Apollo.io AI 리드 생성: B2B 영업을 위한 주요 기능

최종 업데이트: May 20, 2025

B2B 영업 파이프라인을 처음부터 만들어본 경험이 있다면, 마치 불타는 건초더미에서 바늘을 찾는 기분이 뭔지 잘 아실 거예요. 게다가 그 바늘들은 6개월마다 직장을 옮기기까지 하죠. 저 역시 SaaS와 자동화 업계에서 오래 일하면서, 영업팀이 수작업 리서치와 데이터 정리, 그리고 실체 없는 리드를 쫓느라 얼마나 많은 시간을 허비하는지 뼈저리게 느꼈습니다. 하지만 이제 희망적인 소식이 있습니다. 같은 플랫폼과 같은 AI 웹 스크래퍼 덕분에 리드 생성이 점점 더 똑똑해지고, 빨라지고, 자동화되고 있어요.

이번 글에서는 가 B2B 영업팀의 판도를 어떻게 바꾸고 있는지, 왜 스마트한 리드 생성이 그 어느 때보다 중요한지, 그리고 Apollo 리드와 Thunderbit 같은 AI 데이터 보강 도구를 결합하면 영업 파이프라인이 얼마나 효율적으로 돌아가는지 구체적으로 살펴볼게요. 커피 한 잔 준비하시고, 같이 시작해봅시다!

B2B 영업팀에게 스마트 리드 생성이 중요한 이유

현실부터 짚고 넘어가야겠죠. B2B 영업팀이 실제로 영업에 쓰는 시간은 전체의 30% 정도밖에 안 됩니다. 나머지 시간은 행정 업무, 리드 조사, 반복적인 작업에 다 써버리죠(). 심지어 영업사원들은 하루의 40%를 연락처 찾기에만 허비하기도 해요. 이건 비효율적일 뿐 아니라, 파이프라인 성장에도 큰 걸림돌이죠.

하지만 최근에는 변화의 바람이 불고 있습니다. 81%의 영업팀이 이미 AI를 도입하거나 실험 중이고, AI를 활용하는 팀은 그렇지 않은 팀보다 1.3배 더 높은 매출 성장을 경험하고 있어요(). AI는 단순한 유행이 아니라, 실제로 생산성을 높여주는 실질적인 도구입니다. 85%의 영업사원이 AI 덕분에 잠재 고객 발굴이 쉬워졌다고 답했고, 수작업 시간을 크게 줄여줍니다(). AI가 반복 작업을 대신해주면, 영업사원들은 하루에 2시간 15분 정도를 절약할 수 있고, 78%가 실제로 영업에 더 집중할 수 있다고 답했어요().

스마트하고 자동화된 리드 생성의 ROI를 한눈에 보면 이렇습니다:

이점수작업 리드 발굴AI & 자동화 활용 시
리서치 소요 시간영업사원 하루의 40% 이상10% 미만
데이터 품질불규칙, 금방 구식이 됨지속적으로 최신 정보로 보강됨
리드 전환율낮음 (오래되거나 불완전한 데이터)최대 50% 향상 (Alltius)
파이프라인 성장느리고 수동적빠르고 확장 가능, 자동화

결론은 명확합니다. 아직도 엑셀과 수작업에 의존한다면, 더 힘들게 일할 뿐 아니라 매출 기회도 놓치고 있는 셈이에요.

Apollo 리드: Apollo.io의 차별점은?

그렇다면 는 어떤 서비스고, 왜 B2B 영업 업계에서 주목받고 있을까요? 쉽게 말해, 는 B2B 영업팀을 위한 올인원 영업 인텔리전스 및 고객 참여 플랫폼입니다. 방대한 리드 데이터베이스, 강력한 검색 필터, LinkedIn 연동, 자동화 도구까지 모두 갖춘 '영업팀의 만능툴'이라고 할 수 있죠.

Apollo.io의 주요 기능

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  • 방대한 B2B 리드 데이터베이스: 3,500만 개 기업, 2억 1천만 명 이상의 연락처에 접근 가능(). 여기서 원하는 고객을 못 찾으면, 아마 세상에 없을지도 몰라요.
  • 고급 필터링: 직책, 산업, 기업 규모, 지역, 키워드, 기술 스택 등 65개 이상의 필터 제공. 예를 들어 “캘리포니아 소재 50~200명 규모 핀테크 스타트업의 마케팅 VP”처럼 세밀하게 타겟팅할 수 있습니다.
  • LinkedIn 연동: 크롬 확장 프로그램으로 LinkedIn, Gmail, 기업 사이트에서 Apollo 데이터를 바로 확인하고, 클릭 한 번으로 리드를 저장하거나 아웃리치 시퀀스에 추가할 수 있습니다.
  • 검증된 연락처 데이터 및 보강: 95% 이상의 이메일 도달률, 검증된 이메일/직통번호/배경 정보 제공. 리스트를 업로드하면 누락된 연락처도 자동으로 보강해줍니다.
  • 자동화된 시퀀스 및 워크플로우: 이메일 시퀀스, 팔로업, LinkedIn 작업 트리거 등 모든 아웃리치 과정을 Apollo 내에서 자동화할 수 있습니다.
  • AI 기반 인사이트: 대화 인텔리전스, 이직 알림, 유사 리드 추천 등 제공.
  • CRM 연동: Salesforce, HubSpot 등과 네이티브 연동. Apollo 자체를 경량 CRM으로 쓰거나 기존 스택에 연결할 수 있습니다.

는 단순한 데이터베이스가 아니라, 리드 발굴부터 보강, 아웃리치까지 한 번에 해결하는 영업 통합 솔루션입니다. G2 평점 4.8/5와 수많은 긍정 리뷰가 그 가치를 증명하죠.

Apollo.io로 리드 리스트 만드는 방법

이제 실제로 어떻게 활용하는지 살펴볼게요. 일반적인 영업팀이 를 활용해 고품질 리드 리스트를 만드는 과정은 다음과 같습니다:

실전 워크플로우

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  1. 이상적인 고객 프로필(ICP) 정의: Apollo의 필터를 활용해 타겟 고객을 명확히 설정합니다. 예: “미국 소재 100~500명 규모 SaaS 기업의 CTO 또는 VP 엔지니어링”
  2. 사람 검색 실행: 조건에 맞는 잠재 고객 리스트가 반환됩니다. 이름, 직책, 회사 정보 등 확인 가능.
  3. 연락처 정보 해제: 리드를 선택하고 Apollo 크레딧으로 검증된 이메일/전화번호를 확인합니다.
  4. 내보내기 또는 동기화: 리스트를 CSV로 내보내거나, CRM에 연동하거나, Apollo의 아웃리치 시퀀스에 바로 추가할 수 있습니다.
  5. 아웃리치 실행: Apollo의 시퀀싱 도구로 이메일, LinkedIn, 전화 등 맞춤형 멀티채널 캠페인을 시작합니다.

활용 팁

  • 페르소나 및 저장된 검색 활용: ICP 필터를 저장해두면, 새로운 리드가 조건에 맞을 때마다 알림을 받을 수 있습니다.
  • 지속적 데이터 보강: Apollo의 보강 기능으로 이직, 신규 이메일 등 최신 정보로 유지하세요.
  • LinkedIn 연동: 크롬 확장 프로그램으로 LinkedIn에서 리드를 바로 캡처해 파이프라인에 추가할 수 있습니다.

한 사용자의 말처럼, “예전엔 몇 시간 걸리던 일이 이제는 몇 분 만에 끝난다”고 할 정도로, 통합 자동화 리드 생성의 효과는 확실합니다.

Apollo를 넘어: AI 웹 스크래퍼로 리드 데이터 보강하기

가 아무리 좋아도, 모든 정보를 다 갖추고 있진 않아요. 때로는 직접 다이얼 번호가 없거나, 회사 웹사이트/LinkedIn에서 더 많은 맥락이 필요할 때가 있죠. 이럴 때 같은 AI 웹 스크래퍼가 진가를 발휘합니다.

데이터 보강이 중요한 이유

  • 데이터 노후화: B2B 연락처 데이터는 연간 약 30%가 구식이 됩니다().
  • 불완전한 내보내기: 많은 플랫폼(심지어 Apollo도)에서 개인 이메일, 휴대폰, 최신 직책 정보가 누락될 수 있습니다.
  • SMB 및 틈새 시장: 소규모 기업이나 특수 산업의 경우 데이터베이스 커버리지가 제한적일 수 있습니다.

Thunderbit를 활용하면 회사 웹사이트, LinkedIn, 공개 디렉터리 등에서 추가 정보를 자동으로 추출해, 리드 프로필을 더 완성도 있게 만들 수 있습니다.

Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 클릭 몇 번만으로 웹사이트, LinkedIn, 공개 디렉터리에서 리드 데이터를 추출하고 보강할 수 있습니다.

Apollo 영업 리드를 위한 Thunderbit: 노코드 데이터 추출 및 보강

저는 뭐든지 최대한 쉽게 만드는 걸 좋아합니다(수작업 복사-붙여넣기는 이제 그만!). Thunderbit의 AI 기반 크롬 확장 프로그램은 바로 이런 목적에 딱 맞게 설계되어 있어요. Apollo 워크플로우에 Thunderbit가 어떻게 결합되는지 살펴볼게요:

Apollo 리드에 특화된 Thunderbit 주요 기능

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  • AI 필드 추천: 클릭 한 번이면 Thunderbit가 Apollo 검색 결과 페이지를 읽고, 추출할 적절한 컬럼(이름, 직책, 이메일, 회사 등)을 자동으로 제안합니다. 코딩이나 복잡한 설정 없이, 클릭만으로 데이터 추출이 가능합니다().
  • 서브페이지 스크래핑: 각 리드의 웹사이트나 LinkedIn 프로필을 방문해, 직통번호, 창업자 이력, 비즈니스 정보 등 더 깊은 데이터를 자동으로 수집합니다().
  • 사전 제작 템플릿: LinkedIn 프로필, 회사 'About Us' 페이지 등 자주 쓰는 보강 작업을 위한 템플릿이 준비되어 있습니다. Apollo에서 누락된 정보를 빠르게 채울 수 있죠.
  • 대량 리스트 스크래핑: Apollo에서 내보낸 URL 리스트를 Thunderbit에 입력하면, 각 사이트를 자동으로 크롤링해 원하는 정보를 추출합니다.
  • 노코드 간편성: 'XPath'가 뭔지 몰라도 Thunderbit는 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

실제 활용 예시

예를 들어, Apollo에서 CTO 100명의 리스트를 만들었는데 절반이 직통번호가 없다면, Thunderbit로 다음과 같이 해결할 수 있습니다:

  1. Apollo에서 리스트를 내보내거나(내보내기 권한이 없으면 직접 스크래핑),
  2. Thunderbit의 LinkedIn 또는 웹사이트 템플릿을 활용해 각 프로필/회사 사이트를 방문,
  3. 직통번호, 개인 이메일 등 누락된 정보를 자동으로 추출,
  4. 보강된 데이터를 엑셀, 구글 시트, CRM으로 내보내기.

이렇게 하면 리드 리스트가 완성되고, 영업사원들은 더 이상 탐정처럼 정보를 찾아다닐 필요가 없습니다.

LinkedIn 및 웹사이트 데이터 보강용 사전 제작 템플릿 활용

Thunderbit의 사전 제작 템플릿 라이브러리는 Apollo 사용자에게 특히 유용합니다. LinkedIn 프로필 스크래퍼는 연락처 정보가 잠겨 있거나 누락된 경우 큰 도움이 됩니다.

  • LinkedIn 프로필 스크래퍼: 공개 정보, 경력, 소셜 링크를 추출하고, 웹을 스캔해 개인 이메일/전화번호도 찾아줍니다().
  • 회사 웹사이트 스크래퍼: 리더십 팀 정보, 연락처, 최근 뉴스 등 회사 사이트에서 추출—맞춤형 아웃리치나 Apollo에서 놓친 의사결정자 찾기에 유용합니다.

데이터 전문가가 아니어도 괜찮아요. 템플릿을 선택하고, 리스트를 지정하면 Thunderbit가 알아서 처리해줍니다.

자동화의 힘: Apollo 리드를 실질적인 영업 파이프라인으로 전환

여기서 진짜 자동화의 힘이 발휘됩니다. 와 Thunderbit를 결합하면, 리드 발굴부터 실질적인 영업 파이프라인 구축까지 전 과정을 자동화할 수 있습니다.

일반적인 자동화 워크플로우

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  1. Apollo에서 리드 발굴: 검색, 필터링, 리스트 구축
  2. Thunderbit로 데이터 보강: LinkedIn, 회사 웹사이트, 디렉터리에서 누락된 정보 추출
  3. CRM/아웃리치 도구로 동기화: 보강된 리드를 Salesforce, HubSpot 등 CRM이나 Apollo 시퀀스에 내보내기
  4. 자동화된 아웃리치: Apollo 시퀀싱 도구로 맞춤형 멀티채널 캠페인 실행
  5. 지속적 데이터 보강: Thunderbit로 정기적으로 데이터 업데이트(이직, 신규 연락처 등)

이렇게 하면 영업사원들은 리서치에 시간을 빼앗기지 않고, 실제 영업에 집중할 수 있습니다. 실제 사례로, 한 교육 기업은 Apollo + Thunderbit 자동화로 75만 달러 이상의 파이프라인과 6자리 수의 계약을 성사시켰습니다().

AI 웹 스크래퍼로 Apollo 리드 극대화하는 실전 팁

Apollo 리드와 AI 데이터 보강을 최대한 활용하려면, 아래 체크리스트를 참고하세요:

일일 리드 생성 체크리스트

  • Apollo에서 ICP 필터 정의 및 저장
  • 사람 검색 및 연락처 해제
  • Thunderbit로 리드 내보내기 또는 스크래핑
  • LinkedIn/웹사이트 템플릿으로 데이터 보강
  • 중복 제거 및 데이터 표준화
  • 이메일/전화번호 검증
  • CRM/아웃리치 플랫폼에 동기화
  • 자동화 시퀀스 실행
  • 정기적 데이터 점검 및 보강 일정화

프로 팁

  • 자동 알림 활용: Apollo의 이직/신규 리드 알림으로 한발 앞서가세요.
  • 리드 품질별 세분화: 보강 및 적합도 기준으로 리드를 점수화하고 우선순위 지정.
  • 컴플라이언스 준수: 공개 데이터만 활용하고, 옵트아웃 및 억제 리스트를 최신 상태로 유지하세요.
  • 자동화와 개인화의 균형: 반복 작업은 AI에 맡기고, 아웃리치에는 인간적인 터치를 더하세요.

데이터 위생이 핵심입니다. B2B 데이터는 빠르게 노후화되므로, 데이터 보강은 일회성이 아니라 지속적으로 관리해야 해요().

리드 생성 도구 비교: Apollo.io, Thunderbit, 그리고 기타 솔루션

전체적인 비교를 위해 , Thunderbit, 그리고 주요 경쟁 도구들을 표로 정리했습니다:

플랫폼주요 기능 및 유형데이터 범위 및 규모주요 특징 및 활용 사례
Apollo.ioB2B 연락처 데이터베이스 + 아웃리치 플랫폼2억 1천만 명, 3,500만 개 기업 (Apollo.io Pricing)고급 필터링, 이메일 시퀀스, LinkedIn 크롬 확장, CRM 연동, AI 인사이트
LinkedIn Sales Navigator소셜 기반 영업 플랫폼9억 개 LinkedIn 프로필(실시간, 이메일/전화번호 없음)고급 필터, 리드/계정 저장, 이직 알림, InMail 메시지
ZoomInfoB2B 연락처 및 기업 데이터베이스6억 개 프로필, 약 1억 7천만 이메일, 7천만 직통번호조직도, 인텐트 데이터, 직통번호, CRM 보강, 고가/엔터프라이즈 특화
Clay워크플로우 자동화 + 멀티소스 데이터 보강100개 이상 데이터 소스 통합 (Clay Pricing)스프레드시트형 인터페이스, API 연동, AI 데이터 정제, 맞춤형 보강, 데이터 집계/오케스트레이션

핵심 요약: Apollo는 타겟 리스트 구축과 아웃리치에 최적화된 도구입니다. Thunderbit는 빈칸을 채우고, 리서치를 자동화하며, 웹 어디서든 데이터를 가져오는 비밀병기입니다. 두 도구를 함께 쓰면 최고의 시너지를 낼 수 있습니다.

핵심 정리: B2B 영업팀을 위한 스마트 리드 생성 전략

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  • 스마트 리드 생성은 B2B 영업팀의 필수 조건입니다. 수작업 리서치는 생산성을 떨어뜨리고, 데이터는 빠르게 노후화됩니다.
  • 는 이상적인 리드를 찾고, 아웃리치까지 한 번에 해결하는 강력하고 합리적인 플랫폼입니다.
  • Thunderbit는 '실행 어시스턴트'로, Apollo 리드를 실시간 웹 데이터로 보강하고, 누락된 정보를 자동으로 채워줍니다. 코딩 필요 없습니다.
  • Apollo와 Thunderbit를 결합하면, 항상 최신 상태로 보강된 파이프라인을 구축해 영업사원이 진짜 중요한 일—관계 구축과 계약 성사—에 집중할 수 있습니다.
  • 자동화는 대기업만의 전유물이 아닙니다. 소규모 팀도 올바른 도구와 워크플로우만 있으면 충분히 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

이제 더 이상 헛수고하지 말고, 똑똑하고 효율적인 영업 파이프라인 구축에 도전해보세요. Thunderbit의 실제 활용법이 궁금하다면 이나 에서 더 많은 팁을 확인해보세요.

여러분의 영업팀(그리고 여러분의 정신 건강)도 분명 고마워할 거예요.

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1: Apollo.io의 연락처 데이터 정확도는 어느 정도인가요? A: Apollo는 95% 이상의 이메일 도달률을 보장합니다. 추가로, 검증된 전화번호와 데이터 보강 옵션도 제공합니다.

Q2: Thunderbit는 코딩 지식 없이도 사용할 수 있나요? A: 네. Thunderbit는 비전문가도 쉽게 쓸 수 있도록 사전 제작 템플릿과 AI 기반 필드 감지 기능을 제공합니다.

Q3: Apollo와 Thunderbit는 어떻게 연동되나요? A: Apollo로 타겟 리드 리스트를 만들고, Thunderbit로 LinkedIn, 회사 사이트, 공개 웹 데이터를 스크래핑해 리드를 보강하면 됩니다.

Q4: Apollo에 내가 원하는 리드 정보가 없으면 어떻게 하나요? A: Apollo에서 가능한 데이터를 내보내거나 스크래핑한 뒤, Thunderbit의 AI 스크래퍼로 누락된 이메일, 직통번호, 회사 정보 등을 웹에서 추가로 추출하세요.

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Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
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