AI 기반 자동화로 고객 리서치 속도 혁신: Make.com 워크플로우 구축 가이드

📅 2025-06-17T16:31:38Z 👤 Allan Niñal 🏷️ 개발

완성도:

0.9

🤖 AI 추천

이 콘텐츠는 제품 관리자, 개발자, 마케터 등 고객 인사이트를 체계적이고 효율적으로 수집하고자 하는 모든 IT 실무자에게 강력히 추천됩니다. 특히 데이터 기반 의사결정을 강화하고 제품 개발 라이프사이클을 단축하려는 조직에 유용합니다.

이 콘텐츠는 수동 고객 리서치의 비효율성을 지적하고, Make.com과 Claude AI를 활용한 9모듈 자동화 워크플로우를 통해 이를 해결하는 방법을 제시합니다.

AI 기반 페인 포인트 추출: RSS 피드에서 고객의 문제점(pain points)을 자동으로 식별하고, 이를 1인칭 시점의 명확하고 간결한 언어로 재구성합니다.
자동화 워크플로우: Make.com을 사용하여 RSS 모니터링, 콘텐츠 클리닝, AI 분석, Airtable 데이터베이스 저장을 일련의 파이프라인으로 구축합니다.

워크플로우 구성: RSS Monitor → Content Fetch → Text Clean → AI Analysis → Database Storage 단계로 이루어집니다.
AI 분석 모듈: Claude AI를 사용하여 콘텐츠에서 특정 문제점 식별, 1인칭 형식 변환, 단순 언어(3-5학년 수준)로의 요약, 문제 유형 및 긴급도별 분류를 수행합니다.
콘텐츠 처리: HTML 콘텐츠에서 불필요한 태그, 링크 등을 제거하고 맥락을 보존하며, 해시태그를 활용하여 구조화된 문제 목록을 생성합니다.
데이터 저장: Airtable을 데이터베이스로 활용하여 소스, 날짜, 원본 맥락과 함께 추출된 문제점을 저장하고 검색 및 필터링이 가능하게 합니다.
필요 구성 요소: Make.com 계정, Claude AI API 키, Airtable 베이스, 모니터링할 RSS 피드 URL.
구현 예시: 각 Make.com 모듈의 설정 및 Claude AI 프롬프트 예시를 제공하여 실제 구현 과정을 구체적으로 안내합니다.

효율성 증대: 주당 8시간의 수동 리서치 시간을 0.5시간으로 단축하여 93%의 시간 절감 효과를 제공합니다.
비용 절감: 연간 약 $41,600의 기회비용을 절감하고, AI 자동화 워크플로우 구축에 드는 연간 비용은 약 $160으로 대폭 절감합니다.
인사이트 품질 향상: 인간의 피로와 편향 없이 일관되고 체계적인 데이터 분석을 통해 3배 더 많은 인사이트를 확보합니다.
제품 개발 속도 향상: 실시간 트렌드 파악과 고객 문제점의 신속한 확인을 통해 제품 개발 및 검증 속도를 가속화합니다.

전문적이고 실용적인 톤으로, 개발자를 대상으로 Make.com 및 Claude AI를 활용한 구체적인 솔루션 구축 방법을 명확하고 단계적으로 설명합니다.