실제 사례: LINE 연동을 위한 AI 지원. 한 달 만에 12 건의 수주 성공

최근 Slack 이나 Notion 을 Claude 와 연동해서 "AI 로 고객과 프로젝트를 관리할 수 있다"는 이야기를 정말 많이 듣습니다. 실제로 저희도 사내에서 이렇게 운영하고 있고, 클라이언트에게도 도입해 드리고 있습니다. 고객 관리 측면에서는 정말 편리하죠.

그런데 특정 클라이언트 한 곳을 지원하고 나서 제 관점이 완전히 바뀌었습니다.

지방 기업들은 사내 소통에 LINE 그룹을 사용하는 경우가 많습니다. 특히 리모델링, 도장, 건설처럼 현장에 있는 인력이 많은 업종일수록 그렇습니다. 기술자, 영업 담당자, 사무직, 심지어 사장님까지 모두 LINE 으로 소통합니다.

실제로 제 아버지가 운영하시는 건설 회사도 모든 사내 소통을 LINE 그룹으로 처리합니다.

※ 참고로 전화 상담 내용은 아예 기록되지 않는다는 점도 알아두세요.

Slack 이나 Notion 과 달리 LINE 은 AI 와 연동하기가 까다롭습니다. 그룹 채팅 내용을 나중에 AI 에 쉽게 넣을 수가 없거든요.

그래서 이런 기업들에게 AI 이야기를 꺼내면 "저희는 LINE 을 쓰니까요… 나중에 생각해 볼게요"라는 선에서 대화가 끝나버리는 일이 잦습니다.

하지만 저는 오히려 이 영역이 엄청난 잠재력을 가졌다고 생각합니다. 수많은 기업이 여기서 막혀 있는데, 제대로 해결책을 제시한 곳은 거의 없으니까요.

저희가 직접 시도해 본 결과, 기존 LINE 그룹 구조를 그대로 유지하면서도 충분히 구현할 수 있었습니다.

그룹 안에 '기록용' LINE 공식 계정을 하나 추가하면, 들어오는 메시지를 실시간으로 수집할 수 있습니다.

이런 지원을 가장 많이 요청하신 고객은 지방의 리모델링 및 도장 업체였습니다.

그룹 채팅 내용이 자동으로 기록되고, AI 가 필요한 정보만 추출해 고객 원장에 정리하며, 월간 보고서까지 자동으로 생성됩니다. 현장 직원들은 평소처럼 LINE 에 글을 쓰기만 하면 됩니다.

사용한 도구는 딱 세 가지입니다. LINE 공식 계정, Google Sheets, 그리고 Claude API 입니다. 월 운영 비용은 약 1,200 엔~ 2,700 엔 수준입니다.

여기서는 전체 프로세스를 그림과 함께 설명해 드리겠습니다.

원래는 어떤 상태였을까?

문의 유입 채널이 전단지, 지인 소개, 웹사이트, LINE 등으로 뿔뿔이 흩어져 있었습니다.

고객 응대는 전화, 이메일, LINE 에 뒤섞여 있었고, 각 담당자가 개인적으로 관리했습니다. 사무직 직원이 고객 시트에 수기로 데이터를 입력했지만, 영업 담당자가 개인적으로 쥐고 있는 정보는 반영되지 않았습니다.

조금 더 파고들니, 같은 프로젝트 정보를 세 군데에 중복으로 수기 입력하고 있었습니다.

1. 고객 관리 시트
2. 월간 보고서 양식 (자기 보고식 질문 30 개)
3. 프로젝트별 예산 시트

보통 이런 상황에서는 Slack 이나 CRM 을 도입해서 하나로 통합하자고 제안하기 쉽습니다.

하지만 새 툴을 추가하면 결국 네 번째 입력 창구가 생길 뿐입니다. 세 곳이 네 곳으로 늘어나는 거죠.

첫 번째 단계: LINE 그룹 들여다보기

툴을 고르기 전에, 먼저 사내 LINE 그룹 채팅 내용을 볼 수 있게 해 달라고 부탁드렸습니다.

알고 보니 사무직 직원들이 이미 거의 정해진 형식으로 보고하고 있었습니다.

"전화 문의 / 전단지 반응 / 날짜 / 이름 / 주소 / 연락처 / 요청 사항 / @담당자 [날짜] [시간] 현장 조사 예정."

필요한 정보는 이미 LINE 에 다 있었습니다. 유일한 문제는 그걸 원장으로 옮겨 적는 수고뿐이었죠.

그래서 전략을 이렇게 바꿨습니다. "사람들에게 새로운 걸 적어달라고 요구하지 말고, 그들이 이미 LINE 에 쓴 내용을 백그라운드에서 그대로 복사해 오자."

시스템 개요

흐름은 다음과 같습니다.

1. 평소처럼 LINE 그룹에 글을 씁니다.
2. '기록용' LINE 공식 계정이 메시지를 한 줄씩 낱낱이 수집합니다.
3. 잡담은 걸러내고, 남은 메시지에서 AI 가 이름, 유입 경로, 진행 상태, 금액 등을 추출합니다.
4. 확실한 데이터는 고객 원장으로, 애매한 항목은 '확인 필요' 목록으로 보냅니다.
5. 월말에 월간 보고서가 자동 생성됩니다.

참고: 시스템 구축(프로그래밍, 데이터 정리, 테스트, 매뉴얼 작성)은 Claude Code 로 진행했습니다. 매일 돌아가는 분류 엔진은 Claude API 를 사용합니다. 이 둘을 분리해 두면 구조가 훨씬 명확해집니다.

구축 5 단계

솔직히 말해 화려한 건 없습니다.

1. 기록 전용 LINE 공식 계정을 만들어 그룹에 초대하기

기존 공식 계정은 다른 발송 툴과 연동되어 있었기 때문에, 기록용으로 새 계정을 만들었습니다.

흔히 겪는 함정 두 가지:

• 그룹 참여 설정이 기본적으로 꺼져 있습니다.
• 하나의 그룹에는 공식 계정을 하나만 초대할 수 있습니다. 그래서 기존 알림용 계정을 먼저 다른 그룹으로 옮겼습니다.

2. 수신 메시지를 가공 없이 원시 데이터로 기록하기

GAS(Google Apps Script) 를 사용해, 아무런 가공 없이 메시지를 한 줄씩 그대로 저장합니다.

참고: 기록용 계정을 추가하기 전의 과거 대화 내역은 가져올 수 없습니다.

3. Claude API 로 필요한 정보 분류하기

"내일 9 시에 만나자" 같은 잡담은 AI 에 넘기기 전에 미리 걸러내 비용을 절감합니다.

남은 메시지에서 AI 가 이름, 주소, 연락처, 유입 경로, 작업 유형, 조사 일자, 상태, 금액을 추출합니다. "32 만"은 320,000 엔으로, "30 일 14:30"은 날짜/시간 형식으로 변환됩니다.

AI 가 확신하지 못하는 항목(예: 메시지 하나에 두 명의 정보가 섞인 경우)은 오류를 방지하기 위해 메인 원장이 아닌 '확인 필요' 목록으로 보냅니다.

실제 패턴 23 가지를 테스트하여 정확히 분류되는지 확인한 뒤 실전에 투입했습니다.

4. 기존 약 870 행 데이터 정리하기

기존 시트에는 중복되거나 앞뒤가 맞지 않는 데이터가 있었습니다. 완벽히 동일한 중복 5 건은 병합하고, 애매한 105 건은 클라이언트가 직접 검토하도록 표시해 두었습니다.

5. 월간 보고서 자동화하기

보고서는 기존 회의 양식에 맞췄습니다. 28 일에 초안을, 다음 달 1 일에 최종본을 발행합니다. 채널별 건수와 수주율도 포함됩니다.

또한 현장 조사일이 지나면 상태를 자동 업데이트하고, 금요일마다 진척 없는 프로젝트를 알리도록 설정했습니다.

킥오프부터 실제 운영까지는 약 6 주가 걸렸습니다.

데이터 정리 과정에서 얻은 인사이트

정리하면서 가장 놀랐던 점:

전체 행의 80% 가 '현장 조사' 상태에서 멈춰 있었습니다.

실제 조사는 이루어졌지만, 견적서를 보냈는지, 수주했는지, 놓쳤는지는 원장에 기록되지 않고 있었습니다. 그 데이터는 월간 보고서 양식이나 예산 시트에만 남아 있었죠.

결국 과거 데이터만으로는 어떤 채널(전단지, 지인 소개, 웹)이 실제 수주로 이어졌는지 알 수 없었습니다.

Slack 이나 새 툴로 바꿨다면 어땠을까?

Slack 이나 새로운 CRM 으로 갈아타라고 강행했을 수도 있습니다. 하지만 그랬다면 네 번째 입력 창구가 하나 더 늘었을 테고, 결국 방치되었을 가능성이 높습니다.

'조사' 상태에서 멈춘 행은 다시 쌓였을 것이고, 전단지 예산 배분도 여전히 감에 의존했을 겁니다. 건수는 있어도 매출 기여도는 알 수 없는 상황이 반복되었겠죠.

숫자는 있는데 가장 중요한 지표가 빠져 있다면, 그건 시간 낭비입니다.

어디서부터 시작해야 할까

작업 순서는 이렇습니다.

1. 현재 누가, 무엇을, 어디에 적고 있는지 파악합니다.
2. 입력 창구를 하나로 모읍니다. 새로운 습관을 만들기보다 기존 습관을 활용하는 편이 낫습니다.
3. 그다음에 AI 를 도입합니다. AI 결과가 불확실할 때 사람이 검토할 수 있는 경로를 먼저 만들어 두세요.

역할 간의 데이터 공백

현장 직원은 보고를 잘했고, 사무직은 원장을 관리했으며, 사장님은 보고서를 검토했습니다. 모두가 자기 몫을 다했습니다.

하지만 '조사 이후'와 '최종 결과' 사이의 공백은 현장과 사무 업무 사이로 빠져버렸습니다.

이는 영업과 마케팅 사이에서 전환율이나 채널 ROI 를 두고 발생하는 간극과 똑같습니다.

현장 직원에게 준 규칙은 아주 단순했습니다.

1. 수주하거나 놓쳤을 때 LINE 에 한 줄만 적기 (예: "홍길동 님 수주 59,000 엔").
2. 고객 한 명당 메시지 하나만 보내기.

이것만으로도 시간이 지나면서 채널별 수주율이 자연스럽게 쌓입니다.

AI 를 마냥 방치하지는 않습니다. 첫 한 달 동안은 사람이 한 달에 3~4 회 데이터를 검토합니다. 이후 2~4 주마다 규칙을 다듬어 나갑니다. 전화 통화처럼 LINE 밖에서 이루어진 소통은 여전히 수동으로 입력해야 합니다.

내일을 위한 액션 플랜

우리 회사의 상황을 기준으로 아래 4 가지를 적어보세요.

• 신규 문의는 누가, 어디에 적나요?
• 조사/미팅 일정은 누가, 어디에 적나요?
• 수주/실패 여부는 누가, 어디에 적나요?
• 금액은 누가, 어디에 적나요?

어떤 정보가 두 곳 이상에 적히고 있다면, 그곳이 바로 자동화의 출발점입니다.

어떤 정보가 아무 데도 적히지 않고 있다면, 그곳이 바로 여러분의 사각지대입니다.

LINE 그룹을 사용하는 지방 기업들은 성장 잠재력이 엄청납니다.

AI 는 업무 속도를 높여주지만, 결국 영업은 대화에서 나옵니다. 대화의 결과를 데이터로 담아내야 비로소 시스템이 의미를 갖습니다.

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