AI가 바꾸는 B2B 4 - 페르소나 설정을 통한 맞춤형 커뮤니케이션

다양한 의사결정권자

전자 제품의 부품을 판매하는 회사의 B2B 영업 담당자 김 대리는 고민이 깊다. 3개월 동안 진행하고 있는 프로젝트 제안이 계속 표류하고 있다. 고객사의 IT 팀장은 처음 제안을 했을 때의 기술 스펙에 만족했고, 구매팀 과장은 가격 조건을 긍정적으로 검토했다. 하지만 CFO를 만난 이후부터 분위기가 달라졌다. "ROI가 언제 나오는데요?"라는 질문에 김 대리가 준비한 기술 설명 자료는 아무 소용이 없었다.

B2B 영업 현장의 한 단면을 보여준다. 하버드 비즈니스 리뷰의 2017년 연구에 따르면 B2B 구매에 관여하는 의사결정자 수가 2015년 평균 5.4명에서 2017년 6.8명으로 증가했다. 대형 프로젝트에서는 DMU(Decision-Making Unit, 의사결정단위)가 평균 10명 이상으로 늘어난다. 각자의 역할에 따라 재무적 타당성, 운영 효율성, 마케팅 효과, 계약 리스크, 기술 적합성을 따져본다. 같은 제안서를 놓고 여러 사람이 완전히 다른 질문을 던지는 상황이 된다. 기술적으로 아무리 우수하고 마케팅 효과도 있을 것이라고 예상되더라도 가격 경쟁력에서 밀린다면 계약하지 못할 수 있는 것이다.

 

이해관계자

여러 가지 항목을 확인할 때의 문제는 이들 모두에게 동일한 자료를 제시하게 된다는 점이다. 가격 경쟁력이 가장 중요할 CFO는 "클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처"에 대한 설명에 관심이 없을 것이다. 기술적 우수성이 중요한 IT 담당자에게 "연간 3억 원 비용 절감"만 이야기하면 기술 검증 없이 어떻게 믿느냐는 반응이 돌아올 것이다. 각 이해관계자는 자신의 관점에서 중요하게 여기는 기준에 대해서 확인하고 싶어 한다.

기본적인 영업 준비 방법에서 영업조직은 '이해관계자 맵'을 그려왔다. 의사결정권은 누구에게 있는지, 영향력이 큰 건 누구인지, 누가 우리에게 우호적인지를 파악하는 작업이다. 그런데 이 맵을 그리는 것과 각자에게 맞춤형 커뮤니케이션을 하는 것은 완전히 다른 문제다. 영업 담당자 한 명이 여러 이해관계자를 위해 각각 다른 자료를 준비하고, 다른 메시지를 전달하고, 다른 질문에 답변하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝다.

B2B 구매자들의 기대 수준은 높아지고 있다. B2B 구매자들은 개인 소비자로서 받는 것과 동일한 수준의 경험을 기업 거래에서도 기대한다. B2B 구매자는 거래 전 평균 5개의 콘텐츠를 확인한다고 한다. 하지만 실제로 맞춤형 커뮤니케이션을 제공하는 공급사는 소수이고 대부분은 하나의 공통 제안서를 모든 이해관계자에게 제공한다.

 

맞춤형 제안서

AI는 이 상황을 근본적으로 바꿀 수 있다. 각 이해관계자의 페르소나를 생성하고, 그에 맞는 맞춤형 메시지를 만들어 낼 수 있다. 페르소나란 특정 집단을 대표하는 가상의 인물상이다. 단순히 "CFO"라고 부르는 대신, "재무적 리스크를 최소화하면서 3년 이내 투자 회수를 원하는 전자 제품 제조 회사의 50대 중반 남성 CFO"처럼 구체적으로 특성을 정의한다.

AI 페르소나는 여러 데이터를 종합해 구축할 수 있다. 기본적으로는 인구통계 정보(연령, 성별, 직책, 근무 연수)가 들어간다. 그리고 회사에서의 역할(직무, 소속 조직, 직책)이 포함되고 여기에 심리통계 정보(가치관, 동기, 관심사, 우려사항)와 행동 패턴(이메일 반응 시간, 선호하는 커뮤니케이션 방식, 의사결정 스타일)이 추가된다. 과거 거래 데이터에서 CFO들이 어떤 질문을 많이 했는지, 어떤 지표에 관심을 보였는지, 어떤 표현에 긍정적으로 반응했는지를 학습해서 CFO의 페르소나를 만든다.

더 정교하게는 개별 인물 페르소나도 가능하다. 특정 고객사 CFO가 링크드인에 올린 글, 과거 이메일 교환 내용, 회의에서 한 발언을 종합해서 이 사람만의 페르소나를 구축한다. 이 CFO는 숫자보다 시각 자료를 선호하는지, 장기 전략보다 단기 성과를 중시하는지, 보수적인지 혁신적인지까지 파악한다.

페르소나가 만들어지면 그에 맞는 메시지를 생성한다. CFO 페르소나를 위해서는 도입 6개월 만에 월간 운영비 1,200만 원 절감, 18개월 ROI 달성이라는 메시지처럼 구체적 수치를 강조한 메시지를 만들 수 있다. IT 팀장 페르소나에게는 기존 레거시 시스템과 API 연동 가능, 평균 구축 기간 8주, 99.9% 가동률 보장 같은 기술적 실현 가능성을 담는다. 실무자를 대상으로는 직관적 UI로 별도 교육 없이 당일 사용 가능, 모바일 앱 지원처럼 사용 시의 편의성을 전면에 내세울 수 있다.

 

맞춤형 커뮤니케이션

이메일도 역할별로 다르게 보낸다. 재무 담당자에게는 귀사 영업이익률 개선 방안이라는 제목으로 재무 데이터 중심의 메일을 보낸다. 운영 담당자에게는 물류 프로세스 자동화로 리드타임 30% 단축 사례 같은 운영 효율 사례를 담는다. 같은 제품이지만 받는 사람에 따라 완전히 다른 가치를 강조하는 것이다.

Statista 조사에 따르면 개인화된 이메일의 오픈율은 18.8%로, 개인화되지 않은 이메일 오픈율 13.1%보다 높다고 나왔다. HubSpot 연구는 페르소나를 활용한 브랜드가 이메일 클릭률을 14% 높이고 전환율을 10% 향상했다고 밝혔다. 단순히 이름을 넣는 수준을 넘어 직책, 관심사, 과거 행동을 반영한 메시지는 반응률을 크게 높인다.

제안서 작성에서도 활용할 수 있다. 기본 제안서 템플릿에 각 이해관계자가 중요하게 볼 부분을 강조하거나, 해당 직책이 관심 가질 만한 사례를 추가로 삽입하는 방식이 가능하다. 재무담당자의 버전에서는 재무 분석 페이지를 앞쪽에 배치하고 기대 수익률에 대한 상세 자료를 포함한다. IT 담당자의 버전에는 기술 아키텍처 다이어그램과 보안에 대한 내용을 강조한다. 물리적으로 다른 문서를 만들 필요 없이, AI가 페르소나 정보를 바탕으로 자동으로 콘텐츠를 재배치하도록 할 수 있다.

ABM(Account-Based Marketing) 전략도 이와 같은 맥락을 갖고 잇다. ABM은 잠재 고객 모두를 타깃으로 하지 않고 특정 고객사에 마케팅 자원을 집중하는 접근법이다. 이를 한 고객사에 적용한다면 고객사의 10명의 의사결정자 각각에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이다. 타깃을 세분화해 구매 확률이 높은 잠재고객에게 커스터마이징 된 제안을 전달하고, 의사결정권자 각각에게 다른 커뮤니케이션 방식을 적용한다. 과거에는 리소스 제약으로 대형 고객사에만 가능했던 방식이지만 AI를 활용한다면 중소 고객사에도 동일한 수준의 맞춤형 접근이 가능해진다.

 

B2B 담당자의 활용

시간 절감 효과도 크다. 과거에는 영업 담당자가 이해관계자마다 다른 자료를 직접 만들어야 했다. 하나의 제안을 위해 일주일 이상 자료 준비를 해야 할 수도 있다. AI는 이 시간을 몇 시간으로 줄인다. 기본 정보만 입력하면 각 페르소나에 맞는 메시지, 이메일, 제안 섹션을 자동 생성한다. 영업 담당자는 생성된 초안을 검토하고 미세 조정하는 데 집중할 수 있다.

주의할 점은 페르소나를 아무리 정교하게 작성한다고 해도 진짜 사람을 대신할 수는 없다는 것이다. CFO라고 해서 모두 같은 기준을 갖고 있는 것은 아니다. 어떤 CFO는 안정성을 더 중요하게 고려하고 어떤 CFO는 비용만을 중요하게 고려할 수 있다. AI가 만든 페르소나를 맹신하지 말고, 실제 대화에서 주고받는 내용을 계속 반영해야 한다. 페르소나는 고정된 것이 아니라 지속적으로 업데이트되어야 한다.

개인정보 민감도도 고려해야 한다. 링크드인 같은 공개 정보는 괜찮지만, 내부 이메일이나 회의 내용을 무분별하게 AI 학습에 쓰면 프라이버시 문제가 생길 수 있다. 고객사가 원하지 않는 수준의 개인화는 오히려 불쾌감을 줄 수 있다. 이 회사가 나에 대해 너무 많이 아는 것 같다는 느낌에 거부감을 갖게 될 수도 있다.

그리고 페르소나 기반 커뮤니케이션을 효과적으로 도구라는 점을 잊으면 안 된다. 메시지는 맞춤형으로 만들지만, 제품 자체를 만들어주지는 않는다. 맞춤형 메시지는 제품의 특징 중에서 가장 관심 있을 만한 내용을 전달할 수 있도록 해주지만 없는 사실을 만들어주지는 않는다.

소비자의 80%가 개인화된 경험을 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높다. B2B 시장도 마찬가지다. 의사결정 구조는 점점 복잡해지고 있다. B2B 시장의 경쟁이 심화되면서 의사결정의 과정에서 고려되는 요소들이 많아지고 있다. 각 부서의 이해관계자를 모두 만족시켜야 한다. 한 명이라도 강하게 반대하면 거래가 무산될 수 있기 때문에 동일한 메시지로는 이 복잡한 구조를 뚫을 수 없다.

 

AI 페르소나는 이 불가능해 보이는 작업을 가능하게 만든다. 자동으로 이해관계자를 분석하고, 각각에게 맞는 메시지를 생성하고, 실시간으로 반응을 학습해 다음 커뮤니케이션을 개선한다. 영업 담당자는 더 이상 모든 직책의 전문가가 될 필요 없다. AI가 각 이해관계자를 위한 맞춤 전문가 역할을 대신해 줄 수 있기 때문이다.

결국 승부는 얼마나 상대를 잘 이해하고 있는지에 따라 달라진다. CFO가 정말 걱정하는 것이 무엇인지, IT 팀장이 실제로 중요하게 보는 기준이 무엇인지를 정확히 파악하고 그에 맞는 메시지를 전달하는 쪽이 이긴다.