비전공자 PM 의 AI 자동화: 여행 상품 제목 2,500개 최적화
문과를 전공한 PM이 ChatGPT와 Dify를 활용해 2,500개 여행상품 제목을 21시간→5분에 정리! AI Lab과 함께 반복작업을 자동화해 전환율을 높인 생생한 혁신 스토리를 소개합니다.
마이리얼트립 AI Lab은 모든 마리터들이 AI를 더 가깝고 편안하게 활용할 수 있도록 많은 일을 하고 있어요. 그 활동중 하나로, 매주 한두 번 ‘모두의 AI’라는 시간을 마련해 우리가 직접 시도해 본 경험과 깨달음을 나누고 있지요. 덕분에 직무 구분을 넘어 서로의 아이디어가 자연스럽게 이어지고, 곳곳에서 새로운 임팩트가 싹트고 있어요. 이 블로그에서도 그런 이야기를 하나씩 담아보려 합니다.
“21시간” -> ”5분”. 여정의 시작
여행 상품 플랫폼을 운영하는 커머스팀은 1분기에 중요한 미션을 가지고 있었어요. 바로 상품에 대한 신뢰도를 높여 고객의 구매 결정을 돕고 전환율을 개선하는 것이었죠. 이를 위해 고객이 가장 먼저 접하는 메인홈 화면 개편이 필요했어요.
문제는 메인홈에 노출되는 수천 개의 상품 제목이었어요. 파트너들이 직접 등록한 이 제목들은 가독성이 떨어지고 일관성이 없었어요. 괄호나 대괄호를 사용하거나, 지나치게 긴 제목으로 사용자 경험을 저해하고 있었죠.
“실제 T&A(Tours and Activities)상품의 제목을 메인홈에 딱 올려봤더니 왼쪽 화면처럼 보이더라고요. 즉 여행자들이 대문에 딱 들어와서 보는 제목이 가독성이 굉장히 떨어지게 되는 거죠.”
이 문제를 해결하기 위해 메인홈 노출용 상품 제목을 별도로 만들기로 결정했어요. 하지만 주요 도시 78개, 인기 상품만 2,500개… 상품 하나당 30초씩만 수정해도 21시간이 필요한 계산이 나왔어요. 또한 도시와 상품은 계속 확장될 예정이었기에, 이는 일회성이 아닌 반복적으로 발생할 비효율이었지요.
시행착오를 거쳐 찾아낸 AI 활용법
처음에는 GPT를 활용해 상품 제목을 자동으로 변환하는 방법을 시도했어요. 중어중문학과 출신의 PM이 AI에 처음 도전한 순간이었죠.
“가독성을 향상시키기 위해서는 일단 짧아야 된다고 생각을 했어요. 그래서 15자 이내라는 조건을 한번 GPT한테 줘봤어요. 그랬더니 수정 퀄리티가 굉장히 낮더라고요.”
첫 시도는 실패했지만, 포기하지 않고 프롬프트를 변경하며 테스트했어요. 상품 유형인 카테고리 정보를 함께 제공하자 퀄리티가 크게 향상됐어요. 가이드 투어나 프라이빗 투어 등 카테고리별 특성을 반영한 15자 이내의 제목이 잘 생성되었죠.
그러나 2,500개 전체 리스트를 한꺼번에 처리하려 했을 때 다시 문제가 발생했어요. 대량의 데이터를 한 번에 처리하니 GPT가 맥락을 잃고 엉뚱한 결과를 내놓기 시작했던 것이죠.
“GPT가 대답을 할 때 우리가 준 질문에 어떤 부분이 중요한지를 판단을 한다고 합니다. 그런데 우리의 질문이 점점 길어지면 길어질수록 뭐가 중요한지를 잃어버리는 거예요. 2500개의 상품들 중에는투어, 티켓, 교통 등 여러가지 상품들이 섞여 있기 때문에, 축약된 제목에는 다른 상품의 맥락이 섞여 있을 수 있죠. 큰 데이터를 한꺼번에 주면 처리를 못하는 이유가 바로 거기에서 오는 것 같아요.” — AI Lab
이 문제를 해결하기 위해 AI Lab의 도움을 구했고, Dify 라는 툴을 추천받았어요. 이 툴은 각 상품을 개별적으로 처리하는 워크플로우를 구성할 수 있어 맥락 혼선의 위험이 없고, 대량의 데이터도 안정적으로 처리할 수 있었어요.
비전공자의 AI 도전이 가져온 업무 혁신
Dify 를 활용한 결과, 21시간 이상 소요될 작업을 몇 분 만에 완료할 수 있었어요. 기존 제목의 괄호나 불필요한 정보는 제거되고, 상품 카테고리 특성이 반영된 간결하고 일관된 제목으로 변환되었어요.
이 경험을 통해 Dify 같은 AI 도구를 다른 분석 작업이나 업무에도 활용하기 시작했어요. 일회성 프로젝트가 아닌, 지속적인 업무 혁신으로 확장된 것이죠.
대량 데이터 처리의 함정과 AI 활용의 현실적 교훈
이 사례를 통해 얻은 가장 중요한 교훈은 AI도 한계가 있다는 점이예요. 특히 대량의 데이터를 처리할 때는 AI 모델의 특성을 이해하고 적절한 접근 방식을 찾는 것이 중요하더라고요.
“프롬프트 양이 많거나 입력 데이터 양이 많아지면 GPT가 헷갈려한다는 말이 떠오르더라고요”
AI는 마치 새로운 언어를 배우는 것과 같아요. 처음에는 생소하고 어렵지만, 기본 원리를 이해하고 꾸준히 사용하면 점점 더 능숙해지죠. 또한 프롬프트는 AI와의 대화를 위한 지도와 같아서, 명확한 지시와 방향 없이는 AI도 목적지에 도달하기 어렵더라고요.
실패를 두려워하지 않고 시행착오를 통해 배우는 과정 자체가 중요해요. 처음부터 완벽한 결과를 기대하기보다는, 점진적으로 개선해 나가는 접근이 효과적이더라고요.
“일단 AI Lab에 찾아가기 전에 그래도 실패를 하는 과정이 있었기 때문에 조금 더 제가 이 해결책을 받아들이기가 편했던 것 같고요. 그래서 이거를 얻었을 때 더 소중하더라고요.”
이 사례가 말해주는 건, AI가 꼭 전문가만 쓰는 특별한 도구만은 아니라는 점이에요. 일할 때 AI를 살짝 곁들이면 자잘한 수고를 덜고, 더 중요한 일에 시간을 돌릴 수 있거든요. 필요한 건 거창한 준비보다 가벼운 호기심과 한 발 내딛는 용기쯤일 거예요.
AI를 들인다는 건 새 기술을 들여놓는다는 의미보다, 일하는 방식을 바꾼다는 데에 가까워요. 반복되는 일은 AI에게 맡기고, 우리는 더 본질적이고 동기부여되는 일들에 집중하는거죠. 이런 작은 변화들이 모여 마이리얼트립의 일하는 방식은 자연스럽게 달라지고 있어요. 다음 사례도 기대해 주세요. :)
