[사내AX] 몸빵&감으로 운영하던 AI스터디, 데이터 기반 의사결정이 가능해지기까지

📝 한줄 요약

Airtable에 쌓여만 있던 20기치 데이터를 Claude Code로 대시보드화해서, 3시간 걸리던 통계 취합을 0분으로 줄이고 처음으로 운영 데이터 기반 의사결정이 가능해졌다.

🎯 이런 분들께 도움돼요

• 데이터를 엑셀/스프레드시트로 수동 관리하는 마케터/PM

• 운영 데이터 대시보드가 필요한 비개발자

• Airtable에 데이터는 쌓여있는데 활용을 못 하고 있는 분

😫 문제 상황 (Before)

📊 매출/기수별 통계

• 기수별 통계(신규율, 리텐션, 매출 등)를 Airtable에서 수동 필터링 후 구글시트에 복사해서 관리

• 과거 기수와 비교하려면 매번 같은 작업 반복 - 20기까지 누적되니 데이터양도 많아짐

• "지난 기수 신규율이 얼마였지?" 같은 질문에 바로 답 못함 - 매번 다시 계산

• 기수가 끝날 때마다 통계 정리해서 보관하는 것도 수동

• 지난 기수 곡성 워케이션 갔는데 지표 취합하는 데 3시간 써서 저녁도 못 먹은 기억...

📈 운영 데이터

• 애초에 확인 자체가 불가능했음

• 이번 기수 주차별 게시글 수 정도는 Airtable 뷰로 볼 수 있었지만:

  • 스터디별 인당작성률 추이를 보려면 주차별 게시글 수(3개) + 인당작성률(3개) = 6개 필드를 매번 추가해야 함

  • Airtable 대시보드로 그래프 만들 수는 있는데, 설정이 수동이고 번거롭고 머리를 많이 써야 함

• 발표률, 참석률, 무기명설문 제출률 같은 지표는 추이를 볼 방법 자체가 없었음

• 이전 기수와 같은 주차 비교 불가 - Airtable 필터를 이번 기수로 바꾸면 지난 기수 데이터가 사라짐. 한 기수 안에서만 볼 수 있는 한계

🔧 공통

• 구글시트 차트 만드는 것도 수동, 직관적이지 않고 수정도 번거로움

• 여러 지표를 한눈에 보는 뷰가 없어서 의사결정 시 데이터 근거 대기 어려움

💡 시작 계기

매출/기수별 통계 대시보드: 20기 운영 중 주주간담회용 데이터 취합하다가 "이건 안되겠다" 싶었다.

운영 대시보드: 이전에 매출 대시보드를 Claude Code로 만들어봤는데, 그 경험으로 "운영 데이터도 되겠다"는 가능성을 발견했다.

🛠️ 사용한 도구

• AI 도구: Claude Code

• 모델: Claude Opus 4.5

• 데이터베이스: Airtable

• 배포: Vercel

🔧 작업 과정

1. 기수별 통계 아카이브 시스템 설계 - "과거 데이터는 저장하고, 최근만 실시간으로"

20기까지 쌓인 데이터를 매번 API로 불러오면 너무 느렸다. 그래서 전략을 세웠다.

과거 기수들은 확정된 값이니까 최근 2개 기수만 API 호출하고 나머지는 static하게 저장하고 싶어

Claude가 바로 설계해줬다. 1-18기는 JSON 파일로 정적 저장하고, 19-20기만 API로 동적 호출하는 구조. 최근 2기수는 환불 여지가 있어서 실시간으로 봐야 하니까 이 전략이 딱 맞았다.

2. 과거 데이터 통합 - "스크린샷 줬더니 OCR로 바로 처리"

1-12기 데이터는 이미 스프레드시트에 정리해둔 게 있었다. 일일이 타이핑하기 귀찮아서 그냥 캡처해서 줬다.

신규/재참여 지표 1-12기 데이터 내가 줄게 (스프레드시트 스크린샷 첨부)

놀랍게도 OCR이 100% 정확했다. 바로 JSON에 합쳐서 저장해줬고, 이후 13-18기는 스크립트로 자동 계산해서 추가했다.

3. 스터디장 지표 자동 정의 - "단어만 줬는데 기준까지 세워줌"

스터디장 관련 지표도 보고 싶었는데, 정확히 뭘 봐야 할지 정의가 안 됐었다.

스터디장 지원율은 멤버의 스터디장지원기수, 스터디장기수 필드를 보고 판단 가능해

이렇게 필드명만 알려줬더니, Claude가 알아서 기준을 세웠다: 신규지원, 재지원, 재지원율, 연속지원, 연속지원율, 연속지원 합격 등. 한 큐에 알잘딱깔센.

4. 운영 데이터 대시보드 신규 생성 - "4개 지표만 말했는데 다 나옴"

드디어 운영 데이터 대시보드에 도전했다.

나는 '운영데이터' 사이드바탭 만들고 하위에

• 스터디별 주차별 게시글 추이

• 스터디별 주차별 참석자 수

• 스터디별 주차별 발표자 수, 명단

• 스터디별 주차별 무기명설문수 이런 것들을 지표로 보고 싶어

4개 지표만 말했는데, API 설계부터 차트까지 쭉 나왔다. 이전에는 아예 볼 수 없던 데이터들이었다.

5. Airtable 필드 형식 이슈 - "API 뺑뺑이 돌지 말고 내가 알려주는 게 빠름"

운영 데이터 API 첫 호출에서 바로 에러가 났다.

운영 데이터를 가져오는데 실패했습니다

원인은 Airtable 테이블마다 기수 필드 형식이 다 달랐던 것.

• 게시글 → 기수 (formula): 20

• 줌기록 → 기수 (single select): 20기

• 무기명설문 → 기수 (lookup): 20

처음엔 Claude한테 "API로 알아서 필드 찾아봐"라고 했는데, 너무 뺑뺑이 돌고 헤매는 느낌이었다. 그래서 내가 직접 Airtable 열어서 테이블마다 정확한 필드명을 알려줬더니 시행착오가 확 줄었다.

그리고 매번 API 호출할 때마다 에러 나는 게 반복되길래, 자주 쓰는 테이블/필드/타입 정보를 JSON 스키마 파일로 저장해뒀다. 이후로는 API 호출 전에 이 파일 먼저 참고하니까 에러도 줄고 속도도 빨라졌다.

7. React Query 도입 - "불만 말했더니 솔루션까지"

탭을 왔다갔다 할 때마다 매번 로딩이 돌았다.

대시보드 탭은 왜 누를 때마다 로딩하는거야?

그냥 불만을 말했을 뿐인데, Claude가 React Query 도입을 제안하고 바로 적용해줬다. 캐싱이 되니까 한 번 불러온 데이터는 다시 로딩 없이 바로 보여준다.

✅ 결과 (After)

Before vs After

달라진 점

데이터 기반 의사결정이 가능해졌다.

여태껏 직접 청강 다 들어가보고 참여자 수를 눈으로 확인한 다음에 "아 이 주제가 인기가 많구나" 판단했다. 이제는 대시보드만 보면 된다.

실제 인사이트 예시:

• 바이브코딩 주제(안티, 클코 등)의 청강이 압도적으로 많음 → 차기에 바이브코딩 주제 중심으로 편성

• 끌림영상이 니치한 주제인데 청강률이 의외로 높음 → 남은 주차 추이 보고 차기 영상 주제 2개로 증설 고민

예전에는 기수별 비교가 사실상 불가능했다. Airtable 필터 계속 바꿔가면서 노트에 숫자 적어서 분석해야 했다. 이제는 그냥 대시보드에 표가 있다. 주차별, 기수별, 스터디별로.

ALT

한국어와 중국어가 표시된 표

팀 협업 변화

• 대표님: 주주간담회용 데이터 바로 제공

• 마케팅팀: 신규/재참여 비율, 기수별 매출 등 매번 집계 없이 링크 하나로 공유

• 스터디 운영팀: 차기 주제 선정 근거 제공, 매주차 스터디 활성도 자동 트래킹으로 리소스 절감

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. AI한테 다 맡기기보다 내가 정확한 정보 주는 게 더 빠름 - Airtable 필드명 직접 찾아서 알려주니까 시행착오 확 줄었음

2. 자주 쓰는 정보는 파일로 저장해두기 - API 매번 호출하면 느리고, 스키마 파일 만들어두니까 에러도 줄고 빨라짐

3. "이거 해줘" 보다 "이런 지표 보고 싶어"라고 목적을 말하면 알아서 설계해줌 - 스터디장 지표 단어만 줬는데 기준까지 세워줌

4. 과거 데이터는 스크린샷으로 줘도 됨 - OCR 잘 되니까 스프레드시트 캡처해서 주면 바로 통합해줌

이렇게 하면 안 돼요

1. "알아서 찾아봐"라고 하면 뺑뺑이 돈다 - 특히 DB 필드명 같은 건 내가 직접 확인해서 알려주는 게 빠름

2. 한 번에 너무 많이 시키면 중간에 꼬임 - 하나씩 확인하면서 진행하는 게 결국 빠름

🌍 다른 업무에 적용한다면?

• CRM 데이터 대시보드 - 고객 데이터가 쌓여있는데 활용 못 하고 있다면

• 마케팅 캠페인 성과 트래킹 - 여러 채널 데이터를 한눈에 보고 싶다면

• HR 데이터 시각화 - 채용/퇴사/만족도 추이를 보고 싶다면

• 어떤 Airtable/Notion DB든 - 데이터가 쌓여있는데 인사이트를 못 뽑고 있다면

🚀 앞으로의 계획

에어테이블에 쌓여있는 데이터를 다 의미있는 데이터로 만들고 싶다. 쌓여있기만 하면 무의미하니까. 스터디 개선에 직접적으로 도움이 되는 의사결정 근거를 계속 만들어갈 예정이다.

1. 수강신청 변경 추이 트래킹 - 수강변경 기간에 어디서 어디로 이동이 많은지, OT와의 상관관계, 대기가 몰린 스터디 등 분석

2. 이상신호 모니터링 시스템 - 주요 데이터의 이상신호 기준을 잡고, 기준 미만 시 슬랙 알림. 더 나아가 적절한 제안까지 받을 수 있는 시스템