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다수 광고 매체 성과 데이터 취합 자동화 — API 파이프라인으로 수작업 결합 없애기

국내외 유수 광고 매체의 공식 대행을 맡는 디지털 광고대행사가, 매체 데이터와 로그 데이터를 수동으로 결합하던 방식을 API 기반 자동 파이프라인으로 전환한 사례.

핵심 요약

  • 여러 매체의 API를 표준화된 스키마로 통합해두면, 매체가 추가돼도 확장 비용이 선형적으로 늘지 않는다
  • 자동화된 데이터 파이프라인은 작업 시간 단축뿐 아니라, 사람의 실수로 인한 오류율을 낮추는 것 자체가 정량적 효과가 된다
  • 광고주와 공유하는 성과 보고서를 자동화하면, 커뮤니케이션에 드는 비용도 함께 줄어든다
  • 데이터 형식과 저장소를 고객사 기존 인프라에 맞춰 유연하게 설계하는 것이 도입 장벽을 낮추는 핵심이다

무엇이 문제였나

국내외 유수 광고 매체의 공식 대행을 맡으며 다각도로 고객 맞춤형 솔루션을 제공하는 디지털 마케팅/온라인 광고 대행사였다. 많은 광고주를 대상으로 다수의 광고 계정을 운영하다 보니, 광고 매체 데이터와 로그 분석 데이터를 각각 다운로드해 수동으로 결합하는 작업이 반복되었고, 광고주·매체·캠페인이 늘어날수록 소요 시간이 커지는 동시에 담당자 실수로 인한 데이터 오류 위험도 함께 커지고 있었다.

과제

광고 운영 및 로그 데이터의 수동 처리 과정(수집·정제·결합)을 자동화하고, 매체·상품별 종합 성과를 빠르게 모니터링할 수 있는 시각화 체계가 필요했다. 궁극적으로는 마케팅 실무자의 피로도를 줄이고 광고 운영·기획에 집중할 수 있는 자원을 확보해야 했다.

접근

구축 내용

이 사례에서 배울 수 있는 것

자주 묻는 질문

이 사례의 고객사는 어떤 회사였나요?

국내외 유수 광고 매체의 공식 대행을 맡아 다각도로 고객 맞춤형 솔루션을 제공하는 디지털 마케팅/온라인 광고 대행사입니다. 많은 광고주와 다수의 광고 계정을 운영하고 있었습니다.

기존에는 어떤 문제가 있었나요?

광고 매체 데이터와 로그 분석 데이터를 각각 다운로드해 수동으로 결합하는 작업이 반복되었습니다. 광고주·매체·캠페인이 늘어날수록 소요 시간이 커지고, 담당자 실수로 인한 데이터 오류 위험도 함께 커지고 있었습니다.

어떤 매체들의 데이터를 자동으로 수집했나요?

NAVER, Google, Kakao 등 다양한 매체의 API를 연동해 전일자 데이터를 자동 수집했습니다. 수집된 데이터는 동일한 형식으로 통합해 저장했습니다.

성과 데이터는 어떻게 확인할 수 있나요?

Google Looker Studio로 매체/상품/키워드별 상세 성과 보고서를 구현했습니다. 노출·클릭·CTR·광고비·전환·ROAS를 매체 단위는 물론 소재·키워드 단위까지 확인할 수 있도록 구성했습니다.

이 자동화로 얻을 수 있는 효과는 무엇인가요?

작업 시간이 단축되고 사람의 실수로 인한 오류율이 낮아지는 정량적 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 광고주와 공유하는 성과 보고서가 자동화되어 커뮤니케이션 비용도 줄어듭니다.

다른 표현: Markdown · JSON · 최종 갱신 2026-08-28