12화. 우리는 어떤 조직을 꾸려야 할까?

파이프라인 확장은 영업 개인만의 숙제일까요, 조직이 만들어내는 결과일까요.

영업을 하면 늘 듣는 말이 있습니다.

“파이프라인.”

배관공인 슈퍼마리오만큼 들었을지도 모릅니다.

목표 매출의 세 배 정도는 있어야 그중 일부가 계약된다고 합니다. 압니다. 10억이 목표면 30억. 문과여도 이 곱셈은 하죠.

그래서 콜드콜 하는 날을 따로 잡고, 이메일을 보내고, 예전에 알던 고객들을 다시 뒤지도록 이벤트 데이도 만듭니다.

하루 동안 그것만 하라고요. 허허. 하루 만에 될 일이었으면 진작 됐겠죠.

제품을 팔기 위해 영업을 뽑았는데, 정작 영업도 어디에 가야 이 제품을 살 고객이 있는지 잘 모르는 경우가 많습니다. 경력직이라면 그나마 기존 네트워크부터 뒤집니다.

그러다 마케팅 행사를 하나 했습니다. 고객 한 곳이 관심을 보이고 미팅도 잡혔습니다.

CRM에 올리려니 이야기가 조금 복잡해집니다.

“마케팅에서 리드가 넘어왔어요.”

영업에서는 말합니다.

“여기 원래 제가 알고 있던 고객인데요.”

파트너팀에서도 한마디 합니다.

“그 회사, 우리 파트너를 통해 행사에 초대했어요.”

마케팅도 행사를 했고, 영업도 고객을 알고 있었고, 파트너도 관계가 있었습니다.

각 팀의 성과로는 하나씩 남았습니다. 그런데 회사 입장에서 살 고객이 하나 더 생긴 것은 아니었습니다.

그리고 지나고 보니 그 리드, 아쉽게도 우리와 바로 딱 맞는 고객도 아니었습니다.

회의가 끝나면 다시 묻습니다.

“그래서 신규 파이프라인은 어떻게 만들 건가요?”

음….

일단 CRM에 뭐라도 만듭니다. 숫자는 하나 늘었습니다.

그런데 요즘은 어렵게 고객을 만나도 사정이 조금 달라졌습니다.

제품 이야기를 꺼내면 이런 말을 듣습니다.

“그 정도는 이미 비교해봤습니다. 저희 같은 회사에서 실제로 어디까지 해봤는지가 궁금해요.”

고객도 검색하고 사례를 찾고 AI에게 물어 비교해서 옵니다.

분명 우리 회사에서 누군가는 답할 수 있을 것 같은데, 찾아보고 다시 말씀드리겠다고 합니다. 늦죠. 그 순간 고객에게 우리는 ‘이 문제를 많이 다뤄본 회사’로 남지 못합니다.

그 와중에 다시 매출과 파이프라인 압박도 옵니다. 이쯤 되면 한 번 생각합니다.

아, 영업을 그만할 때가 된 것인가.

고객은 더 빨리 배우고 있는데, 우리는 이미 배운 것을 고객 앞에 제때 모아 놓지 못하고 있었습니다.

고객은 한 명인데, 회사 안에서는 여러 조각으로 존재합니다

앞의 회의를 다시 보면 조금 다르게 보입니다.

마케팅은 어떤 채널과 메시지에서 고객이 반응하는지 압니다. 영업은 누가 실제로 그 일을 맡고 구매가 어떻게 움직이는지 압니다. 파트너는 우리가 닿지 못한 고객과 현지의 접근방식을 알고 있습니다. 엔지니어는 우리 제품이 어디까지 가능하고 고객 환경에서 무엇이 문제가 될지 압니다.

다 맞는 정보입니다.

그런데 합쳐지지 않았습니다.

고객은 한 명인데, 회사 안에서는 여러 조각으로 나뉘어 있었던 겁니다.

AI 시대에는 이 문제가 더 중요해집니다.

밖에서는 AI 덕분에 고객이 제품과 경쟁사를 미리 알아보기가 훨씬 쉬워졌습니다. 기본적인 제품정보와 경쟁사 비교만으로는 영업을 만날 이유가 줄어듭니다.

안에서는 AI가 조사하고, 기록하고, 자료를 만들고, CRM을 정리하는 수고를 줄여줍니다.

그래서 파이프라인이 부족할 때 얼마나 많이 움직였는지부터 보기 전에 물어야 합니다.

우리는 무슨 일을 하는 사람에게 파는 거지? 그 고객은 뭐를 하고 싶지? 마지막으로 그 일을 우리 조직 안에서 누가 잘 알고 엮을 수 있지?

뭐부터 시작해야 할 것인가

영업에게 “시장에 나가 고객을 찾아오세요”라고 하기 전에 조직도 시장을 찾아야 합니다.

어떤 산업과 고객군에서 비슷한 문제가 반복되는지, 어떤 메시지에서 반응하는지, 누가 실제로 그 문제를 자기 일로 맡고 있는지 봐야 합니다.

마케팅은 채널과 반응을 보고, 영업은 고객의 실제 업무와 구매 이유를 듣고, 파트너는 시장과 관계를 보고, 기술팀은 우리가 실제로 풀 수 있는 문제인지 확인합니다.

이 조각들이 쌓여야 어디에 가야 하는지가 좁아집니다.

처음부터 완벽한 ICP가 나오는 것은 아닙니다. 시장을 만나면서 가설을 고치고, 잘 맞는 고객을 좁혀가는 겁니다.

다만 첫 고객 가설만큼은 영업 개인에게 맡기지 말고 회사가 같이 만들어야 합니다.

영업은 그 시장에서 중요한 고객을 만나 왜 지금 움직이는지, 무엇 때문에 결정이 멈추는지 알아내고 그 학습을 다시 조직으로 돌려줘야 합니다.

한 사람이 어렵게 발견한 이유를 다음에는 회사가 고객을 찾는 자산으로 쓰는 겁니다.

그리고 복잡한 기술제품이라면 어떻게 팔 것인가도 마케팅과 영업만으로 정하기 어렵습니다.

엔터프라이즈 소프트웨어나 인프라, AI 제품은 고객의 업무문제와 기술문제가 붙어 있습니다.

그래서 기술 인력이 고객이 들어온 뒤 기술 요청만 지원해서는 늦습니다. 어떤 문제를 시장에 이야기할지, 무엇을 기술적으로 제안할 수 있는지, 어디까지 가능하고 무엇을 약속해서는 안 되는지부터 같이 봐야 합니다.

BCG도 2026년 2월 보고서에서 솔루션 엔지니어가 맞춤 데모를 넘어 고객 환경의 아키텍처와 통합까지 다루는 역할로 넓어지는 흐름을 설명합니다.

여기까지가 어디에서 누구에게 무엇을 팔지의 문제라면, 이제 남는 질문은 그 일을 조직에서 누가 맡을 것인가입니다.

그러면 조직은 어떤 기준으로 만들까요

여기서 한 가지 범위는 분명히 하겠습니다.

셀프서비스로 구매가 끝나고 영업 사이클도 짧은 제품까지 이렇게 볼 필요는 없습니다. 여기서는 여러 사람이 구매에 관여하고, 기술 검토와 실제 도입이 필요한 B2B 제품을 이야기합니다.

신규매출이 생기기까지 필요한 일을 아주 단순하게 펼쳐보면 이렇습니다.

시장 찾기 → 고객 접근·유입 → 문제정의·기술 제안 → 고객 의사결정 → 실행과 확장 → 학습 재사용

새로운 세일즈 방법론을 하나 만들자는 이야기는 아닙니다. 우리 회사에서 매출이 생기기까지 필요한 일 가운데 무엇이 빠져 있는지 보기 위해 단순하게 펼쳐놓은 겁니다.

중요한 건 이 과정에서 빠진 부분이 있는지, 있다면 누가 그 일을 맡을지입니다.

많은 B2B 테크 조직은 기능별로 역할과 Headcount를 나누고 각자의 KPI를 관리해왔습니다.

역할을 나누면 일은 덜어지고 명확해지긴 하죠. SDR은 초도대응과 미팅을 만들고, 영업은 고객을 관리하고, 기술 담당은 구현하고, CSM과 Renewal 담당은 계약 뒤의 관리와 재계약을 이어갑니다. 문제는 고객의 일이 그렇게 깔끔하게 끊어지지 않는다는 거죠. 같은 문제를 사람만 바꿔가며 다시 설명하면 그것도 문제고, 각자의 KPI는 채웠는데 정작 고객 전체의 맥락을 제대로 보는 사람이 없어질 때도 있습니다.

더구나 그 역할 사이에서 사람이 해오던 메일발송, 검색, 기록, 정리, 자료작성, 전달의 상당 부분을 이제 AI가 맡기 시작했습니다.

AI가 완전히 새로운 조직 원칙을 만드는 것은 아닙니다. 다만 사람을 잘게 나눴던 이유 중 일부가 줄고 있다면, 기능별 Headcount보다 매출이 만들어지는 과정에서 어떤 일이 필요하고 그중 사람이 무엇을 오래 책임져야 할지를 먼저 볼 필요가 있습니다.

한마디로 말하면,

제가 그려본 모습은 이렇습니다.

고객을 역할별로 넘겨가며 매출을 만드는 것보다, 고객의 흐름은 하나로 두고 필요한 전문성이 그 흐름을 계속 받치는 조직에 가까워지는 겁니다.

조직을 이렇게 보면 각 역할이 더 집중해야 할 일도 조금 달라집니다.

각 역할마다 한 사람씩 새로 뽑으라는 이야기는 아닙니다. 한 사람이 두세 역할을 맡을 수도 있고, 본사와 현지가 나눠 맡을 수도 있습니다.

다만 이 과정에서 아무도 맡지 않은 일이 생기면 안 됩니다.

확장에 필요한 파트너도 마찬가지입니다.

특히 아시아처럼 시장마다 언어와 구매-조달 방식, 고객 관행이 다르면 이 구분은 더 중요해집니다.

조직이 아직 준비되지 않더라도, 영업은 시장을 배워야 합니다

말은 쉽지만 현실적으로 이런 조직이 한 번에 만들어질 리는 없습니다.

그런데 다음 분기 파이프라인은 지금 만들어야 합니다. 그렇다고 기다릴 수도 없고, 다시 영업에게 아무 데나 나가보라고 할 수도 없습니다.

그다음 가능성이 있는 고객군을 직접 만나 가설을 검증합니다. 내부를 공부하고, 가능한 것과 불가능한 것을 구분하고, 고객군을 좁혀 고객에게 확인하는 것. 이것도 영업의 일입니다.

다만 그 배움이 영업 한 사람에게만 남아서는 안 됩니다. 그래야 마케팅의 다음 메시지가 달라지고, 엔지니어의 다음 제안이 달라지고, 다음 영업이 찾아갈 고객도 좁아집니다.

AI의 진짜 역할은 일을 더 많이 하는 데만 있지 않습니다

예전에는 통화 내용과 고객 히스토리가 담당자의 기억에 많이 남았습니다.

지금은 회의도 기록되고, 통화도 요약되고, 고객을 조사한 내용도 남습니다. 내가 했던 액션도 훨씬 많이 기록됩니다.

그런데 기록이 많아졌다고 다음에 뭘 할지가 저절로 정해지지는 않습니다. 

요약도 나오고 다음 액션 제안도 나옵니다. 그런데 그중 무엇을 할지는 여전히 사람이 정해야 합니다.

그리고 한 사람이 똑똑해지는 것과 회사가 똑똑해지는 것은 다릅니다.

한 사람이 고객에게서 알아낸 것과 한 프로젝트에서 겪은 시행착오가 그 사람에게만 남지 않고, 다음 담당자의 판단에도 쓰여야 합니다.

그러다 보면 마케팅이든 영업이든 엔지니어든 “우리 제품은 어떤 고객이 어떤 상황에서 필요로 하는가”라는 공통된 그림을 갖게 됩니다.

그 위에서 각자의 전문성을 더하는 겁니다.

다시 그 회의로

리드는 하나인데 주인은 셋이었던 그 회의로 돌아가 봅니다.

그때 우리는 물었습니다.

“이 리드는 누구 겁니까?”

지금이라면 순서를 바꿔 묻겠습니다.

“이 고객에 대해 우리가 아는 걸 합치면 뭐가 됩니까? 그리고 이런 고객을 더 찾으려면 뭘 봐야 합니까?”

마케팅은 어느 곳에서 고객 반응이 왔는지 압니다. 영업은 고객사의 프로세스를 알죠. 엔지니어는 비슷한 고객에서 무엇이 됐고 무엇이 안 됐는지 압니다. 파트너는 이 시장에 어떻게 들어가야 하는지 압니다.

그 조각을 합쳐야 고객 한 명이 됩니다.

그리고 그 조각이 쌓여야 다음에는 어디에 가서, 누구에게, 무엇을 가지고 팔 것인지도 조금씩 정확해집니다.

글로벌 테크의 아시아 조직이라면 본사에 마케팅, 엔지니어, 파트너 조직이 있다는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그 역량이 실제로 이 지역에서 매출을 만드는 데 연결되고 있는지를 봐야 합니다.

해외로 나가는 스타트업이라면 영업 한 명을 뽑아 시장을 맡기는 데서 시작하기보다, 이 과정에서 무엇을 본사가 맡고 무엇을 현지와 파트너에게 온전히 맡길지부터 정해야 합니다. 

영업에게 숫자만 요구하거나 분야별 담당자를 채워놓는 것과, 그 사람들이 시장을 함께 배우고 서로의 판단을 연결하도록 만드는 것은 다른 일입니다. 그 연결을 만드는 게 리더의 일입니다.

AI 시대에 팔리는 조직을 만든다는 것은 거기서부터 시작할 겁니다.

이번 글의 적용 액션

회의를 하나 더 만들 필요는 없습니다.

다음 분기에 가능성이 있다고 보는 고객군 하나를 정하고, 그 고객에 대해 각 역할이 알고 있는 것을 한 문장씩 모아봅니다. 자리에서 한 번씩 물어도 됩니다.

그리고 그걸 한 장에 놓고 한 가지만 정합니다.

“그래서 다음에는 어디에 가서, 누구에게, 무엇을 가지고 팔 것인가?”

리더라면 이걸 각자 알아서 하라고 두지 않습니다. 실제 업무시간 안에서 할 수 있게 시간을 확보해주고, 파이프라인 숫자를 묻기 전에 이 네 문장이 모였는지부터 봅니다.

다음 파이프라인을 혼자 만들어내려고 버티는 대신, 다음 파이프라인이 어디에서 생길지 조직이 함께 고민하는 과정입니다.

조직이 아직 완성되지 않았다면 거기서부터 시작할 수 있습니다. 

댓글 질문

“파이프라인을 더 만들어야 합니다.”

이 말을 들었을 때 정작 어디로 가야 할지 몰라 막막했던 적 없으신가요?

그때 더 많은 콜이나 이메일 말고, 어디에서 누구에게 무엇을 팔지 좁혀가는 데 회사에서 어떤 도움을 받을 수 있었다면 달랐을까요?

다음 글 예고

Gartner 조사에서는 AI가 영업 한 명당 주 평균 4.8시간을 줄여주고 있다고 합니다.

그런데 그 시간은 대체 어디로 사라지는 걸까요.

다음 화에서는 그 4.8시간이 생기면 우리는 뭘 더 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

그리고 AI가 일을 대신할수록 영업에서 사람이 놓치면 안되는 일이 무엇일까 같이 생각해보겠습니다.

참고 자료