AI 뉴스레터 - 2026-01-19 (월)

AI 에이전트 대신 AI 솔루션을 판매하라

AI 에이전트 대신 AI 솔루션을 판매하라

Nate Herk | AI Automation · 조회수 78,631

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AI 팔지 말고 결과를 팔자

AI가 멋져 보여도, 회사는 멋보다 돈이 남는지를 봐요. 이 영상은 에이전트나 자동화 도구가 아니라, 시간과 비용을 실제로 줄여주는 해결책을 팔라고 말해요. 문제를 정확히 진단하고, 절감 금액을 계산해 보여준 뒤, 그 가치의 일부만 가격으로 받는 방식이죠.

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서비스 개요

DSVP 솔루션 셀링이라는 실행 프레임워크예요. 진단, 해결, 가치화, 가격의 네 단계로 기업의 반복 업무를 분석하고, 단순하지만 효과가 큰 AI 솔루션으로 시간을 절약하고 비용을 줄여줍니다.

일반적인 자동화 도구는 기능 목록과 연결 메뉴를 보여줘요. 이 프레임워크는 출발점이 다릅니다. 매주 몇 시간을 누구의 시간에서 빼 줄 수 있는지를 먼저 계산하고, 그 절감액을 근거로 가격을 제시해요. 예를 들어 콘텐츠 제작을 자동화한다고 말하지 않고, 매주 6시간을 줄여 연간 300시간을 환원해 준다고 말합니다.

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시장 맥락: 왜 어려운 문제인가

AI 에이전트와 워크플로우는 이미 흔해졌고 가격 경쟁이 심해졌어요. 템플릿을 싸게 파는 공급자가 넘쳐나니 차별화가 어렵고, 구매자는 기술보다 결과를 원합니다. 문제는 많은 판매자가 결과를 수치로 증명하지 못한다는 점이에요.

기존 플레이어들의 실패 원인:

차별화의 핵심은 기술을 파는 게 아니라, 측정 가능한 업무 개선을 파는 거예요. 기술은 수단이고, 계약서에 들어가는 건 절감 시간과 비용 같은 결과입니다.

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DSVP 솔루션 셀링의 차별화 전략

가치의 언어로 시작해 기술은 최소화한다

고객의 시간과 비용이 새는 지점을 먼저 찾고, 그 지점만 정확히 메운 뒤, 절감된 숫자를 근거로 가격을 책정해요. 멀티 에이전트를 자랑하지 않고, 단일 자동화로도 첫 승리를 만듭니다.

사용자 관점에서 실제 경험이 어떻게 다른지:

• 첫 대화가 피치가 아니라 진단이에요 — 주당 몇 시간, 누구의 시간, 오류율은 몇 퍼센트인지부터 묻습니다.
• 데모가 기능 나열이 아니라 전과 후 비교입니다 — 현재 10시간에서 4시간으로 줄어든 화면과 계산식을 보여줘요.
• 가격이 작업 시간이나 난이도가 아니라 절감 가치의 일부입니다 — 연간 1만 달러 절감이면 3천 달러를 제안합니다.

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성장 엔진 분석

기술 구현

이 프레임워크 자체는 방법론이지만, 각 솔루션은 검증된 스택을 조합해 만듭니다. LLM이라고 하는 AI 모델로 문서 요약과 답변 작성을 하고, CRM과 헬프데스크 같은 기존 시스템을 API로 연결해요. 데이터는 업무 로그와 대화 기록을 가져와 의도 분류와 응답 자동화를 학습합니다.

• 데이터 수집: 발견 인터뷰로 기준선 시간을 수집하고, 티켓 로그와 작업 시간표, 오류 재작업 기록을 내역 단위로 모읍니다.
• 핵심 기술: LLM 기반 분류와 답변 생성, 규칙 엔진과 휴먼 검수 흐름, Zapier·Make·n8n 같은 오케스트레이션, HubSpot·Shopify·Zendesk 같은 시스템 연동.
• 기술적 해자: 도메인별 프롬프트와 정책 라이브러리, 전후 비교를 자동 기록하는 계측 모듈, 성공 사례 템플릿. 같은 업종에 빠르게 재적용되는 반복성 자체가 강점이에요.

마케팅 퍼널

성장 전략 요약

온보딩을 일부러 꼼꼼하게 만들어 귀찮아서 나갈 고객은 초기에 거르고, 끝까지 협업하는 고객에게는 높은 가치를 제공합니다. 핵심 시스템에 연결되기 때문에 교체 비용이 커져 락인이 생겨요. 네트워크 효과는 약하지만, 업종별 사례가 쌓일수록 영업 효율이 크게 오릅니다.

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핵심 인사이트: 가격은 노력의 대가가 아니라 절감 가치의 일부다

영상의 메시지는 단순해요. 고객은 자동화의 화려함이 아니라 잃어버린 시간과 돈을 되찾고 싶어 합니다. 그래서 기준선을 먼저 잡고, 절감액을 산식으로 보여주면 가격 협상 자체가 달라져요. 시간 절감과 오류 감소는 곧 인건비와 환불 비용 절감이니까요.

왜 중요하냐면요.

• 기술이 비슷해질수록 구매 결정은 숫자로 갑니다. 회수 기간을 명료하게 제시하면 의사결정 속도가 빨라져요.
• 가치 기반 가격은 시간당 과금보다 수익성이 높고, 고객도 위험이 낮다고 느껴요. 돈이 남는 구조가 명확하니까요.

이 원칙은 마케팅, 고객지원, 운영 어디에나 적용됩니다. 기준선부터 잡고, 한 문제만 빠르게 이겨서 그 숫자로 다음 확장을 여세요.

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비즈니스 기회: Shopify 고객문의 60% 자동 응답 솔루션

왜 이 기회인가요?

이커머스는 문의 유형이 반복적이에요. 배송, 반품, 사이즈, 재입고 알림 같은 질문이 티켓의 대부분을 차지하죠. 미국과 유럽에 수십만 개의 Shopify 상점이 있고, 중견 상점은 월 수천 건의 티켓을 처리합니다. 에이전트 인건비와 환불 비용을 줄일 여지가 큽니다.

제품 컨셉

ShopReply — Shopify 상점의 반복 문의를 자동으로 분류하고 답변하는 서비스

1. 의도 분류와 템플릿 답변: 주문 번호 인식, 배송 상태, 반품 기한 등 핵심 정보를 자동 추출해 표준 답변을 생성합니다.
2. 반품·교환 자동 처리: 주문과 재고를 조회해 환불 가능 여부를 계산하고, 허용된 범위 안에서는 시스템에서 바로 처리합니다.
3. 안전장치와 학습: 확신이 낮거나 예외가 의심되는 경우에만 사람에게 넘기고, 처리 결과를 학습해 다음 번 정확도를 올립니다.

실행 계획 2주

필요한 도구

• Shopify Admin API와 주문·반품 앱 연동 — 주문 조회와 반품 처리 — 앱 비용은 보통 월 50~200달러
• 헬프데스크 연동 도구 Zendesk나 Gorgias — 티켓 수집과 매크로 — 월 50~300달러
• LLM 서비스 OpenAI나 Anthropic — 분류와 답변 생성 — 사용량 기반 과금

수익 모델

• 구축비: 3천 달러
• 월 구독: 500달러에서 1천500달러, 티켓 규모에 따라 단계형
• 예시: 월 2천 건 상점, 에이전트 시급 20달러, 티켓당 4분 — 월 인건비 약 2천6백 달러. 자동화로 60퍼센트를 줄이면 월 1천5백 달러 절감. 구축비 회수까지 2개월, 이후 순이익이 발생합니다.

주의할 점

• 잘못된 자동처리로 환불 분쟁이 늘 수 있어요 → 확신 점수 임계치와 금액 상한선으로 자동처리 범위를 제한하고, 초반에는 사람 검수를 기본으로 둡니다.
• 브랜드 톤과 정책 불일치가 생길 수 있어요 → 브랜드 톤 라이브러리와 정책 문서를 벡터 검색으로 연결하고, 매주 샘플 검토로 지속 튜닝합니다.

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이번 주 액션

15분 진단 인터뷰 5건 잡기 30분

영상의 핵심은 진단에서 시작하라는 거예요. 업종별 리스트를 뽑아 아래 문구로 DM을 보내고 캘린더 링크를 붙이세요.

👉 메시지 예시: “안녕하세요, D2C 상점의 고객문의 병목을 맵핑 중입니다. 15분이면 주당 낭비 시간을 숫자로 보여드리고 자동화 가능성을 알려드릴게요. 제안이나 비용은 없습니다. 가능하신 시간에 예약 주세요.”

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피드백: newsletter@1am-ai.com