오늘의 추천 프로젝트
위시켓에서 수집한 개발 외주 프로젝트 중 지원 검토 가치가 있는 1건을 정리했습니다.
D2C 브랜드의 광고 소재 자동화 프로젝트로, 레퍼런스 수집부터 자동 게시까지 엔드투엔드 자동화 구축 건입니다.
D2C 플랫폼 광고 레퍼런스 수집 및 배너 소재 자동화 개발
프로젝트 요약
건강기능식품 D2C 자사몰의 멀티채널 광고 소재 자동화를 구축하는 프로젝트입니다.
현재 크롬 확장 프로그램으로 수동 진행 중인 메타 광고 라이브러리 레퍼런스 수집을, 경쟁사 레퍼런스 자동 수집·AI 소재 자동 생성·담당자 승인·멀티채널 자동 게시로 이어지는 엔드투엔드 파이프라인으로 고도화하는 것이 목표입니다.
예상 금액은 800만원, 예상 기간은 30일이며, 특정 기술 스택을 강제하지 않고 파이썬 커스텀 개발·크롬 확장 고도화·노코드 파이프라인 결합 방식을 자유롭게 제안할 수 있습니다.
제안 방향
레퍼런스 수집(메타·틱톡·인스타그램 API), 생성형 AI 이미지 API 파이프라인, 승인 큐, 멀티채널 자동 게시까지 하나의 시스템으로 엮는 API 연동형 자동화 설계 경험을 전면에 내세우는 방향이 유리합니다.
클라이언트가 예산·효율성을 우선한다고 명시한 만큼, 노코드 툴(메이크·자피어)과 커스텀 백엔드를 상황에 맞게 혼합 제안하면 산출물 완성도와 비용 효율을 동시에 보여줄 수 있습니다.
제안서 작성 예시
저희는 다채널 마케팅 데이터를 자동으로 수집·통합하고 AI로 인사이트를 생성하는 자동화 시스템을 구축해온 팀으로, 귀사의 레퍼런스 수집부터 소재 생성·승인·자동 게시까지 이어지는 엔드투엔드 자동화를 안정적으로 구현할 수 있습니다.
다수의 채널 API와 크롤링 엔진을 하나의 파이프라인으로 통합하고, 승인·알림 프로세스까지 자동화해본 경험이 있어 본 프로젝트의 요구 범위 및 접근 방식과 유사합니다.
실제로 저희가 구축한 'AI 기반 마케팅 통합 인텔리전스 플랫폼'은 카페24·메타 API 연동과 Electron+Puppeteer 크롤링으로 다채널 데이터를 자동 수집하고, AI가 인사이트·보고서를 자동 생성하는 시스템으로 수동 데이터 수집·정리 시간을 80% 이상 단축한 사례입니다.
해당 프로젝트는 Next.js, Node.js, PostgreSQL, AWS 기반으로 구축되었으며, 본 프로젝트의 레퍼런스 자동 수집·AI 소재 생성·승인 큐·멀티채널 게시 구조에도 동일한 아키텍처 설계 방식을 적용할 수 있습니다.