Din feedback kommer in. Uppföljningen gör det inte. Recensioner hamnar i ett formulärs inkorg, någon skummar dem senare, och de ”brådskande” behandlas på samma sätt som ett milt förslag.
Den här OpenAI Monday-automationen träffar marknadschefer som behöver strukturerade kategorier, men supportansvariga och drift-/ops-team känner också av den. Du slutar gissa vad som är prio och börjar få tilldelade uppgifter med förfallodatum, etiketter och ett tydligt nästa steg.
Nedan ser du workflowet, vad det automatiserar, resultaten du kan förvänta dig och de få inställningsdetaljer som gör att det rullar smidigt.
Så fungerar automationen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutligt resultat:
n8n Workflow Template: OpenAI till Monday.com: feedback blir uppgifter
flowchart LR
subgraph sg0["📝 On form submission 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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>🧪 Code"]
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/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>📝 On form submission"]
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "🧠 OpenAI Analysis", 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/>🧮 Data Processing"]
n4@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "🕵️♂️ AI Agent", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "💬 OpenAI Chat Model", 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/mondayCom.svg' width='40' height='40' /></div><br/>🗓️ Create Monday.com Item"]
n7["<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/clickup.svg' width='40' height='40' /></div><br/>✅ Create ClickUp Task"]
n8["<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/hubspot.svg' width='40' height='40' /></div><br/>📌 Create HubSpot Task"]
n0 --> n2
n2 --> n3
n3 --> n4
n5 -.-> n4
n1 --> n0
n4 --> n6
n4 --> n7
n4 --> n8
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 n1 trigger
class n2,n4 ai
class n5 aiModel
class n0,n3 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n1,n3,n6,n7,n8 customIcon
Problemet: feedback blir inte till åtgärder snabbt nog
De flesta team har egentligen inte svårt att samla in feedback. De har svårt att skicka den rätt, märka upp den och se till att den landar hos rätt ansvarig medan den fortfarande är relevant. En enstjärnig recension om leverans hamnar på samma ställe som en trevlig kommentar om supporten, så inget rör sig med brådska. Sedan får du den sämsta typen av arbete: någon sammanfattar, skriver om, tilldelar och försöker översätta rörig text till ”vad gör vi härnäst?”. Det är långsamt, inkonsekvent och ärligt talat lätt att göra fel när det är mycket.
Friktionen byggs på. Här är var det faller isär.
- Feedback kommer som fri text, så kategorisering blir en tidstjuv och folk fastnar i diskussioner om etiketter.
- Brådskande ärenden lyfts inte fram på ett tillförlitligt sätt, vilket gör att den mest högljudda kunden vinner i stället för det viktigaste problemet.
- Uppgifter skapas olika beroende på vem som har passet, så rapporteringen blir värdelös en månad senare.
- Utan förfallodatum och ansvariga inbyggt blir ”vi tittar på det” tyst till ”vi glömde.”
Lösningen: gör varje recension till strukturerade uppgifter i dina verktyg
Det här workflowet tar kundfeedback i samma stund som den skickas in, kör den genom AI-analys och skapar strukturerade, konsekventa uppgifter i Monday.com, ClickUp och HubSpot. Det börjar med en enkel fångst från ett feedbackformulär (namn, meddelande, betyg, produkt eller tjänst), följt av ett snabbt transformationssteg som rensar payloaden så att AI:n bara får det den behöver. OpenAI analyserar recensionen för sentiment, sentimentscore, kategori (som leverans, support, prissättning), avdelning, prioritet, nyckelord och föreslagen svarston. Därefter förädlar workflowet datan till något teamet faktiskt kan använda: en tydlig uppgiftstitel, en strukturerad beskrivning och ett förfallodatum, med fallback-hantering om AI-utdata behöver korrigeras. Slutligen tvingar ett agentsteg utdata till strikt JSON så att varje nedströms verktyg får samma standardiserade fält.
Workflowet startar när en kund skickar in feedbackformuläret i n8n. OpenAI klassificerar och poängsätter recensionen, och workflowet omvandlar sedan insikterna till arbete som är redo att tilldelas. Monday.com, ClickUp och HubSpot får varsin mappad uppgiftsstruktur, så varje team kan jobba där de redan är.
Det du får: automation vs. resultat
| Vad workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du får 30 feedbackinsändningar i veckan. Manuellt är det lätt att lägga cirka 6 minuter per styck på att läsa, märka upp, skriva om och skapa en uppgift, vilket är ungefär 3 timmar i veckan. Om du dessutom kopierar in det i en CRM-uppgift, lägg på ytterligare 2 minuter per styck, och nu är du närmare 4 timmar. Med det här workflowet skickar du in en gång via formuläret och resten körs i bakgrunden: en minut för att skumma de skapade uppgifterna efter något som ser konstigt ut, sedan går du vidare. De flesta team får tillbaka de timmarna utan att kompromissa med kvaliteten.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- OpenAI för analys av sentiment och kategorisering.
- Monday.com för att skapa objekt i en vald tavla.
- ClickUp för att skapa uppgifter för leverans och genomförande.
- HubSpot för att skapa CRM-engagemangsuppgifter för uppföljning.
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI API-dashboarden)
Svårighetsnivå: Medel. Du kopplar konton, mappar några fält och testar med riktiga feedbackexempel.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En kund skickar in ditt feedbackformulär. Triggern fångar deras namn, meddelande, betyg och vilken produkt eller tjänst det gäller. Det är den enda ”manuella” delen, och den kommer från kunden, inte från dig.
Insändningen rensas och förbereds. Ett litet transformationssteg plockar ut fält och tar bort brus så att AI:n ser en tydlig prompt och du får mer tillförlitliga utdata.
OpenAI analyserar recensionen och gör den till strukturerade insikter. Den taggar sentiment och kategori, föreslår prioritet och nödvändiga åtgärder och plockar ut nyckelord som teamet senare kan trendanalysera (som ”leveransförseningar” eller ”fakturaförvirring”). Ett ytterligare förädlingssteg lägger till praktiska detaljer som förfallodatum och en uppgiftstitel som fungerar på en tavla.
Uppgifter skapas där arbetet utförs. Workflowet ger ut strikt JSON och skickar det sedan till Monday.com, ClickUp och HubSpot så att varje plattform får konsekventa fält, tilldelade ansvariga och en tydlig beskrivning.
Du kan enkelt ändra kategorier för att matcha er interna taxonomi utifrån era behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera formulärtriggern
Konfigurera intagsformuläret så att recensioner kan gå in i arbetsflödet via det inbyggda n8n-formuläret.
- Lägg till noden 📝 Form Intake Trigger och öppna dess inställningar.
- Ställ in Form Title på
Feedback Form. - Ställ in Form Description på
Please Let us know about your concerns. - Konfigurera formulärfält så att de matchar arbetsflödet: Name, Message (textarea), Rating (dropdown med alternativen
1–5) och Product Service (textarea), alla obligatoriska.
Steg 2: normalisera inkommande data
Transformera den råa formulärinlämningen till en strukturerad payload som används av AI-analysen.
- Lägg till noden 🧪 Transform Payload och anslut den efter 📝 Form Intake Trigger.
- Ställ in JavaScript Code på det tillhandahållna transformationsskriptet som mappar
Message,Name,RatingochProduct Servicetillreview_text,customer_name,ratingochproduct_service.
Steg 3: analysera sentiments i recensionen med AI
Skicka den strukturerade recensionsdatan till en OpenAI-modell för sentimentsanalys och klassificering.
- Lägg till noden 🧠 Review Sentiment Scan och anslut den efter 🧪 Transform Payload.
- Uppgifter krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter.
- Ställ in Model på
gpt-4o-minioch Temperature på0.3. - I användarmeddelandets innehåll, behåll uttrycksvärden som
{{ $json.review_text }},{{ $json.customer_name }},{{ $json.rating }}och{{ $json.product_service }}för att skicka den transformerade payloaden till prompten.
Steg 4: berika och strukturera uppgiftsdatan
Kombinera AI-svaret med den ursprungliga formulärdatan och generera sedan ett standardiserat JSON-uppgiftsobjekt för nedströmsverktyg.
- Lägg till noden 🧮 Enrich Review Data och anslut den efter 🧠 Review Sentiment Scan.
- Ställ in JavaScript Code på det tillhandahållna berikningsskriptet som bygger fält som
task_title,task_descriptionochdue_date. - Lägg till noden 🕵️♂️ Task Structuring Agent och anslut den efter 🧮 Enrich Review Data.
- Ställ in Prompt Type på
defineoch klistra in hela instruktionsblocket i Text, och behåll alla inbäddade uttryck som{{ $json.review_text }}och{{ $json.task_description }}. - Anslut 💬 OpenAI Chat Engine till 🕵️♂️ Task Structuring Agent som språkmodell.
- Uppgifter krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i 💬 OpenAI Chat Engine (AI-undernoder använder överordnade nodens modellanslutning).
Steg 5: konfigurera utdata-destinationer (parallell körning)
Skicka den strukturerade JSON:en för uppgiften till Monday.com, ClickUp och HubSpot parallellt.
- Bekräfta att 🕵️♂️ Task Structuring Agent skickar utdata till både 🗓️ Monday Item Creator och ✅ ClickUp Task Builder och 📌 HubSpot Task Creator parallellt.
- I 🗓️ Monday Item Creator, ställ in Name på
Feedback, ställ in Board ID på[YOUR_ID], ställ in Group ID på[YOUR_ID]och ställ in Column Values på{{ $json.output }}. - Uppgifter krävs: Anslut era mondayComApi-uppgifter i 🗓️ Monday Item Creator.
- I ✅ ClickUp Task Builder, ställ in Name på
Feedback, ställ in Team, Space, Folder och List på[YOUR_ID]och ställ in Custom Fields JSON på{{ $json.output }}. - Uppgifter krävs: Anslut era clickUpOAuth2Api-uppgifter i ✅ ClickUp Task Builder.
- I 📌 HubSpot Task Creator, ställ in Resource på
engagement, Type påtask, Authentication påappTokenoch ställ in Metadata Body på{{ $json.output }}. - Uppgifter krävs: Anslut era hubspotAppToken-uppgifter i 📌 HubSpot Task Creator.
{{ $json.output }} mappas korrekt.Steg 6: testa och aktivera
Kör ett fullständigt test med en exempelrecension för att bekräfta AI-berikning och skapande av uppgifter på alla plattformar.
- Klicka på Execute Workflow och skicka in ett testinlägg via 📝 Form Intake Trigger.
- Verifiera att 🧠 Review Sentiment Scan returnerar en JSON-analys och att 🧮 Enrich Review Data skapar
task_title,task_descriptionochdue_date. - Bekräfta att 🕵️♂️ Task Structuring Agent skickar ut ett JSON-objekt under
outputoch att uppgifter visas i Monday.com, ClickUp och HubSpot. - När det fungerar, växla arbetsflödet till Active för att aktivera körningar i produktion.
Vanliga fallgropar
- Inloggning/behörigheter för Monday.com kan löpa ut eller kräva specifika rättigheter. Om det skapar fel, kontrollera först din Monday.com OAuth-/token-koppling i n8n under Credentials.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder misslyckas på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 45 minuter om dina konton och tavlor redan är uppsatta.
Nej. Du kopplar främst konton och mappar fält. ”Kod”-stegen är redan inbyggda i workflowet och behöver oftast inte ändras.
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 även räkna med OpenAI API-kostnader (ofta bara några dollar i månaden vid måttlig volym).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att sätta upp) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och klarar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. De flesta team justerar kategorilistan (prissättning, support, leverans, produkt) och tilldelningsreglerna så att ”support” routas till support medan ”leverans” routas till ops. Du gör det genom att redigera AI-prompten i steget för recensionsanalys och justera förädlingssteget som sätter prioritet och förfallodatum. Om din Monday.com-tavla använder andra kolumnnamn mappar du också om fält i noden som skapar Monday-objektet.
Oftast handlar det om utgångna eller återkallade autentiseringsuppgifter i n8n. Anslut din Monday.com-credential igen och bekräfta att tokenen har åtkomst till den specifika tavlan du skriver till. Om det fungerar i en tavla men inte i en annan är det ofta ett behörighetsproblem. Kontrollera också att kolumntyperna matchar det du skickar (status- kontra textfält kan vara kinkiga).
Många. I n8n Cloud är din praktiska gräns din månatliga exekveringskvot, och vid self-hosting beror det främst på din serverstorlek och OpenAI:s rate limits. För de flesta små team fungerar dussintals eller några hundra recensioner i veckan helt fint med en enkel setup.
Ibland, ja. Om du vill ha strikt JSON-formatering, mer avancerad branching och möjligheten att self-hosta är n8n oftast ett bättre val för feedbacktriage. Zapier och Make kan fungera, men AI-formatering i flera steg plus tre nedströms uppgiftsskapanden blir ofta dyrt och svårare att felsöka. n8n gör det också enklare att lägga till fallback-logik när AI-utdata är stökigt. Om du bara behöver ”skicka recensionen till ett ställe” kan lättare verktyg räcka. Prata med en automationsexpert om du vill ha hjälp att välja.
När detta väl rullar slutar feedback vara ”något att kolla senare” och blir organiserat arbete som teamet faktiskt kan slutföra. Sätt upp det, testa med en handfull riktiga recensioner och låt workflowet ta hand om det repetitiva.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.