Amplitude AI Agents로 '스스로 성장하는 제품' 만들기

그동안 Amplitude는 더 나은 제품을 만들고자 하는 수많은 팀에게 '정답'과도 같은 플랫폼이었습니다. 사용자가 우리 제품 안에서 무엇을 하는지, 어떤 전략이 효과적이고 어떤 것이 실패했는지 이해하도록 돕는 역할을 해왔죠.

하지만 솔직히 말해, 이러한 인사이트를 얻는 과정은 너무나 수동적이고 시간이 많이 드는 일이었습니다. 데이터를 뽑고, 해석하고, 아이디어를 내고, 테스트를 돌리고, 결과를 배우고, 다시 처음부터 반복해야 했습니다. 이 과정을 제대로 해내려면 상당한 전문성과 집중력, 그리고 절대적인 시간이 필요합니다.

이런 제약 때문에 제품 팀, 그로스 팀, 마케팅 팀은 어쩔 수 없이 "한 번에 하나씩(Single-track)" 일하는 방식에 갇혀 있었습니다. 가설 하나를 테스트하고, 결과를 기다린 뒤에야 다음 아이디어로 넘어가는 식이죠. 체계적일지는 몰라도 느릴 수밖에 없으며, 팀이 가진 리소스나 상황 파악 능력에 따라 병목이 생기기 일쑤였습니다.

앰플리튜드 AI 에이전트(Amplitude AI Agents)는 이 모든 흐름을 완전히 바꿉니다.

이제 Amplitude는 단순히 여러분이 '사용하는 도구'가 아닙니다. 여러분이 '지휘하는 에이전트 팀'으로 진화하여, 자리를 비운 순간에도 문제를 해결합니다. 이상 징후를 포착해 조사하고, 가설을 세우고, 실험을 설계하고, 그 결과를 측정하는 일련의 과정을 그 어느 때보다 빠르고 똑똑하게 수행해 냅니다.

이것이 바로 AI 에이전트가 가져온 진짜 혁신입니다. 단순히 "전환율이 떨어졌다"는 모호한 알림을 받고 허둥지둥하는 대신, 이제 여러분은 주도적인 동료처럼 생각하는 시스템을 갖게 된 것입니다. 이 시스템은 문제를 발견하는 데 그치지 않고 '왜(Why)' 그런 일이 벌어졌는지 파헤치고, 다음 단계와 실험까지 제안합니다.

여러분이 중요한 전략적 우선순위에 집중하는 동안, 에이전트는 백그라운드에서 수십 가지 가설을 테스트하고 영향을 분석해 가장 중요한 인사이트를 여러분 책상 위에 올려둡니다. 24시간 멈추지 않는 이 '멀티트랙(Multi-track)' 접근 방식은 제품 개발의 역사적인 전환점입니다. 한때 느리고 선형적이었던 프로세스가, 이제는 발견과 실행이 끊임없이 이어지는 확장 가능한 루프로 바뀝니다. 덕분에 여러분의 팀은 가장 중요한 일, 즉 제품을 만들고(Build), 배포하고(Ship), 배우는(Learn) 데 더 많은 시간을 쏟을 수 있습니다.

또한 AI 에이전트를 통해 팀은 단순히 속도만 빨라지는 것이 아닙니다. Amplitude의 내부 전문가들과 파워 유저들의 노하우가 집약된 '전략적 사고'를 탑재하게 됩니다. 마치 모든 프로덕트 스쿼드(Squad)마다 노련한 그로스 전략가와 데이터 분석가를 한 명씩 배치하는 것과 같습니다. 여러분은 의사 결정에 필요한 정보를 제공하고 목표를 향해 24시간 내내 능동적으로 움직이는 통합 시스템을 손에 넣게 됩니다. 이 흥미로운 접근 방식은 수많은 고객이 가장 간절히 원해왔던 기능이기도 합니다.

Yum!(얌!)의 소프트웨어 엔지니어링 총괄, 비나이 샤르마(Vinay Sharma)는 이렇게 말했습니다.

"Amplitude AI 에이전트가 기대되는 이유는 단순히 전환 문제를 찾거나 실험을 실행할 수 있어서가 아닙니다. 우리 팀이 더 높은 차원의 전략을 고민하는 동안, 에이전트가 수십 가지 시나리오를 검토하며 목표를 향해 실질적인 업무를 수행해 줄 것이기 때문입니다. 기존 개발 프로세스는 늘 리소스 부족이라는 병목에 시달렸지만 Amplitude가 그 판을 바꾸고 있습니다. Amplitude AI 에이전트와 함께라면 고객 행동을 이해하고, 최적화 기회를 찾고, 성과를 측정하는 일이 훨씬 빠르고 쉬워질 것입니다."

Amplitude AI 에이전트의 작동 방식

AI 에이전트를 만드는 일은 아주 간단합니다. '목표' 하나면 충분합니다. 웹사이트 전환율 개선, 기능 채택률 증대, 혹은 더 매끄러운 온보딩 프로세스 구축 등 여러분이 이미 Amplitude를 사용하고 있는 그 이유를 떠올려 보세요. 그 목표가 바로 에이전트가 움직이는 핵심 동력이 됩니다.

일단 목표를 정하고 실행하면, 에이전트는 Amplitude 계정 전반에 있는 데이터를 끌어옵니다. 행동 데이터, 세션 리플레이, 실험 데이터는 물론 가이드와 설문조사 데이터까지 포함됩니다. 그리고 목표 달성을 위해 쉬지 않고 일합니다. 단순히 문제만 찾는 게 아닙니다. 왜 그런 일이 발생했는지 분석하고, "다음에 무엇을 해야 할지" 구체적으로 제안합니다. 에이전트는 여러분 회사의 고유한 데이터를 활용하면서도, 수천 개의 성공한 팀에서 검증된 패턴을 적용합니다.

에이전트의 업무는 크게 '인사이트'와 '액션', 두 단계로 나뉩니다. 인사이트가 데이터에서 발견한 '관찰'이라면, 액션은 이를 바탕으로 제안하는 '구체적인 할 일'입니다. 예를 들어, 에이전트는 근본 원인 분석 도구를 돌리고 세션 리플레이를 돌려보며 인사이트를 수집합니다. 그리고 이 인사이트를 바탕으로 맞춤형 코드를 생성해 웹 실험을 세팅하거나, 특정 사용자 그룹에게 인앱 가이드를 띄우는 등의 조치를 취합니다. 숙련된 팀원이 할 법한 업무 흐름을 그대로, 하지만 훨씬 빠르고 거대한 규모로 처리하는 것이죠.

물론, 통제권은 언제나 여러분에게 있습니다. 에이전트는 여러분의 승인 없이는 고객에게 노출되는 변경 사항을 절대 실행하지 않습니다. 에이전트가 점차 능력을 입증해 나가면, 여러분은 안심할 수 있는 명확한 가드레일과 범위 내에서 에이전트에게 더 많은 자율권을 부여할 수도 있습니다.

모든 상황에 대비된 전문 에이전트

Amplitude AI 에이전트는 모든 상황에 대충 끼워 맞추는 만능 열쇠가 아닙니다. 이들은 디지털 경험의 각기 다른 영역에서 발생하는 구체적인 비즈니스 과제를 해결하기 위해 설계된 전문화된 전문가들입니다. 각 에이전트는 수천 개의 선도 기업과 협업하며 쌓아온 산업별 모범 사례와 최적화 패턴을 미리 학습하고 있습니다. 목표만 고르면, 에이전트는 즉시 업무를 시작합니다.

팀에서 가장 자주 마주하는 과제를 해결하기 위해 준비된 몇 가지 에이전트를 소개합니다. (앞으로 더 많은 에이전트가 추가될 예정입니다.)

📌웹사이트 전환 에이전트 (Website Conversion Agent)

이 에이전트는 웹사이트의 성과 지표를 끊임없이 모니터링하다가, 문제가 비즈니스에 타격을 주기 전에 먼저 포착합니다. 전환율 급락이 감지되면 즉시 행동을 개시하여 사용자 세션을 분석하고, 퍼널의 어느 지점에서 왜 사용자가 이탈하는지 정확히 짚어냅니다. 그런 다음 무엇이 문제인지 데이터 기반의 가설을 세우고, 해결책을 검증할 A/B 테스트를 설계하여 여러분에게 승인을 요청합니다.

테스트 결과가 통계적으로 유의미하다고 판단되면, 명확한 결과와 추천 사항을 보고하고 최적안을 반영하기 위해 대기합니다. 팀원이 일일이 들여다보지 않아도 전환율이 꾸준히 개선되는 '완전한 순환 시스템'이 만들어지는 것입니다.

📌온보딩 에이전트 (Onboarding Agent)

신규 사용자가 처음 제품을 접할 때 어떻게 행동하는지 분석합니다. 사용자가 머뭇거리거나 포기하는 결정적 순간을 찾아내, 자칫하면 모르고 지나쳤을 문제들을 수면 위로 끌어올립니다. 이러한 인사이트를 바탕으로, 특정 단계에서 어려움을 겪는 사용자들에게 딱 맞는 인앱 가이드를 자동으로 생성하고 배포합니다. 마치 제품 주도 성장(PLG) 컨설턴트가 투입되어 퍼널을 최적화해 주는 것과 같습니다.

또한 적절한 타이밍에 마이크로 서베이(Micro-surveys)를 띄워 사용자의 생생한 피드백을 수집합니다. 행동 데이터와 정성적 피드백이 맞물려 온보딩 경험을 지속적으로 개선하는 강력한 피드백 루프가 완성됩니다.

📌기능 채택 에이전트 (Feature Adoption Agent)

다양한 사용자 그룹이 최신 기능을 어떻게 쓰고 있는지 분석합니다. 누가 가치를 느끼고 누가 이탈하는지 패턴을 찾아내고, 전체 대시보드만 봐서는 알 수 없는 '막히는 지점(Friction points)'을 식별합니다.

이러한 맥락을 바탕으로 에이전트는 타겟팅된 다음 단계를 추천합니다. 가이드를 띄우거나 기능의 다른 버전을 테스트해보자고 제안할 수도 있죠. 무엇이 통하고 어디서 채택률을 끌어올려야 하는지, 실질적인 가시성을 얻게 됩니다.

📌수익화 에이전트 (Monetization Agent)

사용자가 업그레이드나 구매를 하거나, 프리미엄 기능을 써볼 준비가 되었다는 신호를 포착합니다. 행동, 타이밍, 과거 패턴을 분석해 기회가 왔다고 판단되면, 그 순간에 딱 맞는 메시지나 제안(Offer), 혹은 리마인더 같은 적절한 '넛지(Nudge)'를 제안합니다. 물론 사용자가 메시지 폭탄을 맞지 않도록 안전장치를 활용해, 가장 적절한 메시지를 가장 적절한 타이밍에 전달합니다.

Amplitude AI Agents가 특별한 이유

대부분의 분석 툴은 AI로 인사이트를 던져주고는, '그래서 이제 뭘 해야 하지?'라는 가장 어려운 숙제를 여러분에게 떠넘깁니다. 진짜 업무는 거기서부터 시작되는데 말이죠. 가설을 세우고, 테스트를 짜고, 결과를 분석하고, 고치고, 다시 시작하는 그 과정 말입니다.

Amplitude는 플랫폼 경험 전반에 AI를 깊숙이 통합하고 있습니다. 우리의 접근 방식은 이 지능형 토대를 통해 플랫폼이 작동하는 방식 자체를 재정의하는 것입니다. 즉, 에이전트는 다음과 같은 일들을 해냅니다.

• 모든 것에서 배웁니다: 분석 데이터, 세션 리플레이, 과거 실험, 가이드, 캠페인 등 모든 소스를 활용해 무엇이 효과적이고 무엇이 아닌지 학습합니다.
• 실질적인 행동을 취합니다: 인사이트에서 멈추지 않습니다. 변경 사항을 권장하고, 테스트를 실행하고, 가이드를 배포하고, 결과를 추적하며 이 루프를 계속 반복합니다.
• 24시간 깨어 있습니다: 에이전트는 쉬지 않고 모니터링하고, 데이터에서 배우며, 언제나 다음 단계를 준비하고 있습니다.
• 여러분의 속도에 맞춥니다: 에이전트에게 얼마나 많은 권한을 줄지는 여러분이 정합니다. 작게 시작해서 안전장치를 마련하고, 점차 규모를 키워가세요.

이는 팀이 데이터를 다루는 방식의 역학을 완전히 바꿉니다.

데이터 분석의 늪에 빠지거나 기회를 놓치는 대신, 에이전트가 백그라운드에서 여러분의 목표를 향해 능동적으로 일합니다. 단순히 문제를 보여주는 대시보드를 가진 것과, 문제를 발견하고 '왜' 그런지 파악하여 해결 계획까지 들고 오는 유능한 팀원을 가진 것의 차이입니다.

우리는 현장에서 늘 같은 고충을 듣습니다. "데이터는 있는데 실행할 시간이 없어요.", "저 안에 보석 같은 인사이트가 묻혀 있다는 건 알지만, 파헤칠 여력이 없어요.", "데이터 기반으로 일하고 싶지만 분석가가 부족해요."

에이전트는 팀이 '아는 것(Knowing)'과 '행동하는 것(Doing)' 사이의 간극을 메워줍니다.

스스로 진화하는(Self-improving) 제품의 미래

AI 에이전트와 함께, 우리는 '스스로 진화하는 제품'의 미래를 향해 거대한 도약을 시작했습니다. 그동안 Amplitude는 수많은 기업이 제품 내부에서 무슨 일이 일어나는지 이해하도록 도왔습니다. 이제 우리는 그들이 자동으로, 지능적으로, 그리고 지속적으로 행동할 수 있도록 돕고 있습니다.

이 변화가 가져올 파급력은 엄청납니다. 인사이트 하나를 얻기 위해 몇 주를 보내던 팀은 이제 임팩트에 집중하고, 확장에 최적화되었으며, 가능성을 가속화하는 '언제나 깨어 있는' 에이전트 팀을 이끌게 되었습니다.

이것이 바로 우리가 단순히 '무슨 일이 일어나는지 이해하는 단계'를 넘어, '가능성을 끊임없이 현실로 만드는 단계'로 나아가는 방법입니다. 그리고 이것이 Amplitude가 '스스로 진화하는 제품'을 현실로 만드는 방법입니다.

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