[기고] 빠른 영업 응대로 고객사 이탈을 막는 법

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[IT동아] 요즘 경영진 사이에서 "우리도 AI 써야 하지 않나"라는 말이 부쩍 늘었다. 하지만 벤처스튜디오형 액셀러레이트인 알파브라더스가 말하는 AX(AI Transformation)는 단순한 AI 툴 도입이 아니다. 진짜 목표는 매출·비용·속도·품질 같은 비즈니스 임팩트고, AX는 그 임팩트를 가로막는 문제에서 출발해 가장 적합한 해결책을 찾는 과정이다. 어떤 문제엔 AI가, 어떤 문제엔 단순 자동화나 업무 문화 개선이 더 나은 답일 수 있다.

알파브라더스는 영업, 고객소통, 재무관리, 사내지식관리 등 사업의 4가지 축에 걸쳐 실제 워크플로우를 분석해 설계한 솔루션을 소개한다. 각 사례에서 알파브라더스는 자사의 워크플로우 병목을 먼저 진단하고, 자동화·AI·업무 문화 개선 중 가장 적합한 전략을 골라 솔루션을 설계하는 데 주력한다. 독자가 여기서 얻어갈 것은 특정 솔루션이 아니라, 자신의 업무를 바라보는 시각이다. 완성된 솔루션보다 분석부터 설계까지의 과정이 더 중요하기 때문이다.

1단계: 문제 제기

기업 입장에서 영업은 중요하다. 영업에서 가장 무서운 이탈은 계약 직전에 일어난다. 예를 들어 상담을 마친 후 고객사에 견적서를 보냈고, 계약서도 검토하기로 했다. 하지만 담당자의 응대가 늦어지다가 확인해보면 경쟁사로 넘어간 것을 알게 된다. 이러한 상황은 생각보다 훨씬 자주 발생한다.

많은 대표자들이 영업을 '사람의 영역'으로 본다. 신뢰와 친밀감이 핵심이니, 자동화나 AI 도입에는 어딘가 어색함을 느끼는 것이 사실이다. 하지만 영업 전 과정을 찬찬히 뜯어보면, 사람의 판단이 아닌 '단순 반복 처리'에서 시간이 새는 구간이 반드시 있다. 그리고 그 누수가 쌓이면 응대가 느려지고, 결국 고객 이탈로 이어진다.

다음은 알파브라더스 AI팀(이하 AI팀)이 자사의 영업 프로세스를 AX한 경험을 바탕으로, 개선 과정을 공유한다.

2단계: 영업 워크플로우 분석

AI팀의 영업 흐름은 크게 15단계로 이루어져 있다. 고객사가 문의폼에 글을 남기면, 영업 담당자가 해당 데이터를 확인하고 전화로 최초 컨택한다. 이후 고객사 정보를 사전 조사해 미팅을 준비하고, 미팅 결과를 바탕으로 견적서를 작성해 전달한다. 계약이 확정되면 영업일지를 작성해 문자 메신저 카카오톡으로 영업지원팀에 전달하고, 영업지원팀이 이를 엑셀 관리대장에 입력한 뒤 계약서 발송까지 이어가는 구조다.

영업 담당자가 기존에는 문의 접수 시트를 정해진 시간에 매일 확인했다 / 출처=알파브라더스

이 흐름에서 병목은 네 곳에서 발생했다. 첫째 문의 확인 지연이다. 담당자가 문의 접수 시트를 늦게 확인하면 우선 전화 자체가 늦어지고, 이탈률도 올라간다. 둘째 미팅 준비 부족이다. 영업 일정이 촘촘한 날에는 고객사 사전 조사가 빠지는 경우가 생긴다. 셋째 견적서 작성 지연이다. 기존 단가표와 고객사 요구사항을 조율하는 작업에 시간이 걸리고, 이 지연도 계약 불발로 이어질 수 있다. 넷째 영업일지 수집 누락이다. AI팀은 내부 직원뿐 아니라 외부 파트너사와도 영업을 진행한다. 파트너사 간 정보 노출을 막기 위해 대화방을 파트너사별로 분리해 운영했고, 영업지원팀은 이 모든 대화방을 하나하나 확인해야 했다.

영업지원팀은 여러개의 단톡방에서 영업일지를 일일이 취합했다 / 출처=알파브라더스

3단계: 워크플로우 개선

문의 확인 지연, 미팅 준비 부족, 견적서 작성 지연. 이 세 가지는 사실 요즘 많이 쓰이는 방식으로 꽤 수월하게 풀렸다. 문의가 들어오는 즉시 카카오톡 알림톡으로 담당자에게 실시간 안내가 가도록 했고, 전화 통화 내용과 문의폼 데이터를 바탕으로 AI가 고객사 리서치를 정리해 미팅 준비를 도왔다. 미팅 내용과 기존 단가표를 AI에 넣으면 견적서 초안도 자동으로 나온다. "AI로 이런 거 할 수 있겠다"고 처음 떠올리는 것들이다.

AI 리서치로 고객사에 대한 사전준비 단계는 쉽게 해결됐다 / 출처=알파브라더스

이 개선들 자체는 분명히 효과가 있었다. 하지만 이번 기고를 통해 강조하고 싶은 핵심은 따로 있다. 바로 영업일지 수집 프로세스를 완전히 바꾼 것이다. 카카오톡 대신, 자체 구축한 웹 플랫폼에 일지를 입력하도록 업무 방식을 전환했다. 단순히 도구만 바꾼 것이 아니다. 여기서 중요한 결정이 하나 있었다. 생성형 AI를 쓰지 않기로 한 것이다.

기존에 카카오톡 대화방에 보내던 영업일지를 별도 플랫폼의 입력폼으로 변경했다 / 출처=알파브라더스

영업일지는 정형화된 포맷이 있고, 오류가 절대 나면 안 되는 데이터다. AI가 개입하면 할루시네이션(hallucination, AI가 사실이 아닌 내용을 생성하는 현상)이나 미세한 워딩 변경으로 인한 의미 왜곡이 생길 수 있다. 그래서 입력된 데이터가 그대로 관리대장에 꽂히도록 설계했다. 자동화이지만, AI는 없는 자동화다.

웹 플랫폼으로의 전환에는 한 가지 우려가 있었다. 카카오톡보다 불편하면 아무도 안 쓴다. 이 문제는 홈 화면 바로가기 등록 안내로 해결했다. 대화방을 열고 검색하는 것보다 원클릭으로 일지 작성 화면에 들어올 수 있도록 했다.

영업자가 플랫폼에 영업일지를 등록하면 관리대장에 자동으로 영업정보가 반영된다 / 출처=알파브라더스

결과적으로 영업지원팀은 더 이상 여러 대화방을 순회하지 않아도 됐다. 입력된 일지는 실시간으로 통합 관리대장에 자동 반영된다.

4단계: 비즈니스 임팩트 계산

비즈니스 임팩트는 정량적인 것과 정성적인 것으로 나뉜다. 정량적 임팩트의 경우 기존에는 영업지원팀 담당자 2명이 하루 3회씩 여러 대화방을 확인하는 데 각 10분씩 썼다. 연간 계산하면 다음과 같다.

2인 × 하루 3회 × 10분 × 250일 = 연간 1만5000분(250시간)
매니저 분당 인건비 기준 환산 시: 연간 약 990만 원

대화방 확인부터 관리대장 입력까지 이 단순 반복 작업에만 연간 990만 원 상당의 인적 노동이 투입되고 있었다. 영업일지 플랫폼 구축으로 이 업무 자체가 사라졌고, 연간 990만 원을 절감하게 됐다. 이 숫자는 전체 영업 워크플로우에서 영업일지 수집 모듈 하나에서 나온 수치다.

정성적 임팩트를 보면 숫자 너머의 변화가 더 크다. 영업지원팀이 대화방을 찾는 대신 고객사와의 실제 소통에 집중할 수 있게 됐다. 누락과 확인 지연으로 인한 스트레스가 줄었다. 그리고 계약 직전 단계에서의 이탈 위험이 낮아졌다.

계약을 하기로 마음먹은 고객사가 마지막 순간에 이탈하는 것은, 비즈니스에서 가장 비용이 큰 손실 중 하나다. 이 구간을 안정화한 것만으로도 충분한 투자 대비 효과(ROI)를 거둘 수 있다.

5단계: 마무리

이번 영업 사례에서 한 가지를 강조하며 마무리하고 싶다. 핵심 개선은 AI가 아니라 단순 자동화였다는 점이다.

AX에서 중요한 것은 세 가지다. 워크플로우를 정확히 분석하는 것과 그 안의 병목을 찾아내는 것, 그리고 병목을 풀었을 때 만들어지는 비즈니스 임팩트를 계산하는 것이다. '어떻게 풀 것인가'의 실행 방법론은 상황마다 다르다. 자동화일 수도, AI일 수도, 업무 문화 개선일 수도 있다. 무조건 AI를 써야 한다는 생각도, AI는 피해야 한다는 생각도 모두 본질에서 벗어난 접근이다.

영업 편을 4부작의 첫 번째로 선택한 이유가 여기에 있다. 가장 큰 임팩트가 AI가 아닌 구조 개선에서 나왔다는 것을 먼저 보여주고 싶었다. 앞으로 이어질 2, 3, 4편에서도 각기 다른 실행 방법론을 소개한다. 중요한 것은 어떤 도구를 쓰느냐가 아니라, 워크플로우와 병목을 제대로 진단하고 그에 맞는 도구를 고르는 과정이다.

글 / 알파브라더스 AI팀 (xcelerate@alphabrothers.co.kr)

알파브라더스 AI팀은 AX(AI Transformation) 전문 컨설팅 조직이다. AI 툴 중심이 아닌 기업의 업무 중심으로 AX를 설계하며, 기존 업무의 병목 원인을 먼저 파악한 뒤 자동화·AI·기업문화 개선 전략을 제안한다. 즉, AI 도입 자체가 아닌, 실질적인 비즈니스 임팩트를 창출하는 것을 목표로 한다.

정리 / IT동아 박귀임 기자 (luckyim@itdonga.com)

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