B2B 영업을 하다 보면 참 답답할 때가 많습니다. 고객과 미팅을 길게 가졌는데 막상 끝나고 나면 머릿속이 하얘지곤 하죠. 고객은 분명 고개를 끄덕였고 우리 제품이 필요하다고 했습니다. 그런데 시간이 지나도 연락이 없거나 계약으로 이어지지 않습니다.
내가 질문을 잘못했을까요? 아니면 상대방이 솔직하지 않았던 걸까요? 이런 고민을 하는 분들이 많습니다. 하지만 이건 여러분의 잘못이 아닙니다. B2B 구매 환경이 원래 복잡하게 얽혀 있기 때문에 생기는 자연스러운 현상입니다.
겉으로 보이는 말과 실제 속마음의 차이
고객이 말하는 니즈와 실제 해결하고 싶은 문제 사이에는 꽤 큰 거리가 있습니다. 고객은 대시보드 기능이 필요하다거나 보고서를 자동으로 만들고 싶다고 말합니다. 하지만 그 이면에는 훨씬 인간적인 이유가 숨어 있습니다. 팀장에게 성과를 증명해야 하거나, 잘못된 선택으로 회사에서 곤란해지고 싶지 않은 마음이 더 큽니다.
즉, 고객은 기능을 이야기하지만 사실은 자신의 부담을 줄이고 싶어 합니다. 내 업무를 편하게 만들고 싶고, 내부에서 인정받고 싶은 욕구가 진짜 이유입니다. 하지만 미팅 자리에서 이런 속사정을 시시콜콜 이야기하는 고객은 거의 없습니다.
영업 현장에서는 이런 진짜 이유를 파악하기가 참 어렵습니다. 고객의 말은 길고 정보는 여기저기 흩어져 있기 때문입니다. 고객은 회사의 역사부터 예전에 썼던 툴, 지금 담당자의 상황까지 30분 동안 쏟아냅니다.
정보의 홍수 속에서 길을 잃지 않으려면
영업 담당자는 무척 바쁩니다. 고객의 말을 들으면서 노트도 해야 하고, 우리 제품 설명도 해야 하죠. 동시에 분위기도 살피고 다음에 던질 질문까지 고민해야 합니다. 이렇게 멀티태스킹을 하다 보면 미팅이 끝난 뒤에 중요한 요점을 놓치기 쉽습니다.
게다가 고객의 니즈는 겉으로 잘 드러나지 않습니다. 지금도 큰 문제는 없다고 말하거나, 더 좋은 방법이 있는지 궁금하다고만 하죠. 겉보기엔 니즈가 약해 보이지만 사실은 문제를 인정하면 책임을 져야 하니 몸을 사리는 것일 수도 있습니다.
내부 정치 문제나 예산 부족 때문에 방어적으로 말하는 경우도 흔합니다. 경험 많은 베테랑이라도 현장에서 이런 미묘한 뉘앙스를 바로 알아채기는 쉽지 않습니다. 사람의 인지 능력에는 한계가 있으니까요.
안전한 결정을 원하는 고객들
B2B 구매의 또 다른 특징은 이해관계자가 많다는 점입니다. 실무자는 편의성을 보지만 팀장은 속도를 봅니다. CFO는 비용을 따지고 보안팀은 리스크를 확인하죠. 이 모든 사람을 만족시켜야 하니 고객은 '최고의 제품'보다 '안전한 결정'을 원하게 됩니다.
고객의 진짜 목표는 '이 선택을 해도 내가 다치지 않는 것'입니다. 하지만 이걸 그대로 말하지 않고 기능이나 일정 이야기로 돌려서 표현합니다. 바로 이 지점에서 생성형 AI (Generative AI)가 강력한 도구로 활약할 수 있습니다.
생성형 AI는 미팅 중에 놓쳤던 부분들을 차분하게 다시 정리해 줍니다. 대화 전체를 훑으면서 흩어져 있던 신호들을 모아줍니다. 사람이 미처 발견하지 못한 맥락을 연결하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다.
AI가 찾아주는 진짜 문제와 장애물
AI는 고객의 발언을 체계적으로 분석합니다. 현재 고객의 상태는 어떻고 이상적으로 바라는 모습은 무엇인지 정리하죠. 그리고 그 사이를 가로막는 장애물이 무엇인지 파악합니다. 그러면 '기능이 없어서가 아니라 내부 승인 절차 때문에 막혀 있구나'라는 사실이 또렷하게 보입니다.
표면적인 니즈와 진짜 니즈를 구분하는 것도 AI의 역할입니다. 보고서 작성에 시간이 많이 걸린다는 고객의 말은 단순한 업무 효율 문제가 아닐 수 있습니다. 보고서 지연으로 인해 내부 신뢰가 흔들리고 있다는 것이 진짜 문제일 수 있죠.
니즈를 '시간 절약'이 아니라 '신뢰 회복'으로 다시 정의해 보세요. 그러면 제안서의 방향이 완전히 달라집니다. AI는 이렇게 우리가 놓친 진짜 문제를 다시 보게 만듭니다.
구체적인 행동으로 이어지는 영업 전략
고객의 걱정을 미리 파악하면 영업의 질이 달라집니다. '보안팀이 까다롭다'는 말을 들었을 때 AI는 이를 구체적인 리스크로 정리해 줍니다. 그러면 영업 담당자는 막연히 걱정하는 대신 보안 검토를 위한 자료를 미리 준비할 수 있습니다.
다음 미팅에서 던지는 질문의 깊이도 바뀝니다. '어떤 기능이 필요하냐'고 묻는 대신 '이 문제가 해결되지 않으면 내부적으로 어떤 리스크가 생기냐'고 물어보세요. 고객은 자신의 상황을 깊이 이해해 주는 사람에게 마음을 엽니다.
단순히 제품을 보여주는 데모보다는 실질적인 해결책을 제시하게 됩니다. 예산 승인권자를 설득할 자료를 보내거나 보안 체크리스트를 먼저 건네는 식이죠. 이렇게 고객이 머뭇거리는 이유를 하나씩 없애주면 계약 가능성은 자연스럽게 올라갑니다.
도구를 넘어 파트너로
고객의 진짜 니즈를 찾는 것은 숨바꼭질과 같습니다. 고객이 일부러 숨기는 것이 아니라 정보가 너무 많고 복잡해서 가려져 있을 뿐입니다. AI는 이 복잡한 대화 속에서 길을 찾아주는 나침반 역할을 합니다.
현재 상황에서 출발해 진짜 리스크를 짚어내고 다음에 취할 행동까지 안내해 줍니다. 이제 막연한 감으로 영업하지 마세요. 기술의 도움을 받아 고객의 마음을 읽고 그들의 진짜 문제를 해결해 주는 파트너가 되어 보시기 바랍니다.
