Before: 손으로 확인하던 재고 관리의 한계
지난 3개월간, 우리 팀은 매주 2회 이상 이런 상황을 맞닥뜨렸다.
윈도우 디바이스의 구글 시트를 열어서 주문 로그를 훑어본다. 그러면 누군가 말한다. "어? 이거 재고가 없는데 주문이 들어와 있네?"
그 순간부터 후속 조치는 혼란스럽다. 바이어에게 연락하고, 다른 창고와 협의하고, 납기를 미루거나 부분 배송을 요청하는 이메일을 보낸다. 시간이 걸린다. 때로는 바이어와의 신뢰도 떨어진다.
가장 큰 문제는 "언제 발견했느냐"였다. 주문 직후가 아니라, 배송 준비를 시작할 때쯤 발견되는 경우가 많았다. 그 시점에서는 이미 늦었다.
After: 5분 단위 자동 감시
지난달 Claude Code로 간단한 검수 스크립트를 만들었다.
작동 원리:
• 메인 디바이스(윈도우 PC)에서 매 5분마다 구글 시트의 주문 시트와 재고 시트를 읽는다.
• 각 주문의 상품 코드와 수량을 가져와 현재 재고와 비교한다.
• 재고가 부족하거나 음수인 주문을 찾으면, 별도의 "경고" 시트에 실시간으로 기록한다.
• 동시에 Slack 메시지로 팀에 알린다. (선택: 이메일도 가능)
[재고 검수 봇 흐름]
구글 시트 읽기 (5분마다)
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주문 데이터 추출
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재고 수량과 비교
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초과 판매 감지 → Slack 알림 + 경고 시트 기록
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팀원이 바로 대응
실제 효과
도입 첫주:
• 2건의 초과 판매를 배송 전 3시간 내에 감지했다.
• 바이어에게 "배송 지연"이 아니라 "부분 사전 배송"으로 안내할 시간이 생겼다.
• 하나의 주문은 자체 재고 조정으로 복구했다.
현재 (2주차):
• 초과 판매 사태는 발생하지 않았다. (예방 효과)
• 대신 "재고 부족 예상" 데이터가 팀의 발주 판단에 도움이 되고 있다.
• 주문 처리 시간이 5분 단축됐다. (경고 확인하는 시간이 일관되게 배치됐기 때문)
소소한 깨달음
이번 자동화에서 배운 점은, "완벽한 시스템"을 만들 필요가 없다는 것이었다.
우리의 스크립트는 여전히 간단하다. 재고 조정을 감지하지 못할 수도 있고, 반품된 상품을 자동으로 재고에 추가하지 않는다. 하지만 "주문이 들어왔을 때 그 순간" 문제를 잡는 것만으로도 충분했다.
드림팀의 봇들은 완벽하지 않아도 된다. 우리가 놓치는 부분을 빠르게 보여주면 그걸로 충분하다.
다음 스텝은 이 경고 데이터를 모아서 "주문 패턴별 재고 부족 예측" 분석을 해볼 계획이다. 그러면 더 이상 "초과 판매"라는 단어는 우리 팀 어휘에서 사라질 것 같다.