안녕하세요 라포랩스 광고사업팀의 Business Developer 최소윤입니다.
요즘 부쩍 주변에서 “제품팀도 아닌데 어떻게 그렇게 AI를 적극적으로 잘 쓰냐”는 질문을 자주 받고 있어요. 덕분에 ‘사업팀의 AI 에반젤리스트’라는 뿌듯한 별명도 가지게 된 광고사업팀에서, 어떻게 덜 일하고 더 큰 결과를 만들어내고 있는지 공유해보려 합니다.
일 덜하는 광고사업팀을 지향합니다.
광고사업팀은 입점 셀러와 외부 미입점사 광고주 분들을 대상으로 다양한 광고 상품을 세일즈하며 광고 비즈니스를 성장시키는 팀입니다. 세일즈로 광고 매출을 창출하고, 오퍼레이션을 통해 수주한 광고를 소화하는 일을 주로 하고 있어요.
사실 처음부터 AI 도입이 마냥 반갑지만은 않았습니다. 오히려 발전하는 기술에 따라, AI를 업무에서 활용해야 한다는 것이 버겁게 느껴지기까지 했고요. 제품팀과는 달리 사람과의 커뮤니케이션이 훨씬 많은 팀이기 때문에, 관성적으로 처리하던 맥락을 AI가 따라올 수 있을지에 대한 의문이 있었죠.
하지만 곧 깨달았습니다. 계산기에서 엑셀로 넘어갔던 것처럼, AI를 도구로서 빠르게 선점하는 것이 곧 경쟁력이라는 사실을요. 만들어진지 채 1년이 안된 소규모의 광고사업팀이 퀸잇의 성장에 발맞춰 광고 비즈니스 규모를 키우려면, 결국 필연적으로 “일을 덜 하는 방법”을 찾아야 했기 때문입니다.
광고사업팀에서 AI를 사용하는 법
처음엔 멀게만 느꼈던 AI, 지금은 광고사업팀의 비공식 식스맨 팀원과 같은 존재입니다. 라포랩스의 핵심 가치인 “슈퍼 패스트”와 절대 떨어질 수 없는 도구가 되었죠. 더 높은 성과를 도달하기 위해 일을 줄이는 것을 넘어, 팀원이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있도록 효율성과 리소스를 존중하는 역할을 해주고 있습니다.
그 중에서 가장 효과적이었던 3가지 활용 사례를 소개합니다.
(1) 프롬프트가 대시보드를 대체하면 생기는 일
첫 번째 사례는 세일즈 메세지를 준비하는 업무에 AI를 도입한 방법입니다.
광고주에게 제안하기 전, 데이터 기반 인사이트 확보는 필수입니다. 타겟이 갖고 있는 니즈와 광고 집행으로 제안할 수 있는 효용 가치를 현실적으로 파악해야 하죠. 더 현실적이고 생생한 데이터를 기반으로 할수록, 영업 성공률이 올라가게 됩니다. 과거에는 대시보드와 쿼리를 통해 직접 데이터에 접근하고 있었어요. 하지만 대시보드는 매출, 광고 현황 등의 거시적인 숫자만 담고 있다는 한계가 존재했어요. 한정된 세일즈 메세지를 활용하거나, 원하는 데이터를 찾기 위해 많은 시간을 할애해야만 했죠.
하지만 이제는 프롬프트만 던지면 끝입니다. 프롬프트 타워를 통해 세일즈의 성공률은 올리고, 리소스는 줄이기 위해 유의미한 데이터를 찾아내서 세일즈 메세지를 작성할 수 있도록 고도화 했습니다. 쿼리 실행이 가능한 MCP 서버를 연결해, 클로드 데스크탑이 광고주의 주요 정보 뿐만 아니라 상품과 기간 단위의 유저 데이터, 구매 데이터를 분석할 수 있게 되었죠.
직접 숫자를 해석하거나, 데이터를 꼼꼼히 이해할 필요가 없습니다. 프롬프트로 세일즈 맥락을 공유하기만 하면 필요한 데이터에 접근할 수 있는 거죠. 데이터 리터러시 허들 없이, 누구나 데이터의 힘을 활용할 수 있게 된 것입니다.
(2) 우리 팀만을 위한 세일즈 협업 솔루션
두 번째 사례는 세일즈 협업 솔루션을 자체적으로 만들어 생산성을 높인 사례입니다.
두 달 전만 해도, 팀은 유료 세일즈 툴 도입을 진지하게 검토 중이었습니다. 광고주가 많아지면서, 다양한 세일즈 맥락을 관리할 필요가 있었기 때문입니다. 개인 단위에서도 세일즈 맥락의 수가 소화하기 힘든 수준이었는데, 팀 단위로 상황을 공유하거나 업무를 이관하는 일은 거의 불가능처럼 느껴졌어요.
결국 개발을 하나도 모르는 팀원이 클로드 데스크탑으로 스프레드시트와 앱 스크립트를 활용한 웹앱을 만들었습니다. 솔루션 비용을 절감하기도 했지만, 필요한 사람이 만든 툴이 얼마나 강력한지 체감하게 되는 계기가 되었어요. 광고사업팀에서 일하는 방식대로, 업무 루틴과 데이터를 고려한 100% 커스터마이징된 솔루션을 이용할 수 있게 된 것이 생산성 향상에 큰 도움이 되었기 때문입니다.
지금은 광고사업팀 팀원들이 아침마다 세일즈 툴에서 리마인더를 확인하고, 컨택 기록을 남기고, 광고주 관리에 필요한 주요 데이터를 확인하고 있어요. 더 나은 방향으로 기능 개선과 보완점을 서로 제안함으로써 조금씩 업그레이드 되고 있기도 하고요. 하반기 내에, 데이터 기반으로 자동으로 세일즈 리드를 도출하고 세일즈 메세지를 작성해주는 세일즈 에이전트로의 발전을 다함께 상상하고 있습니다.
(3) 8시간 걸리던 반복작업을 2시간으로
마지막으로, 반복작업에 걸리던 시간을 획기적으로 줄인 사례입니다.
광고 집행 이후에 광고 리포트를 전달하는 작업을 하고 있는데, 이를 위해 주 2회 각 4시간씩 소요되는 반복 업무였습니다. 구성원의 평일 중 하루를 소모적인 작업에 투자해야 했던 것이죠. 기존에는 대시보드와 노션 페이지를 활용해 주요 데이터를 수집하고 정리하는 과정이 필수적이었습니다. 특히 특수한 조건의 광고가 집행되는 경우에는 소요 시간이 늘어나기도 했구요.
그래서, MCP 서버를 연동한 프롬프트를 통해 주요 데이터를 조회하고 인사이트를 도출하는 일을 프롬프트에게 맡겼습니다. 노션 친화적이게 마크업까지 미리 프롬프트화 해두었구요. 정확도가 중요한 결과물이기 때문에 완전 자동화보다는 검수만 요구하는 방향으로 작업을 단순화했고, 결국 반복작업에 소요되던 시간이 1/4 수준으로 줄었습니다. 다시 말해, 임팩트가 더 높은 일에 투자할 수 있는 하루를 번 것이죠!
어떻게 AI를 더 잘 활용할 수 있을까요?
먼저 광고사업팀이 AI를 식스맨처럼 만들 수 있게 된 것에는, 라포랩스의 AI 친화적인 환경 덕분입니다. 엔지니어 분들이 누구나 AI를 사용할 수 있도록 MCP 서버와 이용 가이드를 미리 구축해두었고, 처음 MCP를 연결하는 데 어려움을 겪자 먼저 나서서 여러 차례 도움을 주셨습니다. 사용량 제한이 발생하자 Plan 업그레이드를 빠르게 검토해주시고, 활용 사례를 전사 발표에서 공유해주시는 등 AI를 업무에 적극적으로 활용하고 생산성을 높이려는 시도에 모두가 관심을 갖고 응원해주고 있습니다.
사업팀 중에서도 가장 빠르게 AI 도입을 시작한 광고사업팀이기에, 주변에서 그 비결을 물어봐주시곤 합니다.
늘 하는 대답은 같습니다. “최대한 덜 일하고, 안하려는 것이 중요하다.”인데요.
임팩트 높은 일에 리소스를 집중하고 성장 모멘텀에 뛰어드는, 가장 라포랩스적인 방식이라고도 생각합니다. 광고사업팀 뿐만 아니라 구성원 모두가 AI가 할 수 있는 일은 AI에게 맡기고, 최소의 인간이 최대의 결과를 낼 수 있는 최적의 효율성을 지향하고 있습니다.
앞으로가 더 기대되는 건,
“AI 잘 쓰고 있습니다!”라고 말하는 지금도, 이미 해낸 것보다 앞으로 해보고 싶은 일이 훨씬 더 많습니다. AI는 도입하고 자리 잡을수록 오히려 새로운 아이디어가 더 많이 떠오르는 것 같습니다. 특히 인간적인 맥락이 많은 사업팀이기에, 더 큰 효율화와 자동화로 업무 생산성을 높일 여지가 무궁무진합니다. 우리는 지금도 작은 개선을 하나씩 쌓아가며 더 빠르고 더 똑똑하게, 덜 일하는 방식을 만들고 있습니다. 광고 비즈니스의 성장이 플랫폼의 성장을 견인하는 그 날까지, 새로운 가능성을 계속 열어나가려 합니다.