워크숍 요약: 45분 만에 AI SDR 만들기

Cars24 는 13개 언어로 대규모 프로덕션 보이스 에이전트를 운영하고 있습니다.

AI SDR 에이전트가 중요한 이유비하인드 더 에이전트: Cars24가 Voice AI로 300만 분 이상의 영업 전화를 자동화하는 방법 웨비나 내용을 정리합니다. Cars24의 AI 및 혁신 총괄 Jayesh Gupta가 Cars24가 어떻게 보이스 AI 시스템을 구축하고 도입했는지, 단순한 첫 사례부터 수백만 분의 고객 통화를 처리하는 멀티 에이전트 구조까지 자세히 설명했습니다.

주요 과제는 다음과 같았습니다:

이 문제를 자동화하는 것은 명확한 비즈니스 케이스가 되었습니다.

AI SDR 에이전트는 24시간 365일 작동하며, 70개 이상의 언어를 지원하고, 정해진 기준에 따라 리드를 선별하며, 통화 중 바로 캘린더에 미팅을 예약합니다. 인계 지연도, 시간대 문제도 없습니다.

구매자의 75%가 첫 차를 구입하는 고객입니다. 이들에게 자동차 구매는 단순 거래가 아니라, 재정적으로도 크고 감정적으로도 중요한 결정입니다. Cars24 제품의 70~80%는 앱이 아니라 바로 '대화'입니다. 퍼널의 모든 단계에서 사람 중심의 안내와 지원이 이뤄집니다.

데모 1: 실제로 작동하는 AI SDR

대기 시간은 점점 길어졌고, 30일 퍼널 내에서 후속 조치가 누락되는 경우도 많았습니다.

시연 내용:

중요한 이유:

1. 전체 콜 볼륨의 25% 자동화
2. 영업의 절반 가까이가 Voice AI의 지원을 받음
3. 통화 비용 50% 절감

워크플로우

분석 및 데이터 수집 Cars24 보이스 에이전트가 차량 판매를 고민 중인 판매자에게 전화를 걸어, 힌디어로 경쟁 플랫폼 대신 Cars24를 선택하도록 설득합니다.

베스트 프랙티스

- 에이전트가 힌디어로 전체 영업 협상을 진행

전체 세션 다시보기

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- 통화 중 판매자가 Cars24에 결정하도록 이끌어 마무리

중요한 이유:이 에이전트들은 실제 영업을 진행하며, 모호함을 처리하고, 이의 제기에 대응하며, 전환 결정을 이끌어냅니다. 고객이 가장 편한 언어로 대화가 이뤄지기 때문에, Cars24는 언어 매칭이 통화 시간과 비즈니스 성과를 직접적으로 높인다는 점을 확인했습니다.

데모 2: 멀티 에이전트 오케스트레이션을 통한 크로스셀

시나리오: 고객이 검사 예약을 놓쳤습니다. 자격 심사 에이전트가 전화를 걸어 재예약을 진행하고, 업그레이드 의도를 감지하면 통화를 실시간으로 영업 에이전트에게 넘깁니다. 영업 에이전트는 맥락을 그대로 이어받아 대화를 계속합니다.

시연 내용:

- 에이전트 1(스네하)이 누락된 예약을 언급하며 재예약 진행

- 스네하가 의도를 파악: 판매자가 업그레이드인지, 재정적 이유로 파는지 확인

- 고객이 업그레이드 의사를 밝힘

- 스네하가 적합한 팀으로 연결을 제안하고, 통화 중에 바로 연결

- 에이전트 2가 전체 맥락을 이어받아 중고차 구매로 대화 진행

- 고객이 1시간 뒤에 다시 전화해달라고 요청하면, 에이전트가 확인하고 예약 상태를 정리한 뒤 깔끔하게 통화 종료

중요한 이유:이 데모는 실제로 멀티 에이전트 오케스트레이션이 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 각 에이전트가 한 가지 역할을 맡고, 맥락이 자연스럽게 전달됩니다. 반복이나 끊김이 없습니다. Cars24는 고객이 한 번도 같은 말을 반복하지 않고, 판매·구매·금융 등 모든 여정을 24/7 한 번호로 해결할 수 있도록 구축 중입니다.

Cars24의 구축 과정: 기술적 고려사항

Cars24는 가장 단순한 사례, 즉 예약 누락 알림부터 시작했습니다. 짧은 통화, 이진 결과, 실수해도 부담이 적은 구조였죠. 이를 통해 확장 전, 무엇이 효과적인지 배울 수 있었습니다.

더 길고 복잡한 인바운드 콜(평균 7분, 최대 13분의 차량 탐색 대화)로 확장하자, 단일 에이전트 구조의 한계에 부딪혔습니다.

미니 모델은 3~4분이 지나면 맥락을 잃기 시작했습니다.

더 큰 모델은 지연이 발생했습니다.

모든 것을 하나의 프롬프트에 몰아넣으면 시스템이 불안정해져, 대출 플로우를 바꾸면 구매 플로우까지 영향을 받았습니다.

해결책은 멀티 에이전트 오케스트레이션이었습니다. 대화를 단계별로 나눴습니다:

1. 미니 모델을 사용하는 소형 자격 심사 에이전트가 초기 의도를 파악
2. 고객이 참여하고 조금 더 기다릴 의사가 있으면, 더 큰 모델이 탐색을 이어받음
3. 가격이나 금융이 언급될 때만 대출 전담 에이전트가 활성화

각 에이전트가 한 가지 역할에 집중합니다. 하나를 바꿔도 다른 부분이 깨지지 않습니다.

Cars24가 선택한 스택(모두 ElevenAgents 플랫폼으로 오케스트레이션):

1. 음성 인식: ElevenLabs Scribe v2 실시간, 13개 언어의 소음 많은 Tier 2, 3 환경에서도 정확도 우수
2. 텍스트 음성 변환: ElevenLabs Flash 2.5, 최근 V3 익스프레시브 모드로 업그레이드되어 영업 성과 향상
3. LLM: 대부분 GPT-4.1 mini 사용, 더 깊은 추론이 필요한 긴 탐색 콜에는 GPT-4o 또는 동급 모델 사용
4. 전화 시스템: 오디오 품질을 위해 24kHz PCM의 WebSockets 사용, 인도 내 제공사는 Twilio, Exotel, Plivo
5. 통합: ElevenLabs Agents 플랫폼에 커스텀 API 호출, MCP 지원, 호주 시장을 위한 HubSpot 네이티브 연동
6. 벡터 데이터베이스: Qdrant, 100만 벡터 이상 대용량 데이터셋에 바이너리 양자화 적용해 지연과 비용 최소화

별도의 STT, LLM, TTS를 조합하는 대신 ElevenLabs Agents를 선택한 결정적 이유는 바로 지연(latency)이었습니다.

직접 파이프라인을 구축하면 같은 모델을 써도 지연이 1초 이상으로 늘어났습니다.

Cars24의 베스트 프랙티스

Cars24의 베스트 프랙티스

1. 실패 비용이 가장 낮은 곳에서 시작하세요.Cars24의 첫 사례는 예약 누락 알림이었습니다. 짧고 단순하며 위험이 적었습니다. 여기서 모델을 검증해 내부 신뢰를 쌓고, 더 가치 있는 퍼널로 확장할 여유를 확보했습니다.

2. 시뮬레이션이 아닌 실제 고객 대상으로 운영하세요.내부 테스트만으로는 실제 대화의 혼란을 재현할 수 없습니다. Cars24는 라이브 트래픽의 10%로 파일럿을 돌리고, 일시적 하락을 감수하며 실제 피드백으로 개선했습니다.

3. 프롬프트 길이를 엄격히 제한하세요. Cars24는 2분 미만 통화에 프롬프트를 4,000~5,000 토큰으로 제한합니다. 더 길면 모델이 느려지고, 결과도 개선되지 않습니다. 더 필요하면 에이전트를 추가로 만드세요.

4. 자주 묻는 답변은 프롬프트에 직접 넣으세요.실제 고객이 자주 묻는 질문의 답변은 프롬프트에 바로 넣고, 나머지 20%만 툴 호출이나 RAG 검색을 사용하세요. 이렇게 하면 지식 조회로 인한 지연이 대부분 사라집니다.

5. 첫 메시지는 미리 녹음하세요.ElevenLabs Agents는 통화 연결 전 오프닝 메시지를 미리 생성·캐싱할 수 있습니다. 첫 메시지를 끊을 수 없게 하면, 네트워크 지연이나 조기 끊김으로 인한 이탈을 줄일 수 있습니다.

6. 모든 통화에 평가를 내장하세요.Cars24는 모든 통화에 ElevenLabs Agents 평가를 적용해 SOP 준수, 고객 불만 여부, 실패 여부를 추적합니다. 실패한 평가는 수동 검토로 이어지고, 무작위 샘플은 매일 감사합니다. 팀이 항상 선제적으로 대응할 수 있습니다.

7. 단계별로 확장하세요.새 에이전트 도입 시 5%, 10%, 20%, 50%, 100% 순으로 롤아웃하며, 각 단계마다 2일간 평가 지표가 안정적인지 확인 후 다음 단계로 확장합니다.

8. 요청하지 않은 고객에게는 전화하지 마세요. Cars24의 모든 아웃바운드 콜은 이미 퍼널에 진입한 고객에게만 갑니다. 원치 않는 AI 연락은 불만을 늘리고 신뢰를 해칩니다. 원칙은 간단합니다: 이미 참여하지 않았다면 전화하지 않습니다.

9. 고객이 AI인지 물으면 솔직하게 답하세요. Cars24 에이전트는 질문을 받으면 자신이 가상 어시스턴트임을 밝힙니다. 고객이 사람을 원하면 즉시 연결합니다.

전체 세션 보기 AI 지출을 비용이 아닌 투자로 관리하세요.Cars24는 이제 AI 비용을 연간 운영 계획에 포함하고, 측정 가능한 비즈니스 목표와 연결합니다. 모든 도입은 실제 지표 개선을 목표로 합니다.

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