Outcome | AI 기반 B2B 잠재고객 발굴 솔루션
해외 바이어는 찾아오지 않습니다. 이제는 우리가 먼저 찾아가야 합니다.
전략은 있는데 매출이 없다면, 채용보다 먼저 필요한 건 ‘사람’이 아니라 매출이 자동으로 만들어지는 ‘GTM Engineering 시스템’입니다.
2026 GTM 테크 스택 지도 : 20개 카테고리, 50개 툴로 보는 세일즈의 미래
툴이 아닌 구조로 승부하는 B2B 아웃바운드의 새로운 패러다임
자동화 도구를 늘렸더니, 일이 더 늘어났다면?
관심도가 높은 잠재 고객의 시그널을 감지하고 전환율 높이는 방법
아웃바운드의 혁신을 이끄는 AI 데이터 플랫폼 클레이(Clay)의 장점과 단점을 솔직하게 소개합니다.
아웃바운드의 혁신을 이끄는 AI 데이터 플랫폼 클레이(Clay)의 작업 환경과 적합한 기업을 소개합니다.
세일즈 실행자를 넘어, 자동화 시스템을 설계하는 새로운 역할의 기준
아웃바운드의 혁신을 이끄는 AI 데이터 플랫폼 클레이(Clay)의 실제 활용과 사례를 소개합니다.
아웃바운드의 혁신을 이끄는 AI 데이터 플랫폼 클레이(Clay)의 개념과 대표적인 기능을 소개합니다.
한국형 세일즈 스택 현실 가이드
2026년에 통하는 아웃리치의 조건은 여기에 있습니다.
가장 빠르고 안전하게 타이밍을 놓치지 않는 법
아웃바운드에서 성과가 갈리는 지점은 카피가 아니라 리스트 품질입니다.
Prospeo.io, 검증된 연락처 데이터로 아웃바운드를 완성하다
실제로 답장이 온 DM 속 첫 문장의 일정한 패턴을 기반으로 유형과 응답률 기준 15가지 템플릿으로 정리했습니다.
성공하는 세일즈팀은 ‘사람’이 아니라 ‘시스템’이 만듭니다.
아직도 리스트 모으고, 템플릿 만들어 발송하고, 답장이 없으면 카피 바꾸고 계신가요?
Claude Code, OpenClaw 등을 활용해 자동화를 직접 구현해 보았습니다.
K-뷰티의 B2B 바이어 발굴방법 및 사례 소개 #3. 통하는 아웃바운드 콘텐츠 전략
K-뷰티의 B2B 바이어 발굴방법 및 사례 소개 #2. GTM Engineering, 전시회 이후에 성과가 갈리는 이유
K-뷰티의 B2B 바이어 발굴방법 및 사례 소개 #1. 왜 지금, 다시 아웃바운드인가?
실제로 GTM Engineering은 하나의 직무가 아니라, 성장 단계에 따라 전혀 다른 형태로 나타나는 스펙트럼에 가깝습니다.
월 단위로 가장 효과적인, '월간 세일즈 자동화 루틴'으로 도전하세요.
자동화를 잘해도 사람이 반드시 개입해야 하는 지점은 존재합니다.
문제는 ‘누구를 뽑았는가’가 아니라 ‘언제 뽑았는가’입니다
GTM 엔지니어링이 필요한 그 순간과 GTM 엔지니어링이 다루는 진짜 영역
한국에서 잘 팔리는 제품인데, LinkedIn DM만 보내면 답장이 없는 이유?
콜드메일 오픈율을 2~3배 높이는 데이터 점검 체크리스트
Clay의 성장은 GTM Engineering이 ‘유행이 아님’을 증명하고 있습니다.
데이터를 업데이트해 퇴사자 및 직무 변경 정보의 오류를 크게 줄일 수 있는 방법
Intent에서 Outcome까지, GTM Engineering의 실제 구조
해외 영업 & 아웃바운드에서 흔히 겪는 실패 경험을 함께 나눠보고자 합니다.
리드의 ‘질’을 올리는 방법, 실제 실무에서 ‘찐 리드’를 가려내기 위해 사용하는 전략을 공유드립니다.
링크드인과 이메일을 함께 활용하면 아웃리치의 성공률을 유의미하게 끌어올릴 수 있습니다
130통의 콜드메일보다, 9개의 메시지가 강력했던 이유
AI를 써도 휴먼 터치가 살아남는 콘텐츠 제작법
아웃리치의 실패 이유가 메시지 문제일까요? ‘실패하는 리드’의 문제를 검토하세요.
ROI로 다시 보는 아웃바운드 전략 알아보기
한국에서 최초로 Clay 킥오프 미팅을 진행하면서 강조했던 내용들을 정리해보았습니다.
문제는 노력의 양이 아니라 개인화와 프로세스에 있었습니다.