더 중요한 고민에 집중하는 올리브영 PM이 AI로 일하는 방식

안녕하세요! 올리프 오거나이저 동그리동입니다 🙌🏻

지난 8월 올리브영 프로덕트센터 구성원이 한자리에 모여 하반기 워크샵을 열었습니다. 하반기 방향성을 함께 맞추는 자리였지만 상반기 워크샵과 달라진 점이 하나 있었습니다. 바로 하반기 워크샵에서는 AI를 활용한 새로운 업무 방식이 소개되었다는 점입니다.

PM의 하루에는 정보를 찾아 여기저기 돌아다니고, 숫자를 옮겨 적고, 바뀐 정책을 문서마다 맞추는 일이 생각보다 많습니다. 이 글에서는 워크샵에서 소개된 사례를 통해 두 PM이 어떻게 일하는 방식을 바꿔 나갔는지 소개해보고자 합니다.

첫 번째는 AI로 업무 생산성을 높인 커머스전시 PM 카일리님의 하루, 두 번째는 캡처 한 장에서 기획서 7개까지 연결해낸 쿠폰증정 PM 에릭님의 프로젝트입니다.

커머스 전시 PM 카일리 - AI로 업무 생산성 높이기

안녕하세요. 올리브영 온라인몰에서 고객이 상품을 더 쉽게 찾고 탐색할 수 있도록 전시 여정을 설계하는 커머스전시 PM 카일리입니다. 매일 업데이트되는 기술을 보고, 듣고, 써보면서 꾸준히 시간을 들여 지금 업무에서 자동화할 부분, 생산성을 더 높일 수 있는 부분을 하나씩 개선하고 있어요. 우선 시간이 많이 들지만 비교적 간단한 업무, 깊게 생각하지 않거나 PM이 관여하지 않아도 크게 무리 없는 업무부터 자동화하며 차츰 그 범위를 넓혀 가고 있습니다. 지금부터 제 하루를 시간 순서대로 따라가며 어떤 일을 자동화해 얼마나 시간을 아꼈는지 하나씩 보여드리겠습니다.

출근길, 업계 동향과 트렌드를 살펴봐요

출근길에 뉴스레터, 리포트, 최근 기사, AI 트렌드 등을 여러 경로로 업계 동향이나, 최신 트렌드를 파악하는 루틴이 있었어요. 이 과정에서 이 사이트, 저 사이트를 돌아다니며 기사를 보고, 메일로 들어가 뉴스레터를 읽고, 사내에서 정기적으로 발송해주는 자사, 타사 경쟁사 현황과 다양한 SNS에서 얻을 수 있는 최신 정보를 얻기까지 꽤나 여러 번, 번거롭게 돌아다녀야 했습니다. 이렇게 여기저기 돌아다니며 시간과 집중력을 잃는 시간을 AI로 줄일 수 있다고 판단했습니다.

1. 원하는 자료의 종류와 제공처를 한 번 정리한다
2. 정리한 출처 목록과 함께, 받고 싶은 항목·발송 시각·전달 채널을 프롬프트로 전달한다
3. 바로 발송을 연결하지 않고 결과물부터 확인한다
4. 결과물이 만족스러우면 메일 또는 슬랙과 연결한다
5. 원하는 형태로 정상 발송되는지 확인한다

저는 AI 에이전트를 이용해 위와 같은 번거로움을 해소할 수 있는 자동화 예약 작업을 만들었습니다. 덕분에 여기저기 돌아다니며 정보를 모으던 아침 30분이, 브리핑을 한 번 확인하는 10분으로 줄었어요. 무엇보다 매일 같은 시각에 빠짐없이 받아 보니 ‘오늘은 못 챙겼네’ 하는 날이 없어졌고요.

 

출근 직후, 서비스 주요 지표의 변화를 확인해요.

출근 후 자리에 앉으면 가장 먼저 서비스 전체 지표와 제가 맡은 도메인의 주요 지표를 확인합니다.

어제나 지난주와 비교해 유독 튀거나 빠진 숫자가 없는지 살피는 일입니다. 지표를 확인하다 평소와 다른 흐름을 보이거나 이상 신호가 보이면 “왜 이렇게 빠졌지? (또는 올랐지?)”라는 궁금함을 갖고, 세그먼트를 이리저리 쪼개보며 원인을 찾느라 오전 시간이 훌쩍 가버리곤 했습니다.

그래서 지표 감지 및 확인, 데이터 딥다이브를 AI와 함께 하는 방향으로 개선했어요. 만드는 과정은 간단했습니다.

1. 먼저 매일 확인할 핵심 지표와 데이터 소스를 한 번 정리해 AI 에이전트와 연동한다
2. 아침에 지표를 훑다가 눈에 걸리는 변화가 있으면 AI 에이전트에게 아래와 같이 물어본다
[담당 도메인]의 지난주 대비 이번 주 핵심 지표 (UV·전환율·클릭률 등) 변화를 표로 정리해줘
* 유의미하게 오르거나 빠진 지표를 먼저 짚어주고
* 각 변화마다 가능한 가설과, 쪼개서 확인해봐야 할 세그먼트(유입경로·기기·신규/기존 등)를 제안해줘
* 내가 바로 확인할 수 있게 우선순위 순으로 정리해줘
* 앰플리튜드 대시보드로 만들어 제공 가능하다면, 대시보드로 생성 후 링크를 전달해줘
3. AI가 정리해준 원인 후보와 세그먼트부터 우선순위로 확인하고 더 깊게 봐야 할 것 위주로 파고든다.

‘어떤 데이터부터 어떻게 만들어 봐야 하나’로 헤매던 시간이 확 줄었고, 원인의 큰 줄기를 빠르게 잡은 뒤 판단에 집중할 수 있게 됐어요.

미팅 전, 필요한 자료를 작성해요.

미팅 전에 준비할 것은 크게 두 가지입니다. 정기 미팅에 쓸 회의 페이지, 그리고 그 자리에서 함께 볼 지표입니다. 둘 다 매주 똑같이 반복되는 일이라 자동화 효과가 특히 컸어요.

매주 Amplitude 대시보드를 열고 각 담당 도메인 시트를 하나씩 내려받아 지난주 수치를 뽑아 모두 수동으로 옮겼 적었어요. 팀원마다 담당 도메인이 1개에서 여러 개여서 숫자를 옮기고 검산하는 데 많은 리소스가 들었습니다. 이 작업이야말로 정말 단순 반복인데 시간은 많이 드는, 딱 자동화하기 좋은 일이라고 생각했죠. 저뿐만 아니라 우리 팀원 모두의 시간을 아낄 수 있는 일이었고요.

1. 매주 뽑을 지표와 기간 기준을 스킬로 한 번 정의한다
2. 매주 월요일, 정의해 둔 AI 에이전트 예약 작업이 담당 도메인 지표를 자동으로 조회한다
3. Apps Script가 시트 각 탭에 수식까지 포함해 기입하고 전주 대비(WoW) 요약을 만든다
4. 반영 버튼을 누르고 채워진 숫자가 맞는지만 확인한다

도메인마다 최대 한 시간씩 걸리던 집계가 이제는 5분이면 정리됩니다. 팀원 여러 명의 시간을 합치면, 매주 상당한 시간을 통째로 아끼는 셈이에요.

정기 미팅 페이지는 더 쉬웠습니다. 기존 양식을 AI 에이전트가 읽을 수 있게 공유한 뒤, 다음 미팅 전까지 같은 양식으로 복제하고 날짜와 주차만 바꿔 지난 회차 내용은 비워 두도록 요청했습니다. 매주 5분 남짓 들이던 일이 아예 0이 됐고, 팀원들은 준비된 양식에 이번 주 안건만 채우면 됩니다.

미팅 후, 회의록을 정리하고 도출된 액션 아이템을 티켓으로 만들어요.

회의가 끝나면 기억이 선명할 때 바로 회의록을 정리하는 게 가장 좋은데, 막상 메모를 보며 미팅 리캡, 논의 사항, 오픈 이슈, 액션 아이템을 템플릿에 맞춰 적다 보면 30분은 훌쩍 지나가더라고요. 그래서 회의록 정리도 하나의 흐름으로 만들어 자동화했어요. 어떤 미팅이냐에 따라 30분에서 그 이상 걸리던 정리가 10분이면 끝나고 무엇보다 회의에서 나온 액션 아이템이 빠짐없이 정리되어 흐지부지되지 않고 관리할 수 있게 됐습니다.

액션 아이템은 대부분 티켓 생성으로 연결됩니다. 그런데 티켓 만드는 일이 생각보다 손이 많이 갑니다. 같은 프로젝트라도 배포 영역별로 티켓을 나눠야 하고, 매번 제목 형식과 필수 필드, 설명 구성을 손으로 맞추다 보면 PM마다 기준이 조금씩 달라지곤 했어요. 특히 여러 영역의 티켓을 한꺼번에 만들 때는 이 반복이 꽤 번거로웠습니다.

그래서 스쿼드가 함께 쓰는 티켓 작성 규칙을 아예 스킬로 코드화했어요. 제목 형식과 설명 섹션, 초기 상태 값 같은 규칙을 스킬에 정의해 공용 저장소에 올려 팀이 함께 관리·보완하고, 티켓을 만들 땐 프로젝트 맥락만 전달하면 배포 영역별 티켓이 같은 양식으로 한 번에 생성됩니다.

작성 속도만 빨라진 게 아니었습니다. 티켓이 늘 같은 기준으로 관리되니 나중에 찾아보거나 이력을 볼 때도 훨씬 수월하고, 그라운드룰이 아직 익숙하지 않은 새 동료도 스킬만 쓰면 같은 품질의 티켓을 만들 수 있어 온보딩 시간도 줄었습니다.

쿠폰증정 PM 에릭 - 캡처 한 장에서 기획서 7개까지

안녕하세요. 올리브영에서 할인·쿠폰·증정 같은 프로모션을 기획하는 쿠폰증정 PM 에릭입니다. 요즘 어딜 가나 AI 얘기죠. 저도 처음엔 “기획 같은 건 결국 PM이 하는 거지” 싶어서 큰 기대는 없었어요. 그런데 매일 조금씩 써보다 보니, AI를 ‘일을 대신 시키는 도구’가 아니라 ‘초안을 같이 잡아주는 동료’로 두니까 일하는 방식 자체가 달라지더라고요. 오늘은 제가 실제 프로젝트에서 어떻게 쓰고 있는지 두 장면으로 나눠서 편하게 얘기해보겠습니다.

화면도 많고 맞춰야 할 문서도 많았어요

제가 요즘 맡은 일 중 하나는 ‘매가할인 이관’입니다. 매가할인은 올리브영의 가장 근간이 되는 할인으로, 온·오프라인 세일이나 N+1 같은 프로모션을 뜻하는데요. 이걸 관리하는 시스템을 새 사내 관리 시스템에 새로 짓는 프로젝트에요.

그런데 이 프로젝트는 화면이 정말 많았습니다. 목록·등록·승인 같은 본부 화면에 파트너 화면까지, 화면마다 기획서가 하나씩 붙어서 본부 5개, 파트너 2개, 총 7개를 동시에 굴려야 했습니다. 게다가 용어 하나, 정책 하나가 바뀔 때마다 이 7개를 전부 다시 맞춰야 했습니다. 솔직히 말하면 이 ‘맞추는 일’이 기획 자체보다 더 손이 갔어요. 그래서 두 가지를 AI에 맡겨 보기로 했습니다. 하나는 화면을 만드는 일, 또 하나는 7개 문서를 일관되게 유지하는 일이었습니다.

화면 그리는 방식, 이렇게 바뀌어 왔어요

잠깐 옛날 이야기를 하면요. 이전 회사에서는 PPT를 켜 놓고 박스 하나, 화살표 하나까지 손으로 스토리보드를 그렸어요. 박스 하나, 화살표 하나까지 손으로요. 올리브영에 와서는 Figma로 화면을 하나하나 만들었고요. 도구는 좋아졌지만 손으로 그리는 건 똑같았습니다. 그리고 지금은 화면 캡처를 AI 에이전트에 올리고, 대화를 통해 화면을 만들고 있습니다.

아직 PPT나 Figma로 스토리보드를 그리시는 분들 많으실 텐데요. 그 과정을 대화로 바꿀 수 있다는 것이 오늘 이야기의 핵심입니다.

캡처 한 장으로 시작하기

예전엔 화면 하나를 그리려면 늘 빈 화면부터 채웠습니다. 뭘 넣을지 처음부터 고민하고, 배치하고, 지우고. 시간이 꽤 걸렸습니다. 지금은 만들려는 화면과 비슷한 기존 화면을 캡처해서 AI 에이전트에 올립니다. 소스 코드는 없어도 됩니다. 초반에 몇 개는 소스도 함께 참고했지만, 그 뒤로는 캡처만으로 했어요.

제가 하는 순서는 이렇습니다.

1. 기존 사내 관리 시스템 화면 캡처: 어떤 내용이 들어가는지를 가져온다
2. 새로 만들 화면 캡처: 여기서는 톤앤매너를 가져온다
3. 둘을 합친 위에, 바뀌는 것만 대화로 얹는다
- “이번엔 이 필드 빼고, 이 정책은 이렇게” 하는 식으로요.
- 정책 자체는 제가 새로 설계한 거라, 이 부분은 하나하나 대화로 얹어요.
4. 클릭되는 프로토타입과 기획 초안이 함께 나온다

제일 좋은 점은 백지에서 시작하지 않는다는 것입니다. 화면 뼈대는 기존 화면을 토대로 빠르게 잡고, 정말 고민해야 할 정책에 시간을 쓸 수 있습니다. 그리고 개발 리뷰를 진행할 때 프로토타입으로 먼저 확인하니, 개발자분들과도 말 대신 화면을 같이 보면서 이야기하게 됐어요. 이렇게 목록·등록·승인 등 7개 화면을 전부 만들었습니다.

7개 문서를 하나로 묶기

사실 제 진짜 골칫거리는 이쪽이었습니다.

저희 화면들은 서로 따로 노는 게 아닙니다. 협력사용 시스템에서 대행사가 할인을 등록하면, 내부 담당자가 확인하고 승인합니다. 그래서 화면도, 그 화면을 설명하는 기획서도 전부 하나로 연결되어 있어요. 용어나 정책이 하나 바뀌면 관련 기획서 7개를 하나하나 열어 똑같이 고쳐야 했고, 하나라도 놓치면 문서끼리 말이 맞지 않아 개발자분들이 구현하다 발견해 되묻는 일이 생기더라고요.

그래서 정책서와 기획서, 프로토타입을 하나로 연결해 뒀습니다. 방식은 이렇습니다. 기획서 안의 화면 캡처에 번호를 달고, 그 번호마다 정책 설명을 표로 붙입니다. 예를 들어 ‘① 사용 가능 채널’은 온라인몰이냐 매장이냐를 고르는 항목, ‘③ 오프라인 매장 구분’은 전체 매장인지 가맹점인지를 정하는 항목, 이런 식입니다.

화면의 번호와 아래 설명이 한 세트로 묶여 있어서, 정책이 바뀌면 한 곳만 고쳐도 7개 문서에 반영되고 캡처 위의 번호와 아래 설명까지 같이 갱신됩니다. 문서를 하나하나 손대지 않아도 서로 어긋나지 않는 거죠. ‘문서 맞추다 하루가 다 갔다’ 싶던 날들이 이걸로 확 줄었습니다.

그래서 뭐가 달라졌냐면요

카일리님과 동일하게 먼저 시간입니다. 백지에서 시작하지 않으니 초안까지 가는 시간이 눈에 띄게 짧아졌고, 문서도 하나만 고치면 나머지가 따라옵니다. 그만큼 아낀 시간을 ‘무엇을 어떻게 바꿀지’ 고민하는 데 쓸 수 있게 됐습니다.

그다음은 협업 속도입니다. 개발자분들과는 말이나 문서로 설명하는 대신 클릭되는 화면을 같이 보면서 이야기하니 설명 왕복과 재작업이 줄었습니다. 외부 협력 조직과도 일관된 문서를 공유하니 매번 처음부터 설명하는 부담이 확 줄었고요.

그리고 한 가지 분명히 말하고 싶은 점은, 다 맡기는 것이 아니라는 것입니다. 만들고 정리하는 건 AI가 하지만, ‘무엇을 바꿀지’ 판단하고 검토하는 건 여전히 PM의 몫이에요. 오히려 반복이 줄어든 덕분에 그 판단에 더 집중할 수 있게 됐어요. 저는 앞으로도 ‘PM이 판단에 더 집중할 수 있게’ 도와주는 방향으로 AI를 조금씩 더 붙여볼 생각이에요. 올리브영의 PM들은 이렇게 새로운 방식을 하나씩 업무에 녹여가며 더 나은 제품을 더 빠르게 만들어가고 있어요.

마무리하며 - 개인의 AI 활용 경험을 함께 쓰는 업무 자산으로

매일 아침 옮기던 탐색, 매주 적던 숫자, 매번 손으로 맞추던 7개 문서. 하나씩 들여다보니 PM이 꼭 붙들고 있지 않아도 되는 부분이 생각보다 많았습니다.

AI를 활용한다고 해서 PM의 역할이 줄어드는 것은 아니었습니다. 오히려 반복적인 작업을 덜어내고, 무엇을 볼지, 무엇을 결정할지, 어떤 방향으로 만들지 고민하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐습니다.

그 효과는 PM 개인의 시간에서 끝나지 않았습니다. 카일리님의 지표 집계와 티켓 작성 규칙은 팀 전체의 시간을 아끼고 새 동료의 적응을 도왔고, 에릭님의 프로토타입과 연결된 기획서는 개발자, 협력 조직과의 설명 왕복과 재작업을 줄였습니다. PM이 덜어낸 반복 작업이 함께 일하는 사람들의 시간까지 아껴준 셈입니다.

이러한 시도는 개인의 업무 방식에만 머무르지 않고 있습니다. 프로덕트센터에서는 각자의 업무에서 발견한 AI 활용법을 스킬로 만들고, 서로 공유하며 함께 발전시켜 나가고 있습니다. 앞으로도 개인의 AI 활용 경험을 함께 나누고 발전시키며, 프로덕트센터만의 더 나은 일하는 방식을 만들고자 합니다.