소개
2주차 사례에서는 린디 AI를 처음 사용하면서 경쟁사 판매가 분석 자체를 해본 경험을 공유했습니다. 당시에는 워크플로우를 만든 줄 알았는데, 지금 돌아보니 실제로는 자동화까지는 완성하지 못한 상태였더라고요 😅
그래서 3주차에는 한 단계 더 나아가서,
반복해서 사용할 수 있는 판매가 분석 자동화를 시도해보고
가능하다면 구글 스프레드시트 / 엑셀로 결과를 정리하는 것까지를 목표로 다시 도전해봤습니다.
가격 조사는 한 번으로 끝나는 일이 아니라서, “이번엔 진짜 자동화까지 해보자”는 마음으로 진행했습니다.
진행 방법
⚒️사용한 툴
린디(리서치 에이전트 Research Agent)
구글 스프레드시트
⚠️ 2주차와 다른 점 정리
지난주에는 단순히 “경쟁사 판매가를 조사해줘” 수준이었다면, 이번에는 아래를 명확하게 정리했습니다.
같은 작업을 여러 번 반복해서 쓸 것
결과를 표 형태로 정리할 것
엑셀이나 구글 스프레드시트로 활용할 수 있을 것
이렇게 목적을 분명히 하니, 에이전트 설정 과정에서도 질문이 훨씬 명확해졌습니다.
1️⃣ 에이전트 빌더에 경쟁사 판매가 분석 요청
경쟁사 판매가 분석
2주차와 마찬가지로 지금 실행할지 / 워크플로우를 구축할지 두 가지 선택지를 줬고, 워크플로우를 선택했습니다.
2️⃣ 리서치 에이전트에 자동화 전제 조건 전달
리서치 에이전트에 "이 작업은 반복해서 사용할 거야" 라는 전제조건을 주자,
단순 분석이 아니라 에이전트의 목적과 역할을 먼저 정리해서 보여줬습니다.
상품 모델명을 입력하면
- 여러 경쟁사 사이트에서 판매가를 조사하고
- 가격 / 재고 상태 / 옵션 정보를 함께 정리해서
- 표 형태의 결과로 출력해줘
이 작업은 반복해서 사용할 거야
중고·리퍼 전문 쇼핑몰도 조사 대상에 포함시켰습니다.
에이전트가 정리한 내용은 아래와 같았습니다.
에이전트의 목적
- 상품 모델명을 입력 받아 여러 경쟁사 쇼핑몰에서
- 판매가, 재고, 옵션 정보를 조사하고
- 표 형태로 정리해서 출력트리거 방식
- 대화형
- 동일한 방식으로 반복 실행 가능조사 대상 쇼핑몰(사이트)
- 쿠팡, 네이버쇼핑, 11번가, G마켓, 옥션 기타 주요 쇼핑몰
- 리퍼 / 중고 전문몰 (리씽크몰, 뉴퍼마켓, 보상나라)수집 정보 항목
- 판매가 (배송비 포함 여부)
- 재고 상태 (품절 / 재고 있음 / 확인 필요 등)
- 옵션 정보 (색상, 용량, 모델 구성 등)
- 판매처 링크 (URL)출력 형식
- 텍스트가 아닌 표(table) 형태의 구조화된 결과
지난주에는 그냥 결과만 받아봤다면, 이번 주에는 ‘이 작업을 계속 돌려 쓸 수 있는 형태’로 정리됐다는 점에서 확실히 자동화에 가까워진 느낌
3️⃣ 자동으로 구성된 워크플로우 이해하기
워크플로우 화면에서 Agent Step 내부 프롬포트를 확인해보니, 요청했던 조건들이 역할(role) / 작업(task) / 규칙(rules) 형태로 정리되어 있었습니다.
단순히 검색만 하는 AI (X) → 판매가 분석 업무를 수행하는 담당자 (O)
역할
- 에이전트의 역할을 “경쟁사 판매가를 분석하는 전문 리서치”로 명확하게 정의되어 있었음작업
1) 주요 국내 쇼핑몰 검색
2) 중고 / 리퍼 전문몰 검색
3) 각 사이트에서 정보 수집
4) 수집한 데이터를 구조화해서 제공
규칙
- 여러 쇼핑몰을 조사해서 종합 비교
- 가격 정보는 최저가 기준으로 표시
- 재고 상태, 옵션 정보, 중고 / 리퍼 상품 등급 기준 등
→ 실무 기준에 맞춘 세부 규칙들이 함께 들어가 있음
4️⃣ 테스트 실행
에이전트가 제대로 작동하는지 테스트를 진행하기로 했습니다. (테스트를 해야 수정할 부분이 생길 것 같아서….)
테스트 시 확인할 포인트도 따로 알려줍니다 (굿굿)
테스트 방법에 따라 진행
1) [Test] 클릭2) “애플 아이패드 에어 6세대 128GB WiFi전용 11인치” 입력
3} 분석 결과
4) 피드백(수정사항)
출력된 결과에 대한 출처 (예를 들어 URL이 있으면 같이 보여줘).
그리고 구글 스프레드 시트나 엑셀 파일로 자료를 정리해서 보고 싶어.
결과와 배운 점
3주차에는 경쟁사 판매가 분석을
- 반복 실행 가능한 에이전트로 정리하고
- 결과를 표 형태로 구조화한 뒤
- 구글 스프레드시트까지 자동으로 생성하도록 로직을 구성했습니다. (구글 계정 연동 완료)
다만, 테스트 실행 과정에서 크레딧(토큰) 사용 한도에 도달하면서, 실제로 스프레드시트가 생성되고 데이터가 채워지는 단계까지는 확인하지 못했습니다.
👍 좋았던 점
- 자동으로 시트를 생성하고
- 판매처 / 가격 / 재고 / 옵션 정보를 행 단위로 정리하며
- 스프레드시트 URL을 사용자에게 전달하는 흐름까지
→ 설계 자체는 모두 완료된 상태라는 점입니다.
요약하자면, 자동화 로직은 끝까지 구성했지만, 실행 결과를 확인하기 전에 크레딧 한도로 멈춘 상태
완성된 결과 화면까지 보지는 못 했지만, 경쟁사 판매가 분석 → 표 정리 → 외부 파일(구글 시트)로 확장하는 업무 자동화 흐름을 실제로 설계해봤다는 점에서 의미 있는 단계였다고 느꼈습니다.
🧐 앞으로 해보고 싶은 것
다음에는 크레딧을 충전한 뒤(유료 결제 해야하나요…………..)
1) 실제로 스프레드시트가 생성되는지
2) 데이터가 누적되면서 가격 비교 및 변동 과정 모니터링이 실제로 가능한지까지 실행
*2주차 사례와 다른 점은?
2주차 사례에서는 린디 AI로 경쟁사 판매가 분석이 가능하다는 것 자체를 확인하는 데 의미를 뒀다면, 3주차에는 이 작업을 반복해서 사용할 수 있는 업무 형태로 정리하는 것에 집중했습니다.
2주차
- 그때그때 질문해서 결과를 받아보는 방식이었고,
- 어떤 쇼핑몰을 볼지, 어떤 기준으로 비교할지는 대부분 제 머릿속에 있었습니다.
(워크플로우 완성한 줄 알았던....😂)3주차
- 경쟁사 판매가 분석을 에이전트의 역할(role)로 정의하고
- 조사 대상 쇼핑몰(신품, 중고, 리퍼)을 명확히 구분했으며
- 가격, 재고 상태, 옵션, 상태 등급 같은 MD 실무 기준을 규칙(rules)으로 고정했습니다.
- 결과 역시 텍스트가 아니라 표 형태로 통일해 반복 사용이 가능하도록 정리했습니다.
아직 정해진 시간마다 자동 실행되거나 데이터가 자동으로 누적되는 단계까지는 아니지만,
필요할 때 언제든 같은 기준으로 실행할 수 있는 에이전트를 만들어봤다는 점에서
업무 자동화에 한 발 더 다가간 주차였습니다. 😃
