“저희는 데이터를 활용하기 위해 CRM을 사용한다고 생각해요.”

단순히 기록하고 공유하는 것을 넘어, 데이터를 신뢰할 수 있는지, 또 AI가 분석하고 활용하기 좋은 형태로 관리되고 있는지가 더 중요하죠. 결국 CRM은 영업 데이터를 쌓아두는 도구가 아니라, 데이터를 활용하기 위한 기반이라고 생각합니다.

- 리뉴어스랩 이재용 대표님 -

약 2개월간의 무료 체험을 거쳐 2026년 5월 세일즈맵을 도입한 리뉴어스랩은 CRM을 단순히 데이터를 저장하고 관리하는 도구가 아니라, 데이터를 활용하기 위한 기반이라고 이야기하고 있어요.

특히 AI를 업무에 효과적으로 활용하려면 데이터가 AI가 이해하고 활용하기 좋은 형태로 관리되어야 한다고 말하는데요. 그렇다면 리뉴어스랩이 말하는 'AI가 활용하기 좋은 데이터'란 무엇일까요? 그리고 AI 중심의 영업 환경을 만들기 위해 CRM은 어떤 기준으로 선택해야 할까요? 이번 인터뷰에서 그 이야기를 들어봤습니다.

리뉴어스랩은 제조기업의 탄소 데이터 관리와 규제 대응을 지원하는 B2B SaaS 기업입니다. 자동차 공급망을 중심으로 탄소 데이터 수집부터, 보고서 생성까지 탄소 관리 전 과정을 지원하는 카본링크(CarbonLink)를 운영하고 있어요.

이번 1편에서는 리뉴어스랩이 세일즈맵을 도입하게 된 과정과 CRM을 활용하는 방식을 소개합니다. AI 시대에 CRM을 어떻게 바라보고 활용해야 하는지 고민하고 계셨다면, 이번 인터뷰가 좋은 인사이트가 되길 바랍니다!

리뉴어스랩은 어떤 회사인가요?

안녕하세요. 리뉴어스랩에서 영업을 담당하고 있는 이재용 대표입니다. 현재 영업 전반을 직접 관리하고 있으며, 세일즈맵 CRM을 기반으로 AI를 활용한 영업 프로세스를 만들어가고 있습니다.

리뉴어스랩의 제품은 ‘카본링크’라고 합니다. 우리가 타는 자동차를 만드는 제조 공급망 안에는 국내외 OEM에 직접 납품하는 1차 협력사들이 있는데요. 이 기업들이 사내에 파편화된 형태로 보유한 데이터를 모아 탄소 배출량 데이터로 정리해주는 서비스입니다. 즉, 이를 규제 기관이나 원청사에 제출할 수 있는 보고서 형태로 만들어주는 거예요.

탄소 규제 대응 SaaS 기업의 영업, 어떤 특징이 있을까요?

산업 특성상 새로운 솔루션을 도입할 때는 검토 과정이 긴 편이에요. 의사결정도 기업 내부뿐 아니라 공급망과 원청사의 정책이나 요구사항에 영향을 많이 받죠. 특히 자동차 제조업은 공급망이 복잡하고 원청사가 요구하는 기준이 명확하다 보니, 협력사들도 그 기준에 맞춰 움직이는 경우가 많아요.

이런 산업 특성 때문에 저희 고객들은 원청사와 글로벌 규제에 대응하는 과정에서 필요한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 솔루션을 찾는 경우가 많아요. 저희는 이 과정에서 기업이 자체적으로 대응하기 어려운 부분을 지원하고 있습니다.

이 산업이라 CRM이 특별해야 한다기보다는, B2B 특성이 더 강한 것 같아요. 저희 영업 사이클이 짧으면 두세 달, 길면 7~8개월까지 걸리거든요. 그 안에서 의사결정 구조도 여러 단계고, 매번 프로젝트를 주도하는 담당자가 계속 달라져요. 담당자가 바뀔 때마다 데이터를 기반으로 영업 프로세스를 이어가야 하는데, 노션이나 일반 기록장으로는 그걸 챙기기가 어렵죠. 그래서 B2B 특성에 맞는 CRM이 필요한 것 같아요.

아니요. 히스토리 관리도 중요하지만, 저희는 데이터를 활용하기 위해 CRM을 사용한다고 생각해요. 특히 AI를 업무에 활용하는 환경에서는 단순히 기록하고 공유하는 것을 넘어, 데이터를 신뢰할 수 있는지, AI가 분석하고 활용하기 좋은 형태로 관리되고 있는지가 더 중요하죠. 결국 CRM은 영업 데이터를 쌓아두는 도구가 아니라, 데이터를 활용하기 위한 기반이라고 생각합니다.

CRM 선택의 기준이 된 '자유도'의 의미

제가 여러 CRM을 비교하면서 가장 중요하게 본 부분은 '이 데이터가 외부에서 얼마나 잘 읽히도록 구성돼 있느냐'였어요. 그 부분을 저는 '자유도'라고 표현한 거고요.

옛날의 CRM은 ‘데이터를 이미 입력해놓았으니 어쩔 수 없이 쓴다’라는 이야기가 있었잖아요. 하지만 지금은 데이터의 이동이 너무 쉬워요. 비개발자도 데이터를 손쉽게 다룰 수 있고, 여러 도구를 연결해 업무를 자동화하는 것도 훨씬 쉬워졌어요.

그래서 이제는 데이터를 어디에 기록하느냐보다, 그 데이터가 회사 안의 마케팅, 세일즈, 프로덕트, AI 에이전트와 얼마나 유기적으로 연결되어 있느냐가 중요한 것 같아요.

두 가지가 있어요.

첫 번째는 개인 차원의 변화예요.

창업 전에는 인프라·하드웨어 영업을 하면서 대부분 인바운드 고객을 관리했어요. 이미 니즈가 있는 고객과 협상하는 일이 많았죠. 그런데 창업 후에는 고객 스스로 문제를 인식하지 못하는 시장에서 소프트웨어 영업을 해야 하니, 매 순간 사람의 판단이 필요한 일이 많아졌어요. 예를 들어 ‘어제 이 얘기를 했는데, 며칠 뒤에 다시 연락해도 될까?’, ‘이 예민한 부분을 어떻게 물어봐야 할까?’ 같은 고민을 매번 하게 되거든요. GPT에 계속 물어보다가 결국 시간이 늦어져 내일로 미루고, 그렇게 딜레이가 쌓이는 게 저한테는 가장 큰 병목이었어요.

그런데 CRM 데이터와 AI 에이전트를 연결한 뒤로는 가장 큰 변화가 ‘저는 그냥 메일 보내기 버튼만 누르면 된다’는 거예요. 필요한 정보를 빠르게 확인하고, 판단이 필요한 후속 업무까지 에이전트가 이어서 처리해주니까요.

두 번째는 조직 차원의 변화예요.

C레벨이나 매니저는 우선순위가 낮은 업무를 팀원에게 배분하는 경우가 많잖아요. 그런데 저는 '이 업무가 저에게 우선순위가 낮다면, 팀원에게도 마찬가지 아닐까?'라는 생각을 자주 했어요.

그런데 CRM 데이터를 활용하는 AI 에이전트에게 이런 반복적인 업무를 맡길 수 있게 되면서 그런 고민 자체가 많이 줄었습니다. 사람은 더 중요한 업무에 집중하고, 조직 전체의 시간 낭비도 실제로 줄어들었다고 생각해요.

도입 결정 과정부터 실제 활용까지

솔직히 말씀드리면, 당시에는 기존에 사용하던 CRM을 제대로 활용하지 못하고 있었어요. 그래서 CRM을 바꾸기로 결정한 뒤, 여러 제품을 다시 비교해봤습니다. 해외 CRM도 검토했고, 아예 구글 도구를 활용해 직접 관리하는 방법도 고민했어요.

탐색 과정에서 세일즈맵을 살펴보다가, API 문서와 자유도를 보고 ‘AI와 연결해 활용할 수 있겠다’는 걸 알게 됐고, 그게 최종 선택의 큰 이유가 됐습니다.

저희는 세일즈맵을 영업 데이터의 중심으로 운영하고 있어요.

마케터는 세일즈맵의 웹폼을 주로 활용해 리드를 관리하고 있어요. 웹폼을 제출하거나 이북을 다운로드하면 리드가 자동으로 생성돼요. MQL 단계 이후 SQL 단계가 되면 저에게 전달되고, 그때부터는 제가 아웃바운드 영업을 이어가요.

이렇게 세일즈맵에 영업 데이터가 모이다 보니, 팀원들도 필요한 고객 정보를 CRM과 연결된 슬랙 AI 에이전트를 통해 바로 확인하며 업무를 하고 있어요. 저 역시 영업 활동에 필요한 정보를 CRM과 연결된 대시보드나 텔레그램에서 확인하고, AI 에이전트와 CRM을 연동해 영업 프로세스를 자동화해서 활용하고 있습니다.

CRM 데이터는 실제 영업 현장에서 어떻게 활용되고 있을까요?

1편에서는 리뉴어스랩이 세일즈맵을 선택하게 된 배경과, 영업 데이터를 중심으로 CRM을 활용하는 방식을 살펴봤는데요. 그렇다면 실제 현장에서는 CRM 데이터와 AI를 어떻게 함께 활용하고 있을까요?

2편 인터뷰를 미리 살펴보면, 이재용 대표님은 “저는 개발자가 아니거든요. 그러니까 이걸 이렇게 하고 저렇게 하라고 명령하는 방식이 아니라, ‘이 문서 읽어봐. 나는 이 업무를 하고 싶은데 뭘 확인해야 하는지 알려줘’라는 식으로 접근해요”라고 말씀하셨는데요.

개발자가 아니어도 AI와 함께 활용할 수 있는 세일즈맵 CRM을 통해 만들어낸 리뉴어스랩의 영업 자동화 이야기가 궁금하다면, 지금 바로 2편을 확인해보세요!