dolv
dolv는 기존 스택에 연결하고, human-in-the-loop 승인을 통해 실제 작업을 실행하며, 통합된 전체 깔때기 보기에서 결과를 측정하는 GTM 팀을 위한 AI 기반의 접지된 명령 센터입니다.
https://dolv.work/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Aug 11, 2026
dolv이란?
dolv는 운영자, 창업자 및 소규모 성장 팀이 캠페인, 아웃리치, 콘텐츠 및 CRM 작업을 단순히 논의하는 것을 넘어 실제로 실행할 수 있도록 설계된 에이전트 기반 AI GTM 플랫폼입니다. 브라우저에서 실행되며 기존 도구(예: Google Workspace, Microsoft 365, 분석, 광고, 소셜 및 퍼블리싱)에 연결되고 '접지된 AI'를 사용하여 작업 및 결과물이 회사 상황, 플레이북 및 지식과 일치하도록 유지합니다. dolv는 할 일 목록을 생성하는 대신 스택 전반에 걸쳐 작업을 준비하고 실행하며 결과를 측정 가능한 깔때기 성과와 연결합니다.
dolv의 주요 기능
dolv는 기존 툴 스택에 연결되고, 실제 작업(캠페인, 아웃리치, CRM 업데이트, 콘텐츠 운영)을 실행하기 위해 기반 AI 에이전트를 사용하며, 통합된 TOFU/MOFU/BOFU 깔때기에서 결과를 측정하는 GTM(go-to-market) 팀을 위한 AI 기반 명령 센터입니다. 이 시스템은 챗봇이 아닌 운영자 역할을 하도록 설계되었으며, 읽기/쓰기 통합과 외부 또는 되돌릴 수 없는 작업에 대한 휴먼 인 더 루프 승인 흐름을 사용하여 파이프라인을 실제로 움직인 요소를 지속적으로 귀속시키고 상관 관계를 분석합니다.
기반 AI 명령 센터: 이메일, LinkedIn, WordPress, 캘린더, 문서/시트 전반에 걸쳐 작업을 초안 작성하고 대기열에 넣을 수 있는 약 84개의 호출 가능한 도구를 갖춘 채팅 기반 비서로, 기본적으로 회사 컨텍스트(프로필, 플레이북, 지식)에 기반을 둡니다.
휴먼 인 더 루프 승인: 위험도가 높은 외부 작업은 준비되어 승인 받은 편지함으로 라우팅되므로(준비 → 승인 → 실행 중 → 완료), dolv가 번거로운 작업을 처리하는 동안에도 제어권을 유지할 수 있습니다.
코드 없는 워크플로 빌더: 트리거, 도구 단계, 에이전트 단계, 분기 논리, 코드 블록, 단계별 테스트, 승인 게이트 및 감사를 위한 전체 실행 추적 기능을 갖춘 드래그 앤 드롭 워크플로입니다.
다중 에이전트 캠페인 오케스트레이션: "디렉터" 에이전트가 여러 전문 에이전트(병렬 또는 순차)를 조정하고 단일 결과물을 종합합니다. 브리핑부터 OKR을 인식하도록 설계되었습니다.
퍼널 인텔리전스 + 측정: 실시간 지표를 통합된 TOFU/MOFU/BOFU 퍼널에 매핑하고, 롤링 30일 기준선(가중 복합 상태)에 따라 점수를 매기며, 여러 모델에 걸쳐 상관 관계 통찰력과 다중 터치 기여를 제공합니다.
스택 전반의 읽기-쓰기 통합: 약 30개의 양방향 통합(예: Google Workspace, Microsoft 365, GA4, Search Console, Ahrefs, LinkedIn, WordPress, 광고/소셜)을 연결하여 dolv가 데이터를 가져오고 이미 사용 중인 도구에 실행을 다시 푸시할 수 있습니다.
dolv의 사용 사례
B2B SaaS 수요 생성 실행: 전체 퍼널 캠페인(이메일 + LinkedIn + 콘텐츠)을 실행하고 반복하며, 승인을 통해 발송을 라우팅하고, 상관 관계 및 다중 터치 기여를 사용하여 파이프라인을 움직인 요소를 추적합니다.
대규모 에이전시 클라이언트 운영: 코드 없는 워크플로(콘텐츠 제작, 아웃리치 시퀀스, 보고)를 통해 반복 가능한 제공을 표준화하고, 감사 추적을 유지하며, 클라이언트 대면 작업을 승인으로 제한합니다.
린 스타트업 GTM 명령 센터: 창업자와 소규모 팀은 스택을 연결하고 실행(게시물 초안 작성, CRM 업데이트, 일정 관리, 게시)을 오프로드하면서 되돌릴 수 없는 작업에 대한 제어를 유지할 수 있습니다.
전자상거래 성장 + 콘텐츠 파이프라인: SEO/콘텐츠 워크플로를 조정하고(문서에서 초안 작성, WordPress에 대기열/게시, 분석을 통해 영향 측정), 채널 활동을 시간 경과에 따른 퍼널 상태와 연결합니다.
RevOps / 성장 팀 퍼널 진단: 도구 전반의 지표를 TOFU/MOFU/BOFU 보기로 통합하고, 롤링 기준선과 비교하여 벤치마킹하며, 어떤 활동이 성과 변화와 상관 관계가 있는지 식별하여 실험의 우선순위를 정합니다.
장점
읽기/쓰기 통합을 통해 실제 작업을 실행하여(단순한 권장 사항이 아님) 수동 GTM 운영을 줄입니다.
휴먼 인 더 루프 승인은 위험한 외부 작업을 방지하면서 자동화를 가능하게 합니다.
통합된 퍼널 보기, 상관 관계 및 다중 터치 기여를 통해 결과 측정이 내장되어 있습니다.
단점
가치는 통합 연결 및 유지 관리에 따라 달라집니다. 제한된 스택 연결성은 영향을 줄입니다.
승인 게이팅은 완전 자율 실행을 추구하는 팀에 마찰을 더할 수 있습니다.
고급 기능(워크플로, 기여, OKR/실험)은 잘 사용하기 위해 프로세스 성숙도가 필요할 수 있습니다.
dolv 사용 방법
1) 브라우저에서 dolv 열기: https://app.dolv.work/로 이동합니다 (dolv는 브라우저에서 실행되며 설치할 필요가 없습니다).
2) 로그인하고 작업 공간 시작하기: dolv 계정을 생성/로그인한 다음, 도구를 연결하고 작업을 실행하며 승인을 검토할 앱 작업 공간으로 들어갑니다.
3) 스택 연결 (통합): 통합에서 이미 사용 중인 도구를 연결하여 dolv가 측정 항목을 읽고 작업을 다시 쓸 수 있도록 합니다 (읽기-쓰기 통합). 언급된 예시로는 Google Workspace (Gmail, 캘린더, 드라이브, 문서, 스프레드시트), Microsoft 365 (Outlook, Teams, OneDrive, Excel), 분석 (Google Analytics 4, Search Console), WordPress 및 LinkedIn과 같은 퍼블리싱/아웃리치 도구가 있습니다.
4) dolv를 회사 상황에 맞추기 (접지 유지): 회사 프로필, 플레이북 및 지식을 추가하거나 연결하여 dolv의 답변과 작업이 비즈니스 상황에 기반을 두도록 합니다 (일반적인 결과물이 아님).
5) 작업 실행 방법 선택 (채팅, 워크플로 또는 캠페인): 실행 모드를 선택합니다: (a) 접지된 AI 명령 센터(호출 가능한 도구가 있는 채팅 비서)를 사용하여 작업을 실행하거나, (b) 분기 및 테스트가 있는 반복 가능한 프로세스를 위해 노코드 워크플로 빌더를 사용하거나, (c) 디렉터 에이전트가 여러 멤버 에이전트를 하나의 결과물로 조정하는 다중 에이전트 캠페인을 실행합니다.
6) 구체적인 결과로 시작하기: dolv에 명확한 목표를 부여합니다 (예: 아웃리치 초안 작성, 캠페인 준비, CRM 기록 업데이트, 콘텐츠 초안 작성/게시, 캘린더 작업 예약). dolv는 연결된 도구 전반에 걸쳐 단계를 계획하고 작업을 준비합니다.
7) 되돌릴 수 없는 일이 발생하기 전에 준비된 작업 검토하기: 외부 또는 되돌릴 수 없는 작업의 경우, dolv는 즉시 실행하는 대신 먼저 작업을 준비하고 검토를 위해 대기열에 넣습니다.
8) 승인 받은 편지함 사용 (Human-in-the-loop): 승인 받은 편지함을 열고 루프를 따릅니다: 준비 → 승인 → 실행 중 → 완료. 배포하려는 것만 승인합니다. 내부/되돌릴 수 없는 작업은 즉시 실행될 수 있습니다.
9) 도구 전반에 걸쳐 작업 실행 및 배포: 승인 후 dolv는 연결된 시스템에서 작업을 실행합니다 (예: 이메일 및 LinkedIn 아웃리치 초안 작성/대기열에 넣기, 문서/스프레드시트 생성/업데이트, 캘린더 항목 예약, WordPress에 게시 또는 CRM 업데이트 수행).
10) 반복 가능한 운영자가 필요할 때 에이전트 구성하기: 역할 및 프롬프트를 설정하고, 사용할 통합을 선택하고, 실행 기록을 통해 감사를 활성화하여 에이전트를 생성/구성합니다. 예산 상한선 (기본값 $250/월)을 사용하여 지출을 제어합니다.
11) 게이트 및 추적을 사용하여 반복 가능한 워크플로 구축하기: 워크플로 빌더에서 트리거, 도구 단계, 에이전트 단계, 조건, 선택적 코드 및 인간 승인 게이트를 사용하여 드래그 앤 드롭 흐름을 구성합니다. 단계별 테스트를 사용하고 각 실행의 전체 추적을 검토하여 디버깅하고 개선합니다.
12) 통합된 깔때기에서 결과 측정하기: 깔때기 인텔리전스를 확인하여 TOFU/MOFU/BOFU 깔때기 보기로 매핑된 결과를 확인하고, 30일 이동 평균 기준선과 비교하여 점수를 매겨 배포된 작업이 깔때기를 움직였는지 추적할 수 있습니다.
13) 상관관계 및 기여도를 사용하여 무엇이 효과가 있었는지 학습하기: 상관관계 통찰력을 검토하여 어떤 작업/측정 항목이 실제로 파이프라인을 움직였는지 식별하고, 다중 터치 기여도 모델을 사용하여 채널 전반의 터치에 크레딧을 부여합니다.
14) 실험 실행 및 목표 추적 (NSM/OKRs/ICE): 북극성 지표를 정의하고 그 아래에 OKR을 계층화합니다. dolv의 실험 측정 접근 방식 (두 비율 z-테스트 사용으로 언급됨)을 사용하여 ICE 실험을 검증하여 무엇을 확장할지 결정합니다.
15) 반복: 성공적인 것에 집중하고 나머지는 자동화하기: 깔때기 측정, 상관관계 및 기여도를 기반으로 프롬프트/에이전트/워크플로를 개선하고, 캠페인을 다시 실행하며, 반복 가능한 동작을 표준화하여 dolv가 필요할 때 승인을 통해 계속 실행할 수 있도록 합니다.
dolv 자주 묻는 질문
dolv는 기존 도구를 연결하고 실제 작업(캠페인, CRM 업데이트, 아웃리치 및 콘텐츠 등)을 실행하며, Human-in-the-loop 제어를 통해 통합된 퍼널에서 결과를 측정하는 GTM(Go-to-Market) 팀을 위한 AI 기반 명령 센터입니다.
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