AI를 붙인 뒤 세일즈 조직의 일하는 기준이 완전히 바뀌었습니다 (AB180 최현종님)

한 줄 요약

AB180의 GTM 리드 최현종 님이 클로드 코드(Claude Code)를 배운 뒤 리드 선별, 이메일 분류, 고객용 무료 도구, 팔로업 메일, 제안서까지 세일즈 흐름 전체를 어떻게 다시 짰는지 보여 주는 대화예요. 도구 소개보다 누구를 만날지 먼저 고르고 관계를 만드는 데 시간을 쓰는 영업으로 기준이 바뀐 과정이 중심입니다.

전체 내용 정리

GTM은 '반복해서 고객을 데려오는 시스템'을 만드는 일이에요

최현종 님은 모바일 앱 성장을 돕는 AB180에서 GTM 리드를 맡고 있어요. GTM은 고투마켓(Go-to-Market)의 줄임말인데, 국내에서는 시장 진출 정도로 이해하는 경우가 많죠. 현종 님은 이걸 반복 가능한 고객 획득 시스템을 만드는 역할이라고 정의합니다. AI 덕분에 제품은 많이 만들어지는데, 그 제품을 고객에게 어떻게 잘 전달하느냐가 더 중요해진 시대라서 해외에서 이 직무가 빠르게 커지고 있다고 해요.

세일즈와는 목표가 달라요. B2B 영업 담당자는 눈앞의 딜을 클로징해서 돈을 받아 내는 게 목표에 가깝거든요. GTM은 어떤 사람을 데려와야 할지, 그 사람에게 어떤 메시지를 어느 채널로 보내야 할지, 다음 고객은 또 어떻게 들어오게 할지, 그러려면 제품은 어떻게 바뀌어야 할지를 계속 추적하고 시스템으로 만듭니다. B2B 마케터가 채널별 효율과 고객 획득 비용을 따진다면, GTM은 PO·마케터·세일즈 위에 한 층 더 올라타서 이 제품이 어떤 메시지를 던져야 할지조차 정해지지 않은 단계부터 전략을 설계하는 쪽이에요. 본인 표현으로는 그냥 다 한다고 보면 된다고 하네요.

AB180의 MMP(모바일 앱 광고 성과를 측정하는 솔루션) 제품인 에어브릿지는 국내에서 고객사를 가장 많이 확보한 단계까지 왔어요. 그래서 지금 현종 님의 주요 목표는 해외 고객을 데려와 달러를 버는 거예요. 한국에서 먹힌 내러티브나 기능, 마케팅 방식이 해외에서는 전혀 먹히지 않는다는 게 출발점입니다. 그래서 채널마다 메시지를 던져 반응을 확인하고 실제 유저를 많이 인터뷰해서 그들이 머무는 채널을 찾아가고 잘 쓰는 유저의 요청을 프로덕트 팀에 전달하는 일까지 맡고 있어요.

클로드 코드가 바꾼 건 '판단의 해상도'였어요

현종 님은 올해 2월에 클로드 코드를 처음 접했고 한 달 만에 15개 시스템을 만들어 업무에 붙였어요. 대학 전공에서 코딩을 조금 배운 터라 코드 자체가 낯설진 않았다고 해요. 그런데 단순히 상담해 주는 대화형 AI를 넘어서 일을 바라보는 시각 자체가 바뀌고 생산성이 즉각 올라가는 걸 겪으면서 안 쓰면 도태되겠다는 위기감이 들었다고 합니다.

그 변화를 현종 님은 "판단의 해상도가 되게 명확해졌다"고 표현해요. 가장 쉽게 말하면 "이건 못 하겠다라고 하는 생각 자체가 없어진 거 같아요"라는 거죠. 안 될 것 같다고 고민하는 대신 바로 실행으로 옮기는 자세로 바뀌었다는 뜻이에요.

여기서 가장 크게 달라진 점으로 언노운 언노운(unknown unknowns, 내가 모른다는 사실조차 모르는 영역)을 꼽았어요. 현종 님은 조쉬에게 아프리카의 한 민족이 쓰는 인사말을 아느냐고 물으면서 설명했는데요. 그런 민족이 있다는 것조차 몰랐다면 궁금해할 수도 없잖아요. 클로드 코드와 대화하다 보면 내가 인지하지 못했던 영역을 하나씩 알게 되고 시야가 넓어진다는 게 이전과 확실히 다른 점이라고 해요.

첫 프로젝트는 '진짜 살 사람'만 골라내고 메일은 첫 줄만 맞춤으로 보내는 자동화였어요

현종 님의 첫 프로젝트는 리드 퀄리피케이션(잠재 고객 선별) 자동화였어요. 출발점은 이 한 문장입니다. "영업 담당자라면 제일 중요한 건 모두를 만나지 않는 거거든요." 영업은 고객을 직접 만나러 가야 하고 시간은 한정돼 있으니, 진짜 살 것 같은 사람을 먼저 가려내야 한다는 거죠. 해외 리드를 맡으면서 여러 나라에서 가입이 들어오는데 어떤 회사인지, 실제로 있는 회사인지조차 모르는 경우가 많았고 가짜 봇이 넣는 데이터까지 섞여 있었다고 해요.

방법은 의외로 단순해요. 현종 님에게는 올바른 사람에게 올바른 타이밍에 올바른 메시지를 보낸다는 나름의 공식이 있었어요. 그 감각을 글로 쭉 풀어 쓰고 좋은 고객과 아직 부족한 고객을 구분한 사내 문서를 더해서 클로드 코드와 대화하며 규칙으로 정리했죠. 이메일 도메인이 실제로 있는지, 휴대전화 번호를 넣었는지, 앱이 있는지, 웹사이트 정보를 긁어 보면 어떤 회사인지 같은 것들이 점수 요소가 됐어요.

실제 흐름은 이래요. 가입이나 앱 등록처럼 관여도가 높은 행동이 생기면 자동으로 점수를 매기고 기준을 넘으면 퀄리파이드(qualified), 못 넘으면 언퀄리파이드로 나눠요. 퀄리파이드 리드는 재피어(Zapier)를 거쳐 믹스맥스(Mixmax)의 이메일 시퀀스로 넘어가고 메일이 나갑니다. 특히 공을 많이 들인 건 스캠 패턴 감지였어요. 회사명에 '테스트'나 '코리아' 같은 일반 명사를 넣거나, 일론 머스크나 스파이더맨을 적어 넣는 경우까지 있었다고 해요. 해외 마케팅에서 채널을 잘못 고르면 가짜 SEO 업체나 성인 스팸 같은 이상한 리드가 자동으로 쏟아지니, 스팸만 잘 걸러 줘도 효과가 컸다고 합니다.

걸러 낸 비율도 공개했어요. 느슨하게 잡으면 60% 정도가 괜찮은 리드로 남고 빡빡하게 잡으면 그보다 20~30% 정도 줄어든다고 해요. 조쉬는 거의 절반을 버려야 하는 셈이라며 놀라워했죠.

선별이 끝나면 메시지를 보내야 하는데, 여기서 현종 님이 알려 준 팁이 실용적이에요. 메일 전체를 AI로 맞춤 작성하면 토큰 비용도 많이 들고 다루기도 어렵거든요. 그래서 제목이나 인사 뒤 첫 줄 정도만 고객에 맞게 쓰고 나머지는 테스트에서 이미 잘 먹힌 템플릿을 그대로 보낸다고 해요. 조쉬는 예전 배치 작업에서 변수만 바꿔 넣던 방식과 비슷하다고 정리했어요.

이메일 분류 AI도 따로 만들었어요. 영업 담당자는 첫 메일까지는 자동화를 잘하는데, 그다음이 문제예요. 답장이 꼭 필요한 고객에게서 답이 없으면 한 번 더 넛지(nudge, 다시 상기시키는 메일)를 보내야 하고 답장이 오면 관심이 큰지, 나중으로 미뤘는지 같은 상황을 파악해야 하거든요. 현종 님은 이런 답장을 자동으로 분류해서 우선순위가 높은 메일만 먼저 손으로 답하고 나머지는 템플릿으로 빠르게 마무리해 시간을 아낀다고 해요.

조쉬가 하루 30~50건씩 들어오는 문의에서 SQL(영업 기회로 이어질 만한 리드)만 골라내는 게 어렵다고 하자, 현종 님은 문의 폼 자체를 바꾸라고 권했어요. 고객이 왜 찾아왔는지, 무엇을 해결하고 싶은지를 주관식으로 적게 하는 거예요. 필드가 많으면 귀찮아서 나갈 거라고 걱정하기 쉬운데, 현종 님은 최근 앤트로픽(Anthropic)도 말했듯 프릭션(friction, 일부러 두는 마찰)이 오히려 유효하다고 봐요. 입력할 게 많은데도 굳이 다 채운 고객은 관여도가 높을 가능성이 크기 때문이에요.

그다음엔 피드백 루프를 돌려요. 실제로 영업 기회로 전환되고 클로징까지 간 고객의 유형을 클로드 코드에 다시 알려 주고 지금 들어오는 리드가 그들과 비교해 유효한지 계속 판단하게 하는 거죠. 이 과정을 반복하면 현종 님도 몰랐던 규칙을 클로드 코드가 찾아내 이런 상황이면 좋은 점수라고 먼저 제안해 준다고 해요. 그렇게 아낀 시간에 뭘 하냐는 질문에는 웃으며 또 일을 한다고 답했어요. 다만 AI 시대 영업 담당자가 더 해야 할 일은 진짜 고객을 더 많이 만나는 것이고 고객 문제 해결에 집중할 시간을 확보하려면 AI를 들일 수밖에 없다고 강조했습니다.

광고 메일 대신 '바로 쓸 수 있는 도구'를 건네요

고객의 관심을 끄는 방법에도 단계가 있다고 해요. 처음엔 좋은 메시지를 보내는 것, 다음은 도움 될 만한 자료나 인사이트를 던지는 것이었죠. 요즘 가장 유효한 건 고객이 당장 문제를 해결할 수 있는 도구를 건네는 것이에요. 마이크로 SaaS(작은 단일 기능 서비스)를 하나 쥐여 주는 것에 가깝다고 합니다.

현종 님의 해외 고객은 주로 구독형 앱을 운영하는 창업자들이에요. 이들은 앱 리뷰를 정리해서 무엇부터 고쳐야 할지 고민하는 경우가 많아요. 그래서 앱스토어와 플레이 스토어 리뷰를 끌어와 마케팅 고수의 관점으로 분류하고 이슈를 찾아 뭐부터 해야 하는지 리포트로 만들어 주는 도구를 직접 만들었어요. 예시로 보여 준 듀오링고 분석에서는 리뷰 1천 개 중 118개가 떠날 것 같은 이탈 신호로 잡혔고 여덟 가지 패턴이 나타났다고 해요.

이 도구를 쓰는 방식은 두 가지예요. 선별된 리드에게는 클로드 코드로 그 회사 앱을 분석한 맞춤 리포트를 만들어 보내요. 아직 선별되지 않은 대상에게는 링크드인이나 일대일 아웃바운드로 클로드 코드 스킬 깃허브 링크를 건네며 한번 써 보라고 해요. 목적도 둘이에요. 하나는 미팅이나 제품 사용으로 이어지는 것이고 다른 하나는 "고민이 있을 때 나를 찾게 하는게 두 번째 목적이에요"라는 거예요. 리포트도 설계가 필요한데, 여기까지는 네가 볼 수 있지만 이런 건 못 볼 텐데 더 알고 싶으면 우리와 이야기해 보자는 흐름을 넣는다고 해요.

조쉬도 공감했어요. 한 달에 300통 가까이 광고 협업 메일을 받는데 "98%는 버려요"라고 하더라고요. 대부분 채널 잘 봤고 오디언스가 잘 맞는다는 긴 칭찬 끝에 단가를 알려 달라는 말로 끝나요. 이 채널에 필요한 걸 고민해서 협업 형태를 제안하는 파일을 보낸 사람은 한 번도 없었다고 해요.

현종 님은 이런 메일을 해외에서 말하는 시그널 기반 아웃바운드(상대의 최근 활동을 근거로 보내는 영업 메일)로 설명하면서 이 방식은 이미 죽었다고 봐요. 이유는 "모두가 같은 행동을 똑같이 하는 거거든요". 최근 영상을 크롤링해 대충 요약하고 인상 깊었다는 말을 붙이면, 받는 쪽은 진짜 봤을까 의심하고 스팸으로 판단하게 됩니다. 요즘 타율이 좋은 건 잠재 고객과 실제로 관계가 생길 만큼의 정보를 건네는 방식이라고 해요. 보낸 도구를 상대가 실제로 썼는지 추적하고 썼다면 답장이 없어도 관심 있게 써 본 것 같은데 더 도와줄까 하고 다음 메시지를 보내는 식이죠.

같은 원리를 고객 인터뷰 섭외에도 써요. 최근 제품을 많이 쓰는 유저를 찾아 리스트로 쌓고 첫 줄에만 최근 사용 내역을 짚는 맞춤 문장을 넣은 뒤 15분 정도 만나면 도와주겠다고 제안하는 인터뷰 아웃리치 트래커예요. 현종 님은 실제로 그렇게까지 신경 쓰지 않았더라도 널 보고 있었다는 느낌을 주는 게 중요하다고 했고 인터뷰도 실제로 많이 잡혔다고 합니다.

팔로업 메일, 세일즈 위키, 제안서까지 '조직 전체의 시스템'으로 만들었어요

AB180에는 세일즈용 사내 OS가 따로 있어요. 파이프라인과 미팅 활동을 추적하고 팔로업 메시지도 만들어 줍니다. 최근 미팅을 고르면 회의록과 세일즈포스(Salesforce) 데이터가 붙고 담당자가 이 고객에게 맞는 내러티브를 골라 팔로업 생성 버튼을 누르면 미팅 맥락에 맞는 메일이 바로 만들어져요. 첨부파일도 알아서 붙고요. 사내 지식 에이전트에 필요한 자료를 찾아 달라고 하면 찾아 주기도 해요.

영업 담당자가 제일 싫어하는 게 미팅 뒤의 후속 작업이라고 해요. 미팅에서 이것도 확인해 드리고 저것도 보내 드리겠다고 약속한 걸 일일이 자료를 찾아 정리해야 하니까요. 이제는 미팅 다섯 개를 다녀와도 클릭 몇 번이면 팔로업 메일이 다 나가는, 현종 님 표현으로 "딸깍딸깍할 수 있는 시대가 됐다"는 거예요.

현종 님이 가장 중요하게 꼽은 건 사내 지식을 정리해 두는 일이에요. 영업 조직일수록 스타플레이어의 영업 방식을 복제해서 조직 전체의 생산성을 올리는 게 중요하다고 봐요. 그래서 팀이 함께 세일즈 위키를 만들었어요. AB180은 어떻게 세일즈를 해야 하는지, 시장을 어떻게 이해하는지, 베스트 프랙티스는 뭔지를 담았죠. 신규 입사자가 보는 자료이기도 하지만 주된 독자는 에이전트예요. 클로드 코드로 일할 때 항상 이 위키를 먼저 읽고 오라는 명령이 들어가 있어요. 예를 들어 만 원짜리를 8,000원으로 깎아 줄 상황에서 위키의 협상 규칙을 근거로 8,000원이나 9,000원 선에서 방어할 논리를 에이전트가 먼저 제안하는 식이에요. 조쉬는 이걸 일종의 SSOT(단일 진실 공급원)이자 LLM 위키라고 정리했어요. 큰 조직에서 세일즈 이네이블먼트 팀이 하던 일을 에이전트가 사람에게 먼저 제안하는 구조로 바꾼 거죠. 개인기에 기대지 않으니 담당자 컨디션이 안 좋은 날에도 조직 차원의 성과는 유지된다는 설명이에요.

제안서도 달라졌어요. AB180은 마테크 업계 행사인 MGS를 여는데, 올해도 1,500~2,000명 정도가 왔다고 해요. 행사에서 고객과 30분 정도 대화하는 자리에 쓸 제안서를 AI로 만드는데, 중요한 건 어떤 맥락을 넣느냐예요. 항공사 담당자를 만날 때는 항공사 색감을 일부러 입히고 관심 있어 할 사례를 넣고 실제로 이렇게 보인다는 시각화 데모를 바로 보여 줬어요. 정적인 데모 덱 대신 인터랙티브한 웹으로 만들어서 관련 블로그 글까지 눌러 읽을 수 있게 했고요. 보안에 어긋나지 않는 선에서라면 고객이 풀고 싶은 문제를 눈앞에서 보여 줄 때 설득이 훨씬 잘 된다는 게 현종 님의 생각이에요.

조직에 퍼뜨리는 법, 그리고 AI가 영업을 대체할 수 있을까요

전파는 설날에 클로드 코드를 써 본 직후 시작됐어요. 현종 님이 사내에 긴 메시지를 올려 이거 안 하면 진짜 도태된다며 교육 캠프를 열겠다고 했고 처음엔 여섯에서 여덟 명 정도가 모였다고 해요. 귀찮고 오래 걸리던 일이 빨리 해결되는 걸 보면 관심이 생기거든요. 지금까지 네다섯 번 교육을 돌려서 30~40명에서 45~50명 정도가 들었다고 해요. 운영 방식도 독특해요. 4일 동안 하나씩 배우고 일주일 동안 프로젝트를 만들어 발표하게 한 뒤, 잘한 사람은 좋은 구독을 계속 쓰게 하고 아쉬운 사람은 구독을 끊는다고 해요. 현종 님은 정답이 HR에 있다고도 말했어요. AI를 잘 쓰는 사람이 승진하고 돈을 더 받게 하는 게 제일 좋다는 거죠.

어려운 점도 짚었어요. 하나는 많은 사람이 클로드 코드를 자동화 도구로만 오해한다는 거예요. 현종 님이 보는 진짜 가치는 머릿속에만 있는 생각을 명시적으로 꺼내 주는 생각의 증강이에요. 무엇을 시킬지 본인도 명확하지 않은 상태에서 뭐 만들어 줘라고만 하면 결과가 이상하게 나오고 거기서 많이들 포기한다고 해요. 그래서 교육할 때마다 모르는 게 있으면 왜 모르는지 묻고 생각지 못한 걸 발견하게 도와 달라는 지시를 CLAUDE.md에 넣어 두라고 말한대요. 다른 하나는 공용 스킬 만들기예요. 조쉬는 모두가 같이 쓰는 스킬은 PMF(제품-시장 적합성)를 찾아야 하는 프로덕트 수준의 일이라고 거들었어요. 현종 님은 플러그인으로 잘 만들어 운영 전담 팀이 유지보수하게 하거나, AB180처럼 사내 OS를 만들어 UI로 쓰게 하고 해커톤으로 통일하는 방향을 제시했어요. 앞으로는 클로드 코드가 오히려 자신에게 질문하고 요청하고 판단해 주면 본인은 실행만 하는 형태가 가장 좋은 미래라고 봐요.

마지막 질문은 AI가 세일즈를 대체하느냐였어요. 현종 님은 AGI가 오지 않는 한 AI가 대체하지 못하는 영역으로 "사람에 대한 신뢰"와 계약의 책임을 꼽았어요. "결국 책임을 누가 져야 되는가의 부분인 거 같거든요"라는 거죠. 상대만 가진 정보는 사람을 통해서만 알 수 있고 고객이 조직 안에서 챔피언이 되도록 돕거나 필요한 지인을 소개해 주는 관계 만들기도 사람의 몫이라고 봐요. 다만 앤트로픽 세일즈 리더가 SaaS 업계 컨퍼런스에서 엔터프라이즈 세일즈도 셀프 서브와 AI로 대체할 수 있는지 풀어낸 걸 보고 놀랐다고 해요. 에이전트가 추천하고 협상까지 끝내 사람은 도장만 찍는 시대가 일부 이미 왔다고 느껴서, 사람만 해낼 수 있는 영역이 무엇인지 요즘 더 고민하고 있다고 합니다. 조쉬는 저관여 제품이라면 이해가 가지만 고관여 세일즈 현장에서도 그게 될지는 아직 모르겠다고 답했어요.

핵심 인사이트

• AI가 늘려 준 시간은 고객을 만나는 데 써야 해요: 리드 선별, 메일 분류, 팔로업이 자동화되면서 영업의 기준이 많이 보내는 쪽에서 살 사람만 골라 깊이 만나는 쪽으로 옮겨 갔어요. 자동화의 목적을 고객에게 집중할 시간 확보로 잡으면 무엇부터 맡길지가 분명해집니다.
• 맞춤화는 전부가 아니라 첫 줄이면 충분해요: 제목과 첫 줄만 상대에 맞추고 나머지는 검증된 템플릿을 쓰면 비용은 줄이면서 신경 써서 봤다는 인상을 줄 수 있어요. 반대로 누구나 쓰는 최근 활동 언급형 메일은 이제 스팸 신호가 됐다는 점을 기억해 둘 만해요.
• 에이전트가 읽을 사내 위키가 조직의 실력이 돼요: 스타플레이어의 방식을 위키로 정리해 에이전트가 늘 먼저 읽게 하면 개인기가 조직 전체의 시스템으로 바뀌어요. 사람보다 에이전트를 주 독자로 두고 문서를 쓰는 발상이 새롭습니다.
• 클로드 코드는 자동화 도구이기 전에 생각을 꺼내 주는 도구예요: 무엇을 원하는지 명확하지 않으면 결과도 흐려져요. 모르는 걸 되묻게 하는 설정 하나가 결과물의 질을 바꾼다는 게 현종 님의 경험이에요.

오늘 당장 해볼 것

1. 문의 폼에 '왜 찾아오셨나요? 무엇을 해결하고 싶으세요?' 같은 주관식 질문을 하나 추가해 보세요. 이 칸까지 성실히 채운 문의만 따로 보면 진짜 고객을 가려내는 기준이 생깁니다.
2. 지금까지 계약으로 이어진 고객과 그렇지 않았던 문의를 몇 건씩 골라 클로드 코드에 함께 넘기고 차이를 규칙으로 정리해 달라고 해 보세요. 내가 감으로만 알던 선별 기준이 글로 나오는 걸 확인할 수 있어요.
3. 쓰고 있는 프로젝트의 CLAUDE.md에 '모르는 게 있으면 먼저 질문하고 내가 생각하지 못한 점을 짚어 달라'는 문장을 넣어 보세요. 바로 결과물을 내놓던 대화가 질문부터 시작하게 되고 무엇을 원하는지 스스로 더 분명해집니다.