클라우드플레어, AI 에이전트 활용하여 GTM 팀 효율 2배 향상

클라우드플레어는 시장 출시(GTM) 팀의 효율성을 높이기 위한 세 가지 핵심 접근 방식을 제안합니다. 이 프레임워크는 데이터 관련 작업에 소요되는 시간을 몇 시간에서 단 몇 분으로 단축하여 인적 팀이 더 높은 수준의 전략적 활동에 집중할 수 있도록 합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 말했습니다. "제가 제안하는 프레임워크는 미래에 이 내용을 구체화할 때 정말 효과적일 것이라고 생각하며, 세 가지 핵심 접근 방식입니다." 이 전략은 분석 역량 확장, 시기적절한 인사이트 제공, GTM 팀의 역량을 강화하기 위한 셀프 서비스 옵션 제공에 중점을 둡니다.

클라우드플레어의 GTM 전략의 두 번째 핵심은 원시 데이터를 팀을 위한 실행 가능한 스토리로 변환하여 인사이트를 확장하는 것입니다. 이는 반응형 데이터 요청을 넘어 필수 정보를 사전 예방적으로 제공하는 방식으로 나아갑니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 설명했습니다. "두 번째 핵심은 인사이트를 확장하는 방법입니다. 데이터에는 스토리가 있으며, 이를 팀에 어떻게 제공할 수 있을까요?" 이 접근 방식은 다양한 관리 계층에 맞춰 정보를 제공하고 판매 상호 작용을 위한 관련 컨텍스트를 제공합니다.

세 번째이자 가장 중요한 핵심은 시장 출시 팀에 셀프 서비스 기능을 제공하는 것입니다. 이를 통해 영업 팀은 다른 부서에 문의할 필요 없이 즉시 전문가 수준의 정보에 액세스할 수 있습니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 말했습니다. "그리고 세 번째이자 가장 큰 핵심은 시장 출시 팀에 셀프 서비스 기능을 제공하는 것입니다." 이는 담당자들이 고객 통화 중 거부 처리, 상향 판매 기회, 고객 만족도와 같은 측면을 포함하여 상황을 독립적으로 평가할 수 있도록 지원합니다.

클라우드플레어는 비즈니스 컨텍스트를 원시 데이터에 직접 내장하여 기술 및 비기술 사용자 모두가 접근할 수 있도록 역할별 스킬 파일을 개발했습니다. 이 혁신은 SQL 지식이 없는 개인도 데이터를 독립적으로 쿼리할 수 있도록 합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 언급했습니다. "우리가 한 일은 비즈니스 정보의 컨텍스트를 데이터에 연결하는 역할별 스킬 파일을 구축하는 것입니다." 이 접근 방식은 전담 데이터 엔지니어에게 의존하여 발생하는 병목 현상을 크게 줄여 조직 전체의 데이터 액세스를 민주화합니다.

스킬 파일은 복잡한 비즈니스 작업을 위한 쿼리 커버리지를 최적화하기 위해 일반적인 비즈니스 질문으로 미리 로드됩니다. 이 설계는 시스템이 일상적인 질문의 약 80%를 처리하고, 더 복잡한 전략적 과제는 사람의 개입을 위해 남겨둘 수 있도록 합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 설명했습니다. "우리는 비즈니스에서 데이터에 물을 수 있는 질문 유형을 포함했습니다... 그래서 본질적으로 80% 이상의 질문에 답할 수 있습니다." 이 전략은 중앙 집중식 데이터 팀에 대한 의존도를 줄여, 그들이 독특하고 가치 높은 분석 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

클라우드플레어는 사용자가 정보를 찾아 헤맬 필요 없이, 사전 예방적으로 인사이트를 푸시하여 데이터 기반 스토리텔링을 자동화하고 있습니다. 이 접근 방식은 관련 데이터를 시장 출시 팀에 직접 제공하도록 설계되었습니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 말했습니다. "데이터에는 스토리가 있으며, 그들은 그것을 찾아 헤맬 필요가 없습니다. ... 우리는 그들에게 스토리를 가져다줍니다." 주간 요약은 비즈니스 성과와 목표를 강조하고, 트렌드와 주시 항목은 모바일 디지털 비서와 유사한 사용자 경험을 모델링하여 영업 팀에 직접 전달됩니다.

클라우드플레어는 GTM 팀 직원들 사이에서 대시보드 채택률이 크게 다르다는 점을 인정합니다. 어떤 이들은 대시보드를 좋아하고, 어떤 이들은 거의 사용하지 않습니다. 이는 비즈니스 전반의 데이터 이해 격차를 해소하기 위한 자동화된 분석의 필요성을 야기합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 언급했습니다. "대시보드를 좋아하는 사람들도 있고, 결코 보지 않는 사람들도 있을 것입니다. 따라서 비즈니스 전반에 걸쳐 이를 지원할 방법이 필요하다고 생각합니다." 목표는 데이터 구조를 단순화하여 AI 에이전트가 일관되고 효과적으로 처리할 수 있도록 하고, 선호하는 데이터 소비 방식에 관계없이 모든 사람이 인사이트에 접근할 수 있도록 하는 것입니다.

클라우드플레어는 세심한 데이터 엔지니어링 및 전처리 단계를 통해 원시 비즈니스 데이터를 AI 준비 형식으로 적극적으로 변환하고 있습니다. 여기에는 시간, 관리자, 지역과 같은 특정 차원뿐만 아니라 지표별로 데이터를 구조화하는 작업이 포함됩니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 설명했습니다. "여기서 우리는 시간 차원, 그리고 관리자, 지역과 같은 비즈니스의 논리적 부분, 그리고 마지막으로 측정 항목별로 데이터를 변환합니다." 이 프로세스에는 트렌드 분석을 용이하게 하기 위해 와이드 데이터를 롱 형식으로 변환하고, 비즈니스 로직과 집계 규칙을 미리 내장하여 데이터가 AI 처리에 최적화되도록 하는 작업이 포함됩니다.

클라우드플레어는 AI 생성 출력의 정확성과 적절한 어조를 모두 보장하기 위해 다중 에이전트 워크플로우 아키텍처를 사용합니다. 이 시스템은 데이터를 처리하고 제시하기 위해 일련의 전문 에이전트들이 협력하는 것을 포함합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 자세히 설명했습니다. "우리는 먼저 데이터를 가져와서 MCP를 호출하여 데이터에 대한 첫 번째 초안을 작성하고, 두 번째 검토 에이전트가 데이터의 진위를 확인하고, 세 번째 에이전트는 어조 에이전트인 다중 에이전트 워크플로우를 가지고 있습니다." 첫 번째 에이전트는 데이터를 검색하고 초기 초안을 작성하며, 두 번째 에이전트는 데이터의 진위를 검토하고, 세 번째 어조 에이전트는 위험과 기회의 균형을 맞추기 위해 다중 샷 프롬프트를 사용하며, 모든 LLM 호출에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.

클라우드플레어는 GTM 팀에 셀프 서비스 기능을 제공하도록 설계된 에이전트 작업 공간인 클라우드플레어 OS라는 내부 도구를 도입했습니다. 이 플랫폼은 클라우드플레어 인프라에서 실행되며, 스토리지에 클라우드플레어 워커와 Durable Objects를 활용합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 말했습니다. "제가 여기서 보여드리는 것은 클라우드플레어 OS라는 저희 내부 도구입니다. 이는 시장 출시 팀이 들어올 수 있는 클라우드플레어에서 실행되는 에이전트 작업 공간입니다." 이 시스템은 영업 팀이 주문형으로 특정 데이터를 검색하여 중요한 비즈니스 정보에 대한 접근을 간소화할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트는 다양한 시장 출시(GTM) 사용 사례에서 활발히 활용되어 클라우드플레어의 영업 운영 및 계정 관리를 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 중요한 보고서 생성부터 고객 상호 작용 준비에 이르기까지 다양합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 나열했습니다. "이러한 팀이 이를 사용하는 일부 사용 사례는 예측 브리핑, QBR(분기별 사업 검토) 덱 구축, 온보딩하는 고객이 구매한 항목에 대한 구매 덱 구축, 계정 계획, 데이터에 대한 일반적인 쿼리, 그리고 갱신 준비입니다." 특정 애플리케이션에는 예측 브리핑 생성, 고객 온보딩을 위한 QBR 및 구매 덱 구축, 계정 계획 촉진, 일반 데이터 쿼리 수행, 상향 판매 및 채택 기회 극대화를 위한 갱신 준비가 포함됩니다.

클라우드플레어는 스킬을 제시하기 위한 중앙 집중식 별칭을 유지하며, 이 스킬은 GTM 및 운영 팀이 협력하여 큐레이션합니다. 이 구조화된 프로세스는 저장소가 전문가 수준의 정확성을 유지하고 중복되거나 비효율적인 스킬의 확산을 방지합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 언급했습니다. "우리는 스킬이 중앙 팀에 제시되고, 시장 출시 팀과 운영 팀에 의해 큐레이션되며, 검토되어 스킬의 확산을 방지할 수 있는 중앙 별칭을 가지고 있습니다." 이 신중한 큐레이션은 다양한 고객 상황을 효과적으로 해결하기 위한 강력한 전문가 지식 기반을 제공합니다.

효과적인 시장 출시(GTM) 지원은 세 가지 핵심 요소에 달려 있습니다: 셀프 서비스 데이터 액세스, 비즈니스에 사전 예방적 인사이트 푸시, 수요를 충족시키기 위한 분석 팀 확장. 이 세 가지가 모두 없으면 조직은 에이전트 시스템을 최적화하는 데 상당한 어려움에 직면합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 강조했습니다. "그래서 제가 이야기했던 세 가지 핵심 요소와 함께 이를 종합해 보면, 이 모든 것이 없다면 에이전트 시스템의 사용을 최적화하는 측면에서 시장 출시 요구 사항을 충족하는 데 문제가 있을 것이라고 생각합니다." 이러한 핵심 요소는 GTM 팀이 전략적 이니셔티브를 추진하고 시장 요구에 효과적으로 대응하는 데 필요한 시기적절하고 관련성 있는 데이터 및 분석 지원을 받을 수 있도록 보장합니다.

스킬 큐레이션은 모든 에이전트 인력 이니셔티브의 근본적인 기반을 형성합니다. 이는 포괄적인 비즈니스 지식을 스킬 파일에 내장하는 것을 포함하며, AI 에이전트가 예측 가능하고 결정적으로 작동할 수 있도록 보장합니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 말했습니다. "첫 번째는 스킬 큐레이션이 이 모든 에이전트 인력의 기반이라는 것입니다. 비즈니스 지식을 스킬 파일과 애널리스트가 질문에 답하거나 애플리케이션을 구축할 수 있는 스킬에 내장할 수 있다면... 에이전트 시스템을 보다 예측 가능하고 결정적인 방식으로 사용할 수 있는 능력을 부여할 수 있습니다." 비즈니스 컨텍스트를 깊이 통합함으로써 AI 시스템은 더 큰 정확성과 신뢰성으로 질문에 답하고 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

클라우드플레어는 내부 팀을 위한 AI 개발 및 구현 프로세스 전반에 걸쳐 피드백 루프의 중요성을 강조합니다. 내부 팀을 외부 제품 고객과 유사하게 대우함으로써 지속적이고 반복적인 개선이 가능합니다.

클라우드플레어는 세 가지 핵심 프레임워크와 에이전트 시스템 구현을 통해 시장 출시(GTM) 팀의 효율성을 성공적으로 두 배로 높였습니다. 이러한 상당한 개선은 서비스 역량을 향상시키고 팀에 필수적인 직무 관련 정보를 제공했습니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 확인했습니다. "제가 이야기했던 이 모든 핵심 요소들을 통해 우리는 효율성을 2배 높이고 팀을 지원하며 그들이 업무를 수행하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있도록 할 수 있었습니다." 이 측정된 성공은 그들의 AI 통합 전략의 효과를 강조합니다.

클라우드플레어는 AI 에이전트 시스템을 Salesforce와 같은 기존 워크플로우 및 시스템과 더욱 깊이 통합할 계획입니다. 목표는 더 복잡한 작업을 자동화하고 필요한 아티팩트를 회의에 직접 내장하는 것입니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 설명했습니다. "첫 번째는 우리가 작업하는 시스템과의 더 깊은 통합입니다... 시장 출시 팀을 위한 회의를 설정하고 그들이 직접 가져올 필요가 없도록 그 아티팩트를 회의에 내장할 수 있을까요?" 여기에는 QBR에 아티팩트를 자동으로 내장하고, CRM을 원활하게 업데이트하며, 데이터 보안 및 액세스를 관리하는 것이 포함되며, 이 모든 것이 운영을 더욱 간소화하고 수동 작업을 줄이기 위한 것입니다.

클라우드플레어는 에이전트 시스템의 사용이 흥분과 다양한 AI 사용 사례의 폭발을 특징으로 하는 '캄브리아기' 단계에 도달했음을 인식하고 있습니다. 그러나 회사는 이제 실험을 넘어 표준화로 나아가는 데 집중하고 있습니다.

저스틴 조이스는 다음과 같이 관찰했습니다. "우리는 에이전트 시스템 사용의 캄브리아기 단계에 도달했으며, 이는 흥분과 스킬의 폭발, 그리고 AI로 모든 것을 해결하는 방법을 찾는 것을 의미합니다. 그러나 이 더 완전한 통합과 표준화에 도달하면 우리는 돌아와서 제한하지는 않겠지만, 정말 전략적인 접근 방식을 찾아낼 것이라고 생각합니다." 이 전환은 더 완전한 통합 및 표준화를 위한 전략적 접근 방식을 개발하는 것을 포함하며, AI 솔루션이 단순히 고립된 문제를 해결하는 것이 아니라 전반적인 비즈니스 목표와 일치하도록 보장합니다.