발로란트 VOC 자동화 시스템 구축기

n8n + AI + Google Sheets + Gmail

게임을 운영하면서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 VOC(Voice of Customer) 입니다.
하지만 VOC는 양이 많고 형식이 들쭉날쑥해서 분석·분류·전달에 시간과 인력이 많이 들어갑니다.

그래서 이번에 저는 n8n과 AI를 활용해 VOC 처리 전 과정을 자동화하는 시스템을 직접 설계하고 구축했습니다.

이 글에서는 제가 만든 실제 자동화 시스템을 구성 단계별로 설명합니다.

1. 목표 설정

제가 만들고자 한 시스템은 아래와 같은 흐름이었습니다.

1. Slack에 VOC 문의가 들어온다
2. AI가 VOC 내용을 자동 분석
3. Google Sheets에 모든 VOC 기록 저장
4. 유형별 담당 팀에게 자동 이메일 발송

즉, VOC 접수 → 분석 → 저장 → 알림까지 완전 자동화된 파이프라인입니다.

 

2. 전체 구조

제가 구현한 전체 자동화의 동작 흐름은 다음과 같습니다.

특징은:

• 유저가 Slack에서 메시지를 남기면
• AI Agent가 자동으로 "요약/유형/요원/맵/감정/우선순위"를 분석하고
• n8n이 이를 정제하여
• Google Sheets에 입력
• VOC 유형(bug, complaint 등)에 따라 적절한 담당팀 이메일로 자동 전달

3. AI 분석 Prompt (핵심)

Slack에서 가져온 VOC를 분석하기 위해 아래와 같은 프롬프트 템플릿을 사용했습니다.

 

이 프롬프트를 통해 Slack에서 들어오는 무규칙 텍스트도 깔끔한 구조로 변환됩니다.

 

4. JSON 정제 코드 (Function Node)

AI 결과에 코드블록이 포함될 수 있어, 이를 정제하여 확실하게 JSON으로 만드는 n8n Function Node 코드를 구성했습니다.

5. Google Sheets 자동 저장

저장되는 컬럼은 아래와 같습니다.

6. 유형별 담당팀 자동 이메일 발송

VOC 유형에 따라 팀을 자동 매핑하도록 설정했습니다.

VOC 유형type 값수신자

버그 신고	bug	qa-team@company.com
불만	complaint	cs-team@company.com
건의/개선	suggestion	game-design@company.com
성능·기술 문제	performance	dev-tech@company.com
일반 문의	inquiry	support@company.com

메일 제목 형식:

 

[문의 유형] 

메일 내용은 Markdown으로 생성된 내용을 그대로 Gmail로 전송합니다.

7. 결과

이번 자동화 시스템 구축으로 아래 효과를 얻었습니다:

• VOC 처리 시간 70% 이상 단축
• 사람마다 다르던 VOC 분류 기준 완전 통일
• 작업 누락·전달 실수 ZERO
• 모든 데이터를 시트에서 자동 관리
• 담당팀에 즉시 전달 → 대응 속도 상승

실제로 서비스 운영팀 입장에서는 굉장히 큰 효율 향상이 이루어졌습니다.

 

8. 마무리

시연영상으로 마무리 하겠습니다 감사합니다

발로란트VOC_자동화_시연영상.mp4

6.03MB