개요
이 영상은 노션, AI, 그리고 자동화 도구(Make)를 결합하여 업무 효율을 극대화하는 방법을 심층적으로 다루는 전문 강의입니다. 발표자는 본인이 실제로 구축하고 사용 중인 10가지 고도화된 자동화 시나리오를 '오토메이션 어워드' 형식으로 상세히 시연하며, 단순 반복 업무부터 복잡한 정보 수집, 분석, 커뮤니케이션에 이르는 다양한 문제를 해결하는 과정을 보여줍니다.
이 강의의 핵심 가치는 추상적인 개념 설명을 넘어, 실제 업무에 즉시 적용 가능한 구체적인 자동화 시스템의 설계 철학과 구현 방법을 제공하는 데 있습니다. 청중은 아이젠하워 매트릭스를 통해 어떤 업무를 자동화해야 하는지 식별하는 방법부터, 음성 명령, 이미지(OCR), 웹 스크래핑 등 다양한 데이터를 처리하고, AI를 통해 유의미한 정보로 가공하여 노션 데이터베이스에 체계적으로 축적하는 전 과정을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 수동 작업에 소요되는 시간을 획기적으로 줄이고, 비즈니스의 핵심 가치에 집중할 수 있는 환경을 구축하는 실질적인 인사이트를 얻게 됩니다.
주요 학습 포인트
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노션-AI-자동화 통합 프레임워크: 노션은 '기억', 자동화는 '손과 발', AI는 '뇌' 역할을 하는 시스템 구축 철학을 이해합니다.
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자동화 대상 업무 식별: 아이젠하워 매트릭스를 활용하여 '긴급하지만 중요하지 않은' C영역의 반복 업무를 자동화 대상으로 선정하는 방법을 배웁니다.
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고급 자동화 아키텍처: 대규모 동시 요청(예: 이벤트 신청)으로 인한 오류를 방지하기 위해 Make 시나리오를 '수신부'와 '처리부'로 분리하는 고급 아키텍처를 학습합니다.
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멀티모달 데이터 처리: 음성(STT), 이미지(OCR), 웹사이트(스크래핑), API 등 다양한 형태의 데이터를 입력받아 AI로 분석하고 정형화된 정보로 변환하는 기술을 익힙니다.
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실무 중심의 자동화 시나리오: 도서 관리, 맛집 지도, 콘텐츠 분석, 고객 관리(CRM), 회의록 작성 등 실제 업무 효율을 극대화하는 10가지 자동화 사례의 구현 원리를 파악합니다.
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비용 효율적인 시스템 구축: 구글 드라이브와 프록시 URL을 활용해 고가의 이미지 호스팅 비용 없이 노션에 이미지를 저장하는 등 실용적인 비용 절감 팁을 얻습니다.
요약
1. 자동화의 필요성과 기본 개념
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핵심 요점: 반복적이고 비효율적인 업무를 줄여 남들보다 먼저 퇴근하는 것을 목표로, 업무를 '빠르고 정확하게' 처리하기 위한 도구로써 자동화를 소개합니다. 1부터 100까지 더하는 예시를 통해 종이, 계산기보다 엑셀이 선호되는 이유가 '속도'와 '정확성'임을 강조하며, 현대 업무 환경에서의 문제 해결 도구로 노션, AI, 자동화를 제시합니다.
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노션-AI-자동화 통합 시스템
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노션: 기억을 담당하는 중앙 데이터베이스 역할을 합니다. (노션이 아니어도 다른 데이터베이스로 대체 가능)
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자동화 (Make, Zapier 등): 손과 발처럼 실제 작업을 실행하는 역할을 합니다.
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AI (ChatGPT, Claude 등): 뇌처럼 정보를 분석하고 판단하며, 생각하는 역할을 합니다.
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시스템의 발전 계기
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과거에는 노션과 자동화만 있었으나, AI의 성능이 부족하여 활용도가 낮았습니다.
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2023년 5월, ChatGPT for OMNI의 등장은 Make와 같은 자동화 툴의 급성장을 이끌었으며, AI가 실질적인 '뇌'의 역할을 수행할 수 있게 되면서 3가지 요소의 시너지가 폭발적으로 증가했습니다.
2. 자동화 대상 업무 선정: 아이젠하워 매트릭스
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핵심 요점: 모든 업무를 자동화할 수 없으므로, 아이젠하워 매트릭스를 활용하여 가장 효과적인 업무를 전략적으로 선택해야 합니다. 특히 '긴급하지만 중요하지 않은 일'(C 영역)이 자동화에 가장 적합한 대상입니다.
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아이젠하워 매트릭스 분석
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A (중요하고 긴급한 일): 데드라인이 있어 어차피 하게 되는 일.
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B (중요하지만 긴급하지 않은 일): 건강 관리, 사업 전략 수립 등. 이 영역은 자동화보다는 데이터베이스를 활용한 '시스템'을 구축하여 체계적으로 관리해야 합니다.
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C (긴급하지만 중요하지 않은 일): 영수증 정리, 단순 자료 요청 대응, 이메일 답변 등. 이 업무들은 반복적인 패턴을 가지는 경우가 많아 자동화에 가장 적합합니다. 이 일을 안 하면 회사가 망할 수 있지만, 여기에 너무 많은 시간을 쏟으면 핵심 업무를 놓치게 됩니다.
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D (중요하지도 긴급하지도 않은 일): 낭비적인 활동.
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사례: 오픈 특강 프로세스 자동화
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수동 프로세스 (11단계): 설문 제작, 데이터 취합, 레벨 파악, 리마인드 문자 발송, 줌 회의 개설, 후기 모집 등 수많은 잡무가 발생합니다.
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핵심 업무: 정작 중요한 것은 수강생 레벨 파악(3번), 배우고 싶은 점 분석(4번), 회고(11번)뿐이지만, 다른 잡무에 치여 핵심 업무를 제대로 수행하기 어렵습니다.
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자동화된 프로세스: 발표자는 11개 단계 중 **특강 내용 정하기(1번)**와 영상 업로드(9번) 단 2가지만 직접 수행합니다. 나머지는 모두 AI 어시스턴트가 자동으로 처리하며, 소요 시간은 5분 내외로 단축됩니다.
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중요 참고사항: 자동화 시스템이 구축되면 해당 업무에 대한 신경을 완전히 끌 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다. 이는 단순한 시간 절약을 넘어 인지적 부하를 줄여주는 효과가 있습니다.
3. Top 10: 음성 기반 할 일/일정 등록 및 일일 브리핑
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핵심 요점: 음성 명령을 활용하여 이동 중이나 타이핑이 어려울 때 아이디어나 할 일, 일정을 노션과 구글 캘린더에 신속하게 등록하고, 매일 아침과 저녁에 그날과 다음 날의 일정을 요약하여 브리핑받는 자동화입니다.
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시연 내용 (할 일/아이디어 등록)
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아이폰 단축어를 사용하여 음성을 녹음하면, 해당 내용이 즉시 노션의 투두 리스트 데이터베이스에 새로운 항목으로 추가됩니다. 이는 Make를 거치지 않는 간단한 직접 연동 방식으로 빠른 메모에 최적화되어 있습니다.
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시연 내용 (일정 등록 및 수정)
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프로세스: "오늘 오후 10시에 유튜브 영상 촬영"과 같은 음성 명령을 녹음하면, 파일이 Make 시나리오로 전송됩니다.
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Make 시나리오 단계:
1.
STT (Speech-to-Text): 음성 파일을 텍스트로 변환합니다.
2.
GPT 분석: 텍스트를 분석하여 '생성', '수정', '삭제' 등 사용자의 의도를 파악합니다.
3.
처리: 파악된 의도에 따라 구글 캘린더와 노션 데이터베이스에 일정을 동시 등록하거나 수정합니다.
4.
알림: 슬랙(Slack)으로 등록 완료 알림을 전송합니다.
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부가 기능 (일일 브리핑)
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매일 정해진 시간(오전 9:10, 오후 6:00)에 별도의 시나리오가 실행됩니다.
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여러 노션 데이터베이스와 구글 캘린더를 모두 조회하여 그날과 다음 날의 모든 일정을 취합합니다.
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AI가 정보를 분석하여 시간대별 일정, 지연된 업무, 중복 일정 경고 등이 포함된 요약 리포트를 생성하고 슬랙으로 발송합니다.
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중요 참고사항:
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음성 인식 및 자연어 처리에 비용이 저렴한 GPT-4o mini를 사용하여 API 비용을 절감합니다.
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아이폰 단축어는 '오디오 녹음' 후 '웹훅으로 보내기' 단 두 단계로 간단하게 구성됩니다.
4. Top 9: 스마트 온라인 도서관
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핵심 요점: 책 제목과 저자만 입력하면 알라딘, 네이버 API를 통해 책의 상세 정보(표지, 저자, 출판사, 카테고리 등)를 자동으로 가져와 노션 데이터베이스에 등록하는 시스템입니다. 수동 정보 입력의 번거로움을 완전히 제거합니다.
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프로세스:
1.
아이폰 단축어에 책 제목과 저자를 입력합니다.
2.
Make 시나리오는 먼저 알라딘 API를 통해 책 정보를 검색합니다.
3.
검색된 책의 내용을 바탕으로 GPT가 미리 설정된 카테고리(IT, 인문, 경영 등) 중 가장 적합한 것을 자동으로 분류합니다.
4.
만약 알라딘에서 검색되지 않으면, 시나리오는 자동으로 네이버 도서 API를 통해 다시 검색하여 정보를 가져옵니다.
5.
최종적으로 모든 정보가 노션 도서관 데이터베이스에 저장됩니다.
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중요 참고사항:
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알라딘 API를 우선 사용하는 이유는 독서 진행률을 트래킹하는 데 필수적인 '총 페이지 수' 정보를 제공하기 때문입니다. 네이버 API는 이 정보를 제공하지 않습니다.
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교보문고나 인터파크는 API를 제공하지 않아 연동이 어렵습니다.
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이 시스템은 단순히 책을 기록하는 것을 넘어, 독서 진행률, 월별 독서량, 평균 독서 페이지 등을 추적하는 개인 독서 리포트 기능까지 확장될 수 있습니다.
5. Top 8: 스레드(Threads) 콘텐츠 성과 분석
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핵심 요점: 스레드에 작성한 게시물을 매일 자동으로 수집하고, AI를 통해 콘텐츠의 성과, 독자 반응, 감성 등을 심층 분석하여 월간 리포트와 개인화된 편지까지 작성해주는 자동화입니다.
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프로세스:
1.
데이터 수집: 스레드는 공식 API가 없으므로, 웹 스크래핑 서비스인 **어피파이(Apify)**를 사용하여 매일 밤 11시 30분에 그날 작성된 모든 스레드 게시물을 '좋아요' 및 댓글 수와 함께 가져옵니다.
2.
AI 분석 (일간):
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ChatGPT: 수집된 데이터를 바탕으로 콘텐츠 선호도, 참여도 패턴, 감성 분석 등 객관적인 보고서를 작성합니다.
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클로드(Claude): 분석 내용을 바탕으로 발표자에게 격려와 인사이트가 담긴 따뜻한 톤의 **'나에게 보내는 편지'**를 작성합니다.
3.
AI 분석 (월간): 월말에는 한 달간의 데이터를 종합하여 가장 인기 있었던 글, 좋아요가 가장 많이 증가한 날 등을 분석하고, 다음 달에 작성할 콘텐츠 아이디어를 제안합니다.
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중요 참고사항:
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Apify를 사용하면 스레드뿐만 아니라 인스타그램, 유튜브 등 다양한 플랫폼의 데이터를 스크래핑할 수 있습니다.
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다른 사람의 스레드 계정 ID를 입력하면 경쟁사나 벤치마킹 대상의 콘텐츠를 분석하는 것도 가능합니다.
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ChatGPT와 Claude를 함께 쓰는 이유는 분석 스타일의 차이 때문입니다. ChatGPT가 객관적이고 구조적인 분석에 강하다면, Claude는 감성적이고 인간적인 글쓰기에 강점을 보여, 목적에 따라 다른 AI를 선택하여 사용합니다.
6. Top 7: AI 기반 맛집 지도
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핵심 요점: 가고 싶은 맛집 이름, 지역, 관련 링크(선택)만 입력하면, AI가 자동으로 상세 정보와 블로그 리뷰를 수집 및 요약하여 개인화된 노션 맛집 지도에 저장해주는 시스템입니다. 흩어져 있는 맛집 정보를 한 곳에서 체계적으로 관리할 수 있습니다.
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프로세스:
1.
아이폰 단축어를 통해 맛집 이름, 지역, 참고 링크(유튜브, 블로그 등)를 입력합니다.
2.
네이버 지역 검색 API를 사용하여 해당 맛집의 주소, 카테고리 등 기본 정보를 가져옵니다.
3.
네이버 블로그 검색 API로 해당 맛집의 최신 리뷰 블로그 3개를 검색합니다.
4.
*파이어크롤(Firecrawl)**이라는 스크래핑 도구를 사용하여 블로그 본문 내용을 추출합니다. (일반적인 방법으로는 블로그 스크래핑이 어려움)
5.
추출된 모든 리뷰 텍스트를 ChatGPT에 전달하여 ▲맛집의 특징, ▲추천 메뉴 및 가격, ▲방문자들의 평가 등을 종합적으로 요약합니다.
6.
최종적으로 기본 정보와 AI 요약본이 노션의 맛집 데이터베이스에 저장되며, 구글 지도와 연동되어 위치를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
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기술적 팁:
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매직 밀 키트(Magic Meal Kit): Make 시나리오 내에서 자바스크립트 코드를 실행할 수 있는 커스텀 모듈입니다. 이를 활용하여 ChatGPT가 생성한 마크다운 형식의 텍스트(##, ** 등)를 노션에 입력하기 좋은 일반 텍스트로 깔끔하게 변환합니다.
7. Top 6: 개인 맞춤형 유튜브 영상 큐레이션
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핵심 요점: 자신의 관심사를 미리 정의해두면, AI가 유튜브에서 관련 영상을 자동으로 수집하고, 영상의 스크립트를 분석하여 개인적인 적합도 점수를 매겨 매일 추천해주는 지능형 콘텐츠 소비 시스템입니다. 불필요한 추천 알고리즘에서 벗어나 양질의 정보만 선별적으로 소비할 수 있습니다.
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데이터 수집 방법 (3가지)
1.
RSS 피드: 구독하는 특정 채널에 새 영상이 올라오면 자동으로 수집합니다.
2.
키워드 검색: '박태웅', '송길영' 등 특정 키워드로 매일 유튜브를 검색하여 관련 영상을 수집합니다.
3.
수동 URL 입력: 웹 서핑 중 발견한 좋은 영상을 URL만 입력하여 시스템에 추가합니다.
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프로세스:
1.
새로운 영상이 수집되면, 먼저 유튜브 ID를 기준으로 기존에 수집된 영상인지 확인하여 중복을 방지합니다.
2.
영상 길이가 4분 미만인 쇼츠(Shorts) 영상은 자동으로 필터링합니다.
3.
유튜브 스크립트(자막)를 전체 텍스트로 추출합니다.
4.
AI 평가 (2가지 방식):
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LLM 평가: 미리 정의된 나의 관심사('나는 이런 사람이다')와 영상 스크립트를 비교하여 AI가 추천 이유를 서술형으로 작성합니다.
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루브릭(Rubric) 평가: 주제 적합성, 실용성, 혁신성, 시의성 등 여러 평가 기준에 대해 AI가 1~5점 척도로 점수를 매겨 종합 점수를 산출합니다.
5.
모든 분석 결과와 점수, 스크립트 원문이 노션에 저장되고, 사용자는 매일 높은 점수를 받은 영상을 하나씩 추천받습니다.
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중요 참고사항:
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유튜브 링크는 watch?v= 형태와 youtu.be/ 형태 두 가지가 있는데, 자바스크립트(매직 밀 키트)를 사용해 어떤 형태의 링크가 들어와도 고유 ID만 추출하도록 처리합니다.
◦
영상의 길이를 나타내는 PT29M24S 같은 형식의 데이터를 파싱하여 쇼츠를 필터링하는 기술적 디테일이 포함됩니다.
8. Top 5: 채널별 성과 측정이 가능한 콘텐츠 트래킹
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핵심 요점: 홍보할 콘텐츠(예: 강의 신청 페이지)를 여러 채널(카카오톡 오픈채팅방 등)에 공유할 때, 각 채널별로 고유한 단축 URL을 자동으로 생성하여 클릭 수와 전환율을 추적하는 시스템입니다. 이를 통해 어떤 채널이 가장 효과적인지 데이터 기반으로 파악할 수 있습니다.
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프로세스:
1.
노션에 공유할 채널 목록(카톡방 이름, 인원수 등)과 홍보할 콘텐츠의 원본 URL, 홍보 문구를 입력합니다.
2.
'URL 생성하기' 버튼을 클릭하면 Make 시나리오가 실행됩니다.
3.
시나리오는 각 채널별로 타이니URL(TinyURL)과 같은 단축 URL 서비스 API를 사용하여 고유한 트래킹 링크를 대량으로 생성합니다.
4.
생성된 단축 URL과 미리 작성된 홍보 문구가 결합된 최종 공유 메시지가 노션에 정리됩니다. 사용자는 이 메시지를 복사하여 각 채널에 공유하기만 하면 됩니다.
5.
'새로고침' 버튼을 누르면, 각 단축 URL의 클릭 수를 API로 가져와 노션의 조회수 데이터와 전환율을 자동으로 업데이트합니다.
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중요 참고사항:
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단순 전환율은 모수가 작은 채널에서 왜곡될 수 있으므로(예: 6명 방에서 10번 클릭), 인원수 대비 조회수를 로그 스케일 등으로 보정하는 CPI(Cost Per Impression)와 같은 자체 지표를 만들어 성과를 더 정확하게 분석합니다.
9. Top 4: 수강생 과제 제출 관리 및 사전 자료 발송 자동화
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핵심 요점: 온라인 강의 운영 시, 강의 하루 전에 수강생에게 사전 학습 자료를 자동으로 발송하고, 수강생이 과제를 제출하면 노션 대시보드에 제출 여부를 실시간으로 체크해주는 시스템입니다.
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사전 자료 발송 자동화:
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프로세스: Make 시나리오는 매일 실행되며, 노션의 강의 일정 DB를 확인하여 다음 날이 강의일인 수업을 찾습니다.
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맞춤형 발송: 수강생 정보에 따라 국내 거주자에게는 알림톡을, 해외 거주자에게는 이메일을 자동으로 발송합니다.
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상태 업데이트: 발송이 완료되면 '발송 예정' 상태를 '발송 완료'로 변경하며, 마지막 회차 강의가 끝나면 다음 기수를 위해 모든 상태를 다시 '발송 예정'으로 자동 초기화합니다.
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과제 제출 관리 자동화:
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프로세스: 수강생은 **탈리폼(Tally Form)**을 통해 과제를 제출합니다.
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정상 처리: 제출된 정보(이름, 전화번호)가 노션의 수강생 명단과 일치하면, 해당 수강생의 과제 제출란에 자동으로 체크 표시가 됩니다.
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오류 처리: 만약 등록되지 않은 사람이 과제를 제출하면, 오류 경로로 데이터를 보내 관리자에게 별도 알림을 주어 수동으로 처리할 수 있게 합니다.
10. Top 3: 명함 관리 및 네트워킹 자동화
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핵심 요점: 명함을 사진으로 찍기만 하면, OCR 기술로 정보를 추출하여 노션 CRM에 저장하고, 상대방에게는 즉시 나의 디지털 명함을 문자로 발송하는 자동화입니다. 더 나아가, 만난 사람들에게 개인화된 안부 메일을 예약 발송하여 지속적인 관계 관리를 돕습니다.
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명함 등록 및 교환 프로세스:
1.
상대방 앞에서 받은 명함을 아이폰으로 사진 찍습니다.
2.
사진은 Make 시나리오로 전송됩니다.
3.
OCR로 명함의 이름, 직책, 회사, 연락처 등 텍스트 정보를 추출합니다.
4.
추출된 정보는 노션 CRM 데이터베이스에 새로운 인맥으로 등록됩니다.
5.
동시에 상대방의 휴대폰 번호로 "만나서 반갑습니다"라는 메시지와 함께 나의 리멤버(Remember) 명함 링크가 담긴 문자 메시지가 자동으로 발송됩니다.
6.
명함 이미지는 구글 드라이브에 저장된 후, 프록시 URL을 통해 노션 페이지에 직접 표시됩니다.
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기술적 하이라이트: 이미지 프록시 URL
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노션은 구글 드라이브 이미지를 직접 임베드할 수 없지만, 매직 밀 키트를 사용해 구글 드라이브 이미지의 '프록시 URL'을 생성하면 노션에 이미지를 표시할 수 있습니다. 이는 월 30달러에 달하는 고가의 이미지 호스팅 서비스를 대체하는 획기적인 비용 절감 방법입니다.
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후속 관리 (안부 메일 자동화):
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노션 CRM에서 특정 인물에게 보낼 메일의 개인적인 내용(예: "어제 해주신 조언 감사합니다")과 발송 여부를 체크합니다.
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'개별 전송' 버튼을 누르거나, 설정해두면 다음 날 아침 9시 30분에 미리 설정된 템플릿에 개인적인 내용이 삽입된 안부 메일이 자동으로 발송됩니다. 자동화된 느낌을 줄이기 위해 수신자만 아는 개인적인 내용을 포함시키는 것이 핵심입니다.
11. Top 2: AI 기반 회의록 자동 작성 및 공유
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핵심 요점: 회의 녹음 파일을 노션에 업로드하기만 하면, AI가 자동으로 음성을 텍스트로 변환하고, 회의 내용을 요약하며, 전문적인 포맷의 회의록을 HTML 이메일로 만들어 모든 참석자에게 발송하는 시스템입니다.
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프로세스:
1.
회의 녹음 파일(m4a, mp3 등)을 노션 데이터베이스에 업로드합니다.
2.
Make 시나리오가 새 파일 업로드를 감지하고 파일을 가져옵니다.
3.
*어셈블 AI(Assemble AI)**를 사용하여 긴 음성 파일을 텍스트로 정확하게 변환합니다. (ChatGPT의 STT는 짧은 음성에 적합)
4.
변환된 전체 스크립트를 ChatGPT(GPT-4o)에 전달하여 ▲회의 안건, ▲주요 결정 사항, ▲향후 액션 아이템 등을 요약하도록 합니다.
5.
동시에, GPT에게 이 요약 내용을 바탕으로 보기 좋은 HTML 형식의 이메일 코드를 생성하도록 요청합니다.
6.
생성된 HTML 코드를 사용하여 참석자들에게 이메일을 발송하고, 일반 텍스트 요약본은 노션 페이지에 업데이트합니다.
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중요 참고사항:
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어셈블 AI는 긴 회의(15분 이상) 녹취에 탁월한 성능을 보이며, 상당한 양의 무료 크레딧을 제공하여 비용 효율적입니다.
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사람이 직접 작성한 것처럼 보이는 전문적인 이메일 포맷을 위해, 예시 HTML 구조를 프롬프트에 포함시켜 GPT가 일관된 결과물을 생성하도록 유도합니다.
12. Top 1: 대규모 오픈 특강 운영 완전 자동화
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핵심 요점: 수백 명이 참여하는 온라인 특강의 전 과정을 자동화한, 발표자의 가장 핵심적인 시스템입니다. 신청 접수부터 리마인더, 줌 링크 생성, 사전 설문 분석까지 모든 것을 처리합니다.
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기술적 하이라이트: 시나리오 분리 아키텍처
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문제점: 특강 공지 후 짧은 시간에 수백 명이 동시에 신청하면, 긴 단일 Make 시나리오가 처리 도중 다른 요청을 받아 오류를 일으키거나 타임아웃이 발생합니다.
◦
해결책: 시나리오를 두 개로 분리합니다.
1.
시나리오 1 (수신 전용): 탈리폼에서 신청이 들어오면, 최소한의 정보만 검증하고 즉시 두 번째 시나리오로 데이터를 넘긴 후 종료됩니다. 이 시나리오는 매우 짧아 동시 접속을 감당할 수 있습니다.
2.
시나리오 2 (처리 전용): 첫 번째 시나리오로부터 데이터를 받아, 신청자 정보 DB 등록, 알림톡 및 이메일 발송 등 시간이 걸리는 모든 후속 작업을 순차적으로 처리합니다.
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주요 자동화 기능:
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줌 링크 생성: 노션에서 '줌 생성' 버튼을 클릭하면, API를 통해 줌 회의가 자동으로 생성되고 해당 링크가 노션에 저장됩니다.
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신청자 관리: 신규 신청자와 기존 신청자를 구분하여 다른 경로로 처리합니다.
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리마인더 발송: 강의 하루 전과 30분 전에 모든 신청자에게 알림톡과 이메일로 리마인더를 자동 발송합니다.
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사전 설문 AI 분석: 신청 시 제출된 '배우고 싶은 점'을 모두 취합하여 ChatGPT와 Claude가 분석합니다. 이를 통해 ▲참석자들이 가장 원하는 내용 Top 10, ▲주요 키워드 빈도 분석, ▲키워드 언급 이유 등을 리포트로 받아 강의 내용을 청중의 니즈에 맞게 조정합니다.
13. 결론 및 향후 계획
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핵심 요점: 발표자는 "현재 상황이 최선일까?"라고 끊임없이 의심하고 더 편한 방법을 찾는 태도가 자동화 시스템 구축의 원동력이라고 강조합니다. 이렇게 아낀 시간으로 여행, 휴식, 운동 등 삶의 다른 중요한 가치를 추구할 수 있다고 말합니다.
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향후 계획:
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2025년 2월경, 오늘 소개된 모든 자동화 시나리오 템플릿과 구축 가이드를 제공하는 유료 멤버십 커뮤니티를 오픈할 계획입니다.
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멤버십 내에서는 부트캠프, 피어러닝, 오프라인 모임 등 더 깊이 있는 학습 활동을 진행할 예정입니다.
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향후 무료 오픈 특강은 입문자들을 위한 범용적인 주제로 진행하고, 심층적인 내용은 멤버십 내에서 다룰 계획입니다.
