Supportinkorgen fylls, och plötsligt gör du tre jobb samtidigt. Läser, kategoriserar, jagar sammanhang och skriver sedan om samma ”artiga men tydliga” svar för tionde gången. Det går långsamt. Det stör. Och det gör konsekvens nästan omöjlig.
Den här Gmail Sheets-automationen träffar supportansvariga först, helt ärligt. Men driftschefer som driver ett litet team och byråägare som hanterar kundförfrågningar känner av den också. Resultatet är enkelt: inkommande ärenden blir loggade som tickets i Google Sheets och klara-för-godkännande svarsutkast i Gmail, så att du kan svara snabbare utan att tappa kontrollen.
Nedan ser du hur flödet körs, vad som förändras i vardagen och de få inställningsdetaljer som gör att det håller över tid.
Så fungerar den här automatiseringen
Se hur detta löser problemet:
n8n Workflow Template: Gmail + Google Sheets, snabbare supportsvar
flowchart LR
subgraph sg0["📧 Support Email Received Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "📧 Support Email Received", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "🤖 OpenAI Model (Extractor)", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "📊 Historical Support Cases", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "📋 Aggregate Support Data", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "📚 Download Product Manual", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "📄 Extract PDF Content", pos: "b", h: 48 }
n6["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>🏢 Check ERP System"]
n7@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "🤖 Generate Customer Response", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "🤖 OpenAI Model (Generator)", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "📧 Email or Chat?", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:message-outline", form: "rounded", label: "📧 Request Approval (Email)", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:message-outline", form: "rounded", label: "📤 Send Response to Customer", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "📝 Format Chat Response", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Chat Message Received", pos: "b", h: 48 }
n14@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Information Extractor", pos: "b", h: 48 }
n9 --> n10
n9 --> n12
n13 --> n14
n6 --> n7
n14 --> n2
n5 --> n6
n3 --> n4
n0 --> n14
n4 --> n5
n2 --> n3
n10 --> n11
n1 -.-> n14
n8 -.-> n7
n7 --> n9
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0,n13 trigger
class n7,n14 ai
class n1,n8 aiModel
class n9 decision
class n2 database
class n6 api
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n6 customIcon
Utmaningen: supporttriage som stjäl dina bästa timmar
Support är inte svårt för att kunder skickar mejl. Det är svårt för att varje mejl drar med sig ett spår: orderdetaljer i ett system, tidigare konversationer i ett annat, produktdokumentation någonstans på Drive och ”vad vi brukar svara” fast i någons huvud. Så du läser samma meddelande flera gånger, kopierar bitar till en tracker och försöker sedan formulera ett svar som är korrekt, följer er ton och är lugnt. När det blir mycket blir det bråttom. Då missar du prioritet, tappar kontext eller skickar ett svar som skapar ett andra ärende i stället för att stänga det första.
Det bygger snabbt på. Här är var det faller isär.
- Du lägger ungefär 10 minuter per mejl bara på att lista ut vad det är och var det hör hemma.
- Viktig kontext finns på för många ställen, så du gissar eller börjar leta.
- Svar varierar mellan handläggare och dagsform, vilket gör att kunder får blandade budskap.
- Spårning i Google Sheets är manuell, så tickets loggas sent eller inte alls.
Lösningen: AI-utkast + ticketloggning i Sheets
Det här flödet gör varje ny supportförfrågan till en strukturerad ticket och ett svarsutkast som teamet kan godkänna innan något skickas. Det startar när ett supportmejl kommer in i Gmail (och kan också triggas från ett chattliknande testgränssnitt för demos). Flödet använder AI för att analysera förfrågan och plocka ut sådant som annars sitter i huvudet: brådska, sentiment och den faktiska frågan bakom meddelandet. Sedan hämtar det extra kontext från era källor, till exempel produktdokumentation i Google Drive och andra system via HTTP-förfrågningar (användbart för ERP-data, orderstatus eller policyuppslag). Till sist skapar det ett professionellt svarsutkast på tyska, sparar ticketdetaljerna i Google Sheets och behåller människa-i-loopen så att du har kontroll.
Flödet börjar med ett inkommande meddelande. AI klassificerar det och berikar det med kontext från Drive och externa system. Du avslutar med en loggad rad i Google Sheets och ett strukturerat, redo-att-granska svarsutkast i Gmail, vilket gör att triage slutar vara en daglig brandsläckning.
Vad som förändras: före vs. efter
| Det här försvinner | Effekten du märker |
|---|---|
|
|
Effekt i verkligheten
Säg att inkorgen får 20 supportmejl per dag. Manuellt: att logga varje mejl i Google Sheets (cirka 2 minuter), kolla kontext (kanske 5 minuter) och sedan skriva ett första utkast (runt 5 minuter) blir ungefär 12 minuter per mejl, alltså cirka 4 timmar per dag. Med det här flödet blir ”arbetet” granskningstid: öppna utkastet, justera detaljer, godkänn, skicka. Även om du lägger 3 minuter på att granska varje utkast blir det cirka 1 timme totalt, och resten kör automatiskt i bakgrunden.
Krav
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Gmail för att ta emot supportmejl och skapa utkast.
- Google Sheets för att logga tickets och följa status.
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI-dashbordet).
Svårighetsnivå: Medel. Du kopplar konton, lägger in en API-nyckel och mappar några fält till ditt kalkylark.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (kostnadsfri 15-minuters konsultation).
Flödet steg för steg
Ett nytt supportmeddelande kommer in. Gmail triggar flödet när ett mejl landar i den inkorg du väljer (t.ex. support@). Du kan också köra en chattliknande trigger för test, så att du inte spammar riktiga kunder medan du sätter upp allt.
Förfrågan analyseras och sorteras. En AI-agent läser meddelandet och extraherar det viktigaste: vad kunden vill, hur brådskande det låter och eventuella tonsignaler (arg, förvirrad, lugn). Switch/If-logik kan routa olika kategorier till olika hanteringsregler.
Kontext hämtas in automatiskt. Flödet kan hämta dokumentation från Google Drive och ta in extra data via HTTP-förfrågningar (till exempel ERP- eller orderuppslag). Det är här svar slutar vara generiska och börjar låta som att du faktiskt har kollat.
Ett svarsutkast och en ticketpost skapas. Flödet genererar ett tyskt svarsutkast och loggar sedan en strukturerad ticketrad i Google Sheets så att du kan följa allt på ett ställe. Steget för ”mänskligt godkännande” ligger kvar i loopen, så inget skickas utan teamets sign-off.
Du kan enkelt justera klassificeringsreglerna för att matcha era produktlinjer, språk eller eskaleringsvägar utifrån era behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Se upp med
- Gmail-behörigheter kan vara kinkiga. Om utkast inte skapas, kontrollera det anslutna Gmail-kontot i n8n-autentiseringsuppgifterna och bekräfta att det har åtkomst till rätt inkorg/etikett.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in ert varumärkesspråk tidigt, annars kommer du att redigera outputs för alltid.
Vanliga frågor
Cirka en timme om dina Gmail-, Sheets- och OpenAI-konton är klara.
Ja. Ingen kod krävs, men någon bör vara bekväm med att koppla konton och testa några riktiga meddelanden innan ni går live.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in OpenAI API-kostnader (ofta några cent per konversation, beroende på längd).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar, men kräver grundläggande serveradministration.
Du kan byta ut vad ”kontext” betyder utan att skriva om hela flödet. Många team ersätter steget HTTP Request med ett eget systemuppslag (orderdatabas, CRM, ERP) och justerar Google Drive-hämtningen så att den pekar på er faktiska dokumentmapp. Den största vinsten är att anpassa AI-prompten så att den använder ert policyspråk, er hälsningsstil och era eskaleringsregler. Om du vill hantera fakturaärenden annorlunda än buggrapporter uppdaterar du Switch/If-routningen så att varje kategori får en skräddarsydd mall för utkast.
Oftast beror det på att Gmail-åtkomsten har löpt ut eller återkallats. Anslut Gmail-credential på nytt i n8n och bekräfta sedan att triggern bevakar rätt inkorg/etikett. Om du använder en delad inkorg kan behörigheter vara den tysta boven. Kontrollera också säkerhetsinställningarna i Google Workspace, eftersom de ibland blockerar nya OAuth-anslutningar.
Med n8n Cloud Starter kan du köra tillräckligt många exekveringar för en typisk liten supportinkorg, och högre planer hanterar mer. Om du self-hostar finns ingen exekveringsgräns från n8n (din server blir begränsningen). I praktiken kör de flesta team en exekvering per mejl, så 1 000 mejl i månaden är 1 000 exekveringar. AI-hastigheten beror på modellval och hur mycket kontext du bifogar.
Ofta, ja. Det här flödet tjänar på förgreningslogik (Switch/If), kontextberikning i flera steg (Drive plus HTTP-uppslag) och ett mönster för mänskligt godkännande, som n8n hanterar snyggt utan att det blir en prissättningsgåta. Zapier och Make är toppen för enkla ”mejl till sheet”-uppgifter, men AI plus routning plus kontext blir snabbt rörigt. n8n ger dig också alternativet self-hosting, vilket vissa team föredrar för kostnad och kontroll. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation baserat på din ärendevolym.
När detta väl är på plats slutar inkorgen vara en gissningslek. Flödet hanterar den repetitiva triagen och första utkasten, och teamet fokuserar på de få meddelanden som faktiskt kräver en mänsklig hjärna.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.