AI가 바꾸는 B2B 2 - 영업 담당자를 위한 개인 과외 선생님

 

 

복잡해지는 B2B 마케팅과 교육

 

B2B 시장의 규모가 커지면서 B2B 시장에서 다뤄지는 제품과 서비스가 많아지고 있다. 기존의 B2B 기업들도 새로운 제품이나 솔루션을 도입하게 된다. 예를 들어 한 업체에서 처음으로 클라우드 기반의 상품을 판매하기로 했다면 영업 담당자는 클라우드 제품에 대한 기술적인 내용을 알아야 한다. 고객사에 정확한 설명을 하기 위해 보안 프로토콜과 데이터 처리 방식을 파악해야 하고 새로운 업데이트 사항이 있다면 그때마다 관련 내용을 익혀야 한다. 이런 경우, 필요에 따라 회사에서 교육을 제공하기도 하지만 고객사 담당자의 전문적인 질문에 충분히 대응하기에는 부족할 수 있다.

 

이러한 상황은 B2B 조직에서 흔히 발생할 수 있다. 제품과 서비스가 점점 복잡해지고, 고객의 요구사항도 다양해지면서 영업 담당자에게 요구되는 지식의 범위가 급격하게 늘어나고 있다. 특히 여러 제품을 담당하거나 새로운 제품이 자주 출시되는 회사에서는 영업 담당자들이 끊임없이 학습해야 한다. 실제로 조사에 따르면 영업 전문가의 70%가 공식적인 기초 교육이 부족하다고 응답했다.

전통적인 집합 교육 방식으로는 개인별로 다른 학습 속도와 필요한 지식수준을 충족시키기 어렵다. 실시간으로 질문할 수 있는 환경도 부족하다. 더욱이 학습한 내용의 84%가 90일 이내에 잊힌다는 연구 결과는 일회성 교육의 한계를 명확히 보여준다.

AI는 개인 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하는 개인 과외 선생님 역할을 할 수 있다. 각자의 학습 속도에 맞춰 진도를 조절하고, 이해가 부족한 부분을 파악해 반복 학습을 제안하며, 언제든 궁금한 점을 질문할 수 있다. 교육 효율성을 높이고 영업을 직접적으로 지원하는 역할을 하게 된다.

 

B2B 마케팅 교육

 

B2B 마케팅은 단순한 제품 판매에 그치지 않고 고객의 비즈니스 성과에 영향을 미칠 수 있다. 그렇기에 영업 담당자에게는 전문적인 지식이 요구된다. 가장 우선적으로는 자사의 제품과 서비스에 대한 깊이 있는 이해가 필요하다. 단순히 기능을 나열하는 것이 아니라, 각 기능이 고객의 비즈니스 프로세스에서 어떤 가치를 창출하는지 설명할 수 있어야 한다. 또한 고객이 속한 산업에 대한 전문 지식도 필요하다. 예를 들어 제조업 고객과 금융업 고객은 완전히 다른 니즈와 규제 환경을 가지고 있기 때문이다.

여기에 더해 경쟁사 제품 대비 차별점을 명확히 제시할 수 있어야 하며, 실제 도입 사례를 통해 투자 대비 효과도 제시할 수 있어야 한다. B2B 영업에서 중요한 것은 가격 협상이 아니라 제품과 서비스의 가치를 중심으로 논의를 이끌어가는 것이며, 이를 위해서는 제품의 기술적 특징을 고객의 비즈니스와 연결시켜 설명할 수 있어야 한다.

 

그러나 전통적인 교육 방식은 이러한 복잡한 요구를 충족시키기 어렵다. 가장 큰 문제는 획일화된 교육 내용이다. 신입 사원과 경력 사원, 기술 영업과 솔루션 영업, 국내 영업과 해외 영업이 모두 같은 교육을 받는 경우가 많다. 각자의 배경지식 수준과 담당 업무 영역이 같지 않은데도 동일한 교육이 진행된다. 어떤 사람에게는 너무 쉽고, 어떤 사람들에게는 너무 어려울 수 있는 교육이 된다.

실시간 질문이 하기 어렵다는 상황도 아쉬운 점이다. 집합 교육을 진행할 때 강사 한 명이 수십 명을 대상으로 교육하기 때문에 개별적인 질문에 충분히 답변하기 어렵다. 그나마도 교육 이후에는 질문을 하기도 힘들다. 제품 담당 부서에 문의하려면 업무 시간을 고려해야 하고, 담당자가 바쁠 경우 답변을 언제 받을 수 있을지도 알 수 없다.

교육 이후에 교육 내용을 쉽게 잊을 수 있다는 점도 문제가 된다. 연구에 따르면 학습한 내용의 84%가 90일 이내에 잊힌다고 한다. 한 번의 집합 교육으로는 장기적인 학습 효과를 기대하기 어렵다. 반복 학습이 필요하지만, 현실적으로 영업 담당자를 자주 교육장으로 부르기도 부담스럽다.

 

또한 B2B 마케팅 시장의 빠른 변화도 전통적인 교육 방식의 한계를 드러낸다. 제품이 업데이트되고, 경쟁사가 새로운 솔루션을 출시하며, 시장 상황이 변화할 때마다 교육 자료를 수정하고 재교육을 진행해야 하는데, 교육을 한다고 치더라도 참여자의 업무 시간과 교육 운영을 위한 비용에 대한 부담은 늘어나게 된다.

 

 

AI가 만드는 맞춤형 학습 환경

 

AI 기술은 기존 교육 방식의 한계를 극복할 수 있는 방안을 제공할 수 있다. 개인별 맞춤형 학습 콘텐츠의 제공이다. AI 기반의 학습은 각 영업 담당자의 학습 이력, 현재 보유한 지식수준, 담당 제품군, 목표 고객 산업을 분석하여 최적화된 학습 콘텐츠를 생성할 수 있다. 예를 들어 신입 사원에게는 기초적인 제품 지식부터 시작하여 단계적으로 심화 내용을 제공하고, 경력 사원에게는 새로운 제품이나 업데이트되는 사항을 위주로 제공할 수 있다.

예측 분석 기능은 한 걸음 더 나아간다. 학습자의 과거 학습 패턴과 현재 진행 상황을 바탕으로 어떤 주제에서 어려움을 겪을지, 언제쯤 복습이 필요한지를 미리 예측한다. 이를 통해 학습자가 어려움에 부딪히기 전에 선제적으로 지원을 제공할 수 있다. 또한 학습 완료 가능성을 예측하여 중도 포기 위험이 높은 학습자에게는 추가적인 동기 부여나 학습 방식 조정을 제안한다.

AI에게는 언제나 질문을 할 수 있다. 고객사 방문 직전, 제안서를 작성하다가, 보고 자료를 준비하면서 등 모든 상황에서 개인이 필요한 질문을 할 수 있다. "A 제품과 B 제품의 데이터 처리 속도 차이는 얼마인가?"라고 물으면 AI는 즉시 정확한 수치와 함께 테스트 결과 자료를 제공한다. "금융권 고객에게 규제 준수를 어떻게 설명해야 하나요?"라는 질문에는 금융 규제 관련 내용과 함께 실제 금융사 도입 사례의 예시를 보여줄 수 있다.

 

고객사 맞춤형 학습을 할 수도 있다. "C 제품을 병원에 제안할 때 어떤 점을 강조해야 할까?"라는 질문으로 의료 산업의 특성, 병원의 주요 관심사, 관련 레퍼런스, 예상 질문과 답변 등을 확인할 수 있다.

시나리오를 반영한 롤플레잉 교육도 진행할 수 있다. 가상의 고객사를 설정하고, AI가 고객사 담당자 역할을 맡아 영업 담당자와 대화를 할 수 있다. "귀사 제품이 경쟁사보다 가격이 높은데 왜 선택해야 하나요?"와 같은 까다로운 질문을 던지고, 영업 담당자의 답변을 분석하여 개선점을 제시한다.

 

콘텐츠 큐레이션은 정보가 흘러넘치는 시대에 특히 중요하다. 제품과 관련해서 확인할 수 있는 자료는 제품 매뉴얼, 기술 문서, 경쟁사 분석 자료, 레퍼런스 사례, 산업 트렌드 등 수없이 많을 수 있다. AI는 담당자의 현재 업무 상황과 필요한 내용을 고려하여 가장 중요도가 자료를 기반으로 필요한 내용을 정리할 수 있다. 제조업 고객사와 미팅을 앞둔 담당자에게는 제조업 관련 성공 사례와 산업 동향 자료를, 신제품 교육이 필요한 담당자에게는 해당 제품의 핵심 자료를 우선적으로 제공하는 것이다.

제품 사양이 변경되거나, 새로운 경쟁사가 등장하거나, 시장 상황이 변화하면 관련 학습 자료가 자동으로 업데이트되고, 해당 내용을 학습해야 하는 담당자에게 알림이 전송된다. 이를 통해 영업 담당자는 항상 최신 정보를 바탕으로 고객과 대화할 수 있다.

경쟁사 동향 및 대응 전략도 체계적으로 관리된다. AI 시스템은 경쟁사의 제품 정보, 가격 정책, 마케팅 메시지를 지속적으로 모니터링하고, 자사 제품과의 비교 분석 자료를 자동으로 생성한다. 영업 담당자는 간단한 요청만으로 원하는 항목별 비교 결과를 확인할 수 있다.

 

이런 것들을 구현하기 위해서 AI기반의 플랫폼을 만들어서 활용할 수도 있고 기존의 LLM을 활용하여 사용할 수도 있다. 예를 들어 상품 교육을 한다고 할 때, ChatGPT의 맞춤형 챗봇 기능인 GPTs를 활용해서 상품에 대한 정보를 업로드하고 교육 콘텐츠 생성을 역할로 지정할 수 있다. 이렇게 만들어진 ChatGPT를 통해서 내가 필요한 정보를 질문하고 학습을 위한 콘텐츠 생성을 지시할 수 있다. 영업 담당자들이 안 한다면 교육 담당자가 콘텐츠를 만들어서 전달만 해도 된다. 기존의 교육 담당자는 전문 기술 교육 자료를 생성하기가 힘들었지만 AI와 함께 한다면 모든 분야에 대한 콘텐츠 생성이 가능해진다.