저는 개발자가 아니거든요.

그러니까 이걸 이렇게 하고 저렇게 하고 명령하는 방식이 아니라, ‘이 문서 읽어봐, 나는 이 업무를 하고 싶은데 뭘 확인해야 하는지 알려줘’라는 식으로 AI에게 접근해요.

- 리뉴어스랩 이재용 대표님 -

1편에서는 리뉴어스랩이 왜 세일즈맵 CRM을 선택했고, CRM을 통해 어떤 점이 변화했는지 살펴봤어요.

이번 2편에서는 대표님이 직접 세일즈맵 API를 활용해 구축하신 AI 영업 자동화 파이프라인을 자세히 살펴볼게요. 업무에 대한 이해를 바탕으로, 대표님이 어떻게 실제 성과를 내는 AI 자동화 파이프라인을 만들 수 있었는지 그 과정과 앞으로 어디까지 자동화하고 싶은지도 함께 이야기 나눠보았습니다.

AI를 단순한 도구가 아닌 실제 업무 파트너로 활용하고 싶은 분들이라면, 이번 사례를 통해 CRM 데이터가 AI 업무 자동화로 어떻게 이어지는지 확인해보세요!

AI가 읽을 수 있는 API 문서, 왜 중요한가요?

세일즈맵은 API 문서가 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리돼 있다는 지점이 저한테는 결정적이었어요. 저는 개발자가 아니거든요. 그러니까 이걸 이렇게 하고 저렇게 하고 명령하는 방식이 아니라, ‘이 문서 읽어봐, 나는 이 업무를 하고 싶은데 뭘 확인해야 하는지 알려줘’라는 식으로 AI에게 접근해요.

가져올 수 있는 필드 값도 다 명확하게 열려 있고, 에이전트가 어디에서 어떤 데이터를 추출해야 하는지가 분명해요. 그러니까 실제 구현 속도가 정말 빠르더라고요. 결국 AI가 이해하기 쉬운 형태로 잘 정리된 API 문서야말로 CRM 데이터를 AI로 활용하기 위한 핵심 요소인 것 같아요.

*필드는 CRM에서 전화번호, 주소처럼 하나의 개체에 저장되는 정보 항목을 의미합니다.

리뉴어스랩의 AI 영업 자동화 프로세스를 알아볼까요?

리뉴어스랩은 리서치부터 리드 퀄리파잉, 컨택 메일 초안 작성까지 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 워크플로우를 운영하고 있어요.

먼저 매일 아침 7시가 되면 AI 에이전트가 세일즈맵 CRM에 저장된 기업 중 20~40개를 조사해요. 이후 리뉴어스랩의 ICP 기준에 따라 A/B/C 등급을 부여하죠.

A/B 등급으로 분류된 기업은 다시 마켓 모니터 에이전트가 뉴스를 수집하고, 영업 기회가 될 만한 시그널을 감지해요. 시그널이 발견되면 GTM 에이전트가 가장 적합한 접근 전략을 수립하고, 라이팅 에이전트가 세일즈맵 CRM에 저장된 컨택 정보와 기존 활동 이력을 참고해 컨택 메일 초안을 작성합니다. 작성된 메일은 임시 메일함에 저장되고, 저에게 검토 알림이 전달돼요.

이 모든 과정은 약 15~25분 안에 완료되는데요. 각 에이전트를 언제 실행할지 판단하는 것까지도 AI 에이전트가 담당하기 때문에, 저는 최종 검토와 발송만 진행하면 됩니다.

이 워크플로우를 도입한 이후에는 시간 낭비가 크게 줄었어요. 예전에는 미팅을 잡고 실제 미팅이 성사되기까지 1~2주 정도 걸렸다면, 지금은 하루 만에 미팅이 성사되는 경우도 있어요. AI 에이전트가 조사한 내용과 ICP 등급, 메일 작성 이력, 활동 기록까지 모두 자동으로 세일즈맵 CRM에 저장돼요. 결국 세일즈맵이 AI 에이전트가 활용하는 데이터 허브 역할을 해주고 있는 거죠.

AI 에이전트가 만든 실제 영업 자동화의 성과

네, 아까 말씀드린 자동화 워크플로우가 실제로 작동했던 대표적인 사례예요.

아침 7시에 마켓 모니터 에이전트가 A등급 기업의 뉴스를 확인하다가 국내 타이어 제조사의 ESG 관련 소식을 발견했어요. 저희가 제안하는 가치와 연결할 수 있는 영업 기회가 포착된 거죠.

시그널이 감지되자 오케스트레이션 에이전트가 GTM 에이전트를 호출해 적절한 접근 전략을 수립했고, 라이팅 에이전트가 세일즈맵 CRM에 저장된 컨택 정보와 과거 활동 이력을 바탕으로 컨택 메일 초안을 작성했어요. 약 15~25분 만에 초안이 저에게 전달됐고, 저는 검토 후 그대로 발송했습니다.

메일을 보낸 당일 오후 담당자로부터 미팅을 제안하는 답장을 받았고, 다음 주에 실제 미팅까지 이어졌어요. 예전 같으면 미팅을 잡고 실제 미팅이 성사되기까지 1~2주가 걸렸을 텐데, 이번에는 하루 만에 미팅이 확정된 거죠. 이전이었다면 "이런 일이 있었네. 연락해볼까?" 정도로 투두에 적어두고 시간이 지나면서 우선순위가 밀렸을 가능성이 크죠.

AI 활용, 개발보다 문제 정의가 먼저입니다

평소에는 전혀 관심이 없었어요. 저는 정치를 전공한 문과 출신이거든요. 다만 새로운 기술을 통해 제 업무를 더 쉽고 효율적으로 만드는 데는 늘 관심이 있었어요. 처음에는 단순히 자잘한 업무를 대신해주는 '비서' 같은 AI 에이전트를 만들기 시작했습니다.

그런데 다른 대표님들이나 해외에서 AI를 활용하는 사례를 보면서 생각이 완전히 바뀌었어요. 이건 단순히 일을 더 빨리 하는 문제가 아니라, 업무의 퀄리티와 회사의 경쟁력 자체를 바꾸는 일이라는 걸 느꼈죠. 제대로 활용하지 않으면 하루아침에 뒤처질 수도 있겠다는 위기감이 생겼고, 그때부터 본격적으로 AI를 공부하기 시작했어요.

지금도 저는 스스로를 개발자라고 생각하지 않아요. 대신 기획에는 정말 많은 시간을 투자했습니다. "무엇을 만들까?"보다 "어떤 문제를 해결할까?"를 먼저 고민했고, 그 문제를 해결하기 위해 AI와 API를 어떻게 활용할지 설계하는 데 집중했어요.

API를 활용할 때 가장 중요하다고 생각하는 건 문제를 먼저 정의하는 거예요. 먼저 그 업무를 자동화해야 하는지 아닌지부터 정하세요. 해결하고 싶은 문제와 원하는 엔드 이미지가 명확해지면, 그때 ‘API를 쓰면 더 빨라지겠다’는 판단이 자연스럽게 나와요.

영업 자동화의 목표, 룰 베이스에서 컨텍스트 베이스로

결국 프리세일즈 전 과정 자동화를 목표로 하고 있어요. 지금은 기존 DB 안에서 움직이고 있지만, 앞으로는 앞단에서 시장 시그널을 읽어 스스로 리드를 찾아오는 단계까지 확장하고 싶어요. 그리고 뒷단에서는 제가 사용하던 메일링 방식까지 학습해 실제 메일 발송과 답장 대응까지 처리하는 단계도 붙이려고 합니다. 결국 저는 실제 미팅만 직접 하면 되는 그림이죠.

그리고 세일즈맵이 궁극적으로는 '세일즈 위키'가 되어야 한다고 생각해요. 지금은 "매출액이 얼마다", "국내외 OEM에 납품한다" 같은 룰 베이스로 움직이거든요. 그런데 앞으로는 세일즈맵 데이터 안의 맥락을 읽어내는 컨텍스트 베이스로 바꾸고 싶어요. 예를 들어 LLM이 "5~6월에 이런 기업들과 미팅이 잘 됐네. 이 기업들의 공통점이 뭐지? 그럼 이런 기업들을 더 찾아봐야겠다."라고 스스로 판단하는 방식인 거죠.

AI 활용을 고려한다면 CRM 선택이 중요합니다

저는 이 질문부터 먼저 드리고 싶어요.

"CRM을 어떤 목적으로 활용할지부터 먼저 생각해보셨으면 좋겠어요.”

저는 세일즈맵에 영업의 맥락을 충분히 담게 되었을 때, CRM을 정말 잘 활용할 수 있을 것 같아요. CRM의 중요한 기능 중 하나는 데이터를 저장하는 것이지만, 거기서 더 나아가 그 데이터를 가지고 다양한 시도를 해보고 싶다는 활용 방안을 고민하고 계신다면 세일즈맵이 가장 좋은 선택지인 것 같아요.

리뉴어스랩 인터뷰에서 만나본 AI Native CRM, 세일즈맵

방금 만나보신 것처럼 리뉴어스랩 이재용 대표님은 세일즈맵 API와 AI를 연결해 영업 자동화 프로세스를 구축했는데요. 매일 아침 20~40개 회사를 조사하는 것부터 컨택 메일 초안까지 작성하는 자동화 프로세스를 개발 경험이 없어도 구축하고 운영하고 계세요.

이런 자동화가 가능했던 배경은 무엇일까요?

하나는 대표님이 말씀하셨던 "명확한 문제 정의"입니다. "어떤 문제를 해결할까?"에 집중했기 때문에 AI 에이전트가 정확한 역할을 가지고 활동할 수 있었어요.

두 번째는 AI가 이해하기 쉬운 데이터 구조와 API 문서입니다. 리뉴어스랩 사례처럼 AI를 실제 업무에 활용하려면, 이런 데이터 환경이 뒷받침되어야 AI가 실제로 일할 수 있죠. AI 활용이 활발해진 지금, AI Native CRM의 구조와 API 문서는 CRM의 활용 범위를 한 단계 더 넓혀줍니다.

세일즈맵은 앞으로도 CRM에 쌓인 데이터가 단순한 기록을 넘어, AI와 함께 더 많이 활용될 수 있는 방향으로 계속 발전해 나가겠습니다.

좋은 인사이트를 공유해주신 리뉴어스랩 이재용 대표님께 다시 한 번 감사드리며, 이번 인터뷰가 여러분의 CRM 도입과 AI 활용을 고민하는 데 좋은 참고가 되었기를 바랍니다.