B2C는 대개 '빠른 전환'을 목표로 합니다. 즉시 클릭, 구매, 구독 같은 행동이 중요한 KPI가 됩니다. 하지만 B2B에서는 고객 전환까지 수개월에서 1년 이상 걸리는 경우가 많습니다. 따라서 단기 전환 중심의 AI 활용은 한계가 있습니다.

그래서 B2B에서 AI의 진정한 가치는 다릅니다. '리드의 질을 높이는 것'과 '세일즈 파이프라인 전체의 효율화'에 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 계정 기반 마케팅 도구는 특정 산업군, 회사, 의사결정자를 선별해 맞춤형 메시지를 전달합니다. 단순히 광고를 자동화하는 것이 아니라, 올바른 고객에게 적시에 접근할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다.

영업-마케팅 정렬에서 AI의 역할

B2B의 가장 큰 난제는 영업과 마케팅의 간극입니다. 마케팅팀은 "좋은 리드를 전달했다"고 하지만, 영업팀은 "현실성 없는 리드였다"고 말하는 경우가 많습니다.

이때 AI는 중재자 역할을 할 수 있습니다.

- 리드 스코어링: AI가 CRM 데이터와 외부 데이터를 결합해 전환 가능성이 높은 리드를 점수화합니다.

- 예측 분석: 어떤 리드가 실제 영업 기회로 발전할 가능성이 높은지 미리 보여줍니다.

- 콘텐츠 매칭: 영업팀이 잠재 고객에게 보낼 수 있는 맞춤형 콘텐츠를 자동 추천합니다.

즉, AI는 '감'에 의존하던 리드 판별을 데이터 기반으로 바꾸는 도구가 됩니다. 이로써 마케팅은 실질적으로 도움이 되는 리드를 전달할 수 있고, 영업은 신뢰할 수 있는 데이터를 근거로 활동할 수 있습니다.

복잡한 구매 과정에서의 AI 활용 사례

B2B 구매 과정은 여러 단계를 거칩니다. 정보 탐색 → 업체 비교 → 내부 검토 → 최종 의사결정. 이 과정에서 AI가 활용될 수 있는 지점은 의외로 많습니다.

- 콘텐츠 개인화: 고객이 웹사이트에 남긴 행동 데이터를 기반으로, 그들의 관심사(예: 비용 절감, 기술 혁신, 안정성)에 맞는 자료를 자동 노출할 수 있습니다.

- 영업 예측 & 타이밍 최적화: AI는 고객의 의사결정 주기를 예측해, "이 고객은 2주 안에 데모 요청 가능성이 높다"와 같은 통찰을 제공합니다.

- 멀티 채널 대화형 AI: 이메일, 링크드인 메시지, 웨비나 초대까지. 여러 채널을 통해 일관된 톤으로 고객과 소통하는 AI 에이전트가 등장하고 있습니다. 이는 '끊김 없는 고객 경험'을 제공하면서도 마케팅 리소스를 크게 줄여줍니다.

마무리

B2B 마케팅에서 AI는 단순한 자동화 도구가 아닙니다. 고객과의 긴 여정을 함께하는 동반자에 가깝습니다. B2C가 '즉각적인 전환'에 초점을 맞춘다면, B2B는 '관계의 질과 신뢰 구축'에 AI를 활용해야 합니다. 앞으로 AI를 도입하려는 B2B 마케터라면, 광고 효율화 같은 단편적 성과보다 영업과 마케팅의 정렬, 복잡한 구매 여정의 최적화라는 큰 그림에서 접근해야 할 것입니다.

『AI로 팔아라』 저자 김민영

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