1. apollo
특징
- B2B 데이터를 활용하여 관련 고객을 효율적으로 찾을 수 있도록 지원하는 사이트
- 북미 기업과 관련된 연락처와 기업 데이터를 다량으로 보유하고 있음.
- 보유하고 있는 기업 데이터를 통해 연락할 수 있고, 거래 성사가 가능하도록 도움을 주는 AI 기반 세일즈 인텔리전스 및 참여 플랫폼
기능 분석
- AI 검색 기능이 있어 직접 프롬프트를 작성할 수 있고 원하는 기업을 쉽게 찾아볼 수 있음.
- 직접적인 정보를 제공하여 원하는 기업과 소통할 수 있음.
- 팀멤버를 초대하여 함께 볼 수 있음.
2. 세일즈 마커
특징
- apollo 와 전반적으로 기능이 비슷한 일본의 인텐트 세일즈 플랫폼
- 520만 개 이상의 법인 데이터, 570만 건의 인물 데이터, 160만 건의 부서 데이터를 포함한 방대한 데이터베이스 보유
기능 분석
- 세일즈 시그널
웹 사용 데이터를 분석하여 서비스를 필요로 한는 기업을 실시간으로 감지하여 관심도가 높은 기업을 점수로 표시. - AI 세일즈 및 시퀀스 기능
AI가 영업 활동을 제안하고 자동 워크플로우 및 시퀀스 기능(고객의 상황에 맞는 접근을 자동화하여 효율적으로 성과를 극대화 함)을 통해 업무 효율성을 높임.
3. 딥세일즈
특징
- 아시아 최대 규모의 B2B 리드 데이터 약 2억 5천만 개 이상의 잠재 고객 데이터를 보유하여 비즈니스 성장을 지원.
기능 분석
- AI 검색 기능이 있어 AI 키워드 검색으로 상황에 맞는 추천 구매자 정보 제공.
- AI 검색+필터의 다양한 활용으로 AI 키워드 검색과 다양한 필터를 결합하여 상세한 검색 결과를 얻을 수 있음.
- 고급필터 기능이 있어 기술 스택 및 자금 정보를 기반으로 타겟 기업 찾기
A2A (Agent to Agent)
미팅 때 A2A에 대해 간단한 설명을 들었지만 추가적으로 궁금하여 관련 내용들을 찾아보았다.
1. A2A(AI Agent-to-Agent) 경제 개념
A2A란 기업과 소비자 간의 거래가 AI 에이전트 간 자동화된 상호작용을 통해 이루어지는 새로운 경제 패러다임이다.
기존에는 인간이 직접 수행하던 업무(고객 지원, 주문, 결제, 협상 등)를 AI 에이전트가 점진적으로 대체하며, 궁극적으로는 AI가 완전히 독립적으로 거래를 수행하는 구조로 발전한다.
✅ A2A 경제는 세 가지 단계를 거쳐 발전한다.
- 1단계:
기능적 대체→ AI가 특정 업무(고객 지원, 챗봇 등)를 수행하여 인간의 작업을 줄인다. - 2단계:
사업부 대체→ AI가 매장 또는 사업부를 운영하며, 고객과의 상호작용 및 거래를 자동화한다. - 3단계:
AI 에이전트 간 거래(A2A)→ AI가 직접 협상하고 거래를 진행하며, 인간은 목표와 예산만 설정하면 된다.
2. AI 에이전트의 역할 변화
AI 에이전트는 단순한 도구에서 벗어나 독립적인 경제 주체로 발전하고 있다.
B2A(기업 대 AI 에이전트)→ 현재는 기업이 AI 에이전트를 활용하여 고객 응대를 자동화하는 단계.A2C(에이전트 대 소비자)→ AI가 소비자의 행동을 분석하고 맞춤형 서비스를 제공하는 단계.A2A(에이전트 대 에이전트)→ AI가 소비자와 기업을 대신해 최적의 거래를 자동으로 수행하는 단계.
3. 앞으로의 변화 전망
소비자 경험 변화→ 웹사이트 탐색이나 주문 버튼 클릭 없이 AI가 자동으로 최적의 제품/서비스를 찾아 주문.비즈니스 운영 변화→ AI가 가격 책정, 재고 관리, 공급망 최적화 등 주요 의사결정을 수행.신뢰 및 규제 문제→ AI 간 거래에서 신뢰성과 책임 소재, 윤리적 문제 해결이 필요.일자리 변화→ 단순 반복 업무는 AI가 대체하지만, 인간은 AI를 관리·운영하는 역할로 이동.
A2A 경제는 거래의 효율성과 속도를 극대화하며, 인간은 보다 전략적인 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 조성할 것으로 보인다.
출처: https://x.com/doshkim/status/1884639391240556967
https://sendbird.com/blog/three-stages-a2a-economy
Peak에 적용하면 좋을 부분
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A2A로 접목
AI 관련 기능들을 뽑아 peak의 AI의 기능을 확대하여 앞으로의 목표인 A2A에 접목하기.
ex) 실시간 AI 분석을 통한 기업 추천기능
세르파나 유저에게도 peak를 사용하는데 진입장벽이 낮아지는 방법이 될 것 같다.
AI 검색 및 고급 필터 활용
보유하고 있는 기업들의 정보를 바탕으로 더 정확한 검색 기능이 있으면 좋을 것 같다. -
기업정보 쌓기
더 다양한 기업의 데이터를 쌓기 위한 크롤링이 필수적이다. -
앱 출시
웹 개발이 완료되면 앱으로도 사용이 가능하면 바쁜 대표분들이 야외에서 노트북이 없어도 접근성을 향상 시킬 수 있다.
PEAK에 기여하고 싶은 부분
제가 이번 PEAK 프로젝트에 기여하고 싶은 부분은 크롤링 입니다. 3가지 플랫폼을 비교해보니 정보가 많을 수록 클라이언트에게 더 폭 넓은 도움을 줄 수 있고, AI 추천 또는 검색 기능 수월하게 적용될 수 있는 기반이 될 것이라 생각합니다. 크롤링을 처음 도전해보는 거지만 이번을 기회로 공부하여 peak에 도움이 되었으면 합니다.
