대기업 리드를 거래액 하나로 놓치고 있었습니다 | 포트원 장의민 마케터 인터뷰 전문

Agent를 만드는 데 도움이 된 경험은, 하나를 꼽을 수는 없고 제가 해온 모든 경험이 도움이 되지 않았나 생각합니다. 다양한 경험을 바탕으로 지금 내가 할 수 있는, 혹은 해야만 하는 일들이 무엇인지 그 범위를 좁게 제한을 두기 보다는 더 넓히려고 했구요, 그 과정에서 AI Agent는 필수였죠. PD 직무를 경험하며 얻은 콘텐츠 제작 프로세스가 그대로 ‘콘텐츠 제작 Agent’에 반영되었고, 커뮤니티 매니저를 하며 다양한 파트너십을 진행했던 경험이 그대로 ‘파트너십 Agent’ 및 ‘컨퍼런스(웨비나) 기획 Agent’에 반영되었습니다. 쓸모없는 경험은 없습니다!

앞으로 AI agent가 중요해 질수록, 마케터 개인에게 무슨 경험이 있냐도 중요해질 것 같네요?

그러던 중 입사 후 3개월 뒤, SDR 부재로 인해 세일즈가 디콜을 하지 못하거나 잠재력이 있어 보여도 적극적으로 팔로업하지 못하는 리드가 있다는 걸 발견했어요. 그 당시 매주 대표와 함께 마케팅 데이터 및 이슈를 들여다보는 미팅을 진행하고 있었고, 이 문제의식에 대해서 공유했습니다. 특히 제가 다니는 회사의 경우 ‘온라인 거래액’이 리드의 퀄리티를 판가름하는 중요 지표이다 보니, 규모가 큰 기업이 신규 비즈니스를 하는 경우 ‘온라인 거래액’이 작아 중요한 리드로 보이지 않는 경우가 발생했습니다. 그래서 대표님께 ‘우리는 대기업 리드를 온라인 거래액 하나만 보고 놓치고 있다’고 말씀드렸죠. 이후 개발팀과 함께 온라인 거래액 뿐만 아니라 기업의 잠재력과 매출을 종합적으로 판단하는 AutoBot을 만들었고, 현재는 이 봇이 SDR의 역할을 대신하고 있어요.

AutoBot이 모든 것을 파악해주면 좋겠지만, 토큰 비용도 꽤나 많이 나가고, 연결된 토큰을 다 쓰게 되면 충전이 될 때 까지 기다려야 하는 상황이 있었습니다. 특히 ‘소개서 다운로드’ 같은 너처링이 필요한 리드에까지 AutoBot을 모두 달 필요는 없다고 생각했어요. 하지만 종종 주요 채널이 아닌 타 채널로도 대기업 혹은 중견기업 리드가 들어오는 경우도 있어, 이 리드가 세일즈에게 가치가 있는지 검증 후 공유해주기 위해 별도의 봇을 만들었다고 이해해주시면 됩니다. 즉 AutoBot은 회사 내 메인 채널로 들어오는 리드에 대한 검증을 하고 있고, Claude로 제가 제작한 리드봇은 메인 채널이 아닌 타 채널로 들어오는 리드를 선별해서 검증하고 있어요.

여기서 놀라운 점은, 프롬프트 설계에 별도의 시간을 거의 쓰지 않았다는 것입니다. 클로드는 타 AI 서비스보다 ‘업무’의 맥락에 대한 캐치가 빠르다고 느꼈어요(실제로 학술적으로 판명이 되었는지는 잘 모르겠습니다). 기존에 데이터 스튜디오를 쓰고 있는데, 대략 무엇 무엇을 분석하고 싶다고 얘기해주니 알아서 필요한 데이터를 요청하더라고요. 데이터 정합성을 맞추는 부분도 상당부분 정확하다고 느꼈습니다(기존 제미나이나 GPT보다 훨씬). 물론 이후 결과 검증에 있어서 약간의 보완은 있었지만, 첫 광고 분석 대시보드는 거짓말 보태지 않고 진짜로 30분만에 되었답니다. 클로드 짱!(광고 아님)

이 부분은 엄청 자세히 말씀드리지는 못하지만, 실제로 예전 같았으면 이탈 후 영업이 늦게 대응을 하는 경우가 많았다면 최근에는 선제적으로 이탈 징후를 포착 후, 새로운 제안을 통해 이탈을 막아내는 사례가 생기고 있습니다. 결정적인 차이는 데이터로 이탈 징후를 감지해, 조금이라도 더 빠르게 고객을 만날 수 있다는 점인 것 같아요. 예전에는 고객이 이탈을 해도 이유를 알기 어려웠거든요. 고객수가 3,000개인데 그 고객들의 대시보드를 매일 들여다보면서 하나하나 분석을 할 수도 없었구요. 하지만 지금은 PODA라는 친구가 고객의 거래 데이터를 매일매일 분석해주다보니 위기 대응의 속도가 달라진걸 체감하고 있습니다. 아직까지 오탐지였던 경우는 없지만, PODA가 종종 엉뚱한 데이터나 답을 내놓는 경우에는 피드백을 주며 꾸준히 성장시키고 있어요.

업무 유형보다는, 욕심을 가지면 안되는 것 같아요. ‘AI로 지금 바로 내 모든 업무를 자동화 하겠다!’같은 생각을 하면 안됩니다. 일단 내가 하고 있는 일중, 작지만 매일 반복하는 것부터 자동화를 시도해보는 것이 필요해요. 그리고 마케터에게는 여전히 다양한 경험과 인사이트가 필요하다고 생각해요.

그래서 다양한 곳을 다녀보며 사람을 만나는 일, 이것만큼은 AI에게 맡기면 안됩니다.

그래서 저는 앞으로도 위픽 인사이트 서클과 같은 행사를 열심히 드나들 예정이에요!

이상적인 고객 정의는 항상 어렵습니다. 이 부분에 있어서는 세일즈, 경영진, PO와 정말 많은 대화를 나눴구요. 사실 아직도 제가 정의한 ICP가 정답인지는 여전히 확신이 없어요. 결국 꾸준히 고객을 만나며 발전시키는 수 밖에 없는 것 같아요.

불과 1년전만 해도 AI가 써준 글의 퀄리티는 분명 아쉬웠어요. 하지만 최근 클로드 프로젝트를 활용해 쓰는 글의 초안은 꽤 높은 퀄리티를 보여주고 있어요. 특히 다양한 지침과 맥락을 학습시키다보니 지식을 구조화 하는 측면에서는 저보다 더 뛰어난 모습을 보여준다고 생각해요. 다만 읽기에 ‘매력적인’ 글을 쓰는데는 여전히 한계가 있습니다.

사람의 마음을 찌르는 문장을 쓰지는 못해요.

이 부분은 여전히 마케터의 능력이 필요합니다.

마케터라는 직무는 ‘에이전트를 설계하는 사람’으로 재정의될 것 같지는 않아요. 마케터는 여전히 커뮤니케이션을 하면서 ‘파는 사람’이거든요. 우리 제품이 왜 필요하고, 어떤 문제를 해결할 수 있는지 알리는 사람이에요. 그 역할을 하기 위해 에이전트는 훌륭한 도구가 되는 거지, 에이전트만 붙잡는 사람으로 재정의되고 싶지는 않습니다.