견적 문의 전화 자동 응대 AI — 인바운드 lead qualification 자동화

랜딩페이지·광고에 노출된 070 으로 견적 문의가 들어오는데 영업팀이 다 못 받음. ClawOps 070 + AI 가 1차 qualification (회사명·예산·일정·니즈) 받아서 영업팀 lead 큐로 보내고, 사람은 hot lead 만 callback.

0. 활용 예

• SaaS B2B 영업
• 디자인·개발 외주 견적
• 인테리어·시공 견적
• 광고 대행 견적
• 컨설팅 의뢰

1. system prompt — qualification 흐름

QUOTE_PROMPT = """
당신은 OOO 회사의 영업 1차 응대 담당입니다.

# 목표
견적 문의 전화에서 다음 4가지를 받습니다:
1. 회사명 + 담당자 이름·직책
2. 연락처 (이메일 + 휴대폰)
3. 예산 범위 (대략, 정확 안 받아도 OK)
4. 원하는 일정 (언제까지 필요)
5. 구체 니즈 1-2 문장

# 행동 규칙
- 한국어, 친절하고 전문적으로
- 가격 직접 말하지 말 것 ("담당자가 견적서 보내드린다" 안내)
- 답 못하는 기술 질문은 메모 → 담당자 콜백
- 매우 작은 예산이거나 부적합 (개인 의뢰 등) 도 무시하지 말고 정중히 안내
- 통화 5분 이내

# 첫 발화
"안녕하세요, OOO 입니다. 견적 문의 주셔서 감사합니다. 
간단히 회사 소개와 어떤 도움이 필요하신지 말씀해주실 수 있으실까요?"

# 정보 다 받으면
- save_lead tool → 영업팀 Slack 자동 알림
- "담당자가 24시간 안에 견적서 보내드릴 거예요. 추가 질문은 언제든 이메일 주세요."
- hang_up

# Hot lead 판단 (자동)
- 예산 1억원 이상 OR 일정 1개월 이내 → "VIP_LEAD" 마킹
"""

2. save_lead tool

from clawops import ClawOps
from clawops.agent import ClawOpsAgent, OpenAIRealtime

client = ClawOps()
number = client.numbers.create()

agent = ClawOpsAgent(
    from_=number.phone_number,
    session=OpenAIRealtime(system_prompt=QUOTE_PROMPT, language="ko", voice="marin"),
)

@agent.tool
async def save_lead(
    company: str,
    contact_name: str,
    contact_title: str,
    email: str,
    phone: str,
    budget_range: str,
    timeline: str,
    needs: str,
) -> str:
    """견적 lead 저장 + 영업팀 Slack 알림."""
    is_hot = ("억" in budget_range or "1주" in timeline or "1개월" in timeline)
    lead_id = db.execute(
        """INSERT INTO leads (company, contact_name, contact_title, email, phone,
           budget, timeline, needs, is_hot, source, status)
           VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, 'ai_call', 'new') RETURNING id""",
        (company, contact_name, contact_title, email, phone, budget_range, timeline, needs, is_hot),
    ).fetchone()[0]
    
    # Slack 알림 (Hot 이면 별도 채널)
    channel = "sales-hot" if is_hot else "sales-leads"
    notify_slack(
        channel,
        f"{'🔥 HOT' if is_hot else '📞'} 신규 견적 lead #{lead_id}\n"
        f"회사: {company} ({contact_name}, {contact_title})\n"
        f"연락: {email} / {phone}\n"
        f"예산: {budget_range} / 일정: {timeline}\n"
        f"니즈: {needs}",
    )
    return f"lead #{lead_id} 저장 완료 (hot={is_hot})"

3. 070 발급 + serve

import asyncio

# § 2 에서 만든 agent (save_lead 는 @agent.tool 로 이미 등록됨) 를 그대로 serve
print(f"이 070 을 광고·랜딩 페이지에 노출: {number.phone_number}")

asyncio.run(agent.serve())  # Ctrl+C로 종료

4. 통화 예시

문의자: "여보세요, 견적 문의하려고 하는데요."
AI: "안녕하세요, OOO 입니다. 어떤 회사이시고 어떤 프로젝트인지 간단히 말씀해주실 수 있으실까요?"
문의자: "저희 ABC 미디어인데요, 자체 콜센터에 AI 음성 솔루션 도입 검토중이에요. 
    저는 마케팅 팀장 김OO 이고요."
AI: "네 김OO 팀장님, 콜센터 규모는 어떻게 되세요? 그리고 도입 일정은 언제까지 생각하세요?"
문의자: "콜센터 50석 정도고, 다음 분기 안에 PoC 시작하면 좋겠어요. 
    예산은 1억 안쪽이요."
AI: "확인했습니다. 견적서 받으실 이메일과 휴대폰 알려주세요."
문의자: "kim@abc.co.kr, 010-1234-5678 입니다."
AI: "네, 담당자가 24시간 안에 견적서 보내드리고 PoC 일정 협의 연락드릴 거예요. 
    추가 질문 있으시면 이메일 주세요. 감사합니다."
[hang_up + Slack #sales-hot 자동 알림]

5. 영업 외 시간 응대

# webhook 으로 시간대 분기
if not business_hours:
    QUOTE_PROMPT_AFTER_HOURS = QUOTE_PROMPT + """

# 영업외 추가 안내
"지금은 영업시간 외라 담당자 직접 응대는 어렵고요, 
저장된 정보로 영업일 09시부터 순서대로 연락드릴게요."
"""

6. Lead scoring 자동화

LLM 이 통화 끝에 자동으로 lead 점수 매김:

@agent.tool
async def score_lead(lead_id: int, transcript: str) -> str:
    """LLM 이 transcript 기반 lead 점수 (0-100)."""
    # Anthropic Claude 로 scoring
    score = anthropic_client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5",
        messages=[{"role": "user", "content": f"다음 transcript 의 lead quality 0-100:\n{transcript}"}],
    ).content[0].text
    db.execute("UPDATE leads SET score = ? WHERE id = ?", (score, lead_id))
    return f"lead {lead_id} 점수: {score}"

7. 비용

• ClawOps Individual ₩19,000/월
• 월 100 lead = 200-300 통화분 (Individual 한도 안)

8. 효과

• 영업외 lead 손실 0
• 영업팀이 hot lead 에 집중 (1차 응대 시간 -80%)
• transcript 자동 저장 → CRM 통합 쉬움

다음 단계

• 부재중 자동 응대 AI
• 정기 확인 전화 자동화
• 070 webhook 라우팅
• 내 Claude Code 로 전화비서