Databox용 AI 에이전트
Monmo AI 에이전트는 모든 Databoard를 꼼꼼히 살펴보는 고객 담당자처럼 Databox에서 일합니다. 고객별 수치에 담긴 이야기를 작성하고, 목표에 못 미치는 항목을 알리며, 지표가 Google Analytics나 HubSpot과 다른 이유를 찾아냅니다. 새로운 Databoard도 계획해 승인을 받습니다. 사용자의 Databox 계정으로 작업하며, 무언가를 만들거나 변경하기 전에는 먼저 확인을 요청합니다.
업데이트: 2026-11-13 · 무료로 시작하세요. 유료 요금제는 월 $15부터입니다.
Databox에서 에이전트가 하는 일
월간 고객 보고서 해설 작성
매월 둘째 영업일에 고객의 Databoard를 읽고 각 지표를 지난달 및 목표와 비교합니다. 고객 담당자가 수정할 수 있도록 Google Docs에 해설 초안을 작성합니다.
요청하기매월 2일에 Acme Databoard의 해설을 작성해 줘. 잘된 점, 아쉬운 점, 추천 사항 3가지를 포함해 줘.
목표에 못 미치는 항목 알림
매주 금요일에 기간이 얼마나 지났는지에 비춰 각 목표의 진행 상황을 확인합니다. 목표 속도에 못 미치는 항목과 차이를 정리하고, 먼저 살펴볼 채널이나 캠페인을 제안합니다.
요청하기매주 금요일 3시에 진행 속도가 목표에 못 미치는 Databox 목표를 나열하고, 각각의 원인을 알려줘.
서로 다른 수치의 원인 설명
Databox와 Google Analytics의 세션 수가 다르면 양쪽의 날짜 범위, 시간대, 지표 정의를 비교해 차이를 설명하는 원인을 알려줍니다.
요청하기10월 Databox 세션 수가 Google Analytics보다 12% 낮아. 이유를 찾아줘.
새 Databoard 계획
누가 보고 어떤 의사결정을 하는지 알려주세요. 지표, 데이터 소스, 레이아웃을 제안하고 보드의 구성을 그려 줍니다. 계획을 승인하면 Databox에서 보드를 만듭니다.
요청하기HubSpot 거래와 Google Ads 지출을 활용해 영업 책임자를 위한 한 화면짜리 Databoard를 계획해 줘.
성과표에 해설 추가
월요일 성과표가 도착하면 AI 에이전트가 내용을 읽고 변동이 있는 각 지표에 두 문장으로 맥락을 덧붙입니다. 팀의 Slack 채널에 올릴 메시지 초안도 작성합니다.
요청하기매주 월요일 Databox 성과표에 맥락을 추가하고 #marketing에 올릴 메시지 초안을 작성해 줘. 게시하기 전에 확인해 줘.
연동 기능이 없는 데이터 전송
오프라인 매출이나 이벤트 리드처럼 스프레드시트에 있는 수치를 Google Sheets에서 모아 확인하고, 사용자 지정 지표용 데이터로 준비합니다. 사용자가 허용하면 전송합니다.
요청하기매일 저녁 Leads 시트에서 그날의 이벤트 리드를 가져와 Databox 사용자 지정 지표에 쓸 수 있도록 준비해 줘.
연결이 끊긴 데이터 소스 찾기
데이터가 표시되지 않는 지표, 연결이 끊긴 데이터 소스, 각 로그인 계정의 담당자를 정리합니다. 고객 보고서가 발송되기 전에 담당자가 다시 연결할 수 있습니다.
요청하기모든 고객 계정에서 이번 주 데이터가 없는 지표를 확인하고, 누구의 로그인 계정을 다시 연결해야 하는지 알려줘.
연결 방법
- 1Databox 로그인 정보나 Databox의 API 토큰으로 본인의 계정을 한 번 연결합니다. 여러 고객 계정을 관리하는 경우 AI 에이전트는 사용자 계정으로 열 수 있는 계정에서만 작업합니다.
- 2Databox를 사용할 AI 에이전트를 직접 선택합니다. 마케팅이나 보고 업무를 맡은 에이전트에는 적합하지만, 장부 관리나 엔지니어링 에이전트에는 필요한 경우가 드뭅니다.
- 3Databoard, 목표, 지표를 읽고 해설 초안을 작성하는 데는 승인이 필요하지 않습니다. Databoard, 목표, 알림을 만들거나 수정하고, 지표에 데이터를 전송하거나 보고서를 공유하기 전에는 먼저 확인을 요청합니다.
분석·데이터의 다른 앱
에이전트가 사용하는 같은 유형의 다른 앱입니다. 각 앱의 개별 페이지에서 자세히 알아보세요.
자주 묻는 질문
AI 에이전트가 Databox 보고서 해설을 작성할 수 있나요?
네. Monmo AI 에이전트가 Databoard를 읽고 각 지표를 지난 기간 및 목표와 비교합니다. 무엇이 개선되고 무엇이 떨어졌는지, 그 이유와 다음에 시도할 일을 고객이나 관리자가 볼 수 있도록 초안으로 작성합니다. Google Doc이나 보고서 옆에 작성하며, 공유하기 전에 직접 수정할 수 있습니다.
Databox와 Google Analytics의 수치가 다른 이유는 뭔가요?
보통 날짜 범위, 시간대 또는 양쪽에서 선택한 정확한 지표가 다르기 때문입니다. AI 에이전트가 Databox와 Google Analytics에서 세 가지를 모두 확인해 차이의 원인을 찾고, 보고서에 어떤 수치를 쓰는 게 좋을지 알려줍니다. 승인 없이 설정을 변경하지는 않습니다.
AI 에이전트가 Databoard와 목표를 만들어 줄 수 있나요?
네. 먼저 계획을 세우고 허용을 받으면 만듭니다. 계획에는 각 지표와 데이터 소스, 보드에서의 위치가 담깁니다. 승인하면 Databox 연결을 통해 Databoard나 목표를 만들고, 연결로 처리할 수 없는 부분은 자체 브라우저에서 작업합니다.
고객 계정이 많은 에이전시에서도 사용할 수 있나요?
네. AI 에이전트는 사용자의 Databox 계정으로 열 수 있는 고객 계정에서 작업합니다. 한 번에 하나씩 처리하거나 일정에 따라 모든 계정을 차례로 살펴볼 수 있습니다. 고객별 해설은 따로 보관하며, 팀 구성에 따라 고객 그룹마다 다른 에이전트를 배정할 수도 있습니다.