ROAS 7D
2.41x
예산 페이스
138%
완료 업무
7건
회사 폴더
01. clients / A브랜드
02. automations
03. skills — 광고 세팅 · 리포트
04. knowledge-base
05. templates
Company & Service Introduction
Data Marketing × AI Operating System
데이터로 진단하고,
AI로 실행합니다
AI로 실행합니다
성과를 감이 아니라 구조로 남기는 것이 저희의 일하는 방식이고,
그 구조를 사람이 아니라 AI가 매일 운영하게 만든 것이 저희의 제품입니다.
그 구조를 사람이 아니라 AI가 매일 운영하게 만든 것이 저희의 제품입니다.
Growth Consulting
Performance
CRM
Data Infrastructure
GRID.OS
COMPANY주식회사 그리드닷에이
SCOPE데이터 마케팅 · AI 사업
PRODUCTGRID.OS
DATE2026. 08
grid-os.ai
CONTENTS
Contents 목차
두 개의 사업, 하나의 방식
데이터 마케팅은 저희가 일하는 방식이고, AI 사업은 그 방식을 소프트웨어로 만든 것입니다. 저희가 AI 제품을 만드는 근거는 그 제품으로 자사 대행 업무를 매일 운영하고 있다는 사실에 있습니다.
PART 01
데이터 마케팅
어디가 막혔는지 숫자로 특정한 뒤, 그 구간만 고칩니다.
01매출 방정식 분해 — 병목 특정04
02Micro Goal 설계 — 구매 앞단의 계단05
03이탈 구간별 회수 메시지 설계06
04라이프사이클 CRM · 채널 자산화07
05컨설팅 레퍼런스 — 진단 기반08
06컨설팅 레퍼런스 — 광고 외 매출09
PART 02
AI 사업 — GRID.OS
회사의 AI 사용 환경 자체를 바꾸는 설치형 업무 OS입니다.
07AI를 도입해도 업무가 그대로인 이유12
08GRID.OS — 회사 폴더 위의 업무 환경13
09일반 AI 앱과의 차이14
10회사에 맞는 AI의 뇌를 구축합니다15
11GRID.OS가 하는 일 · 한 화면에서 완결16
12제공 영역 · 상품 구성 · 도입 절차19
02
01
데이터 마케팅
광고 성과가 나쁘다는 말은 대부분 정확한 진단이 아닙니다.
병목은 광고 계정 안이 아니라 유입 이후의 한 구간에 있는 경우가 훨씬 많습니다.
저희는 그 구간을 숫자로 특정한 다음 무엇을 할지 정합니다.
01매출 방정식 분해 — 병목 특정
02Micro Goal 설계
03이탈 구간별 회수 메시지
04라이프사이클 CRM · 자산화
05컨설팅 레퍼런스 6건
03
PART 01 데이터 마케팅
01 · Revenue Decomposition 결과지표 → 사전지표
“ROAS가 안 나온다”는 진단이 아닙니다
모든 결과지표를 사전지표로 분해합니다. 광고·랜딩·결제 중 어디가 문제인지는 그 다음에야 특정됩니다.
노출
2,000만
예산 대비 정상 확보
×
CTR
1.8%
업종 평균 1.2% 상회
×
랜딩 도달률
71%
일반 범위 60~75%
×
결제시작 → 구매
8.0%
일반 범위 40~60% ← 병목
×
객단가(AOV)
6.4만
카테고리 평균 수준
◆
다섯 항목 중 네 개가 정상이고 한 구간만 무너져 있습니다. 이 상태에서 광고비를 늘리면 병목 앞까지의 트래픽만 늘고 매출은 그대로입니다. 대부분의 리포트는 여기서 “소재를 교체하겠습니다”로 끝납니다. 이 한 구간을 일반 범위 하한까지만 올려도 같은 광고비로 ROAS가 6배 이상 달라집니다.
01 · 역산
목표를 계산 가능한 구조로
목표 매출을 그대로 집행하지 않고 필요 유입 수 · CVR · AOV · 채널 기여도로 되돌려 계산합니다. 달성 조건이 계산될 때 비로소 KPI가 됩니다.
02 · 선별
가능한 목표와 불가능한 목표
광고·자사몰·CRM 데이터를 통합해 현실적으로 달성 가능한 목표와 그렇지 않은 목표를 먼저 구분해 제시합니다.
03 · 범위
진단 범위는 광고 밖까지
병목이 결제·상세·배송비 표기에 있으면 해당 구간을 직접 진단하고 개선안을 제출합니다. 광고 계정 안에서만 답을 찾으면 풀리지 않는 유형입니다.
04
PART 01 데이터 마케팅
02 · Micro Goal Design 병목 가시화
구매만 측정하면
어디서 놓쳤는지 알 수 없습니다
대부분의 계정은 전환 이벤트가 구매 하나뿐입니다. 구매 앞단에 계단을 놓아 이탈 지점을 가시화합니다 — Macro Goal은 매출, Micro Goal은 그 매출을 만드는 세부 지표입니다.
01
구매 앞단에 이벤트를 심는다
장바구니 담기 · 결제 시작 · 주문서 작성 · 결제수단 선택 — 구매 직전 4개 구간을 GA4·픽셀 이벤트로 분리합니다.
02
일반 범위와 대조해 병목을 특정한다
정상 구간은 건드리지 않고, 하한을 밑도는 한 구간에만 개선 자원을 집중합니다.
03
구간 전용 리타게팅으로 회수한다
Micro Goal은 진단 지표이자 타겟 모수입니다. 가장 저렴한 전환이 이 구간에서 나옵니다.
랜딩 방문
100%
상세 조회 MICRO
48%
장바구니 담기 MICRO
4.3%
결제 시작 MICRO
75.8%
주문서 작성 병목
8.0%
구매 완료 MACRO
결과
◆
계단을 잘게 나눌수록 매일 확인해야 할 지표가 늘어납니다. 이 감시와 리포팅을 사람이 아닌 AI에 넘긴 것이 PART 02의 출발점입니다.
05
PART 01 데이터 마케팅
03 · Segment Retargeting 데이터가 메시지를 정한다
이탈 지점이 다르면 회수 메시지도 달라야 합니다
전 구간 이탈자에게 동일한 쿠폰 광고를 집행하는 것이 가장 흔한 낭비입니다. 멈춘 계단에 따라 세그먼트를 나누고 메시지를 분기합니다.
| 이탈 세그먼트 | 유저의 상태 | 메시지 설계 — 심리 트리거 | 형식 · 타이밍 |
|---|---|---|---|
| 랜딩 방문 → 상세 ✕ | 소재가 약속한 것과 랜딩이 불일치. 첫 화면에서 즉시 이탈 | Curiosity Gap — 동일 소재 재노출이 아니라 다른 후킹 각도로 재진입. 카테고리 베스트셀러로 진입점 변경. | Meta 리타게팅 · 7일 |
| 상세 조회 → 장바구니 ✕ | 관심은 있으나 확신 부족. 후기·비교 탐색 단계 | Social Proof — 조회 상품 그대로(DPA)에 실사용 후기·별점 결합. 할인이 아니라 확신을 제공합니다. | Meta DPA · 조회 후 3일 빈도 상한 2회/일 |
| 장바구니 → 결제 시작 ✕ | 구매 의사는 있으나 “지금”일 이유가 부재 | FOMO · Anchoring — 장바구니 만료 예고 + “N원 추가 시 무료배송” 경계 안내. 복귀 동선은 1탭. | 알림톡 · 앱푸시 24시간 내 1회 |
| 결제 시작 → 주문서 ✕ | 절차에서 막힘 — 가입·주소 입력·옵션 혼란 | Friction 제거 — 비회원 구매·간편결제 안내 + “이어서 결제” 원클릭 복귀. 이 구간의 쿠폰 집행은 원인 오진입니다. | 알림톡 · 1시간 내 |
| 주문서 → 결제 ✕ | 총액 확인 후 중단 — 배송비·결제수단 이슈 가능성 | Loss Aversion — 배송비 포함 최종가 재확인 + 결제수단 대안 제시. 구매에 가장 근접한 모수이므로 동선은 단일화. | 알림톡 · 1시간 내 1회 미복귀 시 24h 후 1회 |
◆
동일한 리타게팅 예산에서도 세그먼트 분기 여부에 따라 전환 비용이 배 단위로 갈립니다. 이 설계는 1회성 산출물이 아니라 지표 변동에 따라 갱신되는 운영 대상입니다.
06
PART 01 데이터 마케팅
04 · Beyond Ads CRM · 채널 자산화
가장 저렴한 트래픽은 광고 없이 오는 트래픽입니다
유료 채널의 CPA는 경쟁 입찰가를 따라 상승합니다. 그 옆에 비용이 발생하지 않는 두 축 — CRM 모수와 방문 습관 — 을 함께 구축합니다.
LIFECYCLE 01
가입 후 첫 구매 ✕
웰컴 시퀀스 3통 + 첫 구매 혜택에 기한을 설정.
LIFECYCLE 02
첫 구매 → 두 번째
리텐션 분기점. 연관 카테고리로 한정한 재구매 오퍼.
LIFECYCLE 03
RFM 차등 운영
3축 스코어로 발송 빈도·혜택 차등. 전원 발송 금지.
LIFECYCLE 04
이탈 위험 · VIP
이탈 직전 개입. 상위 20%에는 할인이 아닌 인정을 설계.
CASE · 리빙 · 홈웨어 자사몰
CRM 모수 0 → 4.2만 명
“할인 알림 받기”로는 모수가 축적되지 않습니다. 콘텐츠를 정기적으로 수신할 이유를 먼저 설계했습니다 — 스타일링 가이드·신상 프리뷰·재입고 알림을 구독 상품처럼 구성하고, 구매 완료·리뷰 작성 등 접점마다 채널 추가 넛지를 배치했습니다.
CRM 모수 0 → 4.2만CRM 기여 CPA 유료 대비 1/6재구매 매출 비중 +18%p
CASE · F&B · 생활용품 자사몰
학습형 프로모션 → 방문 습관화
유료 유입 비중 71%로, 광고를 줄이면 트래픽이 소멸하는 구조였습니다. 매주 동일 요일을 브랜드 데이로 고정하고 초기 4주만 광고로 요일 인지를 시딩한 뒤 CRM·온사이트로 전환했습니다. 성공 지표를 매출이 아니라 광고 없는 날의 방문으로 설정한 것이 핵심입니다.
브랜드 데이 직접·검색 유입 3.4배MAU +47%유료 유입 71% → 55%
07
PART 01 데이터 마케팅
05 · Consulting Reference 01 병목 진단
광고를 고치지 않고 매출을 개선한 사례
세 건 모두 “광고 성과 부진”으로 시작해, 광고가 아닌 지점에서 원인이 확인된 케이스입니다.
건강기능식품 종합몰
SKU 20,000 · 총판 브랜드
SKU 20,000 · 총판 브랜드
매출 분해
SITUATION
매주 행사·가격 변동으로 ROAS가 불안정했고, “효율 부진”이라는 진단만 있을 뿐 문제 구간이 특정되지 않은 상태였습니다.
ACTION
매출을 노출 × CTR × 세션전환율 × 구매전환율 × AOV로 분해해 벤치마크와 대조. KPI 대시보드를 구축하고 입찰 관리를 매뉴얼화해 담당자 판단 의존을 제거한 뒤, 대시보드 데이터 기반으로 행사를 역제안했습니다.
EFFECT
ROAS 400% → 500%+ 유지볼륨 250% 신장매출 5배 성장
역직구 쇼핑몰 플랫폼
SKU 수십만 · 글로벌
SKU 수십만 · 글로벌
Micro Goal
SITUATION
전환 이벤트가 구매 단일이라 이탈 원인 추적이 불가능했습니다. CRM 부재로 회원·구매 전환율도 낮았습니다.
ACTION
구매 앞단에 Micro Goal 4개를 배치해 퍼널을 계단화. 결제시작 → 주문서작성 구간의 대량 이탈(해외 주소 입력 필드)이 드러나, 필드 축소와 동시에 해당 구간 전용 리타게팅 세그먼트를 신설했습니다.
EFFECT
결제전환율 +2%p일 회원가입 +1,000%유입 CPC 200% 절감MAU 400% 증가
패션 · 여성 플랫폼
웹 → 앱 전환
웹 → 앱 전환
측정 설계
SITUATION
웹 고객의 앱 이전이 과제였으나 웹·앱을 단일 축에서 볼 측정 수단이 부재해 매체별 앱 전환 기여를 알 수 없었습니다.
ACTION
측정 솔루션을 도입해 크로스 캠페인을 단일 기준으로 통합하고, 앱 전용 혜택과 앱 전환 캠페인을 분리 운영. 정합성 정리 과정에서 오배분된 예산이 드러나 재배분했습니다.
EFFECT
앱 주문 전환율 +20%ROAS +80%미디어 예산 재배분
08
PART 01 데이터 마케팅
06 · Consulting Reference 02 광고 외 매출
객단가와 재구매를 설계로 만든 사례
신규 획득만으로 매출을 만들면 CAC가 지속 상승합니다. 세 건 모두 CRM·프로모션·모수 설계로 광고 밖에서 매출을 만든 케이스입니다.
뷰티 플랫폼CRM · 묶음상품 재설계 · AOV/LTV
신규 획득비용은 상승하는데 객단가가 고정. 신규·기존 구분 없는 동일 혜택으로 충성 고객이 역차별받는 구조.
RFM 분할 후 구매 이력 기반 묶음 SKU 신규 기획 · 등급별 CRM 시나리오 설계. 핵심은 역할 분리 — 광고는 신규 획득, 객단가·재구매는 CRM. 효과는 미발송 홀드아웃 대비 증분으로 검증.
주문건수 1.2 → 2.6건전환율 0.8% → 2.2%ROAS 148% → 670%CPC 700 → 320원
주류 이커머스규제 업종 · 프로모션 자산화
주류 마케팅 제한으로 가용 광고 채널이 협소. 프로모션이 일회성 매출로 끝나 매번 원점에서 재시작.
주간 프로모션을 매출 이벤트가 아니라 정기구독 유입 퍼널로 재설계. 프로모션 참여 = 1st Party Data 확보로 정의하고, 확보 데이터로 다음 프로모션을 개인화하는 순환 구조 구축.
정기구독 서비스 런칭충성고객 확보사이트 활성화 · 볼륨 확대
중고차 수출 · 고관여 가입글로벌 B2B · 모수 설계
둘 다 즉시 전환이 발생하지 않는 상품. 전 세계 타겟에 한정 예산, 고관여로 가입 직접 목표 시 CPA 부담.
Macro Goal 대신 Micro Goal을 선행 지표로 설계. 수출 건은 GA4 국가 × 제품 매트릭스로 상위 국가만 잔류·문의 경로 다각화, 가입 건은 참여형 캠페인으로 모수 선확보 후 유사타겟 확장.
일 문의 +2,000%유입 CPC 약 30원참여→가입 10%월 300명 가입
09
BRIDGE PART 01 → 02
앞의 방식은
사람의 손으로는 유지되지 않습니다.
사람의 손으로는 유지되지 않습니다.
계단을 나누고, 세그먼트를 갱신하고, 리포트를 쓰고, 광고를 세팅하는 일이 매일 반복됩니다.
저희도 사람으로 운영했고 담당자가 전략을 볼 시간이 사라졌습니다.
반복 업무를 AI로 옮기는 과정에서 만들어진 것이 지금의 제품입니다.
01 · 소재 리포트
매일 자동 발행
매체 API에서 소재 이미지와 성과를 수집해 인터랙티브 리포트로 발행합니다. 3단 필터로 지금 정지해야 할 소재가 즉시 드러납니다.
02 · 인사이트 리포트
원인과 액션까지 구조화
수치 나열이 아니라 병목 구간, 일반 범위 대비 위치, 개선 시 기대 수치까지 포함해 발행합니다.
03 · 광고 세팅
규칙을 코드로 고정
캠페인·광고세트·소재를 API로 일괄 생성합니다. UTM 표준·픽셀 이벤트 등 실수 방지 규칙이 코드에 내장돼 수기 세팅의 누락이 제거됩니다.
10
02
AI 사업 — GRID.OS
AI는 이미 충분히 똑똑합니다. 판단의 기준은 어떤 모델을 쓰느냐가 아니라
그 AI가 회사 안에서 일할 자리가 있느냐입니다.
GRID.OS는 더 좋은 AI가 아니라, AI가 일할 수 있는 업무 환경입니다.
07AI를 도입해도 업무가 그대로인 이유
08GRID.OS — 회사 폴더 위의 업무 환경
09일반 AI 앱과의 차이
10회사에 맞는 AI의 뇌
11GRID.OS가 하는 일 · 한 화면에서 완결
12제공 영역 · 상품 구성 · 도입
11
PART 02 AI 사업
07 · The Real Problem 현재 AI 활용의 실태
AI를 도입했는데
업무는 그대로인 이유
팀원 대부분이 이미 ChatGPT나 Claude를 사용합니다. 그럼에도 리포트 작성 시간은 동일하고 인수인계는 여전히 어렵습니다. AI의 성능 문제가 아니라, AI가 들어와 일할 자리가 회사 안에 없기 때문입니다.
◆
네 가지의 공통점은 “AI가 똑똑한가”가 아니라 “맥락이 어디에 사는가”입니다. 모델을 교체해도, AI 계정을 추가 결제해도 해소되지 않습니다.
01
매번 상황부터 설명한다
대화를 새로 열 때마다 클라이언트가 누구고 지난주에 무엇을 했는지 사람이 다시 입력합니다. 설명 시간이 실제 작업 시간을 넘어섭니다.
02
결과물은 사람이 옮긴다
AI가 만든 초안을 복사해 폴더에 저장하는 일은 담당자의 몫으로 남습니다. AI는 말하고, 손은 사람이 움직입니다.
03
흘린 요청이 사라진다
대화 중 나온 요청·결정·불만이 어디에도 남지 않습니다. 다음 주에 진행 상황을 물으면 확인할 근거가 없습니다.
04
퇴사와 함께 유출된다
숙련된 팀원의 프롬프트와 이력은 개인 계정 안에만 존재합니다. 축적됐다고 믿은 노하우가 인수인계 목록에 잡히지 않습니다.
12
PART 02 AI 사업
08 · What Is GRID.OS 제품 개요
회사 폴더가 그대로
AI의 작업 공간이 됩니다
각 팀원 PC에 설치되는 프로그램입니다. 좌측은 회사의 폴더, 중앙은 업무 현황, 우측에는 AI가 상주합니다. AI가 별도 창이 아니라 회사 자료와 같은 화면에 있다는 것이 모든 차이의 출발점입니다.
01
내 파일 위에서 작동한다
NAS·공유 드라이브·PC 폴더를 연결하면 그 자체가 작업 공간이 됩니다. 업로드 절차가 없고, 결과물은 제자리에 저장됩니다.
02
맥락을 기억한 채 시작한다
클라이언트·최근 결정·진행 상황을 앱이 축적해 AI에 전달합니다. 브리핑 없이 첫 문장부터 맥락 위에서 대화가 시작됩니다.
03
말이 아니라 실행으로 끝난다
“광고 세팅”, “주간 리포트” 같은 회사 고유 업무를 회사 규칙대로 실행하도록 배선합니다.
GRID.OS — A브랜드
AI 대기 중
AI · 상주
A브랜드 소재 3개 세팅해줘
UTM 표준·픽셀 이벤트 규칙 적용, 전부 일시중지 상태로 생성했습니다.
✓ 검수 후 활성화하세요.
✓ 검수 후 활성화하세요.
◆
모델은 고객이 선택합니다. GRID.OS는 특정 AI 모델을 판매하는 제품이 아니라 기존에 사용 중인 AI를 업무 환경에 결합하는 계층입니다. 모델이 발전하면 제품 교체 없이 성능이 함께 향상됩니다.
13
PART 02 핵심
09 · Differentiation 일반 AI 앱과의 차이
같은 모델을 써도, 아는 것이 다르면 결과가 다릅니다
일반 AI 앱도 충분히 잘 만들어져 있고 안정적입니다. 차이는 성능이 아니라 AI가 무엇을 알고 있고 어디까지 손을 뻗을 수 있는가에서 발생합니다.
| 비교 지점 | 일반 AI 앱 (챗 기반) | GRID.OS |
|---|---|---|
| 작업 대상 | 대화창에 업로드한 파일. 올리지 않은 자료는 존재하지 않는 것과 동일 | 회사 폴더 전체가 작업 대상. 업로드 절차 자체가 없음 — 클라이언트 폴더를 직접 읽고 씀 |
| 기억 | 대화 단위. 창을 닫으면 초기화되고 사람이 재브리핑 | 앱이 맥락을 축적해 AI에 주입 — 프로젝트·클라이언트·최근 결정이 대화 시작 시점에 이미 반영 |
| 결과물 | 대화창 내 텍스트. 파일화는 사람의 몫 | 제자리에 저장된 파일 — 폴더 규칙·양식·명명 규칙까지 회사 기준 적용 |
| 작업 범위 | 대화창 안에서만. 외부 도구는 사람이 결과를 옮겨 가며 사용 | 한 화면에서 완결 — 파일·실행·웹 서비스 조작까지 앱 안에서 이어짐 |
| 회사 고유 업무 | 매번 프롬프트로 설명. 담당자마다 결과 상이 | 회사 규칙을 코드로 고정 — 누가 지시해도 동일 절차·동일 품질 |
| 흘린 요청 | 대화에 묻힘. AI의 기억에 의존할 수밖에 없음 | 앱이 발화마다 판정해 기록 — 요청·결정·불만이 레코드로 남고 관련 작업 시 재소환 |
| 확인 가능성 | 위임한 작업의 완료 여부를 결과를 읽어야 판단 | 진행 중에는 작업 단계판, 종료 시 기록 한 줄 + 산출물 링크 — 비개발자도 확인 가능 |
| 축적 | 개인 계정에 귀속. 퇴사와 함께 소멸 | 회사 폴더와 앱에 귀속 — 담당자가 바뀌어도 잔존 |
◆
일반 AI 앱은 설명해 준 만큼 아는 외부 전문가이고, GRID.OS는 회사에 출근해 회사 자료를 보고 일하는 동료입니다.
14
PART 02 차별화
10 · Context Engine GRID.OS 차별화
AI에게 우리 회사에 맞는 뇌를 만들어 줍니다
일반 AI 앱에서 맥락은 대화가 끝나면 사라집니다. GRID.OS는 회사에서 오가는 요청·결정·진행 상황을 앱이 직접 수집해 구조로 쌓고, 필요한 시점에 AI에게 넘겨줍니다. 그 결과 아래 다섯 구간이 사람의 기억이 아니라 시스템으로 유지됩니다.
STEP 01
접수
대화에서 나온 말을 요청 · 결정 · 불만 · 일반으로 자동 분류해 기록합니다.
일반 AI 앱 — 흘린 요청은 어디에도 남지 않음
STEP 02
보존
회사 폴더 안에 저장됩니다. 백업·복원 대상에 포함되며 외부 서버로 전송되지 않습니다.
일반 AI 앱 — 개인 계정 대화 이력에만 존재
STEP 03
재소환
관련 프로젝트를 열면 해당 건의 미처리 항목이 함께 표시됩니다.
일반 AI 앱 — 기억하는 사람만 아는 상태
STEP 04
주입
축적된 맥락이 AI 대화 시작 시점에 자동 반영됩니다. 별도 브리핑이 불필요합니다.
일반 AI 앱 — 매번 사람이 설명
STEP 05
확인
AI가 파악한 내용을 열람·수정·삭제할 수 있습니다. 진행 중에는 단계판으로 확인합니다.
일반 AI 앱 — 정확성을 확인할 방법 없음
왜 앱이어야 하는가
파일에는 결과만 남고, 과정은 남지 않는다
폴더만 읽는 AI가 원리적으로 알 수 없는 정보가 있습니다 — 이 결정이 두 차례 번복된 사실, 이 건을 어제 세 번 열람한 사실, 이 요청이 아직 미처리인 사실. 문서에는 결론만 기록되기 때문입니다. GRID.OS는 업무가 실제로 일어나는 자리에 있으므로 그 과정을 보유하고, 이를 AI에 전달합니다.
설계 경계
결정은 사람, 기억과 실행은 앱
결정까지 AI가 수행하면 담당자가 자기 업무에서 소외되고, 실행까지 사람이 수행하면 메모 도구에 머무릅니다. 결정권은 사람에게 두고, 기억·실행·누락 방지를 앱이 담당합니다. 이 경계가 실무에서 계속 쓰이게 만드는 조건입니다.
15
PART 02 기능 개요
11 · Capabilities GRID.OS가 하는 일
대화부터 실행·기록·보관까지 하나의 환경에서
개별 기능을 모아 둔 도구 모음이 아니라, 업무가 시작되고 끝나는 전 구간이 한 공간에서 이어지도록 구성돼 있습니다.
01
AI 상주 대화
Claude·Codex 등 사용 중인 AI가 업무 화면에 상주합니다. 창을 옮기지 않고 자료 옆에서 바로 지시합니다.
02
파일 직접 처리
회사 폴더·NAS·공유 드라이브를 연결하면 AI가 직접 읽고 쓰고, 결과물을 규칙에 맞는 위치에 저장합니다.
03
업무 자동화(스킬)
광고 세팅·리포트·견적서·소재 검수 등 회사 고유 업무를 절차째 고정합니다. 누가 시켜도 같은 품질입니다.
04
화면 사용
AI가 화면을 보고 직접 조작합니다. 사내 어드민·외부 웹 서비스처럼 API가 없는 도구도 다룹니다.
05
업무 현황
오늘 할 일·진행 중·AI가 처리한 일이 한 화면에 모입니다. 작업이 끝나면 업무일지에 자동 기록됩니다.
06
회의 · 기록
회의 녹음에서 회의록을 만들고, 결정 사항을 업무로 이어 붙입니다. 인수인계 문서도 같은 방식으로 생성됩니다.
07
맥락 축적
요청·결정·진행 상황을 앱이 구조로 쌓아 AI에 전달합니다(10p). 담당자가 바뀌어도 회사에 남습니다.
08
안전장치
변경 이력과 복원, 실행 전 승인 단계. 데이터는 설치된 PC와 회사 폴더 안에 있습니다.
◆
도입 시 이 전부를 한 번에 켜지 않습니다. 회사에서 실제로 반복되는 업무 3~5개를 먼저 고르고, 그 업무를 중심으로 필요한 기능만 배선해 시작합니다.
16
PART 02 기능 개요
11 · One Workspace 도구 사이를 사람이 나르지 않는다
AI를 여러 개 쓰는 것과, 한 곳에서 끝나는 것은 다릅니다
지금 대부분의 업무는 도구 사이를 사람이 결과물을 들고 이동하며 진행됩니다. 도구가 늘어날수록 옮기는 일도 함께 늘어납니다. GRID.OS는 그 이동 구간 자체를 없앱니다.
✕ 일반적인 방식
도구마다 열고, 결과를 옮긴다
기획
챗 AI에서 콘셉트와 카피를 잡는다 → 결과를 복사
생성
영상·이미지 생성 서비스를 따로 열어 프롬프트를 다시 붙여넣는다 → 파일 다운로드
정리
다운로드 폴더에서 찾아 클라이언트 폴더로 옮기고 이름을 바꾼다 → 사람이 수행
공유
메신저·드라이브에 다시 올리고 담당자에게 설명한다 → 사람이 수행
기록
무엇을 왜 그렇게 했는지는 대개 남지 않는다
도구는 늘었는데 사람이 나르는 구간이 함께 늘어납니다. 맥락은 매 단계 끊깁니다.
✓ GRID.OS
한 공간에서 이어진다
기획
상주 AI가 클라이언트 폴더의 지난 소재·성과를 이미 본 상태로 콘셉트를 잡는다
생성
앱 안에서 외부 생성 서비스를 AI가 화면을 보며 직접 조작한다 — 붙여넣기 없이 이어짐
정리
결과물이 회사 규칙에 맞는 폴더·파일명으로 바로 저장된다
공유
같은 화면에서 검수하고, 링크를 클릭하면 앱 안에서 열린다
기록
작업 내용과 이유가 업무일지에 자동으로 남는다
사람이 하는 일은 지시와 판단으로 줄어듭니다. 옮기는 일이 없으므로 맥락도 끊기지 않습니다.
◆
새로운 AI 서비스가 계속 나오는 상황에서 도구를 늘리는 것과 업무가 빨라지는 것은 별개입니다. GRID.OS는 도구를 대체하는 제품이 아니라, 여러 도구를 한 작업 흐름으로 묶는 자리입니다.
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PART 02 도입 효과
11 · Outcomes 사용자 언어로 정의한 기준
도입 후 실무자가 체감하는 변화
기능 목록이 아니라 사용자가 눈으로 확인할 수 있는 장면으로 기준을 정의합니다. 개발 완료 판정도 이 기준으로 합니다.
첫날부터 아는 상태
설치 첫날 — 회사가 무엇을 하는지 처음부터 설명해야 함
→
회사 폴더를 연결하면 첫 대화에서 클라이언트 이름과 진행 중인 프로젝트를 이미 파악한 상태입니다.
도구 이동의 소멸
도구마다 열고 결과물을 복사·다운로드·재업로드
→
기획·생성·정리·공유가 한 화면에서 이어집니다. 외부 서비스도 AI가 화면을 보며 직접 다룹니다.
품질의 균일화
담당자마다 결과물의 형식과 수준이 다름
→
회사 규칙이 스킬로 고정돼 누가 지시해도 같은 절차·같은 양식으로 산출됩니다.
흘린 요청의 보존
대화 중 나온 요청이 다음 날 확인 불가
→
요청 시 기록되는 것이 화면으로 확인되며, 관련 건을 열면 미처리 항목이 함께 표시됩니다.
진행 상황의 가시화
긴 작업은 종료 시점까지 상황 확인 불가
→
다단계 작업 시 현재 단계가 화면에 표시되고, 종료 시 업무일지에 한 줄이 자동 기록됩니다.
자산의 잔존
노하우가 개인 계정에 귀속돼 퇴사와 함께 소멸
→
지침·스킬·업무 이력이 회사 폴더에 남아 담당자 교체 시 그대로 인계됩니다.
◆
기준은 비개발자입니다. 위임한 업무의 수행 여부를 본인의 언어로 확인할 수 없다면 도구가 아니라 신뢰에 의존하는 관계가 됩니다.
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SCOPE 제공 영역
12 · Scope of Work 제공 영역
성과를 만드는 일과 그 일을 자동화하는 일을 함께 합니다
저희는 마케팅을 실행하는 조직이면서, 그 실행을 시스템으로 만드는 조직입니다. 진단 · 실행 · 인프라 · 자동화가 한 회사 안에서 이어지므로 구간마다 다른 업체를 붙이지 않아도 됩니다.
01 · CONSULTING그로스 컨설팅
매출 구조 진단, KPI 설계, 미디어믹스 재설계, 조직의 마케팅 운영 프로세스 진단. 대행 없이 컨설팅 단독으로도 제공합니다.
02 · PERFORMANCE퍼포먼스 마케팅 운영
Meta · Google(SA·GDN·YouTube) · 네이버(SA·쇼핑·브랜드검색) · 카카오 · TikTok — 캠페인 설계부터 소재 기획, 일 단위 최적화, 리포팅까지. 해외 집행 수행 이력 보유.
03 · DATA데이터 · 측정 인프라
GA4 설계 및 데이터 정합성 진단, Micro Goal 이벤트 설계, 대시보드 구축. 측정이 안 되면 개선도 증명되지 않는다는 전제에서 출발합니다.
04 · CRM · SITECRM · 자사몰 개선
RFM 세그먼트·라이프사이클 시나리오 설계, 랜딩·상세·결제 퍼널 개선, 사이트 기획·제작, SNS 채널 운영.
05 · AIAI 업무환경 구축
GRID.OS 도입과 기업 맞춤 배선. 업무 진단 → 자동화 대상 선정 → 사내 시스템·API 연동 → 실행 규칙 고정. 마케팅 외 업종에도 동일한 방식으로 적용됩니다.
06 · AUTOMATION업무 자동화 개발
광고 API 기반 세팅·리포트 자동화, 사내 데이터 파이프라인, 문서·정산 자동화. 컨설팅으로 도출한 개선안을 운영되는 시스템으로 구현하는 단계입니다.
◆
두 축이 한 회사에 있는 이유 — 저희의 마케팅 실무 전반이 GRID.OS 위에서 운영됩니다. 제품에 들어가는 기능은 저희가 먼저 필요해서 만든 것이고, 신규 버전은 초기화된 PC에서 실제 하루를 운영하는 검증을 통과해야 배포됩니다.
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PART 02 상품 구성
12 · Editions 상품 구성
GRID.OS는 세 가지 구성으로 제공됩니다
동일한 코어 위에 필요한 구성만 얹는 구조입니다. 코어가 개선되면 세 구성 모두에 함께 반영되므로, 어떤 구성으로 시작해도 이후 확장이 끊기지 않습니다.
EDITION 01
AI 개발 · 자동화 특화
GRIDA 에디션
저희가 사내에서 실제로 사용하는 구성 그대로입니다. AI에게 개발·자동화 작업을 위임하는 데 특화돼 있어, 스킬과 지침을 직접 만들어 업무를 확장할 수 있습니다.
- AI 개발·자동화 작업 특화 구성
- 스킬·지침 직접 제작 및 배포
- 회사 공유 폴더 연결 · 맥락 축적
EDITION 02
기업 맞춤 구축
기업형
해당 기업의 고유 업무를 명령 한 줄로 실행되도록 배선하는 구성입니다. 업무 진단 후 사내 시스템·데이터와 연결해 맞춤 구축하며, 도입 범위에 따라 개별 계약으로 진행합니다.
- 업무 진단 → 자동화 대상 선정
- 사내 시스템 · API 연동
- 실행 규칙을 코드로 고정
EDITION 03
개인 · 소규모
개인용
개인이 자기 PC에 설치해 사용하는 구성입니다. 설치 후 대화형 온보딩으로 파일과 업무를 파악하며, 필요한 기능만 모듈로 구성하는 경량 버전도 제공합니다.
- 대화형 온보딩 · 자동 파악
- 모듈형 경량 구성
- 개인 업무 자동화
◆
세 구성 모두 설치형입니다. 업무 파일과 축적된 맥락은 설치된 PC와 회사 폴더 안에 있으며, 별도 서버에 고객사 자료를 집적하지 않습니다.
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PART 02 도입
12 · Getting Started 도입 절차와 데이터 취급
업무를 먼저 진단하고, 작게 시작합니다
전사 도입을 출발점으로 삼지 않습니다. 반복 업무 일부를 먼저 이관해 효과가 확인된 뒤 범위를 확대하는 순서를 권장합니다.
STEP 01
업무 진단
반복 업무와 시간 소요 구간을 분석합니다. 자동화 가능 영역과 불가능 영역을 먼저 구분해 제시합니다.
STEP 02
맞춤 구축
폴더 구조·회사 규칙·양식을 반영해 설치본을 구성합니다. 기존 폴더를 그대로 사용하며 자료를 이전하지 않습니다.
STEP 03
파일럿
소수 인원이 실제 업무로 사용합니다. 이 단계에서 도출된 불편은 다음 설정에 반영됩니다.
STEP 04
확장 · 운영
대상 업무와 인원을 확대하고, 신규 업무 발생 시 스킬을 추가합니다. 업데이트는 지속 제공됩니다.
데이터 위치
회사 PC와 회사 폴더 내부
업무 파일과 축적된 맥락은 설치된 PC와 회사 폴더 안에 존재합니다. 별도 서버에 고객사 자료를 집적하지 않습니다.
AI 모델
고객사 계정 기준
모델 사용은 고객사 AI 계정을 통해 이뤄집니다. 모델 선택권은 고객사에 있으며, 모델 정책이 변경돼도 업무 환경은 유지됩니다.
되돌리기
변경 이력 · 복원
AI의 파일 변경은 이력으로 남고 복원 가능합니다. 실행 전 승인 단계도 업무 단위로 설정할 수 있습니다.
◆
제안드리는 다음 단계 — ① 반복 업무 목록 도출 ② 자동화 효과가 큰 3개 선정 ③ 해당 3개 기준으로 도입 범위·일정·비용을 정리한 제안서 제출.
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데이터로 진단하고,
AI로 실행합니다
AI로 실행합니다
성과가 감이 아니라 구조로 남게 만드는 것,
그리고 그 구조를 사람이 아니라 AI가 매일 운영하게 만드는 것.
저희가 하는 일이자, 저희가 제공하는 것입니다.
그리고 그 구조를 사람이 아니라 AI가 매일 운영하게 만드는 것.
저희가 하는 일이자, 저희가 제공하는 것입니다.
01반복 업무 목록 도출
02자동화 효과가 큰 업무 3개 선정
03도입 범위 · 일정 · 비용 제안서 제출
COMPANY주식회사 그리드닷에이
PRODUCTGRID.OS
CONTACTos@grid-a.com
DATE2026. 08