- "지금 판매하는 것은 매우 어렵습니다. AI 시대의 비즈니스에서 승리하는 방법을 소개합니다."
왜 지금 판매하기가 어려운가
- 소프트웨어 시장의 규모 자체가 감소 : 스타트업이 신규 고객으로부터 벌어들일 수 있는 금액이 절반으로 줄었음
- 이렇게 소프트웨어 소비 규모가 줄어든 데에는 세 가지 요인이 작용함:
- 거시경제적 불확실성으로 인해 CIO들은 단기 계획을 세우기 어려워하고, 예산도 삭감 중
- COVID 이후 SaaS 제품이 과포화 상태여서, 기업들이 저수익 소프트웨어는 과감히 정리하는 추세
- 제너레이티브 AI로 인해 기술 지형이 어떻게 변할지 불투명한 상황에서 기업들이 대규모 투자를 망설이고 있음
기회의 장을 찾아라
- 그럼에도 불구하고 스타트업이 기회를 잡을 수 있는 영역은 존재함
- 가장 큰 기회는 향후 2-3년 내 제너레이티브 AI로 영향을 받을 기업들과 ROI에 초점을 맞추는 장기적 관점의 기업들에게 있음
- 총 IT 지출의 85% 이상을 차지하는 3조3천억 달러 규모
어떻게 신규 사업을 따내야 할까
- 오늘날 기업의 실제 문제점에 초점을 맞춘 정교한 영업 활동과 탄탄한 제품 로드맵, 즉 세대별 AI 혁신에 앞서고 실질적인 ROI를 보여줄 수 있어야 함
- 현재 시장에서의 기회를 세분화 해보면
- AI 영향 정도에 따른 고객 세분화
- High: 단기적으로 고객의 비즈니스에 큰 혼란을 줄 수 있음
- Medium: 향후 2~3년 내 사업 운영이나 판매 방식에 큰 영향을 미칠 가능성 높음
- Low: 5년 이상의 장기적 관점에서 사업에 미미한 영향을 줄 것으로 예상됨
- 서비스/제품 특징
- High: 소프트웨어 제품, 기술 컨설팅
- Medium: 전자상거래, 여행 등 디지털 고객 접점 및 백오피스 운영
- Low: 제조업 등 실물 제품
- 제너레이티브 AI의 일반적 활용 사례
- High: 특정 워크플로를 위한 맞춤형 AI 솔루션 구축 및 제품에 적용
- Medium: 콘텐츠 개인화, 소프트웨어 개발 자동화, 챗봇 등 영업 및 마케팅 자동화
- Low: 콜센터, 고객지원 업무
- 핵심 영업 질문
- High: 경쟁에서 앞서나가기 위해 어떻게 해야 하는가?
- Medium: 제너레이티브 AI가 사업에 미치는 영향을 어떻게 준비해야 하는가?
- Low: 어떻게 가시적인 ROI를 보여줄 것인가?
- CIO 설득 포인트
- High: 제너레이티브 AI 기반 솔루션 판매
- Medium: 중단기 로드맵이나 고객의 제너레이티브 AI 계획에 맞는 솔루션
- Low: 명확하고 측정 가능한 ROI 제시
- ROI 평가 기준
- High: 혁신성(다년간 제품 혁신)
- Medium: 로드맵(후발 제너레이티브 AI 제품들과의 호환성, 기존 IT 환경과의 연계성)
- Low: 효율성 개선 실적(예: 헤드카운트 절감)
PLG(Product-Led Growth)만으로는 부족하다
- 엔터프라이즈 세일즈가 다시 중요해지고 있음. CFO와 CIO 모두를 대상으로 한 무거운 영업 사이클에 대비해야 함
- PLG는 여전히 중요하지만, 고객의 기존 시스템에 어떻게 녹여낼 것인지 이해하고 비즈니스 요구사항에 맞춰 제안해야 함
가치를 팔아라, 실험 정신은 접어둬라
- 대부분의 CIO는 명확하고 측정 가능한 ROI를 낼 수 있는 소프트웨어를 원함
- 실험 단계의 활용 사례는 제너레이티브 AI가 아닌 솔루션에는 어려움. 기업들은 제너레이티브 AI 솔루션이 아니라면 가치에 더 중점을 둠
제품 로드맵이 그 어느 때보다 중요함
- CIO는 제너레이티브 AI가 비즈니스에 어떤 도움이 될지 제시해줄 파트너를 찾고 있음
- 로드맵에서 제너레이티브 AI를 어떻게 포함시킬지
- 5년 뒤 제너레이티브 AI 중심 세상에서 자사 제품이 어떤 위치를 차지할지 잘 보여주는 기업이 유리함
- 제너레이티브 AI 네이티브 솔루션이 아니어도 괜찮지만, 제너레이티브 AI나 ROI 가속화에 도움이 된다는 점을 강조하는 것이 현명함
- 고객군별 주요 활용 사례와 ROI 기대
- 전 산업: 정보 요약, 고객 지원, 소프트웨어 개발 등 업무 생산성 향상에 제너레이티브 AI 활용
- 단기 영향: 고객 대면 애플리케이션에 제너레이티브 AI 내장, LLM 활용해 데이터 분석 개선이나 추천 엔진 구축 등 자체 역량 강화. 단기 ROI보다는 제너레이티브 AI가 사업에 미칠 위협에 대비하는 데 주력
- 중기 영향: LLM 활용 방식이 다양함. 일부는 자체 내부 툴 구축, 일부는 써드파티 앱 사용. 업무 생산성 향상과 웹사이트 챗봇 등 고객 경험 개선 목적
- 장기 영향: 측정 가능한 ROI 달성에 제너레이티브 AI 활용하며, 혁신 우위 확보에는 신경 쓰지 않음. 마케팅 카피 작성이나 이메일 개인화 같은 영업/마케팅 목적으로 초기 도입 중
- 제너레이티브 AI 앱 레이어의 큰 기회
- 현재 대부분의 제너레이티브 AI 소프트웨어가 앱 구축 혹은 인프라 소프트웨어에 그치고 있어 아직 초기 단계
- 장기적으로는 CRM 같은 범용 애플리케이션이나 전자건강기록 같은 특화 애플리케이션 시장을 잠식할 기회가 있음
- 앱 레이어에서 사업을 따내려면 다음을 고려해야 함:
- 도입 과정에서 고객의 손을 잡아주기
- 데이터 정리
- 다른 앱과의 통합
- 자사 워크플로에 익숙한 고객층 확보
- 사용자 커뮤니티 구축 및 육성
컨설턴트나 대형 플랫폼 같은 채널 파트너와 손잡아라
- 제너레이티브 AI의 영향이 불투명하고 기업이 소프트웨어 통합을 추진중이라 Accenture 같은 채널 파트너나 대형 플랫폼이 고객 계정에 대해 더 많은 권한을 쥐고 있음
- 이들이 고객에게 제공하는 솔루션에 포함되도록 관계를 만들어가되, 너무 많은 부분을 내주지 않도록 주의해야 함
- 채널 파트너가 고객 관계와 제품 구현을 장악하게 되면 제품에 대한 인식과 활용에 영향을 미칠 수 있음
앞으로의 전망
- 당신의 시장 판단이 빗나간 게 아니며, 수년 전보다 판매 자체가 어려워진 것은 사실임
- 그러나 고객의 요구사항에 맞춘 정교한 기업 영업 방식과 제품 로드맵을 구축하는 데 집중하는 창업자라면 여전히 기회가 있음
- 거시경제 불확실성, SaaS 통합, 초기 제너레이티브 AI 도입의 중첩된 사이클은 영원히 지속되지 않을 것임
- 신중하고 끈질기게 기회를 모색하고 잡으려 노력하는 창업자는 내일과 그 이후를 위한 발판을 마련할 수 있을 것임