[AI로 창업하기 17] AI로 고객을 찾고 첫 매출에 도전하다

[AI로 창업하기 17]  AI로 고객을 찾고 첫 매출에 도전하다

ChatGPT로 잠재고객을 발굴하고, 맞춤형 영업제안부터 상담과 계약까지 연결하는 방법

 

김부장은 지난 몇 달 동안 인공지능을 활용해 창업을 준비해 왔다. 지난번에는 ChatGPT와 엑셀을 활용해 자신의 사업이 얼마나 수익성이 있는지 분석했다. 교육 프로그램의 판매가격과 운영비를 입력하고 손익분기점을 계산하면서 사업을 지속하기 위해 몇 명의 고객이 필요한지도 확인했다.

김부장은 자신의 사업을 어느 정도 준비했다고 생각했지만 한 가지 문제가 남아 있었다.

"사업을 준비하는 방법은 알겠는데, 정작 내 제품과 서비스를 구매할 고객은 어디에서 찾아야 할까?"

홈페이지를 만들었다고 고객이 저절로 방문하는 것은 아니었다. 홍보영상을 제작했다고 반드시 구매가 발생하는 것도 아니었다. 김부장은 회사소개서를 완성한 뒤 여러 기업에 제안하면 고객을 확보할 수 있을 것이라고 생각했다. 하지만 막상 영업을 시작하려고 하니 어느 기업에 연락해야 하는지, 누구에게 제안해야 하는지, 어떤 내용으로 접근해야 하는지 막막했다.

그동안은 창업을 준비하는 사람이었다면, 이제는 자신의 사업을 고객에게 판매해야 하는 사람이 된 것이다.

김부장은 노트북을 열고 ChatGPT에 질문했다.

"나는 50대에 AI 교육 및 창업 컨설팅 사업을 시작했어. 홈페이지와 회사소개서, 교육 프로그램은 준비했지만 아직 고객이 없어. 첫 고객을 확보하려면 무엇부터 해야 할까?"

이번에는 AI에게 사업 아이디어를 물어보는 것이 아니었다.

실제로 돈을 지불할 고객을 찾고, 그 고객과 거래를 성사시키는 방법을 배우려는 것이었다.

 

고객을 찾기 전에 누구에게 판매할 것인지 결정해야 한다

김부장은 처음에 자신의 교육 프로그램이 다양한 사람에게 도움이 될 수 있다고 생각했다. AI를 배우고 싶은 직장인, 퇴직을 준비하는 중장년층, 소상공인, 자영업자, 기업의 임직원, 공공기관 교육 담당자 등 누구나 고객이 될 수 있을 것 같았다. 하지만 고객의 범위가 넓다는 것은 반드시 좋은 일이 아니었다. 모든 사람을 대상으로 홍보하면 오히려 누구에게도 명확한 메시지를 전달하지 못할 수 있기 때문이다.

ChatGPT는 김부장에게 고객을 세분화해 보라고 제안했다. 김부장은 자신의 교육 프로그램을 구매할 가능성이 있는 고객을 크게 세 부류로 나누었다. 첫 번째는 퇴직이나 전직을 준비하는 50대 직장인이었다. 이들은 자신의 경험을 활용해 새로운 일을 시작하고 싶지만 사업 아이템을 찾거나 AI를 활용하는 데 어려움을 느낄 수 있었다. 두 번째는 소상공인과 자영업자였다. 이들은 홍보물 제작, 고객관리, 홈페이지 운영, 마케팅 등의 업무를 적은 비용으로 처리할 방법이 필요할 수 있었다. 세 번째는 기업과 공공기관의 교육 담당자였다. 이들은 임직원들의 AI 활용 역량을 높이거나 중장년 재취업 및 창업 교육 프로그램을 운영하기 위해 외부 교육기관을 찾을 수 있었다.

김부장은 이 세 집단의 고객이 서로 다른 이유로 자신의 서비스를 필요로 한다는 사실을 발견했다. 개인 고객은 자신의 미래와 직업을 위해 교육을 신청하지만, 기업 고객은 조직의 목표를 달성하기 위해 교육을 구매한다. 따라서 같은 교육 프로그램이라도 고객에 따라 설명하는 방법이 달라져야 했다.

김부장은 ChatGPT에 다음과 같이 요청했다.

"내 사업은 AI 활용 교육과 중장년 창업 컨설팅이야. 개인 고객, 소상공인, 기업 교육 담당자로 고객을 구분하고 각각 어떤 문제를 가지고 있으며 어떤 이유로 내 서비스를 구매할 수 있는지 분석해 줘. 특히 구매를 결정하는 사람과 실제 교육을 받는 사람이 다른 경우도 설명해 줘."

ChatGPT가 제안한 내용을 살펴보면서 김부장은 중요한 차이를 이해했다.

고객을 찾는다는 것은 단순히 연락처를 많이 확보하는 일이 아니라, 자신의 서비스가 필요한 사람과 조직을 정확하게 찾아내는 과정이다.

 

김부장, AI로 잠재고객을 조사하다

김부장은 첫 번째 영업 대상으로 기업의 인사교육 담당자를 선택했다. 그동안 기업을 대상으로 활용할 회사소개서와 교육제안서를 준비해 왔기 때문에 이를 실제 영업에 활용해 보기로 한 것이다. 하지만 어떤 기업이 AI 교육을 필요로 하는지 알기 어려웠다.

김부장은 ChatGPT에 다음과 같이 질문했다.

"기업 대상 AI 교육사업을 시작하려고 해. 중소기업, 중견기업, 공공기관 가운데 AI 활용 교육에 관심을 가질 가능성이 있는 조직의 특징을 알려줘. 그리고 공개된 정보를 이용해 잠재고객을 조사하는 방법을 단계별로 설명해 줘."

ChatGPT는 기업의 업종과 규모, 교육 수요, 디지털 전환 수준, 채용 및 인재육성 정책 등을 살펴보도록 제안했다. 예를 들어 직원들의 문서 작성이나 고객 응대 업무가 많은 기업이라면 생성형 AI를 활용한 업무 생산성 교육에 관심을 가질 수 있다. 중장년 직원의 비중이 높은 조직이라면 AI 활용 역량 강화나 전직 지원 교육을 검토할 수 있다.

소상공인 지원기관이라면 AI를 활용한 온라인 마케팅과 창업 교육에 관심이 있을 수 있다.

김부장은 이러한 가설을 바탕으로 기업 홈페이지와 공개된 사업자료, 교육 공고 등을 찾아보기 시작했다. 여기에서 ChatGPT의 검색 기능이나 웹 검색을 활용할 수 있었다.

예를 들어 다음과 같이 질문할 수 있다.

"최근 공개된 기업 교육 및 디지털 전환 관련 자료를 조사해 줘. AI 활용 교육이 필요할 가능성이 있는 조직의 유형을 정리하고, 각 조직을 조사할 때 확인해야 할 항목과 공식 자료 출처를 알려줘. 실제 확인되지 않은 기업의 교육 수요는 추측이라고 표시해 줘."

김부장은 AI가 제시한 기업 정보를 그대로 사용하지 않았다. 기업의 공식 홈페이지와 최근 공고를 확인하고, 실제로 교육을 운영하는 부서가 있는지 살펴보았다. AI가 특정 기업에 교육 수요가 있다고 분석하더라도 그 기업이 실제로 교육을 구매할 계획이 있는 것은 아니기 때문이다. 또한 연락처를 확보할 때는 기업이 공식적으로 공개한 대표 연락처나 제안 접수 창구를 우선 활용했다. 공개된 개인정보를 무분별하게 수집하거나 대량으로 광고성 메시지를 발송하는 방식은 피하기로 했다.

AI는 잠재고객을 조사하는 시간을 줄여줄 수 있지만, 실제 영업 대상이 적절한지 판단하는 일은 창업자의 몫이다.

 

고객의 문제를 알아야 영업제안서가 달라진다

김부장은 잠재고객 목록을 작성한 뒤 준비해 둔 회사소개서를 다시 살펴보았다. 회사소개서에는 자신이 어떤 교육을 제공하는지, 어떤 전문성을 가지고 있는지, 교육 프로그램의 구성은 어떻게 되는지 등이 정리되어 있었다. 하지만 기업의 교육 담당자가 궁금해하는 내용은 조금 다를 수 있었다.

"우리 회사 직원들이 이 교육을 받아야 하는 이유는 무엇인가?"

"교육을 통해 어떤 업무를 개선할 수 있는가?"

"교육시간과 비용은 얼마나 필요한가?"

"실제 업무에 적용할 수 있는가?"

김부장은 기업 고객이 자신의 교육 프로그램 자체보다 그 교육을 통해 해결할 수 있는 문제에 관심을 가질 것이라고 생각했다. 그는 ChatGPT에 가상의 고객 상황을 제시했다.

"직원 100명 규모의 중소기업이 있다고 가정하자. 직원들은 보고서 작성과 회의자료 준비, 고객 응대에 많은 시간을 사용하고 있어. 이 기업에 생성형 AI 업무 활용 교육을 제안하려고 해. 교육 담당자의 관점에서 예상되는 문제와 교육 목표, 제안할 수 있는 프로그램을 작성해 줘."

ChatGPT는 업무별 AI 활용 사례와 실습 중심의 교육 프로그램을 제안했다. 김부장은 그 내용을 바탕으로 기존 회사소개서의 일부를 수정했다. 이전에는 'ChatGPT 활용 교육 12시간 과정'이라고 소개했다면, 이제는 '반복적인 문서 업무와 정보 정리 업무를 개선하기 위한 생성형 AI 실습 교육'이라고 설명했다.

교육의 명칭만 달라진 것이 아니었다. 교육 내용과 기대효과를 고객의 업무와 연결하기 시작한 것이다. 물론 실제 기업에 제안할 때는 그 기업의 업무 문제를 확인해야 했다. 김부장은 공개된 자료를 통해 파악한 내용과 아직 확인되지 않은 가정을 구분하기로 했다.

영업은 내가 무엇을 판매하는지 설명하는 일이 아니라, 고객이 가진 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 보여주는 과정이다.

 

김부장, ChatGPT로 맞춤형 영업 이메일을 작성하다

잠재고객과 제안 내용을 정리한 김부장은 이제 실제로 연락할 준비를 했다. 그러나 영업 이메일을 작성하려고 하니 첫 문장부터 고민이 되었다. 자신의 회사를 길게 소개해야 할까? 교육 프로그램의 장점을 강조해야 할까? 아니면 먼저 상담을 요청해야 할까?

김부장은 ChatGPT에 도움을 요청했다.

"중소기업 인사교육 담당자에게 AI 업무 활용 교육을 제안하는 이메일을 작성해 줘. 처음 연락하는 기업이므로 지나치게 영업적인 표현은 피하고, 고객의 업무 문제와 교육의 필요성을 중심으로 작성해 줘. 300자 내외로 간결하게 작성하고, 마지막에는 교육 수요를 확인할 수 있는 짧은 미팅을 제안해 줘."

ChatGPT가 작성한 내용을 읽어 보면서 김부장은 몇 가지 표현을 수정했다. '업무 생산성을 획기적으로 향상시킵니다'라는 문구는 실제 성과를 입증하지 못했기 때문에 사용하지 않았다.대신 '문서 작성과 정보 정리 등 반복 업무에 생성형 AI를 적용하는 실습 중심 교육을 제안합니다'라고 표현했다.

김부장이 최종적으로 작성한 이메일은 다음과 같은 내용이었다.

제목: 임직원 생성형 AI 업무 활용 교육 제안

안녕하세요.

저희는 기업과 중장년 직장인을 대상으로 생성형 AI 활용 교육을 제공하고 있습니다.

이번에 문서 작성, 자료 조사, 보고서 구성 등 실제 업무에 AI를 활용하는 실습형 교육 프로그램을 준비하여 안내드립니다.

귀사의 교육 방향과 필요에 맞춰 교육 내용과 운영 방식을 협의할 수 있습니다.

관련 교육을 검토하고 계신다면 간단한 온라인 미팅을 통해 프로그램을 소개해 드리고 싶습니다.

감사합니다.

김부장은 이메일을 완성한 뒤에도 곧바로 여러 기업에 발송하지 않았다. 먼저 해당 기업이 외부 교육제안을 받는 공식 창구를 운영하는지 확인하고, 연락 목적과 수신자의 업무 관련성을 검토했다. 광고성 정보 전송에 적용되는 법적 요건도 확인해야 했다.

김부장은 AI가 영업 이메일을 빠르게 작성해 준다는 점에 만족했지만, 고객에게 불필요한 메시지를 보내는 것까지 정당화해 주는 것은 아니라는 사실도 이해했다.

 

영업 이메일보다 중요한 것은 고객의 반응을 관리하는 일이다

김부장은 몇 곳의 기업에 적절한 절차를 거쳐 교육제안을 전달했다고 가정하고, 그다음 상황을 생각해 보았다. 어떤 기업은 관심을 보일 수 있고, 어떤 기업은 답장을 보내지 않을 수도 있었다. 또 다른 기업은 당장은 교육계획이 없지만 다음 분기에 검토할 수 있다고 답할 수도 있었다.

그렇다면 이러한 반응을 어떻게 관리해야 할까?

김부장은 처음에는 이메일을 보낸 뒤 답장을 기다리면 된다고 생각했다. 하지만 고객이 늘어나면 누구에게 어떤 내용을 제안했는지 기억하기 어려워질 수 있었다. 그래서 고객관계관리, 즉 CRM(Customer Relationship Management)에 대해 알아보기 시작했다.

CRM은 고객과의 접촉 기록, 상담 내용, 제안 진행 상황, 계약 가능성 등을 체계적으로 관리하는 방법이자 이를 지원하는 시스템이다. 김부장은 처음부터 복잡한 유료 CRM 프로그램을 도입할 필요는 없다고 생각했다. 우선 엑셀이나 구글 스프레드시트에 고객관리 목록을 만들기로 했다.

목록에는 기업명, 업종, 공식 연락 창구, 고객의 관심 분야, 제안일, 상담 진행 상황, 다음 연락 예정일 등을 기록했다. 그리고 ChatGPT에 다음과 같이 요청했다.

"1인 창업자가 기업 영업을 관리할 수 있도록 엑셀 기반 CRM 관리표를 설계해 줘. 잠재고객 발굴, 첫 접촉, 상담, 견적서 발송, 계약 협의, 계약 완료 단계로 구분하고, 고객별로 다음에 해야 할 업무를 관리할 수 있도록 구성해 줘."

ChatGPT는 영업 진행 상황을 단계별로 관리할 수 있는 구조를 제안했다. 부장은 이를 활용해 고객을 단순한 연락처 목록이 아니라 사업의 진행 상황으로 관리하기 시작했다.

영업은 한 번 연락하고 끝나는 일이 아니라, 고객과의 관계를 형성하고 구매 결정까지 이어 가는 과정이다.

AI창업_17편_기업영업_CRM_관리표.xlsx

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AI로 고객 상담을 준비하다

김부장은 가상의 첫 번째 상담 상황을 만들어 보았다. 한 중소기업의 교육 담당자가 AI 활용 교육에 관심을 보이며 온라인 미팅을 요청했다고 가정했다.

김부장은 기뻤지만 동시에 긴장되었다. 고객이 어떤 질문을 할지 알 수 없었기 때문이다.

그는 ChatGPT에 역할극을 요청했다.

"너는 직원 100명 규모의 중소기업 인사교육 담당자야. 나는 AI 교육사업을 운영하는 대표이고, 처음으로 기업 교육제안을 설명하려고 해. 실제 고객처럼 교육비, 교육 효과, 강사 전문성, 교육 일정, 실습 방식 등을 질문해 줘. 내가 답변하면 부족한 점을 평가해 줘."

ChatGPT는 기업 교육 담당자의 입장에서 질문을 시작했다. 

"직원들의 AI 활용 수준이 서로 다른데, 한 번에 교육을 진행해도 괜찮을까요?"

김부장은 초급자와 경험자를 구분하거나 사전 수요조사를 통해 교육 난이도를 조정할 수 있다고 답했다. 그러자 ChatGPT는 다음 질문을 했다.

"교육을 받은 뒤 실제 업무에 적용했는지 어떻게 확인할 수 있습니까?"

김부장은 교육생들이 자신의 업무에 필요한 AI 활용 결과물을 직접 만들어 보고, 교육 전후 설문과 과제 결과를 통해 활용 가능성을 확인할 수 있다고 설명했다.

질문은 계속 이어졌다.

"교육비는 얼마입니까?"

"교육에 필요한 장비는 무엇입니까?"

"회사 내부자료를 ChatGPT에 입력해도 괜찮습니까?"

마지막 질문에서 김부장은 잠시 생각했다. 기업의 내부자료나 개인정보를 외부 AI 서비스에 무분별하게 입력하는 것은 보안과 개인정보 보호 문제를 일으킬 수 있었다. 따라서 교육에서는 가상의 자료나 공개된 자료, 적절하게 비식별 처리된 자료를 사용하고, 기업의 보안 정책을 확인해야 한다고 답했다.

김부장은 이러한 연습을 통해 자신이 미처 준비하지 못한 질문을 발견할 수 있었다. ChatGPT는 실제 고객을 대신할 수 없지만, 영업 상담을 준비하는 연습 상대가 될 수 있었다.

AI를 활용한 영업 준비의 장점은 고객을 만나기 전에 질문과 반론을 연습하고, 자신의 제안을 개선할 수 있다는 점이다.

 

고객이 관심을 보이면 견적서를 작성해야 한다

김부장은 상담이 순조롭게 진행되었다고 가정했다. 기업 교육 담당자가 직원 20명을 대상으로 6시간의 생성형 AI 교육을 진행하고 싶다고 말했다. 이제 김부장은 교육 내용뿐 아니라 비용을 제시해야 했다.

지난 16편에서 계산했던 수익성 분석이 다시 필요해졌다.(해당 글 하단에 있는 첨부파일 참조)

김부장은 ChatGPT에 견적서 작성을 요청했다.

"기업 임직원 20명을 대상으로 6시간의 생성형 AI 활용 교육을 진행하려고 해. 강의료, 교재 제작비, 교육 준비비, 출장비 등 필요한 항목을 검토하고 견적서 양식을 작성해 줘. 금액은 임의로 확정하지 말고 내가 입력할 수 있도록 해 줘."

ChatGPT는 견적서에 필요한 항목을 정리했다. 김부장은 교육 장소를 기업에서 제공하는지, 교육용 컴퓨터와 AI 계정은 누가 준비하는지, 교재를 인쇄해야 하는지 등을 확인해야 한다는 사실을 알게 되었다. 또한 기업 교육은 개인 교육생을 모집하는 방식과 비용 구조가 다를 수 있었다.

개인 교육에서는 교육생 수에 따라 매출이 달라지지만, 기업 교육에서는 강의 시간과 교육 범위, 준비 업무, 인원 규모 등을 고려해 총액으로 계약하는 경우도 있다. 김부장은 견적서의 금액을 정할 때 ChatGPT가 제시한 숫자를 그대로 사용하지 않았다. 실제 비용을 확인하고, 자신의 강의 준비시간과 교육 진행시간, 이동시간, 필요한 장비와 인력을 고려했다. 여기에 목표 이익을 반영해 제안 금액을 결정하기로 했다. 또한 부가가치세 적용 여부와 거래 조건도 확인했다.

견적서는 고객에게 제시하는 가격표이면서 동시에 창업자가 자신의 수익성을 지키기 위한 중요한 문서다.

 

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김부장, AI로 제안서와 계약 준비를 진행하다

견적서를 작성한 김부장은 기업 교육 담당자에게 전달할 간단한 교육제안서도 준비했다. 이전 편에서 배운 감마 AI를 활용하면 ChatGPT로 정리한 교육 내용을 프레젠테이션으로 구성할 수 있었다.

김부장은 ChatGPT에 교육제안서의 핵심 내용을 작성하도록 요청했다. 교육 목적, 대상, 교육시간, 세부 프로그램, 교육 방식, 기대효과, 준비사항 등을 정리했다. 그리고 감마에 내용을 입력해 간결한 제안서를 만들었다.

이번에는 회사 전체를 소개하는 자료가 아니라 고객이 요청한 교육에 집중한 제안서였다. 김부장은 자신이 준비한 회사소개서와 실제 고객에게 제출하는 교육제안서가 서로 다르다는 점을 다시 확인했다. 회사소개서는 자신의 사업을 이해시키는 자료이고, 교육제안서는 고객이 구매를 결정하도록 돕는 자료였다.

이후 계약을 진행하게 된다면 교육 일정, 제공 범위, 비용, 지급 조건, 일정 변경 및 취소 조건, 교육자료의 사용 범위 등을 명확하게 해야 했다.

김부장은 ChatGPT를 이용해 계약서에 포함할 주요 항목을 점검할 수 있었다. 다만 AI가 작성한 계약서가 법적으로 완전하다고 단정할 수는 없었다. 실제 계약에서는 거래 조건과 관련 법령을 확인하고, 필요한 경우 전문가의 검토를 받아야 했다.

김부장은 이제 영업이 단순히 제품을 설명하고 판매하는 과정이 아니라, 고객과 서로의 책임과 기대를 명확히 하는 과정이라는 사실을 이해했다.

 

첫 매출이 발생하기까지의 과정을 AI로 관리하다

김부장은 자신의 영업 과정을 다시 정리해 보았다. 먼저 잠재고객을 조사했다. 그다음 고객의 업무와 교육 수요를 분석하고, 맞춤형 제안 메시지를 작성했다. 고객이 관심을 보이면 상담을 진행하고, 필요한 교육 내용과 비용을 협의했다. 이후 견적서와 제안서를 전달하고 계약 조건을 확인했다. 교육을 제공한 뒤에는 계약에 따라 대금을 청구하고 입금 여부를 확인해야 했다.

김부장은 여기에서 중요한 사실을 발견했다.

영업제안이 성공했다고 해서 곧바로 매출대금이 입금되는 것은 아니다.

계약이 체결되더라도 실제 교육을 제공해야 할 수 있고, 교육 완료 후 검수나 정산을 거쳐 대금을 받는 경우도 있다. 따라서 고객관리표에는 계약 여부뿐 아니라 교육 진행일, 청구일, 입금 예정일, 실제 입금일도 기록할 필요가 있었다.

김부장은 ChatGPT에 다음과 같이 요청했다.

"기업 교육사업의 고객관리표에 영업 진행 단계뿐 아니라 계약금액, 교육 진행일, 대금 청구일, 입금 예정일, 입금 완료 여부를 함께 관리하고 싶어. 엑셀에서 사용할 수 있도록 구성해 줘."

김부장은 이렇게 고객 발굴부터 대금 회수까지 이어지는 과정을 하나의 흐름으로 이해하기 시작했다. 앞으로 고객이 늘어나면 CRM 도구나 업무 자동화 서비스를 활용할 수 있겠지만, 처음에는 자신이 전체 과정을 정확히 이해하는 것이 더 중요하다고 생각했다.

 

AI가 고객을 찾아주더라도 고객의 신뢰까지 만들어 주지는 않는다

김부장은 ChatGPT를 활용하면서 영업 준비에 드는 시간이 줄어들 수 있다는 사실을 경험했다. 과거에는 기업을 조사하고 제안서를 작성하는 데 많은 시간이 필요했을 것이다. 하지만 이제는 AI를 이용해 조사 항목을 정리하고, 고객의 문제를 분석하며, 영업 이메일과 교육제안서의 초안을 빠르게 만들 수 있었다.

상담을 앞두고 예상 질문을 연습하는 일도 가능했다. 그러나 김부장은 한 가지 사실을 분명히 이해했다. 

AI가 영업을 대신해 주는 것은 아니라는 점이었다. 
AI가 작성한 이메일이 아무리 잘 만들어졌더라도 고객에게 신뢰를 주지 못하면 거래는 성사되지 않을 수 있었다.
AI가 만든 제안서가 보기 좋더라도 실제로 제공할 수 없는 서비스를 약속한다면 오히려 문제가 발생할 수 있었다.

특히 50대 창업자는 오랫동안 쌓아 온 전문성과 업무 경험, 문제 해결 능력을 강점으로 활용할 수 있다. 고객과의 상담에서 중요한 것은 화려한 AI 기술을 보여주는 일이 아니라 고객의 상황을 이해하고 실현 가능한 해결책을 제시하는 것이다.

김부장은 자신의 경험과 AI의 역할을 구분하기로 했다. AI는 고객을 조사하고 제안서를 작성하며 영업 업무를 정리하는 데 활용한다. 하지만 고객의 이야기를 듣고, 신뢰를 형성하고, 최종적인 약속을 책임지는 일은 자신이 직접 수행하기로 했다.

AI는 영업의 효율을 높일 수 있지만, 고객의 신뢰는 창업자의 전문성과 태도, 약속을 지키는 행동에서 형성된다.

 

50대 창업자에게 필요한 것은 많은 고객보다 첫 번째 고객이다

김부장은 창업을 준비하면서 매출 목표를 크게 설정하는 것이 중요하다고 생각했다. 하지만 실제 영업을 준비하면서 생각이 달라졌다. 처음부터 많은 고객을 확보하려고 하기보다 자신의 서비스를 필요로 하는 첫 번째 고객을 찾는 것이 더 중요할 수 있었다.

첫 고객을 통해 자신이 준비한 제품이나 서비스가 실제로 판매될 수 있는지 확인할 수 있기 때문이다. 또한 고객이 어떤 이유로 구매를 결정하는지, 어떤 부분에 만족하는지, 어떤 점을 개선해야 하는지도 배울 수 있다.

김부장은 첫 고객에게 단순히 교육 프로그램을 판매하는 것에서 끝내지 않기로 했다. 교육이 끝난 뒤 고객의 의견을 듣고, 교육 내용이 실제 업무에 도움이 되었는지 확인할 계획이었다. 이때 ChatGPT를 활용해 고객 만족도 설문을 만들고, 응답 결과를 분석할 수 있었다.

고객의 개인정보와 기업 내부정보를 보호하면서 설문 내용을 분석하면 프로그램을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 고객의 동의를 얻어 교육 후기나 활용 사례를 정리한다면 이후 영업에서도 신뢰를 높이는 자료로 사용할 수 있을 것이다. 다만 실제 성과가 확인되지 않은 상황에서 교육 효과를 과장하거나 가상의 고객 후기를 만들어 사용하는 것은 피해야 한다.

김부장은 고객 한 명의 경험이 앞으로 사업을 발전시키는 중요한 출발점이 될 수 있다고 생각했다.

 

김부장, 첫 고객을 만나기 위한 실행계획을 세우다

김부장은 이제 막연하게 고객이 찾아오기를 기다리지 않기로 했다. 우선 자신이 제공할 수 있는 핵심 교육 프로그램을 하나 선정했다. 그리고 그 프로그램을 필요로 할 가능성이 있는 기업과 기관을 조사했다. 공식 홈페이지와 공개된 자료를 확인하면서 교육 수요를 파악하고, 적절한 제안 창구를 찾기로 했다.

고객별로 필요한 내용을 분석한 뒤 ChatGPT로 맞춤형 영업 메시지와 제안서 초안을 작성할 계획이었다. 또한 엑셀을 활용해 고객별 진행 상황을 관리하고, 상담 일정과 후속 업무를 놓치지 않도록 했다.

김부장은 첫 달의 목표를 무리하게 큰 매출액으로 정하지 않았다. 대신 적합한 잠재고객을 조사하고, 실제 상담 기회를 만들고, 첫 번째 유료 계약을 성사시키는 것을 목표로 삼았다. 이 과정에서 고객의 반응을 기록하고, 어떤 제안이 관심을 끌었는지 분석하기로 했다. 그렇게 얻은 정보를 바탕으로 다음 영업제안을 개선할 수 있을 것이었다.

첫 번째 고객은 단순한 매출 이상의 의미를 가진다. 자신의 사업이 시장에서 실제로 작동할 수 있는지 확인하는 출발점이기 때문이다.

 

김부장, 이제 사업계획서 밖으로 나오다

김부장은 창업을 준비하는 동안 많은 시간을 컴퓨터 앞에서 보냈다. ChatGPT로 사업 아이디어를 정리하고, 미드저니로 이미지를 제작하고, AI로 홍보영상을 만들었다. 감마를 이용해 회사소개서를 완성했으며, 엑셀로 수익성까지 분석했다. 그동안 AI는 김부장이 사업을 준비하는 데 든든한 도구가 되어 주었다.

하지만 이제는 사업계획서 속의 고객이 아니라 실제 고객을 만나야 했다. 김부장은 처음으로 자신의 서비스를 필요로 할 가능성이 있는 기업을 조사하고, 그 기업의 문제를 이해하기 위한 자료를 정리했다. 그리고 고객에게 어떤 가치를 제공할 수 있는지 고민하면서 맞춤형 제안서를 작성하기 시작했다.

예전 같았으면 영업 경험이 부족하다는 이유로 쉽게 시작하지 못했을 수도 있다. 그러나 이제는 AI를 활용해 고객을 조사하고, 상담을 연습하고, 제안서를 작성하면서 조금씩 자신감을 얻고 있었다. 물론 AI가 모든 문제를 해결해 주는 것은 아니었다.

실제 고객이 어떤 반응을 보일지, 제안이 계약으로 이어질지는 아직 알 수 없었다. 그러나 김부장은 적어도 무엇부터 시작해야 하는지는 이해하게 되었다.

창업은 사업을 준비하는 것으로 완성되지 않는다. 자신의 제품과 서비스를 필요로 하는 고객을 만나고, 그 고객이 기꺼이 비용을 지불할 만한 가치를 제공할 때 비로소 사업이 시작된다.

김부장은 첫 번째 영업제안서를 다시 확인했다. 이번에는 단순히 자신의 회사를 소개하는 자료가 아니었다. 고객의 문제를 이해하고, 그 문제를 해결하기 위한 구체적인 제안이 담긴 자료였다.

김부장은 마지막으로 ChatGPT에 질문했다.

"내가 고객에게 제안한 내용을 검토해 줘. 고객 입장에서 궁금할 만한 점과 구매를 망설일 만한 이유를 찾아줘."

AI의 답변을 확인한 김부장은 제안서를 조금 더 수정했다. 그리고 실제 고객에게 연락하기 위한 준비를 마쳤다. 이제 김부장에게 필요한 것은 또 하나의 사업계획서가 아니었다.

첫 번째 고객과의 만남, 그리고 그 만남을 실제 매출로 연결하는 경험이었다.

하지만 고객이 늘어나기 시작하면 새로운 문제가 생길 것이다. 홈페이지로 문의가 들어오고, 교육 프로그램을 설명해야 하며, 상담 예약과 고객 질문에도 대응해야 한다. 혼자 사업을 운영하는 김부장이 모든 고객의 문의에 직접 답변할 수 있을까?

김부장은 다음 과제를 생각했다.

"내가 다른 일을 하고 있는 동안에도 고객의 질문에 답변해 주는 AI 직원이 있다면 어떨까?"

그는 이제 AI 챗봇을 활용한 고객 상담 자동화에 관심을 갖기 시작했다. 다음 18편에서는 김부장이 AI 챗봇을 도입해 고객의 문의를 응대하고, 상담과 예약을 연결하는 과정을 살펴보게 될 것이다.