날씨 변화와 검색 트렌드를 자동 분석하여 마케터의 일일 트렌드 리포트 작성 및 고객 메시지 발송 작업을 효율화하는 AI 기반 워크플로우 시스템입니다.
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🧐 문제 정의
퍼포먼스 마케터는 매일 날씨 변화와 검색 트렌드를 확인하고, 이를 바탕으로 광고 예산, 소재, 프로모션 전략을 반복적으로 조정합니다. 그러나 날씨는 시간대별로 빠르게 변하고, 검색 트렌드는 여러 카테고리에서 비정형적으로 변동되기 때문에 모든 데이터를 수동으로 수집하고 해석하는 데 많은 시간이 소요됩니다.
또한 날씨 요약, 광고 소재 아이디어, 고객 메시지와 같은 콘텐츠는 마케터 개인의 경험과 역량에 따라 품질 편차가 크고, 즉각적인 실행으로 연결되기 어렵다는 한계가 있었습니다. 이로 인해 반복적인 분석 작업은 업무 부담으로 작용했고, 보다 전략적인 의사결정에 집중하기 어려운 환경이 지속되었습니다.
따라서 매일 반복되는 데이터 수집과 분석을 자동화하고, 실행 가능한 전략과 메시지를 빠르게 제안해 줄 시스템이 필요했습니다.
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💡 문제 해결
본 프로젝트에서는 마케터의 핵심 업무를 자동화하기 위해 Two-Track 기반의 워크플로우를 설계했습니다.
Track 1은 날씨와 검색 트렌드를 결합해 내부 전략 수립을 지원하는 자동 리포트 생성에 초점을 맞췄습니다. OpenWeather API와 네이버 검색트렌드 API를 통해 데이터를 자동 수집·정제한 뒤, Upstage LLM을 활용해 ‘날씨 + 검색 트렌드 기반 마케팅 전략 리포트’를 생성합니다. 완성된 리포트는 Slack으로 자동 전송되어, 마케터는 매일 아침 즉시 전략적 인사이트를 확인할 수 있습니다.
Track 2는 고객 커뮤니케이션 자동화를 목표로 합니다. 3시간 단위 날씨 데이터를 기반으로 주요 시간대별 메시지를 생성하고, 자체 점수화 로직을 통해 가장 효과가 높을 것으로 예상되는 메시지를 자동 선정해 카카오톡으로 발송합니다. 이를 통해 날씨 변화에 즉각 반응하는 타이밍 마케팅이 가능해졌습니다.
이 두 트랙을 통해 마케터는 반복 작업에서 벗어나고, 분석 시간과 의사결정 비용을 크게 줄일 수 있었습니다.
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⚙️ 핵심 기능
1. Track 1 – 내부용 트렌드 분석 자동화
OpenWeather 5일 예보 데이터를 수집·정제해 Google Sheets에 저장
네이버 검색트렌드 API를 통해 날씨·계절·가전 관련 키워드 자동 수집
두 데이터를 병합해 LLM 입력용 텍스트로 변환
Upstage Solar Chat(Pro)을 활용해
날씨 요약 → 검색 트렌드 요약 → 연관성 분석 → 예산 조정 → 소재 아이디어 → 타이밍 전략 → 주의사항
구조의 전략 리포트 자동 생성
생성된 리포트를 Slack으로 자동 전송
매일 오전 8시 전체 워크플로우 자동 실행
데이터 수집 → LLM 분석 → 전략 리포트 Slack 전송 → 고객 메시지 생성·검증·발송까지 일괄 자동화
마케터는 출근 즉시 완성된 전략 리포트와 실행 결과를 확인 가능
2. Track 2 - 고객 대상 자동 마케팅 메시지 생성 및 발송
OpenWeather 3시간 단위 예보 중 09/12/15/18/21시 핵심 시간대만 추출
Google Sheets에서 상품 카테고리 및 상품 정보를 불러와 메시지 맥락에 반영
Upstage Solar Chat(Pro2)을 통해 시간대별 카카오톡 메시지 후보를 JSON 형식으로 생성
n8n Code 노드에서 기온, 체감기온, 강수확률, 시간대 가중치를 반영한 점수화 로직으로 최적 메시지 1개 자동 선택
선택된 메시지를 카카오톡(object_type=text)으로 자동 발송
3. 메시지 품질 관리 및 안정성 확보
JSON 파싱 오류, 시간대 불일치, 내용 누락 발생 시 Slack Failure Alert 자동 전송오류 발생 시 해당 시점의 카카오톡 메시지 발송을 안전하게 차단
LLM 출력에 포함될 수 있는 마크다운, 헤딩, 서식 요소를 제거하는 후처리 로직 적용
4. 전체 워크플로우 자동 실행
매일 오전 8시 전체 워크플로우 자동 실행
데이터 수집 → LLM 분석 → 전략 리포트 Slack 전송 → 고객 메시지 생성·검증·발송까지 일괄 자동화
