2026-11-08 대미레 강연 자료

1. `2026년10월_방문시술매출_CRM.xlsx`를 PC에 다운로드한다.
2. ChatGPT 대화를 열고 입력창 옆 파일 첨부 버튼을 누른다.
3. 파일을 선택한 뒤 아래 문장을 붙여넣고 전송한다.

첨부한 엑셀은 100% 데이터입니다.
분석은 아직 하지 마세요.
먼저 시트 이름, 데이터 행 수, 열 제목을 확인해 주세요.
각 열이 무엇을 뜻하는지 쉬운 한국어로 설명하고, 한 행이 무엇을 의미하는지 데이터만으로 확인할 수 있는지 알려 주세요.
확인할 수 없는 내용은 추측하지 마세요.

1. `2026년10월_상담문의_목록.csv`를 다운로드한다.
2. 새 대화 또는 같은 대화에 파일을 첨부한다.
3. 아래 프롬프트를 붙여넣는다.

첨부한 CSV는 상담 문의 96건입니다.
문의 유형별 건수를 세어 표로 보여 주세요.
유형별 건수의 합이 96건인지 확인하고, 각 유형의 비율도 계산해 주세요.
예상 분포는 48건, 12건, 8건, 28건입니다.
실제 집계가 예상과 다르면 숫자를 억지로 맞추지 말고 차이를 알려 주세요.

1. CRM 엑셀 파일을 첨부한다.
2. 아래 프롬프트를 입력한다.
3. AI가 제시한 행 번호와 열 이름을 원본 엑셀에서 확인한다.

첨부한 CRM 데이터의 품질을 점검해 주세요.
1. 완전히 똑같은 행이 있는지
2. 중요한 열에 빈칸이 있는지
3. 금액이 0원 또는 음수인 행이 있는지
4. 날짜 형식이 다른 행이 있는지
5. 재방문 값이나 유입채널처럼 정해진 선택지와 다른 값이 있는지
항목별 발견 건수와 해당 행 번호를 표로 보여 주세요.
문제가 없으면 없다고 말하고, 임의로 데이터를 수정하지 마세요.

1. `L1_지표정의_결정카드_템플릿.md`를 연다.
2. 오늘 계산할 지표 하나를 고른다. 예: 재방문율.
3. 아래 문장으로 분모와 분자를 먼저 정리한다.

CRM 데이터에서 재방문율을 계산하고 싶습니다.
계산하기 전에 다음을 쉬운 말로 정리해 주세요.
- 분자: 비율에서 위쪽에 들어가는 숫자
- 분모: 비율에서 아래쪽에 들어가는 전체 숫자
- 어떤 사람 또는 방문을 세는지
- 어느 기간을 기준으로 하는지
데이터에 필요한 정보가 없으면 계산하지 말고 부족한 정보를 알려 주세요.

1. CRM 파일을 첨부한다.
2. 유입채널 열이 있는지 확인한다.
3. 아래 문장으로 채널별 건수와 금액을 따로 집계한다.

CRM 데이터에서 유입채널별로 다음 숫자를 계산해 주세요.
1. 기록 건수
2. 결제금액 합계
3. 기록 1건당 평균 결제금액
표로 정리하고 전체 합계와 맞는지 확인해 주세요.
유입채널이 비어 있는 행은 별도 항목으로 표시하세요.
이 결과만으로 광고 효과가 좋다거나 나쁘다고 단정하지 마세요.

1. CRM 엑셀과 문의 CSV를 같은 대화에 모두 첨부한다.
2. 두 파일의 ID 열을 확인한다.
3. 연결문의번호와 문의관리번호를 비교한다. 확인된 연결 30건 외에는 억지로 채우지 않는다.

첨부한 CRM 파일과 문의 파일을 비교해 주세요.
CRM 연결문의번호와 문의파일 문의관리번호를 서로 비교해 주세요. 연결된 행의 고객관리번호도 교차 검증하고, 미연결 행은 그대로 남겨 주세요.
CRM의 연결문의번호와 문의 CSV의 문의관리번호가 동일하고, 고객관리번호도 일치하는지 확인하세요. 일치하지 않으면 연결하지 마세요.
연결 가능한 경우에만 연결 전 행 수와 연결 후 행 수를 비교하고, 중복으로 행이 늘어나는지 점검해 주세요.

1. 앞 단계에서 확인한 채널별 결과를 준비한다.
2. 아래 문장을 입력한다.
3. 사실과 추측이 분리되어 있는지 읽는다.

지금까지 계산한 결과를 바탕으로 관찰된 사실 3개를 적어 주세요.
각 사실마다 가능한 설명을 2개씩 제시하되, 설명은 아직 가설이라고 표시해 주세요.
가설을 확인하려면 어떤 추가 데이터가 필요한지 적어 주세요.
데이터만으로 알 수 없는 원인이나 인과관계를 사실처럼 말하지 마세요.

1. 관심 있는 문제 하나를 고른다.
2. 아래 문장을 입력한다.
3. 실행 전 기준 숫자와 실행 후 확인할 숫자를 기록한다.

데이터에서 확인한 사실을 바탕으로 2주 안에 시험할 수 있는 작은 개선 실험 3개를 제안해 주세요.
각 실험마다 대상, 바꿀 행동, 기간, 시작 전 숫자, 종료 후 숫자, 성공 기준, 부작용 점검 항목을 적어 주세요.
실제 데이터로 효과가 확인되기 전에는 매출 상승을 보장한다고 표현하지 마세요.

1. `L1_검산과_데이터품질_체크리스트.md`를 연다.
2. AI가 계산한 합계와 원본 엑셀 합계를 비교한다.
3. 차이가 있으면 어떤 행이 원인인지 찾는다.

방금 제시한 모든 집계 결과를 다시 검산해 주세요.
각 결과에 사용한 열, 계산식, 포함한 행 수, 제외한 행 수를 표시해 주세요.
금액 합계는 원본 데이터의 전체 합계와 비교해 주세요.
차이가 있으면 차이가 발생한 행을 찾고, 원인을 추측하지 말고 확인 가능한 근거를 제시해 주세요.

1. 환자 이름·전화번호·차트번호가 없는 집계표부터 준비한다.
2. 병원 내부 승인 절차와 개인정보 보호 기준을 확인한다.
3. 아래 문장으로 필요한 열 구조만 설계한다.

우리 병원 CRM 데이터를 분석하기 위한 익명화된 표 구조를 설계해 주세요.
환자 이름, 전화번호, 주소, 주민등록번호, 차트번호, 상담 원문은 수집하지 마세요.
필요한 분석 목적은 유입채널별 문의 수, 예약 수, 방문 수, 결제금액 합계입니다.
각 열의 이름, 의미, 예시 형식, 개인정보 위험, 입력 규칙을 표로 만들어 주세요.
실제 데이터를 업로드하기 전에 병원 내부 개인정보 검토가 필요하다는 점도 표시해 주세요.

1. 두 파일을 같은 대화에 첨부한다.
2. 문의관리번호와 연결문의번호를 비교한다.
3. 고객관리번호가 같을 때만 연결 성공으로 본다.

두 파일을 함께 읽어 주세요.
상담문의 CSV의 문의관리번호와 방문시술매출 시트의 연결문의번호를 연결하세요.
반드시 고객관리번호가 양쪽에서 같을 때만 연결 성공으로 표시하세요.
먼저 파일별 행 수와 ID 중복을 확인하세요.
연결 전 96건 문의와 200건 방문이 연결 후 몇 행이 되었는지 비교하세요.
연결되지 않은 문의를 임의로 방문했다고 판단하지 마세요.
결과 표에는 연결 성공, 연결 실패, ID 불일치, 데이터 부족을 구분해 주세요.