Before: 수동의 악순환
매주 월요일 아침, 윈도우 디바이스 앞에서 30분을 소비하던 일이 있었습니다.
새로 수집된 바이어 연락처를 구글 시트에 붙여 넣고, 이미 있는 목록과 비교하며 손으로 중복을 표시하고, 이메일 형식이 이상한 것들을 걸러내는 작업이었죠.
500개 행을 넘나들며:
• 같은 이메일인데 회사명이 다른 경우 (오타? 인수합병?)
• 형식은 맞는데 도메인이 의심스러운 것들
• 빈 칸으로 가득한 행들
이런 식으로 진행하다 보니 집중력이 흐트러지고, 같은 연락처를 놓치는 경우가 월 1~2건씩 발생했습니다.
After: 봇의 정확한 손길
Claude Code에게 간단한 지시를 했습니다.
구글 시트의 A열(이메일)과 B열(회사명)을 읽어서:
1. 정확히 같은 이메일 행은 삭제
2. 이메일이 비어있거나 @ 기호가 없으면 FLAG 표시
3. 도메인 부분이 '.com', '.co.kr' 등 일반 TLD가 아니면 별도 리스트로 분리
4. 결과를 새로운 시트에 정리
봇은 4시간 안에 처리를 끝냈습니다. 결과는 놀라웠습니다.
발견된 3가지 패턴
1. 같은 이메일, 다른 회사명 (47개)
처음엔 오류로 봤지만 확인해 보니:
• 지역 대리점이 여러 개
• 모기업과 자회사
• 이메일 주소 공유 (가족 경영)
이 중 일부는 실제로 한 건의 거래처였습니다. 수동 작업으로는 절대 놓쳤을 부분.
2. 도메인이 의심스러운 것 (23개)
개인 지메일과 야후 계정들이 섞여 있었습니다. 이들을 별도로 분리하니 영업팀이 연락 순서를 다르게 정할 수 있었죠.
3. 빈 칸의 진짜 의미 (12개)
이메일은 있는데 회사명이 완전히 비어있는 행들. 이건 단순 누락이 아니라, 우리 입장에서는 검증 불가능한 연락처였습니다.
자동화 후 변화
| 항목 | Before | After |
|------|--------|-------|
| 처리 시간 | 주 30분 | 월 4시간 (1회) |
| 중복 놓침 | 월 1~2건 | 0건 |
| 검증 단계 | 육안 확인 | 규칙 기반 자동 필터 |
| 의심스러운 항목 분류 | 수작업 | 자동 분리 |
팁: 봇의 약점
물론 완벽하진 않았습니다.
도메인 검증에서 신생 스타트업의 자체 도메인을 '의심스럽다'고 플래그 처리한 경우가 몇 건 있었어요. 이건 수동 검증이 여전히 필요한 부분입니다.
그래서 이제는 봇이 분류한 것을 팀이 빠르게 눈으로 훑는 방식으로 진행합니다. 30분이 아니라 5분이면 충분합니다.
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작은 꿀팁: 봇의 규칙을 명확하게 정할수록 결과의 신뢰도가 올라갑니다. "중복을 제거해" 같은 모호한 지시보다는 "이메일이 정확히 같으면 제거하되, 도메인 부분만 다르면 별도 표시" 정도로 구체화하는 게 좋습니다.