개요

• 목표

  게임의 VOC(Voice of Customer)를 매일 자동으로 수집·분석하여

  • Notion DB에 구조화된 데이터로 정리하고
  • Slack QA 채널로 데일리 요약 리포트를 전송하는 자동화 시스템을 구축.

• 키워드

  n8n, Google Sheets, Notion API, Slack, LLM(Gemini), 데이터 파이프라인, 업무 자동화

1. 문제 정의 & 기획

※ 실제 도입 상황을 가정한 가설 기반 포트폴리오 프로젝트입니다.

[문제 (가설)]
QA팀은 매일 반복되는 버그 리포트 및 VOC 정리 작업에 많은 시간을 소모한다.

[현행 프로세스 (예상)]
1) 구글 스토어 리뷰 페이지에서 리뷰를 수동으로 확인한다.
2) Excel/Notion 등에 수동으로 복사·정리한다.
3) 버그/밸런스/광고 등 키워드로 직접 분류하여 Slack·Notion에 정리본을 공유한다.
→ 핵심 문제: 병목, 시간 낭비, 휴먼 에러

[목표]
- 매일 오전 VOC를 자동으로 정리하여 Notion과 Slack에 업로드한다.
- Notion에 태그 기반 VOC 데이터베이스를 자동으로 구축한다.
- Slack에 Notion 링크와 함께 VOC 요약 리포트를 자동 전송한다.
- QA 팀이 오전에 반복적인 정리 작업 대신, 밸런싱·버그 재현 등 핵심 업무에 바로 집중할 수 있도록 한다.

[솔루션 가설]
VOC 정리 업무에 n8n 기반 자동화를 도입하면,
QA팀의 VOC 문서 정리 작업 시간을 최소 80% 이상 절감할 수 있다.

[KPI]
- VOC 정리에 소요되는 수동 작업 시간
- VOC 분류 정확도 및 누락 이슈 감소
- QA팀의 오전 “의미 있는 업무 착수 시점” 앞당김

2. 데이터 모델 설계

Google Sheet – VOC Raw 데이터

• 역할: 데일리 파이프라인의 입력 소스
• 컬럼 스키마:
  • Timestamp (리뷰 날짜)
  • UserName
  • Rating
  • ReviewText
  • PlayTime
  • AppVersion
  • Locale
  • ReviewId
• 테스트용 더미 데이터 설계
  • 총 10개
    • 1개: 10일 전
    • 9개: 최근 7일 이내
  • 긍정/부정, 버그/결제/광고/밸런스 등 다양한 패턴을 포함

Notion VOC DB – 구조화된 VOC 저장소

• 역할: 리뷰별 세부 분석 결과를 저장하는 중앙 DB

• 컬럼 스키마:

  • IsSovled - 수동 체크박스
  • Timestamp (Date)
  • ReviewId (Text, Unique)
  • UserName (Text)
  • Rating (Number)
  • ReviewText (Long Text)
  • Sentiment (Select: 긍정 / 중립 / 부정)
  • Categories (Multi-select: 버그 / 밸런스 / 광고 / UX·UI / 최적화 / 결제 / 번역 / 기타)
  • IsBugReport (Checkbox)
  • AppVersion (Text)
  • Locale (Text)
  • PlayTime (Text)