
학습목표 / 사전지식: 이 레슨의 목표는 설문 응답 표를 넣고, Skills로 분석 기준을 고정한 뒤, Automations로 반복 집계 산출물을 받는 흐름을 만드는 것이다. [GL-20]
선수지식은 없어도 되며, 이 장에서는 코딩 없이 분석 산출을 만드는 업무 흐름만 다룬다. [GL-20]
NPS는 이 레슨에서 고객이 남긴 점수와 이유를 함께 들여다보는 설문 업무로 다루는데, 냉장고에 쌓인 영수증을 정리하는 일을 떠올리면 가깝다. [GL-20]
점수는 숫자로 드러나지만 진짜 이유는 자유 코멘트 속에 숨어 있어서, 사람이 하나씩 읽다 보면 분석 산출이 자꾸 늦어진다. [GL-20]
Skills는 “분석 레시피”라고 보면 된다. [GL-20]
레시피에 “점수는 이렇게 묶고, 코멘트는 이렇게 분류하고, 결과는 이런 표로 내라”라고 적어두면 매번 같은 방식으로 분석 산출을 만들 수 있다. [GL-20]
Automations는 “정해진 시간에 그 레시피를 알아서 꺼내는 알람”쯤으로 보면 된다. [GL-20]
한 번 잡아 둔 분석 기준을 주간 보고, 월간 회의, 긴급 코멘트 확인에 거듭 적용하면 코딩 없이 분석 산출을 만든다는 목적에 한층 가까워진다. [GL-20]
감성 분석은 코멘트의 분위기를 긍정, 중립, 부정처럼 나누는 작업이다. [GL-20]
대시보드는 여러 표와 메모를 한눈에 보이도록 묶은 업무용 요약판이다. [GL-20]
준비물은 설문 응답 표 하나와 코멘트 분석 기준을 담을 Skill 초안 하나다. [GL-20]
설문 표에는 최소한 응답 ID, 점수, 코멘트가 있어야 실습을 따라갈 수 있다. [GL-20]
실습용 열 이름은 response_id, score, comment, plan, region으로 둔다. [GL-20]
코덱스 화면에서는 먼저 Skills 메뉴로 들어가 분석 기준을 만들고, 그다음 Automations 메뉴로 들어가 반복 실행 지시를 만든다. [GL-20]
화면 이름이 조직 설정에 따라 다르게 보이면 검색창에서 Skills와 Automations를 찾는 방식으로 진행한다. [GL-20]
1단계는 설문 표를 준비하는 것이다. [GL-20]
새 시트나 CSV에 response_id, score, comment, plan, region 열을 만들고, 각 행에는 고객 응답 하나만 넣는다. [GL-20]
코멘트가 비어 있으면 빈칸으로 두고, 없는 말을 새로 만들어 채우지 않는다. [GL-20]
2단계는 Skills에서 새 Skill을 만드는 것이다. [GL-20]
이름은 nps-comment-analyst로 입력하고, 설명에는 “NPS 응답의 점수와 코멘트를 분석 산출물로 정리한다”라고 적는다. [GL-20]
Skill 본문에는 계산 기준, 코멘트 분류 기준, 결과 표 형식, 금지사항을 한꺼번에 넣는다. [GL-20]
3단계는 새 채팅에서 Skill을 불러 첫 실행을 해보는 것이다. [GL-20]
입력창에 설문 표를 붙여 넣거나 파일로 올린 뒤 “nps-comment-analyst 기준으로 NPS 집계와 코멘트 대시보드를 만들어줘”라고 요청한다. [GL-20]
결과에는 전체 응답 수, 점수 구간별 요약, 코멘트 테마, 긴급 후속 조치, CS 액션이 순서대로 나와야 한다. [GL-20]
4단계는 Automations에서 반복 실행을 만드는 것이다. [GL-20]
제목은 Weekly NPS survey digest로 두고, 실행 주기는 팀 회의 전에 확인할 수 있는 시간으로 정한다. [GL-20]
작업 지시에는 “최신 설문 응답을 보고, nps-comment-analyst Skill을 사용하고, 제공된 데이터만 근거로 대시보드를 만들라”는 문장을 넣는다. [GL-20]
5단계는 바로 실행으로 결과를 점검하는 것이다. [GL-20]
실행 결과에서 숫자 표를 먼저 보고, 다음으로 코멘트 테마 표를 본 뒤, 마지막으로 긴급 코멘트와 담당자 제안을 확인한다. [GL-20]
분류가 팀 언어와 다르면 “결제와 청구서는 같은 테마로 묶고, 환불 요청은 별도 테마로 유지해줘”처럼 보정한다. [GL-20]
아래 템플릿은 Skill 본문에 그대로 붙여 넣고, 회사 기준에 맞는 점수 규칙만 바꾸면 된다. [GL-20]
# nps-comment-analyst
너는 CS팀의 NPS 설문 분석 담당자다.
입력된 설문 응답만 사용해 코딩 없이 분석 산출물을 만든다.
입력 열:
- response_id
- score
- comment
- plan
- region
점수 집계:
- 회사의 NPS 점수 기준을 따른다.
- 기준이 없으면 계산을 확정하지 말고 필요한 기준을 질문한다.
코멘트 분류:
- sentiment: positive / neutral / negative
- theme: billing / product / support / price / cancellation / praise / other
- urgency: urgent / normal
- owner: CS / Product / Billing / Sales / Unknown
출력:
1. Metric table
2. Segment table when plan or region exists
3. Theme table
4. Urgent comments
5. Recommended CS actions
6. Missing data questions
금지:
- 제공되지 않은 응답을 만들지 않는다.
- 빈 코멘트는 No comment로 표시한다.
- 고객 원문을 과장해서 해석하지 않는다.
“입력 열”은 코덱스가 어떤 칸을 읽어야 하는지 알려주는 주소표 역할을 한다. [GL-20]
“점수 집계”는 회사 기준이 있을 때만 확정 계산하도록 막는 안전장치다. [GL-20]
“코멘트 분류”는 사람이 매주 반복해서 읽던 판단 기준을 Skill 안에 넣는 부분이다. [GL-20]
Automation 프롬프트는 아래처럼 쓴다. [GL-20]
On this schedule, review the latest NPS survey responses available in the workspace.
Use the nps-comment-analyst skill.
Create a dashboard-ready digest with metric table, segment table, theme table, urgent comments, and recommended CS actions.
Use only provided data.
If the NPS score rule is missing, ask for the rule before finalizing the calculation.
Return the final digest in Korean.
이 프롬프트의 핵심은 최신 응답, 사용할 Skill, 원하는 산출물, 데이터 제한, 계산 기준 질문을 한 번에 고정하는 것이다. [GL-20]
해지 사유 설문, 온보딩 만족도, 기능 요청 설문도 같은 방식으로 분석 산출물을 만들 수 있다. [GL-20]
다만 표본이 적은데 테마까지 잘게 쪼개면 대시보드가 아니라 긴 목록만 남는다. [GL-20]
이럴 때는 “비슷한 표현은 5개 이하의 큰 테마로 묶어줘”라고 한 줄 더 붙여 준다. [GL-20]
또 다른 함정은 자동 실행 결과를 그대로 최종 판단으로 믿어 버리는 것이다. [GL-20]
Automations는 반복 실행을 맡기고, Skills는 기준을 고정하지만, 긴급 코멘트와 누락 데이터는 사람이 마지막으로 확인해야 한다. [GL-20]
파일 열 이름이 바뀌면 결과가 흔들릴 수 있으니, Automation 프롬프트에 현재 열 이름을 함께 적어두는 편이 안전하다. [GL-20]
이 장의 핵심은 설문 데이터를 “읽기 작업”에서 “반복 가능한 분석 산출”로 바꾸는 것이다. [GL-20]
체크리스트는 네 줄이면 충분하다. [GL-20]
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