자동화 사례: AI 고객 맞춤 보고서 자동 생성 전송
매주 반복되는 고객 맞춤 보고서를 써야 한다면?
다이어트 컨설팅이나 헬스케어 서비스를 운영하는 분들이라면 한 번쯤 겪어봤을 고민이 있습니다.
회원 한 명 한 명의 식단, 운동량, 그리고 컨디션까지 꼼꼼히 체크해서 매주 개인별 맞춤형 보고서를 작성해 보내는 일인데요.
처음엔 한두 명으로 시작했던 고객이 어느새 수십 명이 되고, 매주 이 작업을 반복하는 것이 생각만큼 간단하지 않다는 사실을 깨닫게 됩니다.
특히나 다이어트와 건강관리는 일괄적인 피드백으로는 절대 해결할 수 없는, 아주 개인화된 맞춤 서비스가 요구되는 분야입니다.
회원 개개인의 데이터를 하나하나 뜯어보고 분석해서 정성껏 피드백을 작성하다 보면, 어느새 하루가 통째로 지나가 버리곤 하죠.
이 과정에서 실수라도 생기면 고객의 신뢰도 떨어지고 서비스의 질도 낮아지기 쉽습니다.
이런 업무를 계속 수작업으로 진행하는 것은 시간 낭비일뿐 아니라 효율성도 극도로 떨어지는 일입니다.
과연 이 어려운 일을 어떻게 해결할 수 있을까요?
이런 고민을 가진 M 다이어트 컨설턴트에서 최근 저희를 찾아오셨습니다.
"매번 고객들 데이터를 수작업으로 분석하고 보고서 작성하는 게 너무 힘들어요. 보고서 보내는 것도 일일이 이메일 작업을 해야 하니 너무 지칩니다."
회원의 숫자가 늘어날수록, 보고서 작성과 전달에 소요되는 시간도 비례적으로 늘어났습니다.
Make로 노션+GPT+이메일 모조리 연동해버리기
먼저 고객 데이터를 수집하고 관리하는 노션을 기반으로 MAKE를 이용하여 GPT로 데이터를 만들고 이메일로 전송하도록 구성했습니다.
매주 고객들의 식단 기록, 운동량, 컨디션 평가 등 다양한 데이터를 노션에 기록만 해두면, MAKE가 15분마다 자동으로 데이터를 GPT에 전달합니다.
1. Notion에서 데이터 검색
- notion의 search objects 모듈을 사용하여 '오늘' 기준 7일 이전부터 지금까지의 기록만 검색한다.
- 노션의 Database에서 지난 일주일 동안의 기록만 필터링해서 가져옴
2. 기록 묶음으로 만들고 반복하기
- Aggregator 모듈을 사용하여 여러 기록을 한 사람 단위로 묶기 → 한 회원의 일주일치 다이어트 데이터를 하나로 취합
- Iterator 모듈을 사용하여 위에서 묶인 각 회원 데이터를 반복 처리
3. 일지 텍스트 구성
- Text Aggregator 툴 모듈을 사용하여 각 레코드에서 필요한 정보들을 추출하여 한 줄로 정리한다.
GPT는 전달받은 데이터를 바탕으로, 각 고객별 맞춤 보고서를 정성스러운 어투와 전문적인 내용으로 생성합니다.
4. GPT를 통한 보고서 생성
- openai-gpt Create Completion 모듈의 gpt-4o 모델을 사용하여 회원별 다이어트 리포트를 생성한다.
생성된 보고서는 자동으로 PDF 파일로 변환되어 고객 개인 이메일로 발송됩니다.
5. 이메일 전송
- gmail Action Send Email 모듈을 사용하여 회원의 이메일로 보고서가 보내지도록 한다.
이메일 발송까지 자동화했기 때문에, 컨설턴트가 별도로 개입할 필요가 전혀 없습니다.
이 모든 것이 MAKE 플랫폼과 GPT를 통해 이루어진 자동화입니다.
보고서 작성부터 이메일 발송까지, 손 하나 까딱하지 않아도 됩니다.
M 다이어트 컨설턴트 실무진 분들은 매주 반복되던 데이터 분석과 보고서 작성 업무에서 완전히 해방되었습니다.
이전에 고객 한 명당 최소 20~30분씩 걸리던 업무가 이제는 데이터 입력 후 클릭 몇 번으로 끝나게 되었습니다.
기존에는 고객 50명을 관리한다고 하면, 매주 보고서 작업에만 최소 25시간, 월 100시간 이상을 소모해야 했습니다.
최저시급(2025년 기준 10,030원)으로 계산해도 한 달 약 1,003,000원, 연간 12,036,000의 인건비가 반복적인 보고서 작성 업무에 들어갔던 겁니다.
하지만 MAKE와 GPT를 활용한 자동화 이후, 이 반복적인 업무에 소요되는 시간은 거의 '1~2분'으로 감소했습니다.
자동화 시스템의 구축과 운영 비용 역시 생각만큼 크지 않았는데요.
MAKE 플랫폼의 기본 요금제는 한 달에 약 9달러(약 12,000원), GPT API 사용료까지 포함해도 월 평균 3만원 이하의 비용만으로 충분합니다.
연간으로 환산하면 기존 업무 방식과 비교했을 때 무려 95% 이상의 시간과 비용 절감 효과가 나타난 거죠.
이렇게 반복적인 업무를 자동화함으로써 얻은 가장 큰 성과는 단순히 비용과 시간 절약 뿐만이 아닙니다.
고객과의 소통, 개개인의 목표에 맞춘 상담과 컨설팅에 더욱 집중하는 것이 중요하죠.
브랜드의 핵심 역량은 고객과의 깊은 소통과 전문적인 상담입니다.
반복 업무에 시간을 뺏겨 이러한 핵심 업무에 집중하지 못한다면, 이는 큰 손실입니다.
MAKE와 GPT를 활용한 자동화 작업은 바로 이런 반복적이고 소모적인 업무에서 벗어나 본연의 업무에 온전히 집중할 수 있게 도와줍니다.
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