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# 미팅 플랜 생성과 활용

플래닝 탭에서 AI와 대화하며 미팅을 준비하는 방법

세션 상세 페이지의 **✨플래닝** 탭은 AI와 대화하며 본 미팅을 준비하는 공간입니다.

BANT 리포트를 읽은 뒤 이 탭에서 구체적인 미팅 전략을 세웁니다.

## 플래닝 탭 열기

세션 상세 → **✨플래닝** 탭을 클릭합니다.

![플래닝 탭 전체 화면](https://2658270903-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FK6p83TsaH555AKwicy2h%2Fuploads%2Fgit-blob-4421cc3f98200c526b84b8ea7ae2dd194260f2d6%2F06-meeting-plan-01-planning-tab.png?alt=media)

## 사용 방법

{% stepper %}
{% step %}

#### 에이전트 선택

상단 드롭다운에서 상담 에이전트를 선택합니다.

**일반적으로 고객 용도와 내부 용도로 상담 에이전트를 나눠 사용해야 합니다.** 이 에이전트가 세션의 대화 내용을 참고하여 미팅 준비를 돕도록 구성해야 합니다.
{% endstep %}

{% step %}

#### 추천 질문 또는 직접 입력

처음 열면 추천 질문 4개가 표시됩니다. 클릭하면 바로 질문이 전송됩니다.

| 추천 질문                  | 활용 상황                   |
| ---------------------- | ----------------------- |
| 제안하기 좋은 서비스 알려줘        | 고객 니즈에 맞는 서비스 추천이 필요할 때 |
| 유사 고객사례 찾아줘            | 레퍼런스를 준비할 때             |
| Action Item 체계적으로 제안해줘 | 미팅 후 후속 조치를 미리 정리할 때    |
| SHIP A2T 로그 뽑아줘        | 보안 점검 결과를 정리할 때         |

직접 자유롭게 질문을 입력해도 됩니다.
{% endstep %}

{% step %}

#### AI 응답 확인

AI가 세션의 대화 내용과 Knowledge Base를 참고하여 답변합니다. 응답은 실시간 스트리밍으로 표시됩니다.
{% endstep %}

{% step %}

#### 대화를 이어가며 플랜 구체화

한 번의 질문으로 끝내지 않아도 됩니다. 후속 질문을 이어가며 미팅 아젠다, 예상 질문, 제안 전략 등을 구체화합니다.
{% endstep %}
{% endstepper %}

## 활용 예시

```
나: 이 고객에게 제안하기 좋은 서비스 알려줘

AI: 대화 내용을 분석한 결과, 고객은 온프레미스 ERP 라이선스 비용 절감을
    핵심 과제로 언급했습니다. 다음 서비스를 중심으로 제안하면 좋겠습니다.

    1. Aurora PostgreSQL — Oracle 대체, 라이선스 비용 제거
    2. DMS — 무중단 데이터 이관
    3. CloudWatch — 이관 후 운영 모니터링

    미팅에서는 TCO 비교 자료를 준비하면 설득력이 높아집니다.

나: 유사한 이관 사례 있어?

AI: KB에서 검색한 결과 다음 사례가 있습니다.
    - A사: Oracle → Aurora 이관, 6개월 소요, 연간 40% 비용 절감
    - B사: ERP 전체 이관, 9개월 소요 (보안 리뷰로 지연)
    고객이 제시한 2027 Q2 Go-Live는 A사와 유사한 일정입니다.
```

![플래닝 탭 전체 화면](https://2658270903-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FK6p83TsaH555AKwicy2h%2Fuploads%2Fgit-blob-02d2c6a7d1849d185049936578e352a96f22e3e8%2F06-meeting-plan-02-planning-chat.png?alt=media)

## 대화 이력

플래닝 탭의 대화 이력은 브라우저에 저장됩니다. 같은 브라우저에서 다시 열면 이전 대화가 그대로 표시됩니다.

{% hint style="info" %}
대화 이력은 브라우저 로컬 저장소에 보관됩니다. 다른 기기나 브라우저에서는 보이지 않습니다.
{% endhint %}

## 토론 탭과의 차이

| 항목    | ✨플래닝 탭                  | 토론 탭            |
| ----- | ----------------------- | --------------- |
| 대화 상대 | AI                      | 팀원 (사람)         |
| 용도    | 미팅 전략 수립, 서비스 추천, 사례 검색 | 팀원 간 의견 교환, 코멘트 |
| 저장 위치 | 브라우저 로컬                 | 서버 (모든 팀원 공유)   |

## 다음 단계

[캠페인 대시보드](/prechat-docs/7./campaign-dashboard.md)로 이동합니다.


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://prechat.gitbook.io/prechat-docs/6./meeting-plan.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.