1. '18시간의 반복'에 갇히다
매월 첫날이 되면, 사업지원실의 하루는 아마존 정산으로 시작됩니다.
각 계정에 로그인해서 데이터를 내려받고, 파일을 가공해 SAP에서 정산을 돌리는 과정. 이 작업에만 3명이 하루 대부분을 쏟아부어야 했습니다. 총 18시간.”
아마존 정산서에는 종종 새로운 양식과 신규 항목이 추가되어 담당자를 당황하게 했습니다.
시간만이 문제가 아니었습니다. 단순 반복 업무에 쏟는 에너지가 커질수록, 정작 중요한 일(비용 분석, 수익성 개선 전략 수립)에 집중할 에너지는 계속 소모되고 있었습니다.
'매월 반복되는 이 과정을 자동화하면 오류도 줄이고, 시간을 전략적인 다른 업무에 쓸 수 있지 않을까?'
담당자의 제안은 곧 팀 내 논의로 이어졌고, 이를 바탕으로 IT 부서인 정보통합전략실과의 협업 프로젝트가 출발했습니다.
2. 문제를 하나씩 풀어가다: 멀티 솔루션 협업
아마존 정산 자동화의 출발점은 프로세스를 명확히 정의하는 PDD(Process Definition Document)였습니다.
"어떤 일을, 어떤 순서로, 어떤 조건에서 처리해야 하는지" 정의된 설계도를 바탕으로 업무가 어떤 흐름으로 이루어지는지, 어떤 데이터를 언제 처리해야 하는지를 사업기획팀과 정보통합전략실은 하나씩 정리해 나갔습니다.
“이제 우리는 ‘데이터를 모으는 일’이 아니라 ‘데이터를 읽고 해석하는 일’에 집중하자는 목표를 세웠습니다.”
이를 기반으로 사업기획팀에서는 정보통합전략실에 두 가지를 요청했습니다.
첫째, 자동화 과정에서 오류를 막기 위해 각 단계를 확인 할 수 있는 방법 구현.
둘째, 대용량 정산 데이터를 분석하기 쉽게 가공해줄 것.
데이터 수집 자동화
아마존 채널 수가 많고 용량이 큰 정산서를 받아오는 작업이기 때문에 API를 통해 처리하기로 했습니다.
국가마다 통화가 다르고, 처리 기준이 달라 일부 데이터를 합치거나 분리해야 하는 일이 종종 있었습니다. 따라서 국가별 기준을 먼저 정립하였고, 양식이 변경되어도 기준에 따라 데이터가 일관된 형태로 반영될 수 있도록 하였습니다.
반복 작업 자동 실행
“예전에는 직접 파일을 업로드 한뒤, 저장까지 일일히 수작업으로 처리했는데 이제는 자동화를 통해 작업의 완료 / 실패 여부만 확인하도록 개선했어요"
데이터를 가져온 이후 다음 작업은 ERP에 입력하는 작업이었습니다. ERP에 입력하는 작업은 일관된 조건에 따라 처리하는 작업으로 RPA를 활용하여 사람이 하던 작업을 그대로 구현하였습니다.
BI 툴(Tableau)로 데이터 분석
자동화 과정에서 추가로 얻게 된 것은 방대한 양의 분석 자료였습니다.
"아마존의 수많은 비용 유형을 분석하기 어려웠는데 이제는 어떤 비용을 얼마큼 쓰고 있는지 시각화된 데이터를 통해 쉽게 파악이 가능해요."
용량이 커서 분석이 어려웠던 아마존 판매 및 직접비용 데이터도 이제는 자동화 과정에서 별도로 처리되어 분석할 수 있게 되었습니다.
정산이 자동화되고 데이터가 체계적으로 저장되면서, 청구된 비용의 정확성, 비용 차감 내역, 광고비 지출 현황, 그리고 지난달 대비 변화 추이까지 BI를 통해 손쉽게 확인할 수 있습니다.
"예를 들어 특정 비용이 해당 월에 확 튀는 때가 있어요. 평소보다 더 많이,, 그럴 때는 다시 확인을 해봐요. 아마존이 우리에게 잘못 청구한 것은 아닌지… 실제로 우리가 낼 필요가 없는 비용을 청구해서 돌려받기도 했어요."
진행 상황 추적
"자동화가 돌아가는 동안 뭐가 잘되고 있는지, 어디서 멈췄는지 알 수 없으면 불안하잖아요."
협업 툴인 Monday.com을 활용해 프로세스 진행 상황을 모니터링할 수 있도록 했습니다.
"채널들의 정산이 완료되었는지, 어떤 계정에서 오류가 났는지 실시간으로 표시돼요. 문제가 생기면 담당자에게 자동으로 알림이 가고요. 덕분에 자리를 비워도 휴가여도 진행 상황을 언제든 확인할 수 있습니다."
"처음 사업기획팀의 이야기를 들었을 때는 이게 되면 정말 재미있는 작업이 되겠다고 생각했어요. 이런 작업이야말로 시스템이 가장 잘 해줄 수 있고, 담당자들과 협업하면 회사 차원에서도 여러 이슈를 방어할 수 있으니까요. 각 시스템의 강점을 이해하고 이를 조합해서 더 견고한 구조가 만들어질 수 있었다고 생각합니다. 물론 이를 뒷받침해 주는 각 IT 담당자분이 있었기 때문에 완성할 수 있었습니다."
- 정보통합전략실 김근원 프로 -
사업기획팀의 요청 사항을 정보통합전략실 팀원들이 각 분야를 나눠 병렬적으로 프로젝트를 추진했습니다. RPA, 데이터 처리, BI 담당자 등 역할을 나누고 검증 로직에 집중했어요. 누가 무엇을 담당하는지 명확했기 때문에, 진행 속도가 빨랐습니다.
3. 18시간이 3시간으로, 그리고 조직 전체로
프로젝트 결과는 확실했어요.
Before → After
- 매월 18시간 소요 → 3시간 처리 (75% 절감)
- 빈번한 수작업 오류 → 오류율 대폭 감소
- 단순 반복 업무 → 전략적 분석 업무로 전환
"이제는 RPA가 돌아가는 동안 다른 일을 할 수 있어요. 절약된 15시간은 아마존 비용 심층 분석, 매출 데이터 검토, 수익성 개선 전략 수립에 쓰고 있습니다.
오류 사전 검증 기능으로 업무 수행 능력이 대폭 향상되었습니다. 매번 고정적인 날짜에 대금이 입금되니 재무 안정성이 높아지고, 환율 변동 같은 외부 요인에도 더 빠르게 대응할 수 있게 됐어요.
이런 변화는 개인을 넘어 조직 전체로 확산되고 있습니다.
사업지원실에서는 정기적인 교육과 정보통합전략실과의 협업을 통해, 각 팀 1~2명씩 RPA 전문가를 양성하고 있어요. 담당자가 스스로 시스템을 개선하는 '새로운 일하는 방식'을 구축하는 것이 목표입니다.”
- 이윤정 리더 -
4. 업무 담당자의 고민과 IT 기술이 만나다
시스템 구축 초반, 정보통합전략실이 설계한 자동화 흐름을 현업 담당자가 검토하던 중이었습니다.
"자동화 흐름은 잘 설계해 주셨는데, 사내 회계 처리 기준에 따라 일자를 나누는 작업이 필요해요. 아마존에서의 정산서는 2주마다 또는 셀러가 필요에 의해 요청할 때 정산서를 발급해 주지만 회계 기준에 따라 매출을 분리해서 처리해 줘야 해요" - 사업지원실 이윤정 리더 -
정보통합전략실이 미처 파악하지 못한 업무의 예외 상황이었습니다. 담당자가 날짜 기준을 설정하여 팀에 전달해 줬고, 팀이 기준 날짜를 반영하여 데이터를 분리하는 작업을 진행했어요. 또 다른 문제는 신규 매출 및 비용 항목의 발생이었습니다. 아마존 정산서 처리 시 신규 비용이 발생할 때마다 그에 맞는 회계 계정으로 설정해줘야 합니다. 기준에 맞지 않는 비용 발생시에 시스템이 에러를 일으키게 둘 수는 없으니, 데이터를 사전에 검증하여 특별한 몇가지 유형이 발생하면 미리 알림으로 기준을 설정할 수 있도록 설계했습니다.
"IT 부서 단독으로는 절대 못 찾았을 부분들이에요. 현업이 '이 업무는 이렇게 처리한다'라는 걸 정확히 알려줘야, 시스템이 제대로 작동할 수 있습니다." - 정보통합전략실 박재민 리더 -
결국 이 프로젝트는 기술과 현업 지식이 만났을 때 완성될 수 있었습니다.
"힘들긴 하지만 이제 익숙해졌으니 직접 하는 것이 정확하지... 자동화하려면 개발 시간을 별도로 투입해야 하고, 이 과정에서 에러가 나면 어떡하지!"
이런 '당연한 비효율'에 질문을 던졌을 때, 변화가 시작됩니다.
사업기획팀과 정보통합전략실의 협업 사례는 작은 질문이 만든 큰 변화의 이야기입니다.
슈피겐코리아는 오늘도 당신의 Next Level을 위해 도전하고 있습니다.
WORK NEXT LEVEL : Unlock Yourself
