문제 상황
매일 아침 받아야 할 주문들이 들어올 때마다, 항상 같은 문제가 반복되었습니다.
연락처 필드가 비어 있다, 수량 숫자가 이상하다, 배송지 주소가 불완전하다, 중복 주문이 섞여 있다.
담당자가 손으로 하나씩 확인하고, 문제가 있는 주문은 따로 분류하고, 해당 바이어에게 재확인 메일을 보내는 식으로 진행되고 있었습니다. 주당 약 3시간 정도가 이 검증 작업에만 투입되고 있었습니다.
Before: 수작업 검증 플로우
주문 데이터 수신
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(담당자 수동 확인)
↓
문제 항목 메모
↓
바이어 재확인 메일 작성
↓
완료 시까지 대기
이 과정에서 놓치는 오류도 있었고, 같은 확인 작업을 반복하는 것도 비효율적이었습니다.
After: Claude Code 자동 검증 시스템
구글 시트에 새로운 주문이 추가되면, Claude Code가 백그라운드에서 자동으로 다음을 수행하도록 설정했습니다.
1단계: 데이터 필드 검증
필수 필드 확인 (연락처, 수량, 배송지)
숫자 형식 검증 (수량이 0~999999 범위인가)
이메일 형식 검증 (유효한 이메일 구조인가)
날짜 형식 검증 (배송 예정일이 유효한가)
2단계: 로직 검증
같은 바이어가 1시간 내 중복 주문했는가
수량이 평소 거래량의 10배 이상인가 (오입력 의심)
배송지가 이전 거래 국가와 일치하는가
3단계: 자동 분류 및 알림
정상 주문 → 「승인」 열에 체크
경고 수준 → 「검토 필요」 열에 이유 기록
오류 수준 → 「거부」 열에 오류 내용 작성
실제 효과
시간 단축:
• 수작업 검증: 주당 3시간
• 자동 검증: 즉시 (백그라운드 2분)
• 남은 시간: 담당자가 정말 필요한 거래처 관계 관리에 집중
오류 감소:
• 이전: 월 평균 3~5건의 오류 주문 처리 지연
• 이후: 월 0~1건의 놓친 오류 (자동 필터가 거의 대부분 잡음)
바이어 만족도:
• 재확인 메일을 빠르게 받을 수 있게 되어 거래 사이클 단축
• 시스템이 자동으로 생성한 정확한 오류 메시지로 바이어가 수정하기 쉬움
구현에서 배운 점
1. 완벽한 자동화는 없다
처음에는 자동화가 모든 오류를 잡을 것으로 기대했지만, 실제로는 90% 정도만 자동화하고 나머지 10%는 담당자의 직관이 필요했습니다. 예를 들어 「어, 이 주문은 기술적으로는 유효하지만 뭔가 이상한데?」 같은 직감은 AI가 대체할 수 없습니다.
2. 검증 규칙은 자주 조정된다
처음 설정한 규칙이 영구적이지 않습니다. 새로운 바이어 유형이 들어올 때마다, 또는 계절에 따라 주문 패턴이 바뀔 때마다 규칙을 다시 손봐야 했습니다. 매달 1회 정도 규칙을 점검하는 시간을 따로 확보하는 것이 좋습니다.
3. 윈도우 디바이스 + 맥미니 협력
자동화 스크립트를 작성할 때 윈도우 디바이스에서 Claude Code로 개발하고, 맥미니에서 실제 자동화를 돌리는 구조를 만들었습니다. 두 플랫폼이 구글 시트를 중심으로 협력하면서 각각의 강점을 활용할 수 있었습니다.
다음 단계
이제 이 검증 시스템에 한 발짝 더 나아가, 정상 주문이 자동으로 인보이스 작성까지 이어지도록 하는 구조를 준비 중입니다. 데이터 검증이 확실해지니 다음 단계도 자신감 있게 자동화할 수 있게 되었습니다.