COS는 Asana에서 AI 기반 워크플로를 사용하여 캠페인 제작을 90% 가속화했습니다

하이라이트

해결 과제

• 시간이 많이 소요되는 캠페인 설정: 매 시즌마다 새로운 캠페인을 시작할 때마다 12~14시간의 수동 설정이 필요했으며, 관리자는 Excel에서 처음부터 추적기를 구축했습니다.

• 교차 기능 조율의 복잡성: 정보가 누락된 브리프가 이메일을 통해 전달되어 추가적인 설명이 필요했고, 오류 수정률은 60%에 달했습니다.

• 자산 계획의 비효율성: 표준화가 부족하여 팀이 궁극적으로 필요하지 않은 자산을 요청하고 제작하는 경우가 많았습니다.

솔루션

• AI 기반 수신: AI 스튜디오는 제출된 양식의 완전성을 분석하여 프로젝트가 생성되기 전부터 누락된 부분을 표시합니다.

• 자동화된 프로젝트 스캐폴딩: 한 번의 제출로 담당자가 배정되고 마감일이 순차적으로 설정된 50개 이상의 구조화된 하위 작업이 자동으로 생성됩니다.

• 지능형 품질 검사: Asana AI 팀원이 사전에 애셋을 검토하여 제작 단계에 도달하기 전에 문제를 포착합니다.

결과

• 연간 작업 수용량 £84,100 증가. 이는 정규직 직원 1.53명의 시간을 전략적 업무에 다시 할애하는 것과 같습니다.

• 캠페인 설정 시간 90% 감소, 2일가량의 작업에서 단 몇 분으로 단축.

• 자산 생산량이 2배 증가하여 팀은 캠페인당 1,000개 이상의 자산을 제공할 수 있습니다. 이전에는 500~600개였습니다.

저희 팀은 조직 전반의 업무 흐름을 재고하는 데 집중하여 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 영향력 있는 이니셔티브를 우선시하고 있습니다. 확장 가능한 워크플로를 구축하고 AI를 의도적으로 활용함으로써 전략적 실행에 에너지를 집중하는 동시에 가시성과 속도를 높일 수 있었습니다. 혁신은 팀이 협력하고, 실험하고, 더 스마트하게 일하기 위해 노력할 때 이루어집니다.”

수상: 2026 Work Innovation Leader, EMEA

이 상은 빠르게 변화하는 패션 업계에서 복잡한 크리에이티브 제작 문제를 해결하기 위해 AI 기반 워크플로를 선도적으로 사용한 COS를 인정하는 것입니다. COS는 AI를 업무 아키텍처에 직접 통합함으로써 엔터프라이즈급 소매 실행에 대한 새로운 글로벌 벤치마킹을 확립했습니다.

1단계: 지능형 접수 및 브리프 검증

이전에는 크리에이티브 요청 프로세스가 여러 도구와 지역별 워크플로에 걸쳐 진행되었으며, 캠페인 매니저는 부서 간에 브리프를 찾고 지역 팀에 자산을 수동으로 전달하는 데 며칠을 보냈습니다. COS는 AI를 품질 게이트로 사용하는 중앙 집중식 수신 시스템을 구현하여 이 문제를 해결했습니다. 이 새로운 워크플로를 통해 모든 크리에이티브 브리프가 입력 시점에 완전성 여부를 검증받게 되어 불완전한 정보로 인한 다운스트림 조정이 줄어듭니다.

• AI 주도 검증: AI 스튜디오는 수신 양식의 완전성을 분석하고 사람이 프로젝트를 보기 전에 사전에 누락된 부분을 표시합니다.

• 선제적 설명: 제출된 내용이 명확하지 않은 경우, 시스템은 즉시 설명을 요청하여 이전에 캠페인당 몇 시간이 소요되었던 오고 가는 과정을 제거합니다.

• 표준화된 프레임워크: COS는 엄격한 일련의 인풋을 요구함으로써 팀이 꼭 필요한 자산만 요청하도록 하여 자산 낭비를 줄입니다.

• 인간이 개입하는 검증: 수석 글로벌 프로젝트 매니저는 수신 대기열을 지속적으로 감독하여 검증된 모든 요청이 현재 시즌별 우선순위와 일치하는지 확인합니다.

Asana는 업무를 위한 체계적인 단일 입력 지점을 제공했습니다. 수신 시점에 품질을 보장함으로써, 우리는 다운스트림의 복잡성을 제거하고 팀을 대응적 실행에서 선제적, 전략적 업무로 전환했습니다.”

2단계: 자동화된 프로젝트 생성 및 할당

Asana를 사용하기 전에는 프로젝트 팀이 새 캠페인을 시작할 때마다 수동으로 추적기와 작업 목록을 설정하는 데 최대 8시간을 소요했습니다. COS는 이러한 관리 작업을 전체 업무 구조를 즉시 구축하는 자동화된 프로젝트 엔진으로 대체했습니다. 이 워크플로는 캠페인의 특정 요구 사항에 맞게 조정되어 브리프가 승인되는 즉시 크리에이티브 및 콘텐츠 팀이 명확하고 미리 구조화된 실행 경로를 확보할 수 있도록 합니다.

• 즉각적인 프로젝트 생성: 양식 검증이 완료되면 AI 스튜디오는 50개 이상의 구조화된 하위 작업이 포함된 전체 캠페인 프로젝트를 자동으로 생성합니다.

• 동적 배정: AI Studio를 사용하여 AI 기반 규칙이 자산 유형, 지역 및 현재 팀 작업 수용량을 기준으로 적절한 팀원에게 작업을 지능적으로 배정합니다.

• 계단식 마감일: 시스템은 최종 캠페인 시작일을 기준으로 프로젝트 라이프 사이클 전체에 걸쳐 마감일을 자동으로 설정합니다.

• 맥락에 맞는 인계: 모든 작업에는 수신 양식의 전체 기록과 맥락이 포함되어 있어 업무가 부서 간에 이동할 때 정보 손실이 전혀 발생하지 않습니다.

워크플로가 일상 업무에 원활하게 통합되어 수동 설정 작업이 사라지고 캠페인 프로세스의 확장성이 향상되었습니다.”

3단계: AI 모니터링 제작 및 품질 관리

COS는 Asana 사용을 확장하면서 표준화된 작업 관리를 넘어 워크플로를 엔지니어링하고 최적화할 수 있는 전략적 시스템으로 다루게 되었습니다. 이 브랜드는 이제 더 맞춤화된 AI 기능이 필요한 더 복잡한 워크플로를 지원하기 위해 Asana AI 팀원 사용을 확장하고 있습니다. 이러한 사용 사례를 통해 팀은 일상적인 업무 방식을 뛰어넘어 더 창의적이고 전략적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

선제적 오류 감지: AI 스튜디오는 진행 중인 작업을 모니터링하여 잠재적인 문제가 발생하기 전에 미리 표시하여 오류 수정 시간을 60% 줄입니다.

• 자동화된 상태 관리: 규칙은 제작 단계 간 전환을 관리하고 방해 요소가 식별되는 즉시 이해관계자에게 알림을 전송합니다.

• 지능형 품질 검사: Asana AI 팀원은 완료된 자산을 검토하여 원래 브리프에 정의된 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

• 글로벌 조율: 규칙 자동화로 지역 마케팅 팀과 전자상거래 이해관계자가 애셋 준비 상태에 대해 동기화된 정보를 공유할 수 있어 현지 시장에 제출하는 데 지연이 발생하지 않습니다.

팀 간에 오가는 일이 훨씬 줄어들었습니다. 이제 지역 팀과 함께 훨씬 더 간소화된 프로세스를 통해 사후 대응이 아닌 선제적으로 문제를 파악합니다.”

4단계: 전략적 보고 및 글로벌 가시성

이전에는 리더십이 팀과 지역 전반에 걸친 여러 보고서 출처에 의존했는데, 이러한 보고서는 검토 시점에 이미 오래된 경우가 많았습니다. COS는 포트폴리오를 사용하여 실시간 보고 계층을 구축하여 모든 진행 중인 캠페인에 대한 단일 정보 소스를 제공했습니다. 이 워크플로를 통해 임원 후원자는 글로벌 납품을 모니터링하고 리소스 할당 및 성장에 대해 데이터에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

• 포트폴리오 수준의 대시보드: 리더십은 포트폴리오를 사용하여 브랜드, 전자 상거래, 지속 가능성에 대한 진행 상태를 하나의 통합 보기에서 추적합니다.

• 실시간 상태 업데이트: 이 시스템은 수동 보고를 자동 상태 요약으로 대체하여 프로젝트 상태와 일정에 대한 항상 최신 보기를 제공합니다.

• 데이터 기반 의사 결정: 이제 COS는 모든 업무를 하나의 생태계에 포착하여 처리량과 자산 성과를 분석하여 향후 캠페인 계획을 최적화할 수 있습니다.

• 브랜드 간 확장성: 이 모델의 가시성과 효율성이 너무나 분명해져 자매 브랜드인 Weekday는 COS 워크플로를 복제하기 위해 특별히 Asana를 구매했습니다.

Asana는 단순히 프로세스를 개선했을 뿐만 아니라 업무 수행 방식을 재정의했습니다. 우리는 모든 업무를 원활하게 확인할 수 있는 통합되고 투명한 생태계를 구축했습니다.”

결론

이러한 변화 이전에 COS는 브랜드 성장을 지원하는 기존 툴과 프로세스를 조합하여 캠페인 제작을 관리했습니다. Asana에서 AI 네이티브 엔진을 구축함으로써 COS는 협업을 간소화하고, 수동 조정을 줄이며, 팀이 영향력이 큰 크리에이티브 전략에 집중할 수 있도록 더 많은 시간을 확보할 수 있었습니다. 그 영향이 너무 컸기 때문에 이제 다른 팀들도 이 모델을 유기적으로 채택하고 있으며, COS는 조직 전체에서 운영 혁신가로 자리매김하고 있습니다. 브랜드가 계속 확장됨에 따라 AI 기반 인프라는 속도와 품질이 서로를 희생하지 않고 함께 성장할 수 있도록 보장합니다.