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“We decided to go with another supplier.”
글로벌 고객을 발굴하기 위해 수많은 세일즈 메일을 보내다 보면, 한 번쯤은 이런 답장을 받아본 적이 있으실 겁니다. 진행 중이던 해외 바이어 발굴 프로젝트가 한순간에 엎어진 것처럼 느껴질 때, 허탈함과 상실감은 말할 필요도 없죠. 이번 글에서는 해외 영업 & 아웃바운드에서 흔히 겪는 실패 경험을 함께 나눠보고자 합니다.
왜 명확한 거래 의사가 있는 바이어를 만나기가 어려울까요?
많은 SDR 팀들은 이미 대규모 자동화 콜드 아웃바운드 시스템을 갖추고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 시스템을 충분히, 그리고 효과적으로 활용하지 못해, 결국 유의미한 바이어를 놓치고 수백만 원 혹은 그 이상 규모의 파이프라인을 계속 잃어버리고 있습니다.
실제로 수백 개의 아웃바운드 시스템을 점검해보면, 세일즈 팀이 공통적으로 반복하는 실수는 크게 세 가지로 정리됩니다.
아웃바운드에서 자주 나타나는 대표적인 실수 3가지
1. 부정확하거나 충분히 활용되지 않은 데이터
많은 영업팀이 사용하는 전형적인 연락처 데이터 스크래핑 플로우는 대략 이렇습니다.
- Apollo에서 연락처 리스트 생성
- 리스트를 내보내기(Export)
- 별도의 검증 툴로 이메일 검증
언뜻 보기에는 문제가 없어 보이지만, 이 방식만으로는 추가로 확보할 수 있는 전체 TAM의 약 40%를 놓치고 있는 셈입니다. TAM(Total Addressable Market)은 우리 제품·서비스가 이론적으로 도달할 수 있는 전체 시장 규모를 의미하는데, 데이터를 이렇게만 다루면 실제로 접근 가능한 시장을 스스로 좁혀 버리는 결과를 낳습니다.
게다가 이미 많은 팀이 사용한 또는 과도하게 소진된(overused) 데이터만 반복해서 쓰게 되는 한계도 생기게 됩니다.
2. 과도한 발송량(Over-sending Volume)
대규모 자동 아웃바운드 시스템을 사용할 때 가장 흔하게 발생하는 실수 중 하나는 과도한 이메일 발송량입니다. 물론 발송량은 각 기업의 전체 TAM(접근 가능한 시장)에 따라 달라지기 때문에 상황에 따라 제한이 있을 수 있습니다.
하지만 예를 들어 5만 명 이상의 메시지 가능 연락처(TAM)를 보유하고 있다고 하더라도, 하루 1,000건 이상의 무작정 많은 이메일을 보내는 방식은 오히려 파이프라인에 손실을 가져올 수 있습니다.
이제, 발송량을 최적화하기 위해서는 무조건 "더 많이"가 아닙니다.
- TAM을 명확한 기준으로 세분화하기
- 각 시퀀스에 맞는 타겟형 이메일 구성하기
이제는 일일 발송량을 최대치까지 끌어올리는 데 집중하는 방식은 의미가 없습니다. 명확한 기준 + 타겟 기반의 발송 전략으로 최적의 발송량을 설정하는 것이 훨씬 효과적입니다.
3. 적합하지 않은 메시지(Message–Market Fit 부재)
여전히 잠재 고객 발굴시 해외 바이어들이 듣고 싶어하는 메시지가 아니라 “우리가 하고 싶은 말” 위주로 아웃바운드 콘텐츠를 작성합니다.
예를 들어 이런 식이죠. “저희 {회사명}은 {00 서비스}를 제공하며, 고객을 진심으로 생각합니다.”
이런 문장은 바이어 입장에서는 너무 익숙하고, 차별성이 없으며, 쉽게 걸러지는 메시지입니다. 코어 밸류를 증명하기도 어렵습니다. 반대로, 이런 식의 접근이 더 와닿습니다.
“{목표·결과}를 달성하실 수 있도록, {무상 제공 내용/혜택}을 먼저 제공해드려도 괜찮을까요?”
즉, ‘우리는 이런 서비스를 판다’가 아니라 ‘당신이 이런 결과를 얻도록, 우리가 선(先)가치를 제공해보겠다’ 라는 관점으로 메시지를 시작하는 것입니다. 정말 중요한 것은 언제나 잠재 고객의 니즈와 현재 상황입니다.
아웃바운드는 잠재 고객에게 회사가 남기는 첫인상입니다. 초반부터 서비스 전체를 차갑게 ‘영업’하려 들기보다는, 잠재 고객의 현재 니즈에 직접적으로 연결되는 핵심 가치를 먼저 제시하는 것이 좋습니다.
B2B 아웃바운드, 이렇게 설계해 보세요
모든 리드가 발송되기 전에, 핏이 맞는 고객만 골라내는 필터링 과정이 가장 중요합니다.
아래와 같은 플로우로 정교하게 10단계로 운영해볼 수 있습니다.
- ICP 기준에 따라 리스트 구성
- 타겟팅할 TAM 세그먼트 정의
- 세그먼트에 맞는 계정(Account) 리스트 생성
- Apollo에서 관련 의사결정자(Decision Maker) 식별
- 이메일, LinkedIn 프로필, 전화번호 등 연락 수단 스크래핑
- 중복 제거·오타 수정 등 데이터 정제 및 클리닝
- 리스트를 Clay.com과 같은 툴에 업로드
- 여러 데이터 제공업체를 활용해 데이터 보강(Enrichment) → 더 크고, 더 질 높은 리스트 확보
- 보강된 데이터를 기반으로 개인화된 아웃바운드 이메일 생성 및 발송 분산
- 답장 유형 분류(관심 있음/보류/관심 없음 등) 및 CRM 자동 연동
이처럼 TAM을 충분히 활용하고, 데이터와 메시지, 발송 전략을 정교하게 설계하면 GTM 실행 결과를 이전보다 크게 끌어올릴 수 있습니다. Outcome(아웃컴)은 이러한 경험을 바탕으로, AI 기반 GTM & 아웃바운드 최적화 서비스로 접근하고 있습니다.
GTM 전략 데이터와 현장 인사이트를 결합해 보다 정교한 아웃바운드 시스템을 구축하고 싶은 팀이라면 Outcome과 함께 새로운 시도를 해보셔도 좋을 것 같습니다.
#SalesAI #AISDR #Clay
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