단 하루 만에 제 코딩 담당자가 Podscan 관리자 패널에 "기존 고객 유사 고객 찾기 및 연락 도구"를 구축해 주었습니다. 그리고 저는 인공지능이 어려움을 겪는 유일한 부분이 코드가 아니라 신뢰할 수 있는 데이터라는 것을 깨달았습니다. 복잡한 것들을 만들어낼 수는 있지만, 사실을 만들어낼 수는 없습니다.
제가 필요했던 건 주요 연동 기능 세 가지뿐이었습니다. Apollo와 Hunter_io: 하나는 데이터 보강용, 하나는 이메일 인증용입니다. 그리고 Instantly를 통한 발신 기능도 필요했습니다. 저는 OpenAI를 이용한 유사도 추정 및 점수 계산을 포함하여 다른 어떤 일이든 할 수 있습니다. 하지만 실제 사람들에 대한 진짜 데이터는요? 여전히 선별된 데이터베이스가 필요하죠.
그렇다면 이것이 우리 창업가들과 기업가 정신을 가진 개발자들에게는 무엇을 의미할까요? 제품 개발, 즉 소프트웨어 제작 단계에 대한 집중을 조금 줄이고, 모든 사람과 그들의 감성이 담긴 솔루션이 활용할 수 있는 데이터 장벽을 어떻게 지속적으로 구축해 나갈지 생각해 봅시다.
다소 자화자찬처럼 들릴지 모르지만, 저는 Podscan을 개발한 것이 정말 옳은 선택이었다고 생각합니다. Podscan은 현재 4,500만 건 이상의 검증된 녹취록이 저장된 팟캐스트 대화를 제공하고 400만 개 이상의 팟캐스트 피드를 24시간 내내 추적하고 있습니다. 제 API 사용량이 매주 증가하고 있습니다.
기능에 대한 간략한 요약: 이 기능은 최근 체험판에 가입했고, 제가 설정한 이상적인 고객 프로필(ICP)에 부합하는 잠재 고객으로 평가된 사람들을 찾아줍니다. 이 시스템은 해당 고객들과 규모, 위치 등이 비슷한 기업들을 찾아내고, 그 기업들에서 접촉할 적합한 인물을 파악합니다. 그 기능을 이용하면 그들에게 보낼 이메일 초안을 미리 확인할 수 있어요. "안녕하세요, 이런 종류의 콘텐츠에 관심 있어요"라는 간단한 내용의 이메일이죠. 이런 일이 하루에도 여러 번 발생하며, 플랫폼을 이미 사용하고 있는 사람들과 정확히 일치하는 흥미로운 홍보 대상을 꾸준히 확보할 수 있게 해줍니다. 특정 업계 종사자가 많아질수록, 저는 그들과 비슷한 업계의 사람들을 더 많이 찾아내고 연락할 수 있게 됩니다. 입소문이 입소문을 낳는 거죠.