리뷰 알림봇, 평점 4.6 달성

사례의 주인공은 성남 판교의 7평 수제 케이크 공방 ‘버터랩’. 직원 2명, 배달앱·맵 노출에 의존하던 소규모 제조·공방이었다. 도입 전 핵심 지표는 별점 3.8, 응답 지연 72시간, 월매출 1,600만원. 리뷰 누락과 느린 대응으로 신규고객 전환율이 하락하던 상황에서 Google Alerts·RPA·웹훅을 묶은 리뷰 모니터링 알림 체계를 구축했다. 3개월 뒤 결과는 분명했다. 평균 응답 4시간 내 92% 달성, 별점 4.6으로 반등, 재주문률 18%→31%, 월매출 2,200만원으로 상승(+37%).

데이터에 따르면 1점 리뷰 한 건은 주변 잠재고객 10~12명의 탐색을 차단한다. SNS 바이럴 이후 주문 급증과 함께 포장 파손 이슈가 겹치며 1점 리뷰가 2주간 7건 연쇄로 발생했고, 맵·배달앱 랭킹이 한 단계 하락했다. 고객 문의 백로그는 최대 56건까지 쌓였고, 영업주는 새벽에야 놓친 리뷰를 발견했다. 리뷰 채널이 흩어져 한 곳에서 보지 못한 것이 근본 원인이었다. “보이지 않으면 대응하지 못한다”는 냉정한 사실이 수치로 확인되었다.

분석 결과, 가게명·브랜드 키워드에 대한 알림 부재가 치명적이었다. 대표는 ‘신호 통합’을 최우선 과제로 삼았다. Google Alerts를 RSS로 받아 RPA가 10분 주기로 확인하고, 네이버지도·카카오맵·배달앱 신규 리뷰를 스캔해 웹훅으로 Slack #review-inbox에 티켓화했다. 동시에 SLA를 “4시간 이내 1차 응답”으로 정의하고, 야간엔 간단응답 템플릿과 콜백 예약을 걸었다. 이제 리뷰가 뜨는 즉시 한 줄 알림과 링크, 별점 태그가 팀에게 도착했다.

알림 파이프라인은 단순하면서도 견고했다. Google Alerts→RPA 스크립트→웹훅→Slack 티켓으로 이어지는 단일 흐름을 만들고, 별점에 따라 자동 라벨(★1·2 ‘위기’, ★3 ‘개선’, ★4·5 ‘칭찬’)을 부여했다. 요일별 책임자를 지정해 응답 소유권을 명확히 했고, 미응답 2시간 경과 시 관리자 멘션, 6시간 경과 시 전화 콜백 예약까지 자동화했다. 결과적으로 미응답 24시간 초과 건수는 0건으로 수렴했고, 팀 내부 커뮤니케이션 비용도 35% 감소했다.

별점 구간별로 응답 스크립트를 표준화했다. ★1·2점은 ‘48시간 내 환불/재배송+원인 파악 3문항’과 파손 사진 요청, 재배송 시 냉매팩 강화 공지까지 포함했다. ★3점은 불편 원인 파악과 개선 약속, 재방문 2천원 쿠폰을 자동 발급했다. ★4·5점은 감사 메시지와 대표 제품 하이라이트, 재구매 시 유용한 보관 팁을 제공했다. 데이터에 따르면 응답의 구체성·유용성은 수정 리뷰 확률을 끌어올렸고, 실제로 1·2점의 23%가 3점 이상으로 전환되었다.

RPA가 수집한 리뷰 텍스트는 시트로 적재되어 일별 리뷰 수, 응답시간, 감성 비율, 키워드를 집계했다. 상위 키워드는 ‘포장’, ‘크림’, ‘배송지연’. 이에 따라 포장재를 더 두껍게 바꾸고, 냉매팩을 두 배로 증설, 배달 동선에서 흔들림이 큰 구간에는 완충재를 추가했다. 결과적으로 파손률은 3.2%→1.1%, 환불률은 2.8%→1.4%로 절반 가까이 낮아졌다. ‘리뷰→지표→개선→다시 리뷰’의 루프가 매주 회고에 반영되며 제품 품질이 선순환했다.

시작 최소 조건은 Gmail, Slack(또는 카카오 단톡방), Google Sheets, 웹훅 URL 하나. 단계1: Google Alerts에 상호명·브랜드 키워드 등록(RSS 출력). 단계2: 간단 RPA(윈도 작업 스케줄러+스크립트 또는 노코드)로 10분 주기 폴링. 단계3: 웹훅으로 메시지 전송, 별점 태그 자동 분류. 단계4: 별점별 응답 스크립트 3종 작성과 SLA 공지. 유지비 0~3만원/월로도 충분하며, 도자기·캔들 등 제조·공방 업종에 그대로 적용 가능하다. 단, 리뷰 유도성 보상 문구 금지와 개인정보 최소 수집 원칙은 꼭 지켜야 한다.