01 / 상품을 분류하는 책임을 고객에서 제품으로.
CS를 1명이 맡아 처리 여력을 관리해야 했습니다. 직접 응대하며 고객이 내부 상품 분류에서 막힌다는 점을 확인했고, 반복 설명의 부담을 줄이기 위해 접수 방식을 먼저 바꿨습니다.
대화형 접수는 제작 필수 정보를 확인하고, 빠진 내용은 추가 질문으로 받습니다. 분류를 제품이 맡는 만큼, 자동 입력이 틀리거나 자료를 읽지 못했을 때 수정하고 계속 진행할 경로도 필요했습니다.
VENTURE / 셀릿(잇다) · SELIT
제작을 나누고, 다음 작업자로 연결하다.
영상 제작 운영 플랫폼을 공동창업했습니다. CTO로 의뢰·제작·검수·정산을 연결하는 제품 정책과 UX를 설계하고, AI 개발 도구를 활용해 프론트엔드·백엔드 대부분을 구현했습니다.
- 본인 역할
- 공동창업자 · CTO
- 현재 상태
- 운영 중
- 사용자
- 광고 의뢰자 · 기획자 · 제작자 · 운영자
- 책임 범위
- 제품 방향 · 시스템 아키텍처 설계 · UX/UI · 개발
- 창업팀
- 공동창업자 3명 · 대표, CMO, CTO
PRODUCT OWNERSHIP / OPERATING SCALE
의뢰부터 제작자 배정·검수·정산까지, 운영 전 과정을 제품으로.
- 제품 구조
- 접수부터 역할별 제작·검수·정산까지 하나의 운영 흐름으로 연결했습니다.
- 직접 한 일
- 제품 정책·아키텍처·UX를 맡고 AI 개발 도구로 프론트엔드·백엔드 대부분을 구현했습니다.
- 운영 규모
- 진행 중 59건2026.09.24 운영 대시보드 기준.
INTAKE / BEFORE & AFTER
상품 태그 선택에서, 질문에 순서대로 답하는 접수로.
- 피드백 출처 · 문제
- 직접 응대한 고객 문의에서 내부 상품 태그의 선택 방법을 묻는 일이 반복됐습니다. 고객 발화 원문이나 문의 건수 집계는 남아 있지 않습니다.
- 결정
- 고객이 필요한 일을 자기 말로 설명하고, 접수 단계에서 제품이 분류한 뒤 빠진 제작 정보를 추가 질문하도록 바꿨습니다.
- 현재 결과
- 대화형 접수 화면은 코드로 구현했습니다. 아래 화면은 예시 데이터로 재현했으며, 운영 반영 시점과 정량 효과는 확인하지 못했습니다.
상품 태그를 직접 고르는 UI와 질문에 순서대로 답하는 UI를 비교했습니다. 개선 화면은 브랜드명 입력 단계이며, AI 상품 분류 결과를 보여주는 장면은 아닙니다. 서로 다른 예시 의뢰를 사용했으므로 동일한 요청의 전후 결과가 아닌 접수 방식의 비교입니다.
화면의 출처와 재현 범위
이전 컴포넌트: chore/staging-snapshot-before-main-sync-20260811 · e1e8191. 대화형 UI: 60f5259. 두 화면 모두 예시 데이터를 사용한 컴포넌트 데모이며, 당시 운영 화면 캡처나 AI 분류 정확도를 입증하는 자료는 아닙니다.
8월 브랜치에도 대화형 접수 코드가 함께 존재합니다. 브랜치 날짜는 태그 선택 UI가 저장소에 존재했다는 근거이며, 실제 배포 순서를 확정하는 근거는 아닙니다.
01 / DECISIONS
무엇을 먼저 바꿨고, 무엇을 감수했는가.
02 / 제작 역할마다 담당자와 인계 조건을.
기획·촬영·편집마다 담당자와 상태를 분리했습니다. 자격을 갖춘 프리랜서가 작업을 수락하고, 승인이나 자료 제출이 다음 담당자의 작업으로 이어지도록 구현했습니다.
역할을 나눌수록 인계 조건과 자료가 일치해야 합니다. 승인 확인과 담당자 미배정에 대한 운영 처리를 남겨 두었습니다.
역할별 데이터 구조와 아키텍처 보기
역할별 담당자·상태·후보를 데이터 모델에 분리하고, 수락 조건 확인·기획 승인 후 역할 선택·촬영본 제출 후 편집자 알림을 구현했습니다.
03 / 빠르게 피드백할 이유를 혜택으로.
알림과 점수 시스템을 개발하고, 빠르게 수정 요청을 보내는 고객에게 빠른 처리와 가격 혜택을 제공했습니다. 이 고객 혜택 정책에서는 점수가 낮다고 불이익을 주지 않았습니다.
프리랜서가 수정 작업을 기다리는 시간을 줄이기 위해 3시간 이내 피드백을 운영 목표로 삼았습니다. 목표 달성률과 혜택에 드는 비용은 이 사례에서 확인한 성과로 제시하지 않습니다.
04 / AI 도입 후보를 찾기 위해 제작 시간을 추적하다.
SQL로 접수 완료→첫 초안 작성, 피드백 접수→요청 사항 반영 완료까지의 소요 시간을 조회·집계했습니다. 구간별 시간을 비교해 AI를 먼저 검토할 업무를 추렸습니다.
AI 적용 후보를 정하기 위한 분석이며, 도입 후 시간 절감 효과를 측정한 결과는 아닙니다.
SELIT / COLLABORATION
제작 현장의 경험을,
AI 사전 검수로 옮기기.
공동창업자가 알려준 검수 기준을 제가 제품 기능으로 구체화했습니다.
01 / 현장의 기준
공동창업자 · 영상 제작 경험
무엇을 확인해야 할까?
고객이 중요하게 보는 맞춤법, 장면 순서, 수정 요청의 반영 여부를 공유했습니다.
02 / 제품으로 구체화
김도현 · 제품 기획과 구현
먼저 확인하는 기능으로.
해당 항목을 검수 전에 확인하는 AI 기능을 설계·구현했습니다.
03 / 현재 단계
AI 사전 검수 · 테스트 중
반복 검수를 줄이는 목표.
기본적인 누락을 사전에 발견해 불필요한 수정 요청과 반복 검수를 줄이고자 합니다.
테스트 단계
실제 검수 횟수 감소와 정확도 개선 효과는 아직 확인하지 않았습니다.
02 / CONNECTED WORKFLOW
접수 이후, 제작과 검수까지.
접수한 의뢰는 역할별 수락·인계와 파일·알림·정산 흐름으로 이어집니다.
고객의 말로 제작 범위를 선택합니다.
2026.09.28 최신 원본 컴포넌트를 로컬에서 실행해 촬영했습니다. 탐색 메뉴·이름·금액·일정·피드백은 포트폴리오용 예시이며, 저장·발송·업로드는 비활성화했습니다. 화면을 누르면 확대됩니다.
실제 운영 중인 결과물 관리 화면 보기
DELIVERY → LIBRARY → NEXT BRIEF
완성된 결과물이, 다음 의뢰의 참고 자료로.
영상과 이미지 캐러셀을 프로젝트·태그·공개 상태와 함께 관리하고, 클라이언트 포털에서 제작 사례를 탐색하도록 연결했습니다.
SELIT / ADMIN실제 운영 화면
01 / 정리
어떤 작업의 결과물인지.
프로젝트·제작 유형·태그를 함께 남겨 다음 의뢰에서 다시 찾을 수 있게 했습니다.
02 / 선별
고객에게 보여줄 범위까지.
공개 범위와 활성 상태로 관리 목록과 고객에게 노출할 제작 사례를 구분합니다.
03 / 탐색
먼저 훑고, 필요한 것만 재생.
제품 코드에서 썸네일·짧은 미리보기·전체 재생을 나눠 결과물을 탐색하도록 구현했습니다.
위 제작물은 셀릿을 통해 제작팀이 만든 결과물입니다. 제 기여는 플랫폼의 제품 구조, 역할별 UX와 구현입니다.
03 / EVIDENCE & LEARNING
운영에서 확인한 결과와 다음 질문.
출처와 측정 범위 보기
위 운영 건수는 제공된 대시보드 화면 기준이며 DB 원본과 대조하지 않았습니다. 원본 화면은 공개하지 않습니다. 본인 회고상 접수 개선일은 2026년 8월 12일이지만, 배포 기록으로 적용 시점을 대조하지 않았습니다.
보조 정보로만 덧붙이면, 담당자 회고상 카카오톡 CS는 변경 전 하루 약 4시간, 변경 후 약 1시간으로 추정합니다. 시간 기록으로 측정한 값이 아닙니다. 비교 기간·관찰 일수·의뢰량·추가 확인 비율 자료가 없어 핵심 성과로 제시하지 않습니다.
다음에 확인할 점
전체 의뢰량과 함께 의뢰 한 건당 응대 시간을 비교하고, 접수 후 추가 확인이나 수정이 필요한 비율을 확인하려 합니다. 문의량이 줄어서인지, 접수 부담이 줄어서인지 구분하기 위한 다음 검증 과제입니다.
부카루 · Bookaroo ↗
손동작 기반 재활 활동과 주의집중을 함께 고려한 인터랙티브 동화책. 아이의 편안한 참여와 보호자의 결과 이해를 중심으로 기획하고 디자인했습니다.