Vxceed Lighthouse로 구현한 AI 기반 필드 세일즈 자동화 혁신 사례

기업의 필드 세일즈 팀을 위한 AI 활용 맞춤 분석 솔루션, Vxceed Lighthouse 사례

기존의 소비재(CPG) 산업에서는 필드 세일즈 팀이 지역 소매점들과 신뢰를 구축하고 고객 충성도를 높이기 위해 다양한 혜택 프로그램(리워드, 포인트, 할인 등)을 활용해 왔습니다. 하지만 프로그램의 복잡성과 개별 소매점의 니즈를 정확히 반영하지 못하면서, 전체 프로그램 참여율은 30%를 넘기 어려웠습니다. 이에 따라 기업은 매출 유지에 어려움을 겪었고, 마케팅 비용 대비 효율도 떨어지는 구조가 반복됐습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 글로벌 CPG 브랜드들의 디지털 세일즈 혁신을 돕는 Vxceed는 AI 기술을 활용한 ‘Lighthouse Loyalty Selling Story’ 플랫폼을 개발했습니다. 이 솔루션은 Amazon Bedrock 기반의 멀티 에이전트 아키텍처를 적용한 자동화된 해결 방법으로, 세일즈 팀이 소매점마다 맞춤화된 세일즈 시나리오를 빠르게 구성하고 제시할 수 있도록 설계되었습니다.

Vxceed Lighthouse 솔루션 개요 및 주요 구성요소

Vxceed의 Lighthouse 플랫폼은 Amazon Bedrock을 중심으로 AWS의 다양한 관리형 서비스를 조합하여 확장성과 보안성을 동시에 만족시킵니다. 주요 구성은 아래와 같습니다.

1. 세일즈 퍼슨 앱
   모바일 앱을 통해 현장 영업팀은 생성된 세일즈 시나리오를 실시간 조회하고, 챗봇 형식으로 시스템과 대화하며 고객 응대를 효율적으로 수행합니다.

2. 보안 및 API 게이트웨이
   API Gateway를 통해 모든 요청이 통제되며, AWS KMS와 Secrets Manager를 활용해 데이터 및 자격 증명의 영향을 받지 않고도 높은 보안을 유지할 수 있습니다.

3. 인텔리전트 에이전트 구조
   Lighthouse는 다음과 같은 AWS Lambda 기반의 에이전트를 통해 자동화 및 세일즈 스토리 생성을 수행합니다.

• Orchestration Agent: 전체 플로우를 조직화
• Story Framework Agent: 스토리 구성틀 설계
• Story Generator Agent: 개별 소매점 데이터를 기반으로 콘텐츠 자동 작성
• Story Review Agent: 브랜드 가이드라인과 전략 일치 여부 검토
• Brand Guidelines Agent: 브랜드 정체성 보존
• Business Rules Agent: 정책 및 제약사항 적용

4. 데이터 서비스 계층
   DynamoDB 기반의 데이터 API로 매장 프로필, 로열티 프로그램 정보, 구매 이력 등 핵심 데이터를 활용하며, AI/ML 기반 분석도 함께 적용됩니다.

5. 고급 기능

• Q&A 서비스: 현장 질문에 자연어로 응답
• CTA 서비스: 가입 절차 간소화
• Amazon Bedrock Knowledge Base와 Guardrails: 대화의 정확도 및 안전성 유지

Amazon Bedrock 기반 AI 시스템의 활용과 효과

Vxceed가 Amazon Bedrock을 선택한 이유는 다음과 같은 장점들 덕분입니다.

• 보안 중심 설계: 기업의 VPC 내부에서 AI 모델을 운영할 수 있어 데이터 노출이 없음
• 다양한 AI 모델 활용: Claude 3.5 Sonnet 등 특화 모델들을 선택적으로 활용 가능
• 비용 효율성: 서버리스 Lambda 및 자동화된 에이전트 구성으로 인프라 유지 비용 절감
• AI 배포 가이드 및 툴셋: prompt 라이브러리 및 Knowledge Base, agent framework 등 개발 편의성 제공

비즈니스 임팩트 및 향후 발전 방향

Vxceed는 Amazon Bedrock 기반의 판매 자동화 시스템을 도입한 이후 다음과 같은 주요 성과를 달성했습니다.

• 고객 응대 정확도 95%, 로열티 프로그램 관련 질의 90% 자동화
• 프로그램 가입률 5~15% 향상으로 매출 증대
• 관리 시간 20% 단축, 연 단위 지역별 관리 시간 2개월 절감

향후에는 AI 추론 비용 최적화, 다국어 자동 번역, RAG 및 GraphRAG를 활용한 더욱 정교한 이야기 생성 능력 향상이 계획되고 있습니다.

결론

본 사례는 AI 활용을 통해 어떻게 CPG 산업의 필드 세일즈 과정이 자동화되고, 정확해지며, 결과적으로 매출 유지 및 성장을 견인할 수 있는지를 보여줍니다. 정형화된 스크립트가 아닌, 고객사와 매장의 실제 데이터를 기반으로 최적화된 세일즈 시나리오를 생성함으로써 고객 설득력을 높이고, 영업 팀의 부담을 줄일 수 있습니다.

비슷한 AI 기반 세일즈 자동화 솔루션을 구축하고자 한다면, Amazon Bedrock에서 제공하는 멀티 에이전트 아키텍처와 배포 가이드를 활용해보시길 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vxceed-builds-the-perfect-sales-pitch-for-sales-teams-at-scale-using-amazon-bedrock/