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title: "AI 메모리로 고객획득비용 9달러 달성 x Work Optional (2부)"
description: "Work Optional 팟캐스트 2부. SalesMind AI가 AI 메모리를 활용해 고객획득비용 9달러를 달성하는 방법을 다룹니다."
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Transcripts

# SalesMind AI가 AI 메모리로 고객획득비용 9달러를 달성하는 방법 x Work Optional (2부)

Work Optional 팟캐스트 2부. SalesMind AI가 AI 메모리를 활용해 고객획득비용 9달러를 달성하는 방법을 다룹니다.

YouTube Video 26:59 October 9, 2026

![Video: SalesMind AI가 AI 메모리로 고객획득비용 9달러를 달성하는 방법 x Work Optional (2부)](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FUXyBX6QXSmE%2Fmaxresdefault.jpg&w=1920&q=75)

[Watch on YouTube ↗](https://www.youtube.com/watch?v=UXyBX6QXSmE)

## 전체 대화록

SalesMind에서는 고객이 패키지, 즉 학습 데이터를 얼마나 자주 업데이트하시나요?

그리고 그것은 메모리를 활용한 자기 학습인가요, 아니면 고객이 직접 해야 하는 건가요?

이전에는 AI가 생성한 것을 고객이 직접 업데이트하고 검증해야 했습니다. 지금은 모델이 스스로 학습하고, 스스로 얻은 결과를 바탕으로 시간이 지나면서 기계를 개선하도록 만들기 시작했습니다. 이건 정말 이제 막 시작된 단계입니다.

제품은 아직 개선과 반복이 필요하고, 특히 최적화 부분에서 그렇지만, 이제 AI가 결과를 바탕으로 스스로 개선될 수 있다는 걸 보는 건 정말 흥미롭습니다.

네, 알겠습니다. 이제 기술 부분으로 넘어가 보겠습니다. 저는 어떤 영업 에이전트든 AI가 메모리를 가질 수 있다는 점이 모든 걸 바꾼다고 생각합니다.

SalesMind로 하루에 150~200건의 아웃리치를 한다면 반대 의견도 받고 긍정적인 답변도 받을 텐데, 거기서 학습해서 고객에게 제품이나 영업 피치를 어떻게 개선할지 제안할 수 있는 능력은 정말 놀랍습니다. 그리고 메모리가 있으면 인간보다 무한히 더 나아질 겁니다. 인간은 하루에 190건의 상호작용을 처리할 수 없기 때문이죠.

에이전트가 어떻게 학습하고 개선되고 있는지, 아직 그렇지 않다면 어떻게 그렇게 만들 계획인지, 그리고 기술적으로 어떻게 작동하는지 말씀해 주시겠어요?

기본적으로 일부 용도를 위해 RAG를 구축하고, 에이전트가 접근할 수 있는 반대 의견 지식베이스를 늘려서 새로운 반대 의견을 파악할 수 있게 합니다. 그런 다음 받는 모든 답변마다 그 답변을 바탕으로 전략을 재조정해야 하는지 재평가합니다. 그리고 AI가 제품을, 잠재 고객을, 혹은 그 리드가 속한 세그먼트를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는지 스스로 판단합니다.

이를 통해 지식베이스가 개선되고, 이는 다음 대화와 다음 활동에 영향을 미치게 됩니다.

그건 이미 실제 서비스에 적용되어 있나요?

정말 초기 단계입니다. 작업을 시작했지만 아직 프로덕션에 배포되지 않았고, 저희 쪽에서 여전히 베타 테스트 중입니다.

그러면 오늘 제가 하루에 100명이나 200명에게 아웃리치를 한다고 할 때, 줄리앙, 고객으로서 피드백을 주시나요? 트랜스크립트도 있고 대화 내용도 있으시니까요. 자동이 아니라면, 그걸 엑셀로 다운로드해서 에이전트에게 넘기고 주간 단위로 요약해줄 수 있나요?

이미 그런 서비스를 제공하고 있나요, 아니면 나중에 자동화된 피드백 시스템이 될 예정인가요?

저희가 하고 있습니다. 어떤 종류의 피드백을 생각하고 계신가요? 예를 들어 SalesMind가 100명에게 아웃리치를 해서 50명이 이건 좋고 저건 안 좋다고 답했고, 20명이 가격이 너무 높다고 했다면, 고객으로서 저는 100건의 트랜스크립트를 읽을 시간이 없지만, 그걸 요약해 주실 수 있겠죠.

예를 들어 100명 중 20%는 제품을 정말 좋아하지만 평균 20% 할인을 원한다는 식으로요. 그게 고객으로서 제가 원하는 피드백이고, 데이터가 에이전트에 의해 쉽게 가공되어 그런 피드백을 줄 수 있을 것 같습니다. 이미 제공되고 있는지, 수동이든 아니든, 아니면 앞으로 나올 건지 궁금할 뿐입니다.

그 정밀도까지는 아직 없습니다. 관심 있는 사람이 10명이나 20명, 회의적인 사람이 70명이다, 이런 식으로는 말씀드릴 수 있습니다. 이건 오늘도 가능합니다.

하지만 관심 있는 사람 중 5%가 더 낮은 가격을 기대했다는 식의 피드백은 아직 없습니다. 하지만 메모해 두고, 좋은 프로덕트 매니저로서 언젠가 로드맵에 추가하겠습니다.

네, 알겠습니다. 특히 스케일할 때 말이 되는 이야기네요. 기술 스택에 대해 말씀해 주실 수 있나요?

무엇을 쓰고 있고, 무엇이 자체 기술이고, 얼마나 방어 가능한가요?

저희가 그것을 달성하려는 방법은 사람들의 워크플로우에 통합되는 것입니다. 그래서 타겟하는 고객층을 약간 조정하고 있습니다. B2B 마케팅 및 리드 생성 에이전시들이 고객의 프로세스에 워크플로우를 넣기 시작할 거라는 걸 알고 있고, 거기서 저희는 SalesMind가 단순한 인터페이스나 팀을 위해 작업을 수행하는 에이전트에 머무르지 않고, 워크플로우에 통합되어 기업 내 사람들에 대해 저희가 가진 애플리케이션과 지식베이스와 상호작용하길 원합니다.

저희가 사용하는 기술은 꽤 단순합니다. js와 React로 제품을 만들고 있습니다. 저희 CTO라면 그것에 대해 훨씬 더 자세히 말씀드릴 수 있을 겁니다.

저는 10개의 마이크로서비스 전체에서 사용하는 모든 도구와 언어를 완전히 파악하고 있지는 않습니다. 기술팀이 정말 열심히 작업하고 있습니다.

이건 얼마나 쉽게 복제할 수 있나요? 누군가 경쟁 제품을 내놓는다면, 귀사의 비법, 기술, 유통 중 무엇이 월 49달러로 같은 걸 제공하는 걸 막을 수 있나요?

저희가 보는 방식은 매우 포괄적인 솔루션을 갖는 것입니다. 정말 다양한 사용 사례를 보고 있고, 자체 워크플로우로 직접 하는 것과 무슨 차이가 있는지 묻는 고객과 사람들도 있습니다. 답은 꽤 간단합니다.

자체 워크플로우를 구축하는 데 시간을 쏟고 리소스를 투입하거나, 이는 내부적으로 비용이 많이 들거나, 아니면 내일부터 저희와 시작할 수 있습니다. 어떤 회사가 저희와 정확히 똑같이 시작해서 같은 제품을 49달러에 재판매하려 한다면 매우 어려울 겁니다. 왜냐하면 저희는 현재 데이터베이스에 1000만 개 이상의 프로필을 보유하고 있고, 그들과 효과적으로 소통하는 방법을 이해하고 있으며, 주고받는 메시지 하나하나가 시스템을 더 똑똑하게 만들기 때문입니다.

메시지 하나하나가 시스템과 에이전트가 다음 메시지에서 성공할 가능성을 높입니다. 그러니까 비즈니스 환경에서 사람들과 프로필에 대해 처리하는 데이터가 저희를 끊임없이 조금씩 더 똑똑하게 만들고, 저는 그것이 다른 사람들이 이 인터페이스 관점에서 따라잡기 어렵게 만드는 요소라고 생각합니다. 다음 단계는 사람들의 워크플로우에 통합되는 것입니다.

예를 들어 CRM을 연결하고, SalesMind가 "좋은 리드가 있는데 사람의 개입이 필요하고 전화가 필요합니다"라고 말할 때 작업을 바로 사람에게 넘기는 식입니다. 저희는 저희가 제공하는 가치로 대체 불가능한 존재가 되고자 합니다. 저희가 충분한 리드를 보내 파이프라인을 채우고 매출을 성장시켜서 귀사의 사업이 생존하거나 번창하게 만든다면, 귀사는 결코 저희를 떠날 수 없을 겁니다.

저희 청취자들을 위해 말씀드리면, 저희는 실제로 효과가 있고 제 생각엔 가치를 주는 도구를 소개하는 걸 좋아합니다. 귀사는 300만 건 이상의 메시지를 넘겼고, 고객에게 주는 가치 제안은, 줄리앙, 제가 틀리면 바로잡아 주세요, 월 100달러 미만으로 SalesMind를 사용해 에이전트를 훈련하는 데 몇 시간만 쓰면 하루에 150~200건의 메시지를 잠재고객에게 보내고, 데이터에서는 42%의 응답률을 보여준다는 거죠. 그다음엔 대화를 이어가고 LinkedIn 밖으로 나가서 금융 서비스든 소프트웨어든 뭐든 팔고자 하는 걸 팔 수 있습니다.

그리고 월 100달러를 하루 150건, 30일, 42%로 나누면 이건 정말 저렴하고 수고를 들이지 않고 잠재고객을 얻는 방법입니다. 대략 그게 가치 제안이라고 할 수 있을까요?

네, 그 잠재고객을 얻는 건 정말 저렴하고 꽤 자동화되어 있습니다. 아름다운 일이죠.

놀랍네요. 정말 정확하게 재구성하고 요약해 주신 것 같습니다. SalesMind의 고객획득비용은 현재 고객 한 명당 9달러입니다.

9달러, 알겠습니다.

그 숫자는 어떻게 나온 건가요? 획득비용이라는 게 무슨 의미인가요? 답장은 획득이 아니라 그냥 답장일 뿐이니까요.

획득이라고 하실 때, 실제로 서비스를 구매하는 걸 의미하시는 건가요?

네. 저희에게 고객획득비용이 9달러인 이유는 저희가 저희 자신의 음식을 직접 먹기 때문입니다. 즉, 저희 스스로 잠재고객을 발굴하고 생성하는 데 SalesMind를 쓰고 있습니다.

아, 그건 SalesMind 자체를 위한 거군요, 알겠습니다.

모든 사용자에 대해 그렇게 정확하게 측정할 수는 없지만, SalesMind 자체에 대해서는 그것을 모니터링합니다.

투자 라운드에 대해 언급하셨는데요. 편하게 말씀하실 수 있는 범위에서, 자금을 모으셨나요? 어떤 라운드에 있으시고, 자금을 확보한 후의 계획은 무엇인가요?

벤처 스튜디오와 함께 프리시드를 모았습니다. 그쪽에서 기본적으로 1년 동안 개발팀 전체를 제공해 줍니다. 그게 제품 품질과 전달 속도를 크게 개선했습니다.

이제 그 단계는 지났고, 지금은 시드를 모으고 있습니다. 자금을 쓸 계획은 이미 저희에게 효과가 있는 걸 스케일하는 것입니다. 즉, 저희가 직접 운영하는 계정과 활동의 수를 늘리는 것입니다.

주된 목표는 정말 스케일하는 것입니다. 이메일, 전화, WhatsApp처럼 아직 마무리해야 할 제품이 조금 남아 있는데, 이것들이 도달 범위를 넓히는 가장 쉬운 방법이 될 겁니다. 왜냐하면 직접 말씀하신 것처럼, 도달하고자 하는 1만 명 중 아마 8천 명은 LinkedIn에 없기 때문입니다.

그래서 저희는 다른 채널을 통해 그들에게 도달해야 하고, 그게 자금으로 할 수 있는 일입니다. 다른 채널에서 에이전트의 능력을 개선하고, 리드가 선호하는 채널을 통해 소통할 수 있는 멀티채널을 보장하는 것입니다.

귀사는 매우 구체적인 비즈니스 사례를 해결하는 많은 에이전트 중 하나이고, 저희가 투자한 여러 영업 제품도 있습니다. 이게 얼마나 빠르게 발전하고 있다고 보시나요, 그리고 앞으로 3~5년 동안 이 엔터프라이즈 에이전트 공간이 어떻게 발전할 거라고 보시나요?

와, 어려운 질문이네요.

그렇죠, 하지만 이 분야에 계시니 아마 의견이 있으실 겁니다.

네. 그 과제가 정말 빠르게 움직이고 있는 걸 보고 있습니다. 4개월에서 6개월마다 새로운 트렌드와 새로운 과제가 나타나는 걸 봅니다.

이 분야는 정말 빠르게 움직이고 있는데, 특히 영업 산업이 정말 거대하고 금액도 거대하기 때문입니다. 작년에 570억 달러가 영업과 마케팅 도구에 쓰였지만, 사람들은 여전히 비어 있는 CRM을 갖고 있습니다. 앞으로 3~5년 동안 영업 에이전트가 가장 큰 영향을 미칠 거라고 보는 부분은, 적어도 SalesMind가 가진 비전에서는, 전체 퍼널을 완전히 개인화하는 것입니다.

즉, 첫 메시지가 개인화되고, 답장이 개인화되고, 보고 있는 것이 개인화되고, 실시간 AI 아바타와의 상호작용이 오직 당신과 당신의 특정 필요에 맞게 개인화된다는 뜻입니다. 왜냐하면 웹사이트나 프로필에 10분을 들여 제안이 무엇인지, 가치가 무엇인지, 혜택이 무엇인지 이해할 시간이 없기 때문입니다. 저희는 그저 당신에게 중요한 것만 보여주면 됩니다.

ChatGPT를 제 LinkedIn, Dropbox, 영업 키트에 연결해서 SalesMind가 하는 일을 한다면 얼마나 멀리 갈 수 있을까요? 그게 귀사에 위협이 되나요?

저희에게 위협은 아닙니다. 당신의 계정 하나에 대해서는 결국 할 수 있겠지만, 100개의 LinkedIn 계정이나 100개의 이메일에 대해 안정적으로 할 수 있을까요? 그게 저희가 에이전시들을 위해 해결하는 사용 사례이고, ChatGPT가 실제로 그걸 할지 보는 건 저희에게 중요한 순간입니다.

그들이 당신이 저희가 하는 일을 하도록 LinkedIn에 직접 연결하는 걸 허용할지는 확신이 없습니다. 하지만 설령 그렇게 된다 해도, 저희는 그걸 위협으로 보지 않습니다. 왜냐하면 자신의 프로필을 자동화하려는 개인은 저희가 찾는 타겟층이 정말 아니기 때문입니다.

당신이 빌더라면 직접 할 수 있고, 당신이 그걸 좋아한다는 걸 알고 있습니다. 당신은 똑똑한 머리와 제품을 만드는 뛰어난 재능을 가지고 있으니까요. 하지만 그건 당신의 초점이 어디에 있느냐에 달려 있습니다.

조금 더 나아지게 만들려고 뭔가를 만드는 것인지, 아니면...

특별히 SalesMind를 겨냥한 질문은 아니었습니다, 줄리앙. ChatGPT나 Perplexity도 지금 다들 에이전트를 출시하고 있으니까요. 이번 주에 Perplexity Labs를 써봤는데, Manus나 Genspark만큼 좋지는 않더군요.

제 질문은 영업에 관한 것이라기보다, 에이전트로 발전하고 있는 이런 LLM 도구들에 관한 것이고, 귀사처럼 성공한 회사를 교란시킬 위험이 항상 있다는 것입니다. 그걸 어떻게 생각하고 어떻게 방어하시는지 궁금합니다.

저희가 그것에 대해 생각하고 방어하는 방식은 저희가 가진 규모와 스케일링 능력을 통해서입니다. 내일 OpenAI가 당신의 이메일에 답장하는 시스템을 출시한다면, 네, 그건 당신 한 사람에게는 통할 겁니다. 하지만 전체 고객군에 대해, 기업 전체가 쉽게 통합하도록 만드는 건 앞으로 몇 년간은 조금 더 복잡할 거라고 생각합니다.

하지만 그건 그냥 퍼널의 맨 위, 작은 불씨를 만드는 부분일 뿐입니다. SalesMind가 큰 우위를 가질 거라고 보는 부분은 적응형 마이크로사이트를 갖는 것입니다. 거기서 메시지는 영업 퍼널의 다음 단계로 나아가게 하는 문일 뿐이고, 훨씬 더 개인화된 경험을 제공합니다.

저희는 LinkedIn에서 메시지만 보내는 게 아니라, 리드를 퍼널 안에서 이동시키고 적격성을 평가합니다. 그러니까 그건 메시지를 보낼 수는 있겠지만, 퍼널 안에서 이동시킬 수 있을까요? 좋은 질문입니다.

그렇지 않길 바라지만, 만약 그렇게 된다면 저희는 다른 걸 할 겁니다.

네, 지금 시점에서 할 수 있는 최선의 답변인 것 같습니다, 모든 게 너무 빠르게 움직이니까요. 지정학적인 질문을 드리겠습니다. 귀사의 기술 스택에 대해 충분히 알지는 못하지만, 중국이 특히 오픈소스에서 명백히 앞서가고 있습니다.

중국과 미국 기술 사이의 사용 사례를 어떻게 보시나요?

좋은 질문입니다. 모델들이 각기 다른 강점을 가지고 있고, 각각 다른 사용 사례에 맞는다고 봅니다. 저희는 현재 적격성 판단, 식별, 매칭 등 모든 프로세스에 다섯이나 여섯 개의 서로 다른 모델을 사용하고 있습니다.

둘 사이의 경쟁에 대해서는 전혀 모르겠습니다, 저는 편향이 있어서요. 중국을 정말 좋아합니다.

그게 훨씬 더 저렴하기도 하죠?

네. 그리고 정말 뛰어납니다. 추론 모델들이 인상적입니다.

그렇게 빠르게 모델을 출시할 수 있었다는 게 정말 놀랍습니다. 중국이 정말로 혁신을 선도하고 있다는 걸 알고 있고, 앞으로 몇 년 안에 어디에나 있을 거라고 꽤 확신합니다. 몇 주 전에 중국에 있었는데, 이미 바이두 지도에 DeepSeek를 통합한 걸 봤습니다.

Google Business 같은 비즈니스 프로필에 들어가면 영업시간을 볼 수 있고, 거기서 바로 DeepSeek에 질문을 써서 답을 받을 수 있습니다. 중국이 이 경쟁에서 가진 큰 이점은 결정이 단 하나만 필요하다는 겁니다. DeepSeek를 모든 곳에 넣기로 결정하면 그건 즉시 실현되고, 15억 명이 즉시 AI에 접근할 수 있게 됩니다.

그들의 도입률은 놀라울 겁니다.

기업 도입에 대한 질문이 있는데, 처음 질문 목록에도 넣어뒀던 겁니다. 저희는 대기업들과 많은 시간을 보내는데, 그건 저희가 스타트업 세계에서 쌓아온 것과는 다릅니다. 대기업들은 엔터프라이즈 에이전트의 가치를 보고 있지만, 거버넌스, 윤리, 프라이버시, 보안이 해결해야 할 중요한 문제입니다.

SalesMind나 비슷한 에이전트를 도입하는 걸 고민하는 기업들과 이야기하시나요, 그리고 그들은 이 매우 새로운 문제들을 어떻게 해결하고 있나요? 예를 들어, SalesMind를 도입해서 기업의 데이터베이스에 연결했는데, 에이전트가 제멋대로 행동하거나 환각을 일으키거나 데이터를 훔치기로 한다면 어떻게 되나요? 이런 문제를 이미 겪어보셨나요?

이건 지금 가장 중요한 주제이기 때문에 그냥 궁금할 뿐입니다.

네, 실제로 엔터프라이즈 고객이 있습니다. 그들이 그걸 관리하는 방식은 재미있었는데, 저희가 그들과 접촉은 했지만 영업 과정이 훨씬 더 길었기 때문입니다. 저희는 파일럿으로 한 명부터 시작해서, 그다음 10명 팀이 되고, 지금은 영업을 위해 그 회사 내에 80명이나 90명이 있습니다.

바뀐 점은 수동으로 메시지를 보내던 사람들을 대체했다는 것입니다. 그건 원래 15명이 하던 일이었습니다. LinkedIn에 가서 그 사람이 무엇을 하는지 이해하려 하고, 가진 정보를 바탕으로 리드를 평가하려 하고, 메시지를 시작하고, 리드를 구글 시트에 넣고, 하루가 끝날 때 그 시트를 보고했습니다.

그 담당자는 하루에 30건의 연결도 넘기지 못했습니다. 그러니까 그런 일을 하는 사람들 전체 그룹이 있었는데, 지금은 그 팀이 축소되었습니다. 그 사람들은 지금은 다른 역할을 맡고 있을 거라고 생각합니다.

지금은 검증자가 있습니다. 새로운 에이전트, 새로운 캠페인, 새로운 미션을 시작할 때마다 누군가 AI 이해의 품질을 검증하고 필요하면 조정합니다. 왜냐하면 저희가 모든 것에 대한 접근 권한을 드리기 때문에, AI가 약간 환각을 일으키거나 완전히 맞지 않을 때, 또는 스스로 그걸 어떻게 홍보하는지에 대해 수정할 수 있습니다.

그러니까 그걸 관리하는 사람이 있지만, 회사 전체에 대해 한 사람으로 충분합니다.

그렇군요. Y Combinator의 회장인 Gary Tan은 몇 달 전, 최근 배치의 CEO들을 조사한 결과, 최근 YC 배치 기업의 90%가 소프트웨어를 만드는 데 에이전트를 사용한다고 말했습니다. 그러니까 10명의 개발자 대신, 에이전트를 쓰는 두세 명만 있을 수도 있다는 거죠.

생각해 보면, 이건 정말 린 스타트업이라는 개념 전체이고, 저희는 그것에 대해 다루는 뉴스레터도 있습니다. 이걸 어떻게 보시나요, 그리고 귀사 자체는 AI 네이티브인가요?

네, 확실히 그렇습니다. 누군가를 온보딩할 때 가장 먼저 하는 일 중 하나가 ChatGPT Plus 계정과 Cursor 계정을 주는 것입니다. 적어도 그들이 필요한 일을 할 수 있는 기본 도구를 갖추도록 하기 위해서요.

몇 주가 걸릴 수도 있었던 애플리케이션의 일부를 Codex로 며칠 안에 마이그레이션했습니다. 저희는 AI를 상당히 많이 활용하고 있고, 내부적으로 적절한 도구와 적절한 사용 사례를 파악한 챔피언 한 명을 양성해서, 그 사람이 회사 내부와 다른 개발자들 사이에서 도입을 주도하고 있습니다. 하지만 정말 놀랐던 건, Codex가 이제 당신 대신 풀 리퀘스트를 보낼 수 있다는 겁니다.

그냥 작업을 하나 주면 GitHub에 PR을 보내줍니다.

직원 한 명당 200만 달러에 도달하는 것 같은 목표가 있나요?

저희 팀은 Codex로 직원들을 대체할 수 있을 거라고 농담하곤 했습니다. 제가 믿는 건 사람들을 유지하면서 그들을 단순히 10배 더 생산적으로 만들어야 한다는 것입니다. 20명의 작은 팀을 갖는 게 저희에게 도움이 될 거라고 생각하지 않습니다.

왜냐하면 결국 많은 다른 사용 사례를 구축해야 하기 때문입니다. 하지만 지금 가진 팀이 AI의 도움을 받아 10배 더 생산적이 될 수 있기를 바랍니다. 아직 그 10배에는 도달하지 못했지만, 그 방향으로 노력하고 있습니다.

Gamma가 직원 한 명당 100만 달러를 목표로 한다면, 그게 저희의 다음 목표가 될 수도 있습니다.

이 대화에서 제가 얻은 건, 고객의 관점에서는 DeepSeek를 쓰든 다른 걸 쓰든 실제로는 그렇게 중요하지 않다는 점입니다. 중요한 건 구체적인 문제를 해결하고 있다는 것이고, 귀사는 AI를 훈련시켜 기본적으로 제품이나 서비스를 학습하게 했고, 그걸 LinkedIn에 아주 영리하게 통합했습니다. LinkedIn은, 말씀하신 대로 10억 명의 사람들이 있습니다.

그러니 거기서 많은 고객을 찾게 될 겁니다. 그리고 SalesMind에서 자신의 음식을 직접 먹음으로써, 귀사는 한 명당 9달러로 신규 고객을 확보하고 있습니다. 저는 그게 그보다 더 저렴하다고까지 말하고 싶은데, SalesMind가 없고 사람들이 전화를 돌린다면, 영업 담당자를 훈련하거나 재훈련하는 데 드는 시간, 이직률, 관리 시간은 보통 제대로 계산에 들어가지 않기 때문입니다.

그러니까 SalesMind를 영업 리드에 쓰는 것과 전통적인 방식을 비교하면, 비용과 시간 면에서 엄청난 차이가 있습니다. 저는 그 계산을 직접 해보지는 않았지만, 한 번 훈련되면 훨씬 빠르게 스케일하고 특히 메모리와 함께 더 똑똑해진다는 게 훨씬 직관적으로 느껴집니다. 그러니까 저에게 9달러는 환상적인 숫자지만, 전통적인 방식과 비교해서 모든 걸 계산에 넣으면 생산성 배율이 훨씬 더 높다고 생각합니다.

아주 명확하게 설명하지는 못했지만, 말이 됐으면 좋겠고, 혹시 의견을 덧붙여 주실 수 있을까요?

네, 정말 말이 됩니다. B2B 업계에서 평균적으로 보는 건 리드 하나당 획득비용이 200~250달러라는 것입니다.

와.

SalesMind에서는 저희 자체 솔루션을 쓰기 때문에 9달러로 해내고 있습니다. 훨씬 낮은 수치이고, 다른 방법으로는 이걸 달성할 수 없을 거라고 생각합니다.

정말 좋네요, 정말 좋습니다. 알겠습니다, 줄리앙, 토요일 아침이니 분명 할 일이 많으실 텐데요. 시청자들에게 당신과 SalesMind에 어떻게 연락할 수 있는지 말씀해 주시겠어요?

네, 꽤 간단합니다. LinkedIn에서 저희는 매우 눈에 잘 띄고, 영업에서의 AI에 관한 콘텐츠를 점점 더 많이 만들고 있습니다. 저희는 정말로 AI가 어떻게 비즈니스를 10배 더 생산적으로 만들 수 있는지에 대한 전도사입니다, 당신도 그렇듯이요.

LinkedIn이 저를 찾는 가장 좋은 방법일 겁니다. SalesMind의 Julien Gadilla, 또는 LinkedIn의 SalesMind를 찾으시면, 아주 쉽게 찾으실 수 있을 겁니다.

환상적이네요. 정말 감사합니다. 몇 달 후에 다시 모셔서 얼마나 성장하셨는지 볼 수 있으면 좋겠네요.

네, 네, 환상적입니다. 정말 감사합니다, 줄리앙.

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SalesMind로 하루에 150~200건의 아웃리치를 한다면 반대 의견도 받고 긍정적인 답변도 받을 텐데, 거기서 학습해서 고객에게 제품이나 영업 피치를 어떻게 개선할지 제안할 수 있는 능력은 정말 놀랍습니다. 그리고 메모리가 있으면 인간보다 무한히 더 나아질 겁니다. 인간은 하루에 190건의 상호작용을 처리할 수 없기 때문이죠. 에이전트가 어떻게 학습하고 개선되고 있는지, 아직 그렇지 않다면 어떻게 그렇게 만들 계획인지, 그리고 기술적으로 어떻게 작동하는지 말씀해 주시겠어요? >> 기본적으로 일부 용도를 위해 RAG를 구축하고, 에이전트가 접근할 수 있는 반대 의견 지식베이스를 늘려서 새로운 반대 의견을 파악할 수 있게 합니다. 그런 다음 받는 모든 답변마다 그 답변을 바탕으로 전략을 재조정해야 하는지 재평가합니다. 그리고 AI가 제품을, 잠재 고객을, 혹은 그 리드가 속한 세그먼트를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는지 스스로 판단합니다. 이를 통해 지식베이스가 개선되고, 이는 다음 대화와 다음 활동에 영향을 미치게 됩니다. >> 그건 이미 실제 서비스에 적용되어 있나요? >> 정말 초기 단계입니다. 작업을 시작했지만 아직 프로덕션에 배포되지 않았고, 저희 쪽에서 여전히 베타 테스트 중입니다. >> 그러면 오늘 제가 하루에 100명이나 200명에게 아웃리치를 한다고 할 때, 줄리앙, 고객으로서 피드백을 주시나요? 트랜스크립트도 있고 대화 내용도 있으시니까요. 자동이 아니라면, 그걸 엑셀로 다운로드해서 에이전트에게 넘기고 주간 단위로 요약해줄 수 있나요? 이미 그런 서비스를 제공하고 있나요, 아니면 나중에 자동화된 피드백 시스템이 될 예정인가요? >> 저희가 하고 있습니다. 어떤 종류의 피드백을 생각하고 계신가요? 예를 들어 SalesMind가 100명에게 아웃리치를 해서 50명이 이건 좋고 저건 안 좋다고 답했고, 20명이 가격이 너무 높다고 했다면, 고객으로서 저는 100건의 트랜스크립트를 읽을 시간이 없지만, 그걸 요약해 주실 수 있겠죠. 예를 들어 100명 중 20%는 제품을 정말 좋아하지만 평균 20% 할인을 원한다는 식으로요. 그게 고객으로서 제가 원하는 피드백이고, 데이터가 에이전트에 의해 쉽게 가공되어 그런 피드백을 줄 수 있을 것 같습니다. 이미 제공되고 있는지, 수동이든 아니든, 아니면 앞으로 나올 건지 궁금할 뿐입니다. >> 그 정밀도까지는 아직 없습니다. 관심 있는 사람이 10명이나 20명, 회의적인 사람이 70명이다, 이런 식으로는 말씀드릴 수 있습니다. 이건 오늘도 가능합니다. >> 하지만 관심 있는 사람 중 5%가 더 낮은 가격을 기대했다는 식의 피드백은 아직 없습니다. 하지만 메모해 두고, 좋은 프로덕트 매니저로서 언젠가 로드맵에 추가하겠습니다. >> 네, 알겠습니다. 특히 스케일할 때 말이 되는 이야기네요. 기술 스택에 대해 말씀해 주실 수 있나요? 무엇을 쓰고 있고, 무엇이 자체 기술이고, 얼마나 방어 가능한가요? >> 저희가 그것을 달성하려는 방법은 사람들의 워크플로우에 통합되는 것입니다. 그래서 타겟하는 고객층을 약간 조정하고 있습니다. B2B 마케팅 및 리드 생성 에이전시들이 고객의 프로세스에 워크플로우를 넣기 시작할 거라는 걸 알고 있고, 거기서 저희는 SalesMind가 단순한 인터페이스나 팀을 위해 작업을 수행하는 에이전트에 머무르지 않고, 워크플로우에 통합되어 기업 내 사람들에 대해 저희가 가진 애플리케이션과 지식베이스와 상호작용하길 원합니다. 저희가 사용하는 기술은 꽤 단순합니다. Node.js와 React로 제품을 만들고 있습니다. 저희 CTO라면 그것에 대해 훨씬 더 자세히 말씀드릴 수 있을 겁니다. 저는 10개의 마이크로서비스 전체에서 사용하는 모든 도구와 언어를 완전히 파악하고 있지는 않습니다. 기술팀이 정말 열심히 작업하고 있습니다. >> 이건 얼마나 쉽게 복제할 수 있나요? 누군가 경쟁 제품을 내놓는다면, 귀사의 비법, 기술, 유통 중 무엇이 월 49달러로 같은 걸 제공하는 걸 막을 수 있나요? >> 저희가 보는 방식은 매우 포괄적인 솔루션을 갖는 것입니다. 정말 다양한 사용 사례를 보고 있고, 자체 워크플로우로 직접 하는 것과 무슨 차이가 있는지 묻는 고객과 사람들도 있습니다. 답은 꽤 간단합니다. 자체 워크플로우를 구축하는 데 시간을 쏟고 리소스를 투입하거나, 이는 내부적으로 비용이 많이 들거나, 아니면 내일부터 저희와 시작할 수 있습니다. 어떤 회사가 저희와 정확히 똑같이 시작해서 같은 제품을 49달러에 재판매하려 한다면 매우 어려울 겁니다. 왜냐하면 저희는 현재 데이터베이스에 1000만 개 이상의 프로필을 보유하고 있고, 그들과 효과적으로 소통하는 방법을 이해하고 있으며, 주고받는 메시지 하나하나가 시스템을 더 똑똑하게 만들기 때문입니다. 메시지 하나하나가 시스템과 에이전트가 다음 메시지에서 성공할 가능성을 높입니다. 그러니까 비즈니스 환경에서 사람들과 프로필에 대해 처리하는 데이터가 저희를 끊임없이 조금씩 더 똑똑하게 만들고, 저는 그것이 다른 사람들이 이 인터페이스 관점에서 따라잡기 어렵게 만드는 요소라고 생각합니다. 다음 단계는 사람들의 워크플로우에 통합되는 것입니다. 예를 들어 CRM을 연결하고, SalesMind가 \"좋은 리드가 있는데 사람의 개입이 필요하고 전화가 필요합니다\"라고 말할 때 작업을 바로 사람에게 넘기는 식입니다. 저희는 저희가 제공하는 가치로 대체 불가능한 존재가 되고자 합니다. 저희가 충분한 리드를 보내 파이프라인을 채우고 매출을 성장시켜서 귀사의 사업이 생존하거나 번창하게 만든다면, 귀사는 결코 저희를 떠날 수 없을 겁니다. >> 저희 청취자들을 위해 말씀드리면, 저희는 실제로 효과가 있고 제 생각엔 가치를 주는 도구를 소개하는 걸 좋아합니다. 귀사는 300만 건 이상의 메시지를 넘겼고, 고객에게 주는 가치 제안은, 줄리앙, 제가 틀리면 바로잡아 주세요, 월 100달러 미만으로 SalesMind를 사용해 에이전트를 훈련하는 데 몇 시간만 쓰면 하루에 150~200건의 메시지를 잠재고객에게 보내고, 데이터에서는 42%의 응답률을 보여준다는 거죠. 그다음엔 대화를 이어가고 LinkedIn 밖으로 나가서 금융 서비스든 소프트웨어든 뭐든 팔고자 하는 걸 팔 수 있습니다. 그리고 월 100달러를 하루 150건, 30일, 42%로 나누면 이건 정말 저렴하고 수고를 들이지 않고 잠재고객을 얻는 방법입니다. 대략 그게 가치 제안이라고 할 수 있을까요? >> 네, 그 잠재고객을 얻는 건 정말 저렴하고 꽤 자동화되어 있습니다. 아름다운 일이죠. >> 놀랍네요. 정말 정확하게 재구성하고 요약해 주신 것 같습니다. SalesMind의 고객획득비용은 현재 고객 한 명당 9달러입니다. >> 9달러, 알겠습니다. >> 그 숫자는 어떻게 나온 건가요? 획득비용이라는 게 무슨 의미인가요? 답장은 획득이 아니라 그냥 답장일 뿐이니까요. 획득이라고 하실 때, 실제로 서비스를 구매하는 걸 의미하시는 건가요? >> 네. 저희에게 고객획득비용이 9달러인 이유는 저희가 저희 자신의 음식을 직접 먹기 때문입니다. 즉, 저희 스스로 잠재고객을 발굴하고 생성하는 데 SalesMind를 쓰고 있습니다. >> 아, 그건 SalesMind 자체를 위한 거군요, 알겠습니다. >> 모든 사용자에 대해 그렇게 정확하게 측정할 수는 없지만, SalesMind 자체에 대해서는 그것을 모니터링합니다. >> 투자 라운드에 대해 언급하셨는데요. 편하게 말씀하실 수 있는 범위에서, 자금을 모으셨나요? 어떤 라운드에 있으시고, 자금을 확보한 후의 계획은 무엇인가요? >> 벤처 스튜디오와 함께 프리시드를 모았습니다. 그쪽에서 기본적으로 1년 동안 개발팀 전체를 제공해 줍니다. 그게 제품 품질과 전달 속도를 크게 개선했습니다. 이제 그 단계는 지났고, 지금은 시드를 모으고 있습니다. 자금을 쓸 계획은 이미 저희에게 효과가 있는 걸 스케일하는 것입니다. 즉, 저희가 직접 운영하는 계정과 활동의 수를 늘리는 것입니다. 주된 목표는 정말 스케일하는 것입니다. 이메일, 전화, WhatsApp처럼 아직 마무리해야 할 제품이 조금 남아 있는데, 이것들이 도달 범위를 넓히는 가장 쉬운 방법이 될 겁니다. 왜냐하면 직접 말씀하신 것처럼, 도달하고자 하는 1만 명 중 아마 8천 명은 LinkedIn에 없기 때문입니다. 그래서 저희는 다른 채널을 통해 그들에게 도달해야 하고, 그게 자금으로 할 수 있는 일입니다. 다른 채널에서 에이전트의 능력을 개선하고, 리드가 선호하는 채널을 통해 소통할 수 있는 멀티채널을 보장하는 것입니다. >> 귀사는 매우 구체적인 비즈니스 사례를 해결하는 많은 에이전트 중 하나이고, 저희가 투자한 여러 영업 제품도 있습니다. 이게 얼마나 빠르게 발전하고 있다고 보시나요, 그리고 앞으로 3~5년 동안 이 엔터프라이즈 에이전트 공간이 어떻게 발전할 거라고 보시나요? >> 와, 어려운 질문이네요. >> 그렇죠, 하지만 이 분야에 계시니 아마 의견이 있으실 겁니다. >> 네. 그 과제가 정말 빠르게 움직이고 있는 걸 보고 있습니다. 4개월에서 6개월마다 새로운 트렌드와 새로운 과제가 나타나는 걸 봅니다. 이 분야는 정말 빠르게 움직이고 있는데, 특히 영업 산업이 정말 거대하고 금액도 거대하기 때문입니다. 작년에 570억 달러가 영업과 마케팅 도구에 쓰였지만, 사람들은 여전히 비어 있는 CRM을 갖고 있습니다. 앞으로 3~5년 동안 영업 에이전트가 가장 큰 영향을 미칠 거라고 보는 부분은, 적어도 SalesMind가 가진 비전에서는, 전체 퍼널을 완전히 개인화하는 것입니다. 즉, 첫 메시지가 개인화되고, 답장이 개인화되고, 보고 있는 것이 개인화되고, 실시간 AI 아바타와의 상호작용이 오직 당신과 당신의 특정 필요에 맞게 개인화된다는 뜻입니다. 왜냐하면 웹사이트나 프로필에 10분을 들여 제안이 무엇인지, 가치가 무엇인지, 혜택이 무엇인지 이해할 시간이 없기 때문입니다. 저희는 그저 당신에게 중요한 것만 보여주면 됩니다. >> ChatGPT를 제 LinkedIn, Dropbox, 영업 키트에 연결해서 SalesMind가 하는 일을 한다면 얼마나 멀리 갈 수 있을까요? 그게 귀사에 위협이 되나요? >> 저희에게 위협은 아닙니다. 당신의 계정 하나에 대해서는 결국 할 수 있겠지만, 100개의 LinkedIn 계정이나 100개의 이메일에 대해 안정적으로 할 수 있을까요? 그게 저희가 에이전시들을 위해 해결하는 사용 사례이고, ChatGPT가 실제로 그걸 할지 보는 건 저희에게 중요한 순간입니다. 그들이 당신이 저희가 하는 일을 하도록 LinkedIn에 직접 연결하는 걸 허용할지는 확신이 없습니다. 하지만 설령 그렇게 된다 해도, 저희는 그걸 위협으로 보지 않습니다. 왜냐하면 자신의 프로필을 자동화하려는 개인은 저희가 찾는 타겟층이 정말 아니기 때문입니다. 당신이 빌더라면 직접 할 수 있고, 당신이 그걸 좋아한다는 걸 알고 있습니다. 당신은 똑똑한 머리와 제품을 만드는 뛰어난 재능을 가지고 있으니까요. 하지만 그건 당신의 초점이 어디에 있느냐에 달려 있습니다. 조금 더 나아지게 만들려고 뭔가를 만드는 것인지, 아니면... >> 특별히 SalesMind를 겨냥한 질문은 아니었습니다, 줄리앙. ChatGPT나 Perplexity도 지금 다들 에이전트를 출시하고 있으니까요. 이번 주에 Perplexity Labs를 써봤는데, Manus나 Genspark만큼 좋지는 않더군요. 제 질문은 영업에 관한 것이라기보다, 에이전트로 발전하고 있는 이런 LLM 도구들에 관한 것이고, 귀사처럼 성공한 회사를 교란시킬 위험이 항상 있다는 것입니다. 그걸 어떻게 생각하고 어떻게 방어하시는지 궁금합니다. >> 저희가 그것에 대해 생각하고 방어하는 방식은 저희가 가진 규모와 스케일링 능력을 통해서입니다. 내일 OpenAI가 당신의 이메일에 답장하는 시스템을 출시한다면, 네, 그건 당신 한 사람에게는 통할 겁니다. 하지만 전체 고객군에 대해, 기업 전체가 쉽게 통합하도록 만드는 건 앞으로 몇 년간은 조금 더 복잡할 거라고 생각합니다. 하지만 그건 그냥 퍼널의 맨 위, 작은 불씨를 만드는 부분일 뿐입니다. SalesMind가 큰 우위를 가질 거라고 보는 부분은 적응형 마이크로사이트를 갖는 것입니다. 거기서 메시지는 영업 퍼널의 다음 단계로 나아가게 하는 문일 뿐이고, 훨씬 더 개인화된 경험을 제공합니다. 저희는 LinkedIn에서 메시지만 보내는 게 아니라, 리드를 퍼널 안에서 이동시키고 적격성을 평가합니다. 그러니까 그건 메시지를 보낼 수는 있겠지만, 퍼널 안에서 이동시킬 수 있을까요? 좋은 질문입니다. 그렇지 않길 바라지만, 만약 그렇게 된다면 저희는 다른 걸 할 겁니다. >> 네, 지금 시점에서 할 수 있는 최선의 답변인 것 같습니다, 모든 게 너무 빠르게 움직이니까요. 지정학적인 질문을 드리겠습니다. 귀사의 기술 스택에 대해 충분히 알지는 못하지만, 중국이 특히 오픈소스에서 명백히 앞서가고 있습니다. 중국과 미국 기술 사이의 사용 사례를 어떻게 보시나요? >> 좋은 질문입니다. 모델들이 각기 다른 강점을 가지고 있고, 각각 다른 사용 사례에 맞는다고 봅니다. 저희는 현재 적격성 판단, 식별, 매칭 등 모든 프로세스에 다섯이나 여섯 개의 서로 다른 모델을 사용하고 있습니다. 둘 사이의 경쟁에 대해서는 전혀 모르겠습니다, 저는 편향이 있어서요. 중국을 정말 좋아합니다. >> 그게 훨씬 더 저렴하기도 하죠? >> 네. 그리고 정말 뛰어납니다. 추론 모델들이 인상적입니다. 그렇게 빠르게 모델을 출시할 수 있었다는 게 정말 놀랍습니다. 중국이 정말로 혁신을 선도하고 있다는 걸 알고 있고, 앞으로 몇 년 안에 어디에나 있을 거라고 꽤 확신합니다. 몇 주 전에 중국에 있었는데, 이미 바이두 지도에 DeepSeek를 통합한 걸 봤습니다. Google Business 같은 비즈니스 프로필에 들어가면 영업시간을 볼 수 있고, 거기서 바로 DeepSeek에 질문을 써서 답을 받을 수 있습니다. 중국이 이 경쟁에서 가진 큰 이점은 결정이 단 하나만 필요하다는 겁니다. DeepSeek를 모든 곳에 넣기로 결정하면 그건 즉시 실현되고, 15억 명이 즉시 AI에 접근할 수 있게 됩니다. 그들의 도입률은 놀라울 겁니다. >> 기업 도입에 대한 질문이 있는데, 처음 질문 목록에도 넣어뒀던 겁니다. 저희는 대기업들과 많은 시간을 보내는데, 그건 저희가 스타트업 세계에서 쌓아온 것과는 다릅니다. 대기업들은 엔터프라이즈 에이전트의 가치를 보고 있지만, 거버넌스, 윤리, 프라이버시, 보안이 해결해야 할 중요한 문제입니다. SalesMind나 비슷한 에이전트를 도입하는 걸 고민하는 기업들과 이야기하시나요, 그리고 그들은 이 매우 새로운 문제들을 어떻게 해결하고 있나요? 예를 들어, SalesMind를 도입해서 기업의 데이터베이스에 연결했는데, 에이전트가 제멋대로 행동하거나 환각을 일으키거나 데이터를 훔치기로 한다면 어떻게 되나요? 이런 문제를 이미 겪어보셨나요? 이건 지금 가장 중요한 주제이기 때문에 그냥 궁금할 뿐입니다. >> 네, 실제로 엔터프라이즈 고객이 있습니다. 그들이 그걸 관리하는 방식은 재미있었는데, 저희가 그들과 접촉은 했지만 영업 과정이 훨씬 더 길었기 때문입니다. 저희는 파일럿으로 한 명부터 시작해서, 그다음 10명 팀이 되고, 지금은 영업을 위해 그 회사 내에 80명이나 90명이 있습니다. 바뀐 점은 수동으로 메시지를 보내던 사람들을 대체했다는 것입니다. 그건 원래 15명이 하던 일이었습니다. LinkedIn에 가서 그 사람이 무엇을 하는지 이해하려 하고, 가진 정보를 바탕으로 리드를 평가하려 하고, 메시지를 시작하고, 리드를 구글 시트에 넣고, 하루가 끝날 때 그 시트를 보고했습니다. 그 담당자는 하루에 30건의 연결도 넘기지 못했습니다. 그러니까 그런 일을 하는 사람들 전체 그룹이 있었는데, 지금은 그 팀이 축소되었습니다. 그 사람들은 지금은 다른 역할을 맡고 있을 거라고 생각합니다. 지금은 검증자가 있습니다. 새로운 에이전트, 새로운 캠페인, 새로운 미션을 시작할 때마다 누군가 AI 이해의 품질을 검증하고 필요하면 조정합니다. 왜냐하면 저희가 모든 것에 대한 접근 권한을 드리기 때문에, AI가 약간 환각을 일으키거나 완전히 맞지 않을 때, 또는 스스로 그걸 어떻게 홍보하는지에 대해 수정할 수 있습니다. 그러니까 그걸 관리하는 사람이 있지만, 회사 전체에 대해 한 사람으로 충분합니다. >> 그렇군요. Y Combinator의 회장인 Gary Tan은 몇 달 전, 최근 배치의 CEO들을 조사한 결과, 최근 YC 배치 기업의 90%가 소프트웨어를 만드는 데 에이전트를 사용한다고 말했습니다. 그러니까 10명의 개발자 대신, 에이전트를 쓰는 두세 명만 있을 수도 있다는 거죠. 생각해 보면, 이건 정말 린 스타트업이라는 개념 전체이고, 저희는 그것에 대해 다루는 뉴스레터도 있습니다. 이걸 어떻게 보시나요, 그리고 귀사 자체는 AI 네이티브인가요? >> 네, 확실히 그렇습니다. 누군가를 온보딩할 때 가장 먼저 하는 일 중 하나가 ChatGPT Plus 계정과 Cursor 계정을 주는 것입니다. 적어도 그들이 필요한 일을 할 수 있는 기본 도구를 갖추도록 하기 위해서요. 몇 주가 걸릴 수도 있었던 애플리케이션의 일부를 Codex로 며칠 안에 마이그레이션했습니다. 저희는 AI를 상당히 많이 활용하고 있고, 내부적으로 적절한 도구와 적절한 사용 사례를 파악한 챔피언 한 명을 양성해서, 그 사람이 회사 내부와 다른 개발자들 사이에서 도입을 주도하고 있습니다. 하지만 정말 놀랐던 건, Codex가 이제 당신 대신 풀 리퀘스트를 보낼 수 있다는 겁니다. 그냥 작업을 하나 주면 GitHub에 PR을 보내줍니다. >> 직원 한 명당 200만 달러에 도달하는 것 같은 목표가 있나요? >> 저희 팀은 Codex로 직원들을 대체할 수 있을 거라고 농담하곤 했습니다. 제가 믿는 건 사람들을 유지하면서 그들을 단순히 10배 더 생산적으로 만들어야 한다는 것입니다. 20명의 작은 팀을 갖는 게 저희에게 도움이 될 거라고 생각하지 않습니다. 왜냐하면 결국 많은 다른 사용 사례를 구축해야 하기 때문입니다. 하지만 지금 가진 팀이 AI의 도움을 받아 10배 더 생산적이 될 수 있기를 바랍니다. 아직 그 10배에는 도달하지 못했지만, 그 방향으로 노력하고 있습니다. Gamma가 직원 한 명당 100만 달러를 목표로 한다면, 그게 저희의 다음 목표가 될 수도 있습니다. >> 이 대화에서 제가 얻은 건, 고객의 관점에서는 DeepSeek를 쓰든 다른 걸 쓰든 실제로는 그렇게 중요하지 않다는 점입니다. 중요한 건 구체적인 문제를 해결하고 있다는 것이고, 귀사는 AI를 훈련시켜 기본적으로 제품이나 서비스를 학습하게 했고, 그걸 LinkedIn에 아주 영리하게 통합했습니다. LinkedIn은, 말씀하신 대로 10억 명의 사람들이 있습니다. 그러니 거기서 많은 고객을 찾게 될 겁니다. 그리고 SalesMind에서 자신의 음식을 직접 먹음으로써, 귀사는 한 명당 9달러로 신규 고객을 확보하고 있습니다. 저는 그게 그보다 더 저렴하다고까지 말하고 싶은데, SalesMind가 없고 사람들이 전화를 돌린다면, 영업 담당자를 훈련하거나 재훈련하는 데 드는 시간, 이직률, 관리 시간은 보통 제대로 계산에 들어가지 않기 때문입니다. 그러니까 SalesMind를 영업 리드에 쓰는 것과 전통적인 방식을 비교하면, 비용과 시간 면에서 엄청난 차이가 있습니다. 저는 그 계산을 직접 해보지는 않았지만, 한 번 훈련되면 훨씬 빠르게 스케일하고 특히 메모리와 함께 더 똑똑해진다는 게 훨씬 직관적으로 느껴집니다. 그러니까 저에게 9달러는 환상적인 숫자지만, 전통적인 방식과 비교해서 모든 걸 계산에 넣으면 생산성 배율이 훨씬 더 높다고 생각합니다. 아주 명확하게 설명하지는 못했지만, 말이 됐으면 좋겠고, 혹시 의견을 덧붙여 주실 수 있을까요? >> 네, 정말 말이 됩니다. B2B 업계에서 평균적으로 보는 건 리드 하나당 획득비용이 200~250달러라는 것입니다. >> 와. >> SalesMind에서는 저희 자체 솔루션을 쓰기 때문에 9달러로 해내고 있습니다. 훨씬 낮은 수치이고, 다른 방법으로는 이걸 달성할 수 없을 거라고 생각합니다. >> 정말 좋네요, 정말 좋습니다. 알겠습니다, 줄리앙, 토요일 아침이니 분명 할 일이 많으실 텐데요. 시청자들에게 당신과 SalesMind에 어떻게 연락할 수 있는지 말씀해 주시겠어요? >> 네, 꽤 간단합니다. LinkedIn에서 저희는 매우 눈에 잘 띄고, 영업에서의 AI에 관한 콘텐츠를 점점 더 많이 만들고 있습니다. 저희는 정말로 AI가 어떻게 비즈니스를 10배 더 생산적으로 만들 수 있는지에 대한 전도사입니다, 당신도 그렇듯이요. LinkedIn이 저를 찾는 가장 좋은 방법일 겁니다. SalesMind의 Julien Gadilla, 또는 LinkedIn의 SalesMind를 찾으시면, 아주 쉽게 찾으실 수 있을 겁니다. >> 환상적이네요. 정말 감사합니다. 몇 달 후에 다시 모셔서 얼마나 성장하셨는지 볼 수 있으면 좋겠네요. 네, 네, 환상적입니다. 정말 감사합니다, 줄리앙."}
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