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TL;DR
Siemens는 매주 3,000건에 달하는 인바운드 리드를 효율적으로 처리하기 위해 Salesforce의 Agentforce를 활용한 자율 리드 자격 검증 시스템을 구축했다. 기존의 생성형 AI 방식이 가진 불확실성을 해결하기 위해 Agent Script를 도입하여 결정론적 흐름을 제어하는 SOMA(Single-Org Multi-Agent) 아키텍처를 설계했다. SDR Agent는 초기 아웃리치를 담당하고, Qualification Agent는 BANT 프레임워크를 기반으로 대화를 주도하며 리드를 검증한다. 이 시스템은 24시간의 유예 기간을 두어 리드가 정보를 보완할 수 있게 함으로써 전환율을 높이고 영업 담당자의 불필요한 업무를 줄였다.
대상 독자
AI 에이전트 기반의 영업 자동화 시스템을 구축하려는 엔터프라이즈 개발자 및 CRM 운영자
의미 / 영향
이 사례는 생성형 AI의 유연함과 결정론적 비즈니스 로직을 결합하여 신뢰성 있는 자율 에이전트를 구축하는 실무 패턴을 제시한다. 특히 대규모 B2B 영업 조직에서 AI를 활용해 리드 누락을 방지하고 영업 효율을 극대화하는 표준 모델이 될 수 있다.
섹션별 상세
기존의 반응형 AI 에이전트는 리드 자격 검증에 필요한 능동적인 대화 유도가 어려워 전환율 저하를 초래했다.
근거
- Siemens는 매주 3,000건의 인바운드 리드를 관리하며, 효율적인 리드 처리가 중요한 과제였다. — Siemens x Salesforce: Redefining the Industrial Sales Funnel with Agentforce 섹션
SOMA 아키텍처는 SDR Agent와 Qualification Agent로 역할을 분리하여 초기 아웃리치부터 데이터 수집까지의 과정을 체계화했다.
Agent Script를 사용하여 AI가 다음 단계를 추측하는 대신 명시적인 다중 턴 논리를 따르게 함으로써 데이터 수집의 일관성을 확보했다.
Driven Q&A Pattern을 통해 BANT(Budget, Authority, Need, Timeline) 프레임워크를 엄격히 준수하며 대화의 흐름을 통제했다.
24시간의 유예 기간을 설정하여 리드가 추가 정보를 제공할 수 있도록 배려하고, 2개 이상의 긍정적 답변이 확인된 경우에만 영업 담당자에게 리드를 할당한다.
용어 해설
- Agent Script
- — Agentforce 내에서 에이전트의 대화 흐름과 논리를 결정론적으로 정의하는 도구. AI의 추측에 의존하지 않고 명시적인 상태 전환과 비즈니스 규칙을 실행하여 예측 가능한 결과를 보장한다.
- BANT Framework
- — 영업 리드의 자격을 평가하는 기준인 Budget(예산), Authority(결정권), Need(필요성), Timeline(일정)의 약자. B2B 영업에서 리드의 구매 가능성을 판단하는 핵심 지표로 활용된다.
- SOMA Architecture
- — Single-Org Multi-Agent의 약자로, 단일 조직 내에서 여러 전문 에이전트가 협업하는 구조. 본 사례에서는 SDR Agent와 Qualification Agent가 각각의 역할을 수행하며 리드 처리 파이프라인을 최적화한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 10.수집 2026. 06. 10.출처 타입 RSS
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