Top 6 Business Automations For 2025 (Make.com)

 

1. 지능형 문서 처리 자동화

지능형 문서 처리 자동화는 계약서와 같은 문서에서 필요한 정보를 추출하여 QuickBooks, Google Sheets 등 원하는 곳에 자동으로 입력하는 것을 의미합니다. 기존에는 수작업으로 진행해야 했던 이 과정을 자동화하여 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 계약서 PDF 파일을 Google Drive 특정 폴더에 넣으면, 해당 파일이 텍스트로 변환되고 AI가 라인 항목을 추출하여 Google Sheets에 자동으로 추가합니다. 이때, PDF 파일을 업로드하는 것 외에도 Gmail로 PDF를 수신하거나, PandaDoc과 같은 문서 플랫폼에서 계약이 체결되었을 때를 트리거로 설정할 수도 있습니다. 이렇게 추출된 정보는 회계 자동화를 위해 QuickBooks에 추가하거나, 1,000개 이상의 다른 애플리케이션에 통합하여 활용할 수 있습니다. 지능형 문서 처리 자동화는 PDF 문서를 많이 사용하는 비즈니스에 혁신적인 시간 절약 효과를 가져다 줄 수 있습니다.

 

2. 라이프 사이클 자동화

라이프 사이클 자동화는 고객이 웹사이트를 방문하여 견적 양식을 작성하는 시점부터 계약, 결제에 이르기까지의 전 과정을 자동화하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 고객이 웹사이트에서 견적을 요청하면 즉시 문자 메시지와 이메일을 보내 상담을 유도하고, 맞춤화된 제안서를 자동으로 발송할 수 있습니다. 상담 후에는 통화 내용을 요약한 이메일을 자동으로 보내고, 후속 미팅 일정을 예약하며, 미팅을 확인하는 알림을 발송할 수 있습니다. 만약 고객이 약속에 나타나지 않으면, 자동으로 리마케팅 시퀀스를 시작하여 다시 참여를 유도할 수 있습니다. 이러한 자동화는 잠재 고객과의 소통을 효율적으로 관리하고, 계약 성사율을 높이며, 담당자의 업무 시간을 절약하는 데 기여합니다. 한 고객의 사례에서는 이러한 자동화 시스템을 통해 업무 시간을 16시간에서 30분으로 단축하는 효과를 보았습니다.

 

3. 계약 및 송장 자동 생성 시스템

계약 및 송장 자동 생성 시스템은 계약서와 송장 생성 과정을 자동화하여 업무 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이 시스템은 영업 통화에서 수집된 정보를 기반으로 자동으로 계약서를 생성하고 고객에게 발송합니다. 예를 들어, 영업 담당자가 고객과의 통화 후 양식을 작성하고 제출 버튼을 클릭하면, 시스템은 수집된 정보를 바탕으로 자동으로 계약서를 생성하여 고객에게 이메일로 발송합니다. 계약서에는 고객 이름, 서비스 내용, 가격 등 다양한 변수가 자동으로 입력됩니다. 이처럼 자동화된 시스템은 수동으로 계약서를 작성하는 데 소요되는 시간을 절약하고, 팀의 업무 부담을 줄여줍니다.

 

4. AI 에이전트

AI 에이전트는 SMS 챗봇을 통해 고객, 직원 등 다양한 사용자와 소통하며, AI 매니저가 작업을 AI 직원 또는 다른 AI 에이전트에게 위임하는 시스템입니다. 예를 들어, 고객이 SMS를 통해 문의를 하면 AI 매니저는 문의 내용을 분석하여 적절한 부서(예: 청구, 채용)로 전달하고, 해당 부서의 AI 에이전트는 필요한 도구를 사용하여 작업을 완료한 후 고객에게 결과를 알립니다. 또 다른 예시로, AI 에이전트는 이메일을 확인하고 영수증을 추출하여 라인 항목을 Google Sheets에 자동으로 입력하는 작업을 수행할 수 있습니다. 이처럼 AI 에이전트는 다양한 작업을 자동화하여 업무 효율성을 높이고, 인적 자원을 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

 

5. RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템

RAG 시스템은 회사 기록(텍스트 메시지, 이메일, 계약서, 송장, 웹사이트 페이지 등)으로 학습된 데이터베이스를 활용하여 고객 문의에 대한 답변을 제공하는 시스템입니다. Pinecone과 같은 데이터베이스를 사용하여 구축되며, 고객이 텍스트 메시지를 보내면 시스템은 데이터베이스를 검색하여 관련 정보를 찾고 답변을 생성합니다. 예를 들어, 고객이 “이 회사는 무엇인가요?”라고 문의하면 시스템은 회사 정보로 학습된 데이터베이스를 기반으로 “DJ 서비스 회사입니다. 무엇을 도와드릴까요?”와 같은 답변을 제공합니다. 또 다른 예로, 고객이 “결혼식에 가장 좋은 달은 언제인가요?”라고 문의하면 시스템은 “5월에서 6월 사이의 늦은 봄, 9월에서 10월 사이의 초가을이 좋습니다.”와 같은 답변을 제공할 수 있습니다. RAG 시스템은 고객 문의에 대한 빠르고 정확한 답변을 제공하여 고객 만족도를 높이고, 상담원의 업무 부담을 줄이는 데 기여합니다.

 

6. 웹 스크래핑

웹 스크래핑은 웹사이트에서 정보를 자동으로 추출하는 기술입니다. 예를 들어, 웹사이트가 없는 조경 회사를 찾아 웹사이트 디자인 서비스를 판매하려는 경우, Google 지도를 웹 스크래핑하여 해당 정보를 자동으로 수집할 수 있습니다. 과거에는 Google 지도에서 정보를 수동으로 확인하고 Google Sheets에 기록하는 번거로운 작업을 수행해야 했지만, 웹 스크래핑을 통해 이 과정을 자동화할 수 있습니다. 추출된 데이터는 CRM(예: Go High Level)으로 전송되어 잠재 고객에게 맞춤화된 웹사이트 제안을 보낼 수 있습니다. 여기서 “맞춤화”란, 웹사이트에 회사 이름을 자동으로 삽입하는 것과 같이 간단한 수준의 맞춤화를 의미합니다. 웹 스크래핑은 새로운 리드를 찾는 것 외에도 데이터 보강에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 웹사이트 문의 양식을 작성하면 해당 고객의 이름, 이메일 주소, 전화번호를 Apollo와 같은 데이터베이스에서 검색하여 직책, 회사, LinkedIn 프로필 등의 추가 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 LinkedIn 프로필을 웹 스크래핑하여 과거 경력, 태그라인, 자기소개 등의 정보를 추가적으로 얻을 수 있습니다. 이렇게 수집된 정보는 맞춤화된 영업 스크립트와 아웃리치 캠페인을 제작하여 고객과의 관계를 개선하고 판매 성공률을 높이는 데 활용될 수 있습니다.