AI CRM은 어떤 모습일까? 간단한 Demo를 만들어봤습니다

CRM 및 영업관리 시스템

고객 문의부터 영업기회, 후속조치, 견적·계약까지 하나의 흐름으로 관리할 수 있도록 구성한 CRM 예시입니다.

AI 기능을 적용한 CRM

CRM 데이터에 AI 분석을 연결해 리드 점수, Deal 가능성, 대화 요약, 후속조치 추천, AI Assistant 등의 기능을 구성할 수 있습니다.

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AI CRM 구축 역량을 글로만 설명하기보다, 방문자가 기본 구조를 직접 확인할 수 있는 간단한 체험 Demo를 만들었습니다.

가상의 산업자동화 기업 데이터를 이용해 고객 관리, 영업 Pipeline, 후속 업무, AI Briefing이 어떤 방식으로 구성될 수 있는지 확인할 수 있습니다.

배경

FINDVALUE 홈페이지에는 이미 CRM과 영업관리 시스템, AI 기능을 적용한 CRM을 직접 설계·구축한다는 소개가 있었습니다. 고객 문의부터 상담, 영업기회, 계약까지 하나의 화면에서 관리하는 구조를 만들 수 있다는 내용이었습니다. 하지만 방문자 입장에서는 그 소개를 읽는 것과, 실제로 그런 화면이 어떻게 동작하는지 보는 것 사이에 차이가 있었습니다.

문제

서비스 설명만으로는 실제 구현 역량을 확인하기 어렵습니다. 문구를 아무리 구체적으로 써도 "정말 이 정도까지 만들 수 있나?"라는 궁금증은 글로는 잘 풀리지 않습니다. 스크린샷 한 장을 붙이는 것도 방법이지만, 정적인 이미지는 실제로 그 화면이 어떻게 반응하는지까지는 보여주지 못합니다.

핵심 발견

상용 SaaS 수준의 CRM을 새로 만드는 것보다, 먼저 간단한 Demo로 구조를 보여주는 것이 더 이해하기 쉽다고 판단했습니다. 완성도 높은 기능의 개수가 아니라, 방문자가 2~3분 안에 "우리 회사의 흩어진 고객 업무도 이런 식으로 정리할 수 있겠다"고 스스로 이해하는 경험이 핵심이었습니다.

실행

가상의 산업자동화 기업(세움오토메이션)과 가상 고객 데이터를 이용해, 기본 구조를 직접 클릭하며 확인할 수 있는 간단한 AI CRM Demo를 만들었습니다. 오늘 확인할 업무와 AI Briefing을 보여주는 Dashboard, 고객 목록을 검색할 수 있는 Customers, 상담 이력과 AI 요약을 보여주는 Customer Detail, 문의부터 계약까지 단계를 옮길 수 있는 Pipeline까지 네 화면을 하나의 흐름으로 연결했습니다.

기술적 판단

이 Demo는 Database, Backend, 실제 AI API, 로그인 중 어느 것도 쓰지 않습니다. 데이터는 TypeScript로 작성한 Mock Data이고, 방문자가 Pipeline 단계를 바꾸는 등의 변경 사항은 브라우저 localStorage에만 저장됩니다. Dashboard의 AI Briefing과 Customer Detail의 AI 요약도 실제 모델을 호출하지 않고, 정해진 규칙(rule-based logic)으로 문장을 생성합니다.

이 Demo의 목적은 상용 CRM을 개발해 판매하는 것이 아니라, FINDVALUE가 어떤 방식으로 기업의 흩어진 업무를 구조화할 수 있는지 간단히 보여주는 것입니다. 목적이 판매가 아니라 구조를 보여주는 것이라면, 서버와 데이터베이스를 새로 두면서까지 실제 서비스 수준의 인프라를 갖출 이유가 없습니다. 대신 유지비 없이 계속 켜둘 수 있는 가벼운 구조를 택했습니다.

결과

방문자는 이제 FINDVALUE 홈페이지에서 설명을 읽는 데 그치지 않고, 홈페이지 한 번의 클릭만으로 AI CRM이 어떤 구조로 동작할 수 있는지 직접 눌러보고 체험할 수 있습니다.