📊 챗GPT와 에어테이블을 활용한 매출 대시보드 및 품목코드 정리 사례
🚀 프로젝트 개요
원래 목표는 매출 대시보드를 구축하는 것이었지만,
진행하면서 품목코드 정리의 필요성이 생겼고,
이를 해결하는 과정에서 재고 관리 시스템을 다시 구축해야겠다 하는 플랜으로까지 이어졌습니다.
최종적으로,
1️⃣ 매출 대시보드 구축 : 일단 성공
2️⃣ 품목코드 정리 및 재설계 : 성공
3️⃣ 재고 관리 시스템 : 투비컨티뉴
이렇게 세 가지로 프로젝트가 정리되었습니다.
근데 왜, 대시보드가 필요했나요?
스몰브랜드라 아직은 채널이 많지 않았지만, 올해는 입점 채널을 폭발적으로 늘릴 것이기에
늘리기 전 시스템을 좀 구축해 둘 필요가 있었습니다.
기존에는 각각 채널의 어드민에서 확인하고 끝이었다면,
이젠 한판에 모아놓고 다 함께 큰 그림을 보는거죠.
어느 채널에서 어떤 흐름이 있는지,
광고효율은 크게 어떻게 반응하고 있는지 등이요.
그래서 뭘 어떻게 설계 하고 싶었던거예요?
1) 흩어진 채널별 매출 데이터를 하나로 합쳐서 시각화하기
2) 어떤 품목, 어떤 컬러가 잘 팔리는지 실시간으로 트랙킹하기
결과는요?
반은 성공, 반은 실패했습니다. (아직까지는요, 하루만에 하기란.. 어렵더라고요🥲)
👏 성공한 것
다른 양식의 스프레드시트의 데이터를 에어테이블로 자동으로 불러오고 (Automation 기능)
oders라는 하나의 테이블에 채널별 데이터를 통일된 양식으로 취합하는걸 자동화함!!!에어테이블의 인터페이스를 통해 취합된 매출데이터를 시각화하는것까지 성공
☹️ 실패한 것
품목코드가 있기에 품목별 분석도 하고 싶었으나, 단품 품목코드 기준으로 쪼개니까 oders 테이블의 기존 값들과 중복되는 이슈가 발생함
(이 과정에서 에어테이블의 extentions의 script 를 설치해 시키는 데이터를 넣어도 보고 했으나,
기존 데이터를 삭제하거나 중복이 더 늘어나거나 하는 등의 혼란이 발생...
지금까지쌓아올린 것도 다 무너질까 싶어 일단 포기하고 한발 후퇴함)지난했던 지피티와의 실패 기록 공유합니다.
1) 하다보니 내 눈에도 보이는 구조적인 문제점...
처음에 프롬프트를 넣을 때 이런것도 보완할 수 있을까요?ㅠㅠ2) 분명 내가 자동화를 목적으로 한댔는데, 하다보니 그 목적을 잃은 나의 쏠메(지피티)
🤖 어쨌든 저는 지피티(나의 쏠메)가 있어 새로운 서비스를 배웠고,
또 그걸로 한걸음 더 나아갈 수 있게 되었습니다.
✅ 챗GPT 덕분에 에어테이블의 구조를 빠르게 이해하고 활용할 수 있었음
✅ 각기 다른 양식의 데이터를 자동으로 정리하는 법을 배움
✅ 품목코드 정리를 통해 재고 관리의 틀을 잡을 수 있었음
✅ 매출 데이터 분석이 훨씬 직관적이고 빠르게 가능해짐
다음 번엔 B2B세일즈의 큰 틀을 에어테이블로 한번 설계해보아야겠어요.
재고관리시스템 구축도요......