배경 및 목적
각 증권사에서는 새로운 고객을 유치하거나, 새로 출시한 금융상품에 관심을 불러일으키기 위해 이벤트/프로모션을 상시적으로 진행하고 있습니다. 특히 이벤트로 유입되는 고객을 락인하기 위해 기존보다 거래조건을 좋게 하거나, 경쟁력이 높은 상품을 제시하거나, 리워드 혜택을 주게 되므로 고객 입장에서는 증권사 이벤트 정보는 유익한 정보가 될 수 있습니다. 이에 따라 증권사 이벤트 소식을 매주 모아 제공하는 뉴스레터를 발행한다면 수요가 있을 것이고, 마케팅의 유용한 수단이 될 것으로 기대했습니다.
참고 자료
- ChatGPT와 구글시트로 자동화 뉴스레터 만들기
- AI로 해외뉴스레터 10배 빨리 읽는 방법 (Make자동화)
활용 툴
- make
- 구글 스프레드시트
실행 과정
실행과정을 크게 3가지 단계로 나누어 진행 하고, 매주 단계별 사례를 발표할 계획을 세웠습니다.
1. 뉴스레터의 원천소스인 증권사 이벤트 정보를 수집해 올 수 있는 파이프라인 만들기
2. 수집된 정보를 뉴스레터 컨텐츠로 변환하여 발송하는 전체 프로세스 Setting하기
3. 다양한 매체 형태에 적합하게 정기적으로 뉴스레터 자동 발송하기
우선, 이런저런 시도에도 불구하고 1단계는 성공하지 못했습니다.
금융회사들은 IT보안이 철저한 편입니다. 증권사들은 기본적으로 내부망/외부망이 분리가 되어 있고, 이벤트페이지도 암호화되어 있을 뿐만 아니라 URL도 제공되지 않는 경우가 많았습니다. 이 때문에 각종 크롤링 툴을 사용해도 이벤트 정보를 끌어오는 데 실패하였고, 간접적인 방법으로 (네이버뉴스기사 수집기를 활용해서) 증권사가 이벤트 홍보용으로 배포한 뉴스를 활용하는 방법도 시도해 봤으나, 기사에는 이벤트 혜택만 나와 있고 가입 조건 등이 누락된 경우가 많아서 이 방법도 적당하지 않았습니다. 결국 1단계는 각 증권사 이벤트페이지를 방문해서, 이벤트가 설명되어 있는 이미지를 한 땀 한 땀 다운받는 수동화 작업으로 귀결되었습니다. (1단계는 사례발표 불가 T.T)
Study를 통해 배울 점이 많은 핵심단계는 사실 2단계인데, 1단계가 수동화로 진행되다 보니, 2단계 자동화 Setting을 위해서는 전처리 작업이 필요했습니다.
이미지로 다운받은 이벤트 정보에서 텍스트를 추출하고, 이 내용을 뉴스레터 컨텐츠로 재구성한 다음 구글 스프레드시트로 옮기는 전처리 작업을 우선 수행했습니다.
이미지에서 텍스트 추출하라는 프롬프트를 GPT, 클로드, 코파일럿 각각 동일하게 던져 보았는데 클로드는 OCR을 활용하여 텍스트를 추출해 주는 파이썬코드로 답변을 대신했고, GPT와 코파일럿은 이미지 내용에서 텍스트를 바로 추출해 보여 주었습니다. 수작업으로 이벤트페이지를 찾아내 이미지를 다운받아야 하는 작업 한계를 생각하면, 둘 중 코파일럿이 접근성 측면에서 텍스트 전환용 AI툴로서 더 편리했습니다.
추출한 텍스트를 뉴스레터 컨테츠로 만들기 위해서 증권사명, 이벤트명, 제공혜택, 자격조건, 이벤트에 적합한 추천고객 등으로 분류해서 재구성합니다.
이렇게 정리된 내용을 CSV형식으로 구글 스프레드시트에 옮깁니다.
여기까지 전처리 작업 진행 후, Make로 뉴스레터 자동 메일 발송하는 프로세스를 Setting합니다.
프로세스는 구글시트에 새로운 뉴스레터 컨텐츠가 생성되는걸 트리거로 해서, 별도 구글시트에 정리된 이메일 리스트에 새로 생성된 뉴스레터 내용을 결합하여, 이메일 계정별로 반복해서 자동 발송하는 Setting입니다.
구글시트의 새로운 뉴스레터 컨텐츠를 가져오고,
다른 시트에 있는 메일리스트를 불러와서,
메일계정을 기준으로 반복 수행하도록 하여,
증권사 이벤트 뉴스레터를 메일 발송되게 Setting합니다.
결과 및 인사이트
자동화 Setting이 제대로 작동하는지 Test해봅니다.
테스트용 메일에 해당 내용이 발송된 것을 확인했습니다.
2단계 Setting이 작동한다는 것까지 확인했으니 차주에는 3단계 작업으로 다양한 매체 형태에 적합한 뉴스레터 자동 발송을 고민해 볼 예정입니다.
테스트 메일 내용에서 볼 수 있듯이 한 덩어리로 뭉쳐져 있는 뉴스레터를 가독성 있게 재편집하고, 인스타나 블로그 등에도 게시될 수 있게 변환하는 방법을 시도할 생각입니다.
사실 2단계에서도 가독성을 높이기 위해 API를 활용하는 방법을 시도해 보았습니다. 그런데 GPT에서 프롬프트로 이미지에서 텍스트를 추출해 달라고 던지면 잘 해주던 것이, Make에서 Open API를 거쳐 추출 받은 텍스트를 구글시트에 자동 업로드 하도록 Setting하니 제대로 작동하지 않았습니다(이건 GPT와 Open API가 제공하는 기능 차이인 듯합니다). 3단계 작업에서는 Open API 대신 코파일럿 API를 Make에 Setting해 보거나, 마 크다운을 활용하는 시도도 해볼까 합니다.