우리 B2B도 AI 해야 하지 않아? 그래서, 돈 좀 버셨습니까?

Source: Byline Network

서론

지난 1~2년 동안 회사에서 AI 투자와 도입을 한 번도 검토하지 않은 분이 계십니까?

AI 투자 이후 여러분 회사의 B2B(기업간거래) 매출은 실질적으로 증가하고 있나요? 또는 여러분의 파이프라인이 정말 AI로 인해 눈에 띄게 달라졌습니까?

명함앱 ‘리멤버’를 운영하는 송기홍 리멤버앤컴퍼니 대표가 7일 서울 광진구에서 열린 B2B 세일즈·마케팅 성장 전략 컨퍼런스 ‘RE:BUILD 26’에서 처음으로 던진 질문이다.

송 대표는 앞선 질문에 대해 “아마 없을 것”이라고 단언했다. 후자에 대해서는 “AI는 이미 우리 곁에 도입되었지만 아직 성과로 완전히 전환되지 못하고 있다”고 결론지었다. 그가 제시한 한 보고서는 AI 도입 기업 76%가 AI 도입에 어려움을 겪었으며, 39%만이 도입 후 재무 효과를 확인했다는 내용이 담겼다.

리멤버가 이 같이 AI 시대 B2B 사업과 관련된 자문자답을 던진 데에는 이유가 있다. 지금 한국 B2B 시장의 영업·마케팅이 어떻게 변화하고 있는지 데이터를 통해 볼 수 있는 기업이기 때문이다. B2B는 SI 용역 수주부터 협찬·광고 거래, 부품 납품, 솔루션 도입 등 폭이 넓지만, 중요한 건 의사결정권자가 누군지, 어떤 권한을 가졌는지다.

리멤버는 채용 솔루션뿐만 아니라 명함 데이터를 기반으로 소속 회사와 직급 등을 분석해 기업의 의사결정권자에게 타겟팅된 광고를 제공하는 서비스다. 이직과 승진이 잦은 한국 비즈니스 환경에서 그 데이터가 실시간으로 어떻게 쓰이는지를 가장 잘 볼 수 있는 위치에 있다.

그렇다면 다시 원래의 질문과 답으로 돌아가보자. 왜 기업들은 AI에 투자하는 데도 결과를 얻지 못할까? 또 AI를 잘 도입하기 위해서는 어떤 방법이 필요한 걸까?

AI 도입을 위한 토대를 다지는 동시에 고객의 문제를 해결하는 데 초점을 맞추며 빠르게 나아가야 한다는 것이 송 대표의 제안이다. 그는 결과가 나지 않는 AI 도입에 대해 “남이 하니 나도 해야 한다는 포모(FOMO)에 휩쓸린 묻지마 투자”라고 비판하며, “당장 시작하되, 우선순위와 무게중심을 다르게 가져가라”고 B2B 마케팅과 영업에서의 AI 도입 방법론을 제시했다.

기업이 B2B 마케팅과 영업에 AI를 도입했음에도 제대로 된 성과를 얻지 못한 데에 송 대표는 “현장의 데이터와 인프라의 파편화”를 원인으로 들었다. 그는 IBM 보고서를 인용해 “기업 데이터의 최대 90%가 비구조화된 형태로 사일로에 갇혀 있어 AI가 학습하고 사용하기 어렵다”며 “AI가 파편화된 데이터 안에서만 작동할 경우 성장이 멈춘다”고 진단했다.

B2B 마케팅과 영업에서도 마찬가지다. 문서·이메일·영업 기록·고객 히스토리·마케팅 데이터가 각기 다른 시스템 안에 있다면, AI가 이들의 데이터를 먹고 자라기 어렵다.

송 대표는 “데이터 밀도(Data Density)”를 답으로 제시했다. 그는 “단순히 데이터의 양이 많은 건 의미가 없다”고 짚으며, 밀도가 낮은 데이터 위에서 구동되는 AI는 “더 빠른 속도로 멍청한 결론을 내린다”고 강조했다. 그렇기에 “마케팅과 영업이 하나의 목적을 향해 얼마나 촘촘하게 연결되어 있느냐가 핵심”이라고 말했다.

B2B 성장 공식 ‘도달 × 신뢰 × 전환’, 의미 자체가 달라진다

송 대표는 AI 시대의 새로운 B2B 성장 공식으로 도달(Reach) × 신뢰(Trust) × 전환(Convert) 의 곱을 제시했다. “하나라도 0이 되면 결과도 0이다”는 의미다. 기존에는 각 요소를 따로 최적화했지만, 이제는 하나의 연결된 흐름에서 함께 작동해야 하며 AI 시대 각 요소의 의미 또한 달라져야 한다.

도달 (Reach)

• 실시간성 데이터가 중요하다.
• B2B 특성상 도입 의사가 있는 기업 담당자의 권한·의사결정이 핵심.
• 구매 결정에 보통 6~10명의 이해관계자가 관여하고 수개월의 검토 과정을 거치므로, 결정권자와의 소통이 매우 중요하다.

송 대표는 “리드 숫자를 보고 기대에 부풀어 연락했는데 상당수가 결정권이 없거나 직무·직함·소속 회사 정보가 다른 경우가 있다”며, “타깃팅 소스가 되는 정보 상당수가 과거의 흔적이거나 추측된 정보이기 때문”이라고 지적했다. AI 시대 B2B의 성패는 데이터의 최신성과 명확성에 달려 있다.

신뢰 (Trust)

• 경쟁사가 동일한 AI로 품질을 표준화하는 상황에서, 고객은 정보 과부하와 확신 결핍을 느낀다.
• AI가 복제할 수 없는 영역은 사용자 원시 데이터다.
• B2B 구매자 73%가 챗GPT와 같은 AI 툴로 리서치를 시작한다. 따라서 잠재 고객의 실제 경험과 목소리를 얼마나 정확하고 밀도 있게 수집·자산화하느냐가 핵심이다.

전환 (Convert)

• 전환은 “추적을 넘어 마중”이 된다.
• MIT 연구에 따르면 5분 이내에 응답한 기업은 30분 후 응답한 기업보다 리드 전환 성공률이 21배 높다. 하지만 B2B 기업 평균 응답 시간은 42시간이다.
• 에이전틱 AI를 활용해 고객의 가격 페이지 재방문 의도를 포착하고, 담당 영업에 즉시 알림을 보내며 개인화된 제안서 초안을 준비할 수 있다.

실제로 세일즈포스 조사에 따르면 AI를 도입한 영업팀 83%가 매출 성장을 경험했으며, 미도입 팀은 66%가 성장했다고 보고했다.

“AI 시대 가장 큰 비용은 질문을 정의하지 못한 리더의 시간”

송 대표가 제시한 성공적인 AI 도입을 위한 핵심은 퍼스트파티 데이터 확보와 마케팅‑영업 인프라 연결이다.

• 퍼스트파티 데이터: “범용 AI가 알 수 없는 회사만의 독점적인 맥락·산업 언어·결정 타이밍이 녹아든 데이터”여야 한다.
• 데이터 연결: 데이터를 단순 저장소가 아니라 학습 능력을 키울 수 있는 신경계로 접근한다.
• 에이전틱 AI: 초기에는 통제된 좁은 범위에서 깨끗한 데이터로 학습·검증한 뒤 확장한다.

송 대표는 “당장 시작하되, 우선순위와 무게중심을 다르게 가져가라”고 강조한다. 먼저 데이터를 빠르게 축적하고, 손익에 가까운 구간부터 인프라를 연결한다는 전략이다.

그는 또한 “AI 시대 가장 큰 비용은 토큰 비용도, 인프라 비용도 아닌 질문을 정의하지 못한 리더의 시간”이라고 지적한다. 성공한 기업은 기술을 먼저 익히는 것이 아니라 고객의 페인포인트를 찾는 기업이라는 점을 강조한다. AI와 성장 공식은 고객의 진짜 문제를 이전보다 더 정확하고 빠르게, 깊고 심오하게 풀어내기 위한 도구일 뿐이다.

작성자: 바이라인네트워크
성아인 기자 – aing8@byline.network