쇼핑몰 상품이 수천 개면 상품 키워드 파일에는 늘 손볼 게 있습니다. 500미리로 적힌 단위, 같은 상품을 부르는 세 가지 이름, 옛 분류 문구가 남은 행. 엑셀 AI를 쓰면 데이터 정리가 빨라진다고들 합니다. 한 건씩 시키면 손으로 하던 때보다 느려집니다.
이커머스 상품 키워드 정리에서 반복되는 세 가지 오염
▍단위 표기 · 동의어 · 옛 분류 문구
상품 키워드가 오염되는 통로는 대개 셋입니다.
① 단위 표기. 500미리와 500ml, 20리터와 20L가 같은 파일에 섞입니다. 등록한 사람이 다르기 때문입니다. ② 동의어. 같은 상품을 보조배터리로도, 파워뱅크로도 적습니다. 고객이 검색창에 치는 말은 그중 하나입니다. ③ 옛 분류 문구. 카테고리를 개편했는데 예전 분류명이 키워드에 그대로 남은 행들입니다.
셋 다 사람 눈에는 한눈에 보입니다. 문제는 수천 행에 흩어져 있다는 것입니다. 이커머스 데이터 관리에서 손이 가장 많이 가는 일이 이런 정리입니다.
한 건씩 시키면 손보다 느려지는 이유
▍대화는 배치 작업이 아닙니다
파일을 열어 두고 눈에 띄는 대로 한 건씩 시키게 됩니다. "500미리를 500ml로 바꿔줘." 바꾸고, 확인하고, 다음 건을 말하고. 대화 한 턴이 치환 한 건입니다. 성실할수록 왕복만 쌓입니다.
한 건을 시키면 지시와 확인으로 한 왕복이 듭니다. 찾아 바꾸기로 몇 초면 될 일에 왕복 하나가 붙는 겁니다. 도구를 엑셀 AI로 바꿨는데 일하는 단위가 한 건 그대로면, 도구만 바뀌고 속도는 되레 줄어듭니다.
대량 치환은 치환 목록 표로 한 번에 시킵니다
▍규칙을 통째로 넘기는 지시 방법
빨라지는 지점은 규칙을 통째로 넘길 때입니다. 현재 표기와 바꿀 표기를 두 열로 적은 치환 목록을 표로 만들고, 파일과 함께 넘깁니다. "이 목록대로 전체 파일에서 바꿔줘. 목록에 없는 애매한 표기는 바꾸지 말고 따로 모아줘." 이 두 문장이면 수십 건의 대량 치환이 한 번의 지시로 끝나고, 판단이 필요한 건만 따로 남습니다.
목록에 무엇을 적을지는 기계가 못 정합니다. 보조배터리로 통일할지 파워뱅크로 통일할지는 우리 쇼핑몰 고객이 검색창에 치는 말을 아는 사람만 정할 수 있습니다. 치환 기준은 도메인 지식이고, AI가 맡는 것은 실행입니다.
재무 데이터 정제도 같은 구조입니다
▍거래처명과 상품명은 같은 문제입니다
(주)한국상사, 한국상사(주), 한국상사 주식회사. 사람 눈에는 같은 거래처인데 집계에서는 세 줄로 갈라집니다. 저는 이 문제를 결산 데이터에서 먼저 만났습니다. 재무 쪽에서 부르는 이름이 거래처명 표준화입니다. 적요 정리, 계정 매핑까지, 재무팀이 결산 전에 하는 데이터 정제가 상품 키워드 파일과 정확히 같은 구조입니다.
거래처명 표준화도 치환 목록을 표로 넘기면 같은 방식으로 끝납니다. 다만 금액이 걸린 필드는 치환 뒤에 원본과 대조하는 검증을 한 단계 두는 것이 다릅니다.
이커머스 반복 업무 자동화: 매주 돌아오는 정리는 워크플로우로 저장합니다
▍두 번째부터는 대화가 필요 없습니다
신상품이 계속 들어오는 쇼핑몰이라면 이 정리는 한 번으로 끝나지 않습니다. 매주, 매월 같은 형식의 파일에 같은 규칙을 적용하게 됩니다. 상품 키워드만이 아닙니다. 재고 파일 정리, 주문 데이터 취합, 정산 대사까지, 이커머스 데이터 관리는 같은 형식이 주기적으로 돌아오는 일이 대부분입니다.
여기서 채팅형 도구와 요구가 갈립니다. 클로드 엑셀이나 ChatGPT 같은 대화형 엑셀 AI는 지금 시키는 정리 한 번에는 강합니다. 그런데 실행의 주체가 계속 사람입니다. 다음 주 같은 파일이 오면 창을 다시 열고, 치환 목록을 다시 붙여넣고, 같은 지시를 처음부터 다시 합니다. 반복 업무 자동화는 규칙이 저장되고, 파일만 올리면 사람이 다시 시키지 않아도 같은 규칙이 도는 것까지를 말합니다. 그 시점부터는 치환 목록과 예외 처리 방침을 워크플로우로 저장해 두고, 파일만 올리면 같은 규칙의 대량 치환이 돌게 만드는 쪽이 맞습니다.
남는 몫도 분명합니다. 새 상품이 들어와 새 표기가 생기면 치환 목록을 갱신하는 건 여전히 사람입니다.
지난주 AI에게 시킨 일 가운데, 같은 지시를 열 번 넘게 반복한 것은 무엇입니까?
자주 받는 질문
Q. 상품 키워드 정리에 AI가 찾아 바꾸기보다 나은 점이 뭔가요?
A. 표기가 정확히 일치하는 치환은 찾아 바꾸기가 빠릅니다. 오타, 단위 표기, 동의어처럼 변형이 계속 생기는 데이터는 규칙을 다 나열할 수 없고, 이때 엑셀 AI가 목록에 없는 변형까지 분류해 줍니다. 다만 어느 쪽으로 통일할지 기준은 사람이 정해야 합니다.
Q. 대량 치환을 한 번에 시키려면 어떻게 지시해야 하나요?
A. 현재 표기와 바꿀 표기를 두 열로 적은 치환 목록 표를 만들어 파일과 함께 넘깁니다. 목록에 없는 애매한 건은 바꾸지 말고 따로 모아 달라는 예외 처리 방침을 한 줄 붙이면 결과 검토가 빨라집니다.
Q. 재무 데이터 정제에도 같은 방법이 통하나요?
A. 통합니다. 거래처명 표준화와 적요 정리가 대표적입니다. 다만 금액과 세금이 걸린 필드는 치환 결과를 원본과 대조하는 검증을 한 단계 더 두는 것이 안전합니다.
Q. 클로드 엑셀이나 ChatGPT로는 반복 업무 자동화가 안 되나요?
A. 한 번의 정리는 됩니다. 치환 목록을 붙여넣고 시키면 바로 끝납니다. 안 되는 것은 반복입니다. 대화형 도구는 다음 파일이 오면 사람이 창을 다시 열고 같은 지시를 처음부터 다시 해야 합니다. 규칙을 워크플로우로 저장해 파일만 올리면 같은 규칙이 돌게 만들어야, 사람이 하는 일이 치환 목록 갱신으로 줄어듭니다. 도구마다 강한 영역이 다릅니다.
Q. 이커머스 반복 업무 자동화는 어디부터 시작해야 하나요?
A. 매주 같은 형식으로 돌아오는 이커머스 데이터 관리부터가 순서입니다. 상품 키워드 정리, 재고 파일 정리, 주문 데이터 취합처럼 마감이 있는 반복 업무 자동화가 가장 오래 남습니다. 단발성 작업은 자동화해도 다시 쓸 일이 없습니다.