‘초간단 개인화된 메시지 전달 서비스 구축’을 목표로 이어서 작업을 진행했습니다.
이전 작업들은 여기에서 확인하시면 되구요.
먼저 숙제를 위해 아이디어에 대한 검증과 기타 조언을 들어보기로 합니다.
예전 같으면 매우 길고 정확한 설명을 위해 Prompt를 설계하고 결과를 보고 다시 Prompt를 수정했겠지만, 지금은 GPTs가 있으니.
Explore GPTs메뉴에 가서, ‘startup’으로 검색합니다.
가장 많은 사람들이 이용한 듯한 최상단의 아이를 선택하고, 간단한 질문을 던져 봤습니다.
역시나 기대했던 대로 답변의 퀄리티가 맘에 드네요. 먼저 위와 같은 SWOT 분석을 해 주고,
PESTEL 분석 결과도 자동으로. 마지막으로 비즈니스 전략과 프레임워크, Req 분석 등 다양한 답변을 주네요.
간단한 분석은 마쳤으니, 이제 실무로 들어갑니다.
작업의 순서는 다음과 같습니다.
설문 결과가 AirTable에 쌓이도록 셋팅 : Typeform으로 설문 설계 → AirTable setting → 두 개를 연결
User들에게 보낼 글을 자동으로 생성 : BrowseAi 등을 활용해서 명언등 자료를 수집 → AirTable에 모으기 → GPT를 활용해서 각 명언 별 글을 만들어 내기
‘개인화’를 위해 설문 결과와 작성한 글 연결하기 : 응답 결과를 유형별로 분류 → 작성된 글도 유형별로 분류 → 매칭되는 컨텐츠를 찾아내기
메일 전송 셋팅
1. 설문 결과가 AirTable에 쌓이도록 셋팅
지난 번에 만들어 놓은 Typeform의 설문을 불필요해 보이는 질문들은 제거해서 초간단 버젼으로 만들고, 맨 앞과 뒤에 대문을 추가했습니다.
2. Typeform과 AirTable integration
Typeform의 설문 결과가 자동으로 AirTable에 쌓이도록 두 개를 연결하는 작업입니다.
이때 선택할 수 있는 게 여러 가지가 있는데요.
1) Typeform에서 ‘Connect’ 기능을 통해 AirTabler과 연결한다.
Typeform도 매우 Global한 Tool이다보니 다양한 Integration 옵션들을 제공하는데요.
여기에서 AirTable을 찾아서 연결해 주는 방법이 하나 있고,
2) 반대 방향으로 AirTable에서 Typeform을 연결하는 것도 가능합니다. (Extention 기능을 활용)
3) 다음으로는 Zapier나 Make같은 걸 이용해서 둘 사이를 연결해 주는 방법도 있습니다.
zapier는 써본 적이 있지만, Make은 안써봤으니 이참에 Make을 써보기로 합니다.
Make에 접속하신 뒤 계정을 만들고 “Create a new scenario”로 만들기 시작합니다.
Typeform을 검색하고,
응답이 들어오면, 그걸 AirTable에 던져야 하니 아래 메뉴들 중 ‘Watch Response’를 선택했습니다.
FormID를 선택해 주고, 다음은 AirTable로
AirTable을 선택하면 다음과 같은 메뉴들이 뜨는데, Create를 선택해 줬습니다.
그러면 다음 그림처럼 Typeform의 질문들을 AirTable의 어느 필드와 연동시킬 지 하나하나 설정하는 메뉴가 뜹니다.
클릭, 클릭으로 하나하나 연결해 주고, 테스트를 마치면 이제 Typeform의 설문 결과는 Airtable에 쌓이게 됩니다.
2. User들에게 보낼 글을 자동으로 생성
먼저 Scrap할 만한 싸이트들을 찾아 놓고, BrowseAI를 사용해 봅니다.
Scrap.so 라는 것도 있는데 둘 사이 비교 자료를 보니 BrowseAI가 더 낫다는 평이 많더군요.
BrowseAI의 사용법은 이미 다른 분들이 친절하게 알려주신 게 있으니, 그 자료들을 활용해서 다음과 같이 뽑아 냈습니다.
5,000개를 쌓아두려고 했는데, 그 정도로 셋팅하면 결과가 안 나올 때가 많네요. 5000개를 시도했지만, 500개 정도는 쌓였으니, 이걸 다시 AirTable에 쌓아 둡니다.
예전에 썼던 글처럼 비슷한 작업을 통해 글을 뽑아냅니다.
이렇게 네 단계의 작업들 중 두 단계를 마무리합니다.
#9기스타트업