Codex로 매출 60% 증가, 75시간 이상 절약한 Proaction

Proaction⁠(새 창에서 열기)은 승용차와 트럭부터 건설 기계까지 다양한 차량을 관리하는 기업을 위한 소프트웨어를 개발합니다. 기업마다 차량 운영 방식이 다르기 때문에, Proaction 플랫폼이 잠재 고객의 업무에 어떻게 맞는지 보여주는 것은 영업 과정에서 필수적입니다.

하지만 맞춤형 데모를 만들려면 개발 시간이 필요했고, 팀에는 그럴 여유가 없었습니다. 창업자들은 대화와 프레젠테이션 자료에 의존해 제품으로 무엇을 할 수 있는지 설명해야 했습니다. Codex가 이 상황을 바꿨습니다.

Proaction의 공동 창업자 겸 COO인 콜린 크누드슨은 말합니다. “저는 비개발자라서 예전에는 데모가 필요할 때마다 엔지니어의 도움을 받아야 했습니다.” “지금은 Codex에서 직접 만듭니다.” 콜린은 한 달에 4~6개의 맞춤형 인터랙티브 데모를 만들며, 하나를 제작하는 데 30~45분이 걸립니다. 그는 이를 통해 개발 작업을 40~60시간 줄일 수 있다고 추산합니다.

영업 통화를 마친 콜린은 Codex에 Granola 녹음, 잠재 고객과 주고받은 이메일, 고객이 공유한 스프레드시트를 참조하도록 지시합니다. Codex는 이 정보를 바탕으로 Proaction 제품과 고객의 실제 보유 차량을 반영한 맞춤형 HTML 데모 환경을 만듭니다.

콜린이 화면을 공유하면 잠재 고객은 자신들의 업무 방식에 맞게 정리된 실제 보유 승용차, 트럭, 장비를 볼 수 있습니다. 고객은 조정이 필요한 부분을 짚어주며 솔루션을 함께 만들어갈 수 있습니다. 콜린은 “개발팀의 도움 없이도 고객과 함께 최종 솔루션을 만들 수 있습니다”라고 말합니다.

잠재 고객에게 자체 데이터를 활용한 데모를 보여주면 다음 단계로 나아갈 구체적인 이유가 생깁니다. 콜린은 맞춤형 데모 덕분에 첫 접촉 이후 지속적인 관계 관리 단계에 머무르지 않고 솔루션 개발로 넘어가는 영업 기회의 비율이 50~60% 증가했다고 추산합니다.

콜린에 따르면 Proaction 엔지니어들이 비슷한 데모를 제작할 경우, 하나당 약 10시간이 걸립니다. Proaction은 매달 약 4~6개의 데모를 제작하므로, 매달 40~60시간의 개발 작업을 줄이는 셈입니다.

데모는 이후 작업에서도 시간을 절약해 줍니다. 잠재 고객이 실제 고객으로 전환되면, 콜린은 엔지니어에게 맞춤형 데모를 시각적 참고 자료로 전달합니다. 덕분에 무엇을 만들어야 하는지에 대한 질문과 반복적인 논의가 줄어듭니다.

Proaction은 Codex로 고객 솔루션 센터도 구축했습니다. 잠재 고객은 이곳에 로그인해 자사에 맞춘 워크플로를 살펴보고 영업 자료를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 필요한 것을 더 잘 설명할 수 있고, 비개발 직군의 팀원들도 대화 내용을 더욱 명확한 요구 사항으로 정리할 수 있습니다. 엔지니어가 참여하는 시점에는 무엇을 만들어야 할지 한층 구체적으로 파악할 수 있습니다.

콜린은 매일 영업, 고객 지원, 제품 관리 등 다양한 업무를 처리합니다. Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub, HubSpot 등 여러 도구의 Codex 플러그인을 통해 고객 관련 정보를 모으고, Codex 안에서 이를 바탕으로 업무를 처리합니다.

통화 기록과 이메일 내역을 불러와 후속 대응을 준비하고, Linear 이슈를 생성하며, HubSpot의 영업 기회 정보를 업데이트합니다. 또한 최근 통화 내용을 검토하고 팀에 공유할 영업 현황을 정리하도록 예약 자동화를 설정했습니다.

이전에는 많은 업무를 처리하느라 탭을 오가며 도구 간에 정보를 복사해야 했습니다. 이제는 필요한 것을 설명하면 Codex가 관련 정보를 모으고 다음 단계의 작업을 실행합니다. “제가 하는 모든 일은 Codex를 중심으로 이루어집니다. Codex 밖으로 나갈 일이 별로 없죠.” 콜린의 말입니다. 하루에 15~20개의 서로 다른 작업을 처리한다는 콜린은 Codex 덕분에 한 달에 25~33시간을 절약한다고 추산합니다.

Proaction은 플랫폼 전반에서도 OpenAI 모델을 활용합니다. 고객이 차량 문제를 보고하면서 사진을 제출하면 ChatGPT‑5.6 Sol이 손상 확인을 돕습니다. 또한 Proaction은 GPT‑Live‑1으로 차량 운영의 일상 업무를 더 많이 처리하는 에이전트를 개발하고 있습니다. Proaction은 이를 ‘관리형 실행 계층’이라고 부릅니다.

고객은 전문 에이전트에게 통행료나 정비 관련 업무를 맡기거나, 적합한 에이전트가 자동으로 작업을 수행하도록 워크플로를 설정할 수 있습니다. 에이전트는 GPT‑Live‑1, GPT‑6 Astra를 비롯한 OpenAI 모델을 사용해 음성 통화를 하고, 문서와 이미지를 검토하며, 텍스트를 분석하고 채팅으로 응답합니다.

그중 Marty는 차량 정비 일정을 조율하도록 설계된 에이전트입니다. Marty는 운전자와 차량 문제를 상담하고, 정비소에 전화해 정비를 예약하며, 견적 승인과 결제까지 돕습니다. 사람의 검토나 개입이 필요한 경우에는 Proaction 팀이 나섭니다.

GPT‑6 Astra 덕분에 Proaction은 이러한 고객 경험을 더 빠르게 구현할 수 있습니다. 제품 책임자 대니 오할로런은 말합니다. “Astra는 컴퓨터 사용 작업을 더 간결한 과정으로 수행합니다. GPT‑5.6 Sol에서는 같은 작업을 처리하는 데 훨씬 더 긴 실행 과정이 필요했죠.”

Codex와 GPT‑6 Astra는 Proaction이 영업, 고객 지원, 사업 성장에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 해줍니다. 그리고 Proaction은 GPT‑Live‑1 기반 에이전트로 차량 관리자들의 시간도 아껴줍니다.