전국 150여 개 지점을 둔 키즈카페 프랜차이즈 본사에서, 인수인계 없이 혼자 퍼포먼스 광고·콘텐츠·브랜드 IP·데이터 대시보드를 처음부터 세우고 운영하고 있습니다. 반복되는 일은 AI 에이전트 팀으로 바꾸고, 사람은 판단과 승인에 집중하도록 설계합니다. 지금은 놀이공간 설계 법인의 홈페이지도 처음부터 만들고 있습니다.
첫 직장에서 네이버 광고를 직접 집행하고 카드뉴스·블로그를 만들고, 수강 상담과 취업 컨설팅까지 맡으면서 반복 업무의 비효율을 몸으로 겪었습니다. 그래서 GPT, Claude, Gemini, 캔바, 캡컷을 업무에 들였고, Claude Code로 8개 에이전트짜리 마케팅 자동화 시스템을 처음 만들었습니다.
지금은 키즈카페 프랜차이즈 본사에서 그 방식을 실무 규모로 키웠습니다. 인수인계 없이 시작한 자리에서 4채널 광고, 측정 대시보드, 콘텐츠 파이프라인, 캐릭터 IP, 홈페이지 두 곳을 혼자 세웠고, 반복 업무는 4개 팀 29개 에이전트가 나눠 맡습니다.
마케팅을 알고, AI를 알고, 그 둘을 잇는 시스템을 만드는 사람입니다.
인수인계 없이 들어가 흩어진 자료부터 정리하고, 측정 기준과 운영 체계를 처음부터 세울 수 있습니다.
여러 채널 광고를 집행하고, 그 결과를 같은 기준으로 재는 대시보드와 리드 원장까지 직접 만듭니다.
카드뉴스, 릴스, 광고 소재, 3D 캐릭터, 홈페이지까지 기획부터 출력과 배포까지 직접 처리합니다.
업무 흐름을 쪼개 역할별 에이전트로 나누고, 비용과 외부 게시는 사람이 승인하는 안전장치까지 설계합니다.
마케터 한 명이 맡는 범위를 넓히는 게 아니라, 시스템으로 그 범위를 감당할 수 있게 만드는 것이 제 방식입니다.
입사했을 때 마케팅 업무를 넘겨줄 전임자가 없었습니다. 광고 계정, 문의 기록, 지점 사진, 캐릭터 자료가 여기저기 흩어져 있었고, 그것을 찾아 정리하는 일부터 시작했습니다. 지금의 측정 체계, 대시보드, 콘텐츠 파이프라인, 제작 규칙은 모두 그 위에 제가 직접 쌓은 것입니다.
4채널 광고 계정과 문의 기록을 모으고, 151개 지점 사진 2만 8천여 장과 캐릭터 자료를 분류했습니다.
채널마다 따로 보던 숫자를 하나의 리드 원장과 4채널 통합 리포트로 맞췄습니다.
매일 아침 광고 성과 수집, 30분 단위 리드 수집과 알림, 수집 장애 경보를 붙였습니다.
제작 기준은 규칙 파일 15종으로, 반복 업무는 에이전트 29개로 남겨 누구든 이어받을 수 있게 했습니다.
4채널 집행, 키워드 트리(메인 3,362 · 세부 26,201), 입찰가 모니터링, 채널별 리드·CPA 원장 관리
광고 API·GA4 매일 자동 수집, 리드 30분 단위 수집과 알림, 계측 끊김 진단과 복구 설계
리서치 기반 육아 카드뉴스, 릴스, 네이버 블로그·카페 SEO 원고, 점주 대상 매거진
캐릭터 3D 리깅, 캐릭터 시트와 그림체 기준, 광고 소재와 스토리보드, 생성형 영상
표시광고법·가맹사업법 기준 카피 점검 게이트, 폰트·이미지 상업 이용 조건 검수
Cloudflare Pages·Functions·Workers, Python 수집기, Claude Code 에이전트·훅·MCP 설계
모든 수치는 실제 원장 기준입니다. 광고비 실액과 고객 정보는 비율·범위로 바꿔 표기했고, 해석이 필요한 숫자에는 조건을 붙였습니다.
9월 창업문의 리드 1건. 광고비는 대부분 네이버·구글 키워드에 묶여 있었지만 전환이 거의 나오지 않았습니다.
채널별 리드 원장을 다시 만들고, 당근 리드폼(CPC 100원)과 메타 리드 광고로 예산을 옮겼습니다. 소재는 콘셉트 30종을 A/B 두 벌씩 준비했습니다.
10월 리드 59건(당근 36 · 메타 20 · 사이트 3). 주간 리드는 2건에서 8건으로 늘었습니다(+300%).
광고비 총액이 함께 늘었기 때문에 건수보다 리드당 비용(9월 대비 −88%)을 핵심 지표로 봅니다. 10월 값은 29일까지의 집계입니다.
9월 리포트가 네이버만 집계해 구글애즈 월 예산이 통째로 빠져 있었고, 그 채널의 전환 0건도 드러나지 않았습니다.
4채널 통합 기준으로 리포트를 다시 썼습니다. 홈페이지 문의 계측이 끊긴 원인을 찾아 태그 복구안을 만들고, 인증 만료로 수집이 멈추기 전에 알려 주는 경보를 붙였습니다.
모든 채널을 한 화면에서 같은 기준으로 비교합니다. 수집에 실패하면 0으로 덮지 않고 직전 값을 유지한 채 경고합니다.
핼러윈 시즌에 맞춰 '옷이 바뀌는 밈' 포맷에 브랜드 캐릭터를 입혔습니다. 의상 6벌 구성입니다.
밈 리서치 → 전략 → 대본 → 촬영 설계 → 연출 승인 → 프롬프트까지 6단계 에이전트 팀으로 제작했습니다.
도달 14,376명, 평균 시청 17.3초. 같은 계정의 다른 릴스는 조회 180~1,541회였습니다.
지점별로 화질과 톤이 제각각이라 광고 소재와 지점 홍보에 쓸 사진을 매번 새로 찾아야 했습니다.
2만 8천여 장에서 쓸 만한 사진을 골라내고 811장을 광고용으로 보정했습니다. 체험존 사진 76장은 색과 밝기만 손대고, 원본 구도가 바뀌지 않았는지 대조해 검수했습니다.
지점별 대표 사진 세트가 생겼습니다. 체험존 5개 지점에는 촬영 가이드 4종을 배포했습니다.
사내 비공개 도구라 화면 대신 구조와 규모로 소개합니다. 실제 화면은 면접에서 민감정보를 가린 채 시연할 수 있습니다.
네이버 검색광고·플레이스, 구글애즈, 메타, 당근, GA4를 매일 아침 자동으로 수집해 한 화면에 모읍니다. 오늘 현황, 채널별 상세, 월간 리포트, 입찰가 레이더, 소재 뷰어, 방문자 CRM, 리드 원장, 카드뉴스 제작 탭까지 갖췄습니다. 이메일 인증으로 접근을 제한합니다.
편집기, 보관함, 게시 대기열을 하나로 묶었습니다. 인스타그램과 예약 게시 도구의 실제 발행 상태를 API로 대조합니다.
웹 리서치와 사실 확인 기록 → 본문·배치 선기획 → 장별 이미지 생성 → 독립 레이어 조판 → 360px 모바일 실측 검수 → 업로드 묶음. 제작 기준은 버전 관리되는 규칙 파일 15종으로 운영합니다.
경쟁사 광고 25건을 조사한 뒤 콘셉트 30종 × A/B로 메타 소재 60개를 만들었습니다. 카피 18종 × 배경 9종 조합으로 소재 162종도 생성했습니다.
Blender를 MCP로 AI와 연결해 캐릭터 2종을 모델링하고 리깅했습니다. 뼈대 17개에 대기·인사·걷기 동작을 넣어 GLB로 내보냅니다.
공지 연동과 정적 배포를 갖춘 서비스 홈페이지를 운영하며 수정 요청을 상시 반영합니다.
네이버 클라우드(NCP)를 AI가 다룰 수 있도록 MCP 서버를 Python으로 직접 만들었습니다. 그리고 실수로 비용이 나가지 않도록, 조회 명령만 허용하고 생성·변경 명령은 시간 제한 승인을 거치게 하는 사전 차단 훅을 붙였습니다.
놀이공간 설계·시공 법인의 브랜드 홈페이지를 정보구조, 카피 원칙, 디자인 토큰, 개발, 계측, 배포까지 처음부터 만들고 있습니다.
홈 · 평수 맞춤 설계
견적비교
공간 고르기교회 부속실, 식당 한쪽, 집 거실, 키즈카페. 고객의 업종은 제각각이지만 모두가 묻는 건 평수였습니다. 그래서 면적을 사이트 전체를 꿰는 축으로 잡았습니다.
에이전트마다 역할을 하나만 맡기고, 만드는 쪽·확인하는 쪽·올리는 쪽을 분리했습니다. 비용이 들거나 밖으로 나가는 단계에는 반드시 사람의 승인을 거칩니다.
수집기는 화면을 건드리지 않고, 검수자는 고치지 않습니다. 숫자가 이상하면 원장과 교차검증한 뒤 배포합니다.
설명 화면은 그림으로 그리지 않고 실제 화면을 캡처합니다. 발행은 사람이 확인합니다.
유료 영상 생성 전에 연출 담당 에이전트의 통과와 견적 승인을 받습니다.
움직임·접근성(WCAG 2.2 AA)·성능(LCP 2.5초)·검색·법적 표시를 각각 맡은 품질 에이전트 다섯 명이 하나라도 막으면 배포하지 않습니다.
제작·검수·배포를 서로 다른 에이전트가 맡습니다.
과금, 게시, 배포는 훅과 규칙으로 막아 두고 사람이 엽니다.
피드백은 시행일과 근거가 적힌 규칙 파일로 남깁니다.
파일 개수가 아니라 실제 렌더·모바일 화면·해시로 완료를 판정합니다.
누르면 크게 볼 수 있습니다. 카드뉴스는 게시본 전체를, 회사 소유 캐릭터 IP는 일부만 공개합니다. 실제 고객과 매장 사진은 싣지 않았습니다.
카드뉴스 보관함에는 186개 세트, 766장이 쌓여 있습니다. 정보형 카드뉴스에는 원문 출처와 조사 조건을 함께 적습니다.
이전 포트폴리오의 도구 목록에, 지금 회사에서 실제로 운영하며 익힌 것들을 더했습니다.
키즈카페 프랜차이즈 본사. 인수인계 없이 마케팅 체계를 단독 구축 — 4채널 퍼포먼스, 대시보드·자동화, 콘텐츠, 캐릭터 IP, 가맹점 지원
놀이공간 설계·시공 법인. 브랜드 홈페이지 기획·개발·계측·배포
마케팅 · 영업 · 학생관리 담당 (약 1년 2개월)
네이버 광고 월별 기록 · 눌러서 원본 화면 보기. 전환 0은 수강 문의를 학원 자체 DB로 받아 광고 플랫폼에 집계되지 않은 구조 때문입니다.
뤼튼 AI 공인 자격
이전 포트폴리오의 자기소개서를 바탕으로, 이직 후 직접 증명한 내용을 더해 다시 썼습니다.
긍정적인 도전 정신과 책임감은 대학 생활에서 단단히 길러졌습니다. 2019년 배재대학교 경영학과에 입학해 1·2학년 과대표, 3학년 대외협력부장, 4학년 경영단과대학 사무국장을 맡으며 행사 기획부터 학생 관리, 예산 운영까지 폭넓은 리더십 경험을 쌓았습니다.
2020년 군에 입대해 제2수송교육연대 훈육조교로 복무했습니다. 수십 명의 교육생을 지도하며 사람을 이끌고 동기를 부여하는 방법을 실전에서 익혔고, 2021년 병장으로 만기전역한 뒤 복학했습니다.
졸업을 앞둔 2025년 1월, SBS아카데미컴퓨터아트학원에 입사해 졸업 전부터 실무를 시작했습니다. 광고 집행과 콘텐츠 제작은 물론 수강 상담·영업, TM, 취업 컨설팅까지 맡으며 마케팅이 결국 사람을 등록과 결과로 이끄는 일이라는 것을 배웠습니다.
2026년에는 키즈카페 프랜차이즈 본사로 자리를 옮겼습니다. 마케팅 업무를 넘겨줄 사람이 없는 자리였습니다. 흩어진 광고 계정과 문의 기록, 사진과 캐릭터 자료를 혼자 찾아 정리하는 일부터 시작해, 광고·측정·콘텐츠·자동화 체계를 처음부터 세웠습니다.
"준비가 완벽해질 때까지 기다리지 않고 먼저 뛰어드는 것." 이 방식은 이제 "먼저 뛰어들고, 다음 사람이 이어받을 수 있는 구조로 남기는 것"으로 자랐습니다.
가장 큰 장점은 배우고 싶은 것에 두려움 없이 뛰어드는 도전 정신과, 어떤 상황에서도 긍정적인 에너지를 유지하는 태도입니다. AI가 지금처럼 대중화되기 전인 2025년 초부터 독학으로 AI 도구를 연구해 뤼튼 AI 자격증을 취득했고, 유튜브 숏츠와 인스타그램 계정에 AI를 접목해 직접 운영했습니다. Claude Code로 처음 만든 8개 에이전트 시스템은 지금 4개 팀 29개 에이전트로 자라 실무를 돌리고 있습니다.
또 하나의 장점은 기록하고 체계화하는 습관입니다. 말로 받은 피드백도 시행일과 근거가 적힌 규칙 파일로 남깁니다. 같은 실수가 반복되지 않고, 다른 사람이 봐도 왜 그렇게 정했는지 알 수 있게 하기 위해서입니다.
단점은 '게으른 완벽주의' 성향이었습니다. 완벽하게 준비되지 않으면 시작을 미루곤 했습니다. 직접 시스템을 만들고 실패를 반복하며 "과정에서 얻는 경험이 완벽한 결과보다 소중하다"는 것을 깨달았고, 지금은 결과가 보장되지 않아도 먼저 시작하는 것을 원칙으로 삼습니다.
요즘은 반대로 혼자 많은 일을 끌어안는 편입니다. 그래서 만드는 쪽, 확인하는 쪽, 올리는 쪽을 나누고, 비용과 외부 게시에는 승인 단계를 두었습니다. 혼자 다 하더라도 혼자 확인하지 않는 구조로 보완하고 있습니다.
첫 직장에서 광고를 집행하고 콘텐츠를 만들며 AI가 마케팅의 방식 자체를 바꾸고 있다는 것을 현장에서 체감했습니다. 그리고 지금 직장에서는 그 변화를 숫자로 확인했습니다.
인수인계 없이 시작한 자리에서 월 창업문의 리드는 1건에서 59건이 되었고, 리드당 비용은 88% 줄었습니다. 광고비의 23%만 보던 보고서를 4채널 전체 기준으로 바로잡았고, 매일 아침 자동으로 수집되는 대시보드와 콘텐츠 생산 라인, 그리고 홈페이지 두 곳을 직접 만들었습니다.
어떤 조직에 가더라도 지금의 업무 흐름을 빠르게 파악하고, AI와 자동화로 더 빠르고 정확한 방식을 제안하고 직접 구현할 수 있습니다. 담당자가 없던 자리를 혼자 세워 본 경험은, 새로운 팀에서도 기다리지 않고 바로 일을 시작할 수 있다는 뜻이기도 합니다.
'할 수 있다'고 말하는 사람이 아니라, 이미 만들어 온 결과물로 증명하는 사람으로서 지원합니다.
입사 초기에는 빠른 적응과 현장 파악을 최우선으로 삼겠습니다. 지금 직장에서 그랬듯 흩어진 자료와 숫자를 한곳에 모으고, 채널마다 다른 측정 기준부터 맞추겠습니다. 무엇이 성과인지 같은 기준으로 볼 수 있어야 다음 결정이 빨라지기 때문입니다.
그다음 기존 업무 프로세스에서 자동화할 수 있는 부분을 찾아, AI 도구와 에이전트로 팀의 시간을 실제로 줄이겠습니다. 비용이 나가거나 밖으로 공개되는 단계에는 반드시 사람의 확인을 두어, 빠르면서도 사고 없는 방식으로 정착시키겠습니다.
중장기적으로는 AI 기반 마케팅 시스템을 팀 전체에 정착시키고 싶습니다. 규칙 문서, 대시보드, 역할별 에이전트처럼 사람이 바뀌어도 이어받을 수 있는 형태로 남겨, 적은 자원으로 더 큰 성과를 내는 환경을 만드는 데 앞장서겠습니다.
저는 '시키는 일을 잘 하는 사람'이 아니라 '문제를 발견하고 해결책을 직접 만드는 사람'이 되겠습니다.
"직접 배우고, 직접 만들고, 직접 증명하겠습니다."
대시보드와 에이전트 운영 화면은 면접에서 민감정보를 가린 채 직접 시연할 수 있습니다.