제안서를 밤새 쓰고 나면 문장이 그럴듯해 보이지만, 고객 입장에선 '무슨 말인지' 모호할 수 있습니다. 블루버튼 AI 텍스트 분석기로 논리·톤·누락을 10분 안에 점검하는 실무 가이드입니다.
점검 4단계
| 단계 | 분석 관점 | 통과 기준 |
|---|---|---|
| 1 | 가독성·문장 길이 | 25자 내외 평균 |
| 2 | 논리 흐름 | 문제→해결→근거 |
| 3 | 톤 | 과장·모호어 0 |
| 4 | 누락 | Scope·일정·가격 |
Before / After 예시
Before: "최고의 품질로 완벽하게 구현합니다."
After: "Must 3기능, D+60 스테이징, QA Critical 0 기준 납품."
분석기가 flagged한 모호 형용사는 숫자·일정·범위로 바꾸세요.
제안서와 RFP 정합
RFP 섹션 번호를 제안서 제목에 그대로 쓰면, 평가위원이 매칭하기 쉽습니다. 30분 워크플로로 만든 명세도 같은 톤으로 맞추세요.
팁: 분석 점수 80점 미만이면 보내지 마세요. 30분 수정 후 재분석하는 편이 재작업 CR보다 쌉니다.
제안서 섹션별 통과 기준
| 섹션 | 분석기 키워드 |
|---|---|
| Executive Summary | 문제·해결·기한 |
| Approach | 단계·역할 |
| Budget | 항목·합계 |
| Risks | 3개+ 완화 |
각 섹션을 따로 붙여 넣으면, 어느 부분이 모호한지 pinpoint됩니다.
클라이언트 톤 맞추기
분석기 '톤' 설정을 formal/casual로 바꿔 B2B vs 스타트업 제안에 맞출 수 있습니다. 같은 내용도 톤만 어긋나면 탈락하는 경우가 많습니다.
제출 전 마지막 5분
분석기 flagged 문장을 숫자·날짜·고유명사로 치환한 뒤, executive summary만 다시 읽어 보세요. decision maker는 often 첫 단락만 읽고, 거기에 모호어가 남으면 탈락합니다.
제안서 버전 v0.9 → v1.0 diff를 분석기에 넣으면, '어떤 수정이 readability를 올렸는지' score delta로 확인할 수 있습니다. 팀 writing guideline을 data로 refine하는 loop입니다.
lost deal retrospective에서 탈락 proposal을 analyzer에 넣고 winner proposal tone과 diff하면, 다음 quarter win rate improvement hypothesis를 세울 수 있습니다.