"리뷰를 읽는 시간보다, 옮겨 적고 유형을 나누고 메일 쓰는 데 시간이 더 들었습니다. 매일 하는 일이라 더 그랬습니다."

🕑 매일 반복 — 하루 약 55분, 한 달이면 20시간에 가까운 시간이 수집·정리·공유에 소모됩니다.

🔁 다섯 단계가 전부 수작업 — 어느 한 단계라도 밀리면 그날 공유가 늦어집니다.

📋 형식 제각각 — 담당자마다 정리 방식이 달라, 데이터를 다시 쌓아 분석하기 어렵습니다.

💡 현재 STEP 1(수집)은 코드로 구현해 동작을 확인했고, STEP 2~5는 같은 수집 데이터를 이어받도록 설계한 다음 단계입니다.

스토어 주소만 넣으면 브라우저가 자동으로 접속해 평점을 읽고, 스크롤하며 리뷰를 한 건씩 수집합니다.

수집된 데이터를 축적하고, 요약·유형 분류로 분석하고, 그래프로 시각화한 뒤, 리포트를 메일로 자동 발송하는 단계로 이어집니다.

자동화의 시작은 완성이 아니라, 흐름을 눈에 보이게 만드는 것입니다.

경쟁사 앱 리뷰 모니터링 — 우리 앱과 함께 수집·비교 → 시장 반응 파악

뉴스·커뮤니티 언급 수집 — 브랜드 관련 글을 매일 모아서 정리 → 이슈 조기 감지

쇼핑몰 상품평 취합 — 여러 채널 후기를 한곳에 수집 → 상품별 반응 정리

고객센터 문의 유형 집계 — 반복 문의를 유형별로 자동 분류 → 대응 우선순위 도출

일일 지표 리포트 — 흩어진 수치를 모아 정리·발송 → 매일 아침 자동 보고

매일 해야하는 리뷰 관리 업무,
하나의 자동화 흐름으로

통신사 서비스팀 담당자가 ChatGPT X Python RPA 교육에서

직접 설계한 실전 업무자동화 사례입니다.

"리뷰를 읽는 시간보다, 옮겨 적고 유형을 나누고 메일 쓰는 데 시간이 더 들었습니다. 매일 하는 일이라 더 그랬습니다."

🕑 매일 반복 — 하루 약 55분, 한 달이면 20시간에 가까운 시간이 수집·정리·공유에 소모됩니다.

🔁 다섯 단계가 전부 수작업 — 어느 한 단계라도 밀리면 그날 공유가 늦어집니다.

📋 형식 제각각 — 담당자마다 정리 방식이 달라, 데이터를 다시 쌓아 분석하기 어렵습니다.

💡 현재 STEP 1(수집)은 코드로 구현해 동작을 확인했고, STEP 2~5는 같은 수집 데이터를 이어받도록 설계한 다음 단계입니다.

스토어 주소만 넣으면 브라우저가 자동으로 접속해 평점을 읽고, 스크롤하며 리뷰를 한 건씩 수집합니다.

수집된 데이터를 축적하고, 요약·유형 분류로 분석하고, 그래프로 시각화한 뒤, 리포트를 메일로 자동 발송하는 단계로 이어집니다.

자동화의 시작은 완성이 아니라, 흐름을 눈에 보이게 만드는 것입니다.

경쟁사 앱 리뷰 모니터링 — 우리 앱과 함께 수집·비교 → 시장 반응 파악

뉴스·커뮤니티 언급 수집 — 브랜드 관련 글을 매일 모아서 정리 → 이슈 조기 감지

쇼핑몰 상품평 취합 — 여러 채널 후기를 한곳에 수집 → 상품별 반응 정리

고객센터 문의 유형 집계 — 반복 문의를 유형별로 자동 분류 → 대응 우선순위 도출

일일 지표 리포트 — 흩어진 수치를 모아 정리·발송 → 매일 아침 자동 보고

매일 해야하는 리뷰 관리 업무,
하나의 자동화 흐름으로

통신사 서비스팀 담당자가 ChatGPT X Python RPA 교육에서

직접 설계한 실전 업무자동화 사례입니다.