GTM Engineering, 90%가 모르는 매출 엔진 구축법
GTM Engineering의 1부터 100까지,
차근히 하나씩 알려드릴께요.
⏱️ 이 글은 읽는 데 약 5분이 걸립니다.
GTM Engineering이 왜 필요할까요?
레버리지가 충분히 쌓였는데도 실매출이 나오지 않는 이유는 사실 모두가 어느 정도 알고 있습니다.
“전략은 있는데 실행이 안 된다.”
“마케팅이랑 세일즈가 따로 논다.”
“데이터는 쌓이는데 아무도 안 쓴다.”
이 세 문장 중 하나라도 공감하셨다면,
이 글은 지금 이 글을 읽고 계신 분을 위한 이야기에요!👀
‘GTM Engineering’이라는 말은 많이 들어봤지만, 정확히 이해하고 있는 사람은 아직 많지 않지요. 오늘은 그 개념과 실체를 차근히 풀어보겠습니다.
GTM & GTM Engineering이란 무엇일까요?
GTM과 GTM Engineering의 개념부터 다시 잡아볼께요.
1. Go-To-Market?
GTM이 무엇인지 모르는 사람은 많지 않습니다.
Go-To-Market!
말 그대로 시장에 나가는 방법입니다. 하지만 많은 사람들이 이 정의에서 멈춥니다.
GTM은 단순히 “어떻게 팔 것인가”에 대한 이야기가 아닙니다. GTM의 범위는 누구에게, 어떤 메시지로, 어떤 채널을 통해, 어떤 타이밍에 접근하고, 이를 어떻게 반복 가능한 매출 구조로 만들 것인가에 대한 전체 설계에 가깝습니다.
고객 확보(Acquisition) — 어떻게 새 고객을 데려올 것인가?
고객 유지(Retention) — 어떻게 이탈을 막을 것인가?
가치 확장(Expansion) — 어떻게 한 고객에서 더 많은 매출을 만들 것인가?
이 세 가지를 동시에 작동시키는 시스템이 GTM의 진짜 정의입니다.
2. GTM Engineering?
그렇다면 GTM Engineering은 이 GTM 전략을 실제로 작동하는 시스템으로 만드는 역할을 해요.
단순히 “이 시장을 공략하자”, “이 고객군을 타겟하자”라는 전략에서 끝나는 것이 아니라, 그 전략이 실제 실행으로 이어지도록 구조를 만드는 과정이에요.
즉, 어떤 데이터를 수집할지, 어떤 툴로 고객을 찾을지, 어떤 메시지로 접근할지, 이후 CRM에서 어떻게 관리하고 전환까지 이어갈지를 하나의 흐름으로 연결하는 일입니다.
전략으로만 존재하는 GTM이 아니라, 데이터 → 툴 → 프로세스를 연결해 매출이 반복적으로 발생하도록 만드는 실행 구조입니다.
쉽게 말하면, GTM Engineering은 “전략을 현실로 만드는 엔진”입니다.
GTM Engineering은 어디에 위치할까요?
스타트업의 성장 단계를 따라가 보면 GTM의 위치가 더 선명하게 확인 할 수 있어요.
처음 보는 분들을 위해, 자세한 프로세스 예시를 작성해보겠습니다.
STEP1 - F.O.F.(Friends of Founders) : 창업자의 지인들을 통해 첫 사용자 확보
STEP2 - M.V.P.(Minimum Viable Product) : 문제와 솔루션을 검증하기 시작
STEP3 - P.M.F.(Product-Market Fit) : 사람들이 진짜 원하는 무언가를 찾은 상태
STEP4 - G.T.M.(Go-To-Market) : 이제 그것을 규모 있게 팔 수 있는 엔진을 만들 차례STEP5 - S.U. (Scale Up) : 그 엔진에 연료를 붓는 것이 스케일업GTM은 PMF와 Scale-Up 사이를 연결하는 '움직임(motion)'입니다.
이 시점부터는 수작업으로 파는 것을 멈추고, 반복 가능한 프로세스를 만들기 시작해야 합니다.
아직도 세일즈팀이 손으로 리드를 찾고,
마케터가 수작업으로 이메일을 보내고 있다면?
그건 GTM이 없는 것입니다.
그럼, 왜 지금 GTM Engineering인가?
이건 트렌드가 아닙니다. 시장이 이미 움직이고 있고, 숫자가 말해주고 있습니다.
2024년에서 2025년 사이 GTM 엔지니어 채용 공고는 무려 205% 증가했습니다. 1,000개 이상의 채용 공고를 분석한 결과 중간 연봉은 약 $127,500(약 1억 7천만 원)에 달하며, Vercel, OpenAI, Ramp 같은 AI 네이티브 기업에서는 총 보상 패키지가 $250,000을 넘어서고 있습니다.
왜 이렇게 빠르게 성장하고 있을까요?
Salesforce의 2024 State of Sales 리포트에 따르면, 영업 담당자들이 한 주의 약 70%를 관리 업무, 데이터 정리, CRM 정비에 쓰고 있습니다. 실제로 '파는 일'에 쓰는 시간은 30%도 채 되지 않습니다.
이게 GTM Engineering이 등장한 이유입니다. 사람이 해야 할 일에 집중할 수 있도록, 시스템이 나머지를 처리하게 만드는 것이 GTM Engineering의 핵심 목표이지요.
GTM Engineering의 실제 3가지 핵심 기능
1. 데이터 파이프라인 자동화
ICP(Ideal Customer Profile, 이상적 고객 프로필)를 정의하고, 해당 조건에 맞는 잠재 고객 데이터를 자동으로 수집 & 정제 & CRM에 입력하는 시스템을 만듭니다.
예를 들어, 타겟 기업이 신규 펀딩을 받거나, 잠재 고객이 가격 페이지를 클릭하는 순간에 GTM 엔지니어가 설계한 시스템은 즉시 맞춤형 팔로업을 트리거합니다. 이를 바잉 시그널 기반 워크플로우(Buying Signal Workflow)라고 합니다.
2. 리드 스코어링 & 라우팅 자동화
모든 리드가 동등하지 않습니다. GTM Engineering은 리드를 자동으로 점수화하고, 온도에 따라 적절한 담당자나 시퀀스로 라우팅하는 시스템을 구축합니다.
HubSpot의 2024 State of Sales 리포트에 따르면, AI 기반 리드 스코어링을 도입한 이후 마케팅에서 넘어오는 리드의 품질이 높다고 응답한 영업 담당자 비율이 무려 59%에 달했을 정도에요.
3. RevOps 인프라 구축
마케팅과 세일즈, 그리고 CS가 각각 다른 툴을 쓰고 데이터가 단절되어 있으면 성장은 불가능합니다. 이때, GTM Engineering은 이 모든 팀이 하나의 데이터 소스를 공유하는 RevOps(Revenue Operations, 매출 운영) 인프라를 설계합니다.
실제로 GTM Engineering을 도입한 기업들은 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용)을 20% 절감하거나, 퀄리파이드 파이프라인을 2배로 늘리는 결과를 보고하고 있습니다.
GTM Engineering의 핵심 툴스택
그렇다면, 사용이 확실하고 사용해본 툴을 소개해볼께요.
2025년 기준 GTM 엔지니어링 채용 공고를 분석하면 가장 많이 언급되는 툴은 다음과 같습니다. 실전에서 쓰는 것들 핵심 툴 기준으로 작성했습니다.
Clay가 1위로 데이터 enrichment와 워크플로 자동화의 핵심이고, 뒤를 이어 HubSpot(52%), Outreach(49%), Salesforce(45%), Zapier(39%), Apollo(29%) 순입니다.
이 툴들이 어떻게 연결되는지 구조로 보면 이렇습니다.
오케스트레이션 레이어
: 여러 툴·데이터·프로세스를 연결하고 흐름을 제어하는 중앙 관리 구조→ Clay 또는 n8n으로 데이터 소스, 시그널 피드, enrichment API, 시퀀싱 툴을 하나의 자동화 파이프라인으로 연결합니다.
CRM 레이어
: 고객 데이터를 중심으로 관계와 세일즈 상태를 관리하는 계층→ HubSpot 또는 Salesforce를 단일 데이터 소스로 활용하고, 잠재 고객의 인게이지먼트 시그널에 따라 파이프라인 단계가 자동으로 업데이트됩니다.
AI 레이어
: AI가 실제로 판단 & 생성 & 분석 & 자동화를 수행하는 계층→ Chat GPT나 Claude 같은 LLM을 활용해 개인화된 메시지를 대규모로 생성합니다.
이 스택은 처음부터 다 구축할 필요가 없습니다. PMF(Product-Market Fit)를 찾은 직후라면 Clay + CRM + 이메일 자동화 툴 3가지로 시작할 수 있습니다.
GTM Engineering은 누가 담당해야 할까?
흥미롭게도 정답은 “모두"입니다.
프로덕트 마케터 — ICP를 정의하고 메시지를 설계
세일즈팀 — 반복 가능한 세일즈 모션을 실행
RevOps — 데이터와 툴, 프로세스의 연결을 관리
GTM 엔지니어 — 이 모든 것을 자동화하는 시스템을 구축
GTM Engineering은 특정 부서의 일이 아니라 회사 전체의 움직임입니다. 한 팀만 잘해서는 작동하지 않습니다. 마케팅이 데이터를 쌓아도, 세일즈가 그 데이터를 보지 않으면 의미가 없습니다.
마케팅, 세일즈, CS가 사일로로 운영되면 성장은 멈춥니다. GTM Engineering은 이 세 팀이 동일한 데이터와 AI 자동화를 공유함으로써 어떤 어카운트를 우선시하고 어떻게 접근할지 즉각 파악할 수 있는 구조를 만드는 것입니다.
실제 사례로 보는 GTM Engineering의 효과
사례 1. 인바운드 리드 자동화
어떤 SaaS 기업이 웹사이트에서 리드를 수집하면, 영업팀이 수작업으로 리드를 확인하고 담당자에게 배분하는 데 평균 2~3일이 걸렸습니다. GTM Engineering 도입 후, 리드가 폼을 제출하는 순간 Clay에서 enrichment(보강 작업)가 진행되고, ICP 스코어링이 자동으로 계산되어, 5분 이내에 적절한 담당자에게 라우팅됩니다.
리드에게 도달하는 타이밍이 전환율을 결정합니다. 구매 시그널이 발생하는 순간 접촉하면 Reply rate(답장률)가 10배 상승할 수 있다는 데이터도 있습니다.
사례 2. 아웃바운드 자동화
기존에는 SDR(Sales Development Representative, 아웃바운드 세일즈 담당자)이 하루 종일 리서치하고, 이메일을 하나씩 작성했습니다. GTM Engineering 적용 후, 타겟 기업의 채용 공고, 펀딩 이벤트, 기술 스택 변화를 자동으로 감지하고, AI가 맞춤형 첫 문장을 생성하여 시퀀스를 자동으로 실행합니다.
SDR이 수작업 리서치에 쓰는 시간의 80%를 시스템이 대체하고, 팀은 실제 대화와 클로징에만 집중할 수 있게 됩니다.
GTM Engineering을 시작하는 3단계
아직 GTM Engineering이 없다고 해서 당장 엔지니어를 채용할 필요는 없습니다.
순서가 중요해요!
Step 1. 먼저, ICP와 바잉 시그널을 정의하세요
누가 우리 제품을 살 사람인지, 그 사람들이 어떤 행동을 할 때 준비된 것인지를 먼저 정의합니다. 이게 없으면 자동화해도 쓸모가 없습니다.
Step 2. 데이터 파이프라인부터 만들어요
CRM이 정리되지 않은 상태에서 자동화를 얹으면 쓰레기 데이터가 자동으로 쌓입니다. 먼저 단일 데이터 소스를 구축하는 것이 우선입니다.
Step 3. 작은 자동화부터 시작해봐요
리드 라우팅 하나, 팔로업 시퀀스 하나. 전체를 한 번에 바꾸려 하지 마세요. 작은 루프를 반복적으로 최적화하면서 엔진을 키워나가는 것이 핵심입니다.
GTM Engineering을 시작하고 관리하는 내용은 다음편에서 더 자세히 다뤄볼께요.
GTM Engineering 완전 정리!
GTM Engineering은 더 이상 선택이 아닙니다. PMF를 찾은 회사가 다음 단계로 반드시 고민해야 할 성장 구조에요.
지금 GTM Engineering을 시작해야 하는 이유는 너무나 명확합니다. GTM은 단순한 세일즈 전략이 아니라, 고객 확보 & 유지 & 확장을 아우르는 매출 전체의 움직임이기 때문이에요.
GTM Engineering은 이 움직임을 자동화하고 반복 가능한 시스템으로 설계하는 일로 데이터 → 자동화 → 반복 가능한 프로세스의 루프가 돌아가기 시작할 때, 비로소 스케일업이 가능해집니다.
많은 회사는 PMF를 찾은 이후 기능을 더 붙이거나 세일즈 인력을 추가로 채용하려고 합니다. 하지만 실제 성장이 갈리는 지점은 ‘더 많이 하는 것’이 아니라, 매출이 반복적으로 만들어지는 구조를 갖추는 데 있습니다.
아직 GTM Engineering 자동화 시스템을 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다면, 아웃컴이 함께 도와드릴 수 있어요.
30년 이상의 대기업 영업 경력을 가진 전문가와 GTM 엔지니어의 데모를 통해 현재 Go-To-Market 상태를 진단받아보실 수 있도록 준비했습니다.
#글로벌고객발굴 #해외바이어발굴 #B2B아웃바운드 #GTMEngineering #GTM전략 #SalesAI #Clay
GTM Engineering의 1부터 100까지,
차근히 하나씩 알려드릴께요.
⏱️ 이 글은 읽는 데 약 5분이 걸립니다.
GTM Engineering이 왜 필요할까요?
레버리지가 충분히 쌓였는데도 실매출이 나오지 않는 이유는 사실 모두가 어느 정도 알고 있습니다.
“전략은 있는데 실행이 안 된다.”
“마케팅이랑 세일즈가 따로 논다.”
“데이터는 쌓이는데 아무도 안 쓴다.”
이 세 문장 중 하나라도 공감하셨다면,
이 글은 지금 이 글을 읽고 계신 분을 위한 이야기에요!👀
‘GTM Engineering’이라는 말은 많이 들어봤지만, 정확히 이해하고 있는 사람은 아직 많지 않지요. 오늘은 그 개념과 실체를 차근히 풀어보겠습니다.
GTM & GTM Engineering이란 무엇일까요?
GTM과 GTM Engineering의 개념부터 다시 잡아볼께요.
1. Go-To-Market?
GTM이 무엇인지 모르는 사람은 많지 않습니다.
Go-To-Market!
말 그대로 시장에 나가는 방법입니다. 하지만 많은 사람들이 이 정의에서 멈춥니다.
GTM은 단순히 “어떻게 팔 것인가”에 대한 이야기가 아닙니다. GTM의 범위는 누구에게, 어떤 메시지로, 어떤 채널을 통해, 어떤 타이밍에 접근하고, 이를 어떻게 반복 가능한 매출 구조로 만들 것인가에 대한 전체 설계에 가깝습니다.
고객 확보(Acquisition) — 어떻게 새 고객을 데려올 것인가?
고객 유지(Retention) — 어떻게 이탈을 막을 것인가?
가치 확장(Expansion) — 어떻게 한 고객에서 더 많은 매출을 만들 것인가?
이 세 가지를 동시에 작동시키는 시스템이 GTM의 진짜 정의입니다.
2. GTM Engineering?
그렇다면 GTM Engineering은 이 GTM 전략을 실제로 작동하는 시스템으로 만드는 역할을 해요.
단순히 “이 시장을 공략하자”, “이 고객군을 타겟하자”라는 전략에서 끝나는 것이 아니라, 그 전략이 실제 실행으로 이어지도록 구조를 만드는 과정이에요.
즉, 어떤 데이터를 수집할지, 어떤 툴로 고객을 찾을지, 어떤 메시지로 접근할지, 이후 CRM에서 어떻게 관리하고 전환까지 이어갈지를 하나의 흐름으로 연결하는 일입니다.
전략으로만 존재하는 GTM이 아니라, 데이터 → 툴 → 프로세스를 연결해 매출이 반복적으로 발생하도록 만드는 실행 구조입니다.
쉽게 말하면, GTM Engineering은 “전략을 현실로 만드는 엔진”입니다.
GTM Engineering은 어디에 위치할까요?
스타트업의 성장 단계를 따라가 보면 GTM의 위치가 더 선명하게 확인 할 수 있어요.
처음 보는 분들을 위해, 자세한 프로세스 예시를 작성해보겠습니다.
STEP1) F.O.F.(Friends of Founders): 창업자의 지인들을 통해 첫 사용자 확보
STEP2) M.V.P.(Minimum Viable Product): 문제와 솔루션을 검증하기 시작
STEP3) P.M.F.(Product-Market Fit): 사람들이 진짜 원하는 무언가를 찾은 상태
STEP4) G.T.M.(Go-To-Market): 이제 그것을 규모 있게 팔 수 있는 엔진을 만들 차례
STEP5) S.U.(Scale Up): 그 엔진에 연료를 붓는 것이 스케일업
GTM은 PMF와 Scale-Up 사이를 연결하는 ‘움직임(motion)’입니다.
이 시점부터는 수작업으로 파는 것을 멈추고, 반복 가능한 프로세스를 만들기 시작해야 합니다.
아직도 세일즈팀이 손으로 리드를 찾고, 마케터가 수작업으로 이메일을 보내고 있다면?
그건 GTM이 없는 것입니다.
그럼, 왜 지금 GTM Engineering인가?
이건 트렌드가 아닙니다. 시장이 이미 움직이고 있고, 숫자가 말해주고 있습니다.
2024년에서 2025년 사이 GTM 엔지니어 채용 공고는 무려 205% 증가했습니다. 1,000개 이상의 채용 공고를 분석한 결과 중간 연봉은 약 $127,500(약 1억 7천만 원)에 달하며, Vercel, OpenAI, Ramp 같은 AI 네이티브 기업에서는 총 보상 패키지가 $250,000을 넘어서고 있습니다.
왜 이렇게 빠르게 성장하고 있을까요?
Salesforce의 2024 State of Sales 리포트에 따르면, 영업 담당자들이 한 주의 약 70%를 관리 업무, 데이터 정리, CRM 정비에 쓰고 있습니다. 실제로 '파는 일'에 쓰는 시간은 30%도 채 되지 않습니다.
이게 GTM Engineering이 등장한 이유입니다. 사람이 해야 할 일에 집중할 수 있도록, 시스템이 나머지를 처리하게 만드는 것이 GTM Engineering의 핵심 목표이지요.
GTM Engineering의 실제 3가지 핵심 기능
1. 데이터 파이프라인 자동화
ICP(Ideal Customer Profile, 이상적 고객 프로필)를 정의하고, 해당 조건에 맞는 잠재 고객 데이터를 자동으로 수집 & 정제 & CRM에 입력하는 시스템을 만듭니다.
예를 들어, 타겟 기업이 신규 펀딩을 받거나, 잠재 고객이 가격 페이지를 클릭하는 순간에 GTM 엔지니어가 설계한 시스템은 즉시 맞춤형 팔로업을 트리거합니다. 이를 바잉 시그널 기반 워크플로우(Buying Signal Workflow)라고 합니다.
2. 리드 스코어링 & 라우팅 자동화
모든 리드가 동등하지 않습니다. GTM Engineering은 리드를 자동으로 점수화하고, 온도에 따라 적절한 담당자나 시퀀스로 라우팅하는 시스템을 구축합니다.
HubSpot의 2024 State of Sales 리포트에 따르면, AI 기반 리드 스코어링을 도입한 이후 마케팅에서 넘어오는 리드의 품질이 높다고 응답한 영업 담당자 비율이 무려 59%에 달했을 정도에요.
3. RevOps 인프라 구축
마케팅과 세일즈, 그리고 CS가 각각 다른 툴을 쓰고 데이터가 단절되어 있으면 성장은 불가능합니다. 이때, GTM Engineering은 이 모든 팀이 하나의 데이터 소스를 공유하는 RevOps(Revenue Operations, 매출 운영) 인프라를 설계합니다.
실제로 GTM Engineering을 도입한 기업들은 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용)을 20% 절감하거나, 퀄리파이드 파이프라인을 2배로 늘리는 결과를 보고하고 있습니다.
GTM Engineering의 핵심 툴스택
그렇다면, 사용이 확실하고 사용해본 툴을 소개해볼께요.
2025년 기준 GTM 엔지니어링 채용 공고를 분석하면 가장 많이 언급되는 툴은 다음과 같습니다. 실전에서 쓰는 것들 핵심 툴 기준으로 작성했습니다.
Clay가 1위로 데이터 enrichment와 워크플로 자동화의 핵심이고, 뒤를 이어 HubSpot(52%), Outreach(49%), Salesforce(45%), Zapier(39%), Apollo(29%) 순입니다.
이 툴들이 어떻게 연결되는지 구조로 보면 이렇습니다.
오케스트레이션 레이어
: 여러 툴·데이터·프로세스를 연결하고 흐름을 제어하는 중앙 관리 구조→ Clay 또는 n8n으로 데이터 소스, 시그널 피드, enrichment API, 시퀀싱 툴을 하나의 자동화 파이프라인으로 연결합니다.
CRM 레이어
: 고객 데이터를 중심으로 관계와 세일즈 상태를 관리하는 계층→ HubSpot 또는 Salesforce를 단일 데이터 소스로 활용하고, 잠재 고객의 인게이지먼트 시그널에 따라 파이프라인 단계가 자동으로 업데이트됩니다.
AI 레이어
: AI가 실제로 판단 & 생성 & 분석 & 자동화를 수행하는 계층→ Chat GPT나 Claude 같은 LLM을 활용해 개인화된 메시지를 대규모로 생성합니다.
이 스택은 처음부터 다 구축할 필요가 없습니다. PMF(Product-Market Fit)를 찾은 직후라면 Clay + CRM + 이메일 자동화 툴 3가지로 시작할 수 있습니다.
GTM Engineering은 누가 담당해야 할까?
흥미롭게도 정답은 “모두"입니다.
프로덕트 마케터 — ICP를 정의하고 메시지를 설계
세일즈팀 — 반복 가능한 세일즈 모션을 실행
RevOps — 데이터와 툴, 프로세스의 연결을 관리
GTM 엔지니어 — 이 모든 것을 자동화하는 시스템을 구축
GTM Engineering은 특정 부서의 일이 아니라 회사 전체의 움직임입니다. 한 팀만 잘해서는 작동하지 않습니다. 마케팅이 데이터를 쌓아도, 세일즈가 그 데이터를 보지 않으면 의미가 없습니다.
마케팅, 세일즈, CS가 사일로로 운영되면 성장은 멈춥니다. GTM Engineering은 이 세 팀이 동일한 데이터와 AI 자동화를 공유함으로써 어떤 어카운트를 우선시하고 어떻게 접근할지 즉각 파악할 수 있는 구조를 만드는 것입니다.
실제 사례로 보는 GTM Engineering의 효과
사례 1. 인바운드 리드 자동화
어떤 SaaS 기업이 웹사이트에서 리드를 수집하면, 영업팀이 수작업으로 리드를 확인하고 담당자에게 배분하는 데 평균 2~3일이 걸렸습니다. GTM Engineering 도입 후, 리드가 폼을 제출하는 순간 Clay에서 enrichment(보강 작업)가 진행되고, ICP 스코어링이 자동으로 계산되어, 5분 이내에 적절한 담당자에게 라우팅됩니다.
리드에게 도달하는 타이밍이 전환율을 결정합니다. 구매 시그널이 발생하는 순간 접촉하면 Reply rate(답장률)가 10배 상승할 수 있다는 데이터도 있습니다.
사례 2. 아웃바운드 자동화
기존에는 SDR(Sales Development Representative, 아웃바운드 세일즈 담당자)이 하루 종일 리서치하고, 이메일을 하나씩 작성했습니다. GTM Engineering 적용 후, 타겟 기업의 채용 공고, 펀딩 이벤트, 기술 스택 변화를 자동으로 감지하고, AI가 맞춤형 첫 문장을 생성하여 시퀀스를 자동으로 실행합니다.
SDR이 수작업 리서치에 쓰는 시간의 80%를 시스템이 대체하고, 팀은 실제 대화와 클로징에만 집중할 수 있게 됩니다.
GTM Engineering을 시작하는 3단계
아직 GTM Engineering이 없다고 해서 당장 엔지니어를 채용할 필요는 없습니다.
순서가 중요해요!
Step 1. 먼저, ICP와 바잉 시그널을 정의하세요
누가 우리 제품을 살 사람인지, 그 사람들이 어떤 행동을 할 때 준비된 것인지를 먼저 정의합니다. 이게 없으면 자동화해도 쓸모가 없습니다.
Step 2. 데이터 파이프라인부터 만들어요
CRM이 정리되지 않은 상태에서 자동화를 얹으면 쓰레기 데이터가 자동으로 쌓입니다. 먼저 단일 데이터 소스를 구축하는 것이 우선입니다.
Step 3. 작은 자동화부터 시작해봐요
리드 라우팅 하나, 팔로업 시퀀스 하나. 전체를 한 번에 바꾸려 하지 마세요. 작은 루프를 반복적으로 최적화하면서 엔진을 키워나가는 것이 핵심입니다.
GTM Engineering을 시작하고 관리하는 내용은 다음편에서 더 자세히 다뤄볼께요.
GTM Engineering 완전 정리!
GTM Engineering은 더 이상 선택이 아닙니다. PMF를 찾은 회사가 다음 단계로 반드시 고민해야 할 성장 구조에요.
지금 GTM Engineering을 시작해야 하는 이유는 너무나 명확합니다. GTM은 단순한 세일즈 전략이 아니라, 고객 확보 & 유지 & 확장을 아우르는 매출 전체의 움직임이기 때문이에요.
GTM Engineering은 이 움직임을 자동화하고 반복 가능한 시스템으로 설계하는 일로 데이터 → 자동화 → 반복 가능한 프로세스의 루프가 돌아가기 시작할 때, 비로소 스케일업이 가능해집니다.
많은 회사는 PMF를 찾은 이후 기능을 더 붙이거나 세일즈 인력을 추가로 채용하려고 합니다. 하지만 실제 성장이 갈리는 지점은 ‘더 많이 하는 것’이 아니라, 매출이 반복적으로 만들어지는 구조를 갖추는 데 있습니다.
아직 GTM Engineering 자동화 시스템을 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다면, 아웃컴이 함께 도와드릴 수 있어요.
30년 이상의 대기업 영업 경력을 가진 전문가와 GTM 엔지니어의 데모를 통해 현재 Go-To-Market 상태를 진단받아보실 수 있도록 준비했습니다.
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