핵심 요약
KREAM의 셀러팀은 ChatGPT, Cursor, Redash를 활용한 자동화와 데이터 인사이트 강화로 업무 효율을 높였습니다. 대시보드 입력 자동화로 주간 리포트가 30분에서 3분으로, 업체별 판매입찰 분석은 1시간에서 1분으로 대폭 단축되었고, 대용량 파일 분석과 다중 데이터 소스 연동으로 의사결정을 빠르게 지원합니다.
구현 방법
- 쿼리 자동화: 스키마 학습과 템플릿으로 쿼리 작성 자동화 구성
- 데이터 파이프라인: Redash와 스프레드 시트 연동으로 Raw Data 자동 입력, Pivot/Vlookup 등 수작업 제거
- 대용량 파일 분석: Cursor와 Python으로 대용량 CSV 분석 및 인사이트 도출
- 다중 소스 분석: 셀러/구매자/검수 데이터 연계로 인사이트 산출
주요 결과
- 주간 리포트 소요 30분 → 3분으로 대폭 단축
- 업체별 분석 1시간 → 1분으로 단축
- 쿼리 작성 요청 0건으로 감소
- 대용량 파일 분석 속도 향상 및 인사이트 질 향상
