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둥지 아티클 · 사례

구글 시트 바이어 데이터 3,000행, Claude Code가 '응답 없는 연락처'를 자동 분류하다

시리시리·2026-08-05
⚙️ 둥지 아티클 #211

구글 시트 바이어 데이터 3,000행, Claude Code가 '응답 없는 연락처'를 자동 분류하다

B2B 비즈니스를 운영하는 비개발자가 구글 시트에 쌓인 바이어 데이터를 Claude Code로 분석해, 응답 패턴을 자동으로 감지하고 재접촉 리스트를 10분 만에 완성한 사례입니다.

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🪺 벨라의 둥지 아티클

Before: 손 작업의 악순환

매주 월요일은 늘 같았습니다. 구글 시트에 저장된 바이어 연락처 3,000개를 열어, 언제 마지막으로 연락했고, 몇 번 이메일을 보냈고, 응답이 있었는지 없었는지를 일일이 확인하는 작업이었거든요.

이메일 발송일자 열, 응답 여부 열, 최근 회신 날짜 열을 번갈아 보며 「이 바이어는 2개월 이상 침묵하네」 「이쪽은 한 번도 답장이 없었는데」라고 수동으로 표시했습니다.

하루에 200개 정도만 확인해도 우리의 시간이 다 했어요. 패턴을 놓치기도 일쑤였고, 실수로 우수 바이어를 재접촉 대상에서 빠뜨리기도 했습니다.

After: Claude Code의 자동 분류

「구글 시트의 바이어 데이터를 읽어서, 마지막 응답일이 90일 이상 전이거나 응답 횟수가 0인 연락처들을 새로운 탭에 자동으로 정렬해줄 수 있을까?」

Claude Code에 물었습니다.

요청 사항:

「바이어 목록」 탭의 A~G 열 데이터 읽기

마지막 응답일(E열) 계산

응답 횟수(F열)가 0 또는 응답 없는 기간이 90일 이상인 행 필터링

「재접촉 대상」이라는 새 탭 생성 후 결과 자동 입력

5분 후, 코드가 완성되었습니다.

실행하자마자, 3,000개 행 중 347개가 분류되었어요. 우리가 한 달에 걸쳐야 할 일이 10분 만에 끝났습니다.

놀라운 발견

자동 분류 결과를 보니, 우리가 손으로 하던 작업에서는 절대 못 봤던 패턴이 나타났어요.

특정 지역의 바이어들이 응답 없는 기간 평균이 다른 지역보다 45일 더 길었습니다. 이는 시간대 차이 때문일 수도, 언어 장벽 때문일 수도 있었어요.

이 통찰 덕분에 우리는 해당 지역의 바이어들에겐 현지 언어로 먼저 접근하는 전략을 새로 세웠습니다. 수동 분류로는 절대 얻을 수 없던 비즈니스 인사이트였어요.

다음 자동화

이제 매주 월요일, Claude Code는 자동으로 「재접촉 대상」 탭을 갱신합니다. 우리는 그 결과를 보고 우선순위를 정하기만 하면 돼요.

비개발자가 코드를 짜지 못해도, 자신의 비즈니스 질문을 명확히 물으면 AI가 데이터에서 패턴을 찾아냅니다. 그게 우리의 작은 자동화 여정입니다.