CRM
CRM 시나리오에 대한 실무 관점입니다. 데이터 모델, 워크플로, 권한, 통합, 기업용 AI 에이전트 패턴을 다룹니다.
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옛 시스템의 스프레드시트를 AI가 만든 앱으로 어떻게 가져오나? 임포트 매핑, 드라이 런, 그리고 한 행이 매칭되지 않는 세 가지 결말
ObjectStack 18.3.0에서 측정: 이름 붙은 임포트 매핑이 낯선 헤더와 코드를 한 객체의 필드로 투영하고, 드라이 런은 아무것도 저장하지 않은 채 행별 전체 보고서를 돌려주며, 매칭되지 않는 행은 생성되거나 건너뛰거나 실패한다.
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검증 규칙, 훅, 플로우? AI가 쓴 앱에서 비즈니스 규칙은 어디에 살아야 하는가 — CRM 하나, 규칙 일곱, 집 세 곳
CRM 하나 위의 비즈니스 규칙 일곱 개, 각각 놓일 수 있는 집 세 곳. 선택은 취향이 아니라 표다: 술어는 검증 규칙, 저장 전 레코드 재작성은 훅, 나머지는 모두 플로우 — 플로우는 데이터로 리뷰되기 때문이다.
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업무 앱은 몇 토큰일까? 완전한 CRM 전체가 150k 미만
완전한 CRM은 150k 토큰 미만의 타입 메타데이터로 구성됩니다. 비즈니스 로직은 100k 미만, UI는 약 50k이며, 번들 레퍼런스 CRM은 여전히 약 16k입니다.
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영업이 CRM을 손으로 채우지 않게: 대화형 AI 세일즈 어시스턴트
영업 메모, 기회, 후속 조치를 AI가 정리한다. 중요한 것은 입력을 줄이는 것뿐 아니라 고객 데이터를 권한 범위 안에서 다루는 것이다.
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CRM에서 시작하기: AI가 고객, 영업기회, follow-up 이력을 이해하는 방법
대부분의 CRM에는 고객, 영업기회, 연락처, 활동 이력이 이미 있습니다. 유용한 길은 데이터를 내보내 일회성 분석을 하는 것이 아니라, 권한 아래에서 AI가 그 비즈니스 객체를 이해하게 하는 것입니다.
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