Make.com + GPT – AI로 이메일 응답 자동화

이번 편은 고객 이메일 응대 자동화를 위해 Make.com + GPT로 AI 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 

이메일은 여전히 가장 많이 사용하는 비즈니스 커뮤니케이션 수단이나 많은 사람들에게 이메일 응답은 귀찮고 반복적인 업무 중 하나다. 특히 반복적인 문의 유형, 단순 정보 요청, 회신 확인 등은 사람이 매번 직접 타이핑하지 않아도 충분히 자동화할 수 있다.

최근에는 OpenAI의 GPT API와 자동화 플랫폼을 활용해 이메일에 자동으로 응답을 작성하고 발송하는 개인 비서 시스템을 만드는 시도가 많아지고 있다.

Make.com + GPT AI로 이메일 응답 자동화

특히 Make.com은 기존의 Zapier와 유사하지만 보다 시각적이고 자유도가 높은 워크플로우 구성이 가능한 플랫폼으로, GPT와 함께 사용하면 매우 유연하고 강력한 자동화 루틴을 만들 수 있다.

이번 실험에서는 Gmail로 들어온 이메일 중 특정 조건을 만족하는 메시지를 자동 감지해 GPT가 요약 및 답변을 작성하고, 자동으로 회신까지 처리하는 워크플로우를 Make.com에서 직접 구축해 실험해 보았다.

Make.com + GPT 실험 목표 및 자동화 구성 개요

실험의 목적은 간단하다. 사람이 직접 응답하지 않아도, GPT가 이메일 내용을 이해하고 그에 맞는 회신 문장을 작성한 후, 자동으로 해당 이메일에 응답하는 루틴을 Make.com으로 구성하는 것이다.

구체적인 자동화 시나리오는 다음과 같았다.

1. Gmail로 특정 키워드가 포함된 메일이 수신되면 자동 트리거 실행
2. 메일 제목과 본문을 GPT에 전달해 요약 및 회신 초안 생성
3. 작성된 응답 내용을 Gmail을 통해 자동 회신
4. 모든 응답 내역은 Google Sheets에 로그로 저장
5. Slack으로 자동 회신 여부 알림 전송 (검토용)

이 루틴은 고객 문의에 대한 1차 자동 응답 처리나 간단한 정보 요청에 대한 빠른 회신 자동화를 위한 구조로 설계되었다.

실사용 흐름 – Make.com을 활용한 이메일 자동 응답 구축 과정

1단계: Make.com 시나리오 생성 및 Gmail 트리거 연결

먼저 Make.com 대시보드에서 새 시나리오를 생성했다.
첫 번째 모듈은 Gmail을 선택하고, 트리거 이벤트로 “New Email Matching Search”를 설정했다.
여기서 검색 조건으로는 "in:inbox AND subject:문의"와 같이 제목에 '문의'라는 단어가 포함된 메일만 자동 감지하도록 설정했다.

OAuth 인증을 통해 Gmail 계정을 Make에 연동하면 해당 조건을 만족하는 메일 수신 시 자동으로 이 시나리오가 실행된다.

2단계: 이메일 본문을 GPT에 전달하고 응답 초안 생성

두 번째 단계는 OpenAI GPT API 호출이다.
Make.com의 HTTP 모듈을 사용해 OpenAI의 chat completion API를 호출하고, 이메일의 본문과 제목을 입력값으로 전달했다.

프롬프트 예시는 “다음은 사용자가 보낸 이메일입니다. 이메일의 주요 내용을 요약하고, 친절하고 명확한 답변을 3~4문장으로 작성해 주세요. 답변은 한국어로 작성하고, 포멀하지만 부담스럽지 않은 말투를 사용해 주세요.”라고 했다.

GPT는 이 요청에 따라 이메일 내용을 요약하고, 이에 맞는 자연스러운 회신 문장을 출력했다.
예를 들어 배송 문의나 제품 설명 요청 메일에 대해서는 상품 설명, 처리 시간 안내, 다음 단계 안내 등을 포함한 실제 업무에 바로 사용할 수 있는 수준의 텍스트가 생성되었다.

3단계: GPT가 작성한 응답 내용을 이메일로 자동 회신

GPT가 생성한 응답 초안은 Make.com의 Gmail 모듈로 전달되며, 기존 메일에 대한 회신(Reply) 형식으로 발송되도록 설정했다.
보낸 사람, 수신자, 제목, 본문을 모두 자동으로 매핑해 사람의 개입 없이도 정중하고 간결한 응답 메일이 자동으로 전송된다.

이메일 본문에는 GPT가 작성한 문장 외에도 마지막에 다음과 같은 후속 문구를 삽입했다.

“혹시 더 궁금하신 점 있으시면 언제든지 회신해 주세요. 감사합니다.” 이 문장은 신뢰감을 줄 수 있도록 일관되게 삽입되었으며, 자동 회신임을 느끼지 못할 정도의 자연스러운 흐름을 만들 수 있었다.

4단계: 응답 내역을 Google Sheets에 저장

회신이 완료된 후, 해당 이메일의 요약 내용과 GPT의 응답 내용, 수신자 이메일 주소, 날짜 등을 Google Sheets에 자동으로 기록하도록 설정했다.
이 단계는 전체 자동화의 기록을 남기기 위한 것으로, 나중에 고객별 응대 이력을 정리하거나 대응 품질을 분석하는 데 활용 가능하다. Make.com에서는 Google Sheets API 모듈을 사용해 새 행을 추가하는 방식으로 쉽게 설정할 수 있었다.

5단계: Slack으로 자동 응답 완료 알림 전송

자동 회신이 완료되면, Slack으로 요약된 메시지를 발송하도록 구성해 운영자가 언제 어떤 메일에 자동 응답이 되었는지를 실시간으로 파악할 수 있게 했다. Slack 메시지에는 이메일 제목, GPT 요약, 회신 상태, 회신 시간 정보가 포함되며, 내용이 이상한 경우에는 추가로 확인할 수 있도록 링크도 함께 전달되었다.

이 단계는 자동화가 잘 작동하고 있는지 운영자가 점검하고 통제할 수 있는 최소한의 모니터링 기능으로 매우 유용했다.

Make.com + GPT 자동 응답 루틴의 실무적 장점

첫째, GPT의 언어 생성 능력을 활용해 사람처럼 자연스럽고 적절한 응답 문장을 빠르게 만들 수 있다는 점이 큰 장점이다.
특히 문의 유형이 단순하고 반복적인 경우, 응답 품질이 일정하게 유지되며 빠른 대응이 가능하다.

둘째, Make.com은 Zapier보다 더 복잡한 시나리오를 시각적으로 설계할 수 있어 조건 분기, 데이터 흐름 제어, 외부 서비스와의 다중 연동까지 자유도가 높다. 비개발자도 몇 번의 설정만으로 실제 업무에 쓸 수 있는 고급 자동화를 구현할 수 있다.

셋째, 응답 기록과 알림까지 포함한 통합 시스템을 구축할 수 있어 자동화이면서도 관리 가능한 운영 구조를 만들 수 있다는 점도 실무적으로 큰 장점이다.

Make.com + GPT 실사용 중 느낀 한계와 주의할 점

GPT의 응답이 항상 정확하거나 상황에 맞는 것은 아니다.
프롬프트에 따라 같은 메일에도 다른 스타일의 답변이 생성될 수 있기 때문에, 중요한 고객 응대에는 사람이 사후 검토하는 루틴이 병행되어야 한다.

또한 Make.com의 유연성은 장점이지만, 초보자 입장에서는 초기 설정 과정이 다소 복잡하게 느껴질 수 있다.
OAuth 인증, 변수 매핑, API 설정 등의 부분은 약간의 학습이 필요하다.

무작정 자동 회신만 돌릴 경우 잘못된 응답이 고객 불만으로 이어질 수 있기 때문에 적절한 필터링 조건(예: 특정 키워드 포함 시에만 실행)과 Slack 알림을 통해 운영자의 통제를 일부 유지하는 것이 중요하다.

결론

Make.com과 GPT를 결합한 이메일 자동 응답 시스템은 소규모 팀, 1인 브랜드, 프리랜서, 고객 서비스 담당자 모두에게 유용한 자동화 도구가 될 수 있다. 사람의 개입 없이도 일정 수준 이상의 품질을 유지하는 응답을 제공하며, 시간과 리소스를 절약하면서도 업무 흐름을 매끄럽게 유지할 수 있는 방법이었다.

특히 반복적인 고객 응대나 정보 제공용 메일이 많은 업무 환경이라면 이 자동화 구조를 한 번 설정해 두는 것만으로도 매일 수십 분의 시간을 절약하고, 고객 대응 속도와 일관성을 동시에 개선할 수 있다.

Make.com + GPT 자동화 실무 활용 팁 요약

Make.com을 활용하면 GPT와 Gmail을 연동해 자동으로 이메일을 분석하고, 응답 문장을 작성하고, 회신까지 완료하는 워크플로우를 구현할 수 있다. 특히 반복 문의가 많은 상황에서는 빠른 대응과 일정한 품질의 응답을 유지할 수 있어 작업 효율성과 고객 만족도를 동시에 높이는 데 효과적이다.

Slack 알림, Google Sheets 기록 저장 등의 기능을 병행하면 자동화 되었지만 통제할 수 있는 환경을 만들 수 있으며, 이런 시스템은 팀 단위 업무, 외주 프로젝트 대응, 고객센터 업무 등에 실제로 바로 적용할 수 있다.