지역화폐 가맹점을 지도로 쉽게! Softr로 웹서비스 만들기 도전기

🚀 실행 가능한 MVP 구축 계획 (노코드 기반)
📌 1단계: 적합한 노코드 도구 선정 (추천)
사용자님의 상황에 가장 잘 맞는 도구는 다음과 같습니다.

Glide (https://www.glideapps.com/):
Google Sheets와 쉽게 연동 가능, 모바일 친화적 인터페이스, 지도 기능이 기본 제공됨. 가장 낮은 학습 곡선을 보이며, 초기 MVP 구축에 탁월.

Softr (https://www.softr.io/):
Airtable과 쉽게 연동 가능, 사용하기 쉬운 UI, 반응형 모바일 웹사이트 구축에 최적화.

👉 추천 도구: Glide를 가장 먼저 추천 (쉬운 사용성, 모바일 친화성, 지도 기능 내장)

📌 2단계: MVP 제작 흐름 정의
구축 단계는 크게 3가지로 나눌 수 있습니다.

① 데이터 수집
공공데이터포털(https://www.data.go.kr/)에서 전라북도 지역화폐 가맹점 데이터를 API로 가져오기.

JSON 데이터를 Google Sheets로 자동 연결 설정(Zapier 또는 Make.com 활용 가능).

② 지도 시각화 및 검색
Glide에서 Google Sheets 연동 후, 데이터의 주소 정보를 자동으로 지도에 표시.

Glide의 내장된 검색 기능을 활용하여 사용자 편의성 제공.

③ 리뷰 크롤링 및 AI 요약
Bardeen.ai(https://www.bardeen.ai/): 코딩 없이도 웹사이트 리뷰를 간단히 크롤링 가능한 노코드 도구.

Zapier(https://zapier.com/) 또는 Make(https://www.make.com/): 자동화 도구로 Bardeen을 Glide와 연결.

ChatGPT나 OpenAI API를 활용하여 리뷰 요약 기능 자동화.

📌 3단계: 필요한 리소스 및 예시 템플릿
Glide 공식 지도 기반 앱 템플릿:
https://www.glideapps.com/templates

Google Sheets 데이터 자동 업데이트 방법 (API 연동 가이드):
https://zapier.com/apps/google-sheets/integrations

Bardeen 웹 크롤링 튜토리얼:
https://www.bardeen.ai/tutorials/web-scraper

📌 4단계: 액션 아이템 체크리스트 ✅
🎯 1주차
 공공데이터 포털에서 전라북도 지역화폐 가맹점 API 확보 및 데이터 형식(JSON) 확인.

 Google Sheets에 API 데이터를 자동 연동(Zapier 또는 Make 사용).

🎯 2주차
 Glide에 Google Sheets 연결하여 지도 기반 가맹점 표시 기능 구현.

 Glide에서 검색 및 필터링 기능 구현 및 간단한 테스트 진행.

🎯 3주차
 Bardeen으로 네이버, 카카오, 구글의 리뷰 데이터 수집 간단 테스트.

 ChatGPT API를 이용한 리뷰 AI 요약 기능 연동(Zapier로 자동화).

🎯 4주차
 서비스 전체 MVP 프로토타입 통합 완성.

 실제 사용자(친구 또는 지인 대상)를 통해 피드백 수집 및 수정.

아주 중요한 포인트를 짚으셨습니다.
2만 개 이상의 데이터를 다루기 위해서는 단순 노코드 툴을 넘어서 약간의 “바이브코딩”이나 하이브리드 구조”를 써야 현실적으로 운영이 가능합니다.

✅ 결론부터 말씀드리면:
가능합니다.
단, "모든 데이터를 한 번에 불러오는 구조"는 피하고,
**"필터링, 검색 시점에 필요한 데이터만 호출하는 방식"**으로 설계해야 합니다.

🔧 방법 1. Airtable + Softr + Pagination or Filter 구조
Airtable은 최대 100,000개 행까지 저장 가능 (기본 플랜도 5,000행, 상위 플랜으로 확장 가능)

Softr와 연결하여 카테고리, 지역, 키워드로 필터링한 결과만 보여주기로 해결

Softr는 필터링/검색 시 필요한 부분만 노출하는 방식이라 퍼포먼스 저하가 덜함

👉 “전주 음식점”, “군산 숙박업소”처럼 조건을 좁히는 방식으로 페이지별 설계

🔧 방법 2. Glide + Google Sheets + Query API 구조
Glide 자체는 수천~수만 행에 부하가 큼 → 대신 Google Sheets에서 QUERY 함수 또는 Apps Script로 필터링

Glide 앱은 사용자가 입력한 검색 조건에 따라 Google Sheets의 특정 시트(결과 시트)만 불러오도록 설정

👉 예: 전주에서 “맛집”을 검색하면 → 시트에서 해당 조건에 맞는 데이터만 표시 → Glide에는 몇백 개만 전달됨

🔧 방법 3. Xano + Frontend Builder (Noloco, WeWeb, Bubble 등)
Xano는 백엔드 전용 노코드 도구로 10만 건 이상 대용량 데이터도 안정적으로 처리 가능

프론트엔드는 WeWeb이나 Bubble로 설계

검색/필터 시, Xano API가 조건에 맞는 50~100개만 추출해서 전달

👉 가장 확장성 높은 구조
👉 향후 상용화 대비에 적합 (사용자 수 늘어나도 부하 적음)

🔧 방법 4. 바이브코딩: Firebase + React/Next + Leaflet/Mapbox
Firebase Firestore는 수만 건 데이터를 실시간으로 검색/필터 가능

프론트는 Next.js, React + Leaflet 또는 Mapbox

API 호출 시 쿼리 조건만 넣고 서버는 제한된 수의 데이터만 반환

👉 중급 이상의 웹 구조지만, 구글의 무료 티어 내에서 상당히 운영 가능

📌 요약 – 2만 건 이상의 데이터 활용 전략 비교
방법	최대 처리 데이터	난이도	장점	단점
Airtable + Softr	수만 건 (상위 플랜 시)	쉬움	직관적 필터링/검색	요금제 한계
Glide + Google Sheets	몇천 건까지 안정	쉬움~중간	구현 속도 빠름	퍼포먼스 제한
Xano + WeWeb	10만 건 이상	중간	확장성 탁월	구조 설계 필요
Firebase + Next.js	10만 건 이상	중~고급	완전한 자유도	개발 지식 필요

🧩 추천 전략 (지금 상황 기준)
MVP 시기: Glide or Softr 기반으로 전라북도 내 특정 업종만 필터링하여 500~2,000건 내외로 압축

1차 확장 시기: Airtable 또는 Google Sheets + 검색조건 필터링 방식 도입

중장기 확장: Xano 기반 API 백엔드 + 프론트엔드 선택적 연결

🚀 1차 MVP 실행 계획: Airtable + Softr 기반 지도 서비스
📌 목표
전라북도 지역화폐 가맹점 중 일부 업종/지역 필터링 →
Airtable에 저장 → Softr를 통해 지도 기반 웹서비스 제공

✅ 1단계: 데이터 수집 및 전처리 (1일 차)
⏳ 예상 시간: 2~3시간

🛠 할 일
공공데이터포털에서 "지역화폐 가맹점 현황" API or CSV 다운로드

https://www.data.go.kr 접속

"지역사랑상품권 가맹점 정보" 검색

전라북도 필터링 (예: 전주, 군산 등)

필요 항목만 정리

상호명, 업종, 주소, 위도/경도, 전화번호 등

데이터를 CSV 또는 Excel 파일로 저장

✅ 2단계: Airtable 테이블 구축 (1~2일 차)
⏳ 예상 시간: 2시간

🛠 할 일
Airtable 계정 생성 (https://airtable.com)

“지역화폐_가맹점” 이름의 베이스 생성

앞서 정리한 CSV 파일 업로드

필드 정리:

텍스트: 상호명, 업종, 주소

번호: 전화번호

위치: 위도, 경도 (혹은 Address를 기반으로 자동 지도 표시 가능)

✅ 참고: Airtable은 무료 플랜에서도 최대 1,000개 행, 5개의 테이블을 제공

✅ 3단계: Softr로 지도 서비스 만들기 (3~4일 차)
⏳ 예상 시간: 4시간

🛠 할 일
Softr 계정 생성 (https://www.softr.io)

“List + Map” 템플릿 선택 (지도 포함된 템플릿)

Airtable과 Softr 연동

API Key 입력 → 테이블 연결

리스트 항목 커스터마이징

상호명, 주소, 업종 표시

지도 위에 위치 표시

주소 또는 위도/경도를 기반으로 마커 생성

검색바와 필터 추가

“업종”이나 “지역명”으로 필터링 기능 구현

✅ 4단계: 리뷰 요약 기능 설계 (5~6일 차, 연동은 MVP 이후 고려 가능)
⏳ 예상 시간: MVP 이후 선택 사항

🛠 초기 설계
Bardeen.ai 또는 Browse.ai로 네이버/카카오 리뷰 자동 수집 테스트

수집된 리뷰를 Google Sheet에 저장

OpenAI API를 사용하여 요약 자동화 (Zapier, Make 연동 가능)

현재는 “기존 플랫폼 리뷰 요약 기능”은 후속 단계로 기획만 하고 MVP에는 생략 가능

✅ 5단계: 퍼블리싱 및 테스트 (7일 차)
⏳ 예상 시간: 2시간

🛠 할 일
Softr에서 웹사이트 도메인 생성 (예: 지역화폐지도.softr.app)

모바일에서 최적화 확인

지인들에게 테스트 요청 및 피드백 수집

테스트 마친 후 간단한 설문 링크 배포

📝 액션 체크리스트 요약
단계	항목	완료 여부
1단계	공공데이터 다운로드 및 정리	☐
2단계	Airtable 테이블 생성 및 데이터 업로드	☐
3단계	Softr로 리스트/지도 앱 생성	☐
4단계	리뷰 요약 자동화 기능 설계 (후속 단계)	☐
5단계	MVP 테스트 및 피드백 수집	☐

A mobile-friendly map app to find local merchants accepting regional currency. Includes search, filters by category and location, and Airtable integration for data.

🧩 추가 팁: 자동 좌표 변환을 하고 싶다면?
Airtable + Make.com 조합으로 주소 → 위도/경도 자동 변환 가능

주소를 넣으면 Google Geocoding API로 위경도 필드 자동 생성

이후 Softr에서는 위경도 필드를 지도에 바로 활용

필요하시면 자동 위경도 변환 흐름도 도와드릴 수 있어요.