디센트릭 Agentforce 유즈케이스: 제품 추천부터 마케팅 AI까지

Category

Salesforce

Date

August 4, 2025

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Status

Done

Type

Blog

Agent역할:

Personal Shopper Agent (Service Agent 구조 기반 Product Recommendation): 고객 탐색 행동에 반응하여 제품을 추천하고, 대화형 챗봇을 통해 상세페이지로 자연스럽게 유도
Campaign Optimizer (Marketing Cloud Advanced): 추천 이후에도 구매하지 않은 고객에게 후속 메시지를 자동 발송하여 전환 가능성 극대화

⚙️ 사용된 주요 Agentforce 기능 및 기술 구성요소

구분	사용 기술	목적 및 구현 내용
1. 고객 탐색 행동 감지	Event Tag Manager	고객이 동일 카테고리 상품을 3개 이상 탐색 시, Agentforce 챗봇 자동 트리거
2. 대화형 제품 추천 챗봇 구성	Agentforce (Service Agent 구조 기반 Product Recommendation) + Messaging Components	한국어 UI 기반 챗봇 구성, 옵션 응답 → 이미지 카드 제품 추천 → CTA 버튼 → 상세페이지 연결
3. 추천 이력 자동 저장	Salesforce Core (Account + Custom Object)	Agentforce에서 추천된 제품은 고객 계정에 자동 저장되어, 이후 마케팅 타겟팅 정보로 활용됨
4. 실시간 행동 데이터 처리	Salesforce Data Cloud	고객의 탐색, 응답, 클릭 등의 행동 데이터를 실시간 수집하여 세그먼트 분류 및 개인화 기준 생성
5. 추천 조건 계산	Calculated Insights (Data Cloud 내 기능)	비구매 이탈 고객을 대상으로 제품 가격, 평점, 리뷰 정보 등을 결합해 개인화 콘텐츠 생성을 위한 지표(조건)를 자동 계산
6. 후속 메시지 자동화 실행	Marketing Cloud Advanced(MCA)	Data Cloud 세그먼트 진입 조건을 기반으로 Trigger Flow를 통해 후속 메시지를 자동 발송
7. 후속 전환 유도 로직	Trigger Flow (MCA)	메시지 오픈 여부나 클릭 반응에 따라 반복 발송, 리마인드 메시지, 조건 분기 등 후속 전환 흐름을 자동화 구성

🔁 전체 실행 흐름 요약

① 고객이 쇼핑몰에서 동일 카테고리 상품 3개 이상 탐색

② Agentforce 챗봇 자동 활성화

③ 고객 응답 기반 대화형 추천 (옵션 질문, 이미지 카드, 리뷰 요약)

④ CTA 클릭 → 상세페이지 연결 → 구매 유도

⑤ 고객 탐색/응답 데이터 → Data Cloud에 실시간 적재

⑥ Calculated Insight로 콘텐츠 조건 계산 (예: 인기 제품, 평점 상위, 재방문 유도 대상 등)

⑦ MCA의 Trigger Flow를 통해, 구매하지 않은 고객에게 후속 메시지 자동 발송

(예: 쿠폰 제안, 유사 상품 추천, 리뷰 강조, 미오픈 고객 리마인드 메일 등)

🔭 향후 확장 가능성