n8n 自动业务 KPI 洞察：GPT-4 驱动 MSSQL 与多渠道日报

每日自动聚合 MSSQL、Google Analytics、Sheets 数据 → 计算 ROAS/CAC → AI 生成摘要 → WhatsApp/邮件推送

给谁

需要每日掌握营收、获客成本与营销效率的创始人、运营负责人或小团队

你会得到

无需手动报表，每日定时收到包含关键指标、风险预警与行动建议的简洁通知

你需要

n8n · google-sheets · email · whatsapp

步骤

1. 配置数据源节点

   在 n8n 工作流中配置四个并行数据收集节点：1) Yesterday's Revenue（Microsoft SQL 节点）连接 MSSQL 数据库，将默认查询 SELECT * from yourtable 替换为获取昨日总营收的真实表与字段；2) Yesterday's Registered Users（Microsoft SQL 节点）同样替换查询以获取昨日新增注册用户；3) Yesterday's Report（Google Analytics 节点）设置 propertyId 为自有 GA4 媒体资源 ID，dateRange 设为 yesterday；4) Yesterday's Marketing Expenses（Google Sheets 节点）通过服务账号认证，替换 documentId 与 sheetName 为实际营销费用表。所有节点需提前在 n8n 凭证管理器中配置对应连接。

2. 添加数据校验与错误通知

   为每个数据源后添加 IF 节点（Check data、If、Condition for google report、Condition for marketing reports），检查上游节点是否返回有效数据（使用 exists 条件）。若任一数据源缺失，流程走向 Send Error Email 节点，发送错误通知邮件。邮件正文已预置为：「Daily business intelligence workflow failed due to missing input data...」。需将 toEmail/fromEmail 替换为实际运维邮箱。

   运行提示词 · 来源原文。Send Error Email 节点的 text 字段

   复制提示词

   Dear User,
   
   Daily business intelligence workflow failed due to missing input data.
   One or more required sources did not return valid results.
   Action: Review individual data source logs and resolve before next run.

3. 数据归一化与合并

   通过 Summarize/Set 节点提取关键字段：Get only Total Revenue Amount（对 TotalAmount 求和）、Get only Total Users（对 email 计数）、Get Only Total Users（提取 totalUsers 字段）、Get only Total Spend Amount（对 Ad Spend 求和）。随后用 Merge all result 节点将四条分支合并，再接入 Normalize the data（Code 节点），将分散数据统一为 {revenue, registeredUsers, totalUsers, adSpend} 的 JSON 对象。

   运行提示词 · 来源原文。Normalize the data 节点的 jsCode 字段

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   const result = {
     revenue: 0,
     registeredUsers: 0,
     totalUsers: 0,
     adSpend: 0
   };
   
   for (const item of items) {
     if (item.json.sum_TotalAmount !== undefined) {
       result.revenue = item.json.sum_TotalAmount;
     }
   
     if (item.json.count_email !== undefined) {
       result.registeredUsers = item.json.count_email;
     }
   
     if (item.json["Total Users"] !== undefined) {
       result.totalUsers = item.json["Total Users"];
     }
   
     if (item.json.sum_Ad_Spend !== undefined) {
       result.adSpend = item.json.sum_Ad_Spend;
     }
   }
   
   return [{ json: result }];

4. KPI 计算与业务规则判断

   接入 KPI Calculator（Code 节点）计算 ROAS（营收/广告支出）与 CAC（广告支出/新用户数），结果保留两位小数。随后接入 Business Decision Logic（Code 节点），根据规则标记状态：ROAS < 1 为 high risk（营销投入无回报）；ROAS ≥ 3 为良好表现；CAC > 100 为 medium risk（获客成本过高）。输出包含 agentStatus、agentPriority、insights 数组。

   运行提示词 · 来源原文。KPI Calculator 节点的 jsCode 字段

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   const revenue = Number($json.revenue) || 0;
   const adSpend = Number($json.adSpend) || 0;
   const users = Number($json.registeredUsers) || 0;
   
   // Optional: yesterday values (if available later)
   const yesterdayRevenue = Number($json.yesterdayRevenue) || 0;
   const yesterdayUsers = Number($json.yesterdayUsers) || 0;
   
   // KPI calculations
   const ROAS = adSpend > 0 ? revenue / adSpend : 0;
   const CAC = users > 0 ? adSpend / users : 0;
   
   // Growth calculations
   const revenueGrowthPct =
     yesterdayRevenue > 0
       ? ((revenue - yesterdayRevenue) / yesterdayRevenue) * 100
       : 0;
   
   const userGrowthPct =
     yesterdayUsers > 0
       ? ((users - yesterdayUsers) / yesterdayUsers) * 100
       : 0;
   
   return [
     {
       json: {
         ...$json,
         ROAS: Number(ROAS.toFixed(2)),
         CAC: Number(CAC.toFixed(2)),
         //revenueGrowthPct: Number(revenueGrowthPct.toFixed(2)),
         //userGrowthPct: Number(userGrowthPct.toFixed(2))
       }
     }
   ];

   运行提示词 · 来源原文。Business Decision Logic 节点的 jsCode 字段

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   const kpi = $json;
   
   let status = "normal";
   let priority = "low";
   let insights = [];
   
   if(kpi.ROAS < 1){
     status = "risk";
     priority = "high";
     insights.push("Marketing spend is not generating returns");
   }
   
   if(kpi.ROAS >= 3){
     insights.push("Marketing campaigns are perfoming very well");
   }
   
   if(kpi.CAC > 100){
     status = "risk";
     priority = "medium";
     insights.push("Customer acquision cost is high");
   }
   
   return [{
     json: {
       ...kpi,
       agentStatus: status,
       agentPriority: priority,
       insights
     }
   }];

5. AI 生成业务摘要

   配置 AI Agent 节点，promptType 设为 define。将 OpenAI Chat Model 节点（默认 gpt-4.1-mini，可更换为 gpt-4.1 或 gpt-4）作为语言模型接入，Calculator 作为可选工具接入。AI Agent 的 user prompt 接收上游 KPI JSON，systemMessage 设定角色为创始人助理，要求输出：一行业务摘要、一项风险（如有）、一项机会、一项建议行动。

   运行提示词 · 来源原文。AI Agent 节点的 text 字段（user prompt）

   复制提示词

   =Business KPIs:
   {{ JSON.stringify($json) }}
   
   Write:
   1. One-line business summary
   2. One risk (if any)
   3. One opportunity
   4. One recommended action

   运行提示词 · 来源原文。AI Agent 节点的 options.systemMessage 字段

   复制提示词

   You are an AI business agent working for a company founder.
   
   Your job:
   - Analyze business KPIs
   - Explain what is happening
   - Decide if a notification is required
   - Keep the message short, clear, and actionable
   - Do not use technical terms
   - Do not exaggerate

6. 格式化并推送多渠道通知

   AI Agent 输出接入 Merge 节点与原始 KPI 数据合并，随后同时分发至：1) Send message（WhatsApp 节点），textBody 包含 AI 摘要与四项指标；2) Send Final Email（Email 节点），subject 为 Yesterday's Revenue Report。两个节点的正文模板均已预置，需替换接收方联系方式。来源亦支持扩展至 Slack/Telegram（需自行添加对应节点）。

   运行提示词 · 来源原文。Send message（WhatsApp）节点的 textBody 字段

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   ={{ $json.output }}
   
   Revenue :- {{ $json.revenue }}
   New Users :- {{ $json.registeredUsers }}
   Total Users :- {{ $json.totalUsers }}
   Total Ad Spend :- {{ $json.adSpend }}

   运行提示词 · 来源原文。Send Final Email 节点的 text 字段

   复制提示词

   =Dear User,
   
   {{ $json.output }}
   
   Revenue :- {{ $json.revenue }}
   New Users :- {{ $json.registeredUsers }}
   Total Users :- {{ $json.totalUsers }}
   Total Ad Spend :- {{ $json.adSpend }}

你正在搭建一个 n8n 自动业务 KPI 日报工作流。请按以下顺序确认：1) 已准备 n8n 实例及六种凭证（MSSQL、Google Analytics OAuth2、Google API 服务账号、SMTP、OpenAI API、WhatsApp API）；2) 已替换所有占位查询与文档 ID；3) 已设置 Schedule Trigger 的每日执行时间；4) 已配置错误通知邮箱；5) 已测试单节点数据返回。建议先用样例数据跑通 Normalize the data 节点，再启用 AI Agent。