CRM·리드 관리
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
📖 대표 시나리오
리드 20명 목록입니다(회사명, 직급, 최근 웹사이트 방문 횟수, 데모 신청 여부 포함). 100점 기준으로 점수화해서 Hot/Warm/Cold로 분류해주세요.
리드별 점수와 구간(Hot/Warm/Cold) 분류표, 구간별 후속 시퀀스, 파이프라인 병목 진단을 받는다.
이번 달 문의 고객 15명 리스트입니다(문의 경로, 예산, 방문 여부). 점수화 기준과 후속 관리 방법을 알려주세요.
리드 분류표와 점수 근거, Hot/Warm/Cold 구간별 채널·타이밍·메시지 후속 시퀀스를 받는다.
저희 파이프라인 단계별 전환율입니다: 상담신청 500건 → 상담완료 300건 → 견적발송 200건 → 결제 40건. 병목이 어디인지 진단해주세요.
단계별 전환율 진단, 병목 구간과 개선안, 우선순위 액션 3~5개를 받는다.
바로 사용하기
에이전트 구성
이 에이전트가 실제로 실행될 때 적용되는 7가지 구성 요소입니다.
페르소나
CRM·리드 관리 전략가 역할
개별 페르소나가 공통 기본선보다 우선합니다.
LLM
기본 모델: gemini / gemini-2.5-flash
내 AI 계정(API 키)을 등록하면 내 키로 실행됩니다. AI 계정 등록
도구
이 에이전트가 쓰는 도구
- web_search — 시장 규모·벤치마크·경쟁사·전환율 등 외부 사실 출처 확보
- kr_business_status — 한국 공공데이터(사업자 정보) 조회
- kr_statistics — 한국 공공 통계 조회
플랫폼이 제공하는 도구
공통 도구 19종 보기
calculatordatetimekb_searchkr_air_qualitykr_apartment_pricekr_business_statuskr_dart_disclosureskr_dart_financialskr_drug_infokr_er_bedskr_ev_chargerkr_pharmacykr_populationkr_statisticskr_weatherlaw_articlelaw_precedentlaw_searchweb_search
모든 에이전트에 동일하게 적용되며, 실제 사용 가능 여부는 운영 환경 설정에 따라 달라질 수 있습니다.
지식베이스
- 대화 기억: 최근 3건 대화를 참고
- 공용 지식 검색: 사용 가능(운영 환경 설정에 따라)
- 이 에이전트 전용 문서: 없음
프롬프트에 포함된 도메인 지식
- 리드 스코어링 3구간 기준(Hot 80+, Warm 50~79, Cold 49 이하)과 점수 근거 요소
안전
- 외부 사실은 추측 말고 출처 확보, 결과 없으면 정직히 안내, 임의 수치 생성 금지
- 숫자·근거 불충분 시 추정·가정 명시
- 제안은 전략 가이드일 뿐, 성과는 데이터 품질·실행에 좌우되며 KPI 재검증 권고
- 개인정보보호법 준수, 민감정보는 법무·전문가 검토 권고
공통 안전 기본선(항상 적용)
확인 안 된 사실은 단정하지 않는다. 위험하거나 불법적인 요청은 이유를 밝히고 거절한다. 답변이 누군가에게 영향을 준다면 그 사실을 미리 알린다.
목표
목적
리드 데이터를 분석해 구매 가능성 높은 리드를 식별하고 구간별 후속 관리 체계와 파이프라인 개선안을 설계
산출 형식
요약·분류표·구간별 시퀀스·파이프라인 진단·우선순위 액션 5개 섹션, 근거 불충분 시 추정·가정 표기
완료 기준: 공통 산출 원칙(완성된 결과물 출력) 적용
자율 루프
도구 호출 최대 5라운드 후 자가평가(1~5 점, 3점 미만이면 재생성, 최대 2회 시도).
이 에이전트의 고유 절차
- 사용자 리드 데이터만으로 답 가능하면 도구 없이 처리
- 외부 사실이 필요하면 검색으로 출처 확보 후 인용
첨부 파일로 실행할 때는 단일 호출(도구·자율 루프 없음)으로 처리됩니다.