An unconstrained future: How generative AI could reshape B2B sales


생성형 AI가 바꾸는 B2B 영업 환경

B2B 영업 분야에서 생성형 AI의 도입이 빠르게 확산되고 있다. 맥킨지가 발표한 B2B 설문 조사에 따르면, 현재 기업의 21%가 생성형 AI를 전사적으로 도입했으며, 22%는 특정 사례에 대해 시범 운영을 진행하고 있다. 나머지 기업들도 도입을 검토 중이거나 관심을 보이고 있어, 생성형 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다.

특히 지난 10년간 자동화, 데이터 분석, 머신러닝 솔루션을 도입한 기업들은 이미 10-15%의 효율성 향상을 달성했으며, 생성형 AI를 도입한 기업의 영업 책임자 중 85% 이상이 이 기술에 대해 '매우 긍정적'이라고 평가했다.

생성형 AI 도입으로 인한 실질적 효과


맥킨지는 생성형 AI가 영업·마케팅 분야에서 0.8조에서 1.2조 달러 규모의 추가 생산성 향상을 가져올 것으로 전망했다. 이는 기존의 전통적인 분석과 AI 애플리케이션을 통해 달성한 생산성 향상에 더해지는 수치다. 주목할 만한 점은 기업들이 현재의 기술 발전 단계와 관계없이 생성형 AI의 잠재력을 적극적으로 탐색하고 있다는 것이다.

실제로 2023년에서 2024년 사이 생성형 AI 도입률이 가장 크게 증가한 분야가 영업·마케팅이었다. 이를 입증하는 사례로, 한 유럽 통신사는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스 통화 스크립트를 분석하고, 대화 성과를 평가하며, 영업사원의 기술 개선 기회를 파악하는 맞춤형 코칭 프로그램을 도입했다. 그 결과 고객 만족도를 20-30% 향상시켰다.

생성형 AI가 가져올 B2B 영업의 3가지 혁신

생성형 AI는 B2B 영업 분야에서 세 가지 주요 혁신을 가져올 것으로 예상된다.

첫째, 영업 프로세스의 효율성이 획기적으로 개선된다. 생성형 AI는 고도화된 분석과 예측을 통해 미래 고객 수요를 정확히 예측하고, 최적의 자원 할당을 가능하게 한다. 이는 단순히 영업 부문에 그치지 않고 공급망 관리, 재고 관리, 제품 개발 등 기업 전반의 운영 능력 향상으로 이어진다. 특히 영업 담당자들이 수년간 쌓아야 했던 산업 지식과 제품 전문성을 실시간으로 얻을 수 있게 되어, 다양한 산업과 지역에서 신속한 고객 서비스가 가능해진다.

둘째, 새로운 성장 기회 발굴이 용이해진다. 생성형 AI는 조직의 특성(제품 출시 시기, 경영진 변경 등)을 모니터링하고 개별 고객의 니즈를 예측해 최적의 타이밍에 영업 기회를 포착할 수 있게 한다. 또한 온라인 리뷰와 소셜 미디어를 포함한 내·외부 고객 반응을 모니터링해 제품 개발과 새로운 솔루션 창출에 도움을 준다. 한 대형 화학회사의 영업 리더는 "결국에는 우리와 고객 모두가 생성형 AI를 보유하게 될 것이며, 각자의 AI 봇들이 제품 세부 정보와 고객 니즈에 대해 서로 소통하게 될 것"이라고 전망했다.

셋째, B2B 영업의 근본적인 운영 모델이 재편된다. 생성형 AI가 영업 과정 전반을 처리하게 되면서, 인간 영업사원의 개입은 특별히 복잡한 솔루션 기반 거래에서만 이루어지는 프리미엄 서비스가 될 전망이다. 미래에는 인간 영업사원과 AI 에이전트가 협업하는 팀 구성이 일반화될 것으로 예상된다. 영업, 마케팅, 고객 서비스 간의 전통적인 경계도 점차 모호해질 것으로 보인다.


현장에서의 생성형 AI 활용 사례

부동산 임대 전문가 '마리아'는 생성형 AI가 회의 내용을 요약하고, 고객 계정을 생성하며, 재고 현황에 기반해 다음 주 3건의 부동산 방문 일정을 자동으로 예약한다. 마리아는 이동 중에도 생성형 AI의 도움으로 다음 미팅을 위한 임대법 연구를 할 수 있다. 이를 통해 일정 관리 시간을 50% 이상 절감했으며, 고객 상담 준비 시간도 크게 단축되었다.

섬유 센서 영업사원 '프라나브'는 생성형 AI는 프라나브가 주로 판매하던 운동복 업체 외에도 의료 기업이라는 새로운 시장을 발굴하고, 잠재 고객 목록을 작성하며, 고객군별 맞춤형 영업 전략을 제시한다. 의료 분야 진출 초기에는 산업 특성과 규제 환경 파악이 과제였으나, 생성형 AI의 실시간 데이터 분석으로 이를 극복했다.

음료 회사 영업사원 '닐'은 생성형 AI 코파일럿이 잠재 고객 발굴, 닐의 스타일로 이메일 작성, 제안서 대응, 고객 문의 응답을 처리하며, 고객 평생 가치를 계산해 장기적 관계 구축을 위한 전략적 조언을 제공한다. 이를 통해 고객 응대 시간이 30% 감소했으며, 신규 고객 발굴 성공률은 25% 향상되었다.


기업의 대응 전략

기업들은 생성형 AI 시대에 대비해 다음과 같은 준비가 필요하다. 먼저 고객의 기대치가 높아짐에 따라 영업조직은 단기 실적 중심에서 벗어나 장기적인 고객 가치 창출에 초점을 맞춰야 한다. 또한 생성형 AI로 인해 고객이 24시간 응대, 셀프 서비스 기능 등 더 나은 서비스를 기대하게 되면서 기업의 대응 수준도 높아져야 한다.

기술 인프라 구축을 위해서는 단계적 접근이 필요하다. 첫째, 데이터 수집과 관리 체계를 정비한다. 둘째, AI 도입을 위한 기술적 기반을 마련한다. 셋째, 임직원 교육과 조직 문화 변화를 추진한다. 마지막으로 지속적인 모니터링과 개선을 통해 시스템을 고도화한다.

해당 리포트의 원문은 맥킨지에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.