Read Original
#AI

문제를 발견하고 AI로 해결합니다 : 합류한지 2개월 된 MD가 만든 세일즈 맵

문제를 발견하고 AI로 해결합니다 : 합류한지 2개월 된 MD가 만든 세일즈 맵
01

Summary

코딩 몰라도 2주 만에 뚝딱! 신입 MD가 세일즈 앱 개발자가 된 사연

사내 AI 에이전트와 Claude를 무기로 반복 업무를 자동화하고 영업 생산성을 극대화한 라포랩스의 AX 혁신기

본 아티클은 라포랩스에 합류한 지 2개월 된 세일즈 MD가 사내 인공지능 도구들을 활용해 업무 방식을 혁신한 인터뷰입니다. 단순 챗봇 활용을 넘어, 실무에 즉시 투입 가능한 '세일즈 맵' 웹앱을 프로토타이핑하고 데이터 조회 효율을 비약적으로 높인 생생한 실전 팁을 공유합니다.

  • 01입사 2주 만에 수작업으로 이루어지던 외부 영업 동선 관리의 비효율을 AI로 즉시 해결
  • 02SQL/빅쿼리를 몰라도 사내 AI 에이전트 '라쿠'를 통해 필요한 데이터를 자연어로 즉각 추출
  • 03Claude를 퍼스널 개발자로 활용하여 세일즈 제안서 레이아웃 구성 및 맞춤형 대시보드 직접 구현
  • 04단순 반복 업무는 AI에 완전히 위임하고 브랜딩 및 파트너십 구축 등 고부가가치 판단에 초점

RECOMMENDATION

비개발 직군이지만 업무 효율화를 위해 AI 툴 도입을 망설이고 있는 기획자, MD 및 사내 업무 환경 개선(AX)을 추진 중인 조직 관리자에게 강력 추천합니다.

The Problem

외부 영업 세일즈 활동 시 효율적인 방문 동선을 계획하는 데 어려움이 있었으며, 데이터 조회를 위해 매번 빅쿼리에 접속해 수작업으로 가공해야 하는 비효율이 존재했습니다.

The Solution

사내 AI 에이전트 '라쿠'를 활용해 데이터 추출 속도를 개선하고, Claude 등의 LLM 도구를 이용해 세일즈 동선 관리용 '세일즈 맵' 및 소개서 레이아웃 등의 업무 도구를 직접 제작했습니다.

The Result

반복적인 데이터 조회 및 자료 제작 시간이 대폭 단축되어 업무 효율성이 극대화되었으며, 수립된 효율적 동선을 통해 실제 세일즈 활동의 생산성이 향상되었습니다.

Trade-off

AI 자동화를 통해 개별 도구 제작과 단순 데이터 조회는 간소화되었으나, 브랜드 적합도 판단이나 파트너와의 신뢰 구축 등 정성적인 소통 영역은 여전히 MD가 수동으로 판단하고 실행해야 합니다.

03

Key Concepts

Concept · 01

사내 AI 에이전트 (라쿠)

조직 내 데이터베이스와 자연어 인터페이스를 연동하여 실무자가 복잡한 쿼리 작성 없이 원하는 정보를 대화형으로 빠르게 획득할 수 있도록 지원하는 인하우스 인공지능 서비스입니다.

  • 기존 빅쿼리를 이용해 데이터를 직접 추출하고 가공하던 절차를 대화 한 번으로 간소화함
Concept · 02

LLM 기반 프로토타이핑

거대언어모델(LLM)을 활용하여 전문 개발 지식 없이도 아이디어를 구체화하고 필요한 형태의 웹앱, 대시보드 또는 템플릿의 뼈대를 빠르게 구현해 내는 방법입니다.

  • Claude를 활용하여 영업 효율을 높여주는 '세일즈 맵'의 레이아웃과 데이터 흐름을 직접 설계 및 구현함
Concept · 03

AX (AI Experience / AI Transformation)

구성원들이 인공지능 기술을 일상적인 업무 프로세스에 자연스럽게 내재화하여 전반적인 업무 생산성과 고객 경험을 총체적으로 개선하는 혁신 활동을 뜻합니다.

  • 사내 AX팀의 AI 세션을 통해 비개발자도 'AI를 통한 직접 도구 제작'이 가능하다는 마인드셋을 고취함