구글 시트에 쌓인 1,500개 바이어 메시지의 진짜 문제
어느 날 오전, 메인 디바이스의 구글 시트를 열었을 때 발견했다. 지난 3개월간 모인 바이어 문의 메시지가 1,500개. 언뜻 보면 모두 다른 내용처럼 보였다. 일부는 제품 가격 문의, 일부는 배송 일정, 일부는 샘플 요청.
"이 정도면 일단 분류부터 해야겠다" 생각했고, Claude Code에 지시했다. 「구글 시트의 모든 메시지를 읽고, 실제로 다른 내용인지 확인해줘」
비개발자가 놓친 패턴을 AI가 잡다
Claude Code가 돌려준 결과는 충격적이었다.
1,500개 중 실제로 다른 내용은 847개입니다. 나머지 653개는 5개의 핵심 질문이 다양한 문장으로 반복되고 있습니다.
"어? 그게 무슨 소리야?"
예를 들면 이런 식이었다.
• 메시지 A: "안녕하세요, MOQ가 어떻게 되나요?"
• 메시지 B: "우리 회사는 대량 주문을 하고 싶은데, 최소 수량 제한이 있습니까?"
• 메시지 C: "작은 규모로 처음 주문하려고 해요. 최소 주문량을 알려주세요."
겉으로는 완전 다른 메시지다. 하지만 AI는 이들이 모두 같은 질문(최소 주문 수량)을 여러 방식으로 표현한 거라는 걸 감지했다.
왜 이런 일이 생겼을까
생각해보니 이유가 명확했다.
같은 바이어가 여러 번 문의할 때마다 조금씩 다른 문장으로 썼다. 혹은 다른 바이어들이 비슷한 상황에서 비슷한 질문을 다르게 표현했다. 아마존, 알리바바, 기타 마켓플레이스에서 자동으로 넘어오는 메시지들도 섞여 있어서 문맥이 중복되기 쉬웠다.
손으로 하나씩 읽으면? 653개의 중복을 찾아내는 데 최소 3시간은 걸렸을 것 같다. 아니면 절대 못 찾았을 수도.
작은 발견이 만든 큰 효율
Claude Code가 중복을 분류한 후, 우리는 템플릿 답변을 5개만 만들었다. 각각의 핵심 질문에 맞춘 것이다.
이제 바이어 메시지가 들어오면 AI가 먼저 분류해서, "이건 질문 유형 2번이네" 하고 해당 템플릿을 제안한다. 회신 속도가 3배 빨라졌다.
가장 재미있는 부분은 이거였다. 처음엔 "자동화를 통해 뭔가 거창한 걸 하려고" 했는데, 결국 가장 효과가 컸던 건 "내가 놓친 것을 AI가 찾아낸 것"이었다는 점.
비개발자의 작은 깨달음
3년 전만 해도 "자동화는 개발자의 영역"이라고 생각했다. 지금은 다르다. 비개발자도 AI에게 정확하게 물어보면, 손으로는 절대 할 수 없는 수준의 패턴 인식을 얻을 수 있다.
드림팀 봇들(햄스터즈와 퍼피즈)과 함께하면서 배운 게 있다면, 이거다.
"AI는 우리의 실수를 지적하는 게 아니라, 우리가 볼 수 없는 것을 보여준다."
다음 번엔 뭘 물어볼까.