VOC 정리하다가 지치는 팀을 위한 솔루션! 고객 피드백 → 태그 분류 자동화 시나리오 공개
안녕하세요 😊
고객센터, 앱 리뷰, 이메일, 채팅창 등에서 수집한 피드백들,
모아놓기만 하고 분석하거나 활용하지 못하는 경우 많지 않으셨나요?
오늘은 실무에서 바로 적용 가능한 **ChatGPT + Notion + Make 연동 시나리오 2탄: VOC 수집 → 요약 → 태그 분류 → 자동 정리**를 단계별로 소개합니다.
이 자동화만 구축해도 피드백 수집과 분석에 쓰는 시간을 절반 이하로 줄일 수 있습니다!
📌 목차
STEP1. VOC 수집 통합하기 (수집 채널 구조화)
VOC 수집 자동화의 첫걸음은 **채널별 데이터를 통합**하는 것입니다.
✔ 주요 수집 경로:
- 고객센터 문의 메일 자동 수집 (Gmail 연동)
- 앱 스토어 리뷰 크롤링 (Google Play, App Store)
- 채팅 문의 기록 (Intercom, Zendesk, Freshdesk 등)
💡 팁:
Make나 Zapier로 Gmail/Slack/Intercom 알림을 감지하여 Google Sheets나 Notion으로 저장하는 구조를 먼저 구축하면 이후 단계가 쉬워집니다.
STEP2. ChatGPT로 요약 + 문제 유형 분류
수집된 VOC를 바로 ChatGPT에게 넘겨 **요약**하고,
문제 유형(버그/UX/기능요청/운영문의 등)으로 분류하도록 합니다.
✔ 추천 프롬프트:
“다음 고객 피드백을 요약하고, 다음 중 가장 적합한 카테고리로 분류해줘: [버그/UX 문제/기능 요청/단순 문의/기타]. 결과를 표 형태로 출력해줘.”
✔ 기대 출력:
- 요약문 (한두 줄)
- 문제 유형 태그
- 긴급도 (P1~P3)
🎯 요약 + 분류 + 우선순위까지 동시에 진행하면 다음 단계 리포트가 쉬워집니다.
STEP3. Make 시나리오로 자동화 흐름 만들기
이제 수집 → 요약 → 정리를 자동화하는 Make 시나리오를 구성합니다.
✔ 시나리오 예시:
- 트리거: Google Sheets에 신규 VOC 추가
- 액션1: ChatGPT API 호출 → 요약 + 분류 결과 생성
- 액션2: 결과를 Notion DB로 전송 (필드 매핑)
✔ 핵심 설정:
- Sheets 신규 행 감지
- OpenAI API 호출 (HTTP Module)
- Notion Create Page 모듈로 데이터 삽입
STEP4. Notion에 VOC 데이터 자동 입력
정리된 VOC 데이터를 Notion에 자동 삽입합니다.
✔ Notion DB 기본 구조:
- 원본 피드백 (Long Text)
- 요약 (Short Text)
- 유형(Tag: 버그/UX/기능요청 등)
- 긴급도 (Select: P1~P3)
- 등록일(Date)
🎯 이 구조를 기준으로 VOC 현황을 보드/캘린더/리스트로 시각화할 수 있습니다.
STEP5. 태그별 우선순위 리포트 자동 생성
마지막으로 태그별 우선순위를 기준으로 리포트를 생성합니다.
✔ 방법:
- Notion Filter 기능: ‘P1’ 우선 순위만 필터링하여 긴급 개선 리스트 생성
- Kanban Board: 문제 유형별 분류 + 상태(미처리/진행중/완료) 관리
- 월별 VOC 통계: 긴급 이슈 빈도 파악
💡 팁:
Make를 이용하면 월말마다 자동으로 ‘P1 이슈 리포트’를 슬랙이나 이메일로 전송하는 것도 가능합니다.
🙋♀️ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 고객 피드백 데이터는 어떻게 보안 관리를 하나요?
A1. Make, Notion, ChatGPT 연동 시 모든 데이터 전송 구간은 HTTPS 기반이므로 기본적으로 암호화됩니다. 단, 민감 정보(전화번호, 카드번호 등)는 별도로 마스킹 처리해야 합니다.
Q2. 꼭 Make를 써야 하나요? Zapier나 다른 툴도 가능한가요?
A2. 네, Zapier, n8n, Pabbly 같은 툴도 사용 가능합니다. 핵심은 '트리거 → 요약 → 구조화'라는 흐름을 유지하는 것입니다.
이제 고객 피드백 수집, 정리, 분석에 매주 수십 시간을 쓰지 마세요. VOC를 잘 다루는 조직이 결국 **제품 개선 속도**를 이깁니다. 오늘부터 자동화로 VOC를 자산으로 쌓아가세요! 🚀
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