Din feedback trillar in. Ett formulär här, ett mejl där, kanske ett Telegram-meddelande när någon kommer ihåg det. Sedan börjar det stökiga: läsa allt, försöka sammanfatta, lista ut vem som ska agera och hoppas att inget viktigt faller mellan stolarna.
Det här är den typ av automation för feedbackinsikter som hjälper produktchefer att sluta leva i kalkylblad, tar supportansvariga ur copy-paste-cykeln och ger driftteam ett konsekvent sätt att hålla alla synkade. Du samlar in feedback en gång, och arbetsflödet gör resten.
Du sätter upp ett n8n-arbetsflöde som analyserar sentiment med OpenAI, genererar en varumärkesanpassad PDF-rapport, loggar allt i Google Sheets och postar en strukturerad sammanfattning i Slack så att rätt personer ser det direkt.
Så fungerar automatiseringen
Här är hela arbetsflödet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Google Sheets + Slack: feedbackinsikter som alla ser
flowchart LR
subgraph sg0["Generate AI Summary1 Flow"]
direction LR
n0["<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/webhook.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Webhook - Receive Feedback1"]
n1["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Clean & Normalize Data1"]
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Generate AI Summary1", pos: "b", h: 48 }
n3["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Parse AI Response1"]
n4["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Build HTML Report1"]
n5["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Process PDF Response1"]
n6@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Check Valid Email1", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:message-outline", form: "rounded", label: "Email User Report1", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Log Feedback Data1", pos: "b", h: 48 }
n9["<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/slack.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Notify Team1"]
n10["<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/webhook.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Send Success Response1"]
n11@{ icon: "mdi:location-exit", form: "rounded", label: "HTML to PDF1", pos: "b", h: 48 }
n11 --> n5
n9 --> n10
n4 --> n11
n6 --> n7
n7 --> n8
n8 --> n9
n3 --> n4
n2 --> n3
n5 --> n6
n1 --> n2
n0 --> n1
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 n2 ai
class n6 decision
class n8 database
class n0,n10 api
class n1,n3,n4,n5 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n1,n3,n4,n5,n9,n10 customIcon
Varför det här spelar roll: feedback tappas bort (och det kostar)
Manuell hantering av kundfeedback låter hanterbart tills du gör det varje dag. Någon måste läsa varje meddelande, plocka ut kärnan, märka upp sentiment och sedan dela det på ett sätt som teamet faktiskt uppmärksammar. Det är redan mycket kontextskiften. Lägg till ”gör det presentabelt” (en rapport, en sammanfattning, ett uppföljningsmejl), och du har byggt en återkommande tidstjuv som tyst tar några timmar i veckan. Än värre: inkonsekventa sammanfattningar leder till inkonsekventa beslut. En person flaggar något som akut, en annan rycker på axlarna, och kundupplevelsen blir slumpmässig.
Friktionen byggs på. Här är var det brukar fallera i riktiga team.
- Feedback blir liggande i en kö eftersom ingen äger ”sammanfatta och dela”, så trender syns flera veckor för sent.
- Att kopiera kommentarer till Slack eller ett kalkylblad leder till misstag, saknad kontext och det klassiska ”vänta, vad sa de egentligen?”-ögonblicket.
- Uppföljningsmejl blir generiska eller försenade, vilket får kunder att känna sig ignorerade även när ni faktiskt bryr er.
- När ledningen frågar efter mönster slutar det med att du läser om gammal feedback i stället för att använda strukturerad data som redan är redo för analys.
Det du bygger: AI-sammanfattningar, PDF:er, loggning i Sheets och Slack-notiser
Det här arbetsflödet förvandlar rå feedback till något teamet kan agera på direkt. Det börjar när en kundinlämning träffar din n8n-webhook (oftast från ett formulär, en app eller en enkel POST-förfrågan). n8n strukturerar och normaliserar indata så att namn, betyg, kommentarer och förslag hamnar i konsekventa fält. Sedan analyserar OpenAI inlämningen, klassificerar sentiment (positivt, neutralt eller negativt) och tar fram en kort sammanfattning för beslutsfattare med nyckelpunkter och rekommendationer. Resultatet blir ryggraden i en varumärkesanpassad HTML-rapport som konverteras till en professionell PDF via ett externt API för PDF-rendering. Slutligen validerar n8n e-postadressen, skickar vid behov ett tackmejl till kunden med en rapportlänk, sparar hela posten i Google Sheets och postar en snyggt formaterad notis i Slack till ditt team.
Arbetsflödet startar med en webhook och slutar med två saker alla vill ha: ett tydligt revisionsspår i Google Sheets och en synlig, lättläst uppdatering i Slack. På vägen gör AI grovjobbet och PDF-rapporten ger dig en ”delbar artefakt” som inte känns ihopslängd.
Det du bygger
| Vad som automatiseras | Vad du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du får 20 feedbackinlämningar i veckan. Manuellt kan även en snabb process (läsa, skriva en sammanfattning, klistra in i Slack, logga i ett kalkylblad, skicka ett tack) ta cirka 10 minuter per styck, alltså ungefär 3 timmar i veckan. Med det här arbetsflödet blir ”människotiden” mest granskning: feedback skickas/tas emot automatiskt, sedan skummar du Slack-sammanfattningen och öppnar PDF:en bara när det är värt en djupare titt. De flesta team får tillbaka cirka 2 timmar i veckan direkt, och det skalar därifrån.
Innan du börjar
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- OpenAI för sentiment- och insiktsgenerering
- Google Sheets för att lagra en feedbacklogg
- Slack för att notifiera teamet i realtid
- Gmail för att skicka uppföljningsmejl till kunder
- API-nyckel för HTML-till-PDF (hämta den från din leverantör för PDF-rendering, till exempel PDFMunk)
- API-nyckel för e-postvalidering (hämta den från din valideringsleverantör, till exempel VerifiEmail)
Kunskapsnivå: Medel. Du skriver inte mycket kod, men du kopplar konton/behörigheter, justerar några fält och testar en webhook.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
En webhook tar emot feedbackinlämningen. Ditt formulär, din webbplats eller ditt verktyg skickar en POST-förfrågan till n8n med grunddata som namn, e-post (valfritt), betyg (1–5) och kommentarer.
Inlämningen struktureras och görs konsekvent. n8n normaliserar fälten så att du inte får trasiga rader i Google Sheets eller konstig formatering i Slack. Det är också här ett inlämnings-ID och en tidsstämpel vanligtvis läggs till.
OpenAI tar fram den faktiska insikten. AI-agenten producerar sentiment, nyckelhöjdpunkter och konkreta rekommendationer, plus en kort sammanfattning för beslutsfattare som är lätt att skanna en stressig dag.
En varumärkesanpassad PDF skapas, delas och registreras. n8n sätter ihop en HTML-rapport, konverterar den till PDF via en HTTP-förfrågan till din PDF-tjänst, kontrollerar om e-postadressen är giltig och skickar sedan en rapportlänk till kunden via Gmail (om det går). Varje inlämning loggas i Google Sheets och postas i Slack med en länk till PDF:en.
Du kan enkelt justera Slack-formateringen så att den matchar kanalens stil, eller byta ut Google Sheets-loggen mot en databas senare om volymen växer. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsmöjligheter.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera webhook-triggern
Konfigurera startpunkten som tar emot feedbackinskick och skickar vidare data för normalisering.
- Lägg till och öppna Incoming Feedback Hook.
- Ställ in Path på
feedback-submission. - Ställ in HTTP Method på
POST. - Ställ in Response Mode på
responseNodeså att Return Webhook Reply skickar svaret. - Koppla Incoming Feedback Hook till Normalize Input Fields.
Steg 2: konfigurera normalisering av indata
Rensa och standardisera inkommande payload så att efterföljande steg alltid får validerade fält på ett konsekvent sätt.
- Öppna Normalize Input Fields och behåll standard-JavaScript som trimmar, validerar och berikar data med
timestampochsubmissionId. - Verifiera att koden sätter
hasValidEmailbaserat på e-post-regexen och rensar ogiltiga e-postadresser. - Koppla Normalize Input Fields till Create AI Insights.
body, uppdatera raden const formData = data.body || data; så att den matchar er payload-struktur.Steg 3: konfigurera AI-analys
Generera AI-insikter från den normaliserade feedbacken och parsa det strukturerade JSON-resultatet.
- Öppna Create AI Insights och bekräfta att modellen är inställd på
gpt-3.5-turbo. - I Create AI Insights, verifiera att innehållet i användarmeddelandet använder uttrycket med feedbackfält, t.ex.
=Analyze this feedback: Name: {{ $json.name }} Rating: {{ $json.rating }}/5 Comments: {{ $json.comments }} Suggestions: {{ $json.suggestions }}. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era
openAiApi-credentials i Create AI Insights. - Koppla Create AI Insights till Extract AI Output.
- Öppna Extract AI Output och behåll parsningen som konverterar AI-svaret till
sentiment,highlightsochaiSuggestions.
Steg 4: generera HTML- och PDF-rapporten
Bygg en varumärkesanpassad HTML-rapport och rendera den som en PDF för utskick och loggning.
- Öppna Compose HTML Report och behåll HTML-mallen som bygger rapporten och returnerar
htmlContent. - Koppla Extract AI Output till Compose HTML Report, och därefter till Render PDF Document.
- I Render PDF Document, ställ in HTML Content på
{{ $json.htmlContent }}. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era
htmlcsstopdfApi-credentials i Render PDF Document. - Koppla Render PDF Document till Merge PDF Details och behåll merge-logiken som lägger till
pdfUrlochpdfDeletionDate.
Steg 5: konfigurera e-postutskick och loggning
Skicka giltiga e-postadresser via Gmail, logga alla inskick till Google Sheets och förbered efterföljande notifieringar.
- Öppna Validate Email Flag och bekräfta att villkoret kontrollerar att
{{ $json.hasValidEmail }}är true. - Koppla Merge PDF Details till Validate Email Flag, och true-grenen till Send Report Email.
- I Send Report Email, ställ in Send To på
{{ $json.email }}och behåll HTML-Message och Subject enligt mallen. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era
gmailOAuth2-credentials i Send Report Email. - Koppla Send Report Email till Record Feedback Log.
- I Record Feedback Log, ställ in Operation på
appendOrUpdate, Document ID till ert kalkylark (ersätt[YOUR_ID]), och Sheet Name tillSheet1. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era
googleSheetsOAuth2Api-credentials i Record Feedback Log.
Submission ID eller PDF URL), kan append/update misslyckas eller skriva tomma värden.Steg 6: konfigurera teamnotifieringar och webhook-svar
Skicka en Slack-notis efter loggning och svara den ursprungliga webhook-anroparen.
- Koppla Record Feedback Log till Alert Team Channel.
- I Alert Team Channel, behåll meddelandemallen och verifiera att den refererar till fält från arket som
{{ $json.Name }}och{{ $json['PDF URL'] }}. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era
slackApi-credentials i Alert Team Channel. - Ställ in Channel i Alert Team Channel till er målkanal (ersätt
[YOUR_ID]). - Koppla Alert Team Channel till Return Webhook Reply.
- I Return Webhook Reply, behåll Respond With inställt på
jsonoch Response Body som innehåller uttryck som{{ $('Record Feedback Log').item.json['Submission ID'] }}.
Steg 7: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett fullständigt test för att validera end-to-end-flödet innan ni aktiverar arbetsflödet i produktion.
- Klicka Execute Workflow och skicka en POST-förfrågan till Incoming Feedback Hook-URL:en med en JSON-body som innehåller
name,email,rating,commentsochsuggestions. - Bekräfta att Create AI Insights returnerar ett svar enbart i JSON och att Extract AI Output producerar
sentimentochaiSummary. - Verifiera att Render PDF Document returnerar en
pdf_urloch att Merge PDF Details sätterpdfReadytill true. - Kontrollera att Send Report Email skickar rapporten när
hasValidEmailär true och att Record Feedback Log loggar raden. - Bekräfta att Alert Team Channel publicerar Slack-meddelandet och att Return Webhook Reply returnerar ett JSON-svar för lyckat resultat.
- När allt fungerar, slå på arbetsflödet till Active för produktionsanvändning.
Felsökningstips
- Google Sheets-behörigheter och bladnamn orsakar många ”det körde men inget loggades”. Kolla noden ”Record Feedback Log” först och bekräfta sedan att fliknamnet och kolumnrubrikerna matchar exakt.
- 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 er tonalitet tidigt, annars kommer du redigera utdata i all evighet.
Snabba svar
Cirka 20 minuter om dina konton och API-nycklar är klara.
Nej. Du kopplar behörigheter och justerar några fält, men arbetsflödet är redan byggt.
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 kostnader för OpenAI API (ofta några cent per sammanfattad inlämning) plus dina API-avgifter för PDF och e-postvalidering.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterad, 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 serverhantering.
Ja, och det bör du. Du kan byta format på Slack-meddelandet i ”Alert Team Channel” så att det matchar hur teamet läser uppdateringar, eller ändra kolumnerna i Google Sheets i ”Record Feedback Log” så att de passar din rapportering. Många team justerar också OpenAI-prompten i steget ”Create AI Insights” för att spegla tonalitet och vilken typ av rekommendationer de faktiskt vill ha. Om du vill använda ett annat PDF-verktyg senare byter du ut HTTP/PDF-noden ”Render PDF Document” och behåller resten.
Oftast handlar det om behörigheter eller att kalkylblad-/bladnamn inte matchar. Autentisera om Google Sheets-behörigheten i n8n, bekräfta att valt kalkylblad är rätt och dubbelkolla fliknamn och rubriker eftersom de är skiftlägeskänsliga. Om bladet är skyddat eller ägs av ett annat konto kan du behöva dela det direkt med den anslutna Google-användaren.
Några hundra inlämningar per dag är realistiskt i en normal setup, och om du self-hostar kan du skala vidare så länge servern och API-gränserna hänger med.
Ibland, ja. Det här arbetsflödet har flera ”tunga” steg (tolkning av AI-utdata, HTML-bygge, PDF-rendering, villkorlig e-postutskickning och loggning till flera destinationer), och n8n brukar hantera den typen av förgreningar utan att bli ett dyrt problem med task-räkning. Det är också enklare att self-hosta när du vill ha obegränsade körningar och bättre datakontroll. Å andra sidan kan Zapier eller Make kännas enklare för väldigt små flöden, som ”ny formulärinlämning → Slack-meddelande”. Om du är osäker, prata med en automationsexpert och beskriv din volym och dina kanaler.
När detta väl rullar slutar feedback vara ”sånt man borde titta på senare” och blir en stadig, synlig signal som teamet faktiskt kan använda. Bara det förändrar hur snabbt ni kan förbättra er.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.