n8n으로 만든 리드 스코어링 AI 에이전트, 사람 승인 단계를 끼워넣다
영업 아웃바운드 자동화를 위해 n8n으로 를 구축한 사례다. 흐름은 이렇다: 먼저 에서 잠재 고객을 찾아 필터링하고, Claude가 그 리드를 분석해 적합도를 점수로 매기고 초안 메시지를 작성한다. 이후 Slack으로 담당자에게 전달해 검토·승인을 받고, 승인되면 발송과 기록까지 자동으로 이어진다.
목표는 영업 아웃리치를 완전히 자동화하는 게 아니라, 반복적인 분석 작업은 AI가 처리하되 최종 결정은 사람이 내리는 를 두는 것이다. 작업 중 얻은 교훈도 있다. Claude가 엄격한 JSON 형식으로 결과를 반환하게 만드니 후속 단계에서 데이터를 안정적으로 재사용할 수 있어 워크플로우 구축이 훨씬 쉬워졌다.
의 검색 기능은 잠재 고객 발굴에는 좋지만, 검증된 연락처 정보를 얻으려면 별도의 보강(enrichment) 단계가 필요하다. Slack 승인 흐름은 완전 자동화와 완전 수동 작업 사이의 괜찮은 절충안이다. n8n의 표현식 문법(={{ }})은 사소해 보이지만 디버깅할 때 헷갈리는 문제를 일으킬 수 있다.
핵심 포인트
- (리드 발굴) → Claude(분석·점수화·메시지 초안) → Slack(사람 승인) → 발송·기록 순서의 워크플로우
- 완전 자동화가 아니라 사람이 최종 승인하는 를 의도적으로 넣음
- Claude의 이 후속 단계 연동을 안정적으로 만듦
- 검색은 리드 발굴용이며, 연락처 검증은 별도 보강 단계가 필요
- n8n의 ={{ }} 표현식 문법이 디버깅 시 혼란을 일으킬 수 있음