얼마 전 B2B 영업 담당자와 이야기를 나누다가 묘한 말을 들었습니다. 요즘 첫 통화가 예전보다 훨씬 어렵다는 겁니다. 리드 수가 줄어서가 아니었습니다. 전화를 받은 사람이 제품을 자기보다 더 잘 알고 있어서였습니다.
제품 설명을 꺼내면 "그건 알고 있습니다"가 돌아옵니다. 경쟁사 비교를 해 주려 하면 이미 표를 만들어 놓고 있습니다. 그런데 계약은 또 쉽게 안 됩니다. 이 사람이 왜 전화를 걸었는지부터 모르겠다는 겁니다.
저는 이 현상을 설명하는 숫자 두 개를 찾았습니다. 둘 다 같은 조사 기관에서 나왔고 같은 시기 자료입니다.
첫 번째. B2B 구매자 67%가 "영업 담당자 없이 사고 싶다"고 답했습니다. 이전 조사의 61%에서 더 올라간 수치입니다.
두 번째. 69%가 "AI가 내놓은 답을 검증하려고 영업 담당자를 찾는다"고 답했습니다.
처음엔 데이터가 서로 싸운다고 생각했습니다. 표본을 확인했습니다. 645명의 B2B 구매자를 대상으로 한 같은 조사였습니다. 같은 사람들이 두 대답을 동시에 한 겁니다.
여기서 제 해석은 이렇습니다. 구매자가 싫어하는 건 영업이 아닙니다. 아직 아무것도 결정하지 못한 단계에서 영업한테 붙잡히는 일이 싫은 겁니다. 사람을 쓰고 싶은 순간은 여전히 있습니다. 그 순간이 한참 뒤로 밀렸을 뿐입니다.
그 밀린 거리가 어느 정도인지가 중요합니다.
구매자가 판매자에게 먼저 연락하는 시점은 전체 여정의 61% 지점입니다. 예전엔 69% 지점이었습니다. 이 숫자만 보면 "오히려 더 빨리 연락하네"로 읽히는데 함정이 있습니다. 여정 자체가 길어졌습니다. 평균 272일입니다. 비율은 8%p 앞당겨졌지만 절대 기간은 늘었습니다.
계산해 보면 영업이 첫 통화를 하기까지 구매자는 넉 달 넘게 혼자 돌아다닙니다. AI에게 묻고 동료에게 물어보고 리뷰 사이트를 열어 보고 가격 페이지를 익명으로 세 번쯤 방문합니다. 폼은 채우지 않습니다. CRM에 아무것도 안 남습니다.
이 넉 달이 비어 있다는 사실을 깨달은 다음부터 제 질문이 바뀌었습니다. 예전엔 "리드를 어떻게 더 받을까"를 물었습니다. 지금은 이렇게 묻습니다. 우리를 검토하는 사람이 혼자 보내는 넉 달 동안, 우리가 그 사람 화면에 등장하는 순간이 하나라도 있는가.
대답이 "없다"면 영업팀의 성과 부진은 영업팀 문제가 아닙니다.
왜 이게 영업이 아니라 마케팅 문제인지 분명히 해 두겠습니다. B2B 구매 그룹의 94%는 영업 담당자와 접촉하기 전에 이미 후보 업체의 선호 순위를 정해 둡니다. 그리고 최종 계약의 약 80%가 그 1순위 업체에서 나옵니다. 영업팀이 통화를 시작하는 시점에 순위는 이미 매겨져 있습니다. 2순위로 명단에 들어가면 뒤집기가 아주 어렵습니다.
순위가 정해지는 그 넉 달을 담당하는 조직이 마케팅입니다.
그래서 실무에서 던져 볼 질문 다섯 개를 정리했습니다. 저는 이 질문들에 답을 못 하는 상태를 '보이지 않는 구간을 방치한 상태'라고 부릅니다.
하나. 우리 가격을 영업 접촉 없이 알 수 있습니까. 대략의 구간이라도 공개돼 있는지 보십시오. "경쟁사가 본다"는 반대가 반드시 나옵니다. 경쟁사는 이미 알고 있습니다. 모르는 사람은 우리 고객뿐입니다.
둘. 우리 제품이 안 맞는 경우를 어디에 써 놨습니까. 어떤 규모에서는 과하다는 사실, 어떤 환경에서는 구축이 오래 걸린다는 사실. 이걸 공개하면 신뢰 신호가 됩니다. AI가 비교표를 만들 때 이런 문장을 인용합니다.
셋. 성공 사례만 열 개 있고 실패 사례는 없습니까. 성공만 모아 둔 페이지는 아무 말도 하지 않는 페이지와 같습니다. 도입이 잘 안 된 경우와 그 원인을 쓰면 구매자가 "우리는 그 경우가 아니다"를 스스로 확인합니다.
넷. 구매자가 내부 품의서를 쓸 때 가져다 쓸 자료가 있습니까. ROI 계산 시트, 보고용 요약 한 장, 예상 반대 질문과 답변. 구매자는 지금 그 품의서를 혼자 쓰고 있습니다. 우리가 문장을 미리 써 주지 않으면 경쟁사 문장이 들어갑니다.
다섯. 결정을 막는 사람을 위한 자료가 있습니까. 5만 달러 이상 거래의 구매 위원회는 중간값 11.2명입니다. 2024년 9.7명에서 늘었습니다. 11.2명이면 전원 설득은 불가능합니다. 한 명이 강하게 반대하면 무기한 연기입니다. 그러니 목표를 '열광하는 지지자 만들기'로 잡지 말고 반대할 사람에게 반대할 이유를 주지 않는 쪽으로 잡는 편이 효율적입니다. 보안이 볼 문서, 재무가 볼 문서, 법무가 볼 문서가 따로 필요하다는 뜻입니다.
여기까지 읽고 "맞는 말인데 우리 대시보드가 허락하지 않는다"고 생각하셨다면 정확합니다. 위의 다섯 가지는 전부 리드 폼이 없습니다. 측정이 안 됩니다. 분기 보고에서 숫자가 나빠집니다.
실제로 마케팅 기여도가 영업 파이프라인에서 입증된다고 답한 비율은 34%에 머뭅니다. 구매 여정의 약 70%가 기록이 안 남는 구간에서 일어나는데 예산은 측정되는 30%에 몰립니다. 구조가 그렇게 짜여 있습니다.
저는 이 구조를 그대로 두고 B2B 마케팅 성과를 논하는 게 무의미하다고 생각합니다. 다만 방향을 바꾸면 한두 분기는 지표가 나빠지는 걸 감당해야 합니다. 대부분의 팀이 바로 여기서 되돌아갑니다.
여기서 한 가지는 분명히 하고 싶습니다. 저는 "이제 영업은 필요 없다"는 주장에 동의하지 않습니다. 69%라는 숫자가 그 주장을 직접 반박하고 있습니다.
생각해 보시면 당연합니다. AI가 준 답을 그대로 결재 라인에 올릴 수 있는 사람이 몇이나 될까요. 1억 원짜리 솔루션을 ChatGPT가 추천했다고 품의서에 쓸 수는 없습니다. 구매자는 사람의 입을 통해 "이게 맞다"는 확인을 받아야 합니다. 틀렸을 때 책임을 나눠 질 상대가 필요한 겁니다. 정보의 문제가 아니라 조직 정치의 문제입니다.
그러니 AI가 B2B 구매에서 지워 버린 건 영업이 아닙니다. 정보 전달만 하던 영업이 지워졌습니다. 제품 설명을 외워 읊는 일은 AI가 더 잘합니다. 24시간 하고 더 쌉니다. 남은 일은 애매한 상황에서 판단을 내려 주는 일, 숨은 비용과 실패 사례를 말해 주는 일, 조직 내부 반대를 넘길 논리를 함께 만드는 일입니다. 완전히 다른 직무입니다.
이 변화가 영업을 편하게 만들었냐고 하면 오히려 반대입니다.
구매자가 61% 지점에서 전화를 걸 때 그 사람은 우리 제품을 영업 담당자보다 깊게 조사해 놓은 상태일 수 있습니다. 이 상황에서 "저희 제품은 세 가지 강점이 있습니다"로 시작하는 통화는 재앙입니다. 구매자가 원하는 건 자기가 찾은 정보 중에서 틀린 부분을 짚어 주는 일입니다. 훨씬 어려운 요구입니다. 그리고 이 요구에 답하려면 영업 담당자가 우리 제품의 약점을 정확히 알고 있어야 합니다. 약점을 공개하지 않는 조직에서는 영업 담당자부터 그걸 모릅니다.
마지막으로 숫자 하나만 더 붙이겠습니다. 전체 잠재 고객 중 지금 당장 구매를 검토하는 비율은 5% 정도입니다. 나머지 95%는 아직 때가 아닙니다. 기업은 필요한 시점에만 도입을 검토하기 때문입니다.
이 95%에게 영업 전화를 돌리는 비용과, 이 95%가 때가 왔을 때 우리를 떠올리도록 콘텐츠로 남아 있는 비용. 둘 중 어느 쪽이 싼지는 한 번 계산해 볼 가치가 있습니다. 저는 후자라고 보지만 이건 각 조직이 자기 숫자로 확인해야 하는 문제입니다. 참고로 B2B 마케팅 예산은 올해 매출의 7.8% 수준으로 집계됩니다.
그래서 측정을 완전히 포기하지 않는 방법도 같이 준비해야 합니다. 완벽한 어트리뷰션은 불가능하지만 방향은 읽을 수 있습니다. 제가 가장 신뢰하는 지표가 하나 있는데 리드 수도 아니고 전환율도 아닙니다. 리드가 줄어도 이 숫자가 올라가면 잘 가고 있다고 판단합니다.
그 지표가 무엇인지, 그리고 AI가 우리 문장을 인용하게 만드는 구체적인 방법은 원문에 정리해 두었습니다. "업계 최고의 혁신적인 솔루션"이라고 써 둔 페이지가 왜 AI 답변에 단 한 번도 안 등장하는지, 반대로 어떤 형태의 문장이 비교표에 바로 들어가는지를 예시로 비교했습니다. 영업 전화 한 통의 승률을 바꾸는 건 통화 스크립트가 아니라 그 앞의 넉 달이라는 결론도 함께 담았습니다. 이 부분을 놓치면 반쪽짜리입니다.
원문 보기: https://medium.com/@hoon_16083/%EC%98%81%EC%97%85-%EC%97%86%EC%9D%B4-%EC%82%AC%EA%B2%A0%EB%8B%A4-67-%EA%B2%B0%EA%B5%AD-%EC%98%81%EC%97%85%EC%9D%84-%EB%8B%A4%EC%8B%9C-%EC%B0%BE%EB%8A%94%EB%8B%A4-69-20f6cc4f7808
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