Before(이전): 손으로 일일이 분류하던 받은편지함
아침마다 시작되는 의례적인 작업이 있었다. 메일함을 열고 100개가 넘는 이메일을 눈으로 훑으면서 「긴급」, 「보류 중」, 「참고용」으로 구분하는 일이다. 같은 바이어에게서 오는 재문의는 한 줄로, 새로운 거래처의 제안은 별도 메모장에 옮기고, 배송 관련 공지는 또 다른 곳에 붙여넣는 식이었다.
같은 내용을 여러 곳에 옮겨 적는 반복 작업이 하루 30분에서 1시간을 잡아먹었다.
특히 외국 바이어들의 이메일은 주제가 명확하지 않을 때가 많아서, 내용을 다 읽어야 우선순위를 정할 수 있었다. 그러다 보니 중요한 메일을 놓치는 일도 가끔 생겼다.
After(이후): 봇이 분류를 대신하다
1단계: 이메일 수집 자동화
첫 번째 변화는 Gmail API를 통해 메일을 자동으로 가져오는 것이었다. Claude Code에게 다음을 요청했다.
요청사항:
• Gmail에서 지난 24시간 미읽 메일 자동 수집
• 발신자 주소, 제목, 본문 미리보기 추출
• 구글 시트에 실시간 기록
3일 안에 간단한 구조는 완성됐다. 더 이상 손으로 메일을 옮겨 적을 필요가 없었다.
2단계: 스마트 분류 규칙 추가
두 번째는 분류 로직이었다. 바이어 이메일의 패턴을 Claude Code에게 학습시켰다.
| 구분 | 판단 기준 |
|------|----------|
| 「긴급」 | 주문 확정, 수량 변경, 배송 문제 등 키워드 포함 |
| 「검토 중」 | 새 상품 문의, 가격 협의, 샘플 요청 |
| 「정보」 | 거래처 인사, 카탈로그 요청, 일반 문의 |
봇은 이제 제목과 본문의 주요 키워드를 스캔해서 자동으로 카테고리를 지정한다.
3단계: 우선순위 점수화
단순 분류를 넘어 우선순위까지 자동으로 매기기 시작했다. 규칙은 다음과 같다.
• 기존 거래처에서의 주문 변경: 9점
• 새로운 바이어의 대량 문의: 8점
• 반복되는 가격 협의: 6점
• 일반 인사말: 2점
결과
이전: 하루 30분 수동 작업
이후: 아침 7시 자동 완료, 우선순위 순서로 정렬된 시트 확인만 하면 됨
가장 놀랐던 부분은 봇이 특정 바이어의 「응답 패턴」을 기억하기 시작했다는 것이다. 항상 월요일 오전에 문의하는 거래처, 이틀 안에 답장하기를 기대하는 바이어 등을 자동으로 감지해서 노트에 기록하기 시작했다.
작은 실패에서 배운 것
처음에는 모든 이메일을 같은 가중치로 처리했다가, 같은 주제로 반복되는 메일들을 구분하지 못하는 문제가 생겼다. Claude Code에게 「이전 72시간 같은 발신자의 메일」을 참고하라는 조건을 추가하니 중복 메일 감지율이 90%가 됐다.
지금의 워크플로우
1. 바이어 이메일 → Gmail (자동 수집)
2. 분류 규칙 적용 → 우선순위 점수 계산 (Claude Code)
3. 구글 시트에 정렬 완료 (실시간)
4. 필터 제거 후 아침 9시 요약 리포트 생성
이제 받은편지함은 더 이상 스트레스의 원천이 아니다. 중요한 메일은 자동으로 최상단에 오고, 나머지는 우선순위별로 차근차근 대응할 수 있게 됐다.