LIV Golf가 Agentforce와 Data 360을 활용해 매 경기 골프 팬의 관심을 더 많이 끌어모으는 방법

AI는 체계적이고 다양한, 많은 양의 데이터 없이는 제대로 작동하지 않습니다. 그래서 제가 이 직무를 맡았을 때 강력한 데이터 기반을 구축하는 것을 최우선 순위로 삼았습니다. 취임 후 6개월간 우리가 안전하게 속도를 낼 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 집중했죠. 목표는 우리의 팬이 누구인지, 어디에 관심이 있는지, 그리고 우리와 언제, 어떻게 상호 작용하는지를 완전히 파악할 수 있는 통합 데이터 기반을 리그 2026년 시즌이 시작되기 전까지 마련하는 것이었습니다.

그러려면 팬들이 LIV Golf와 상호 작용하는 모든 다양한 방식에 걸쳐, 팬에 대한 완전하고 믿을 수 있는 보기가 필요했습니다. 저는 Data 360에 그것을 가능하게 할 열쇠가 있다는 것을 알았습니다. 이 도구는 팬, 선수, 스폰서, 비즈니스 전반의 운영 데이터를 통합할 수 있게 해줍니다.

이제 제가 강조하고 싶은 부분은 그다음에 가능해지는 일들입니다. Data 360을 통해 AI 에이전트, 마케팅 세분화, 굿즈 판매 등에서 다양한 활용 사례를 확장하고, 상호 작용을 가속하며, 전 세계적으로 경험을 개선하는 등 데이터를 기반으로 행동할 수 있으니까요.

사실상 모든 접점에서 데이터가 생성됩니다. 이벤트 현장의 경우, 티켓을 스캔하거나, 접객 시설 입장 시 RFID 태그를 접촉하거나, 음식이나 굿즈 구매를 위해 신용 카드를 결제할 때마다 데이터가 생성됩니다. 디지털 환경의 경우, 팬이 스트리밍을 시청하거나 기사를 읽거나 통계를 확인하거나 로열티 프로그램, 게임화, 판타지 리그 플랫폼 등에 참여할 때 데이터가 생성됩니다. 당연히 티켓 예매와 소매 거래에서 발생하는 거래 데이터도 있습니다.

또한 선수들의 성적, 사용하는 클럽 정보 등 스포츠 자체에 대한 데이터도 있습니다. 72홀 방식으로 전환했기 때문에 지금은 특히 더 흥미진진한 시기예요. 이 포맷 덕분에 이미 제작 중인 토너먼트 내에서 더 많은 샷, 스윙, 결정적 순간과 짧은 스토리들을 포착할 수 있습니다. 처리해야 할 데이터 양은 많지만 구조는 동일하므로, 이는 저희에게 좋은 기회가 됩니다.

Data 360이 이러한 모든 신호를 거의 실시간으로 하나의 프로필에 통합해 주므로, 적시에 적절한 채널을 통해 적합한 메시지를 전달하는 컨텍스트 기반의 참여 유도가 가능해집니다. 이 지점에서 Agentforce가 등장하여, 이전에는 전혀 불가능했던 방식으로 팬들과의 진정한 양방향 소통을 끌어내는 역할을 합니다.

특히 두 번의 계기가 있었는데요. 첫 번째는 2년 전 Salesforce 행사에서 Agentforce가 처음 공개되었을 때였습니다. Prompt Builder와 주제 생성에 대한 데모를 보면서 여러 가지 아이디어가 번뜩 떠올랐습니다. 그 아이디어가 확장되어, 팬을 위해서뿐 아니라 우리 기업에 Agentforce를 활용할 수 있는 다양한 방식을 생각해 볼 수 있었습니다.

두 번째는, 약 6개월 전, 제 관점을 완전히 바꾸어 놓은 무언가를 깨달은 순간이었습니다. 팬들은 드롭다운 메뉴에 따라 생각하는 것이 아니라, 궁금한 점의 흐름에 따라 생각한다는 점이었습니다. 바로 그 순간, 팬들에게 검색하거나 메뉴를 클릭하도록 요구하지 않고, 대화형으로 즉시 질문에 답하는 Agentforce의 가치가 구체적으로 그려졌어요.

이것은 사실 다음 두 가지 질문으로 요약됩니다. 어떤 요소가 팬들에게 가장 큰 가치를 제공할 것인가와 어떤 요소가 가장 높은 채택률을 가져올 것인가입니다. 우리는 처음 선보이는 두 개의 AI 에이전트인 Fan Caddie와 Agent Caddie가 시청자와 방송 관계자 모두의 경험을 획기적으로 향상할 것이라 확신했습니다.

Fan Caddie는 Chip이라 불리며 주로 팬들과의 소통을 위한 기능에 집중합니다. 시즌 내내 선수와 팀에 관한 최신 소식, 결과 요약, 선수 성적 통계 등을 제공하죠. 팬들은 현장에서 또는 화면으로 경기를 시청하면서, 휴대폰으로 Agentforce와 상호 작용하며 세컨드 스크린 경험을 누릴 수 있습니다. 이를 통해 팬들은 현재 경기에서 어떤 일이 일어나고 있는지, 그리고 그것이 왜 중요하며 전체적인 흐름 속에서 어떤 의미를 갖는지 깊이 있게 파악할 수 있습니다.

Agent Caddie는 방송 진행자를 위해 구축한 것입니다. 생방송 중에 실시간으로 데이터 기반 스토리텔링을 전할 수 있도록 컨텍스트와 인사이트를 제공하죠.

또한 채택 측면에 대해 많이 고민했습니다. 우리가 팬들의 참여를 어떻게 유도할 것인가 뿐 아니라, 팬들은 그 대가로 어떤 참여를 원할 것인가에 대해 생각했습니다. 양방향 대화라는 개념은 저희에게 중요한 부분이었어요.

이러한 사용 사례들은 LIV Golf 자체에도 가치를 가져옵니다. Fan Caddie와의 상호 작용은 우리 제품에 대한 사용자 충성도를 높이고, 브랜드, 팀, 선수에 대한 호감도를 향상하는 데 기여합니다. 팬이 페어웨이에서 10피트 떨어진 곳에서 시청 중이든, 멀리 떨어진 다른 대륙에서 방송 파트너사나 LIV Golf 플랫폼을 통해 시청 중이든 상관없습니다. 누구나 세컨드 스크린 경험을 통해 통계, 선두권, 버디, 코스, 심지어 Bryson DeChambeau가 쓰고 있는 모자에 대한 정보를 얻고 Fan Caddie를 통해 이 모자를 구매할 수도 있습니다. Agentforce가 이러한 상호 작용을 실현해 줍니다.

구축 과정은 흥미로웠습니다. 첫 번째 프로토타입은 약 3일 만에 완성했죠. Agentforce를 사용하여 에이전트를 구축하는 작업은 간단하지만, Agentforce가 정확하고 일관되게 응답할 수 있도록 데이터를 제대로 준비하는 과정에는 어려움이 있었습니다. 이를 통해 우리가 다음과 같은 점을 깨달았습니다.

1. 데이터 품질이 핵심입니다. Agentforce가 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터를 체계적으로 정리해야 합니다. 그렇지 않으면 양질의 답변이 도출되지 않습니다. 아직 데이터 정형화 방식에 대한 명확한 지침은 없는 것 같아요. 저희는 데이터를 구성하고 노출하는 최적의 방법을 찾기 위해 몇 차례 반복 작업을 거쳤어요. 이 작업은 특히, 사용자들이 통계 정보를 요청하는 Fan Caddie 구축에서 매우 중요했죠.
2. 질문의 유형을 잘 살펴보세요. 지식에 기반하는 질문은 답이 비교적 명확한 편이에요. 예를 들어, “영국에서 경기를 시청할 수 있는 방법에는 어떤 것이 있나요?”라는 질문에 Agentforce는 이용 가능한 다양한 중계 채널에 대해 명확한 답변을 일관성 있게 제공했습니다. 하지만 통계 관련 질문에 답하기는 더 까다로웠습니다. 이러한 질문들은 해석의 여지가 넓어, 데이터가 매우 명확하게 정의되지 않으면 일관되지 않은 답변이나 신뢰도 저하에 대한 위험이 생길 수 있습니다. 한 팬이 특정 선수의 버디 개수를 묻는다면, Agentforce는 그 질문이 특정 토너먼트에서의 버디인지, 시즌 전체를 통틀어서인지, 아니면 홀당 평균인지를 명확히 구분할 수 있는 방법이 필요합니다.
3. 메타데이터는 중요합니다. 우리가 직면했던 어려움의 일부는 데이터 설계 방식과, 일부는 데이터 검색 방식과 관련이 있었습니다. 우리는 모든 필드와 각 데이터 요소의 의미를 명확히 정의한 메타데이터 계층을 구축했습니다. Agentforce가 정확하고 일관성 있는 답변을 제공하려면 이러한 정의를 아주 정확히 이해해야 합니다. 메타데이터를 구성하는, 강력하고 반복 가능한 패턴을 확립한 이후로는 결과가 크게 개선되었습니다. 이 패턴은 우리가 에이전트 기반 엔터프라이즈를 계속 구축해 나갈 때 향후 다양한 사용 사례의 토대가 될 것입니다.

저는 새로운 출시에 늘 깊이 관여하는 편이라, 직접 200개 문항의 QA를 진행하고 Agentforce의 답변을 Salesforce Professional Services와 공유했습니다. 일부 질문의 경우 Agentforce가 충분히 답변할 수 있어야 했어요. 그런데 에이전트가 올바르게 잘 정리된 데이터에 액세스할 수 있음에도 여전히 “모르겠습니다”라고 답하는 것을 발견했죠. Agentforce가 여러 개의 주제로 구성되어 있었기 때문에 때때로 질문을 엉뚱한 주제로 라우팅해, 헷갈려서 잘못된 답변을 제공하거나 아예 답변을 못 하는 상황이 발생한다는 것을 알게 되었습니다.

근데 3일 만에 Professional Services가 주제를 통합하고 재작성했어요. 이는 정말 빠른 시장 대응 속도를 보여주는 사례입니다. 이후 저는 다시 테스트해 보았어요. 그 결과, 답변이 이전에 받던 것보다 훨씬 더 좋았습니다. 여기서 Salesforce와 Agentforce의 강력함을 볼 수 있다고 생각합니다. 모든 것을 완전히 제어할 수 있을 때, 주제 내 프롬프트를 업데이트하면 답변 품질에 실질적인 변화를 줄 수 있습니다. 결국 Agentforce의 답변이 우리가 예상하는 그 답변이라고 믿을 수 있게 됩니다.

신생 기업인 저희가 끊임없이 혁신하고 변화에 발맞추려면 태생부터 AI 중심인 'AI 네이티브' 기업이 되어야 합니다. IT 지원을 위한 내부 에이전트부터 Agentforce Marketing을 통해 활성화되는 고급 마케팅 세분화까지, Agentforce 활용 사례를 40가지 넘게 생각하고 있어요.

저의 바람 중 하나는 전 세계 사람들이 저희 이벤트에 액세스할 수 있게 돕는 것입니다. 어떤 사람이 “나는 캘리포니아에 살고 있는데 안달루시아 대회에 가고 싶어”라고 한다면, Agentforce가 항공편, 숙소, 티켓 유형 등을 포함한 여정을 구성해 주고, 그 사람은 ‘예약’ 버튼을 누르기만 하면 되는 것이죠. 이것이 바로 제가 구현하고 싶은 시스템입니다.

먼저 보유한 데이터에 중점을 두세요. AI는 SQL 쿼리와 같은 결정론적 방식이 아니기 때문에 도구마다 성능과 특성이 다릅니다. 에이전트가 제대로 활용할 수 있도록 기초 데이터의 품질을 보장해야 합니다.

처음에 설정을 잘 해두는 것은 그럴만한 가치가 있습니다. Agentforce 360 Platform의 효과, 즉 Agentforce를 Data 360 및 Agentforce Marketing에 연결하면 어디서든 중앙 집중화된 고객 보기를 확인할 수 있습니다. Agentforce로 구축하는 작업은 어렵지 않습니다. 데이터 아키텍처를 올바르게 구축하는 데 집중한다면 훌륭하게 작동할 것입니다.