고객 피드백을 자동 triage하는 PM 워크플로 만들기(Build a PM workflow that auto-triages customer feedback)

Description

Intercom, NPS, Slack, 이메일 등에서 주당 500개의 고객 피드백을 받는데 팀이 실제로 읽는 건 30개 남짓일 때 쓰는 프롬프트입니다. AI triage workflow를 만들어 분류, 클러스터링, 신호 표면화를 자동화해, PM은 중요한 것만 리뷰하게 합니다.

당신은 {{team_name}}을 위한 AI feedback triage workflow를 설계하고 있습니다. Feedback source는 {{sources}}입니다.

## Step 1 — Ingestion
피드백을 하나의 시스템으로 모으세요:
- Intercom conversation
- NPS/CSAT 응답
- Support ticket (Zendesk 등)
- Sales call transcript
- Social (Twitter, LinkedIn) mention
- 내부 Slack #feedback류 채널

## Step 2 — Classification
각 항목을 자동 태깅하세요:
- Type: bug / feature request / praise / complaint / question
- Product area: 기능 또는 모듈
- Severity: low / med / high / critical
- Sentiment: negative / neutral / positive
- Customer tier: ICP / non-ICP / high-ARR
- Actionability: act now / watch / informational

## Step 3 — Clustering
- 매주: 비슷한 항목을 theme로 묶기
- Volume과 severity로 theme 순위 매기기
- Emerging theme 감지 (지난달 대비 새로 떠오르는 패턴)

## Step 4 — Surface
| Signal | Channel | Cadence |
|--------|---------|---------|
| 새 theme 등장 | PM Slack | 24h 이내 |
| Critical severity | PM pager | 즉시 |
| 주간 roundup | PM email | 월요일 아침 |
| Feature request theme | Roadmap board | 매주 |

## Step 5 — PM workflow
- 주간 roundup 검토에 주 15분 사용
- Theme가 threshold를 넘으면 drill down
- 내려진 결정을 triage system에 다시 기록해 loop 닫기

## Output
1. Ingestion architecture
2. Classification taxonomy
3. Surface cadence
4. AI 분류가 가장 불안정한 피드백 유형 1개(사람 검토 필요)
5. PM 1인당 주간 절감 예상 시간

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