액티브피시즈로 고객 만족도 조사 자동화하기

Activepieces YouTube 채널의 영상은 효율성을 극대화하기 위한 AI 기반 고객 만족도 조사 자동화 구축 과정을 설명합니다. 이 시스템은 새 이메일을 자동으로 모니터링하고 AI를 사용하여 클라이언트 이름을 식별하며 Google Sheets에 기록합니다. 또한, 매주 AI가 각 클라이언트와의 상호 작용을 요약하고 만족도 점수를 할당하여 별도의 시트에 기록합니다. 이를 통해 사용자는 클라이언트 만족도를 명확하게 파악하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 요약하자면, 이 대시보드는 이메일 추적, 상호 작용 분석 및 만족도 평가를 자동화하여 클라이언트 관계 관리를 간소화합니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=GRMAq3OyDEE&list=PLczrB0CK7kLJzlRmHL7c8sMYo6L3CbyjI&index=13

 

이 영상에서 설명하는 고객 만족도 조사 자동화 사례를 액티브피시즈로 구현하는 단계별 방법은 크게 두 가지 흐름으로 나뉩니다.

첫 번째 흐름: 이메일 로깅 (Email Logging)

1. 새 이메일 모니터링: 이 흐름은 새로운 이메일을 모니터링하는 것으로 시작합니다. 액티브피시즈에서는 이를 위한 트리거(trigger)를 설정해야 합니다.

2. AI를 사용하여 클라이언트 이름 추출: 모니터링된 이메일에서 AI가 클라이언트 이름을 파악하도록 합니다. 이는 액티브피시즈 내에서 AI 기능을 활용하여 이메일 내용에서 클라이언트 정보를 추출하는 단계가 될 것입니다.

3. 구글 시트에 기록: 추출된 클라이언트 이름을 사전에 설정해 둔 구글 시트에 기록합니다. 모든 이메일이 깔끔하게 동일한 열에 들어가도록 연결합니다. 이는 액티브피시즈의 구글 시트 액션(action)을 사용하여 데이터를 추가하는 단계입니다.

두 번째 흐름: 클라이언트 만족도 대시보드 (Client Satisfaction Dashboard)

1. 매주 데이터 수집: 이 흐름은 매주 작동하도록 설정됩니다. 액티브피시즈에서는 스케줄 트리거를 사용하여 이를 자동화할 수 있습니다.

2. 로그된 이메일 시트에서 모든 행 가져오기: 첫 번째 흐름에서 이메일이 기록된 구글 시트에서 모든 행을 가져옵니다. 이는 구글 시트 액션을 사용하여 데이터를 읽어오는 단계입니다.

3. 각 클라이언트를 순회하며 AI로 상호작용 요약: 가져온 데이터에서 각 클라이언트에 대해 반복(loop)하며, AI를 사용하여 클라이언트와의 상호작용을 요약합니다. 이는 반복(loop) 기능과 AI 요약 기능을 활용하는 단계입니다.

4. AI로 만족도 점수 부여: 다시 AI를 사용하여 만족도 점수를 매깁니다. 이는 AI 기능을 사용하여 요약된 상호작용을 바탕으로 점수를 산정하는 단계입니다.

5. 점수 시트에 모든 정보 기록: 요약된 내용과 만족도 점수를 별도의 "점수 시트"에 기록합니다. 이를 통해 어떤 클라이언트가 만족하고 어떤 클라이언트가 수동 공격적인 이메일을 보낼 수 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

이러한 단계들을 거치면 최종적으로 깔끔하고 정리된 요약과 점수를 얻게 됩니다. 이 자동화 템플릿은 activepieces.com/spells에서 찾을 수 있습니다.

이 과정을 비유하자면, 첫 번째 흐름은 마치 사서가 매일 새로 들어오는 책(이메일)을 분류하고, AI 비서가 책의 저자(클라이언트 이름)를 식별하여 카탈로그(구글 시트)에 정확히 기록하는 것과 같습니다. 두 번째 흐름은 주기적으로 카탈로그를 검토하여, AI 분석가가 각 저자와의 모든 상호작용을 요약하고, 그 상호작용의 질(만족도 점수)을 평가하여 별도의 보고서(점수 시트)를 만드는 것과 유사합니다.