# Vercel은 인바운드 영업을 어떻게 자동화했나 > 2026-10-06 · Tom Tunguz · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/vercel은-인바운드-영업을-어떻게-자동화했나 > 원문: https://tomtunguz.com/how-to-automate-inbound ## 핵심 요약 - Vercel은 엔지니어 한 명이 근무 시간의 약 20%를 투입해 인바운드 영업 에이전트를 만들기 시작했다. - 초기에는 우수한 SDR(잠재 고객 발굴 담당자)이 작성한 약 125줄의 프롬프트로 고객 자격 판정 기준을 전달했다. 에이전트가 조사와 초안 작성을 맡고, 발송은 사람이 통제했다. - 사업과 제품이 확장되자 프롬프트는 1,000줄로 늘었다. Vercel은 명확한 규칙을 코드로 옮기고 모델에는 판단이 필요한 일만 남겼다. - 현재 인바운드 처리에는 14개 규칙이 적용된다. 별도 에이전트가 규칙 위반을 감시하고 수정하거나 예외로 인정한다. ## 한 명의 엔지니어와 영업팀의 기준에서 출발했다 Vercel의 최고운영책임자(COO) 잔 드윗 그로서는 톰 퉁구즈와의 대담에서 인바운드 영업 에이전트를 구축한 과정을 설명했다. 전담 업무의 출발점은 엔지니어 한 명이 근무 시간의 약 20%를 쓰는 프로젝트였다. 첫 버전은 팀에서 성과가 가장 좋은 SDR이 작성한 약 125줄의 프롬프트였다. 여기에는 Vercel이 잠재 고객의 자격을 판정하는 기준이 담겼다. 프로젝트는 6월에 시작됐다. 초기에는 숙련된 SDR이 결과를 검토했고, 8월에는 그 검토 단계를 없앴다. 그로서는 비교적 정해진 기준에 따라 처리할 수 있는 문제를 고르고, 회사 고유의 맥락을 모델에 제공한 점을 초기 성과의 이유로 봤다. ## 처음에는 발송 전까지 사람에게 맡겼다 초기 에이전트는 고객 조사, 자격 판정, 메시지 초안 작성을 수행했지만 메시지를 직접 보내지는 않았다. SDR은 새 직원을 교육하듯 결과를 확인했다. 그로서는 신입 담당자의 첫 이메일 100건을 모두 읽어보는 방식에 비유했다. 이후에는 발송 메시지 100건 중 1건 정도를 무작위로 살피는 방식으로 전환할 수 있다고 설명했다. 원문에 따르면 약 6주간의 검토와 개선을 거친 뒤 확인 방식도 소수의 표본을 살피는 쪽으로 바뀌었다. ## 늘어난 프롬프트를 규칙과 판단으로 나눴다 이듬해 Vercel의 제품 범위가 넓어지고 기업 고객을 더 많이 상대하면서, 유입되는 회사의 유형도 다양해졌다. 프롬프트는 1,000줄까지 늘었지만 모델이 그 안의 규칙을 항상 따르지는 않았다. 그로서는 영업 자격 판정에는 모델의 재량에 맡길 필요가 없는 명확한 규칙이 많다고 설명했다. 이에 팀은 **정해진 규칙**과 **판단이 필요한 일**을 분리했다. 엔지니어가 규칙을 코드로 구현하고, 사람이 이전에 생각해서 결정하던 부분에만 모델을 사용했다. 현재 인바운드 처리에는 14개 규칙이 적용된다. 예를 들어 새 잠재 고객이 들어오면 시스템은 Salesforce에서 해당 계정에 진행 중인 영업 기회가 있는지 조회한다. 있다면 담당 영업 임원에게 연결한다. 이 경로는 모델이 선택하지 않는다. 명시된 규칙은 감시에도 쓰인다. 별도의 에이전트가 14개 규칙의 위반을 확인하고, 위반이 발생했을 때 이를 수정할지 예외로 인정할지 판단한다. ## 사람의 일도 바뀌었다 퉁구즈는 자신이 살펴본 운영 중인 에이전트 업무 흐름 14개에서 단계의 65%가 일반 코드로 실행됐고, 완전히 에이전트에 맡겨진 단계는 14%였다고 덧붙였다. 이는 Vercel의 수치가 아니라 그가 분석한 별도 사례의 결과다. Vercel의 SDR 팀원들은 모두 아웃바운드 업무로 승진해 통상적인 1년의 대기 기간을 건너뛰었다. 그로서는 사람이 사람과 대화하는 데 더 많은 시간을 쓰는 것이 영업개발 조직의 가치를 높일 것이라고 봤다. 퉁구즈는 Vercel의 인바운드 기능에 드는 추론 및 인프라 비용을 연간 약 1,000달러로 소개했다. Vercel 사례에서 자동화의 범위는 처음부터 고정돼 있지 않았다. 사람의 검토로 시작해 발송을 맡겼고, 업무가 복잡해진 뒤에는 명확한 규칙을 코드로 분리했다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://tomtunguz.com/how-to-automate-inbound)