마케터를 위한 데이터 분석 자동화 툴 개발기
: 네이버 마케팅 API + Streamlit 활용
소개
마케터가 여러 데이터 소스를 오가며 수동으로 인사이트를 정리하는 일을 줄이고 싶었습니다. 그래서 한 곳에서 중요한 마케팅 데이터를 확인하고 분석/기획까지 이어갈 수 있는 작업 툴을 만들기 시작했어요.
실무 경험상 퍼포먼스 마케팅은 수치로 움직이기 때문에 자동화가 용이하다고 판단해 먼저 해당 분야를 다뤘고, 한국 데이터를 중심으로 하려다 보니 자연스럽게 네이버의 마케팅 관련 API부터 연동하게 되었습니다.
추후, Google 관련 데이터도 연동하고, 콘텐츠/브랜딩 영역도 점진적으로 확장할 예정입니다.
진행 방법
마케팅 실무의 구조화 접근
마케팅 비전공자나 일반 사용자들은 퍼포먼스 광고 운영이 어떻게 기획되고 구조화되는지 생소할 수 있습니다.
이번 툴의 핵심은 단순히 데이터를 불러오는 것이 아니라, 실제 마케터의 기획 흐름을 기술로 옮겨 자동화한 데에 있습니다. 다음은 그 구조의 핵심 요소들입니다:
인사이트와 데이터 기반 구축
캠페인 기획 전, 시장/경쟁사/트렌드 분석이 핵심
검색 키워드 데이터를 통해 사용자가 어떤 니즈를 언제 가지는지를 파악
브랜드 USP(차별점)와 시장 틈새 탐색
단순히 효율만을 따라가는 것이 아니라, 어떤 키워드 조합 이나 시기에 우리만의 메시지를 낼 수 있을지 분석 및 기획
KPI(성과 지표)에 따른 운영 전략 분기
매출 중심인지, 브랜드 인지도 중심인지에 따라 분기 별 전략/예산이 완전히 달라짐
시즌성 분석: 성수기/비수기 판단
연간 검색량 흐름을 기반으로 광고 타이밍을 설계
연간 광고 집행 예산과 기획안 수립
1년 단위 예산을 기반으로 월별 예산과 액션 플랜 설정
집행과 테스트는 반복되는 구조
광고는 '돌려봐야' 알 수 있는 영역
따라서 A/B 테스트, 소재 성과 비교, 실시간 효율 분석이 필수
현실적으로 마케터는 연관 키워드 확인, 트렌드 분석, 광고 효율 확인 등을 위해 네이버 검색광고, 데이터랩, 캠페인 관리, 구글 스프레드시트 등 여러 플랫폼을 매번 오가야만 했습니다.
특히 대행사를 쓰지 않고 직접 광고를 운영하거나, 스타트업, 초기 브랜드, 브랜드 내부에서 직접 기획·전략을 짜야 하는 입장에서는 이처럼 와리가리 하며 데이터를 수집하고 비교하는 게 큰 비효율로 작용합니다.
그래서 이번 툴은:
키워드를 검색하고, 연관 키워드를 추가하면 → 네이버 데이터랩과 연동하여
기간, 연령, 디바이스 등 조건에 맞춰 데이터를 시각화하고
실제 운영 중인 캠페인/광고그룹/키워드 데이터와 직접 비교할 수 있게 했습니다.
이를 통해 데이터 기반 인사이트 도출 → 타겟팅 전략 수정 → 성과 확인 → 다시 인사이트로 연결되는 마케팅 사이클의 반복을 하나의 플랫폼에서 실현하려고 했습니다.
또한 모든 분석은 구조화된 흐름 안에서 유기적으로 연결되지만, 각각의 기능도 독립적으로 활용 가능하도록 설계했습니다. 예를 들어:
연관 키워드 탐색만 하고 싶을 때
특정 키워드의 트렌드만 보고 싶을 때
캠페인 성과 데이터를 바로 비교하고 싶을 때 등
필요한 요소만 빠르게 확인하고 실행할 수 있게 모듈화된 분석 흐름을 제공하고 있다는 점도 이번 프로젝트의 중요한 특징입니다.
기술 스택 및 구조
백엔드 (Python)
웹 프레임워크:
Streamlit데이터 처리:
Pandas차트 시각화:
Altair환경 변수 관리:
python-dotenvGoogle Sheets 연동:
gspread,google-auth-oauthlib
외부 API 연동
네이버 검색광고 API: 연관 키워드, 캠페인/광고그룹/키워드 정보 조회네이버 데이터랩 API: 키워드 트렌드 데이터 분석
아키텍처: 3-레이어 구조
Core Layer: 데이터 모델, API 클라이언트, 분석 서비스
Adapter Layer: 구글 시트 저장, JSON 출력
UI Layer: CLI, Streamlit 웹앱, Apps Script
주요 기능 개발 흐름 (버전별)
v3.1 ~ v3.8 업데이트 내역
Streamlit 웹앱 기본 구조 구축
네이버 검색광고 & 데이터랩 API 연동
키워드 선택, 트렌드 분석, CSV 내보내기 기능 구현
2단 헤더 테이블, 연령 필터, 날짜 선택 등 UI 개선
Altair 기반 트렌드 차트, 커스텀 툴팁 및 정렬 처리
캠페인/광고그룹/키워드 구조 설계 및 연동 구현
저장/불러오기 히스토리, 분석조건 팝업 등 사용자 흐름 개선
비즈머니 패널 및 캠페인 상세 보기 기능 추가
디자인 시스템 적용 및 컬러/폰트 스타일 통일
사이드바 메뉴 구조 NAVER 기준으로 그룹핑 및 명칭 간소화
✅ 전체 업데이트 내역은 아래에 상세히 정리되어 있습니다.
상세 업데이트 로그 보기
## 현재 진행 상황
### 완료된 기능
- [x] Streamlit 웹앱 기본 구조
- [x] 네이버 검색광고 API 연동 (연관키워드 조회)
- [x] 네이버 데이터랩 API 연동 (트렌드 분석)
- [x] 2단 테이블 헤더 (PC/모바일 그룹핑)
- [x] 키워드 선택 및 CSV 내보내기
- [x] 트렌드 그래프 표시
- [x] 사이드바 메뉴 (네이버검색광고/네이버데이터랩)
- [x] 브랜드 컬러 적용
...
#### v3.8 업데이트 (2026-02-01)
- [x] 사이드바 메뉴 구조 개선 - NAVER 그룹핑
- 그룹 헤더: "NAVER"
- 하위 메뉴: 연관키워드, 트렌드 분석, 광고 현황
- [x] 메뉴 이름 간소화 (네이버 접두어 제거)
- "네이버 검색광고" → "연관키워드"
- "네이버데이터랩" → "트렌드 분석"
- "광고 운영 현황" → "광고 현황"
- [x] 하위 메뉴 스타일 적용
- 들여쓰기 (padding-left: 36px)
- 좌측 border 인디케이터
- 호버 시 subtle 배경 + border 색상 변경
- 선택 시 인디고 배경 + border
결과와 배운 점
✅ 잘 된 점
웹사이트와 데이터랩 API 간의 값 차이 문제를
상대지수개념으로 인지하고, 기간/단위/키워드 조건 통일로 문제 해결Google Sheets에서 여러 인증 문제로 막혔던 연동을 Streamlit 웹앱으로 전환하며 문제 해결
Streamlit + Altair 조합으로 빠른 시각화 및 인터랙션 구현 가능함을 경험
⚠ 시행착오 & 남은 과제
API 일부 불안정 현상: 특정 API에서 응답 오류 또는 값 미일치가 간헐적으로 발생
캐시 이슈: 일반 브라우저에서 한글이 깨지는 현상이 있음 (시크릿 모드에서는 정상 동작)
정렬/경쟁정도 필터 값 정확도 검토 필요
다음 기능 목표
AI를 통한 데이터 요약 기능 추가
콘텐츠 스토리보드 기획 도구
브랜딩 기획 구조화 도구로 확장
🔭 다음 계획
네이버 생태계 중심 기능은 거의 마무리 단계로, 이후 Google 데이터 연동 예정
기능은 많지만 기획 → 디자인 → 개발 프로세스를 반복하며 완성도 높이기 진행 중
💡 느낀 점
🧩 아쉬운 점 & 고민 중인 부분
디자인 시스템을 중간에 적용하긴 했지만, 세세한 UX 디테일까지 설계하지 못한 점이 아쉬움으로 남음
또 하나의 큰 고민은, AI가 데이터를 더 잘 요약하고 분석하기 위해 어떤 기획 구조를 입력으로 줄 것인가에 대한 설계 방향
어떤 방식으로 텍스트나 메타 정보를 구성해야 분석력이 좋아질지 실험이 필요
🚀 다음 단계로 고려 중인 것
실 배포도 고려 중이며, 내부/외부 사용자를 나눠 피드백 받을 수 있는 구조를 고민 중
기획 → 개발 → 사용자 피드백 → 개선 → 배포 사이클을 경험해보려는 의지가 있음
광고 마케팅 업무 플로우가 콘텐츠나 브랜딩에 비하면 단순하다고 생각했지만, 막상 자동화하려 하니 고려해야 할 것이 정말 많았습니다. 그 과정에서 "아, 내가 생각보다 많은 걸 머릿속에 정리해두고 일하고 있었구나"를 깨달았어요.
또한, 경험이 많은 시니어일수록 업무를 여러 관점에서 조망하기 때문에 AI를 더 정교하게 다룰 수 있겠다는 생각이 매우매우매우 많이 들었습니다. 그래서 시니어의 구조화된 사고 + 주니어의 AI 활용 능력이 함께할 때, 정말 시너지가 클 거란 걸 절실히 느꼈습니다.
