AI 시뮬레이션으로 더 나은 영업 플레이북 만들기

혹시 당신의 영업 프레젠테이션을 잠재 고객에게 보여주기 전에 미리 테스트해보고 싶었던 적이 있나요?

거울 앞에서 스스로 녹음하거나, 배우자나 강아지에게 또 한 번 리허설을 보여주는 걸 말하는 게 아닙니다. (물론 당신을 사랑하지만, 사랑에도 한계가 있음을 기억하세요.)

제가 말하는 것은 이메일, 콜드콜, 그 밖의 모든 메시지를 시뮬레이션을 통해 돌려보면서 실수를 찾아내고, 당신의 피치가 실제 고객에게 잘 먹힐지, 아니면 실패할 가능성이 있는지 알려줄 수 있는 그런 테스트입니다.

왜냐고요?

이제는 AI 덕분에 그런 게 가능해졌거든요.

저는 실제로 우리 회사 중 몇 곳에서 ChatGPT를 사용하여 미니 시뮬레이션을 통해 영업 플레이북을 QA 테스트하는 작업을 진행 중입니다.

어떻게 작동하는지 보여드릴게요.

핵심 프롬프트: 시뮬레이션 시작하기

제가 시간을 낭비하지 않고, 비싼 포커스 그룹을 고용하지 않고, 영업팀과의 신뢰를 잃지 않으면서 우리의 영업 플레이북을 조정하기 시작한 방법은 다음과 같습니다.

프롬프트: “제가 현재 생각하고 있는 영업 피치(아래에 첨부)로 콜드콜 10개를 시뮬레이션해 주세요. 우리의 타깃 회사의 주요 페르소나가 된 것처럼 행동하고, 우리 영업 사원과의 대화에서 발생할 수 있는 흐름을 시뮬레이션하세요. 인트로에서 지루한 부분, 거슬리는 언어나 전문용어, 효과적인 질문이나 매끄럽지 못한 전환, 예상되는 반대 의견을 찾아내고, 그러한 반대 의견에 대처하기 좋은 제안도 포함해주세요.”

첫째, 영업 피치를 작성하는 방법에 대해 궁금하다면 이 글을 참고하세요.

둘째, “AI가 정말 그렇게 했나요?” 궁금하다면, 네. 제가 아는 한 실제로 콜을 시뮬레이션했습니다. 그 결과, 메시지와 피치에서 추가 조정이 필요한 부분을 정확히 짚어냈습니다. 1분도 채 되지 않아 제가 고려해야 할 사항과 그 이유를 요약한 잘 정리된 목록을 제공했죠. 대부분의 수정사항을 수용하고, 몇 가지는 거부한 후 ChatGPT에 수정사항을 반영해 달라고 요청했습니다. 매우 훌륭하게 처리해주었고, 덕분에 다시 입력할 필요 없이 시간을 절약할 수 있었습니다. 고객에게 전화를 걸거나 이메일을 보내기 전에 이 모든 작업을 완료한 셈입니다. 멋지죠.

그 후, 조금 더 깊이 들어가 보기로 했습니다.

더블 클릭 프롬프트: 물어볼 질문

초기 시뮬레이션 이후, 저는 피치 자체와 배포 계획에 대해 더 깊이 파고들기 시작했습니다. 아래는 제가 중점적으로 다룬 주제들과 사용한 정확한 프롬프트입니다.

1. 회의론에 대한 시뮬레이션

핵심 메시지가 다듬어진 후, 다음 단계는 “까다로운 청중”을 상대로 스트레스 테스트를 하는 것이었습니다. 이유는 간단합니다. 영업사원들은 친근하거나 무관심한 청중 앞에서는 피치를 편하게 전달할 수 있습니다. 그러나 회의적인 임원이나 까다로운 구매팀 앞에서는 메시지의 약점이 드러나기 마련이죠.

저는 AI에게 특히 까다로운 잠재 고객의 역할을 맡겼습니다.

프롬프트: “26세 영업사원이 이 피치를 전달한다고 가정하고, 새로운 도구 도입에 매우 회의적인 우리 잠재 고객사의 부사장에게 발표하는 상황을 상상해 주세요. 피치를 읽어 내려가며 약점이 느껴지는 부분, 혹은 압박이 높은 상황에서 영업사원이 실수할 가능성이 있는 부분을 짚어주세요.”

이 프롬프트는 내용을 명확하게 편집하기 위한 것이 아니라, 피치를 압박 테스트하기 위한 것이었습니다. AI는 종이 위에서는 괜찮아 보였지만 실제 대화에서는 쉽게 방해가 될 수 있는 몇몇 부분을 짚어냈습니다. 예를 들어, 특정 전문용어가 반감을 불러일으킬 수 있다고 지적했으며, 전환이 너무 갑작스러워서 더 까다로운 잠재 고객에게는 거슬릴 수 있다고 했습니다.

약점이 드러난 후, 몇 가지 코칭 포인트를 생성하기 위해 후속 프롬프트를 추가했습니다.

후속 프롬프트: “지적된 문제에 따라, 영업사원이 어려운 순간을 헤쳐 나갈 수 있도록 돕는 코칭 포인트를 제안해 주세요. 메시지가 더 견고하고 압박 상황에서도 전달하기 쉽게 만들어주세요.”

이 방법은 효과적이었습니다. AI는 흐름을 매끄럽게 해줄 전환 문구나 저항을 받을 때 사용할 수 있는 구체적인 응답을 추가했습니다. 이러한 조정을 통해 플레이북은 단순히 효과적인 수준을 넘어, 까다로운 청중을 위해 미리 검증된 자료가 되었습니다.

2. 인사이트를 발견 질문에 매핑하기

고유한 데이터가 풍부하다면, 이를 활용해 진정성 있는 대화를 이끌어야 합니다. 하지만 중요한 점은, 강력한 인사이트를 먼저 제시한 뒤 일반적인 발견 질문을 던지면 그 마법이 깨져버린다는 것입니다. 강력한 데이터 포인트에는 그것을 뒷받침할 강력한 질문이 필요합니다. 이는 대화의 흐름을 유지시키고, 잠재 고객이 더 많은 정보를 공유하도록 유도합니다.

이 회사는 강력한 고객 피드백 데이터를 보유하고 있습니다. 이를 활용해 영업사원들이 공감대를 형성할 수 있도록 돕고자 했지만, 단순히 “무슨 일이 일어나고 있나요?” 같은 질문만으로는 부족했습니다. 핵심은 각 인사이트와 연결되는 발견 질문을 함께 구성하여 자연스럽게 대화가 이어지도록 하는 것이었습니다.

우리는 다음과 같은 접근을 했습니다.

프롬프트: “잠재 고객의 데이터에서 볼 수 있는 잠재적인 인사이트 5~10가지를 나열해 주세요. 각 인사이트마다, 그 추세의 원인을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줄 구체적인 발견 질문을 제안해 주세요.”

이 프롬프트는 또 다른 시뮬레이션이나 스크립트를 만드는 것이 아니라, “피치 맵”을 구축하는 것이었습니다. 이는 실시간으로 영업사원들이 따라갈 수 있는 if-then 결정 트리입니다. 인사이트가 X와 같다면, Y에 대해 질문하십시오. 이는 원시 데이터를 자연스럽게 “우리 회사가 도울 수 있을 것 같다”는 대화로 이끌 수 있는 방법이었습니다.

AI의 초기 리스트는 시작점으로 괜찮았지만, 좀 더 구체화가 필요했습니다. 일부 제안된 질문은 너무 모호하거나, 너무 공격적이었습니다. 그래서 추가 후속 프롬프트를 넣었습니다.

후속 프롬프트: “이 발견 질문들을 더 구체적으로 다듬어 주세요. 목표는 인사이트를 바탕으로 질문을 이어가게 하고, 잠재 고객이 단순히 ‘무슨 일이 일어나고 있는지’가 아니라, 왜 그런 일이 일어나는지와 그것이 사업에 어떤 의미가 있는지를 생각하도록 유도하는 것입니다.”

우리가 얻은 결과는 다음과 같습니다 (일부는 가려졌습니다):

이 접근법은 단순한 질문 목록을 넘어 영업사원들이 대화 중에 인사이트가 흐름을 주도하도록 하는 대화의 로드맵을 제공했습니다. 이를 통해 영업사원들은 피치를 맞춤형으로 제공할 수 있게 되었으며, 마치 대화가 스스로 진행되는 것처럼 자연스러운 흐름을 만들어냈습니다.

우리가 피한 가장 큰 함정은 바로 “체크리스트 발견”입니다. 일반적인 질문을 그냥 나열하는 대신, AI가 다듬은 피치 맵은 대화의 흐름을 인사이트에 맞춰 진행하도록 유도했습니다. 깔끔하죠.

3. 코칭 및 실전 적용

핵심 메시지가 다듬어지자, 영업팀이 실제로 이를 실행할 수 있도록 하는 것이 다음 단계였습니다. 즉, 영업사원이 어디에서 막힐 가능성이 있는지 찾아내는 것이었습니다.

저는 간단한 분석으로 시작했습니다.

프롬프트: “이 피치 트랙에서 26세 영업사원이 가장 혼란스러워할 만한 부분은 무엇인가요? 잠재 고객이나 실제 고객 앞에서 사용할 때 어려움을 겪을 만한 요소가 무엇인가요?”

명확히 하자면, 저는 또 한 번의 시뮬레이션을 요청한 것이 아니었습니다. 이 프로젝트의 마지막 단계에서 외부의 관점을 통해 피치 트랙을 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있는 부분을 짚어달라고 요청한 것이었습니다. 특히, 영업사원이 피치 트랙을 사용할 때 막히거나 불확실해하거나 자신감이 떨어질 수 있는 부분을 알아보고자 했습니다. AI는 언어가 모호하거나 추상적인 부분 몇 가지를 지적하면서, 특히 신입 영업사원들이 가치를 명확하게 설명하거나 대화의 흐름을 적절히 전환하는 데 어려움을 겪을 수 있다고 제안했습니다.

다음으로, 이 부분들을 과도하게 부담스럽지 않게 해결하기 위한 가이드를 추가하고자 했습니다.

후속 프롬프트: “사람들이 어려움을 겪을 가능성이 있는 부분에 맞춰 해당 섹션에 짧은 코칭 포인트를 삽입해 주세요. 영업사원들이 (a) 피치 트랙을 실행하기 쉽게 하고 (b) 자신만의 스타일로 소화할 수 있도록 해주세요.”

이를 통해 ChatGPT는 간단한 코칭 팁을 피치 트랙에 직접 삽입했습니다. 예를 들어:

• “이 질문 후에는 잠시 멈추고, 잠재 고객이 응답할 시간을 주세요.”
• “잠재 고객이 망설이는 경우, ‘이게 우선순위와 맞으신가요?’라고 물어보세요.”

이러한 작은 조정들이 대본을 좀 더 사용하기 쉬운 “선택형 가이드”로 바꿔 주었으며, 영업사원들이 이를 자연스럽게 적용하고 자신감을 갖고 전달할 수 있도록 했습니다.

결과

이렇게 몇 차례 “시뮬레이션 + 조정” 과정을 거친 결과, 우리는 다음과 같은 메시지를 완성할 수 있었습니다.

• 불필요한 전문용어를 제거하고 문제점을 더 빠르게 파악했습니다.
• 인트로를 다듬어 첫 20초 안에 관심을 끌 수 있도록 했습니다.
• 회사 소개의 짧은 버전과 긴 버전을 준비하여, 잠재 고객의 성향에 따라 맞춤형으로 제공할 수 있게 했습니다.
• 가장 흔한 반대 의견에 대한 대처법을 구성했습니다.

하지만 진짜 핵심은 이 모든 작업을 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 완성했다는 점입니다.

추측도 없고, 영업팀을 지치게 하지도 않았으며, 제 신뢰도를 떨어뜨리지도 않았습니다. (보통 때보다는 말이죠.)

그저 빠른 반복, 즉각적인 피드백, 그리고 무엇보다 공유하기 더 안심되는 다듬어진 “할 말” 트랙을 영업팀과 나눌 수 있었습니다.