dPq AI 제품 출시 계획

1차 이메일 영업 (결재까지) → 2차 심봉결정 → 3차 심봉결정 · 2026-08-30

1차 — 이메일 영업 (결재까지)

1차 · 이메일 영업

1.1 제품 선정 — 무엇을 먼저 팔 것인가

선정 기준: 간부가 "내 부서 직원 AI 사용을 통제할 수 있다"고 느끼는 제품 — Pro+ 월 ₩490,000 (약 $363), 무료 30일

제품간부가 느끼는 가치직원 통제월 30만원 적합선정
A+C 보안"직원 AI 사용을 감시·통제"★ 핵심최고1순위
dPq GATE"AI 결정을 내가 승인"결정 통제높음2순위
환각 탐지"직원이 쓴 AI 리포트 오류 0%"품질 통제높음3순위
FTPL"토큰 비용 29.6% 절약"비용 통제보너스추가
GFM-K 관문"틀린 예측 통과 차단"예측 통제보너스추가

1차 선정 제품: A+C 보안(메인) + dPq GATE + 환각 탐지 + FTPL (보너스 3개) — Pro+ 월 ₩490,000 (약 $363), 무료 30일

선정 이유:

  • A+C 보안 (메인 제품): 간부가 "내 부서 직원의 AI 사용을 감시·통제할 수 있다" — 6개 신호로 매일 감시. 간부가 1개를 도입하는 것으로 느끼게 — 나머지 3개는 "포함된 보너스 모듈"
  • dPq GATE (30일 후 추가): AI가 하려는 작업을 부서장이 결재하는 시스템 — 외부 전송·배포·이메일은 사람 승인(HOLD), 내부 작업은 자율 허용(AAA). 투자·자동결제·개인정보 전송은 자동 차단(RISK). 증권사에서는 투자유권 차단, 일반 조직에서는 AI 작업 결재 시스템
  • 환각 탐지 (60일 후 추가): 환각 탐지 11유형, 탐지율 100% (테스트셋 기준). "환각 0%"가 아닌 "탐지 11유형"으로 검증 가능 표현
  • FTPL (60일 후 추가): FTPL 특허로 LLM 토큰 29.6% 절약 — 중기업 월 500만원 토큰 -> 148만원 절약, dPq Pro+ 49만원보다 절약액이 3배 큼

번들 명: dPq Pro+ — 직원 AI 통제 패키지 (월 ₩490,000, 무료 30일)

7-in-1 전체가 아니라 "A+C 보안 1개"로 먼저 들어감. 30일 후 GATE 추가, 60일 후 환각+FTPL 추가 — 의존성을 순차적으로 형성 (1->3->4개). 계약 조건(6개월 약정, 3년 옵션)은 데모 이후 Pilot 제안 단계에서 공개 — 이메일 단계에서는 언급하지 않음.

가격 정책 (Pilot 제안 시 공개): Pro+ 월 ₩490,000 (약 $363, 연 ₩5.88M) — 6개월 약정(₩2.94M). 3년 계약 시 월 ₩330,000 (연 ₩3.96M, 33% 할인). 무료 30일. 30일 후 미결제 시 자동 종료.

충돌 회피 (도입 핵심): dPq는 기존 인프라를 대체하지 않습니다 — 프록시/통과/보완/연동/전달 5가지 모드로 기존 시스템 뒤에 붙어서 작동합니다.

  • 프록시 (GATE): 기존 LLM 게이트웨이(Azure OpenAI, AWS Bedrock) 뒤에 붙어서 검증만
  • 통과 (FTPL): 기존 API 호출을 가로채서 절약하고 통과 — 결제 변경 없음
  • 보완 (A+C): 기존 DLP(CrowdStrike, Zscaler) 옆에서 AI 사용만 추가 감시
  • 연동 (GATE 결재): 기존 전자결재(그룹웨어)에 Webhook으로 연결 — 결재 시스템 변경 없음
  • 전달 (감사 로그): 기존 SIEM(Splunk, ELK)에 syslog로 전달 — 로그 시스템 변경 없음

"기존 시스템을 그대로 두고, 그 뒤에 dPq가 붙습니다." — 이것이 도입의 핵심. 간부가 "기존을 바꿔야 한다"고 느끼면 결재를 안 합니다.

1.2 타겟 선정 — 증권사 정보보호 부서장 20통 집중 (GPT 자문 반영)

타겟 기준: (1) 규제 압박이 가장 높은 세그먼트, (2) "직원 AI 통제"가 실제 직무, (3) 20통 집중으로 회신율 20% 달성

GPT 자문: 4개 세그먼트에 5통씩 분배하면 회신이 안 나옴. 한 세그먼트에 20통 집중해야 회신 4통(20%) 가능.

1차 타겟 (집중): 증권사 정보보호/준법감시 부서장 — 20통

  • 대상: 한국투자증권, 미래에셋, 삼성증권, NH투자, 키움 — 정보보호 부서장 개인
  • 통제 욕구: "직원이 ChatGPT로 리서치 쓸 때 외부 유출?" -> A+C 보안으로 매일 감시
  • 결재 권한: 월 ₩490,000 (약 $363)은 부서장 단독 결재 가능
  • 이메일 수집: 정보보호 협회 명단, LinkedIn, 증권사 IR 페이지
  • 공략 포인트: "직원이 AI에 뭘 물어봤는지 알고 계십니까?"
  • 회신 목표: 4통 (20%)

2차 타겟 (1차 후): 은행/자산운용/핀테크 — 2차에서 20통

  • 은행 디지털/AI 부서장 — "직원이 만든 AI 리포트가 틀리면 누가 책임?"
  • 자산운용사 리스크 부서장 — "퀀트 모델이 과적합인지 알고 계십니까?" (PBO)
  • 핀테크 CTO/CISO — "개발자가 AI에 의존하는 만큼, 통제도 필요"
  • 1차 결과에 따라 2차에서 집중 — 심봉결정

1.3 이메일 영업 시퀀스

1일
이메일 1 (후크)
3일
이메일 2 (ROI 계산서)
7일
이메일 3 (데모 제안)

이메일 1 (발송 후 1일): 후크 — 1개 메시지만 (GPT 자문 반영)

제목: "직원이 AI에 뭘 물어봤는지 알고 계십니까? — 무료 30일 시범"

내용: 1개 메시지 ("감시") + CTA 1개 ("무료 30일 시작"). 가격 언급 없음 — 후크에서는 관심만 끌고, ROI 이메일에서 가격 공개.

후크: "통제" — 1개 메시지, CTA 1개

이메일 2 (발송 후 3일): ROI — 구체적 숫자 2개

제목: "월 ₩490,000 vs 토큰 절약액 — 왜 오히려 이득인가"

내용: (1) 월 토큰 비용 500만원 -> 148만원 절약, (2) 1,000만원 -> 296만원 절약, (3) dPq Pro+ 월 49만원보다 절약액이 3배 크면 이득, (4) 추가: AI 작업 결재 시스템(dPq GATE), 환각 탐지(11유형) 포함

ROI: "500만원 -> 148만원 절약, 1,000만원 -> 296만원 절약"

이메일 3 (발송 후 7일): 데모 + 마감 — 구체적 시간 제안

제목: "30분이면 통제가 시작됩니다 — 이번 주 가능하신가요?"

내용: (1) 귀사 AI 사용 패턴 시뮬레이션, (2) A+C 6신호 라이브, (3) dPq GATE AI 작업 결재 실시간. "이번 주 금요일 오후 2시 또는 4시 중 가능하신가요? 아니면 30일 무료로 먼저 시작하십시오."

1.4 결재까지의 경로

1
이메일 발송 → 회신 (1~7일)
4개 타겟 × 5곳 = 20통 발송. 회신률 목표 10% (2통)
2
30분 데모 (7~14일)
실제 토큰 사용량에 FTPL 적용 + 환각 탐지 라이브 + dPq GATE 등급
3
Pilot 제안 (14~30일)
3개월 무료 trial — 실제 전산망에 3-in-1 삽입. 절약액·환각 탐지 건수·GATE 등급 누적
4
결재 (30~90일)
Pilot 결과로 ROI 입증 → 연간 계약(9,900원/월 ~ 49,000원/월) → B2B Embed(₩20,000/인/월 (100인~1,000인)) 전환

1.5 이메일 영업 목표

20
발송 통
2
회신 (목표 10%)
1
Pilot 계약 (목표 50%)

2차 — 심봉결정

2차 · 심봉결정

심봉 자율 결정: 1차 이메일 영업 결과에 따라 2차 방향을 결정

1차 이메일 영업(20통 발송)의 결과에 따라 3가지 시나리오:

시나리오 A: 회신 2통 이상 (성공)

  • 2차: Pilot 고객 1~2곳과 3개월 무료 trial 진행
  • 실제 전산망에 3-in-1 삽입 → 절약액·환각 탐지 건수·GATE 등급 누적
  • Pilot 결과를 케이스 스터디로 작성 → 3차 B2B Embed 영업 자료로 활용
  • 3개월 후: 연간 계약 전환 (Premium 9,900원/월 → Pro 49,000원/월)

시나리오 B: 회신 1통 (보통)

  • 2차: 회신 1곳과 데모 진행 + 이메일 타겟 확대 (증권사 → 은행/핀테크)
  • 이메일 카피 A/B 테스트 — "29.6% 절약" vs "환각 0%" vs "규제 준수"
  • LinkedIn 직접 메시지 + 기술 블로그 댓글로 추가 접촉
  • 목표: 추가 회신 1통 → 총 2통 회신 → Pilot 1곳

시나리오 C: 회신 0통 (실패)

  • 2차: 이메일 전략 전면 수정 — "절약"에서 "규제 준수"로 후크 변경
  • EU AI Act / 한국 AI 기본법 규제 준수 도구로 포지셔닝
  • 타겟: AI 규제 부서(준법감시부, 정보보호부)로 직접 접근
  • 학술 논문(SSRN 10편)을 근거로 "규제 준수 도구" 어필
  • 목표: 규제 부서 10통 발송 → 1통 회신

3차 — 심봉결정

3차 · 심봉결정

심봉 자율 결정: 2차 결과에 따라 3차 방향을 결정

3차-A: Pilot 성공 → B2B Embed 전환

  • Pilot 고객이 3개월 trial 후 연간 계약 전환
  • 3차: Premium/Pro → B2B Embed(₩20,000/인/월 (100인~1,000인), 3년 계약) 전환 영업
  • 케이스 스터디("Pilot 고객 X사, 연 2,960만원 절약, 환각 0건")로 추가 고객 영업
  • 목표: B2B Embed 1건 계약 → 연 500만원~5,000만원 수익
  • 한국 1건 → 아시아 확장(일본·싱가포르·홍콩) → 글로벌

3차-B: Pilot 보통 → 타겟 재선정 + 제품 추가

  • 3개월 trial 후 전환 지연 → 추가 모듈(GFM-K 관문, 독립검증) 제안
  • 7-in-1 전체 패키지로 업셀 — "3-in-1에서 7-in-1으로 확장" → 의존성 강화
  • 타겟: 증권사 → 자산운용사(GFM-K 관문) + 은행(독립검증) 확장
  • 목표: 추가 Pilot 2곳 → 4중 의존성(규제+비용+보안+품질) 형성

3차-C: Pilot 실패 → 전략 전환

  • 3차: B2C 전환 — 일반 사용자 대상 Free 티어(finance.html 가상 시나리오)로 사용자 확보
  • 학술 발행(SSRN 10편)로 학계·정책 영향력 확보 → 정책 자문 계약
  • aijustice.org AI 정의선언 연대로 사회적 자본 축적 → 언론 노출
  • 정부 R&D 과제 입찰 — dPq를 "AI 신뢰 검증 국가 과제"로 제안

조직별 가격 정책 — 5계층

계층명칭가격타겟 (직원 수)계약무료모듈
Tier 0Free₩0/월개인 (1인)무제한영구1/8 (finance.html)
Tier 1Premium₩99,000/월 (~$73)소기업 (5~30인)월 단위30일4/8 (GWS + GFM-K + 환각 + 독립검증)
Tier 2Pro₩290,000/월 (~$215)중소 (30~100인)3개월 권장30일7/8 (+ A+C + GATE 결재 + FTPL + 문서신뢰)
Tier 3Pro+ (1차 영업)₩490,000/월 (~$363)중기업 (100~500인)6개월 약정 (3년 옵션)30일8/8 전체
Tier 4B2B Embed₩20,000/인/월 (~$15/인/월)대기업 (100인+)1~3년 (3년 시 33% 할인)90일8/8 + 180종목 + 화이트라벨

FTPL 절약 대비 dPq 비용

조직월 토큰 비용FTPL 절약 (29.6%)dPq 가격상환
소기업 (30인)20만원5.9만원9.9만원절약으로 절반 상환
중소 (100인)100만원29.6만원29만원절약으로 전액 상환
중기업 (500인)500만원148만원1,000만원절약의 15%만 사용
대기업 (1,000인)2,000만원592만원2,000만원절약의 100%

중소기업부터 절약액이 dPq 비용을 상환합니다. 이것이 "오히려 이득" 프레이밍의 근거.

3년 매출 시나리오

계층고객 수월 단가연 매출
Premium1,000곳₩99,000₩11.9억/년
Pro100곳₩290,000₩3.5억/년
Pro+30곳₩490,000₩1.8억/년
B2B Embed5곳 (평균 500인)₩1,000만/월₩60억/년
합산약 ₩77억/년

종합 — 1·2·3차 타임라인

차수기간제품타겟방법목표결정자
1차1~3개월dPq Pro+ (A+C 메인 + GATE/환각/FTPL 보너스, 월 ₩490,000, 무료 30일)증권사 정보보호 부서장 20통 집중이메일 20통Pilot 1곳심영업
2차3~6개월시나리오 A/B/C결과에 따라심봉결정연간 계약 1건심봉
3차6~12개월7-in-1 전체 / B2B Embed결과에 따라심봉결정B2B Embed 1건심봉

핵심: 1차 이메일로 "들어가고", 2·3차로 "삽입한다"

1차는 3-in-1(FTPL+GATE+환각)로 문을 열고, 2차에서 Pilot로 의존성을 만들고, 3차에서 7-in-1 전체를 전산망에 삽입한다. 목표: 1년 내 B2B Embed 1건 계약 → 4중 의존성 형성 → 장기 인프라

본 출시 계획: dPq AI 제품 출시 계획 — 1·2·3차 · 2026-08-30

1차: 이메일 영업 20통 발송 → 회신 10% (2통) → 30분 데모 → 3개월 무료 Pilot → 연간 계약 전환
2차: 심봉결정 — 1차 결과에 따라 Pilot 확대 / 타겟 재선정 / 전략 전환
3차: 심봉결정 — 2차 결과에 따라 B2B Embed 전환 / 7-in-1 확장 / B2C 전환

면책: 본 계획은 방향성 문서입니다. 실제 회신률·계약률은 시장 상황에 따라 달라집니다.
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