생성형 AI(Generative AI) 활용 회사 Case : Caly(클레이)

생성형 AI를 기반으로 다양한 애플리케이션과 서비스가 생기고 있다.

 

현재 불편함을 겪고 있는 부분에 대한 해소나, 또는 과거에는 불가능하던 부분을 새롭게 혁신하는 아이디어들이 많은데, 이번에 소개해보고 싶은 회사는 Clay (클레이) 이다.

출처: Clay 웹사이트

뉴욕 브루클린에서 시작되었다고 소개하는 이 회사는, 50개 이상의 데이터 소스를 통합하여 필요한 정보를 취합하고 비즈니스가 목표로 하는 리드(또는 Prospect)의 기반을 쉽게 구축할 수 있게 한다. 그들이 추구하는 서비스의 방향은, 기존과 다르게 찾는 것.

Prospect Differently

 

클레이가 중점으로 내세우는 그들의 강점은 아래와 같다.

데이터 공급	판매의 자동화	AI-powered 고객
50개 이상의 데이터 공급자에 액세스 최신 데이터 수집	여러 데이터를 결합하여 데이터베이스 구축 니즈에 맞는 데이터 구성	OpenAI 기반의 개인화 메세지 생성

소개에 따른 데이터 취합 및 이후 유저가 어떻게 필요에 따른 데이터베이스 또는 정보를 구축하는지 볼 수 있다.

데이터 수집 및 취합 과정 (출처: producthunt.com)

 

응용 예시 1. Enrich person 리스트업

예를 들어, 한 소프트웨어 회사의 영업 팀에서 특정 규모 이상의 회사, 또는 특정 업계의 회사에 담당자에게 연락하여 자사 소프트웨어에 대해 소개하는 메일을 보내야 한다고 가정하자. 수많은 회사를 리서치하고, 담당자를 찾아 연락처를 검색하고, 커스터마이징 된 메일을 보내는 공수는 많은 영업 인력과 시간을 필요로 해왔다.

 

다음과 같이, 필요한 조건값을 설정하고 필요한 정보를 선택하면 Clay는 웹을 기반으로 해당정보를 취합하여 리스트업을 한다. 그 사람의 링크드인 프로필 URL부터, 링크드인 친구 수, 공개된 이메일 연락처, 현재 재직 중인 회사 등의 정보를 한 번에 취합이 가능하다.

 

응용 예시 2. 생성형 AI 기반의 메일 (또는 메시지) 초안 작업

cold call을 보낼 담당자가 리스트업 되었더라도 이메일이나 메시지를 상황에 맞게 적절히 개인화 하여 초안을 작성하는 일 또한 리소스가 많이 드는 업무 중 하나이다. Clay 에서는 OpenAI 를 기반으로 필요한 메세지를 생성해주는 기능을 이용 가능하며, 각 회사의 웹사이트에서 추가 정보를 끌어와 그 회사의 Mission statement 나 회사 소개를 기반으로 더욱 커스터마이징 된 메세지 작성이 가능하다.

 

응용 예시 3. 잠재 직원 탐색 및 채용에 활용

위와 비슷한 사용 방법을 통해, 직원을 고용하고자 할 때 HR에서 연락해 볼 만한 잠재 직원의 리스트를 뽑을 수 있다. 예시와 같이 'Sales Manager'의 타이틀을 가진 링크드인 멤버들을, 그들이 일하는 회사와 회사 규모 등의 주요 정보와 함께 쉽게 뽑아서 볼 수 있다.