읽는 시간: 23분
TLDR
- 비개발자도 AI 코딩 도구(Claude Code)로 데이터 파이프라인, 대시보드, 자동화 시스템 구축 가능
- Product Talk의 Teresa Torres: "기술적이지 않아도 됩니다. 단 4개 명령어면 충분합니다"
- 실제 사례: 리텐션 주식회사가 Claude Code로 Google의 Meridian MMM 구현 (외주 대비 90% 시간/비용 절감)
- Claude.md 파일로 AI에게 "업무 매뉴얼" 만들어주면 매번 같은 설명 반복 불필요
- 그로스 팀의 실험 속도를 10배 높이는 AX(AI Augmentation) 전략
1. 스타트업의 리소스 딜레마: "개발자 없이도 가능할까?"
그로스 팀을 운영하면서 이런 고민, 한 번쯤 해보셨나요?
"Airbridge 데이터를 Tableau에 자동으로 연결하고 싶은데... 개발팀에 요청하면 2주는 걸린다고 하네."
"MMM(Marketing Mix Modeling)을 직접 돌려보고 싶은데, 데이터 엔지니어를 구해야 할까? 예산이..."
"A/B 테스트 결과를 매주 같은 포맷으로 정리하는데 3시간씩 쓰고 있어. 이거 자동화 안 될까?"
전형적인 스타트업의 딜레마입니다. 하고 싶은 건 많은데, 개발 리소스는 항상 부족하죠. 외주를 맡기자니 비용과 커뮤니케이션 부담이 크고, 그렇다고 직접 코딩을 배우기엔 시간이 없습니다.
하지만 2025년, 이 딜레마의 해법이 생겼습니다. 바로 AI 코딩 도구입니다.
유명 프로덕트 매니지먼트 전문가 Teresa Torres는 최근 이렇게 말했습니다:
"Claude Code를 사용하는 건 기술적이지 않아도 됩니다. 단지 몇 가지 간단한 명령어를 입력할 의지만 있으면 됩니다. 필요한 건 3~4개의 기본 터미널 명령어뿐입니다."
그녀는 프로덕트 매니저이자 컨설턴트입니다. 개발자가 아닙니다. 하지만 Claude Code로 경쟁사 분석을 자동화하고, 리서치 데이터를 분석하고, 워크플로우를 구축합니다.
리텐션 주식회사 역시 같은 경험을 했습니다. 우리는 그로스 컨설팅 회사입니다. 개발팀은 없습니다. 하지만 Claude Code로 Google의 Meridian MMM을 구현했고, 고객사의 복잡한 어트리뷰션 문제를 해결하고, 자동화된 분석 시스템을 만들었습니다.
이 글에서는 비개발자인 그로스 팀이 AI 코딩 도구를 어떻게 활용해 역량을 10배 높일 수 있는지, 그리고 조직에 AX(AI Augmentation)를 도입할 때 의사결정자가 알아야 할 것들을 공유하겠습니다.
2. Claude Code란 무엇인가: 브라우저 채팅을 넘어서
브라우저 Claude vs Claude Code: 왜 다른가?
많은 분들이 이미 Claude나 ChatGPT를 브라우저에서 사용하고 계실 겁니다. "그럼 Claude Code는 뭐가 다른데?"라고 물으실 수 있죠.
핵심 차이는 파일 접근 자동화와 지속성입니다.
브라우저 Claude를 쓸 때를 떠올려보세요:
- 분석하고 싶은 CSV 파일을 매번 업로드해야 합니다
- 이전 대화 내용을 기억시키려면 복사-붙여넣기를 반복합니다
- 생성된 코드를 복사해서 로컬에 저장하고, 실행하고, 오류가 나면 다시 업로드하는 순환 작업을 합니다
Teresa Torres는 이렇게 표현했습니다:
Claude Code는 이 모든 마찰을 제거합니다:
- 자동 파일 접근: 프로젝트 폴더를 우클릭하면 Claude가 모든 파일에 접근 가능
- 로컬 메모리: 당신의 작업 스타일, 선호도, 프로젝트 문맥을 파일로 저장 (Claude.md)
- 연속 작업 흐름: 코드 작성 → 실행 → 오류 확인 → 수정이 하나의 대화에서 완결
- 슬래시 커맨드: 반복 작업을 명령어로 저장해 재사용
비개발자가 알아야 할 3가지 핵심 개념
1) 터미널(Terminal)은 무섭지 않습니다
"터미널"이라는 단어만 들어도 겁먹으시나요? 괜찮습니다. 실제로 사용하는 명령어는 4~5개 정도입니다:
cd 폴더명: 폴더로 이동ls: 현재 폴더의 파일 목록 보기python 파일명.py: 파이썬 코드 실행npm install: 필요한 라이브러리 설치
Claude가 명령어를 알려주면 복사-붙여넣기하면 됩니다. 마치 레시피를 따라 요리하는 것처럼요.
2) 당신은 "매니저", Claude는 "실행자"
비개발자가 Claude Code를 쓸 때의 핵심 마인드셋입니다. 당신이 코드를 짤 필요는 없습니다. 대신:
- 당신: "Airbridge API에서 지난주 캠페인 데이터 가져와서 CSV로 저장해줘"
- Claude: [API 문서 확인 → 코드 작성 → 실행 → 파일 저장]
- 당신: "이 데이터로 ROAS 상위 10개 캠페인 막대 차트 만들어줘"
- Claude: [데이터 분석 → 시각화 코드 작성 → 차트 생성]
당신은 무엇을(What) 원하는지만 명확히 전달하면 됩니다. **어떻게(How)**는 Claude가 처리합니다.
3) Claude.md 파일: AI의 "업무 인수인계 문서"
신입 직원이 들어오면 업무 매뉴얼을 주듯이, Claude에게도 "당신이 어떻게 일하는 사람인지"를 알려주는 파일입니다.
예를 들어, 그로스 마케터라면:
- "나는 Airbridge를 MMP로 사용해"
- "대시보드는 Tableau로 만들어"
- "캠페인 데이터는 항상 source, medium, campaign 3개 차원으로 분석해"
- "코드는 네가 다 작성하고, 나한테는 비즈니스 임팩트만 설명해줘"
이 정보를 Claude.md 파일에 저장해두면, 매번 새 대화를 시작할 때마다 반복해서 설명할 필요가 없습니다. Claude가 파일을 읽고 당신의 컨텍스트를 이해합니다.
3. 실전 사례: Airbridge vs Meta 전환 불일치, MMM으로 본질을 파고들다
이론은 충분합니다. 실제 사례를 보여드리겠습니다.
상황: "왜 Airbridge와 Meta 전환 수가 6배나 차이나죠?"
최근 고객사로부터 긴급 연락이 왔습니다.
"Airbridge에선 Meta Ads 전환이 100개인데, Meta 대시보드에선 600개예요. 뭐가 맞는 건가요? 어디에 돈을 더 써야 할지 모르겠어요."
전형적인 어트리뷰션 불일치 문제입니다. Last-touch attribution(마지막 터치포인트에만 기여도 부여)의 한계가 드러난 순간이죠.
일반적이라면 이렇게 대응했을 겁니다:
- "Airbridge 기준으로 보세요" (안전하지만 진실은 아님)
- 데이터 엔지니어에게 분석 의뢰 (시간과 비용)
- 어림잡아 의사결정 (리스크)
하지만 저는 다르게 접근했습니다. 본질적인 질문을 던졌죠.
"Last-touch attribution을 맹신하는 게 맞나? 각 채널의 진짜 기여도를 알아낼 방법은 없을까?"
그리고 예전에 읽었던 마케팅 측정에 대한 생각들이 떠올랐습니다. MMM(Marketing Mix Modeling)이었습니다.
제약 조건이 혁신을 만든다
여기서 중요한 결정을 했습니다. 의도적으로 제약을 걸었습니다.
"나는 지금 데이터 엔지니어링 리소스가 없다. 내가 직접 해야 한다."
제약 이론(Theory of Constraints)을 신봉하는 저로서는, 이 제약이야말로 Claude Code를 진지하게 배울 수밖에 없는 동력이었습니다.
저는 시간당 비용을 청구하는 컨설턴트입니다. 클라이언트는 가성비를 따집니다. 둘 다 윈윈하려면? 비싼 문제를 빠르게 풀어서 고객이 '싸다'고 느껴야 리텐션(고객 재방문)이 됩니다.
고로 저에게는 AI를 사용해 일하는 속도를 10배, 100배, 1000배 높일 인센티브가 있습니다.
Google이 오픈소스로 공개한 Meridian은 MMM의 최신 표준입니다. 하지만 문제가 있었습니다:
- Python 기반의 복잡한 통계 라이브러리
- 베이지안 통계, JAX, Numpyro 같은 생소한 기술 스택
- 데이터 전처리부터 모델 실행, 결과 시각화까지 전체 파이프라인 구축 필요
외주를 주면? 예상 비용 500만원, 소요 기간 3주, 커뮤니케이션 코스트 엄청남.
저는 Claude Code와 함께 직접 구현하기로 했습니다.
구현 과정 (비개발자 관점)
Day 1: 환경 설정 (2시간)
Claude에게 이렇게 요청했습니다:
"Google Meridian을 macOS에서 실행하고 싶어. 필요한 라이브러리 설치부터 도와줘."
Claude의 응답 (요약):
"Meridian은 Python 3.10+가 필요합니다. 가상환경을 만들고 필요한 라이브러리를 설치하겠습니다.
당신이 알아야 할 것:
- JAX 라이브러리가 약 500MB입니다 (다운로드 시간 소요)
- M1/M2 Mac에서는 일부 라이브러리 충돌 가능성 있음 (해결 방법 준비됨)
지금 설치 시작하겠습니다."
[Claude가 자동으로 명령어 실행 → 오류 발생 → 스스로 해결 → 재시도]
결과: 환경 설정 완료. 제가 한 일은 "진행해"라고 승인한 것뿐이었습니다.
Day 2-3: 데이터 전처리 (4시간)
MMM은 특정 포맷의 데이터가 필요합니다. 우리 고객사의 실제 데이터는 여러 소스에서 왔습니다:
- Google Ads 일별 지출 (CSV)
- Meta Ads 일별 지출 (CSV)
- 앱 설치 수 (Airbridge 데이터)
- 매출 데이터 (내부 DB)
Claude에게 보여준 프롬프트:
"첨부한 4개 CSV 파일을 Meridian이 요구하는 포맷으로 변환해줘. Meridian 공식 문서를 확인해서 정확한 컬럼명과 데이터 타입을 맞춰줘."
Claude의 작업:
- Meridian GitHub 문서 확인
- 필요한 컬럼 구조 파악 (date, channel, spend, revenue, kpi)
- 4개 파일 병합 및 변환 코드 작성
- 결측치 처리 (휴일 데이터 보간)
- 검증: 데이터 품질 체크 및 이상치 알림
제가 한 일: "이 날짜는 프로모션 기간이니까 이상치 아니야" 같은 비즈니스 컨텍스트 제공
Day 4: 좌절 - "이건 가짜 Meridian이잖아"
처음엔 프롬프트를 대충 넣었습니다.
"Meridian으로 각 채널 ROI 분석해줘"
Cursor AI와 Claude 모두 그럴싸한 코드를 뚝딱 만들어줬습니다. 차트도 나왔습니다.
하지만 전문가인 제가 보니 이상했습니다.
개리 클라인이 말하는 "전문가의 촉"이라고 할까요. 리포트가:
- 깊이가 전혀 없었습니다
- Meridian 공식 샘플 리포트와 구조가 달랐습니다
- 베이지안 추론의 핵심인 불확실성 구간이 없었습니다
AI가 Meridian을 흉내낸 가짜를 만든 겁니다.
이때 깨달았죠. "프롬프트를 정교하게 다듬어야겠구나."
Day 5-6: 돌파 - 프롬프트 정교화 (6시간)
프롬프트를 다시 작성했습니다:
"Google Meridian 공식 GitHub 저장소의 example notebook을 참고해줘. 특히:
- 베이지안 모델의 사후 분포 시각화 필수
- 95% 신뢰구간 포함
- ROI는 point estimate가 아닌 확률 분포로 표현
- Adstock effect와 saturation curve 반영
- 검증: Meridian 샘플 리포트와 동일한 섹션 구성
각 단계마다 Meridian 공식 문서를 확인하고, 내가 검증할 수 있게 설명해줘."
결과: Meridian 샘플 리포트보다 더 좋은 퀄리티가 나왔습니다.
20분 후, Claude가 생성한 리포트:
- 채널별 ROI 확률 분포 그래프 (단일 값이 아닌 불확실성 포함)
- 마케팅 믹스 최적화 추천: "Meta Ads가 실제로는 가장 효율적입니다 (Last-touch에선 과소평가됨). Meta 예산을 25% 늘리고, 비효율 채널인 Google Display를 15% 줄이면 전체 ROI 18% 개선 예상" (가상 데이터 기반)
- Adstock 효과 분석: "Meta Ads는 지연 효과가 크므로(1주 후 전환 peak), 단기 ROI만 보면 저평가됨"
Day 7: 리포트 이해하기 - "이 수식이 무슨 뜻이지?"
리포트는 코드로 짜여 있습니다. 베이지안 통계 수식들이 가득했습니다.
제 수준으로는 이해하기 어려운 부분이 많았어요. 특히:
- "왜 이 채널의 신뢰구간이 저 채널보다 넓지?"
- "Saturation curve의 파라미터 α=0.7은 실무적으로 무슨 의미지?"
이것도 Claude에게 물어봤습니다.
"이 리포트의 Figure 3에서 Meta Ads의 95% 신뢰구간이 [150%, 280%]인데, Google Ads는 [180%, 200%]로 훨씬 좁아. 왜 그런지 비즈니스 언어로 설명해줘."
Claude:
"신뢰구간이 넓다는 건 '불확실성이 크다'는 뜻입니다. Meta Ads의 경우:
- 데이터 포인트가 적거나 (테스트 기간이 짧음)
- 전환 패턴이 불규칙하거나 (요일별 편차 큼)
- 다른 변수와 상관관계가 높아서 (예: TV 광고와 동시 집행)
클라이언트에게 전달할 메시지:
'Meta Ads의 진짜 ROI는 150%~280% 사이일 확률이 95%입니다. 중앙값 215%로 보면 최선의 추정이지만, 더 정확한 결과를 원하시면 2주 더 데이터를 모으거나, 다른 채널과 분리해서 테스트해보세요.'"
이런 식으로 리포트 전체를 Claude와 함께 읽으며 클라이언트를 설득할 스토리를 완성했습니다.
비즈니스 임팩트
Before (외주 방식)
- 비용: 500만원
- 기간: 3주
- 커뮤니케이션: "이게 왜 필요하죠?" 설명에 수시간, 결과 해석 미팅 여러 번
- 재사용: 어려움 (코드 인수인계 필요)
- 수정: 추가 비용 발생
After (Claude Code + 나)
- 비용: Claude Pro 구독료 $20/월
- 기간: 7일 (실작업 시간 15시간 - 실패 포함)
- 커뮤니케이션: 0 (내가 프로젝트에 가장 깊게 인볼브되어 있으니, 컨텍스트가 풍부함)
- 재사용: 언제든지 다른 고객사 데이터로 재실행
- 수정: 즉시 요청 가능
시간 절감: 65% / 비용 절감: 99.6%
더 중요한 것: 컨설턴트의 새로운 역량
이 프로젝트를 통해 얻은 것:
- MMM 역량 내재화: 외부 의존 없이 언제든지 고객사에게 제공 가능
- 클라이언트 컨텍스트 우위: 외부 엔지니어보다 제가 고객사를 훨씬 잘 이해하므로, Claude Code와 일하는 게 더 빠르고 정확함
- 프로세스 컨설팅 진화: Edgar Schein의 Process Consultation 개념처럼, 고객과 함께 문제를 정의하고 해결하는 과정에서 Claude Code가 기술 파트너 역할
여전히 클라이언트 ↔ 외부 컨설턴트 간 협업 이슈가 많습니다:
- "이 데이터가 왜 필요하죠?" (신뢰 부족)
- "결과를 어떻게 해석해야 하죠?" (도메인 지식 부족)
- "이거 조금만 수정해주세요" (추가 비용 협상)
이를 줄이기 위해서는:
- 컨설턴트의 AI 코딩 스킬 (내가 직접 만듦)
- 클라이언트의 Buy-in (함께 문제 정의)
- 프로세스 컨설팅 마인드셋 (도구 전달이 아닌, 역량 강화)
이 세 가지가 조화를 이루어야 합니다.
4. Claude.md 파일: AI에게 "업무 매뉴얼" 만들어주기
왜 필요한가: 매번 같은 설명 반복하지 않기
Teresa Torres는 Claude Code의 메모리 기능을 이렇게 설명합니다:
"메모리는 3가지 레이어로 작동합니다: 전역 선호도, 프로젝트별 지침, 참조 컨텍스트. 이걸 통해 Claude는 대화를 넘어 지속적으로 당신을 이해합니다."
10배에서 멈추지 말고, 1000배를 생각하자
최근 트위터에서 본 글이 인상 깊었습니다:
댓글 중 하나:
"Scott, what you're highlighting here is a key distinction between process-oriented thinking and systems-thinking when it comes to org operations. Processes are often designed to plug holes or fix ad-hoc problems. Systems thinking, on the other hand, encourages continuous improvement."
Teresa가 말한 것처럼 ChatGPT로 작업 시간을 1/10로 단축하는 것에 만족하지 말고, become great (AI coding과 에이전트 도구)를 생각해서 1000배를 노려야 합니다.
Claude.md 파일은 바로 그 시작입니다.
실제로 Claude.md 파일이 없으면 매번 이런 대화를 반복하게 됩니다:
대화 1:
- 당신: "Airbridge API에서 데이터 가져와줘"
- Claude: "API 키가 어디 있나요? 어떤 필드가 필요한가요?"
- 당신: "환경변수에 저장되어 있고, install과 revenue 필드만 필요해"
대화 2 (다음 주):
- 당신: "Appsflyer 데이터도 가져와줘"
- Claude: "API 키가 어디 있나요?" ← 또 물어봄
Claude.md 파일에 이렇게 저장하면:
## MMP 설정
- 주 사용 MMP: Airbridge
- 보조 MMP: Appsflyer
- API 키 위치: .env 파일 (절대 코드에 직접 입력 금지)
- 기본 필드: install_date, source, medium, campaign, installs, revenue
이제 Claude는 매번 물어보지 않고, 파일을 참조해서 바로 작업합니다.
그로스 마케터를 위한 Claude.md 템플릿
아래는 실제로 사용 가능한 템플릿입니다 (이 글 하단에서 다운로드 가능):
# CLAUDE CODE INSTRUCTIONS FOR GROWTH MARKETER
## YOUR ROLE
You are working with a **Growth Marketer** who focuses on mobile app growth,
performance marketing, and data-driven decision making.
## USER PROFILE
- **Expertise**: Performance marketing, MMP analytics (Airbridge, Appsflyer),
mobile attribution, campaign optimization
- **Tools**: Airbridge, Google Ads, Meta Ads, Tableau, Google Analytics
- **Development Level**: Beginner (relies on AI coding)
- **Key Metrics**: CPI, ROAS, LTV, retention rate, conversion rate
## COMMUNICATION STYLE
- **Default**: Show me the numbers and business impact first
- **Technical details**: Only when I ask
- **Always include**:
- Which API/data source you're using
- Any costs or rate limits I should know about
- How fresh the data is
## CRITICAL RULES
- NEVER hardcode API keys (use environment variables)
- ALWAYS verify API documentation before integration
- ALWAYS explain metrics in business terms (not just code)
- ALWAYS flag if approaching API rate limits or costs
## MY TECH STACK
### MMPs
- Primary: Airbridge
- Secondary: Appsflyer
- API keys location: .env file
- Default fields: install_date, source, medium, campaign, installs, revenue
### Ad Platforms
- Google Ads (Google Ads API credentials in .env)
- Meta Ads (Meta Marketing API token in .env)
### Analytics
- Tableau for dashboards
- Google Analytics 4
- Internal PostgreSQL database for revenue data
### Common Tasks
1. **Daily campaign performance pull**:
- Fetch yesterday's data from Airbridge and ad platforms
- Calculate CPI, ROAS by campaign
- Export to CSV for Tableau
2. **Weekly reporting**:
- Cohort retention analysis (D1, D7, D30)
- Channel performance comparison
- Budget pacing check
3. **A/B test analysis**:
- Statistical significance calculation
- Segment performance breakdown
- Visualization of results
## EXAMPLE WORKFLOWS
### Workflow 1: Morning Dashboard Update
- Pull yesterday's data from Airbridge, Google Ads, Meta Ads
- Join with revenue data from PostgreSQL
- Calculate: CPI, installs, revenue, ROAS by source/medium
- Generate CSV file: daily_performance_YYYYMMDD.csv
- Notify me if any campaign has CPI > $10 or ROAS < 100%
### Workflow 2: Cohort Retention Analysis
- Pull install cohorts from last 90 days (Airbridge)
- Calculate D1, D7, D30 retention by acquisition source
- Generate retention curve visualization
- Export data for Tableau: cohort_retention_YYYYMMDD.csv
## REMEMBER
- I'm the strategist, you're the executor
- Always verify real API specs (don't assume)
- Explain trade-offs in business terms
- Flag issues early (API limits, costs, data quality)
실제 활용 예시
이 Claude.md 파일을 저장한 후, 이렇게 간단히 요청하면:
"어제 캠페인 성과 가져와줘"
Claude는 파일을 참조해서:
- Airbridge API 사용 (파일에 명시됨)
- install_date, source, medium, campaign, installs, revenue 필드 추출 (파일에 명시됨)
- CPI, ROAS 자동 계산 (Common Tasks에 명시됨)
- CSV 파일로 저장 (Workflow 1에 명시됨)
- CPI > $10인 캠페인 있으면 알림 (Workflow 1에 명시됨)
한 줄 요청으로 5단계 워크플로우가 실행됩니다.
5. "나만의 Claude.md 만들기" 5분 가이드
템플릿을 그대로 쓸 수도 있지만, 당신에게 정말 잘 맞는 Claude.md를 만드는 게 훨씬 효과적입니다.
Claude에게 직접 만들어달라고 요청하면 됩니다. 아래 프롬프트를 복사해서 Claude Code에 붙여넣으세요.
프롬프트: "나만의 Claude.md 파일 만들어줘"
나에게 가장 잘 맞는 Claude.md 파일을 만들어줘. 이 파일은 너와의 모든
대화에서 참조할 "나에 대한 업무 매뉴얼"이야.
먼저 나에게 이런 질문들을 해줘:
1. 주요 업무와 역할 (예: 그로스 마케터, PM, 데이터 분석가)
2. 자주 사용하는 도구와 플랫폼 (예: Airbridge, Tableau, SQL)
3. 주로 다루는 데이터 소스 (예: MMP, Google Ads, 내부 DB)
4. 선호하는 커뮤니케이션 스타일 (간결한 vs 상세한)
5. 개발 경험 수준 (전혀 없음 / 기본 교육 받음 / 중급)
6. 반복적으로 하는 작업들 (예: 주간 리포트, 대시보드 업데이트)
7. 중요하게 생각하는 지표들 (예: ROAS, retention, conversion)
내 답변을 바탕으로 Claude.md 파일을 작성하고,
~/Library/Application Support/Claude/Claude.md 경로에 저장해줘.
질문에 답하는 예시
Claude가 질문하면 이렇게 답하세요:
- 역할: 모바일 앱 그로스 마케터
- 도구: Airbridge (MMP), Google Ads, Meta Ads, Tableau, PostgreSQL
- 데이터: Airbridge 이벤트 데이터, 광고 플랫폼 지출/전환 데이터, 내부 매출 DB
- 스타일: 기본은 간결하게, 중요한 결정 사항은 상세히 설명해줘
- 개발 수준: 기본 교육 받음 (JSON, API 개념 이해, 코딩은 못 함)
- 반복 작업:
- 매일 아침 전날 캠페인 성과 확인 (CPI, ROAS)
- 매주 월요일 cohort retention 분석
- 월 1회 채널별 LTV 분석
- 핵심 지표: ROAS, CPI, D7 retention, LTV/CAC ratio
5분 후, 당신만의 맞춤형 Claude.md 파일이 완성됩니다.
팁: 계속 업데이트하세요
Claude.md는 한 번 만들고 끝이 아닙니다. 새로운 도구를 도입하거나, 워크플로우가 바뀌면 업데이트하세요.
예를 들어 Appsflyer를 새로 사용하기 시작했다면:
"Claude.md 파일에 Appsflyer도 추가해줘. Airbridge와 병행 사용하고, 크로스 체크용으로 쓴다고 명시해줘."
Claude가 파일을 열어서 해당 섹션을 추가합니다.
"어떻게 했어요?"라고 물어보는 당신에게
제가 LinkedIn이나 Facebook에 Meridian 프로젝트 같은 결과물을 포스팅하면, 댓글로 **"어떻게 했는지 궁금해요"**라고 묻는 분들이 많습니다.
솔직히 말씀드릴게요. 제 프로젝트를 따라하는 것보다, 당신의 문제를 정의하고 당신만의 프로젝트를 해보세요.
왜냐하면:
- 성취감이 훨씬 큽니다: 남의 것을 복사하는 것보다, 내 문제를 내가 푸는 게 10배 보람차요.
- 진짜 학습이 일어납니다: "왜 이게 필요한가?"를 고민하는 과정에서 본질을 이해하게 됩니다.
- 앞으로 이 도구를 더 잘 쓰게 됩니다: 첫 프로젝트가 앞으로 Claude Code를 어떻게 활용할지 결정하는 첫 단추입니다.
Meridian은 제 문제였습니다. 당신에게는 당신만의 문제가 있을 겁니다:
- "매주 반복하는 이 리포트, 자동화 안 될까?"
- "이 데이터 분석, 외주 주기엔 비싸고 직접 하기엔 막막한데..."
- "경쟁사 앱 리뷰 1000개를 어떻게 다 읽지?"
그게 바로 당신의 첫 Claude Code 프로젝트입니다.
6. 그로스 팀의 AI 코딩 활용 시나리오 10가지
이론과 사례를 봤으니, 이제 실전입니다. 당신의 그로스 팀이 내일부터 바로 적용할 수 있는 활용 시나리오들입니다.
시나리오 1: 일일 캠페인 대시보드 자동 생성
Before: 매일 아침 30분씩 수동 작업
- Airbridge 웹에서 데이터 다운로드
- Google Ads, Meta Ads 각각 접속해서 데이터 다운로드
- Excel에서 VLOOKUP으로 데이터 병합
- CPI, ROAS 수식 입력
- Tableau에 업로드
After: Claude Code로 5분 자동화
Claude에게 요청: "어제 캠페인 성과 대시보드 업데이트해줘"
Claude의 작업:
1. Airbridge API에서 어제 데이터 추출
2. Google Ads API, Meta Ads API에서 지출 데이터 추출
3. 3개 소스 자동 병합
4. CPI, ROAS 계산
5. Tableau 데이터 소스 업데이트
6. 알림: "Meta - Campaign A의 ROAS가 80%로 하락했습니다 (전날 대비 -25%)"
비즈니스 임팩트: 매일 25분 절약 = 월 10시간 = 전략 수립에 집중 가능
시나리오 2: A/B 테스트 통계적 유의성 자동 계산
Before: Google 스프레드시트로 수동 계산 (실수 위험)
After:
당신: "이번 주 온보딩 A/B 테스트 결과 분석해줘.
Control group: 1,250명, Conversion 18.4%
Variant A: 1,180명, Conversion 22.1%"
Claude:
"분석 결과:
- Conversion rate 상승: +3.7%p (20.1% 상대 증가)
- 통계적 유의성: p-value = 0.032 (95% 신뢰수준에서 유의미)
- 신뢰구간: [0.4%p, 7.0%p]
- 추천: Variant A를 100% 롤아웃하세요
**당신이 알아야 할 것**:
- 표본 크기가 충분합니다 (power = 0.82)
- 1주일 더 테스트하면 신뢰구간을 절반으로 줄일 수 있습니다
- 예상 추가 매출: 월 +$12,500 (conversion rate 증가 기준)"
비즈니스 임팩트: 데이터 기반 의사결정 속도 10배 향상
시나리오 3: Cohort Retention 자동 분석 및 시각화
Before: SQL 쿼리 작성 → CSV 추출 → Excel 피벗 → 차트 생성 (1시간)
After:
당신: "지난 4주 코호트의 D1/D7/D30 retention을 acquisition source별로 보여줘"
Claude:
[자동으로 DB 쿼리 → 코호트 계산 → 리텐션 커브 차트 생성]
"결과:
- Google Ads 코호트: D1 42%, D7 18%, D30 8%
- Meta Ads 코호트: D1 38%, D7 22%, D30 11%
- Organic 코호트: D1 65%, D7 48%, D30 28%
**인사이트**:
- Organic 유저의 품질이 압도적으로 높습니다 (D30 기준 3.5배)
- Meta Ads는 초기 retention은 낮지만 장기 유지율이 Google보다 높습니다
- 추천: Meta Ads 예산을 늘리되, 온보딩 개선으로 D1 retention 끌어올리기
차트 저장: cohort_retention_analysis_20250108.png
데이터: cohort_retention_20250108.csv"
비즈니스 임팩트: 주간 회의 준비 시간 80% 절감, 더 깊은 인사이트
시나리오 4: 광고 소재 성과 자동 리포트
당신: "지난주 Meta Ads 크리에이티브 성과 상위 10개, 하위 10개 리스트 뽑아줘.
CTR, CPI, install to purchase conversion 기준으로"
Claude:
[Meta Ads API → 크리에이티브별 성과 추출 → 다차원 분석]
"상위 10개 크리에이티브 특징:
- 동영상 소재가 8개 (이미지 대비 CTR 2.3배)
- '무료 체험' 메시지 포함 시 conversion 1.8배
- 30초 이상 영상은 CPI 높음 (짧은 영상 권장)
하위 10개 크리에이티브 특징:
- 텍스트 과다 (가독성 낮음)
- CTA 버튼 색상이 배경과 유사 (클릭률 저하)
추천 액션:
1. 하위 10개 크리에이티브 즉시 중단 → 월 $3,200 예산 절감
2. 상위 크리에이티브 스타일로 신규 소재 5개 제작
3. 15초 동영상 + '무료 체험' 메시지 조합 테스트
상세 리포트: creative_performance_20250108.pdf"
시나리오 5: 마케팅 예산 최적화 시뮬레이션
당신: "현재 월 예산 $50K를 Google/Meta/TikTok에 30%/50%/20% 배분 중이야.
각 채널의 ROAS를 고려해서 최적 배분 시뮬레이션 돌려줘"
Claude:
[과거 6개월 데이터 분석 → Diminishing returns 곡선 추정 → 최적화]
"현재 배분 vs 최적 배분:
현재:
- Google: $15K → ROAS 180%
- Meta: $25K → ROAS 220%
- TikTok: $10K → ROAS 150%
- 총 수익: $97.5K
최적 배분:
- Google: $12K (-20%) → ROAS 195% (예산 감소로 효율 상승)
- Meta: $30K (+20%) → ROAS 205% (포화점 근접)
- TikTok: $8K (-20%) → ROAS 165%
- 총 수익: $103.8K (+6.5%)
**당신이 알아야 할 것**:
- Meta는 $35K부터 ROAS 급락 예상 (과거 패턴 기반)
- TikTok은 크리에이티브 다양성 부족으로 빠른 피로도
- Google은 소량 예산에서도 안정적 (방어적 채널로 유지)
다음 주 A/B 테스트 제안:
- 1주차: 최적 배분 적용
- 2주차: 기존 배분 유지
- 비교 후 결정"
시나리오 6-10: 간단 요약
6. 경쟁사 앱 리뷰 감성 분석
- App Store/Play Store 리뷰 크롤링 → 감성 분석 → 주요 불만/칭찬 키워드 추출
- 우리 앱과 비교 리포트 자동 생성
7. Push 알림 발송 최적 시간 분석
- 과거 푸시 발송 데이터 → 시간대별 open rate 분석
- 유저 세그먼트별 최적 발송 시간 추천
8. LTV 예측 모델 구축
- 초기 7일 행동 데이터로 90일 LTV 예측
- 고가치 유저 조기 식별 → 맞춤형 마케팅
9. ASO(App Store Optimization) 키워드 효과 추적
- 주간 키워드 순위 변화 모니터링
- 경쟁사 키워드 전략 분석
- 검색 볼륨 대비 전환율 계산
10. 이탈 위험 유저 예측 및 알림
- 7일간 미접속 유저 중 과거 고가치 유저 추출
- 자동 re-engagement 캠페인 리스트 생성
7. 의사결정자가 알아야 할 것들: AX 도입 가이드
스타트업 대표님, CPO님, 그로스 팀장님께 드리는 섹션입니다.
"우리 팀에 AI 코딩 도구를 도입해야 할까?" 고민 중이시라면, 이 체크리스트를 참고하세요.
체크리스트 1: 비용 vs ROI
비용 구조
- Claude Pro: $20/월 (개인) 또는 $30/월 (팀)
- ChatGPT Plus: $20/월
- Cursor (VS Code 기반 AI 코딩 도구): $20/월
비교 대상: 대안의 비용
- 주니어 개발자 채용: 월 400만원 + 온보딩 2개월
- 외주 개발: 건당 300만~1,000만원
- 노코드 툴 (Zapier, Make 등): 월 50~200만원 (규모별)
ROI 계산 예시 (5명 그로스 팀 기준)
월 비용: $30/월 × 5명 = $150 (약 20만원)
절감 효과:
- 일일 대시보드 수동 작업 제거: 25분/일 × 5명 × 20일 = 41시간/월
- 주간 리포트 자동화: 2시간/주 × 5명 × 4주 = 40시간/월
- 외주 프로젝트 내재화 (연 2건): 1,000만원/년
연간 ROI: 약 1,200% (시간 가치를 시급 5만원으로 환산 시)
체크리스트 2: 보안 및 데이터 소유권
질문: "고객 데이터를 AI에게 보여줘도 되나?"
답변: 프로젝트 성격에 따라 다릅니다.
안전한 경우:
- 집계된 데이터 (개인 식별 불가)
- 내부 마케팅 데이터 (캠페인 지출, ROAS 등)
- 공개된 경쟁사 정보
주의 필요:
- 개인정보 포함 데이터 (이메일, 전화번호, 주소)
- 결제 정보
- 미공개 전략 문서
Claude Code의 장점: 로컬 우선 아키텍처
Teresa Torres가 강조한 부분입니다:
- Claude.md 파일은 로컬에 저장 (클라우드 동기화 없음)
- API 키, 비밀번호는 환경변수로 관리 (코드에 절대 포함 안 됨)
- 필요 시 VPN, 프라이빗 네트워크에서 사용 가능
권장 정책:
- 개인정보 제거 후 데이터 제공
- API 키는 읽기 전용(Read-only) 권한만 부여
- 민감한 프로젝트는 별도 환경에서 작업
체크리스트 3: 팀 스킬 저하 위험
우려: "AI가 다 해주면 직원들이 배우지 않는 거 아닌가?"
Teresa Torres의 관점:
실제로 일어나는 일:
- Before AI: 반복 작업에 80% 시간 소모 → 학습 시간 부족
- After AI: 반복 작업 자동화 → 전략, 실험 설계, 인사이트 도출에 집중
리텐션의 경험:
Meridian을 Claude Code로 구현하면서 우리 팀은:
- 베이지안 통계의 개념을 배웠습니다 (코딩은 Claude가, 해석은 우리가)
- MMM의 한계와 적용 조건을 이해했습니다
- 고객사에게 더 깊이 있는 컨설팅을 제공하게 되었습니다
AI는 실행 속도를 높여서 학습 사이클을 가속화합니다.
코딩 없이 10가지 실험을 빠르게 돌려보면서 "어떤 접근이 효과적인지" 체득하는 것이 진짜 학습입니다.
체크리스트 4: 도입 시 예상되는 장애물과 해결책
장애물 1: "터미널이 무서워요"
- 해결책: 2시간 온보딩 세션으로 기본 명령어 3개만 교육
- 이후 Claude가 명령어를 알려주므로 복사-붙여넣기만 하면 됨
장애물 2: "뭘 요청해야 할지 모르겠어요"
- 해결책: 팀별 "Use Case 카탈로그" 제공 (이 글의 시나리오 10가지 같은)
- 1주차: 간단한 데이터 추출부터 시작
- 2주차: 자동화 워크플로우
- 3주차: 분석 및 인사이트
장애물 3: "잘못된 결과를 믿으면 어쩌죠?"
- 해결책: 처음 3번은 사람이 검증 → 패턴 확인 → 이후 신뢰
- Claude에게 "검증 단계 포함해줘"라고 요청 (예: 데이터 합계 체크, 이상치 알림)
장애물 4: "기존 시스템과 연동이 안 되면?"
- 해결책: 대부분의 SaaS는 API 제공 (Airbridge, Google Ads, Tableau 등 모두 가능)
- API 없는 레거시 시스템은 CSV 내보내기 → Claude가 처리
체크리스트 5: 언제 도입하면 안 되나?
도입하지 말아야 할 상황:
-
완전 자동화를 기대하는 경우
- AI는 보조 도구입니다. 전략과 판단은 사람이 해야 합니다.
-
명확한 문제 정의 없이 "일단 써보자"는 경우
- 해결하고 싶은 반복 작업, 자동화하고 싶은 워크플로우를 먼저 정리하세요.
-
팀이 변화를 거부하는 경우
- 강제보다는 얼리어답터 1-2명이 성과를 보여준 후 확산이 효과적입니다.
도입하기 좋은 시점:
- 반복 작업이 팀 시간의 30% 이상을 차지할 때
- 외주 개발 비용이 부담스러울 때
- 실험 속도를 높여야 할 때 (예: PMF 찾는 단계)
- 데이터 기반 의사결정을 강화하고 싶을 때
8. 리텐션과 함께 시작하기: AX 그로스 컨설팅
자, 여기까지 읽으셨다면 아마 이런 생각이 드실 겁니다:
"좋아 보이는데... 우리 팀에 어떻게 적용하지?"
리텐션은 단순히 그로스 전략 컨설팅만 하지 않습니다. **AI 코딩 도구를 활용한 그로스 팀 역량 강화(AX Consulting)**까지 지원합니다.
상담에서 받을 수 있는 것들
1) AX 적합성 진단 (30분)
- 현재 그로스 팀의 반복 작업 분석
- AI 자동화 가능 영역 식별
- 예상 ROI 계산
2) 맞춤형 Claude.md 파일 제작 (60분)
- 당신 팀의 기술 스택 기반 템플릿
- 주요 워크플로우 3가지 자동화 설계
- 즉시 사용 가능한 프롬프트 세트
3) Quick Win 프로젝트 제안
- 1주일 안에 성과 낼 수 있는 자동화 프로젝트 (예: 일일 대시보드)
- 팀 온보딩 계획
- 학습 리소스 큐레이션
Pilot 프로그램: 함께 만들며 배우기
"혼자 시작하기 부담스럽다"면, 리텐션의 Pilot 프로그램을 이용하세요.
4주 프로그램 구성:
Week 1: 기초 세팅
- Claude Code 설치 및 환경 구성
- 팀 맞춤형 Claude.md 파일 작성
- 기본 명령어 교육 (2시간 워크샵)
Week 2: Quick Win 프로젝트
- 우선순위 1개 워크플로우 자동화 (함께 구현)
- 예: 일일 캠페인 성과 대시보드 자동화
- 팀원들이 직접 실행하며 학습
Week 3: 확장
- 2-3개 추가 워크플로우 구현
- 예: 주간 코호트 분석, A/B 테스트 통계 계산
- 슬래시 커맨드로 재사용 가능하게 패키징
Week 4: 내재화
- 팀이 독립적으로 새 워크플로우 만들기 실습
- 문제 해결 가이드 제공
- 향후 로드맵 수립
투자 대비 효과:
- Pilot 비용: 일회성 컨설팅 (문의 시 안내)
- 4주 후 예상 효과: 팀 생산성 30% 향상, 외주 의존도 70% 감소
지금 바로 시작하는 3단계
1단계: 무료 뉴스레터 구독 + Claude.md 템플릿 다운로드
리텐션의 주간 뉴스레터를 구독하시면, 이 글에서 소개한 3가지 템플릿을 즉시 받으실 수 있습니다:
🔒 구독자 전용 혜택:
- 그로스 마케터용 Claude.md 템플릿
- 프로덕트 매니저용 Claude.md 템플릿
- 데이터 분석가용 Claude.md 템플릿
- 보너스: 나만의 Claude.md 만들기 프롬프트 가이드
뉴스레터에서 받는 것:
- AI 코딩 실전 팁 (매주)
- 그로스 자동화 사례 연구
- 최신 MMP/애널리틱스 트렌드
- Meridian, Airbridge, Tableau 활용법
2단계: 상담 신청 (30분)
"우리 팀에는 어떻게 적용할 수 있을까?" 궁금하시다면:
AX 적합성 진단 상담에서:
- 현재 그로스 팀의 반복 작업 분석
- AI 자동화 가능 영역 식별
- 예상 ROI 계산
- 맞춤형 로드맵 제안
- Pilot 프로그램 안내
상담 예약 방법:
- 📧 Contact Form: https://retn.kr/contact/
- 📅 직접 예약: https://tidycal.com/simgyusup/30m
3단계: 당신만의 프로젝트 시작하기
템플릿을 받고, 상담을 받았다면, 이제 당신의 문제를 정의하세요.
"매주 3시간씩 하는 이 리포트, 자동화 안 될까?"
그게 바로 당신의 첫 Claude Code 프로젝트입니다.
마치며: AI는 대체가 아니라 증폭(Augmentation)입니다
Teresa Torres는 이렇게 말합니다:
리텐션이 Meridian을 구현한 경험, 그로스 팀의 수십 가지 워크플로우를 자동화한 경험을 통해 확신하게 된 것이 있습니다:
AI 코딩 도구는 비개발자에게 "슈퍼파워"를 줍니다.
- 마케터가 데이터 파이프라인을 직접 만들고
- PM이 프로토타입을 하루 만에 구현하고
- 애널리스트가 통계 모델을 직접 돌려보고
이 모든 게 가능해진 시대입니다.
중요한 건 "코딩을 배우는 것"이 아닙니다. **"문제를 정의하고, AI에게 정확히 전달하고, 결과를 해석하는 능력"**입니다.
그리고 그 능력은 이미 당신이 가지고 있습니다. 그로스 마케팅, 프로덕트 매니지먼트, 데이터 분석을 해온 경험 그 자체가 핵심 역량입니다.
이제 Claude.md 파일 하나로 AI를 당신의 팀원으로 만드세요.
리텐션이 함께하겠습니다.
📥 Claude.md 템플릿 받기
뉴스레터 구독하고 3종 템플릿 + 프롬프트 가이드 받기 →
📞 상담 예약
- Contact Form: https://retn.kr/contact/
- 직접 예약 (30분): https://tidycal.com/simgyusup/30m
- 이메일: contact@retn.kr
🏢 리텐션 주식회사
Growth Hacking | Mobile Analytics | AI-Augmented Consulting
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당신의 문제를 정의하고, Claude Code와 함께 풀어보세요.
리텐션이 함께하겠습니다.