메이커톤 Final. 미니 프로젝트 박람회 → Q&A!!

메이커톤 Part 1. Tradvance — 해외 바이어 문의 응대 도우미

• 처음 아이디어 → 문제 다시 보기 → 설문조사 → 경쟁사 분석 → 최종 문제 정의

메이커톤 Part 2. Tradvance — 무엇을 만들고 무엇을 버렸는가

• AI가 대신 답변하지 않게 설계하기 → 버셀로 배포까지!
• 프로젝트 링크 : https://tradvance-korea.vercel.app/

Tradvance — 해외 바이어 문의 응대 도우미

[게시글 목차]

1. 기획 배경/타겟 관련
   Q1. 왜 이렇게 특정 직무·산업에 좁게 타겟팅했나(계기가 뭔가)
   Q2. 이 서비스가 해외 응대 경험이 전혀 없는 사람도 쓸 수 있게 설계된 건가
2. 기능/UX 관련
   Q1. 문의 수신 이후 응대 준비 과정을 지원하게 된 이유(왜 하필 이 지점인가)
   Q2. 문의로 인식이 안 되는 경우는 어떻게 처리되나(예외 케이스)
   Q3. 오류가 날 수도 있지 않나, 그럴 때는 어떻게 처리하나
   Q4. AI 답변 초안 작성 시 어떤 기준으로 프롬프트/설계를 했나
3. 기술/AI 연동 관련
   Q1. AI가 뉘앙스나 문화적 맥락까지 잘 반영하나(개발자 참관객)
4. 비즈니스 모델 관련
   Q1. 비즈니스 모델을 생각해둔 게 있나
5. 향후 확장 계획 관련
   Q1. 고도화한다면 전문 응대 담당자용 서비스로도 갈 계획이 있나
6. 개인적인 데스크 리서치 TIP
   Q1. 데스크 리서치는 어떻게 하나
  🔹종합 : 이 전사록 자체가 부스 검증(B트랙) 데이터다

 

 

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미니 프로젝트 박람회!!

 

부스에서 오간 질의응답을 주제별로 정리했다.

같은 질문(타겟 계기 등)이 여러 방문객에게 반복돼서,

중복은 합치고 답변 내용은 가장 상세했던 버전으로 남겼다.

 

 

1. 기획 배경/타겟 관련

Q1. 왜 이렇게 특정 직무·산업에 좁게 타겟팅했나(계기가 뭔가) — 가장 많이 받은 질문

• 지인이 부품 제조업체 이사인데 수출 담당자 1명뿐인 상황에서
  인력 채용 부담 없이 업무 자동화할 방법을 고민하던 것에서 출발
• 경쟁사(Rinda)가 뷰티·푸드·패션 위주로 타겟팅하고 있어 산업재 쪽은 비어있다고 판단해 좁힘
• Rinda가 이미 '바이어 매칭+콜드메일'을 하고 있어서, 그 이후 단계(응대)를 자신이 맡기로 함
• 에피소드: 제부가 컨퍼런스에서 만난 다른 사업장 대표가 해외 판로 개척에 성공해 기뻐하는 걸 보고,
  방법은 안 알려줬지만 '도움될 서비스를 만들어보자'는 계기가 됨

Q2. 이 서비스가 해외 응대 경험이 전혀 없는 사람도 쓸 수 있게 설계된 건가

• 그렇다. '전문 인력 채용 전 라이트하게 시도해 보는' 용도로 기획.
  완전 대체가 아니라 초안을 만들어주고 이걸 토대로 사용자가 발전시키는 구조

 

2. 기능/UX 관련

Q1. 문의 수신 이후 응대 준비 과정을 지원하게 된 이유(왜 하필 이 지점인가)

• 인터뷰에서 '바이어 매칭 이후 가장 시간이 오래 걸리는 게 답변 작성'이라는 응답을 확인.
  초안을 먼저 만들고, 내부 회의로 보강한 뒤 발송하는 흐름을 상정하고 설계

Q2. 문의로 인식이 안 되는 경우는 어떻게 처리되나(예외 케이스)

• '안녕하세요'처럼 짧고 내용 없는 텍스트는 '바이어 문의로 인식하지 못했습니다' 안내와 함께 재입력 유도
• 7개 카테고리에 전혀 해당 안 되는 내용이면 '해당 체크리스트 없음'으로 표시
• 위험 구간이 0건이면 '위험 구간이 발견되지 않았습니다' 문구와 함께 바로 복사 가능

Q3. 오류가 날 수도 있지 않나, 그럴 때는 어떻게 처리하나

• 오류 가능 구간은 전부 예외 케이스로 분류해 주의 문구를 노출하도록 설계했다고 답변

Q4. AI 답변 초안 작성 시 어떤 기준으로 프롬프트/설계를 했나

• 설문조사에서 제조업 종사자가 '반드시 확인해야 한다'고 답한 항목을 근거로
  7개 카테고리를 도출, 이를 기준점으로 초안 생성 시연(한국어 수정 → 영문 자동 반영 데모 포함)

 

3. 기술/AI 연동 관련

Q1. AI가 뉘앙스나 문화적 맥락까지 잘 반영하나(개발자 참관객)

• 아직 LLM 연동은 안 했다.
  이번 MVP는 사용성 검증이 목적이라 최소 리소스(규칙 기반)로 구현했고,
  실제 AI API 연동은 사용성이 확인된 이후 단계로 계획

 

4. 비즈니스 모델 관련

Q1. 비즈니스 모델을 생각해둔 게 있나

• 지금은 유저 테스트 단계로 인식.
  사용성 지표가 확인되면 월 5회 무료 + 이후 구독형으로 전환 계획.
  아직 API 연동 전이라 비용 구조를 확정 짓기 전 단계

참고할 만한 비판적 피드백

한 방문객이 '돈 낼 거면 그냥 직원 영어 공부시키는 게 낫지 않냐'는 반응을 보임 — 구독 모델에 대한 회의적 시각.

답변은 '채용 전 맛보기, 또는 사람 고용이 부담스러운 곳을 위한 것'으로 대응했으나,

이건 실제 지불 의사 검증 시 나올 수 있는 반박이라 기록해 둘 가치가 있음

 

5. 향후 확장 계획 관련

Q1. 고도화한다면 전문 응대 담당자용 서비스로도 갈 계획이 있나

• 이메일 연동 → 기존 주고받은 내용 분석 → 개인 스타일에 맞춘 답변 생성까지 검토 중.
  다만 발송 자동화는 하지 않을 계획 — 설문에서 '발송은 담당자가 직접 해야 한다'는 의견이 압도적이었기 때문

 

6. 개인적인 데스크 리서치 TIP

Q1. 데스크 리서치는 어떻게 하나

• Perplexity 활용법 공유 : 프로젝트 요약을 넣고 '국내/정확도순/최신순으로 10개 리스트업' 요청
  → 마음에 안 들면 추가로 10개씩 더 요청. '공신력 있는 출처 중심으로',
  '수치가 명확한 자료 중심으로' 같은 조건을 프롬프트에 추가하는 방식

 

🔹종합 : 이 전사록 자체가 부스 검증(B트랙) 데이터다

• requirements.md 9~10장에 계획했던 '박람회 부스 즉석 검증'이 바로 이 대화들이다.
  정량 척도(5점 척도)로 받은 건 아니지만, 방문객 다수가 문제 정의와 차별화 지점을 '명확하다'고 표현했고,
  UX 예외 처리(문의 미인식, 위험 구간 0건)에 대한 궁금증이 반복적으로 나온 건
  그 기능이 실제로 궁금증을 유발할 만큼 눈에 띄었다는 신호로 볼 수 있다.
• 반면 '돈 내느니 영어 공부시켜라'는 반응은 구독 모델의 약점을 보여주는 정성적 데이터다.

 

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오늘의 인사이트

 

사실 이번 서비스는 제출 마감일 2일 전부터 배포하고 야금야금 수정해왔던 지라

토큰이 크게 부족하지도 않았고 재미있게 작업을 했었다.

그래서 질문에 대한 답변이 자연스럽게 나왔던 것 같다.

(그랬길 바라며...)

 

그래도 다들 얼굴도 이름도 공개된 상태라 그런지 좋은 얘기들을 많이 해주셨다.

미처 생각하지 못했던 질문은 거의 없었고,

기능이나 기획에 대한 의문이 공통적으로 있었다.

다른 이야기도 진행하다가 약간 뜬금포로 데스크 리서치 팁도 공개하게 된...ㅋㅋㅋ

(지금 생각해보니 그 답변을 원한 게 아닐 수도 있음)

 

1부 1조 1번 부스라... 방문객이 많았고 질문이 계속 들어왔다.

그만큼 궁금해하시고 관심 가져주셨다는 뜻이겠지.

이 자리를 빌어 감사하다는 인사를 드리고 싶다.

 

아무튼, 한 번 배포까지 해봤다고 다음 서비스도 만들어보고 싶은 욕심이 생겼다.

이것도 어쩌다보니 B2B SaaS 겸.... 교육 관련이라서 개인적으로 구현을 해볼까 한다.

토큰도 남았겠다... 주말 동안에 구체화를 해볼까나~!

나는 개인적으로 유용하고 필요한 서비스라고 생각하는데 경쟁사가 없는 모양이다.

리서치를 좀 더 해보면 나올지도...?

(정처기 실기 시험 10일 남았는데 포기 상태임 걍..ㅠ)

 

 

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오늘의 KPT 회고

 

Keep	• 미리미리 해치우는 급한 성격(?) + 시간 남아서 랜딩 페이지 제작했는데 이걸 좋게 봐주심... 감샤 • 서비스 흐름을 미리 배포해둔 덕분에 부스 질의응답에서 자연스럽게 답변할 수 있었던 점 • AI 자동 발송이 아니라 담당자 검토형 서비스라는 방향을 비교적 일관되게 설명한 점
Problem	• 얼굴과 이름이 공개된 박람회 특성상, 방문객들이 실제 불편한 피드백을 강하게 말하기는 어려웠을 수 있음 • 좋은 피드백이 많았지만, 실제 지불 의사나 실무 사용 의향까지 검증되었다고 보기는 어려움(수출 관련 직종이 아닐 가능성이 매우 높았음)
Try	• 반복 질문을 '검증 신호'로 정리하고, 질문 빈도·관심 기능·우려 지점을 따로 기록하기 • 주말 동안 새 서비스 아이디어를 바로 구현하기보다, 먼저 문제 정의와 경쟁사 리서치부터 작게 진행하기