Vambe, Claude와 함께 라틴 아메리카 전역의 대화형 커머스 혁신을 이끌다

산업:

소프트웨어

기업 규모:

중소기업

제품:

Claude Platform

위치:

Latin America

95% 이상의 멀티 에이전트 신뢰도

이전 모델의 30% 수준에서 대폭 상승 — 다단계 워크플로우를 처리할 수 있는 에이전트를 통해 고객 전환율을 40~60% 향상

1,500개 이상의 기업

라틴 아메리카 전역에서 Vambe의 Claude 기반 플랫폼을 활용해 WhatsApp 및 Instagram에서의 영업 대화를 자동화

Introducing Claude Opus 4.6

We’re upgrading our smartest model. The new Claude Opus 4.6 improves on its predecessor’s coding skills. It plans more carefully, sustains agentic tasks for longer, and features a 1M token context window.

Introducing Claude Opus 4.6

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Introducing Claude Opus 4.6

Claude Code 소개

아이디어 구상에서 커밋까지 이어지는 단일 워크플로우에서 Claude Code의 실제 작동 모습을 확인하세요.

Claude Code 소개

아이디어 구상에서 커밋까지 이어지는 단일 워크플로우에서 Claude Code의 실제 작동 모습을 확인하세요.

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Claude Code 소개

아이디어 구상에서 커밋까지 이어지는 단일 워크플로우에서 Claude Code의 실제 작동 모습을 확인하세요.

Vambe는 라틴 아메리카 전역의 중소기업을 위한 대화형 AI를 구축하는 칠레의 스타트업입니다. 이 플랫폼은 WhatsApp과 Instagram 내에서 직접 영업 대화를 자동화하고 리드를 발굴하며 거래를 완료하여, 고객 상호작용을 매출로 전환합니다.

Claude를 통해 Vambe가 달성한 성과:

기존 30%에서 95% 이상으로 멀티 에이전트 신뢰도 상승, 멀티 에이전트 워크플로우 구현
기존 영업 프로세스(수동 워크플로우 및 이전 AI 모델 포함) 대비 전환율 40~60% 상승
의료기관 노쇼(no-show) 60% 감소
고객 온보딩 시간 7일에서 3일로 단축
엔지니어링 디버깅 시간 40%에서 10%로 감소, 매월 120시간 절약

과제

라틴 아메리카 전역의 중소기업들은 공통된 과제에 직면해 있습니다. 최고 수준의 엔터프라이즈 자동화 도구는 너무 비싸고 복잡한 반면, 기초적인 소프트웨어는 성장을 뒷받침하기에 역부족이라는 점입니다. 영업팀은 거래를 성사시키는 대신 "영업시간이 어떻게 되나요?", "이 제품의 재고가 있나요?", "가격이 얼마인가요?"와 같은 반복적인 질문에 응답하며 하루 종일을 소비합니다.

Vambe는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 CRM, 예약 도구 및 결제 프로세서와 연동하여 메시징 앱 내에서 직접 리드를 발굴하고 일정을 예약하며 거래를 완료할 수 있는 플랫폼을 구축했습니다.

Claude를 통합하기 전, Vambe는 세 가지 기술적 장벽에 부딪혔습니다. 이전 AI 모델은 대화 중에 맥락을 놓치거나, 정보를 반복하거나, 지역별 언어 변이를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 예를 들어, 멕시코시티의 고객과 부에노스아이레스의 고객이 서로 다른 표현을 사용할 때 모델은 이를 모두 유창하게 이해해야 했기에 이는 큰 문제였습니다. 리드 발굴에는 다른 모델이 제공하지 못하는 판단력이 필요했습니다. 즉, 구매 준비가 된 고객과 단순 탐색 중인 고객 간의 미묘한 차이를 구분하고 이에 맞게 대응할 수 있어야 했습니다. 또한 Vambe는 플랫폼이 단순 채팅을 넘어 CRM 업데이트, 결제 처리, 일정 예약 등 실제 비즈니스 작업을 수행하는 단계로 진화함에 따라, 복잡한 지시를 오류 없이 안정적으로 수행할 수 있는 모델이 필요했습니다.

Vambe가 Claude를 선택한 이유

Vambe 팀은 개발 과정에서 여러 AI 모델을 테스트했습니다. Claude는 재고 데이터베이스 확인, 가격 계산, 일정 예약, CRM 업데이트, 결제 처리 등 커머스 자동화에 가장 중요한 역량에서 일관되게 탁월한 성능을 발휘했습니다.

"가장 큰 차이는 함수 호출의 신뢰성에 있었습니다."라고 Vambe의 공동 창업자인 Diego Chahuán은 말합니다. "Vambe의 플랫폼은 실제 비즈니스 작업을 실행해야 합니다. AI 모델이 함수 호출을 잘못 이해하거나 잘못 실행하면 단순히 대화가 끊기는 것에 그치지 않고, 고객에게 금전적 손실을 초래하거나 고객의 평판에 타격을 줄 수 있습니다. Claude는 이 부분에서 다른 모델들보다 훨씬 더 일관되게 정확했습니다."

Claude는 라틴 아메리카 스페인어의 미묘한 차이도 효과적으로 처리했습니다. 멕시코, 콜롬비아, 아르헨티나, 칠레는 언어 표현 방식이 서로 크게 다릅니다. 속어는 물론, 같은 질문을 하더라도 방식이 상당히 다릅니다. Claude는 모델 분리나 광범위한 파인튜닝 없이도 모든 지역에서 양질의 대화를 유지했습니다.

"컨텍스트 유지 능력이 실질적인 차이를 만들었습니다."라고 Chahuán은 덧붙였습니다. "Claude는 3일 전의 대화를 다시 시작해도 어떤 내용이 논의되었는지, 어떤 가격이 제시되었는지, 어떤 이의 제기가 있었는지를 기억할 수 있었습니다. 그 결과 놓치는 거래가 줄어들었습니다."

Vambe, Claude로 영업 대화를 자동화하다

Vambe는 함수 호출, 즉 단순히 메시지에 답변만 하는 것이 아니라 실제로 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 중심으로 전체 제품 비전을 구축했습니다. 하지만 기존 모델들은 정확도가 충분하지 않았습니다. Vambe 팀이 직면했던 오류율은, 고객이 사람의 감독 없이 AI에게 실제 거래를 믿고 맡길 수 없는 수준이었습니다.

"Sonnet 3.5가 출시되었을 때, 코딩 능력이 획기적으로 향상된 것을 보고 전율을 느꼈습니다. 코딩에서 함수 호출은 필수적인 역량이니까요. 처음 사용해 본 순간, 마치 불을 발견한 것 같았습니다."라고 Chahuán은 회상합니다. 현재 개발자들은 Claude Opus 4.5와 Claude Code를 사용하고 있습니다.

이전에는 실패하거나 여러 번 시도해야 했던 함수 호출이 갑자기 안정적으로 작동하기 시작했습니다. 팀은 여러 API 호출을 체인처럼 연결하거나, 그동안 불가능하다고 여겼던 엣지 케이스를 처리할 수 있게 되었고, 매 단계 사람의 확인 없이 AI에게 결제 처리, 일정 예약 등을 믿고 맡길 수도 있게 되었습니다.

구현은 빠르게 진행되었습니다. Vambe는 2주 이내에 프로덕션 환경에서 Claude를 가동했습니다. 의사결정부터 완전한 배포까지 단 3주가 걸렸습니다.

이제 Claude는 다양한 업계에서 Vambe의 대화형 AI를 구동하고 있습니다. 자동차 업계의 대리점들은 WhatsApp 내에서 Claude 기반 에이전트를 활용해 리드를 발굴하고, 고객이 차량 선택부터 금융 옵션 검토, 시승 예약에 이르는 전 과정을 차질 없이 마칠 수 있도록 지원하고 있습니다. 헬스케어 분야에서 의료기관들은 예약, 알림 및 환자 사후 관리에 Claude를 활용하고 있습니다. 일부 의료기관에서는 노쇼가 최대 60% 줄었습니다. 전자상거래 및 소매 분야에서는 Claude가 맞춤형 제품 추천과 실시간 주문 지원을 제공합니다. 교육 분야에서는 교육 기관들이 Claude 기반 에이전트를 활용해 입학 희망자들의 프로그램 탐색과 등록을 지원하고, 재정 지원 관련 문의에 응대하고 있습니다.

칠레의 창고 대여업체인 Aki KB는 응답 시간이 2~3시간에서 단 몇 초로 단축되는 성과를 거두었습니다. "우리의 가장 큰 걱정 중 하나는 우리가 늘 자랑해 왔던 '사람의 온기'를 잃는 것이었습니다."라고 Aki KB 팀을 설명합니다. "그래서 기술과 휴먼 서비스 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 매우 중요했는데, Vambe는 이를 완벽하게 구현해 주었습니다."

한 가지 눈에 띄는 패턴도 발견되었습니다. 기업들이 AI 어시스턴트들에게 프란시스카, 마리아, 페드로와 같은 이름을 붙여주자, 대부분의 고객은 AI와 대화하고 있다는 사실을 인지하지 못한 것입니다. 심지어 일부 고객은 오프라인 사무실을 찾아와 해당 직원을 찾는 경우도 있었습니다.

결과

Claude 도입 후 가장 눈에 띈 개선 사항은 안정적인 AI 간 핸드오프였습니다. 이전에는 에이전트 간 업무 전환 시 실패율이 30%에 달했습니다. Claude를 사용하면서 신뢰도는 95% 이상으로 향상되었고, 플랫폼당 평균 에이전트 수는 1.0에서 2.3으로 증가했습니다.

이러한 변화는 Vambe의 고객사 전반에서 측정 가능한 비즈니스 영향으로 이어졌습니다. 이전 영업 방식 대비 전환율은 40~60% 향상되었고, 헬스케어 분야에서는 노쇼가 60% 줄었으며, 동일한 팀 규모로 2~3배 더 많은 고객 물량을 처리할 수 있게 되었습니다.

Vambe의 엔지니어링팀에서는 전체 워크로드의 40%를 차지하던 디버깅 시간이 10%로 줄어들면서 매달 120시간을 기능 개발에 추가로 투입할 수 있게 되었습니다. 고객 온보딩 시간 또한 7일에서 3일로 단축되었습니다.

"Claude는 우리의 멀티 에이전트 아키텍처를 기술적 한계에서 핵심 경쟁력으로 바꿔놓았습니다."라고 Chahuán은 말합니다.

Vambe는 현재 라틴 아메리카 최대 시장인 브라질에 집중하고 있습니다. Vambe는 지리적 확장 외에도 예측 기반 고객 인사이트, 전화 영업을 위한 음성 상호작용, 그리고 대(對) 고객 작업 및 내부 작업을 동시에 조율하는 에이전틱 워크플로우 등을 탐색하고 있습니다.

"우리는 Anthropic을 단순한 모델 제공업체로 보지 않습니다."라고 Chahuán은 강조합니다. "우리는 그동안 기술의 혜택에서 소외되었던 기업들이 첨단 AI를 사용할 수 있도록 돕고 있습니다. 라틴 아메리카에는 6억 5천만 명의 인구와 수백만 개의 기업이 있지만, 엔터프라이즈 소프트웨어의 혜택은 제대로 누리지 못해 왔습니다. 지금 우리는 Anthropic과 함께 그 미래를 만들어가고 있습니다."

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"Claude는 3일 전의 대화를 다시 시작해도 어떤 내용이 논의되었는지, 어떤 가격이 제시되었는지, 어떤 이의 제기가 있었는지를 기억할 수 있었습니다. 그 결과 놓치는 거래가 줄어들었습니다."

Diego Chahuán

Vambe 공동 창업자

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