문제의 발견
매일 30개 이상의 바이어 이메일을 받으면서 한 가지 답답함이 있었습니다. 「누가 빨리 응답하고, 누가 늘 답장이 늦는가」를 직관으로만 판단했기 때문입니다. 재고가 제한적일 때는 빨리 결정하는 바이어부터 우선하고 싶었는데, 이를 객관적으로 측정할 방법이 없었습니다.
특히 한국 셀러로서 타임존 차이로 인한 응답 지연과 실제 미루는 바이어를 구분하고 싶었습니다.
Before: 수작업 중심
이메일 받은 시간을 엑셀에 수동으로 기록
답장 온 시간도 직접 메모해서 계산
바이어별 패턴을 머릿속으로만 기억
급할 때 「아, 이 바이어는 보통 3일 늦게 와」라는 식의 대충한 판단
After: 자동화된 추적 시스템
윈도우 디바이스의 Gmail API와 Google Sheets를 연결하고, Claude Code를 활용해 다음을 자동화했습니다:
1단계: 이메일 타임스탬프 자동 수집
Gmail 수신 시간 → Google Sheets에 자동 기록
바이어 발신자 주소 → 정규화(중복 제거)
Subject 라인 분석 → 「주문 관련」vs「일반 문의」 자동 분류
2단계: 응답 시간 계산
Claude Code가 이전 메일과 현재 메일 사이의 시간차를 계산합니다. 첫 문의부터 첫 응답까지를 기본 KPI로 삼았습니다.
3단계: 바이어별 통계 자동 생성
각 바이어마다 다음 지표를 자동 계산:
• 평균 응답 시간 (시간 단위)
• 최빠 응답 기록
• 최늦 응답 기록
• 이번 달 응답 성공률 (답장 비율)
4단계: 스마트 알림
응답이 평소보다 48시간 이상 지연된 바이어는 「주의」 표시
그달 응답률이 50% 이하인 바이어는 「관계 점검」 카테고리로 분리
평균 2시간 이내에 응답하는 바이어는 「우선 타겟」으로 하이라이트
실제 결과
발견 1: 타임존 착각
유럽 바이어 A사는 예상과 달리 응답이 빨랐습니다. 근무 시간대를 고려하니 시간대별로 자동 필터링하는 기능을 추가했습니다.
발견 2: 우선순위 재편성
「큰 주문 온 바이어」와 「빠른 응답 바이어」가 겹치지 않았습니다. 빠르게 결정하는 소형 바이어들이 오히려 신뢰도가 높았습니다.
발견 3: 자동 재계약 알림
6개월 이상 답장이 없는 바이어 목록을 자동 생성해, 재연락이 필요한 계정을 구분했습니다.
기술 스택
• Google Sheets (데이터 저장소)
• Gmail API (이메일 자동 수집)
• Claude Code (통계 계산 및 분류 로직)
• 간단한 AppsScript 트리거 (매일 아침 자동 갱신)
배운 점
수작업에서는 보이지 않던 패턴이 자동화하니 명확해졌습니다. 특히 「응답 속도」는 구매력과는 별개지만, 신뢰도와는 깊은 연관이 있다는 걸 발견했습니다. 이제 재고가 부족할 때는 데이터 기반으로 우선순위를 정합니다.