반나절짜리 VoC 리포트를 자동화한 방법

매주 리포트를 만들다 보면 늘 아쉬운 게 있었어요. 데이터에서 인사이트를 더 뽑아보고 싶고, 다음 액션도 구상해보고 싶은데 정작 리포트를 "만드는 것" 자체에 시간을 너무 많이 쓰다 보니 분석할 여유가 없었거든요.

모요에서는 매주 고객 상담 데이터를 분석해서 VoC 리포트를 만들고 있는데, 기존에는 외부 분석 툴, ChatGPT, 젠스파크를 오가며 7개 섹션을 하나씩 수작업으로 만들고 있었어요. 리포트 제작을 간소화해서 분석과 액션에 더 시간을 쓰고 싶다는 게 자동화를 고민하게 된 출발점이었어요.

클로드 프로젝트로 바꿨더니 엑셀 2개만 첨부하면 리포트가 완성돼요. 외부 분석 툴도 더 이상 필요 없어져서 연간 약 1,000만 원의 비용 절감까지 따라왔어요!

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기존 VoC 리포트 프로세스

기존에는 아래와 같은 순서로 VoC 리포트를 만들었어요.

매주 상담 데이터를 엑셀로 내려받아 외부 툴로 카테고리 별 통계를 만든 뒤, 해당 통계를 캡쳐하여 ChatGPT와 젠스파크를 7개 섹션마다 반복 활용해 PDF 리포트를 반수동으로 완성하고 코멘트까지 직접 작성하는 구조였죠.

특히 ChatGPT에게 요청하여 얻은 프롬프트를 다시 젠스파크에 넣는 2단계 과정을 7번 반복하다 보니, 리포트를 만드는 데 오랜 시간이 걸렸어요. 그리고 중간에 숫자가 잘못 되더라도 캡처 기반이다 보니 눈으로 발견하기가 쉽지 않았고요. 뿐만 아니라 금전적으로도 큰 비용이 발생하고 있었어요. 외부 분석 툴 구독료만 하더라도 연간 약 1,000만 원이었거든요.

매주 반복되는 업무인 만큼 비효율과 높은 비용을 낮추기 위해 개선이 필요하다고 판단했어요.

클로드 프로젝트로 비효율 개선하기

클로드를 활용하여 최대한 반복 작업을 제거하고 가능한 모든 프로세스를 자동화하도록 변경했어요.

🆕 새로운 프로세스 확립

1. 고객 상담 데이터, 파트너별 전환율 엑셀 파일을 첨부합니다.
2. 첨부한 엑셀 파일을 바탕으로, 클로드가 알아서 파트너/상태 및 문의 유형을 분류하여 문의율을 계산하고 히트맵* 추이 업데이트를 진행합니다.
3. 과거 데이터는 프로젝트에 저장된 이전 리포트에서 자동으로 반영합니다.
4. 대시보드 형태의 HTML 페이지와 한 장짜리 PDF 파일로 VoC 리포트가 생성됩니다.
5. 데이터 기반으로 인사이트를 클로드와 함께 논의하며 추가 분석을 진행한 뒤, 중요 카드 내용을 확정하면 완성됩니다. (ex. 이번 주 '갤럭시 S26' 기기 관련 문의 몇 건이야?, 요금제 문의 세부 분류 해줘…)

새로운 프로세스를 잡은 뒤, 이를 더욱 효율적으로 운영할 수 있도록 클로드 프로젝트*를 하나 만들었어요. 프로젝트에 VoC 리포트 작업을 위한 가이드를 등록해두면 클로드가 매주 어떤 데이터를 받아서 어떤 형식으로 만들어야 하는지를 이해한 상태에서 작업이 진행돼요. 클로드 프로젝트는 크게 두 가지를 고려하여 구성했어요.

🔁 반복 요청 제거 — 프로젝트 지식에 작업 가이드 등록

클로드 프로젝트 지식에 작업 가이드를 등록했어요. 가이드에는 엑셀 시트 구조, 데이터 교체 규칙 등의 작업을 위해 필요한 내용이 정리되어 있어요.

이렇게 등록하고 나니, "내가 해야 하는 일을 알려줘" 라고 물어보기만 해도 준비할 파일 목록과 작업 순서를 바로 알 수 있어요. 담당자가 바뀌어도 프로젝트만 공유하면 되니까 인수인계도 편해졌어요.

#️⃣ 리포트 스타일 통일 — 컴포넌트(TSX) 파일로 관리

VoC 리포트가 동일한 양식으로 만들어질 수 있도록, 레이아웃과 스타일을 React 컴포넌트 파일로 관리하기로 결정했어요. 이 파일 안에 매주 VoC 데이터를 교체하면 동일한 양식의 리포트를 생성할 수 있어요.

실제로 달라진 점

1️⃣ 작업 시간 절감

기존에 7번을 반복해야 했던 과정을, 엑셀 파일들을 1번 첨부하는 것으로 줄였어요. 뿐만 아니라 데이터 분석부터 시각화까지 한 번에 처리되니까 리포트 작성에 걸리는 시간이 절대적으로 확 줄었고, 그 시간을 인사이트 논의에 더 쏟을 수 있게 됐어요.

또 VoC 리포트는 담당자 2명이 격주로 번갈아 작성하는데, 가이드가 등록되어 있으니까 클로드에게 해야할 일을 물어보기만 하면 준비할 파일과 작업 순서를 바로 안내해줘요. 새로 담당하는 사람도 프로젝트에 들어가서 대화를 시작하면 바로 작업을 진행할 수 있어요.

2️⃣ 분석 관점의 변화 - 문의율과 핵심 인사이트

가장 크게 달라진 건 문의율을 확인할 수 있게 된 거예요. 외부 툴의 한계로 기존에는 파트너별 문의 건수를 단순 비교했어야 했는데, 이제는 "파트너별 접수건 대비 문의 비율"로 분석할 수 있게 되었어요. 이를 통해 이번 주에 문의량이 늘어난 것이 모요 전체 서비스의 유저가 늘어난 영향 때문인지, 실제로 문제가 발생한 영향인지 구분할 수 있어요.

예를 들어 지난 주에 전체 문의가 급증했을 때, 처음에는 "S26 사전예약 프로세스에 문제가 있어서 문의가 폭증했다"는 가설을 세웠는데, 문의율이 비슷한 부분을 보고 신청건수 자체가 급증하면서 문의량이 늘었다는 것을 확인할 수 있었어요. 이전처럼 문의 건수만 봤으면 잘못된 판단을 할 뻔했던 거예요.

현재 모요 CX팀은 문의율을 중심으로, 파트너별로 8주간 추적하면서 히트맵으로 시각화하고 있어요. 이 덕분에 특정 파트너의 문의율이 급증하게 되면 바로 눈에 들어오고, 그게 일시적인 건지 구조적인 건지를 8주 추이로 판단할 수 있어요. 단발성 이슈인 경우는 모니터링만 하고, 2~3주 연속으로 문의율이 높으면 해당 파트너를 집중 분석 대상으로 선정하고 있어요.

또 기존 리포트는 문의 건수를 나열하는 데 그쳤다면, 이제는 상단에 인사이트 카드를 넣어서 "이번 주 핵심 메시지"를 바로 전달할 수 있어요. 데이터를 보고 클로드와 대화하면서 "요금제/약정 문의가 유독 많은 이유가 뭘까?", "특정 파트너 문의율이 급등한 원인이 뭘까?" 같은 논의를 거쳐서 카드 내용을 확정하고 있어요. VoC 리포트를 발표할 때, 이 인사이트를 함께 공유하여 액션아이템을 빠르게 도출할 수 있게 되었어요.

3️⃣ 스쿼드 액션과 VoC 변화 연결

또 스쿼드에서 배포한 기능이나 정책 변경이 실제로 고객 문의에 어떤 영향을 줬는지를 리포트 안에서 바로 확인할 수 있었다는 점도 크게 달라진 점이에요.

매주 리포트를 만들 때, 클로드가 슬랙의 채널의 메시지를 직접 읽어서 해당 주차에 있었던 고객 대면 변경사항을 자동으로 수집해요. 그리고 키워드와 맥락 기반으로 상담 데이터(Raw Data)에서 해당 변경 사항과 관련된 내용을 매칭해줘요.

예를 들어 특정 스쿼드에서 신규 기능을 오픈했다면, 그 주에 해당 기능과 관련된 키워드가 포함된 문의가 있는지를 클로드가 자동으로 찾아서 매칭해줘요. 직접 관련(기능을 명시적으로 언급)과 간접 관련(기능이 해결하려는 문제와 관련된 문의)을 구분해서 보여주니까, 스쿼드 입장에서도 "우리가 만든 제품이 실제 고객에게 어떤 영향을 주고 있는지"를 리포트에서 바로 확인할 수 있어요.

기존에는 스쿼드별 배포 현황과 VoC를 각각 따로 보고 있었는데, 이제는 "이번 주에 뭘 배포했고, 그래서 고객 반응이 어땠는지"를 한 리포트 안에서 연결해서 볼 수 있게 된 게 큰 차이예요.

4️⃣ 비용 절감 - 연간 약 1,000만 원

기존에는 고객 상담 데이터를 집계하고 통계를 보기 위해 별도의 외부 분석 툴을 사용하고 있었어요. 상담 건수를 카테고리별로 분류하고, 추이를 보고, 키워드 기반으로 문제를 파악하는 데 해당 툴에 의존하고 있었죠.

그런데 클로드 프로젝트로 전환하면서, 직접 상담 데이터(Raw Data)를 내려 받아 이를 바탕으로 클로드를 단독으로 활용해 분석하는 방식이 되었어요. 태그 파싱, 문의 유형 분류, 파트너별 집계, 키워드 기반 분류까지 클로드가 한 번에 처리하니까, 기존에 외부 툴이 하던 역할을 완전히 대체할 수 있게 된 거예요.

결과적으로 해당 외부 분석 툴 구독을 해지하게 되었고, 연간 약 1,000만 원의 비용을 절감할 수 있었어요. 작업 효율화를 위해 시작한 건데 비용 절감까지 따라온 셈이죠.

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마무리

솔직히 처음 세팅할 때는 시행착오가 여러 번 있었어요. PDF로 변환하면 레이아웃이 깨지고, 데이터 구조가 바뀌면 매번 처음부터 설명해야 하고. 그런데 그 시행착오를 겪을 때마다 가이드에 하나씩 추가해두니까, 지금은 정말 데이터만 첨부하면 자동으로 프로세스가 진행돼요. 처음에 조금 번거롭더라도 비효율적인 반복 작업을 가이드로 정리하여 자동화를 하면, 매주 진행하는 작업의 부담이 확 낮아진다는 것을 체감했어요.

특히 클로드 프로젝트의 Knowledge 기능을 활용해, "매번 컨텍스트를 처음부터 설명하는" 문제 없이 데이터만 첨부하면 바로 작업을 시작할 수 있었던 것이 이번 자동화의 핵심이었다고 생각해요. AI 도구를 단발성으로 쓰는 것과, 반복 업무에 맞게 프로젝트를 세팅하는 것의 차이가 매우 크다는 걸 느꼈어요. 비슷하게 매주 반복되는 데이터 정리나 리포팅 업무가 있다면, 클로드 프로젝트로 한번 구성해보는 걸 추천해요!