각각 체크하는 것은

소비자의 욕구, 시장 트렌드, 경쟁 상황, 제품 수요,

그리고 마케팅 효율성을 종합적으로 관리하기 위한 활동이죠.

주요 키워드들의 특정 기간별 검색량을 자동으로 기록 (일별, 주별, 월별)

그런데 일반적으로 마케터가 매일

데이터를 체크하면서 분석하기란 쉽지 않습니다.

분석을 하더라도 이를 유의미한 행동으로

연결시키기에는 한계가 있죠.

이러한 비효율성을 해결하기 위해

데이터를 자동화하여 시각적으로 모니터링하고,

히스토리를 누적시킬 수 있는 시스템을 구축했습니다.

이를 통해

검색 트렌드 변화에 민첩하게 대응하고

제품 및 마케팅 전략을 최적화하며,

이커머스 사업에서 경쟁 우위를 유지합니다.

자동화된 데이터 수집 및 관리 시스템은

필요한 정보를 효율적으로 모니터링하고,

상품 기획 및 마케팅 전략을 정확하고

적시에 결정하는 데 유용하게 작동하고 있어요.

저는 개발이 가능한 직원과

프로그램의 설계와 가치 향상을 위해

아래와 같은 과정을 거쳐 작업했습니다.

단추를 눌러, 저희가 정립한 개발 작업 프로세스를 확인하세요.

이렇게 [Raw data 자동 추출기],

[자동 순위 체커], [대량 검색량 조회 프로그램] 등

크고 작은 8개의 프로그램을 완성하여

구성원의 생산성 향상 또는

업무 가치 향상에 크게 기여하고 있습니다.

CS 직원의 능률을 200% 이상 향상시키며,

개발자를 채용하지 않고도

전사의 생산성과 업무 효율성을

혁신적으로 개선하는 것.

이 모든 과정은 단순한 프로그램 개발을 넘어,

기술적 창의성과 혁신 역량을 바탕으로 이루어냈습니다.

제 리더십과 통찰로

업무 자동화와 효율성을 증대하고,

전사적 생산성 향상을 이끌어낸 점을

긍정적으로 평가해주시면 감사하겠습니다.

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