Growth Agent · 영업 성장
어느 고객에게 어떤 상품을 얼마나 제안할지, 추천 이유와 함께 알려드립니다.
엑셀로 주문 이력과 재고·이익률을 맞춰 보고, 경험으로 비교할 거래처를 고르던 일. 회사의 기준으로 계산한 결과를 영업사원이 바로 검토할 수 있게 정리합니다.
신규 취급 제안 · 실제 시연의 후보
이온워터 500mL
55 박스
1박스 = 500mL 24병. 실제 주문량은 고객과 협의합니다.
비슷한 거래처의 월 주문량 중앙값 197박스에 초도 비율 25%와 상계점의 거래 규모(약 1.13배)를 반영하고, 5박스 주문 단위에 맞춘 수량입니다.
197박스 × 25% × 약 1.13 → 5박스 단위로 55박스
같은 채널·지역에서 주문 규모가 비슷한 거래처를 비교했습니다. 상계점은 보리차·녹차·레몬워터를 취급하지만, 이온워터는 미취급 상태이며 7~9월 주문도 없습니다.
보유 1,100박스에서 예약 300박스와 안전재고 200박스를 제외했습니다. 다른 거래처와 공유하는 재고이며, 제안 후보 배분 전의 수량입니다.
동일한 공급가·원가 기준으로 계산한 음료 4종의 단순평균 28.25%보다 3.75%p 높습니다.
거래처·상품 조합
960개검토 대상 조합
199개조건 충족 조합
26개우선 제안 거래처
10곳합성 데이터 분석 예시입니다.
Claude × Decision Layer
Claude에서 매출 현황을 묻고, 이어서 거래처별 제안을 요청한 실제 시연입니다. 같은 합성 F&B 데이터로 상계점에 이 상품을 제안하는 이유를 살펴보세요.
합성 F&B 데이터로 진행한 실제 Claude 분석입니다. 출력 형식을 정리하고 대기 시간을 편집했습니다.
추가 판매부터 주문 감소 대응, 진행 중인 거래와 신규 고객까지. 어떤 영업 업무를 바꾸고 싶은지 선택해 보세요.
F&B 시연의 분석 예시
서비스 기업에서는 고객의 사용량·계약 조건을 바탕으로 계약 확대 기회를 검토할 수 있습니다.
업무 적용 예시
고객의 주문 주기와 계절성을 반영해, 일시적인 변화와 지속적인 감소를 구분합니다.
업무 적용 예시
영업기회 단계와 후속 대응 기준은 회사의 영업 프로세스에 맞춰 구성합니다.
업무 적용 예시
활용할 외부 정보와 고객 선정 기준은 데이터 접근 범위와 영업 목적에 맞춰 정합니다.
Salesforce 등 CRM과 주문·재고·수익성 데이터를 연결합니다. 비교할 거래처군, 최소 이익률, 재고와 초도 수량 기준을 회사에 맞게 정합니다.
회사에 맞춘 추천
영업기획과 현업이 검토한 분석 방법과 기준을 반복 활용합니다. 담당자가 바뀌거나 새 데이터가 들어와도 같은 기준으로 기회를 찾습니다.
유사 거래처 선정과 상품·수량 계산을 Python 코드로 등록하고 분석 절차로 연결합니다. AI는 질문에 맞는 방법을 선택해 실행합니다.
매번 같은 분석 코드를 새로 생성하는 데 드는 토큰을 줄이고, 검토한 코드를 새 데이터에 재사용합니다.
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추천과 제외의 근거
어떤 거래처·상품이 기준을 충족했는지, 어떤 후보가 재고나 이익률 때문에 보류됐는지 수치와 함께 확인합니다.
조회한 데이터와 쿼리, 실행한 코드·버전, 분석 절차와 결과를 분석 실행 기록(Run)에 함께 남깁니다.
결론의 근거를 데이터와 실행 기록까지 따라가며 검토할 수 있습니다. · Audit Trail
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영업팀 하나와 상품군 또는 고객군 하나를 정해, 실제 업무에서 결과를 검토합니다.
추가 판매, 주문 감소 대응 등 먼저 개선할 업무를 정합니다.
활용할 데이터와 회사의 영업 판단 기준을 함께 구성합니다.
담당자의 활용 여부와 후속 주문·매출총이익을 확인합니다.
