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Salesforce 등 전통적인 SaaS 제품은 결국 여러 개의 목록(리스트) 관리와, 내장된 업무 노하우(Playbook) 를 결합한 형태임
- SaaS는 대부분 사용자에게 실용적 도구(리스트, 노트, 작업 관리 등)와 전문가의 관점(업무 방식, 규칙, 프레임워크 등)을 동시에 제공함
- 하지만 기존 SaaS는 평균적인 팀을 위한 보편적 규칙에 맞춰져 있어, 각 조직의 개별적 요구나 세밀한 예외 처리가 어려움
- 미래의 SaaS는 AI 기반 전문가 에이전트가 사용자를 대신해 업무를 처리하고, 맞춤형 워크플로우와 리스트 관리를 제공하는 ‘전문가+스프레드시트’ 형태로 발전할 것임
- 새로운 SaaS 2.0 시대에는 사용자가 직접 복잡한 UI를 다루지 않고, AI 전문가가 리스트와 업무를 전담 관리하는 경험 중심 서비스가 대세가 될 것
Salesforce의 본질: 리스트와 플레이북
- Salesforce의 대표 제품(고객관계관리 툴)은 결국 여러 개의 리스트로 구성됨
- 고객 리스트, 잠재고객 리스트, 제품 리스트, 커뮤니케이션 내역 등
- 리스트의 데이터베이스 역할과 이를 읽고 편집하는 UI가 결합된 구조임
- 실질적으로 리스트 자체는 스프레드시트로도 구현할 수 있지만, 대규모·복잡한 목록의 신뢰성 관리는 SaaS가 더 효과적임
- Salesforce는 연간 379억 달러의 가치를 제공하는, 복잡한 리스트 관리와 안정성의 집약체임
SaaS의 또 다른 측면: 업무 노하우(Playbook) 내장
- 단순히 리스트만 제공하는 것이 아니라, 실제 세일즈 업무에 필요한 복잡한 프로세스와 협업 규칙도 함께 제공
- 예: 잠재 고객 발굴, 소개, 미팅, 후속 조치, 자료 준비 등 일련의 영업 과정
- 업계 표준 프레임워크(BANT, CHAMP, FAINT, NEAT, SPICED, SPIN 등)를 제품의 기본값에 녹임
- Salesforce는 거래 ‘기회’를 만들고, 계정과 연결하며, 단계별로 이동해야 하며, 특정 필드(계약 금액 등)를 반드시 입력하게 함
- 이러한 리스트는 단순 목록이 아니라, ‘이렇게 일해야 한다’는 규칙과 절차가 구조적으로 포함된 의견이 담긴 리스트임
- 많은 SaaS가 이처럼 전문가의 노하우를 UI와 기능, 기본값 등으로 녹여내 사용자에게 업무 방향성을 제시함
SaaS의 구조적 한계
- Salesforce 등 SaaS는 ‘평균적인 팀’을 위한 제품임
- 실제 세일즈 현장은 세밀한 맥락, 예외, 중간 단계 등이 많지만, 시스템에는 단순화된 단계(예: Prospecting→Qualification)와 필드만 기록됨
- 모든 팀이 동일한 방식(MEDDIC, MEDPICC 등)으로 일하는 것은 아님에도, SaaS는 표준화된 규칙과 기본값을 강제함
- 예외나 특수 상황은 필드 우회, 형식적 입력 등으로 대응하지만, 실제 맥락은 시스템에 반영되지 않음
- 사용자가 Salesforce를 완벽히 자신의 팀에 맞게 커스터마이징하려면, 컨설턴트 고용 등 추가 비용과 노력이 듦
- 맞춤화를 위해 컨설턴트 시장이 성장했고, Salesforce 커스터마이징 시장만도 연간 180억 달러 규모에 이름
대안: 맞춤형 SaaS, 그리고 AI 전문가
- 더 좋은 방법은 자신만의 완전히 커스텀된 Salesforce를 직접 구축하는 것이지만, 현실적으로 비용과 리소스가 큼
- 혹은 아예 Salesforce의 세일즈 전문가를 직접 고용해서 리스트 관리를 맡기면, 시스템의 틀에 얽매이지 않고 업무 자체에 집중할 수 있음
- 전문가가 판단해 예외 처리, 상황별 유연한 대응 가능
- 사용자는 ‘이런 일이 있다’고 말하면 전문가가 알아서 리스트를 관리하고, 필요한 조언을 제공함
- 현실적으로 전문가를 무한정 고용할 수는 없지만, AI가 무한한 전문가로 복제되어 이 역할을 대체한다면?
- AI 봇이 세일즈 플레이북을 정확히 따라가며, 스프레드시트 형태의 리스트를 매일 관리
- 미팅 전 상황 정리부터 각 상황별로 전문가가 할 만한 판단, 후속 업무 조언 및 제안, 예외 처리까지 AI가 직접 수행
- 제품의 본질은 데이터베이스+워크플로우의 명시적 설명+전문가 프롬프트가 됨
- “Salesforce에 없으면 실제로 일어난 일이 아니다”라는 불안감처럼, 사용자는 리스트와 시스템을 직접 보고 싶어함
- 그러나 이메일도 마찬가지로, 진짜 중요한 사람은 Gmail이나 Superhuman 같은 도구가 아니라 전문가(EA)가 모든 메일을 관리해줌
- 사용자는 더 이상 UI와 목록을 직접 만지지 않고, AI 전문가에게 원하는 결과만 전달하고 모든 처리를 맡김
- 실제로 이메일 관리, 데이팅, 세일즈 등에서도 이런 전문가 에이전트 기반 서비스가 등장 중임
사례: 데이팅 앱 Sitch
- Sitch는 기존 데이팅 앱처럼 단순 ‘리스트+매칭’이 아니라, 인간 매치메이커의 전문성을 AI로 재현함
- 사용자는 약 50개의 상세 질문을 AI에게 답하고, AI가 그 답변과 노하우를 바탕으로 맞춤형 매칭을 제안
- 양측이 동의하면 AI가 그룹챗을 생성, 이후 피드백을 받아 더욱 정교한 개인화 진행
- AI가 리스트와 매칭을 전담 관리하며, 사용자는 결과만 신뢰하면 됨
- 핵심은 ‘전문가가 리스트를 관리하는 모델’ 을 AI로 구현했다는 점임
SaaS 2.0 : ‘전문가+스프레드시트’ 시대의 소프트웨어
- 궁극적으로 가장 이상적인 소프트웨어는 사용자가 ‘원하는 것만 말하면 나머지는 알아서 관리’해주는 AI 기반 전문가 서비스임
- 사용자는 원하는 바만 전달하면, AI가 리스트·업무·판단·예외 관리까지 모두 수행
- 복잡한 UI, 리스트 확인, 운영 인프라에 집착할 필요가 없음
- 이는 소프트웨어가 단순히 호스팅된 기능 제공이 아니라, ‘전문가+스프레드시트’ 조합으로 사용자 맞춤형 업무를 대행하는 구조
- 궁극적으로, SaaS 2.0은 전문가와 스프레드시트가 결합된 AI 서비스가 모든 업무와 리스트 관리를 대행하는 모델이 될 것