AI SDR로 인바운드 세일즈를 확장한 방법 – 리드의 78%를 처음부터 끝까지 자동으로 검증

매주 수백 명이 엔터프라이즈 세일즈 문의 폼을(를) 통해 플랫폼과 가격에 대해 더 알아보고자 합니다. 하지만 대부분의 리드는 셀프서비스 플랜이 더 적합하며, 이 플랜은 대부분의 사용자에게 제공되고 웹사이트에 자세한 문서가 있습니다.

세일즈 팀이 모든 리드와 직접 미팅을 하고 싶어도, 실제로는 맞춤형 솔루션이 필요한 엔터프라이즈 도입에 집중하고 있습니다. 그래서 각 문의를 수동으로 검토해 엔터프라이즈 상담이 필요한 리드와 셀프서비스로 안내하는 것이 더 적합한 리드를 구분합니다. 하지만 많은 폼이 리드의 사용 사례를 모호하게 작성하는 등 정보가 불완전해, 팀이 추가로 문의해 맥락을 파악해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정은 응답 속도를 늦추고, 더 중요한 엔터프라이즈 기회에 집중하는 데 방해가 됩니다.

엔터프라이즈 적합 리드의 경우, 폼 검토로 인한 지연은 기회 상실로 이어질 수 있습니다. 이상적으로는, 엔터프라이즈 리드는 세일즈 문의 폼을 제출하자마자 미팅을 예약할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 금요일 저녁에 폼을 제출한 리드는 월요일에야 세일즈 팀이 확인해 연락을 주게 되고, 첫 미팅이 그 주 후반으로 밀릴 수 있습니다.

이런 수요와 팀 역량의 간극을 해소하기 위해, ElevenLabs의 에이전트 플랫폼을(를) 활용해 인바운드 AI 세일즈 개발 담당자(SDR)를 구축했습니다. AI SDR은 인바운드 리드에게 더 빠르고 개인화된 경험을 제공하고, 팀은 더 중요한 기회에 집중할 수 있게 해줍니다.

에이전트 구축 과정

인바운드 SDR은 행동, 역량, 데이터라는 세 가지 축을 중심으로 설계했습니다.

1. 행동

Agents Platform의 시스템 프롬프트를 활용해 SDR 'Jon'의 행동 방식을 정의했습니다. 여기에는 '따뜻하고 컨설팅하는 세일즈 담당자로, 복잡한 AI 주제를 쉽게 설명한다'와 같은 핵심 성격을 담았습니다. 또한 Jon의 주요 목표와, 미팅 예약이나 팀에 메시지 전송 등 어떤 상황에서 행동해야 하는지도 명확히 했습니다. 구체적인 구조가 궁금하다면 프롬프트 가이드.

를 참고하세요. Jon에게는 100개 이상의 자주 묻는 질문과 웹사이트 문서에서 발췌한 제품 기능 개요 등 방대한 지식 베이스를 제공했습니다. 현재는 신제품이나 기능이 출시될 때마다 수동으로 업데이트하고 있지만, 곧 목표 URL을 추가하면 정기적으로 자동 업데이트가 가능해질 예정입니다.

출시 후에는 GTM 팀의 세일즈 리더들과 함께 콜 녹취를 검토하며 실수를 파악하고 에이전트 성능을 개선했습니다. 주요 인사이트는 다음과 같습니다:

• 사용 사례에 맞는 LLM을 찾으려면 실험이 필요하다: 처음에는 지연이 적은 모델로 시작했지만, 신뢰성이나 툴 호출에서 한계를 느껴 더 강력한 모델로 전환했습니다. 업그레이드 후에는 에이전트가 잘못된 연도를 언급하는 등 환각 현상이 줄었고, 툴 호출 오류도 감소했습니다. 더 강력한 LLM은 고도화된 추론에도 유리합니다. 예를 들어, 이제 에이전트가 리드의 예상 사용량을 함께 계산해줄 수 있습니다. 리드가 확실하지 않을 때는 Jon이 하루 예상 콜 수와 평균 콜 시간을 물어 월간 사용량을 산출합니다.

• 에이전트의 실패도 더 나은 방향으로 조정 가능하다: 에이전트가 100% 정확하게 판단하지 못하는 상황에서, 시스템 프롬프트를 조정해 '거짓 긍정(false positive)'을 '거짓 부정(false negative)'보다 우선하도록 했습니다. 즉, 엔터프라이즈 기회를 놓치는 것보다, 셀프서비스로 안내할 리드와 미팅을 하는 것이 낫다고 판단했습니다.

• 예외 상황을 모두 반영하면 시스템 프롬프트가 점점 복잡해지고 오류 위험이 커진다: 50건 이상의 콜을 검토한 후, '만약 X라면 Y를 하라'는 식의 지침을 여러 개 추가했습니다. 예를 들어, '발신자가 영어 이외의 언어를 사용할 경우, 미팅도 해당 언어로 진행할지 영어로 할지 먼저 물어본다' 등입니다. 대용량 컨텍스트 LLM은 이런 규칙을 잘 처리하지만, 프롬프트가 길어질수록 오류 위험도 커집니다. 실제로 프롬프트가 확장될수록 한 번에 여러 질문을 하는 등 특정 행동이 더 자주 나타났습니다.

• 가드레일(안전장치)은 프로세스 우회 방지에 효과적이다: 일부 사용자는 충분한 정보를 제공하기 전에 팀과 직접 통화하길 반복적으로 요청했습니다. 명확한 가드레일을 추가하니 이런 요청을 효과적으로 줄일 수 있었습니다.

• 툴 실행 중에는 사용자에게 피드백이 필요하다: Jon이 캘린더 확인 등 툴을 사용할 때, 발신자는 갑작스러운 정적에 혼란을 느끼곤 했습니다. 이를 해결하기 위해, 툴 사용 시 사용자에게 안내 메시지를 보내는 '강제 메시지' 기능을 추가했습니다.

• 음성 기반 상호작용은 참여도를 높인다: 리드 5명 중 1명꼴로 Jon과의 대화를 이어가기 위해 다시 전화를 걸었습니다. 어떤 경우에는 제품과 가격을 안내받은 후, 단순히 스파게티 레시피를 물으려고 다시 연락한 사례도 있었습니다.

2. 역량 및 맞춤형 도구

Jon은 실제 SDR이 인바운드 대화를 독립적으로 관리할 때 사용하는 도구와 동일한 기능을 사용할 수 있습니다.

각 콜이 시작되면 Jon은 문의 폼 내용을 먼저 확인해 맥락을 파악합니다. 통화 중에는 리드를 실시간으로 검증하고, 시간대별로 일정을 확인해 미팅을 예약할 수 있습니다. 미팅이 예약되면, 콜 요약을 팀에 전달합니다.

Jon은 32개 언어를 자유롭게 전환할 수 있으며, 각 언어별로 최적화된 음성을 사용합니다. 보통 일주일에 8개 이상의 언어를 활용합니다.

3. 데이터

콜이 끝나면 Jon은 리드의 사용 사례와 검증 결과를 기록해 CRM에 바로 저장합니다. 이를 통해 모든 세일즈 상호작용을 팀이 한눈에 파악할 수 있습니다.

Jon은 또한 구조화된 데이터도 기록합니다. 예를 들어, 대화가 끝나면 리드에게 1~10점으로 만족도를 평가해달라고 요청합니다. 점수가 가장 높거나 낮은 대화는 매일 검토해, 잘된 점과 개선점을 파악합니다.

이런 행동, 역량, 데이터 파이프라인 덕분에 Jon은 실제 SDR과 동일한 워크플로우를 자연스럽고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

현재까지의 결과

출시 이후 AI SDR은 38개국에서 24시간 운영되고 있습니다. 현재 주당 50건 이상의 콜을 처리하며, 이는 전임 SDR 2명에 해당하는 규모입니다.

전체 검증 결정의 78%는 별도의 인간 개입 없이 처리됩니다. 나머지 22%는 대부분 '거짓 긍정'으로, 실제로는 제외되어야 할 리드를 포함하는 경우입니다. 반대로, 포함되어야 할 리드를 제외하는 것보다는 이 결과가 더 낫다고 판단합니다.

이런 거짓 긍정은 주로 리드가 예상 사용량이나 출시 시점을 추정만 하고 확정하지 못할 때 발생합니다. 거짓 부정은 드물며, 주로 리드가 충분한 정보를 제공하기 전에 전화를 끊을 때 발생합니다. 앞으로는 이런 불완전한 경우에는 리드를 제외하지 않고 "N/A"로 처리할 예정입니다.

"인바운드 세일즈의 확장 방식이 근본적으로 달라졌습니다. AI SDR 덕분에 누구나 원하는 언어로, 언제든지 우리 플랫폼에 대해 개인화된 대화를 시작할 수 있습니다. 플랫폼을 가장 잘 이해하는 방법은 직접 경험해보는 것이며, 이제 적합한 리드는 며칠이 아닌 몇 분 만에 미팅을 예약하고 있습니다." – Jonathan Chemouny, EMEA 세일즈 리드, ElevenLabs

평균 CSAT 점수 8.7로, 초기 대화만으로도 대화형 에이전트에 대한 인식이 얼마나 빠르게 바뀌고 있는지 알 수 있습니다. 일부 후기를 소개합니다:

• "오늘 도와주셔서 감사합니다. 이렇게 유용한 AI 에이전트는 처음이에요. 좋은 하루 되세요!"

• "와! 와! 솔직히 정말 잘하시네요 […] 깔끔하고, 설명도 명확해요. 이게 바로 대화형 AI네요. 정말 멋집니다!" 

• "[이번 대화]가 정말 도움이 됐어요. 제공하는 제품을 처음으로 엿볼 수 있었고… 약간의 오류는 있었지만, 오디오 품질, 그러니까 목소리 품질이 꽤 인상적이었습니다."

앞으로의 계획

앞으로 몇 달간, 새로운 워크플로우 기능을(를) 통해 에이전트의 역량을 확장할 예정입니다. 워크플로우는 더 복잡하고 유동적인 대화를 처리하고, 더 신뢰도 높은 의사결정을 지원하도록 설계되었습니다. 이를 통해 아웃바운드 세일즈나 응답이 없는 리드 재접촉 등 새로운 활용 사례도 가능해집니다.

현재는 AI SDR의 모든 결정을 팀이 직접 검토하고 있지만, 곧 시스템이 각 미팅을 담당자 캘린더에 자동으로 배정해 바로 예약할 수 있게 됩니다.

AI SDR은 이미 잠재 고객의 기대를 충족시키고, 팀이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 인바운드 세일즈 프로세스를 혁신했습니다. 앞으로 음성이 기술의 주요 인터페이스가 되는 미래로 한 걸음 더 나아가고 있다고 생각합니다.

직접 대화형 에이전트를 만들고 싶으신가요? 여기에서 시작하세요.