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Make를 활용한 추천 콘텐츠 자동 발송 시스템 만들기 – GPT 기반 마케팅 자동화 실전 구축

이전 글에서 우리는 사용자 행동 데이터를 기반으로
ChatGPT가 관심사와 소비 성향을 예측하는 방법을 다뤘습니다.

이번 글에서는 그 결과를 바탕으로
👉 추천 콘텐츠를 자동 생성하고,
👉 이메일, Slack, Notion 등 다양한 채널로 자동 발송하는
**실전형 ‘추천 시스템 자동화 워크플로우’**를 구축해보겠습니다.


✅ 우리가 만들 구조: 추천 콘텐츠 자동 발송 루프

1. 사용자 행동 데이터 수집 (GA4, CRM 등)
↓  
2. GPT로 관심사/성향 분석
↓  
3. 관련 콘텐츠 추천 생성
↓  
4. Make로 이메일 or Slack 자동 발송
↓  
5. Notion에 기록 or 결과 저장

✅ 활용 도구 요약

도구 역할

GA4 / CRM 행동 데이터 제공
ChatGPT (API) 관심사 추론 + 추천 콘텐츠 생성
Make (Integromat) 전체 워크플로우 시각적 자동화
MailerLite / Gmail / Slack 콘텐츠 자동 발송
Notion / Google Sheets 기록, 로그 저장

✅ Step 1. 관심사 분석 결과 → 추천 콘텐츠 자동 생성

📦 GPT 프롬프트 예시

너는 개인화 콘텐츠 기획자야.  
아래 사용자 성향을 기반으로,  
- 맞춤 콘텐츠 제목 1개  
- 설명 요약  
- CTA 문구  
를 생성해줘. 콘텐츠는 블로그 포스트 또는 쇼핑 상품 중 추천할 만한 것으로 구성해줘.

[관심 키워드: 비건 화장품, 저자극 클렌징 / 성향: 성분 중심, 품질 중시형]

📋 출력 예시:

  • 제목: “성분까지 투명한, 민감한 피부를 위한 비건 클렌저 5선”
  • 요약: 민감성 피부 고객들이 실제로 많이 구매한 저자극 클렌저를 소개합니다.
  • CTA: “지금 피부가 편안해지는 제품 만나보세요 →”

✅ Step 2. Make로 자동 발송 설정

🔁 자동화 흐름 구성 (Make 시나리오 예시)

  1. Trigger: 매주 수요일 오전 10시
  2. Google Sheet → ChatGPT API 호출: 관심사 기반 콘텐츠 생성
  3. MailerLite or Gmail: 생성된 콘텐츠 → 사용자 이메일 발송
  4. Slack: 팀에게 발송 내역 자동 공유
  5. Notion: 발송 콘텐츠 기록, CTR 필드 포함

✅ Step 3. 이메일 콘텐츠 구성 예시

📩 제목: [민감한 피부가 좋아하는 저자극 클렌저 추천]

내용:
"성분을 먼저 보시는 분들을 위한 선택!"
실제 민감성 고객들의 데이터를 기반으로 선별한 클렌징 제품을 소개합니다.

👉 [추천 제품 보러가기]


✅ 실무 활용 팁

상황 활용 방식

신규 유입 고객 최근 행동 기반 첫 추천 콘텐츠 발송
장바구니 이탈 고객 유사한 인기 제품 콘텐츠 자동 발송
블로그 구독자 관심 카테고리별 최신 글 자동 추천
유료회원 개인 성향 맞춤 업셀링 콘텐츠 자동화

✅ 자동화 운영을 위한 관리 전략

구성요소 팁

GPT 프롬프트 버전 관리 톤/스타일 테스트 후 A/B 버전 구성
클릭률 기록 UTM 붙여서 GA4 추적 or Make + Sheet 저장
Slack 내 공유 매주 팀에게 추천 콘텐츠 성과 공유

✅ 마무리하며

GPT가 사용자 관심사를 이해하고,
Make가 자동으로 콘텐츠를 발송한다면
우리는 더 많은 고객에게, 더 적절한 콘텐츠를, 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

다음 편에서는 이 시스템을 통해 발송된 추천 콘텐츠들의
성과를 측정하고, 전환율과 반응률을 분석하는 루틴 설계를 소개하겠습니다.


✅ 다음 편 예고

👉 5편. 추천 결과의 성과 측정 – 전환율과 CTR 분석 자동화하기


 

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※ 이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
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