비용 효율적인 AI 도입, Salesforce Agentforce의 새로운 가격 정책

엔터프라이즈 자동화의 새로운 전환점

기업 자동화의 판도가 바뀝니다.

2025년 5월, Salesforce는 Agentforce의 유연한 가격 정책을 발표하며 AI 도입의 판도를 바꿨습니다. 이제 AI는 사용자 수 기반이 아닌 비즈니스 가치에 맞게 제공되어야 한다는 새로운 기준이 자리잡기 시작한 것입니다.

 

많은 기업에게 이 변화는 하나의 전환점을 의미합니다. 이제 AI 에이전트를 단순한 보조 도구가 아닌 조직 전반에 자연스럽게 녹아든 디지털 팀원으로 인식하기 때문입니다. 이제 투자 모델, 아키텍처 구성, 그리고 도입 전략에 대한 명확한 판단이 필요합니다.

지금이 바로 새로운 운영 모델로의 도약 시점이며, 이 기회를 올바르게 활용하는 조직만이 시장의 룰을 새롭게 쓸 수 있습니다.

새로운 가격 정책: 작업별 유연한 계약

기존의 AI 에이전트 도입은 쉽지 않았습니다. 기존의 라이선스 기반 가격 구조 때문입니다.

Salesforce가 도입한 유연한 크레딧 모델은 이 문제를 정확히 겨냥합니다.
에이전트 작업당 단 10센트만 지불하면 되므로, 조직은 더 이상 ROI가 검증되기도 전에 라이선스를 과도하게 선구매할 필요가 없습니다. 이 모델을 통해 다음을 얻을 수 있습니다.

 

  • 소규모, 명확한 활용 사례부터 시작하고
  • 빠르게 성과를 검증한 뒤
  • 성공적인 패턴을 부서 전반에 확장할 수 있게 됩니다

 

특히 주목할 점은 유연한 계약입니다. 조직은 예산을 사람(인적 자원)과 디지털 노동(에이전트) 간에 유연하게 배분할 수 있습니다. 이제 디지털 에이전트는 고정 비용이 아닌 전략적 자산으로 다뤄질 수 있는 것입니다. 이는 단순한 가격 정책 변경이 아닙니다. 업무 방식 자체를 재정의할 수 있는 기회입니다.

전략이 먼저다: AI 에이전트, 어디서부터 시작해야 할까?

기회는 크지만, 명확한 기준 없이 시작하면 실패로 이어집니다. 성공적인 조직은 빠른 도입보다 실제 운영에 뿌리내릴 수 있는 활용처를 명확히 정의합니다.

 

  • 우리 조직에서 인력 병목 지점은 어디에 존재하는가?
  • 구조화는 되어 있지만, AI를 통해 더 똑똑하게 처리할 수 있는 업무는 무엇인가?
  • 에이전트가 제대로 작동하려면 어떤 데이터와 지식이 필요한가?

Gruve에서는 실제 비즈니스 성과에 초점을 맞춘 집중형 파일럿 프로젝트에서 가장 강력한 도입 효과가 나타나는 것을 확인해왔습니다. 이는 단순한 기술 시연이 아니라, 조직 전체가 실질적인 가치를 체감할 수 있도록 설계되었기 때문입니다.

검색 증강 생성(RAG): 에이전트에게 '맥락'을 제공하는 법

아무리 잘 만든 에이전트라도 정확한 지식 없이 가치는 제한적입니다. 그래서 Salesforce의 Agentforce 로드맵 핵심에는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 자리하고 있습니다.

RAG는 에이전트가 일반적인 LLM 기능을 넘어 내부 정책 문서, ERP 트랜잭션 기록 등 조직 고유의 지식을 기반으로 응답하도록 만듭니다.

Salesforce는 다음과 같은 영역에 적극 투자하고 있습니다.

  • 고급 검색 모델
  • 멀티모달 입력 처리
  • 다중 에이전트 협업 오케스트레이션

이제 필요한 것은 단순한 도구 연결이 아니라, 그 도구를 중심으로 한 데이터 전략 수립입니다. 적절한 지식을 식별하고, 구조화하며, 프라이버시와 접근 제어를 철저히 설계하는 일이 필수입니다.

이것이 바로 기술적 깊이와 비즈니스 전략이 만나는 지점이며, 초기 AI 프로젝트들이 가장 많이 실패하는 부분이기도 합니다.

Agent에서 Product로: AgentExchange의 부상

Agentforce가 발전하면서 점점 더 많은 조직이 내부 도입을 넘어 외부 제품화까지 고려하고 있습니다. 에이전트 자체를 보안 가능한 IP(지식재산)로 간주하고, 솔루션화해 배포하는 흐름이 시작되고 있습니다.

Salesforce의 AppExchange, 그리고 새롭게 부상하는 AgentExchange는 이러한 전환의 중심 플랫폼입니다.

 

선도적인 조직들은 이미 다음과 같은 전략을 추진 중입니다. 그 결과는 단순한 효율성 개선을 넘어, 새로운 수익원 창출로 이어지고 있습니다.

  • 산업별 에이전트 템플릿 구축
  • 관리형 애플리케이션 형태로 패키징
  • 보안 검토 및 마켓 진입 전략 수립
AI의 성패를 가르는 건 여전히 ‘데이터’

어떤 AI도, 부정확하거나 분산된 데이터에는 제대로 작동하지 못합니다. 그래서 성공적인 AI 전환은 데이터 통합과 거버넌스에서 시작됩니다.

SharePoint 파일부터 클라우드 데이터 웨어하우스에 이르기까지, 에이전트는 연결되어 있고, 정규화되며, 쿼리 가능한 데이터 환경이 필요합니다. 특히 고객 기록, 결제 정보, 개인정보 등을 다룰 경우 보안 및 컴플라이언스는 절대 타협할 수 없습니다.

이 기술적 기반이 바로 에이전트의 성능, 보안 수준, 운영 비용에 직결되는 핵심 요소입니다.

조직 혁신의 기반, AI 전환

Salesforce의 Agentforce 새로운 가격 정책은 그 어느 때보다 유연한 실험과 확장을 가능하게 합니다. 하지만 이제 플랫폼의 몫이 아닌, 조직의 전략적 판단이 핵심이 되었습니다.

 

무엇을, 어떻게 구축하느냐에 따라 AI 도입은 실패할 수도 있고, 조직 혁신의 기반이 될 수도 있습니다.

 

지금, 아이디어를 실현 가능한 구조로 만들 준비가 되었다면,
올바른 기반 위에서, 적절한 전략과 실행력을 갖춰 시작하세요.

 

Gruve는 다양한 산업에서 수많은 팀의 AI 전환을 통해 실제 성과로 전환할 수 있도록 지원해왔습니다. 성공적인 Salesforce Agentforce 도입을 위해 Salesforce 파트너사, Gruve에 문의하세요.

캠페인 생성 에이전트: 세일즈포스 내에서 AI로 완성하는 마케팅 혁신

캠페인 생성 에이전트: 세일즈포스 내에서 AI로 완성하는 마케팅 혁신
소개

오늘날 빠르게 변화하는 마케팅 환경에서 팀은 효율성과 정확성을 갖춘 신속한 캠페인 실행이 필요합니다. 그러나 기존 캠페인 생성 방식은 느리고 수작업 중심이며 일관성이 없어 시간 낭비와 성과 저하를 초래하곤 합니다.

 

이 문제를 해결하기 위해 그루브(Gruve)는 Salesforce 네이티브 구조의 Campaign Creation Agent를 개발했습니다. 이는 당사의 Agentforce 프레임워크의 일환으로, Salesforce 플랫폼 내에서 캠페인 설정을 자동화하고 간소화합니다. GenAI Planner, LWC, Apex 기술을 기반으로, 기업 기준과 과거 트렌드, 전략적 가이드라인을 반영한 실시간 캠페인 제안을 제공합니다. 외부 도구 없이 Salesforce 내에서만 작동하기 때문에 모든 데이터가 안전하게 중앙 집중화됩니다.

마케팅에 직면한 문제: 수작업으로 인한 비효율성

강력한 CRM 툴을 보유하더라도, 마케팅 팀은 아래 문제점에 직면합니다. 이로 인해 시장 출시 속도는 늦어지고 전략적인 마케팅에 집중하기 어려워집니다.

 

  • 반복적인 수작업: 이전 캠페인의 내용을 복사하고, 이름 규칙을 추측하며, 타겟팅 필드를 수동으로 설정해야 합니다.
  • 보안 문제: 외부 AI 툴 사용 시 민감한 마케팅 전략, 예산 정보, 고객 세그먼트가 노출될 수 있어 데이터 준수 리스크가 발생합니다.
  • 캠페인 기준의 불일치: 템플릿이 없어 명명 방식, 예산 구조, 세그멘테이션 방식이 제각각이며, 이는 혼란과 리포팅 오류로 이어집니다.
  • 시간 소요: 과거 캠페인을 찾고 분석해 새 캠페인 구조를 구성하는 데 많은 시간이 듭니다.
  • 캠페인 지연: 팀 간 조율 및 승인 지연으로 실행이 늦어집니다.
  • 어려운 반복 활용: 성공 사례를 반복 활용하기 어렵습니다.
  • 캠페인 대상 수동 선택: 과거 세그멘테이션 기준에 따라 대상을 일일이 수동으로 선택해야 하며, 누락 또는 타겟 불일치가 생길 수 있습니다.
해결책: AI 기반의 템플릿 중심 캠페인 생성

Campaign Creation Agent는 캠페인 설정 과정을 수작업에서 지능적 자동화로 전환합니다. Salesforce 내부 데이터와 신뢰할 수 있는 외부 정보까지 활용해 실행 속도와 정확도를 동시에 높입니다.

주요 기능
  • 스마트 추천: 과거 성공 사례를 기반으로 캠페인 이름, 유형, 예산, 지역, 날짜 등을 자동 제안합니다.
  • 캠페인 대상 자동 선택: 성과 데이터를 기반으로 적절한 타겟을 자동으로 식별하고 추가합니다.
  • 보안 및 속도 확보: Salesforce 내에서만 작동해 외부 노출 없이 빠르게 실행됩니다.
  • 일관된 템플릿 적용: 명명 규칙, 예산 구조, 세그멘테이션 기준을 일관되게 유지합니다.
  • 프롬프트 기반 자동화: “Q1 제품 런칭과 유사한 웨비나 캠페인을 생성해줘”와 같이 자연어 입력으로 캠페인을 생성할 수 있습니다.
  • 외부 데이터 보강: Dreamforce와 같은 대형 이벤트의 예산을 공개 웹 데이터를 기반으로 추정하여 내부 인사이트를 보완합니다.
  • 워크플로우 자동화: 캠페인 생성, 상위 캠페인 연결, 후속 시스템 연계까지 단일 플로우로 처리합니다.
  • 누구나 활용 가능: AI 추천과 템플릿 덕분에 주니어 마케터도 브랜드에 부합하는 캠페인을 손쉽게 생성할 수 있습니다.

이 에이전트는 마케터가 전략에 집중할 수 있도록 캠페인 생성의 지능화·자동화·표준화를 이뤄냅니다.

핵심 효과
  • 캠페인 설정 시간 25–35% 단축
    마케터는 이제 2분 이내에 캠페인 레코드를 완전하게 구성할 수 있으며, 과거 캠페인이나 템플릿을 수동으로 참조할 필요가 없습니다.
  • 데이터 일관성 향상
    에이전트는 표준화된 명명 규칙, 예산 범위, 타겟팅 로직을 적용하여 모든 캠페인이 회사의 가이드라인과 리포팅 구조에 부합하도록 합니다.
  • 데이터 보안 강화
    전체 프로세스가 Salesforce 내에서 실행되고 Salesforce Trust Layer를 활용하므로, 기획, 세분화, 예산과 같은 모든 민감한 회사 데이터가 안전하게 보호되고 처리됩니다.
  • 시장 출시 속도 향상
    캠페인을 더 빠르게 출시할 수 있어 마케팅 팀이 기회, 제품 출시, 시즌 이벤트 등에 보다 민첩하게 대응할 수 있습니다.
  • 전략적 집중도 향상
    반복적인 설정 작업을 제거함으로써, 마케터는 캠페인 메시지 개발과 성과 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
  • 신입 팀원 온보딩 개선
    신입 마케터나 신규 입사자는 내부 데이터를 기반으로 한 AI 추천을 통해 깊은 과거 지식 없이도 고품질의 캠페인을 생성할 수 있습니다.
주요 인사이트
  • AI는 실제 내부 데이터에 기반할 때 가장 강력하다
    Salesforce 네이티브 데이터와 신뢰할 수 있는 온라인 소스를 결합함으로써, 에이전트는 매우 관련성 높고 맥락에 맞는 추천을 제공합니다. 이는 내부 인사이트와 외부 트렌드를 결합해 더 스마트한 캠페인 결정을 이끌어낼 수 있음을 보여줍니다.
  • 가드레일은 내부 시스템에서도 필수적이다
    명확한 지침을 정의함으로써 에이전트가 비즈니스 맥락에 맞게 작동하고, 잘못된 추측이나 브랜드에 어긋나는 제안을 하지 않도록 할 수 있었습니다.
  • 프롬프트 기반 경험은 복잡한 작업을 단순화한다
    사용자가 자신이 원하는 바를 평이한 언어로 설명할 수 있도록 하면서, 특히 신규 팀원에게 있어 사용성이 크게 향상되었습니다.
다음 단계
  • 템플릿 커버리지 확대
    웨비나, 뉴스레터, 행사 초대 등 다양한 캠페인 유형을 에이전트 로직에 추가하여 더 넓은 마케팅 활용 사례를 지원합니다.
  • AI 기반 캠페인 성과 예측 기능 도입
    향후 버전에서는 성과 데이터를 통합하여, 단순히 과거 기록에 기반한 것이 아닌 예상 효과에 따라 캠페인을 제안할 수 있도록 합니다.
  • 다양한 채널로의 확장
    Einstein Copilot을 통해 Slack, 이메일, 모바일 등 다양한 작업 환경에서 캠페인을 생성할 수 있도록 접근성을 확장합니다.
  • AI 응답 모니터링 및 정밀 조정
    에이전트의 상호작용을 지속적으로 검토하고 프롬프트 응답을 정밀하게 조정하여 정확성, 관련성, 정책 준수 여부를 지속적으로 개선합니다.
마무리: 업무 효율을 넘어 전략적 전환으로

Campaign Creation Agent는 단순한 시간 절약 도구를 넘어, 지능적이고 안전하며 확장 가능한 마케팅 운영으로 나아가는 첫걸음입니다. AI를 Salesforce에 직접 내장함으로써 외부 도구의 필요성을 없애고 수작업을 줄였으며, 모든 캠페인 계획이 일관되고 규정을 준수합니다.

 

이번 이니셔티브는 데이터 프라이버시를 희생하지 않고도 AI가 효과적으로 작동할 수 있음을 보여줍니다. 내부 데이터를 기반으로 명확한 비즈니스 규칙에 의해 작동하는 네이티브 프롬프트 기반 접근 방식은 마케터가 더 빠르고, 브랜드에 맞게, 그리고 자신 있게 고성과 캠페인을 실행할 수 있도록 지원합니다.

 

분명한 점은 단순한 자동화가 아니라, 마케팅 팀이 아이디어를 내고 실행하며 진화해 나갈 AI 중심 생태계의 미래입니다.

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AI로 재정의하는 자동차 금융: 지능형 에이전트가 만드는 혁신적 변화 

AI로 재정의하는 자동차 금융: 지능형 에이전트가 만드는 혁신적 변화

금융 서비스에 대한 고객의 기대는 점점 더 높아지고 있습니다. 디지털 기술의 발전과 함께, 고객들은 금융 거래에서 더 빠르고 정확하며 개인화된 경험을 원하고 있습니다. 특히 자동차 금융 분야에서는 이러한 기대가 더욱 두드러집니다. 이제 자동차 제조사와 딜러들은 더 빠르고 정확하며 개인화된 금융 경험을 제공해야만 경쟁력을 유지할 수 있습니다.  

하지만 실제로는 이러한 기대를 충족시키는 데 다음과 같은 어려움이 있습니다. 

 

  • 분산된 데이터: 고객의 금융 정보가 여러 시스템에 흩어져 있어 통합된 관점에서 파악하기 어렵습니다. 
  • 비효율적인 업무 프로세스: 수작업으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정이 많아 업무 효율성이 떨어집니다. 

이러한 문제를 해결하고 고객에게 더 나은 경험을 제공하기 위해서는 데이터 통합과 업무 자동화가 필요합니다.  

이 과제를 해결하기 위해 AI 기반의 혁신적인 솔루션을 제공하는 Gruve는 Salesforce Automotive Cloud, Data Cloud, 그리고 Agentforce를 기반으로 한 Captive Finance Intelligence Agent를 제공합니다. 

이 솔루션은 고객의 다양한 금융 정보를 한눈에 파악할 수 있는 기능은 물론, 상담원이 일상 언어로 질문하면 AI가 실시간으로 답변을 제공하는 기능까지 갖추고 있어, 자동차 금융 분야의 고객 경험을 근본적으로 혁신합니다. 

문제점: 흩어진 데이터와 느린 응답으로 인한 기회 상실

캡티브 파이낸스(자체 금융 프로그램)를 운영하는 금융 상담원들은 고객의 재무 상태를 파악하기 위해 여러 시스템과 복잡한 데이터 구조를 오가며 수작업으로 정보를 수집해야 합니다. 주요 시스템으로는 다음과 같습니다.

 

  • 딜러 관리 시스템(DMS)  
  • 데이터 웨어하우스 
  • Salesforce 객체 등 

여러 시스템에 흩어진 정보를 일일이 수작업으로 확인해야 하며, 고객이 보유한 대출 내역, 연체 여부, 업셀 기회 등을 파악하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 그 결과, 고객 질문에 응답이 지연되거나 적절한 금융 상품 제안 실패, 만족도 저하와 수익 손실로 이어집니다. 

캡티브 파이낸스 에이전트의 실제 업무 방식

Gruve는 Salesforce Automotive Cloud, Data Cloud, 그리고 Agentforce를 기반으로 실시간 요약 및 자동 추천이 가능한 인텔리전트 에이전트를 제공합니다. 

외부 DMS나 데이터 웨어하우스의 데이터를 Snowflake 기반 데이터 키트로 통합해 Salesforce 안에서 실시간으로 다음과 같은 정보를 요약합니다. 

 

  • 계정 상태 
  • 가구 단위의 대출 히스토리 
  • 현재 상환 상태 및 연체 여부 등 

그리고 금융 상담원들이 다음과 같이 일상적인 표현으로 질문하면, AI가 실시간으로 답변합니다. 

 

“상환 잔액은 얼마인가요?” 

“이 대출은 몇 개월 남았나요?” 

“최근에 연체한 적 있나요?” 

 

이러한 대화형 인터페이스는 단순한 질의응답을 넘어, 상담원들의 업무 효율성을 향상합니다. Gruve의 Captive Finance Intelligence Agent는 다음과 같은 기능들을 통해 고객 금융 상담을 혁신합니다. 

Gruve Captive Finance Intelligence Agent 주요 기능 

  • 실시간 금융 요약: 복잡한 고객 정보를 하나의 화면에 명확하게 정리 
  • 스마트 상품 추천: 고객의 금융 이력과 행동 기반으로 리파이낸싱, 업그레이드, 번들 서비스 등을 제안 
  • 실시간 결제 정보 제공: 결제일, 상환 기간, 연체 여부 등 고객의 자주 묻는 질문에 바로 답변 가능 
  • 데이터 통합(Data Cloud 기반): Snowflake 연동을 통해 외부 데이터를 Salesforce에 손쉽게 연결 

 

Gruve Captive Finance Intelligence Agent 기대 효과 

  • 빠른 응답으로 고객 만족도 향상: 수작업 조회 없이 즉시 답변 가능 
  • 지능형 업셀로 매출 증대: 고객 맞춤형 상품 제안으로 전환율 향상 
  • 정확한 타이밍의 채권 관리: 연체 고객 사전 감지 및 대응 가능 
  • 개인화된 경험 제공: 데이터 기반 금융 CX로 충성도 강화 
한국 자동차 시장에서의 의미

한국은 세계에서 가장 디지털 친화적인 소비자층을 보유한 시장 중 하나입니다. 특히 금융 서비스에 있어 고객들은 정확하고 신속한 응답, 투명한 정보, 그리고 개인화된 금융 상담을 기대합니다. 차량 구매와 연계된 금융 결정 역시 예외가 아니며, 소비자는 단순히 ‘대출을 받는 것’이 아닌, 자신의 상황에 꼭 맞는 금융 옵션을 찾고 싶어합니다. 

하지만 현실에서 고객들의 기대를 충족시키기란 쉽지 않습니다. 이러한 복합적인 상황에서 AI 기반 상담 자동화 솔루션은 선택이 아닌 필수로 부상하고 있습니다.

특히, Gruve의 Captive Finance Intelligence Agent는 다음과 같은 방식으로 한국 시장에 적합한 솔루션을 제공합니다. 

  • 한국 딜러사의 실제 워크플로우에 맞춘 로컬 최적화: 기존 영업 및 상담 프로세스를 유지하면서도 자동화된 요약 및 추천 기능을 도입할 수 있어, 운영 중단 없이 AI 도입 가능 
  • Salesforce의 글로벌 아키텍처와 완벽하게 호환: Salesforce를 이미 도입했거나 도입을 고려 중인 국내 OEM·딜러에게 기존 인프라와의 이질감 없는 연동 환경을 제공 
  • 기존 레거시 시스템과의 유연한 통합: Snowflake 기반의 Data Cloud 활용으로 DMS나 사내 데이터베이스와 실시간 연동 가능, 대규모 시스템 개편 없이도 단계적 혁신 가능 

즉, Gruve 솔루션은 ‘한국 시장 특유의 구조적 제약’을 고려해 설계된 현실적이고 실현 가능한 AI 솔루션입니다. 

결론: 자동차 금융을 다시 생각할 시간

자동차 금융은 더 이상 ‘단순한 대출 서비스’에 머무르지 않습니다. 만족스러운 고객 경험을 위해 데이터 기반의 인사이트, 자동화된 상담 프로세스, 그리고 사람 중심의 기술이 결합되어야 합니다.  

지금 Gruve와 함께  파일럿 프로젝트를 시작하거나 데모를 요청해보세요. 

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Gruve는 어떻게 Salesforce에서 AI 기반 MSA reconciliation으로 세일즈 사이클을 앞당겼을까?

AI 기반 MSA(마스터 서비스 계약) reconciliation을 Salesforce에 도입해 법무 업무 병목을 줄이고 딜 클로징을 앞당긴 Gruve의 사례를 소개해드리겠습니다.

Gruve는 늘 효율성을 높이는 방법을 항상 고민합니다. 그것이 고객을 위한 일이든, 우리 자신의 운영을 개선하는 일이든 마찬가지죠. Salesforce 서비스 회사로서, 저희는 세일즈 팀이 딜 클로징을 시도할 때 법무 승인 절차가 병목으로 작용하여 시간이 지연되는 문제를 자주 목격해 왔습니다. 

이 문제를 해결하기 위해, 저희는 “Trusli for Salesforce”라는 AI 계약 검토 및 MSA reconciliation 앱을 도입했습니다. Gruve가 제공하는 이 무료 솔루션은 우리 팀의 딜 클로징 속도를 높이고 법무 검토 시간을 단축하며, 전반적인 업무 효율을 향상시키는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 

문제점: 법무 병목과 딜 클로징 지연

이 솔루션을 도입하기 전까지, 세일즈 팀과 법무 팀은 여러 가지 어려움을 겪었습니다. 

 

  • 계약 레드라인 지연: 세일즈 담당자들은 계약 조건을 조정할 때마다 법무 팀의 회신을 기다리는 데 많은 시간을 쏟아야 했습니다. 그 결과, 막판에 급하게 계약을 체결하거나 수익 목표를 놓치는 일이 잦았습니다. 
  • 과중한 법무 업무: 법무 부서는 동시에 다수의 계약 검토를 처리해야 했기에 적체(backlog)가 생겼고, 이로 인해 전체 딜 사이클도 느려질 수밖에 없었습니다. 
  • 수작업 reconciliation: 어카운트 이그제큐티브(AE)들은 내부 법무 팀과 클라이언트 법무 팀에서 각각 만들어낸 레드라인을 일일이 비교하느라 세일즈 본연의 업무에 집중하기 어려웠습니다. 
  • 컴플라이언스 리스크: AI 계약 검토 프로세스가 없던 시절에는, 주요 조항을 놓치거나 비표준 약관이 그대로 계약에 포함될 위험도 높았습니다. 

분기 말이나 실적 마감 시점이 다가올수록, 이런 병목 현상은 더욱 심각한 문제가 되었습니다. 

솔루션: AI 기반 계약 reconciliation

이러한 과정을 간소화하기 위해, Gruve는 자체적으로 개발한 AI 기반 MSA 조정 솔루션을 도입했습니다. 이 매니지드 패키지는 Salesforce AppExchange에서 무료로 다운로드할 수 있으며, 도입 후 세일즈와 법무 부서 간 협업 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

 

  • AI가 자동으로 계약 검토 
    표준 계약 조건에서 벗어난 핵심 수정 사항을 식별하고, 그에 대한 권장 사항을 제시합니다. 
  • Salesforce와 완전 연동 
    AE들은 Salesforce 인터페이스 안에서 바로 수정안을 승인하거나, 법무 검토로 넘기거나, 직접 수정할 수 있습니다. 
  • 전자 서명과의 매끄러운 연동 
    전자 서명 도구와 연결되어, 계약이 확정되는 과정을 실시간으로 진행할 수 있습니다. 
  • AI 기반 위험 조기감지 
    위험도가 높은 조항을 자동으로 강조 표시해, 기업의 법적 리스크와 컴플라이언스 문제를 예방합니다. 

실제 사용 방법도 간단합니다. Trusli Legal Review Lightning 컴포넌트를 계약 페이지에 추가하고, 검토할 문서를 선택하면 AI가 자동으로 모든 수정 사항을 대조해 합의가 필요한 부분을 제안합니다. 이후 AI가 조정한 문서 버전은 다시 Salesforce 계약 페이지에 첨부되어, 번거로운 수동 작업이 크게 줄었습니다

결과: 더 빠른 딜, 더 행복한 팀

이 솔루션을 내부에 도입한 이후로, 저희는 놀라운 성과를 경험하고 있습니다

  • 딜 사이클 20% 단축 
    • 세일즈 담당자들은 법무 대기 시간을 크게 줄여, 거래를 훨씬 빠르게 마무리할 수 있게 되었습니다. 
  • Deal Closing도 순조롭게 진행 
    • 마지막에 몰리는 법무 검토가 대부분 해소되면서, 매출 인식이 지연되는 일도 드물어졌습니다. 
  • AE들의 업무 자율성 강화 
    • 세일즈 팀이 계약 검토 과정을 주도적으로 관리할 수 있어, 법무 팀 의존도가 줄었습니다. 
  • 법무 인력 비용 절감 
    • 반복적인 계약 검토 작업이 자동화되면서, 법무 부서는 보다 고부가가치 협상 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 
  • 더 나은 고객 경험 제공 
    • 전반적으로 계약 절차가 신속하고 간결해지면서, 고객에게도 전문성과 신뢰감을 줄 수 있게 되었습니다. 

무료로 사용해보세요!

Gruve는 최첨단 기술을 활용해 효율성과 성공을 추구합니다. 이는 고객뿐 아니라 우리 자신의 업무에도 동일하게 적용되죠. 저희가 자체 개발한 AI 기반 계약 reconciliation 툴을 직접 활용하며, 이 도구가 실제로 얼마나 큰 변화를 가져오는지 입증해 보였습니다. 가장 좋은 점은 이 솔루션을 무료로 Salesforce AppExchange에서 이용할 수 있다는 것입니다.

딜 클로징을 가속화하고, 법무 병목을 줄이며, 세일즈 효율을 높이고 싶으시다면 지금 바로 이 솔루션을 시도해보세요.
자세한 내용을 알고 싶으시면 언제든지 문의해주시기 바랍니다. 

Zoho에서 Salesforce로 마이그레이션을 위한 5가지 핵심 단계

Zoho에서 Salesforce로의 CRM 마이그레이션은 복잡하게 느껴질 수 있지만, 올바른 전략과 준비를 통해 원활하고 성공적인 전환이 가능합니다. 최근 Gruve는 마이그레이션을 수행하였으며, 그 경험을 바탕으로 성공적인 마이그레이션을 위한 다섯 가지 핵심 단계를 공유하고자 합니다.  

1. 발견(Discovery) 

마이그레이션 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 발견 단계입니다. 이는 현재 Zoho CRM 설정을 평가하고, 마이그레이션해야 할 주요 기능과 데이터를 식별하는 것을 포함합니다. 이 단계에서는 맞춤형 필드, 워크플로우, 보고서, 통합 등을 포함한 마이그레이션 범위를 이해하는 것이 중요합니다. 철저한 CRM 감사는 잠재적인 문제를 식별하고, Salesforce 구현을 간소화하며, 성공적인 CRM 마이그레이션을 계획하는 데 도움이 됩니다.  

발견 단계는 또한 CRM 범위를 간소화할 수 있는 좋은 기회입니다. 현재 프로세스를 검토하고 최적화하며, 중복되거나 오래된 구성을 제거하고, 새로운 Salesforce 설정이 가능한 한 효율적이고 효과적인지 확인하세요. 이러한 사전 대응적 접근 방식은 마이그레이션을 원활하게 할 뿐만 아니라 CRM 시스템의 전반적인 성능과 사용성을 향상시킵니다.  

2. 설계 및 계획(Design & Planning) 

무엇을 마이그레이션해야 하는지 명확히 이해한 후에는 Salesforce 구현을 설계하고 마이그레이션 프로세스를 계획하는 단계입니다. 최신 Salesforce 플랫폼과 관련 클라우드의 최신 기능을 활용하여 최첨단 솔루션을 목표로 하세요. 가능한 한 과도한 커스터마이징을 피하고 단순성을 추구하세요. 경험 많은 Salesforce 솔루션 아키텍트를 참여시키면 최적의 설계를 보장하는 데 큰 도움이 됩니다.  

 

CRM 마이그레이션 중의 주요 과제 중 하나는 사용자가 이전 시스템과 동일한 방식으로 기능하기를 원하는 자연스러운 경향입니다. 이러한 변화에 대한 저항은 기존 설정에 대한 친숙함과 편안함에서 비롯될 수 있습니다. 그러나 마이그레이션은 비즈니스 프로세스를 개선하고 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있는 기회임을 인식하는 것이 중요합니다. 이는 사용자가 시스템과 상호 작용하는 방식의 변화를 수반할 수 있지만, 이러한 조정은 효율성, 생산성 및 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.  

3. 마이그레이션(Migration) 

데이터 마이그레이션은 이 과정의 핵심입니다. 데이터 로더(data loader)나 서드파티 마이그레이션 툴을 활용해 데이터를 이전하세요. 우선 소규모의 데이터를 활용하여 테스트 마이그레이션을 진행하는 것이 중요합니다. 이를 통해 잠재적인 문제를 미리 발견하고, 전체 데이터를 이전하기 전에 필요한 부분을 조정할 수 있습니다. 

 

마이그레이션은 팀원 간 긴밀한 협력이 필수적인 작업입니다. 효과적인 커뮤니케이션은 모든 사람이 동일한 목표와 정보를 공유하도록 하는 데 매우 중요합니다. 사용자 및 이해 관계자들에게 마이그레이션 진행 상황을 정기적으로 알리고 투명성을 유지하면, 기대치를 적절히 관리하고 모두가 참여하고 있다는 느낌을 줄 수 있습니다. 

 

마이그레이션 과정에서 생성되는 모든 메타데이터(metadata)를 보관하는 것은 향후 문제 해결과 디버깅(debugging)에 매우 중요합니다. 이 데이터는 마이그레이션 이후 발생할 수 있는 문제를 해결할 때 유용한 참고자료가 됩니다. 또한, 마이그레이션의 각 단계별 검증 작업을 철저히 진행하여 문제가 커지기 전에 초기에 발견할 수 있어야 합니다. 여기에는 데이터 정확성 검증, 워크플로우(workflow) 정상 작동 확인, 통합(integration) 상태 점검이 포함됩니다. 또한 Salesforce의 제한 사항을 주의 깊게 모니터링하여 업무 중단이 발생하지 않도록 주의하세요. 

 

기존 구현 환경이 있다면, 마이그레이션 전에 전체 또는 부분 복사본(full/partial copy) 샌드박스(sandbox)에서 반드시 테스트를 진행하세요. 이를 통해 통제된 환경에서 문제를 미리 식별하고 해결할 수 있습니다. 업무에 미치는 영향을 최소화하기 위해 마이그레이션은 업무 시간 외에 진행하는 것이 바람직합니다. 또한 문제 발생 시 즉시 대응할 수 있도록 전문 대응팀(Red Team)을 대기시켜 놓는 것도 좋은 방법입니다. 

 

마지막으로, 데이터의 일부는 Salesforce에서 수동으로 설정해야 할 수 있습니다. 

4. 테스트(Test) 

본격적인 운영 환경(Production)으로 이전하기 전, 샌드박스 환경에서 마이그레이션 결과를 반드시 검증해야 합니다. 통제된 환경에서의 검증은 실제 운영 중인 시스템에 영향을 주지 않으면서 문제를 발견하고 수정할 수 있는 중요한 단계입니다. 각 부서와 팀원들이 자신이 담당하는 업무 영역에서 발생 가능한 문제를 빠르게 식별할 수 있도록, 비정형적(ad hoc) 검증에 참여시키는 것이 좋습니다. 이러한 다중 참여 방식은 새 시스템에 대한 더욱 꼼꼼한 검증을 가능하게 합니다. 

 

사용자 승인 테스트(User Acceptance Testing, UAT)를 수행하여 시스템이 실제 비즈니스 요구사항과 사용자 요구를 충족하는지 확인해야 합니다. 이 단계는 사용자의 신뢰를 확보하고 원활한 전환을 보장하는 데 필수적입니다. 테스트 과정에서 발생하는 이슈는 Jira와 같은 버그 추적 시스템을 사용해 체계적으로 기록하고 관리하면 좋습니다. 이를 통해 모든 문제를 놓치지 않고 해결할 수 있습니다. 

 

운영 환경으로의 데이터 마이그레이션이 완료되면, 모든 데이터가 정확히 이전되었는지, 모든 기능이 정상적으로 작동하는지 철저하게 테스트해야 합니다. 여기에는 워크플로우, 보고서, 통합 기능의 테스트가 포함됩니다. 

 

모든 이슈를 동시에 해결하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에, 우선순위를 설정해 처리해야 합니다. 업무 및 사용자 경험에 즉각적인 영향을 미치는 주요 문제를 우선적으로 해결하고, 덜 심각한 문제는 이후 업데이트 일정에 포함하여 관리하면 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 

 5. 교육 및 운영 시작(Training & Go-Live) 

성공적인 운영 시작(go-live)을 위해서는 효과적인 커뮤니케이션이 필수적입니다. 사용자들에게 운영 시작일을 충분히 앞서 알릴 수 있도록 여러 경로를 통해 반복적으로 전달하세요. 이메일, 팀 미팅, 그리고 Teams나 Slack과 같은 내부 커뮤니케이션 플랫폼을 활용하여 명확하고 자주 소통하는 것이 중요합니다. 또한 운영 시작 전에 모든 사용자가 활성화되어 있으며 로그인 정보를 받았는지 확인하는 것도 필수입니다. 

 

단계별 접근 방식을 고려하여 사용자 그룹별로 점진적으로 시스템을 도입하는 것도 좋은 전략입니다. 이렇게 하면 작은 규모에서 먼저 문제를 발견하고 해결한 후 전체 조직으로 확장할 수 있습니다. 이 과정에서 지속적으로 모니터링하고 보고함으로써 잠재적 문제를 빠르게 파악하고 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 

 

사용자들이 새 시스템에 빠르게 익숙해질 수 있도록 교육이 반드시 필요합니다. 운영 시작 전, 사용자들에게 포괄적인 교육 세션과 참고 자료를 제공하세요. 특히 Salesforce의 Trailblazer Community, Trailhead 모듈, YouTube 튜토리얼, 공식 문서, 관련 Reddit 스레드 등 유용한 리소스를 안내해 사용자가 스스로 질문에 대한 답을 찾을 수 있게 도와주세요. 또한 Gruve의 고객 경험 서비스(Customer Experience Services)를 활용하여 CRM 마이그레이션 기간 동안 사용자의 만족도와 시스템 채택률(user adoption)을 높일 수 있도록 지원하세요. 

 

사용자들이 언제든 질문을 하고 문제를 보고할 수 있는 열린 소통 창구를 유지하는 것이 중요합니다. Teams, Slack, 이메일, ITSM 시스템과 같은 내부 소통 플랫폼을 통해 이를 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한 운영 초기 며칠 동안 즉각 지원할 수 있는 전담 지원팀을 운영하면 사용자들의 경험과 시스템 활용도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 

 

이러한 단계를 충실히 수행하면 Salesforce로의 전환 과정이 원활히 진행되어 사용자 불편은 최소화하고 만족도는 극대화할 수 있습니다. 

 

마지막으로, 철저한 계획과 설계는 기술적 성공의 핵심이며, 주요 이해관계자를 적극적으로 참여시키고 투명한 소통을 유지하는 것이 사용자 만족도와 시스템 채택률을 높이는 핵심입니다. 또한 마이그레이션을 시스템 설계를 간소화하고 비즈니스 데이터를 정리하는 기회로 활용하세요. 이러한 단계와 경험에서 얻은 교훈을 잘 활용하면 Zoho CRM에서 Salesforce CRM으로 성공적으로 전환할 수 있습니다. 

AI 에이전트의 운영 비용은 만만치 않을 수 있으며, 최적화가 제대로 이루어지지 않으면 응답 속도도 느려질 수 있습니다. 인프라 비용을 지속적으로 모니터링하고, 모델 및 추론 파이프라인을 잘 튜닝해 불필요한 지출을 막아야 합니다.