MAKE 실습: 실무에서 바로 적용 가능한 VoC 수집 자동화

Index

1. 서론

2. MAKE 소개와 업무 자동화 사례

3. 크롤링 자동화 실습

4. 비지니스 적용 사례

5. Make 툴 비즈니스 활용 시나리오

1. AX 시대, 이제는 ‘자동화 역량’이 실무의 기본입니다

생산성을 높이기 위한 자동화 수요는 나날이 증가하고 있습니다. 하지만 아직도 많은 실무자들이 자동화라고 하면 ‘복잡한 개발’ 혹은 ‘전문가만 가능한 영역’이라고 느끼곤 합니다.

그러나, 이제는 상황이 바뀌었습니다.

노코드 기반의 자동화 툴, 그중에서도 Make는 누구나 손쉽게 반복 업무를 자동화할 수 있는 실전형 도구로 주목받고 있습니다.

특히 마케팅/전략팀은 빠르고 정확한 의사결정을 내려야 하지만, 정작 데이터를 수집하고 정리하는 데 많은 시간을 소비하는 경우가 많습니다.

이때 AI 기반 자동화는 반복적인 데이터 처리 업무를 줄여주어, 진짜 중요한 ‘판단’에 집중할 수 있도록 돕는 핵심 도구가 됩니다.

2. Make란 무엇인가요?

Make는 다양한 SaaS 도구(API)를 연결하여 워크플로우를 구성할 수 있는 노코드 자동화 플랫폼입니다.

Zapier와 유사하지만, 시각적 편집 환경과 복잡한 조건 처리에서 더 강점을 가지고 있으며, 조건 분기 / 반복 처리 / 다중 API 연결 등 어지간한 자동화는 모두 구현 가능한 수준의 툴입니다.

대표적으로 다음과 같은 자동화가 가능합니다:

• 채널별 고객 문의 수집 → 스프레드시트 정리 → 메일 자동 회신

• 신제품 리뷰 모니터링 → 슬랙 알림 전송

• 외부 웹사이트의 데이터 자동 크롤링 → 정기 리포트 생성

3. Make 기반 크롤링 자동화에 대한 실무 니즈

최근 AI 교육을 진행하면서 GPT 단독 사용보다는 여러가지 툴을 연결해서 업무 프로세스를 개선하는 것을 선호하셨습니다. 특히 Make 툴을 활용한 크롤링 방법을 소개해 드렸을 때에, 크롤링을 이렇게 쉽고 간편하게 할 수 있다는 점에 대해 괌심을 많이 가지셨습니다.

ChatGPT 는 다양한 채널을 통해 이미 많이 접해봤다는 반응이 많은 반면, Make를 활용한 데이터 수집 자동화는 다양한 툴과 연결해서 사용할 수 있다는 점에서 새롭고, 실무에서 자주 겪는 비효율에 대해 “바로 우리 업무에 적용할 수 있을 것 같다”는 반응이 많았습니다.

특히 마케팅팀/전략기획팀에서는 다음과 같은 Pain Point를 갖고 있었습니다:

• VoC 데이터를 일일이 수집하기 벅차다.

• 브랜드 모니터링을 실시간으로 하고 싶다.

• 반복되는 리서치 업무에 시간을 너무 많이 쓰고 있다.

Make는 이런 고민을 가진 실무자에게 바로 적용 가능한 툴입니다.

더불어 향후 GPT 기능까지 연동하면, Agent형 자동화로 확장 가능성도 큽니다.

🤔 Agent 자동화란?

기존 자동화는 정해진 규칙을 반복 수행하는 데 그쳤다면, Agent 자동화는 GPT와 같은 AI가 상황을 ‘이해’하고, 그에 맞는 ‘판단’과 ‘행동’을 수행하는 자동화를 말합니다.

예를 들어, “매출이 급감한 지역을 분석해 보고서를 작성해줘” 같은 복잡한 요청도 자동화된 Agent가 스스로 데이터를 수집하고, 정리하고, 요약해 문서로 만들어주는 식입니다.

4. 실전 예시: Make를 활용한 ‘크롤링 자동화’

이번 교육에서 가장 많은 관심을 받았던 웹 크롤링 자동화 시나리오 제작 순서를 소개해드리겠습니다.

‘OpenAI’라는 키워드의 네이버 블로그를 크롤링해서 Google Sheet에 저장하는 자동화 프로세스를 만들어보겠습니다.

Step 1. HTTP Request 모듈 연결

크롤링을 하기 위해서는 웹사이트에 있는 내용을 가져와야 하는데, 어떻게 네이버 블로그에 있는 내용을 가져올 수 있을까요?

MAKE에는 특정 키워드로 검색한 웹 페이지(예: 블로그, 뉴스, 커뮤니티 등)를 정해진 시간마다 불러올 수 있는 RSS 모듈과 특정 웹사이트를 호출할 수 있는 Make a Request 모듈이 있습니다.

이번 예시에서는 네이버 블로그 크롤링을 위해 Make a Request 모듈을 추가하고 네이버 블로그에서 OpenAI를 검색한 URL을 추가하겠습니다.

추가 후, Body type은 Raw, Content type은 JSON으로 설정합니다.

Step 2. Text Parser 모듈 연결

앞에 HTTP 모듈로 가져온 데이터는 HTML이라는 형식으로 되어있어서, 읽고 사용하기가 쉽지 않습니다.

이 HTML 형식을 일반적인 Text 형식으로 변경해주는 Text Parser 모듈 중에 HTML to text 모듈을 추가 후, 앞에 모듈에서 제작한 데이터를 추가합니다.

Step 3. ChatGPT 모듈로 데이터 추출

앞에서 HTML을 텍스트를 파싱했지만, 여전히 사용하기에는 데이터가 정리가 되지 않았아서 어떤 데이터가 있는지 파악하기 어려워보입니다.

이 데이터에서 유의미한 데이터를 ChatGPT 모듈을 통해 추출해보겠습니다.

1. 먼저 OpenAI에서 제공중인 모듈 중, Create a Completion 모듈을 추가합니다.

2. 원하는 모델을 추가해주시고, 추출하기 위한 프롬프트를 입력해줍니다.
   
   Developer Role에는 출력 형식을 지정해주고, User Role에 앞에서 만든 텍스트 내용을 전달합니다.
    

   

   

3. Token의 개수를 충분히 늘려 텍스트를 분석할 수 있도록 합니다.

4. Parse JSON 모듈 연결

ChatGPT가 복잡했던 텍스트에서 내용을 추출해주었습니다. 하지만 저희는 최종적으로 이 내용을 Google Sheets에 저장하고 싶습니다.

이 텍스트에서 각 타이틀과 내용을 어떻게 추출할 수 있을까요?

저희가 ChatGPT 모듈에게 요청했던 JSON이라는 파일 형식은 이 추출을 쉽게 할 수 있도록 합니다.

현재 데이터는 JSON으로 추출을 하기 쉽도록 하는 Text 형식입니다. 따라서 텍스트 형식을 JSON으로 변경해주는 Parse JSON 모듈을 추가하겠습니다.

추가한 Parse JSON JSON 모듈에 ChatGPT가 생성한 텍스트를 연결해줍니다.

Step 5. Google Sheet 모듈 연결

이제까지 크롤링을 통한 데이터 추출을 완료했습니다. 마지막으로 이 내용을 Google Sheets에 저장해보겠습니다.

Google Sheets 모듈 중 Add a Row 모듈을 추가합니다.

드라이브 위치와 Sheets를 선택한 뒤, Parse JSON 모듈에서 추출한 타이틀과 링크, 내용을 새로 추가할 행에 할당합니다.

최종 결과 시연

아래와 같이 네이버 블로그에 있는 내용이 Google Sheets까지 저장되었습니다. 각 행에 있는 링크를 다시 크롤링해서 블로그의 내용도 가져올 수 있습니다.

5. Make 툴 비즈니스 활용 시나리오

이렇게 MAKE로 할 수 있는 업무 자동화에 대한 간단한 예시를 살펴보았습니다. 이런 네이버 크롤링 말고 VoC를 수집하는데는 어떤 방법이 있을까요?

이번에는 조금 더 고도화된 비지니스에서 활용할 수 있는 시나리오를 소개드리겠습니다.

시나리오 예시: 상품/전략팀 - 신규 상품 피드백 수집 자동화

기존 업무 내용

• 신상품을 출시한 뒤 고객 반응을 빠르게 수집해야 하는 상품기획팀 B.

• 현재는 VoC, 설문 응답, 이메일 피드백을 수작업으로 수집 후 파워포인트 보고서를 만들고 있음.

Make 자동화 시나리오

위에 업무 내용에 대해 다음과 같이 MAKE에서 시나리오를 구성할 수 있습니다.

1. Trigger 모듈 연결

   • 설문 도구(Google Forms 등), 이메일 응답, 웹페이지 피드백 수집 채널을 연결

2. Parse + Structure 모듈 연결

   • 응답 데이터 필터링 (상품 관련 피드백만 추출)

   • 날짜/유형/감정 점수로 태깅

3. Output 방식 설정

   • Airtable에 자동 정리 및 ChatGPT 요약, LLM으로 피드백 요약 및 개선 포인트 자동 정리

   • 주간 Gmail 요약 발송

결과

• 수작업 피드백 수집/가공 단계 제거

• 실시간 피드백 기반 상품 조정/기획 회의 가능

• 고객 니즈 반영 주기 단축 → 민첩한 운영

VoC 수집 직무별 활용 업무 리스트

앞서 언급한 사례뿐만 아니라, 아래와 같이 마케팅팀과 상품/전략 기획팀이 다음과 같은 업무에서 MAKE를 활용해서 자동화를 구현 하실 수 있습니다.

| 마케팅팀 |

• 브랜드 키워드 실시간 모니터링

• 캠페인에 대한 고객 반응 및 피드백 정리

• 경쟁사 콘텐츠 발행 모니터링

• 인기 키워드 기반 카피라이팅 기획

| 상품/전략기획팀 |

• VOC 정제 → 유형별 태깅

• 시장 트렌드/뉴스 수집 자동화 (구글 뉴스, 블로그 등)

• 실제 고객 니즈 기반으로 신규 제품 개발

• 제품 피드백 기반 리뉴얼/보완

6. 더 실용적인 자동화, 지금 시작해보세요

Make는 간단해 보이지만, 실무에서 ‘바로 사용할 수 있는’ 아주 강력한 툴입니다. 가장 중요한건 ‘기술을 아는 것’보다 ‘업무를 바꾸는 방법’을 아는 것입니다.

에이블캠퍼스는 Make를 포함한 다양한 실전 자동화 교육을 통해 각 조직에 꼭 맞는 실용적인 자동화 시나리오를 함께 설계합니다. AI 교육을 넘어, AX 실행 중심의 자동화 교육, 지금 시작해보세요.

👉 에이블 캠퍼스 살펴보기