안녕하세요! CTO Kai 입니다.

지난 3월 25일 <마케팅 자동화 대시보드 구축>을 주제로 실무 마케터와 함께 기업의 의사결정자 분들을 위한 세미나를 진행했습니다.

많은 기업에서 광고 성과 데이터를 보고하는 일은 여전히 반복적이고, 수작업 위주로 진행되고 있습니다. 데이터를 내려받고, 시트에 정리하고, 보고서를 구성하고 공유하는 일련의 작업들이 업무 프로세스의 많은 비중을 차지합니다. 정작 이 과정은 기업의 KPI에 직접 기여하지 않는 ‘비핵심 작업’인 경우가 많습니다.

이번 세미나는 그런 비효율의 고리를 끊고, 핵심 업무에 시간을 재분배할 수 있는 자동화 시스템 구축에 대해 공유하는 뜻깊은 장이었습니다.

일하는 방식의 구조를 바꾼다는 것

이번 세미나의 핵심은 ‘보고서를 예쁘게 만드는 방법’이 아니었습니다.

기업 내부의 광고 데이터를 어떻게 시각화할 것인가, 반복적인 수작업을 어떻게 자동화할 수 있을 것인가에 집중했습니다. 보고서를 만드는 방식은 곧 기업이 정보를 처리하는 방식입니다. 보고서를 자동화한다는 건 단순히 시간을 줄이는 것이 아니라, 기업이 데이터를 다루는 문화와 효율성을 근본적으로 바꾸는 작업입니다. 

기업 대표님 그리고 실무자분들께 자주 듣는 질문이 있습니다.

"지금 저희 회사가 광고 데이터를 수집해서 보고있긴 한데, 잘 분석하고 있는지 모르겠습니다."

“매일 광고 리포트를 반복해서 만들고 있는데, 이 작업에 너무 많은 인력과 시간이 투입되고 있는 건 아닌가 싶습니다.”

이 질문들은 단지 기술적인 궁금증을 넘어, 기업의 일하는 방식과 의사결정 구조 전체를 되짚어보게 만드는 질문입니다. 그러나 최근 생성형 AI와 LLM(Large Language Model) 같은 기술이 점점 더 고도화되면서, 마케팅 보고서와 데이터 분석 역시 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 

이제는 반복 작업을 단순히 줄이는 차원이 아니라, 보고 체계와 의사결정 프로세스를 더 정교하게 설계하는 기술적 기반이 현실이 되고 있습니다. 

바로 이 지점에서 많은 분들이 다음과 같은 궁금증을 갖게 됩니다.

“우리 기업도 광고 자동화 대시보드를 통해 더 전략적이고 체계적인 마케팅 운영이 가능할까?”

이번 글에서는 그 질문에 대한 실마리를 찾기 위해, 저희 위그로스가 실제로 광고 자동화 대시보드를 구축하며 얻은 인사이트와 네트워킹에서 공유되었던 내용을 중심으로 이야기해보려고 합니다.  

세미나 주요 내용

이번 세미나에서는 Meta 광고 데이터를 Google Sheets에 자동으로 연동하고, 원하는 지표만 추출 및 정리하는 구조를 구축해보았습니다.   

메타 광고 플랫폼 API 연동을 위해 관리자 권한 및 API Token을 부여 받고, 대중적으로 쓰이는 Google Sheets로 자동 수집 설정을 했습니다. 이후 Apps Script를 활용하여 ImportJSON 함수를 구현하였고, 이를 통해 본인이 원하는 광고 데이터를 가져오는 방법을 알려드렸습니다. 

본격적으로 실제 광고 데이터를 불러오고 자동화하는 구조를 보여드리기 전에, 기술적인 흐름을 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 개념 세 가지 – API, Token, Apps Script에 대해 간단하게 이론 설명을 드렸습니다.

마케팅 자동화 대시보드의 핵심은 ‘데이터를 어디서, 어떻게 가져오고, 어떻게 가공할 것인가’입니다. 이를 가능하게 하는 기술적 기반이 바로 API 연동과 인증(Token), 그리고 자동화 스크립트 환경인 Apps Script입니다.

복잡한 개념처럼 느껴지실 수 있지만, 실제 설명은 'API는 식당에서 주문을 전달해주는 종업원', 'Token은 집 열쇠에 해당하는 인증 비밀번호', 'Apps Script는 일정을 기억해주는 자동 비서'처럼 실생활에 비유해가며 누구나 이해할 수 있도록 전달드렸습니다. 위의 이미지는 현장에서 사용한 세미나 자료 일부로, 이론 설명을 시각적으로 정리한 슬라이드입니다.

기초 개념을 먼저 잡고 나니, 이후 실습에서 API 호출과 토큰 발급, 데이터 정제 과정을 훨씬 쉽게 이해하실 수 있었던 것 같습니다.  

위의  이미지는 ImportJSONViaPost()  함수의 실제 구현 코드입니다. 이는 메타 광고 API처럼 POST 요청을 필요로 하는 API를 대상으로 데이터를 호출할 때 사용되며, 단순 GET 방식으로는 가져올 수 없는 복잡한 쿼리나 필터 조건이 필요한 경우 매우 유용합니다. 

이 함수의 주요 흐름은 다음과 같습니다.

1. postOptions 초기화: 전달받은 fetchOptions를 파싱하여, POST 요청에 필요한 설정값들을 준비합니다.

2. 기본 POST 설정: 만약 사용자가 설정을 생략했다면

    1)method를 "POST"로 지정하고,

    2)payload(전달 데이터)와 contentType(전송 포맷)을 자동 지정합니다.

3. 보안 및 네트워크 옵션 변환

    1) validateHttpsCertificates: HTTPS 인증서 검증 여부

    2) useIntranet: 내부망 사용 여부

    3) followRedirects: 리다이렉션 허용 여부

    4) muteHttpExceptions: HTTP 오류 무시 여부

    이 네 가지는 convertToBool_() 함수를 통해 각각 Boolean 값으로 정리되어 API 요청 시 오류 방지

4. 최종 실행: 모든 옵션을 구성한 후, 내부 핵심 처리 함수인 ImportJSONAdvanced()를 호출해 실제 API 데이터를 불러옵니다.

이 코드는 실제로 Meta 광고 API, Google Ads API, 또는 타 플랫폼의 데이터 정제에 모두 활용될 수 있습니다. 특히 쿼리 문자열을 인코딩하거나, 특정 기간/필터 조건을 POST로만 요청할 수 있는 API 구조에서 자주 사용됩니다. 실무에서 이 함수를 사용하면, 비개발자도 Google Sheets에서 실시간 광고 데이터를 불러오고 자동 갱신하는 구조를 구성할 수 있게 됩니다. 세미나에서는 이 흐름을 직접 실습하며, 구현하실 수 있도록 도와드렸습니다.  

이로써, 기업 내에서 하루에 몇 시간씩 반복되던 보고서 작성 작업을 단 1분 이내로 줄이는 시스템을 만든 셈입니다. 참석자분들 중 일부는 “우리가 이 구조만 도입해도 월 수십 시간의 리소스가 절감되겠네요.”라는 반응을 주셨습니다. 실제로 몇몇 대표님께서 구축 문의를 주시고, 광고 데이터 자동화 대시보드를 구축하셨습니다. 

자동화는 도구가 아니라 ‘기업의 방향’ 

사실 대시보드를 자동화한다고 해서 모든 일이 쉬워지지는 않습니다. 하지만 무의미한 반복 작업에서 사람을 해방시키고, 데이터 기반 의사결정에 더 집중할 수 있는 구조를 만든다는 것은 분명히 기업 성장에 큰 자산입니다.

특히 스타트업, 중소기업, 혹은 빠른 성장이 필요한 팀이라면, 핵심 인력의 시간을 전략적 업무에 집중시킬 수 있는 환경을 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. 그 첫걸음이 바로 데이터 수집, 정리, 보고의 자동화입니다.

데이터의 흐름을 어떻게 설정하고, 기업 내에서 어떤 방식으로 확산시킬 것인가에 대한 이야기를 함께 나눴습니다. 광고 데이터 자동화는 시작에 불과합니다. 우리 기업 혹은 클라이언트가 어떤 KPI(핵심 성과 지표)를 지향하는지. 어떤 전략을 가지고 액션을 하는지에 따라 분석해야할 데이터가 전부 다릅니다. KPI에 맞는 핵심 데이터들을 선별하고, 시각화해야 기업이 좋은 성과를 낼 수 있습니다. 

이는 단지 마케터 개인의 문제가 아니라, 기업 운영 전반의 생산성 개선과 연결되는 일이기 때문입니다. 

네트워킹 이후 반응, 그리고 구축 문의

세미나를 마치고 받은 피드백 중 많은 부분이 ‘예상보다 훨씬 구조적인 이야기였다’는 반응이었습니다. 

“단순히 API를 다루는 세미나일 줄 알았는데, 데이터 흐름과 기업 구조의 효율성을 함께 이야기해 주셔서 더 좋았으며 내부에 도입하려면 누가 주도해야 할지 어떤 프로세스로 시작할 수 있을지 감이 잡혔다.”

또 다른 참석자분께서는 이렇게 말씀해주셨습니다.

“우리 기업에는 자동화 기술이나 데이터분석 전문가가 없지만, 위그로스의 컨설팅을 받고, 대시보드를 구축 견적 주세요.” 

이처럼 기술적인 실행 여부보다도 기업의 방향성과 구조 개선 관점에서 깊은 공감을 나눌 수 있었기 때문에 구축 문의를 주셨다고 생각합니다. 

기업의 '데이터 활용도'는 경쟁력의 핵심입니다.

지금은 데이터를 많이 쌓는 시대가 아니라, 빠르게 읽고, 즉시 반응하고, 효과적으로 공유하고, 실제 활용하는 기업만이 경쟁력을 갖는 시대입니다.

보고서가 실시간으로 공유되고, 필요한 사람에게 자동으로 도달하며, 그 안에 담긴 의미를 누구나 쉽게 이해할 수 있어야 합니다. 우리는 더 이상 ‘설치 수’, ‘클릭률’ 같은 단순 지표만으로 의미 있는 마케팅 인사이트를 얻을 수 없습니다. 제품의 성격, 회사의 성장 단계, 그리고 KPI에 따라 정말 봐야 하는 지표는 모두 다릅니다.

PMF(Product Market Fit)를 찾고 있는 스타트업이라면 리텐션, 전환율, NPS 같은 지표가 중요하고, 뉴스앱이나 여행앱이라면 사용 패턴, 유입 경로, 이탈 지점 등 전혀 다른 데이터를 중심으로 분석해야 합니다.

하지만 데이터를 수동으로 정리하고 반복적으로 붙여넣는 데 시간을 쓰게 되면, 정작 이렇게 중요한 인사이트를 도출해내는 데 필요한 시간과 에너지를 잃게 됩니다. 요즘 빠르게 성장하고 있는 팀과 마케터들은 데이터 분석 역량과 퍼포먼스 간의 연결고리를 명확히 이해하고 있습니다. 자동화는 이 연결을 더 빠르고 정확하게 만들어 주는 기반입니다.

이와 같은 자동화 구조를 Python 환경으로 확장한다면, Pandas 라이브러리를 활용한 광고 보고서 자동화 템플릿을 쉽게 구성할 수 있습니다. 아래는 Meta Ads API에서 데이터를 수집하고, 핵심 지표(CTR, CPC)를 계산한 뒤 보고용 테이블을 만드는 기초 자동화 예시 코드입니다.  

이 코드 블록은 메타 광고 관리자에서 받은 원본 JSON 데이터를 자동으로 가져온 뒤, 불필요한 정보는 제거하고 의사결정에 필요한 핵심 KPI만 정제하여 하나의 리포트 형태로 보여줍니다.

여기서 중요한 포인트는 다음과 같습니다.

엑셀 다운로드 없이 직접 API 호출 : 기존에는 광고 성과 데이터를 수동으로 다운받아 시트에 붙여 넣어야 했지만, 이제는 단 한 줄의 요청으로 원천 데이터에 실시간 접근이 가능합니다.

지표 연산 및 정렬 자동화 : CTR, CPC 등 주요 지표는 반복 계산하지 않고 스크립트 내에서 자동 계산되며, 누가 실행하든 동일한 품질과 기준으로 정리된 데이터셋이 생성됩니다.

보고서 템플릿화 가능 : 위 구조를 모듈화하고, 날짜 조건이나 캠페인 조건을 파라미터화하면 매일 혹은 매주 특정 조건의 보고서를 자동 생성해 슬랙, 이메일, 구글시트 등으로 배포할 수 있습니다.

Google Sheets 연동 확장 : Google Sheets API나 gspread, pygsheets 같은 라이브러리와 연결하면, Python에서 직접 시트에 데이터를 기록하거나 업데이트하는 자동화 구조도 손쉽게 만들 수 있습니다.

이처럼 Pandas 기반의 자동화 파이프라인은 단순 보고서 생성 단계를 넘어서, 기업 내 마케팅 성과 측정 체계를 ‘데이터 기반 의사결정 중심’으로 전환시키는 역할을 할 수 있습니다. 이를 기반으로 한 구조는 일회성 솔루션이 아니라, 성장하는 기업에서 반복적으로 활용 가능한 ‘분석 자산’으로 누적됩니다. 

이제는 단순 추출이 아닌, 보고 체계 전체를 자동화하고 분석 체계를 내재화하는 것이 성장하는 팀이 갖춰야 할 데이터 인프라의 핵심입니다. 

결국 ‘지표를 추출해서 보여주는 것’이 아니라 ‘의사결정을 돕는 데이터 체계를 갖추는 것’이 기업이 준비해야 할 과제입니다. 그 시작점에 위그로스의 마케팅 자동화 대시보드가 있습니다. 

기술적 요약 

이 구조는 단순한 리포트 자동화를 넘어서, 기업 전체의 퍼포먼스 마케팅 인프라를 코드 기반으로 재설계하는 흐름이라고 볼 수 있습니다. 

각 구성 요소는 독립적으로도 유용하지만, 전략적으로 연결되었을 때 데이터 수집부터 시각화, 배포, 분석까지 하나의 자동화 체계로 구성할 수 있습니다. 

앞으로의 계획

이번 세미나는 정원보다 많은 관심을 받아 25명에서 30명까지 참여 인원을 늘렸습니다. 참여하지 못한 분들의 요청으로 현재 두 번째 세미나를 준비 중입니다. 다음 세미나에서는 다른 광고 플랫폼 연동, 고급 필터링, 자동화 보고서 배포 등 실전에서 필요한 요소들을 다룰 예정입니다.

그리고 현재 기업 맞춤형 자동화 대시보드 구축 프로젝트도 진행 중입니다. 사내 데이터 흐름을 바탕으로 맞춤형 시스템을 설계해 드리고 있고, 실무자분들이 어떤 자동화를 필요로하실지 커피챗 등을 통해 만나뵙고 있습니다. 자동화 관련된 문의 또는 필요하신 사항들을 요청주시면 감사하겠습니다. 

마무리하며

‘자동화’는 도입하는 것이 아니라, 기업 내에 ‘정착’되어야 비로소 가치가 생깁니다. 

보고 체계의 효율은 곧, 팀 전체의 에너지와 전략적 사고력에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 세미나는 그 효율을 어떻게 실현할 수 있을지, 그리고 이를 통해 어떤 변화가 가능한지를 함께 고민한 시간이었습니다.

이 글이 자동화에 관심 있는 대표님들과 실무 마케터분들께 작은 힌트와 방향이 되었기를 바랍니다. 

감사합니다.

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