왜 다시 확인했나
매주 월요일 아침이 가장 바빴다. 구글 시트를 열어서 지난주 판매량, 창고 남은 수량, 재발주 타이밍을 손으로 계산했다. 상품이 100개를 넘으니까 빠뜨리기도 쉬웠다. 한번은 특정 아이템이 거의 남지 않은 걸 목요일에야 알아챘다.
「이 반복을 자동화할 수 있을까」
Before: 수동 확인의 한계
• 매주 월요일 구글 시트 수동 점검 (약 60분)
• 판매량과 재고를 육안으로 비교 후 엑셀에 정리
• 불규칙한 발주 타이밍 (예측 실패율 약 40%)
• 위험 상품 놓침 (평균 3~4일 지연 발견)
After: 자동화된 신호 체계
구글 시트 (판매 데이터 입력)
↓
Claude Code (자동 분석)
↓
색깔 태그 자동 부여
├─ 🟢 정상 (재고 충분)
├─ 🟡 주의 (2주 내 재발주 권장)
└─ 🔴 긴급 (즉시 발주)
↓
우측 섹션에 다음주 추천 발주량 자동 계산
봇이 배운 것들
처음 1주일은 단순히 수량 비교만 했다. 하지만 계속 데이터를 보다 보니, 우리 패턴이 보이기 시작했다.
• **시즈널 변화**: 화요일~목요일 판매량이 많다
• **상품별 회전율**: 일부 상품은 일주일에 30개씩, 어떤 건 5개씩
• **배송 리드타임**: 재발주 후 평균 10일 도착 (따라서 10일 전에 발주해야 함)
2주차부터 봇이 단순 수량만 보지 않고, 「이 상품은 언제쯤 떨어질까」를 자동으로 계산하기 시작했다.
정확도 개선 기록
| 주차 | 예측 정확도 | 발주 실패 | 과다 재고 |
|------|----------|---------|----------|
| 1주 | 45% | 5건 | 3건 |
| 2주 | 62% | 2건 | 2건 |
| 3주 | 71% | 1건 | 1건 |
| 4주 | 78% | 0건 | 0건 |
생긴 부수 효과
1. **재고 현황이 항상 노출된다**: 이메일 자동화 봇도 시트를 보고, 바이어에게 「이 상품은 지금 available」인지 즉시 판단
2. **발주 기록이 자동 저장된다**: 4주 후 「언제 뭘 몇 개 발주했나」를 바로 찾을 수 있음
3. **팀 소통이 줄었다**: 재고 문제로 인한 메시지 질문이 거의 없어짐
아직 개선할 부분
• 갑작스러운 대량 주문은 여전히 예측 못함 (연중 1~2회)
• 반품·손상 상품은 수동으로 조정해야 함
• 환율 변동 시 재발주 금액 자동 계산 미흡
다음 실험
맥미니에서 이 데이터를 읽어, 윈도우 디바이스의 발주 시스템과 자동 동기화하는 것을 테스트 중이다. 그러면 시트에 입력하자마자 발주 문서가 자동 생성되지 않을까.