MCC · 강의 비즈니스 AX 구축 제안

강의 런칭 A to Z는 AI에게, 담당자는 컨펌만.

경쟁사 분석부터 상세페이지, 광고, 라이브 송출, CS까지.
강사가 늘어도 인력은 늘지 않는 AI 운영 파이프라인을 만듭니다.

MCC가 구축하는 것

AI가 만들고, 담당자는 컨펌만.

강사 킥오프부터 라이브 당일 CS까지, 강의 한 사이클을 하나의 파이프라인으로.

강의 비즈니스가 바뀌는 것

강사는 늘어도, 팀은 그대로.

  • 감데이터
  • 사람 손AI 생산
  • 강사 추가 = 채용강사 추가 = 세팅

자동화 01 · 강사 관리

강사가 몇 명이든, 일정은 알아서 맞춰집니다.

미팅 일정 자동 조율킥오프부터 강의 D-day까지 자동 스케줄링

자동화 02 · 브랜딩

USP만 넣으면, 상세페이지까지.

USP 입력만으로 상세페이지 완성강의 카피라이팅클릭을 부르는 썸네일 자동 제작유튜브 라이브 수백 건 학습 → 스크립트·콘텐츠 기획

자동화 03 · 마케팅

경쟁사 광고부터 CRM까지, 전부 자동으로.

메타·구글·당근·틱톡·네이버의 경쟁 강의 광고를 AI가 스스로 모으고, 그 데이터로 소재·광고·CRM까지 이어갑니다.

5개 채널 경쟁사 광고 모니터링컨셉 맞춤 대량 소재 (이미지·숏폼)전략에 따른 광고 게재지표 관리·퍼포먼스 운영자동 CRM (제작 → 검수 → 예약 발송)

자동화 04 · 라이브 송출

라이브는 알아서 켜지고, 팔린 순간은 다음 강의로.

결제가 일어난 순간 어떤 내용·논리·콘텐츠가 나왔는지 분석해 다음 강의에 반영합니다. 강의를 거듭할수록 전환율을 높이는 구조입니다.

라이브 시간에 맞춘 자동 송출배너·영상 자동 제작구매 발생 시점 분석다음 강의 반영으로 전환율 개선

자동화 05 · CS

1차 응대는 AI가, 상담원은 더 깊은 상담에.

1차 응대에서 아낀 시간만큼, 2차 상담의 품질이 올라갑니다.

응대 가이드 기반 채널톡 자동 응대1차 AI → 2차 상담원라이브 실시간 AI 챗봇

MCC의 제안

사람을 더 뽑거나, 통째로 사거나. 더 나은 방법이 있습니다.

지금의 선택 1

신규 채용

뽑을수록 늘고, 나가면 끝

효과까지
채용·온보딩에 몇 달
강사가 늘면
또 채용
트렌드가 바뀌면
사람마다 제각각
1년 뒤 남는 것
퇴사하면 노하우도 나감
비용 구조
인원만큼 계속 증가
지금의 선택 2

AX SI 구축

무겁고, 느리고, 한 번 정하면 끝

효과까지
개발이 끝날 때까지
강사가 늘면
추가 개발 견적
트렌드가 바뀌면
계약 때 설계에 갇힘
1년 뒤 남는 것
굳어버린 시스템
비용 구조
첫날 큰 금액 한 번에
MCC의 제안

MCC 월 구독형 AX

매달 쌓이고, 그대로 남는다

효과까지
첫 달부터 하나씩
강사가 늘면
세팅만 추가
트렌드가 바뀌면
매달 반영
1년 뒤 남는 것
우리 회사 전용 AI 시스템
비용 구조
월 단위로 나눠서

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