수강생 사례 #VoC분석자동화 #업무자동화 #AI자동화 #교육결과사례

수백 건의 고객의 소리(VoC),
유형·감정까지 AI가 자동 분류
주 2시간 업무가 30분으로

pandas로 VoC 데이터를 정제하고 AI가 유형·관련기능·감정·요약을 자동 라벨링합니다.
통신 서비스 기업의 서비스 기획 담당자가 ChatGPT X Python RPA 교육에서 직접 만든 실전 업무자동화 사례입니다.

72시간
연간 절감
업무 시간
75%
업무 시간
단축률
4종
AI 자동 분류
(유형·기능·감정·요약)
1클릭
실행 한 번으로
전체 분석
01 — 배경 · Problem

매주 쌓이는 수백 건의 VoC,
한 건씩 읽고
손으로 분류하고 있었습니다.

바이브코딩스쿨 수강 전, 수백 건의 VoC를 일일이 손으로 분류하던 비전공자 직장인의 모습

고객의 소리(VoC)는 서비스 개선의 출발점입니다. 하지만 그 안에서 무엇을 먼저 개선할지를 찾으려면, 먼저 수백 건을 유형별로 나눠야 합니다.

담당자는 매주 VoC 리스트를 내려받아 전화 상담 유형만 골라내고, 원문을 하나씩 읽으며 유형·관련 기능·고객 감정을 직접 라벨링했습니다. 그런 다음 세부유형과 OS 기준으로 통계를 집계했습니다.

"예전엔 VoC를 한 건씩 다 읽고, 유형이랑 감정을 손으로 달았어요. 매주 두 시간씩 걸리던 일이었죠."

단계 작업 내용 소요 시간
STEP 1 VoC 리스트 다운로드 및 엑셀 열기 약 10분
STEP 2 세부유형 클렌징 · 전화 상담만 필터링 약 20분
STEP 3 VoC 원문을 한 건씩 읽고 유형 분류 약 40분
STEP 4 관련 기능 · 고객 감정 수동 라벨링 약 30분
STEP 5 세부유형 · OS 기준 VoC 인입 통계 집계 약 20분

🕑 매주 수백 건을 눈으로 읽고 분류 — 주 2시간, 연 96시간 소요

😵 사람마다 판단 기준이 달라 — 라벨의 일관성 확보가 어려움

📉 분류에 시간을 다 써서 — 정작 '과제화 판단'에 쓸 시간 부족

02 — 솔루션 · Solution

읽고 → 판단하고 → 정리하는 과정을
AI 분석 코드 하나로
자동화했습니다.

AI가 자동 분류·요약한 VoC 분석 결과 대시보드 화면, 바이브코딩스쿨 실무 자동화 성과

엑셀에서 전화 상담 VoC만 자동으로 걸러낸 뒤, 원문을 AI에 전달해 유형·관련 기능·고객 감정을 라벨링하고 긴 내용은 핵심만 요약합니다. 결과는 새 컬럼으로 붙어 엑셀에 자동 저장됩니다.

사용 도구

📍 pandas 📍 OpenAI API 📍 openpyxl 📍 json · re
INPUT
VoC 리스트 엑셀
상담 원문이 담긴 '질문' 컬럼
↓
1
STEP 1 · 데이터 정제
엑셀 읽고 전화 상담만 자동 필터링
pandas로 VoC 리스트를 불러와 상담유형이 '전화'인 행만 골라냅니다.
결과값: 분석 대상 VoC만 남긴 데이터
↓
2
STEP 2 · AI 라벨링
유형·관련기능·감정 자동 분류 + 요약
VoC 원문을 AI에 전달해 유형(제안·오류·문의·불만·칭찬), 관련 기능, 고객 감정을 판단하고 긴 글은 핵심만 요약합니다.
결과값: 유형·기능·감정·요약 4종 라벨
↓
3
STEP 3 · 완료
분석 결과를 엑셀로 자동 저장
AI가 붙인 라벨을 새 컬럼으로 정리해 결과 엑셀 파일을 자동 생성합니다.
출력형태: 분석 컬럼이 추가된 엑셀 파일
↓
OUTPUT
유형·감정까지 붙은 분석 엑셀
voc분석결과.xlsx

각 단계 핵심 설명

STEP 01 — 데이터 정제 · 전화 상담만 자동 추출

엑셀 전체를 불러와 상담유형이 '전화'인 행만 자동으로 걸러냅니다.

✓ 눈으로 필터를 걸던 클렌징 작업이 사라졌습니다.
STEP 02 — AI 라벨링 · 4종 항목 자동 분류

원문을 AI가 읽고 유형·관련 기능·고객 감정을 판단하며, 긴 VoC는 핵심만 요약합니다. 정해진 항목 안에서만 값을 매겨 라벨이 일관됩니다.

✓ 한 건씩 읽고 판단하던 분류·요약이 자동으로 처리됩니다.
STEP 03 — 저장 · 분석 결과 엑셀 자동 생성

AI가 붙인 라벨을 원본 데이터에 새 컬럼으로 정리해 결과 파일을 자동으로 만듭니다.

✓ 결과 정리와 저장까지 한 번에 끝납니다.
03 — 결과 · Result

주 2시간이 30분으로,
연 96시간이
연 24시간으로 줄었습니다.

AI 업무자동화로 VoC 유형과 감정을 자동 분류하게 된 직장인, 바이브코딩 교육 ROI 실증 사례

Before · 수작업

• VoC를 한 건씩 직접 읽고 분류

• 사람마다 다른 판단 기준

• 통계까지 수기로 집계

주간 소요 시간
2시간
= 연 96시간
 →
After · 자동화

• 코드 실행 한 번으로 일괄 처리

• AI가 일관된 기준으로 라벨링

• 결과 엑셀 자동 생성

주간 소요 시간
30분
= 연 24시간

📌 실제 화면 예시 — 왼쪽 5개 컬럼은 원래 수집하던 VoC 데이터, 오른쪽 4개 컬럼은 AI가 자동으로 붙인 분석 결과입니다. (좌우로 스크롤)

📊 voc분석결과_20260811.xlsx · 자동 생성됨
📋 원본 VoC 📊 VoC 분석결과 ◀ 현재 시트
총 248건 분석 완료 🔴 부정 132건 🟢 긍정 71건 ⚪ 중립 45건
📋 VoC 원본 데이터 · 기존 수집 🤖 API 자동 분석 결과 · 신규 생성
등록일 유입경로 문의 유형 질문 (VoC 원문) 디바이스 카테고리 유형 고객 감정 요약
2026-08-10 앱 고객센터 서비스 이용 통화녹음 저장한 파일이 갑자기 사라졌어요. 중요한 통화였는데 복구 안 되나요? Android 통화녹음 불만 🔴 부정 저장한 통화녹음 파일 소실 및 복구 문의 불만
2026-08-09 홈페이지 기술 지원 통화요약 켜면 화면이 계속 멈춰요. 껐다 켜도 똑같습니다. iOS 통화요약 오류 발생 🔴 부정 통화요약 실행 중 화면 멈춤 오류 반복
2026-08-09 앱 리뷰 서비스 이용 통화 끝나면 내용 자동으로 정리해줘서 너무 편해요. 잘 쓰고 있습니다! Android 통화요약 칭찬 🟢 긍정 통화 내용 자동 정리 편의성에 대한 칭찬
2026-08-08 챗봇 이용 문의 스마트워치로 전화 받으려면 어떻게 연결하나요? Watch 스마트워치 정보 문의 ⚪ 중립 스마트워치 통화 연결 방법 문의
2026-08-07 앱 고객센터 통화 품질 통화 중에 소리가 자꾸 끊겨요. 상대방도 안 들린대요. Android 전화 기본 불만 🔴 부정 통화 중 음성 끊김 등 통화 품질 불만
2026-08-06 홈페이지 개선 제안 통화녹음 파일이 클라우드에 자동 백업되면 좋겠어요. iOS 통화녹음 제안 🟢 긍정 통화녹음 자동 클라우드 백업 기능 제안
⋯ 전체 248건 자동 분석 완료 — 코드 실행 한 번으로 카테고리·유형·감정·요약 4개 컬럼 생성됨
기

"코드 한 번 돌리면 유형, 관련 기능, 고객 감정까지 자동으로 붙고 요약까지 나와요. 이제는 분류가 아니라 '어떤 VoC를 과제화할지' 고민하는 데 시간을 씁니다."

서비스 기획 담당자 / ChatGPT X Python RPA 교육 수료
04 — 인사이트 · Insight

자동화가 없앤 건 시간이 아니라,
'판단할 여유가 없던 상황'이었습니다.

VoC 분석에서 정말 중요한 일은 분류가 아니라, 그 결과를 보고 어떤 문제를 먼저 개선할지 판단하는 것입니다. 그런데 분류에 매주 두 시간을 쏟다 보면 정작 판단할 시간이 남지 않았습니다.

AI에게 유형·감정 라벨링을 맡기자, 담당자는 결과를 놓고 "무엇을 과제화할지" 고민하는 데 집중할 수 있게 됐습니다. 반복 판단은 코드가, 진짜 의사결정은 사람이 맡는 구조로 바뀐 것입니다.

핵심은 '분류'가 아니라,
무엇을 개선할지 판단하는 일이었습니다.

반복은 코드에게, 판단은 사람에게. 이것이 업무자동화의 방향입니다.

05 — 확장 · Expansion

'텍스트를 읽고 분류하는 일'이라면,
어디에나 적용할 수 있습니다.

이번 사례의 핵심 구조는 "대량의 텍스트를 읽어 유형·감정으로 자동 분류하고 요약하는 것"입니다. 이 구조는 VoC뿐 아니라 사람이 눈으로 읽고 나누던 여러 업무에 그대로 적용됩니다.

🔗 같은 방식으로 자동화 가능한 업무들

상품 리뷰 감정 분석 — 쇼핑몰 리뷰를 긍정·부정으로 자동 분류 → 개선 우선순위 도출

설문 주관식 응답 분류 — 자유 응답을 주제별로 라벨링 → 집계 시간 단축

이메일 문의 자동 분류 — 인입 문의를 유형별로 나누고 요약 → 담당 배정 자동화

콜센터 상담 로그 분석 — 대량 상담 텍스트에서 이슈 유형 자동 집계

긴 문서·회의록 요약 — 핵심만 자동 요약 → 공유 문서 작성 시간 절감

주 2시간, 연 96시간이 걸리던 VoC 분류가
이제 코드 실행 한 번, 연 24시간으로

통신 서비스 기업의 서비스 기획 담당자가 ChatGPT X Python RPA 교육에서 직접 만든 실전 업무자동화 사례입니다.