[AI로 창업하기 19] AI로 광고하고 반복 업무를 자동화하다

[AI로 창업하기 19] AI로 광고하고 반복 업무를 자동화하다

ChatGPT로 광고를 기획하고, Make와 n8n으로 고객관리부터 업무 처리까지 연결하는 방법

 

김부장은 이제 자신이 창업을 시작했다는 사실을 실감하고 있었다. 처음에는 50대에 새로운 사업을 시작한다는 것이 막막했다. 오랫동안 직장생활을 하면서 쌓아온 경험과 지식은 있었지만, 그것을 어떻게 상품으로 만들고 고객에게 판매해야 할지 알지 못했다.

그러나 AI를 활용하면서 하나씩 길을 찾아갔다. ChatGPT로 자신의 강점과 시장의 수요를 분석했고, 사업 아이템을 발굴했다. 비즈니스 모델을 만들고 브랜드 이름과 슬로건을 정했다. 미드저니로 상품 이미지를 제작하고, 노코드 홈페이지 제작 도구를 활용해 사업을 소개할 공간도 마련했다.

홍보영상과 회사소개서를 만들었고, 기업 고객에게 교육제안서와 견적서를 보내는 방법도 배웠다. 지난 18편에서는 Dify를 활용해 AI 고객 상담 챗봇을 만드는 과정을 경험했다. 회사소개서와 교육 프로그램, 자주 묻는 질문을 지식자료로 등록하자 챗봇은 고객의 질문에 자동으로 답변하기 시작했다.

홈페이지에 방문한 고객은 김부장이 직접 응대하지 않더라도 교육 프로그램을 확인하고 상담 예약 페이지로 이동할 수 있었다.

김부장은 만족스러웠다. 하지만 며칠 동안 홈페이지 방문 현황을 살펴보던 그는 새로운 문제를 발견했다.

"홈페이지도 만들고 AI 상담 챗봇도 설치했는데, 정작 고객이 홈페이지에 들어오지 않으면 무슨 소용이 있을까?"

사업을 시작했다는 사실을 아는 사람이 많지 않았다. 좋은 상품을 준비하고 편리한 상담 시스템을 구축했다고 해서 고객이 저절로 찾아오는 것은 아니었다. 

김부장은 이제 고객에게 자신의 사업을 알리는 방법을 고민해야 했다. 그리고 고객이 늘어날수록 반복적으로 발생하는 업무를 어떻게 처리할지도 생각해야 했다. 이번에는 AI를 활용해 광고를 기획하고, 고객의 관심이 실제 상담과 계약으로 이어지도록 업무를 자동화할 차례였다.

 

김부장, 광고를 하기 전에 고객부터 다시 생각하다

김부장은 처음에 온라인 광고를 어렵게 생각했다. 광고를 하려면 전문 광고대행사에 의뢰해야 하고, 상당한 예산을 확보해야 한다고 생각했기 때문이다. 그러나 ChatGPT를 활용하면 광고를 시작하기 전에 필요한 시장 분석과 광고 문구 작성, 고객별 메시지 구성 등을 직접 준비할 수 있었다.

김부장은 ChatGPT에 질문했다.

"나는 50대와 중장년층을 대상으로 AI 활용 교육과 창업 컨설팅을 제공하고 있어. 기업에는 직원 대상 생성형 AI 업무 활용 교육도 제공하려고 해. 광고를 시작하기 전에 어떤 고객을 우선적으로 공략해야 할지 분석해 줘."

ChatGPT는 고객을 몇 가지 유형으로 구분해 볼 것을 제안했다.  첫 번째는 퇴직을 앞두고 있거나 새로운 직업을 준비하는 50대와 60대였다. 이들은 AI 기술에 관심이 있지만 어디서부터 배워야 할지 모를 수 있었다. 특히 자신의 경험을 활용해 창업하거나 새로운 일을 시작하려는 사람들에게 AI 교육은 실질적인 도움이 될 수 있었다.  두 번째는 소규모 사업을 운영하는 자영업자와 1인 창업자였다. 이들은 홍보 콘텐츠 제작, 고객관리, 문서 작성, 업무 자동화 등에서 AI를 활용할 필요가 있었다.  세 번째는 기업의 인사·교육 담당자였다. 기업에서는 직원들의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육을 검토할 수 있었다. 업무 생산성 향상과 문서 작성, 데이터 분석, 마케팅 등에 AI를 활용하려는 수요가 있을 수 있었다.

김부장은 여기에서 중요한 사실을 발견했다. 같은 AI 교육이라도 고객이 누구냐에 따라 광고에서 강조해야 할 내용이 달라져야 한다는 것이다. 

중장년층에게는 'AI를 처음 배우는 사람도 쉽게 시작할 수 있다'는 메시지가 중요할 수 있었다.

자영업자에게는 '혼자서도 홍보와 고객관리를 효율적으로 할 수 있다'는 점이 매력적일 수 있었다.

기업 담당자에게는 '직원들이 실제 업무에서 활용할 수 있는 교육'이라는 메시지가 더 설득력 있을 수 있었다.

김부장은 모든 사람에게 같은 광고를 보여주기보다 고객의 상황과 필요에 맞는 광고를 준비하기로 했다. 

ChatGPT로 광고 문구를 만들다

김부장은 자신이 운영하는 교육 프로그램을 홍보할 광고 문구를 작성하기로 했다. 과거에는 광고 문구를 작성하는 일이 쉽지 않았다. 상품의 장점을 설명하려고 하면 내용이 길어졌고, 짧게 작성하면 무엇을 강조해야 할지 막막했다.

이번에는 ChatGPT에 광고 기획자의 역할을 맡겼다.  김부장은 다음과 같이 요청했다.

"당신은 15년 경력의 디지털 마케팅 전문가입니다. 50대 이상 중장년층을 대상으로 하는 생성형 AI 입문 교육 광고를 작성해 주세요. 고객이 느끼는 어려움과 교육을 통해 얻을 수 있는 실질적인 변화를 중심으로 작성해 주세요. 광고 제목 10개, 설명 문구 5개, 상담 신청을 유도하는 문구 5개를 제안해 주세요. 과장된 표현이나 수익을 보장하는 표현은 사용하지 마세요."

ChatGPT는 다양한 광고 문구를 제안했다.

"AI가 어렵게 느껴지시나요? 50대도 처음부터 배울 수 있습니다."

"퇴직 이후의 새로운 도전, AI 활용 능력부터 준비하세요."

"ChatGPT를 배우는 데서 끝나지 않고 내 업무에 활용하는 방법까지."

"혼자서 준비하는 창업, AI를 활용해 사업계획부터 홍보까지 시작해 보세요."

김부장은 제안된 문구를 검토했다.  그중 자신의 교육 방향과 가장 잘 맞는 문장을 선택했다.

"AI를 배우는 것이 목적이 아닙니다. AI로 내가 하고 싶은 일을 시작하는 것이 목적입니다."

김부장은 이 문장이 자신의 사업 철학을 잘 설명한다고 생각했다. 그는 단순히 AI 도구의 사용법을 가르치는 것이 아니라, 사람들이 자신의 경험과 전문성을 새로운 기회로 연결하도록 돕고 싶었다.  ChatGPT가 작성한 광고 문구를 그대로 사용하는 대신 자신의 교육 철학과 실제 제공할 수 있는 서비스를 반영해 수정했다.

AI는 여러 아이디어를 빠르게 제안할 수 있지만, 어떤 메시지가 자신의 사업에 적합한지는 창업자가 판단해야 했다.

 

광고 이미지와 영상도 AI로 준비하다

광고 문구를 정한 김부장은 시각적인 홍보 콘텐츠를 준비하기로 했다. 이미 이전 과정에서 미드저니와 이미지 생성 AI를 활용해 브랜드 이미지와 상품 홍보물을 제작한 경험이 있었다. 이번에는 교육 광고에 사용할 이미지를 만들기로 했다.

김부장은 이미지 생성 AI에 다음과 같이 요청했다.

"밝고 현대적인 교육 공간에서 50대 한국인 남녀가 노트북을 이용해 생성형 AI를 배우는 모습을 사실적으로 표현해 줘. 강사는 학습자를 친절하게 안내하고 있으며, 화면에는 AI를 활용한 문서 작성과 업무 자동화의 분위기가 나타나도록 해 줘. 온라인 교육 광고에 사용할 가로형 이미지로 제작해 줘."

생성된 이미지를 검토한 김부장은 Canva에서 광고 문구와 교육 신청 안내를 추가했다.  광고용 이미지를 만들 때는 몇 가지 사항을 확인해야 했다.

실제 교육 현장 사진이 아니라 AI로 생성한 이미지라면, 실제 수강생이나 실제 교육 실적을 보여주는 것처럼 오인하게 만들어서는 안 되었다. 또한 광고 이미지에 들어가는 교육비와 일정, 신청 조건은 실제 운영 내용과 일치해야 했다.

김부장은 이미지뿐 아니라 짧은 영상 광고도 준비했다. 이전에 배운 AI 영상 제작 도구와 편집 도구를 활용해 15초에서 30초 정도의 홍보영상을 구성했다. 영상에는 고객의 고민과 교육의 특징, 상담 신청 방법을 담았다.

예를 들어 다음과 같은 흐름이었다.

"AI를 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?"

"중장년을 위한 생성형 AI 활용 교육."

"문서 작성부터 창업 준비까지, 직접 실습하며 배웁니다."

"지금 교육 상담을 신청하세요."

김부장은 광고 문구와 이미지, 영상을 준비하면서 자신이 이전보다 훨씬 다양한 홍보 콘텐츠를 만들 수 있게 되었다는 사실을 느꼈다. 다만 좋은 광고 콘텐츠를 만드는 것과 실제로 고객을 확보하는 것은 다른 문제였다. 이제 광고를 어디에 게시하고 어떻게 성과를 확인할지 결정해야 했다.

 

김부장, 구글 광고와 메타 광고를 비교하다

김부장은 온라인 광고 플랫폼을 조사했다. 대표적으로 Google Ads와 Meta Ads가 있었다.  Google Ads는 구글 검색과 유튜브 등 다양한 광고 지면에서 광고를 운영할 수 있는 플랫폼이다. 고객이 특정 키워드를 검색할 때 관련 광고를 노출하는 검색광고는 이미 관심을 가진 고객에게 접근하는 방법이 될 수 있었다.

예를 들어 누군가 '중장년 AI 교육', '기업 ChatGPT 교육', 'AI 창업 교육'과 같은 검색어를 입력한다면 김부장의 교육 프로그램에 관심을 가질 가능성이 있었다.

반면 Meta Ads는 페이스북과 인스타그램 등의 플랫폼에서 광고를 운영할 수 있다. 관심사와 이용 행동 등 플랫폼에서 제공하는 타기팅 기능을 활용해 잠재고객에게 광고를 보여줄 수 있었다.

김부장은 두 광고 방식의 차이를 이해했다.

검색광고가 이미 필요한 것을 찾고 있는 고객에게 접근하는 방식이라면, 소셜미디어 광고는 아직 적극적으로 검색하지 않는 잠재고객에게도 자신의 서비스를 알릴 수 있는 방식이다.

물론 실제 광고 성과는 업종과 고객, 광고 소재, 예산, 경쟁 상황 등에 따라 달라질 수 있었다.

김부장은 처음부터 여러 플랫폼에 많은 광고비를 투입하지 않기로 했다. 먼저 하나의 교육 프로그램과 하나의 고객층을 정해 작은 예산으로 시험해 보기로 했다. 예를 들어 기업 AI 교육을 홍보한다면 관련 검색어를 중심으로 Google Ads를 검토하고, 중장년 대상 교육을 알리려면 페이스북과 인스타그램 광고를 시험하는 방법을 생각했다. 이러한 선택은 확정적인 성공 공식이 아니라 실제 데이터를 통해 검증해야 할 가설이었다.

 

광고비를 얼마나 사용해야 할까?

김부장은 광고를 시작하기 전에 예산을 정하기로 했다.  광고는 비용을 지출하는 일이기 때문에 고객을 확보하는 데 얼마를 사용할 수 있는지 계산할 필요가 있었다. 그는 우선 실험용으로 하루 1만 원의 광고 예산을 가정했다.  30일 동안 광고를 운영하면 30만 원이 된다.

김부장은 ChatGPT에 질문했다.

"AI 교육 프로그램을 홍보하기 위해 하루 1만 원씩 30일간 광고를 운영하려고 해. 광고비 30만 원을 기준으로 클릭수, 상담 신청수, 계약 전환율을 어떻게 분석해야 하는지 설명해 줘. 수치는 가상의 예시로 작성해 줘."

ChatGPT는 광고 성과를 분석할 때 몇 가지 지표를 확인해야 한다고 설명했다.

광고가 얼마나 노출되었는지, 몇 명이 클릭했는지, 홈페이지 방문자 가운데 몇 명이 상담을 신청했는지, 상담 신청자 가운데 실제 고객이 된 사람은 몇 명인지를 살펴봐야 한다는 것이다.

김부장은 이해를 돕기 위해 가상의 광고 결과를 계산해 보았다. 30만 원의 광고비를 사용해 600명이 홈페이지를 방문했다고 가정했다. 이 가운데 30명이 상담을 신청하고, 최종적으로 3명이 교육을 구매했다고 가정했다. 이 경우 클릭당 평균 광고비는 500원이었다. 상담 신청 1건을 확보하는 데 사용한 광고비는 1만 원이었다. 고객 1명을 확보하는 데 사용한 광고비는 10만 원이었다.

만약 고객 한 명에게 판매하는 교육 상품의 가격이 30만 원이라면 3명의 매출은 90만 원이 된다. 하지만 매출이 90만 원이라고 해서 60만 원의 이익이 발생한 것은 아니었다. 교육 운영비와 교재비, 결제 수수료, 강의 준비에 들어가는 시간 등도 고려해야 했다.

김부장은 지난 16편에서 배웠던 수익성 분석을 다시 떠올렸다.

광고의 성공은 클릭수가 많다는 사실이 아니라, 광고를 통해 확보한 고객이 사업에 얼마나 기여하는지로 판단해야 한다.

또한 실제 광고에서는 클릭수와 상담 신청수, 계약 건수가 가정과 다르게 나타날 수 있기 때문에 작은 예산으로 시험하고 결과에 따라 수정하는 것이 중요했다.

 

김부장, 광고를 통해 들어온 고객을 놓치지 않기로 하다

김부장은 광고를 준비하면서 새로운 문제를 발견했다. 광고를 통해 고객이 홈페이지에 방문하더라도 상담을 신청하지 않고 떠날 수 있었다.  또한 상담을 신청한 고객에게 늦게 답변하면 관심이 식을 수도 있었다.

김부장은 지난 18편에서 만든 Dify AI 챗봇을 떠올렸다. 광고를 통해 홈페이지에 들어온 고객이 챗봇에 질문하고, 상담이 필요하면 예약 페이지로 이동하도록 연결하면 어떨까?

김부장은 고객의 이동 과정을 정리했다.  고객이 광고를 본다. 광고를 클릭해 홈페이지에 방문한다. 교육 프로그램을 살펴본다. 궁금한 점이 생기면 Dify 챗봇에 질문한다. 상담이 필요하면 신청서를 작성하거나 예약한다. 김부장은 상담 신청을 확인하고 실제 상담을 진행한다.

이러한 흐름을 만들면 광고가 단순히 홈페이지 방문자를 늘리는 데서 끝나지 않고 실제 상담 기회를 만드는 데 도움이 될 수 있었다.

김부장은 ChatGPT에 다음과 같이 요청했다.

"온라인 광고를 통해 AI 교육 홈페이지에 방문한 고객이 상담을 신청하고 계약까지 진행하는 과정을 설계해 줘. Google Ads, 홈페이지, Dify 챗봇, 상담 신청서, CRM 관리표를 연결하고 각 단계에서 고객이 이탈할 수 있는 이유와 개선 방법을 제안해 줘."

ChatGPT는 고객의 이동 과정을 단계별로 정리했다.

김부장은 이를 통해 광고와 홈페이지, 챗봇, 고객관리가 각각 독립적인 업무가 아니라 하나의 고객 경험으로 연결되어야 한다는 사실을 이해했다.

 

반복 업무를 자동화한다는 것은 무엇일까?

김부장은 고객 상담 시스템을 준비하면서 자신이 매일 반복하는 업무를 생각했다. 고객이 상담을 신청하면 신청 내용을 확인해야 했다. 이메일로 접수 사실을 안내해야 했고, CRM 관리표에 고객정보를 입력해야 했다. 상담 날짜가 정해지면 캘린더에 기록해야 했다. 교육을 신청한 고객에게는 준비사항을 안내해야 했다. 교육이 끝나면 만족도 설문을 보내고, 필요할 경우 추가 교육을 제안해야 했다. 하나하나는 어렵지 않은 업무였다.

그러나 고객이 늘어나면 이러한 작업에 상당한 시간이 필요할 수 있었다. 김부장은 ChatGPT에 질문했다.

"나는 혼자 AI 교육사업을 운영하고 있어. 고객 상담 신청부터 교육 진행, 교육 후 만족도 조사까지 반복되는 업무를 자동화하고 싶어. 어떤 업무를 자동화할 수 있는지 알려줘."

ChatGPT는 여러 가지 업무를 자동화 대상으로 제안했다. 상담 신청 접수 후 확인 이메일 발송, CRM 고객정보 등록, 상담 일정 안내, 교육 전 준비사항 전달, 교육 종료 후 설문 발송, 미응답 고객 확인 등이었다.

김부장은 이 가운데 가장 자주 발생하면서도 규칙이 명확한 업무부터 자동화하기로 했다.

자동화는 사람이 해야 할 모든 일을 AI에 맡기는 것이 아니라, 정해진 규칙에 따라 반복되는 업무를 시스템이 처리하도록 만드는 것이다.

고객의 상황을 이해하고 교육 프로그램을 제안하는 일은 김부장이 직접 담당한다. 반면 신청 내용을 기록하고 안내 이메일을 발송하는 일은 자동화 도구에 맡길 수 있었다.

 

김부장, Make와 n8n을 알아보다

김부장은 업무 자동화에 사용할 도구를 조사했다. 대표적으로 Make와 n8n이 있었다.

Make는 여러 온라인 서비스를 시각적인 작업 흐름으로 연결할 수 있는 자동화 플랫폼이다. 예를 들어 구글 설문지에 상담 신청이 접수되면 구글 스프레드시트에 정보를 기록하고, Gmail로 알림을 보내는 과정을 구성할 수 있었다.  복잡한 프로그래밍을 하지 않고도 여러 서비스를 연결할 수 있다는 점이 장점이었다.

n8n 역시 다양한 온라인 서비스와 API를 연결해 업무를 자동화하는 플랫폼이다. Webhook, HTTP 요청, 조건 분기, 데이터 처리 등을 활용할 수 있어 복잡한 업무 흐름을 설계하는 데 유용했다.  또한 사용 환경에 따라 자체 서버에 설치해 운영할 수도 있었다. 다만 자체 서버 방식은 서버 관리와 보안, 업데이트 등을 직접 책임져야 한다.

김부장은 두 도구의 특징을 비교했다. Make는 처음 자동화를 배우는 사람이 시각적인 화면에서 작업 흐름을 이해하고 시험하기에 편리할 수 있었다. n8n은 여러 조건을 처리하거나 외부 시스템과 복잡하게 연동해야 하는 경우 유연하게 활용할 수 있었다. 그러나 어느 도구가 항상 더 좋다고 단정할 수는 없었다.

자동화할 업무의 종류, 사용량, 운영비, 기술 수준, 보안 요구사항에 따라 선택이 달라질 수 있기 때문이다. 김부장은 우선 Make를 이용해 간단한 자동화를 만들고, 이후 필요한 경우 n8n으로 확장하는 방안을 생각했다.

 

첫 번째 자동화, 상담 신청이 들어오면 고객관리표에 기록하다

김부장은 가장 먼저 고객 상담 신청 업무를 자동화하기로 했다. 기존에는 홈페이지에서 상담 신청이 접수되면 이메일을 확인하고 엑셀 CRM 관리표에 직접 입력했다. 하지만 자동화 도구를 활용하면 일부 작업을 줄일 수 있었다. 김부장은 구글 설문지로 기업교육 상담 신청서를 만들었다. 신청서에는 기업명, 담당자 이름, 연락처, 관심 있는 교육 프로그램, 상담 희망 내용 등을 입력하도록 했다. 개인정보 수집과 이용에 필요한 안내도 함께 제공했다. 그리고 구글 설문지의 응답이 구글 스프레드시트에 저장되도록 설정했다.

다음으로 Make에서 새로운 자동화 시나리오를 만들었다. 신규 상담 신청이 등록되면 필요한 항목을 확인하고, CRM용 스프레드시트에 고객정보를 기록하도록 구성했다. 이후 김부장에게 신규 상담 신청이 접수되었다는 이메일을 보내도록 했다.

자동화 흐름은 다음과 같았다.

고객 상담 신청 → 구글 스프레드시트 저장 → Make에서 신청 감지 → CRM 고객 등록 → 김부장에게 이메일 알림

김부장은 실제 상담 신청서를 시험 삼아 제출했다. 잠시 후 스프레드시트에 신청 정보가 저장되고 알림 이메일이 도착했다.

김부장은 놀라웠다. 과거에는 직접 확인하고 입력해야 했던 작업이 자동으로 처리되기 시작한 것이다. 물론 이 과정에서 개인정보를 안전하게 관리하고, 중복 신청이나 오류가 발생했을 때 어떻게 처리할지도 확인해야 했다. 또한 자동으로 등록된 고객을 실제로 상담했는지 여부는 김부장이 직접 관리해야 했다.

김부장은 자동화가 영업을 대신하는 것은 아니지만 영업을 준비하는 시간을 줄여줄 수 있다는 사실을 확인했다.

 

두 번째 자동화, 상담 예약과 안내 이메일을 연결하다

첫 번째 자동화를 완성한 김부장은 상담 예약 과정도 개선하기로 했다. 고객이 상담을 신청하면 일정을 조율해야 했다. 서로 가능한 시간을 확인하기 위해 여러 번 이메일을 주고받는 경우도 있었다. 김부장은 구글 캘린더의 예약 기능을 활용했다. 자신이 상담할 수 있는 날짜와 시간을 설정하고, 고객이 예약 페이지에서 원하는 시간을 선택하도록 했다. 그리고 예약 확인과 변경 안내가 정상적으로 이루어지는지 시험했다. 추가적인 자동화가 필요하다면 예약 시스템에서 제공하는 알림이나 외부 자동화 도구를 활용할 수 있었다.

예를 들어 상담 예약이 확정되면 CRM의 상담 예정일을 갱신하고, 김부장에게 알림을 보내도록 구성할 수 있었다. 다만 예약 시스템과 CRM이 실제로 연결되어 있어야 이러한 작업이 가능했다.

김부장은 ChatGPT에 질문했다.

"구글 캘린더에서 상담 예약이 확정되었을 때 고객관리표의 상담 예정일을 갱신하고, 상담 전에 준비할 내용을 안내하는 자동화 흐름을 설계해 줘. 예약 변경과 취소가 발생했을 때의 처리 방법도 포함해 줘."

ChatGPT는 예약 확정, 변경, 취소를 구분해 처리하는 방안을 제안했다. 김부장은 자동화가 단순히 일을 빠르게 처리하는 것만은 아니라는 사실을 이해했다. 잘못된 예약이나 중복 안내를 방지하려면 예외 상황까지 고려해야 했다.

 

세 번째 자동화, 교육이 끝나면 만족도 설문을 발송하다

김부장은 교육이 끝난 뒤에도 고객과의 관계를 이어가고 싶었다. 교육에 참여한 고객이 어떤 내용을 유익하게 느꼈는지, 무엇이 어려웠는지 확인하면 다음 교육을 개선하는 데 도움이 될 수 있었다. 또한 고객이 추가 교육이나 컨설팅을 필요로 하는지도 파악할 수 있었다. 김부장은 구글 설문지를 이용해 교육 만족도 조사서를 만들었다.

교육 내용의 이해도, 실습의 유용성, 강의 진행 방식, 추가로 배우고 싶은 주제 등을 질문했다. 그리고 교육 종료일을 기준으로 설문 발송을 관리하는 방법을 생각했다. 예를 들어 교육이 끝난 다음 날 만족도 설문을 발송하도록 설정할 수 있었다. 다만 이러한 자동화를 구현하려면 교육 종료일과 고객 연락처가 정확하게 기록되어 있어야 했다. 

김부장은 교육 신청 과정에서 안내한 목적과 범위에 맞게 연락처를 사용해야 한다는 점도 확인했다. 교육 운영에 필요한 안내와 별도의 홍보성 메시지는 구분해야 했다. 고객의 동의가 필요한 광고성 정보 전송은 관련 법령과 수신 동의 요건을 확인해야 했다. 김부장은 고객관리를 자동화하면서도 고객의 신뢰를 해치지 않는 것이 중요하다고 생각했다.

자동화가 고객과의 관계를 편리하게 만들 수는 있지만, 고객의 동의와 신뢰를 대신할 수는 없다.

 

광고 성과도 AI로 분석할 수 있을까?

김부장은 온라인 광고를 운영하면서 매일 광고 성과를 확인했다. 광고비, 노출수, 클릭수, 상담 신청수, 실제 계약 건수를 기록했다. 하지만 숫자를 보는 것만으로는 무엇을 개선해야 할지 판단하기 어려웠다.

김부장은 광고 성과 데이터를 엑셀이나 구글 스프레드시트로 정리하고 ChatGPT를 활용해 분석하기로 했다. 개인정보를 제외한 광고 데이터를 준비한 뒤 다음과 같이 요청했다.

"첨부한 광고 성과 데이터를 분석해 줘. 광고별 클릭률, 클릭당 비용, 상담 신청 전환율, 상담 신청당 비용, 고객 획득비용을 계산해 줘. 성과가 좋은 광고와 개선이 필요한 광고를 구분하고, 다음 광고 실험에서 검증할 가설을 제안해 줘."

ChatGPT는 광고 데이터를 분석하고 지표를 비교하는 데 도움을 줄 수 있었다. 김부장은 광고 성과를 볼 때 단순히 클릭률이 높은 광고가 반드시 좋은 광고는 아니라는 점을 이해했다. 어떤 광고는 클릭수가 많지만 상담 신청으로 이어지지 않을 수 있었다. 반면 클릭수는 적더라도 실제 계약 가능성이 높은 고객이 유입되는 광고가 있을 수 있었다. 따라서 김부장은 광고 성과를 평가할 때 상담 신청뿐 아니라 실제 계약과 수익성을 함께 살펴보기로 했다.

또한 고객 수가 적은 초기에는 일부 결과만으로 성급하게 결론을 내리지 않기로 했다. 작은 예산으로 여러 메시지를 시험하고, 충분한 데이터를 확보하면서 개선하는 것이 중요했다.

 

김부장, 광고와 자동화를 하나의 시스템으로 연결하다

김부장은 이제 자신이 만든 시스템을 전체적으로 살펴보았다. ChatGPT는 고객 분석과 광고 기획을 돕는다.

이미지 생성 AI와 영상 제작 도구는 홍보 콘텐츠 제작을 지원한다.

Google Ads와 Meta Ads는 잠재고객에게 광고를 전달한다.

홈페이지는 사업과 교육 프로그램을 소개한다.

Dify는 고객의 기본적인 질문에 답변한다.

구글 캘린더는 상담 예약을 관리한다.

Make와 n8n은 여러 서비스 사이의 반복 업무를 연결한다.

CRM은 고객과의 상담 및 영업 진행 상황을 기록한다.

김부장은 이 모든 도구가 각각 독립적으로 존재하는 것이 아니라 하나의 사업 운영 과정으로 연결될 수 있다는 사실을 깨달았다.

광고로 고객을 찾고, 홈페이지에서 관심을 확인하며, AI 챗봇으로 질문에 답변하고, 자동화 도구로 상담 신청을 기록한 뒤, CRM을 통해 실제 계약까지 관리하는 것이다.

물론 이러한 시스템이 모든 고객을 자동으로 계약하게 만드는 것은 아니었다.  광고가 효과적인지, 교육 프로그램이 고객의 필요에 맞는지, 상담 과정에서 고객에게 신뢰를 줄 수 있는지는 여전히 중요했다. 김부장은 AI와 자동화가 고객과의 관계를 대신하는 것이 아니라, 고객에게 더 집중할 수 있도록 돕는 도구라고 생각했다.

 

자동화에도 비용과 위험이 있다는 사실을 배우다

김부장은 자동화 도구를 연결하면서 예상하지 못한 문제도 발견했다. 외부 서비스의 요금제에 따라 사용량 제한이 있을 수 있었다.

자동화 실행 횟수가 늘어나면 비용이 증가할 수 있었다. 연결된 서비스의 인증이 만료되거나 API가 변경되면 자동화가 중단될 수도 있었다. 또한 잘못된 설정으로 고객에게 같은 이메일이 여러 번 발송될 가능성도 있었다. 김부장은 자동화가 제대로 작동하는지 정기적으로 확인해야 한다는 사실을 이해했다.

특히 고객정보를 다루는 자동화에서는 접근 권한과 데이터 보관, 전송 과정의 보안이 중요했다. 그는 자동화 시스템에 다음과 같은 운영 원칙을 적용하기로 했다.

처음에는 적은 수의 테스트 데이터로 시험한다. 자동화가 실패하면 확인할 수 있도록 오류 기록과 알림을 설정한다. 중복 고객 등록과 중복 이메일 발송을 방지한다. 개인정보는 필요한 범위에서만 수집하고 저장한다. 고객에게 중요한 약속이나 계약 조건을 전달하기 전에는 사람이 확인한다. 그리고 매월 자동화 도구의 비용과 실제 절감된 업무시간을 비교한다.

김부장은 자동화 자체가 목적이 되어서는 안 된다고 생각했다.

자동화를 위해 더 많은 비용과 시간을 사용한다면, 그것이 정말 필요한 자동화인지 다시 검토해야 한다.

 

김부장, 이제 혼자 일하지만 혼자 모든 일을 하지는 않는다

어느 날 김부장은 자신의 하루 업무를 정리해 보았다. 

아침에는 전날 접수된 고객 상담 신청을 확인했다.

CRM에는 신규 고객정보가 정리되어 있었다.

예약이 확정된 상담 일정도 캘린더에서 확인할 수 있었다.

홈페이지에서는 Dify 챗봇이 고객의 기본적인 질문에 답변하고 있었다.

광고 성과는 스프레드시트에 정리해 분석할 수 있었다.

김부장은 그동안 반복적으로 처리하던 일부 업무가 자동화되었다는 사실을 느꼈다. 그렇다고 일이 모두 사라진 것은 아니었다.

오히려 자신이 더 집중해야 할 일이 분명해졌다. 고객의 문제를 이해하는 일, 교육 프로그램을 개선하는 일, 새로운 사업 기회를 발굴하는 일, 고객과 신뢰를 쌓는 일이었다.

김부장은 직장생활을 하던 시절을 떠올렸다. 당시에는 업무를 효율적으로 처리하기 위해 여러 사람과 역할을 나누고 조직을 운영했다. 그러나 1인 창업을 시작한 지금은 직원을 쉽게 채용할 수 없었다.

AI와 자동화 도구는 이러한 상황에서 일부 반복 업무를 분담하는 새로운 방법이 될 수 있었다. 

김부장은 자신의 노트에 다음과 같이 적었다.

"AI를 잘 활용하는 1인 창업자는 모든 일을 직접 하는 사람이 아니라, 자신이 해야 할 일과 시스템에 맡길 일을 구분하는 사람이다."

이제 김부장은 단순히 AI를 사용하는 사람에서 AI를 활용해 자신의 사업을 운영하는 사람으로 변화하고 있었다.

 

김부장, 마지막 질문을 던지다

김부장은 지금까지의 창업 과정을 돌아보았다. 사업 아이디어를 발굴하고, 시장을 분석하고, 비즈니스 모델을 설계했다.

브랜드를 만들고 상품을 준비했으며, 홈페이지와 홍보 콘텐츠를 제작했다.

사업계획서와 투자제안서를 작성했고, 가격과 수익성을 분석했다.

고객을 찾고 영업을 시작했으며, AI 챗봇과 자동화 도구까지 연결했다.

그러나 아직 해결해야 할 중요한 문제가 남아 있었다.

매출이 발생하면 실제 사업 운영에 필요한 비용과 세금은 어떻게 관리해야 할까?

계약서와 견적서, 거래명세서 등은 어떻게 정리해야 할까?

고객정보와 매출 데이터를 어떻게 관리해야 할까?

사업이 성장하면 어떤 업무를 직접 처리하고 어떤 업무를 외부 전문가에게 맡겨야 할까?

무엇보다 중요한 것은 사업을 일시적으로 시작하는 데서 끝내지 않고 지속적으로 운영하는 일이었다.

김부장은 ChatGPT에 마지막 질문을 입력했다.

"AI를 활용해 혼자 창업하는 방법은 어느 정도 배웠어. 이제 이 사업을 안정적으로 운영하고 지속적으로 성장시키려면 무엇을 준비해야 할까?"

김부장의 질문은 단순히 새로운 AI 도구를 배우는 것에서 벗어나 있었다.  이제 그는 AI를 활용하는 창업자가 아니라, 자신의 사업을 책임지고 운영하는 경영자가 되어야 했다.

다음 20편에서는 김부장이 ChatGPT와 다양한 AI 도구를 활용해 매출과 비용을 관리하고, 계약과 고객정보를 체계적으로 정리하며, 지속 가능한 1인 기업의 운영 시스템을 완성하는 과정을 살펴보게 될 것이다.

AI는 창업을 시작하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 사업을 지속시키는 것은 고객에게 제공하는 가치와 창업자의 책임 있는 경영이다.

김부장의 AI 창업 이야기는 이제 마지막 단계로 향하고 있었다.

 

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