왜 이메일이 자동화의 가장 큰 병목인가
매일 아침 윈도우 디바이스를 켜면 제일 먼저 하는 일은 이메일 확인이었다. 200개에서 300개 사이의 영문 메일이 쌓여있고, 그중 실제 거래로 이어질 진지한 문의는 10개 미만이었다.
「누가 실제 구매 의향이 있는 바이어인가」를 판단하는 데만 2시간이 걸렸다.
패턴은 있었다.
• 반복 문의는 대체로 가격 협상 목적
• 첫 메일에 구체적 수량과 배송지를 명시하면 진지한 바이어일 확률 높음
• 같은 질문을 여러 번 하는 메일은 후순위
• 시간대별로 응답 패턴이 다름
하지만 수백 개를 수작업으로 분류하는 건 현실적이지 않았다.
Before: 수작업 필터링의 한계
당시 흐름:
1. 메일 받기
2. 제목과 첫 문단 빠르게 스캔
3. 스프레드시트에 수작업 기입 (발신자, 제품, 수량, 느낌표)
4. 우선순위 칼럼을 손으로 수정
5. 다음날 아침에도 반복
문제점:
• 같은 사람의 두 번째 메일을 놓치는 경우 빈번
• 주말에 온 메일은 월요일에 150개가 쌓여있음
• 개인의 기분에 따라 우선순위 판단이 달라짐
• 영어 표현의 미묘한 뉘앙스를 놓치기 쉬움
After: Claude Code + Gmail API + Google Sheets
세팅 (비개발자도 따라 할 수 있는 수준)
Step 1: Gmail에서 라벨 만들기
라벨명: "Inbox_Auto"
필터 설정: 모든 메일 자동 분류
Step 2: Claude Code 스크립트 (기본 구조)
구글 시트 → Gmail API 연결 → 메일 읽기 → Claude 분석 → 점수 매기기 → 시트에 역입력
Claude에게 다음 일을 시켰다.
1. **메일 내용 분석**: 실제 구매 의향도 점수화 (1~10점)
2. **중복 감지**: 같은 발신자의 이전 메일이 있는지 확인
3. **수량 추출**: 명시된 주문량을 자동으로 숫자로 파싱
4. **응답 속도 판단**: 메일 받은 시간대와 내용 구체성으로 진지도 평가
5. **다국어 감지**: 한국어, 영어, 중국어 섞인 메일도 처리
실행 결과
Before (수작업):
• 시간: 매일 2시간
• 정확도: 약 75% (빠뜨림 잦음)
• 바이어 별 추적: 거의 불가능
After (Claude Code 자동화):
• 시간: 2초 (약 300개 메일 기준)
• 정확도: 약 92% (AI가 미묘한 표현까지 포착)
• 바이어 추적: 자동 (같은 발신자 메일은 연결됨)
구글 시트에 자동 입력되는 칼럼
| 발신자 | 제목 | 수량 | 진지도(1~10) | 중복 여부 | 이전 메일 날짜 | AI 요약 | 추천 액션 |
|--------|------|------|---------|---------|---------|--------|----------|
| buyer@example.com | Order inquiry | 500 units | 9 | Yes | 2024-01-15 | 구체적 수량, 배송지 명시, 신용도 높음 | 우선 응답 |
| newbuyer@test.com | Question about product | 100 units | 6 | No | - | 초회 문의, 재질 문제만 다룸 | 일반 응답 |
예상 밖의 발견들
1. 타임존 패턴 발견
AI가 자동으로 알려준 사실: 유럽 바이어는 오전 6~8시에 보낸 메일이 더 진지하고, 아시아 바이어는 야간(22~24시)에 보낸 메일이 더 구체적이라는 패턴을 발견했다. 이제 그 시간대 메일을 우선적으로 확인한다.
2. 「물어보기만 하는 사람」과 「사려는 사람」의 경계선
처음엔 수량 숫자만 봤지만, AI는 다음을 추가로 인식했다.
• 「Can you send me...?」는 대체로 사양 확인용
• 「Please send quotation for...」는 진지한 신청
• 「How many do you have in stock?」는 구매력이 있을 가능성 높음
3. 응답 시간의 중요성
지금은 메일을 받은 2시간 이내에 자동으로 진지도 점수가 부여된다. 중요 바이어는 즉시 알림을 받는 방식으로 전환했더니, 회신율이 3배 올랐다.
팀이 절약한 시간의 재배치
매일 2시간의 메일 분류 시간이 사라졌다.
Before: 메일 분류 2시간 + 실제 영업 1시간
After: AI 분류 0.05시간 + 실제 영업 2시간
이제 그 시간으로 바이어에게 맞춤형 제안서를 더 꼼꼼하게 작성하거나, 새로운 시장 조사를 할 수 있게 됐다.
비개발자도 따라 할 수 있나
난이도: 중상
• Gmail API 연동 부분은 Claude Code 지원으로 15분 안에 완료
• 평가 기준(점수 기준)은 직접 정의해야 함
• 이후 실행은 매일 자동 (손 댈 게 없음)
우리 팀의 경우 Mac Mini 한 대를 24시간 켜두고 하루에 한 번씩 스크립트를 실행하도록 설정했다. 윈도우 디바이스와 Mac Mini가 협력하는 방식이다.
마치며
이 자동화는 대단한 기술이 아니다. 하지만 「매일 반복되는 판단 업무」에는 AI가 정말 잘 맞는다는 걸 다시 한 번 확인했다.
다음은 응답 메일 작성도 자동화할 생각 중이다.