처음 프로덕트 매니저로 일할 때를 떠올려보면, '데이터를 얻는다'는 건 개발자에게 커피 한 잔 사주며 부탁하거나, 몇 시간씩 표를 복사해 엑셀에 붙여넣는 일이 일상이었어요. (아직도 끝없는 Ctrl+C, Ctrl+V의 악몽이 생생하네요.) 지금은 데이터가 넘쳐나는 시대—2036년에는 웹 스크래핑 소프트웨어 시장만 해도 [**24억 5천만 달러**](https://infomineo.com/data-analytics/exploring-how-web-scraping-goes-beyond-simple-data-extraction/#:~:text=Web%20scraping%20services%20are%20projected,making%20have%20more%20than) 규모로 커질 전망이라고 합니다. 하지만 여전히 대부분의 데이터는 화면 속에 갇혀 있죠. 웹사이트, PDF, 앱 등 여기저기 흩어져 있고, 내보내기 버튼 하나 없는 경우도 많아요.

이럴 때 필요한 게 바로 스크린 스크래핑입니다. 예전부터 있던 방식이지만, 요즘은 AI 덕분에 완전히 새로워졌죠. 영업, 이커머스, 부동산, 혹은 엑셀을 사랑하는 분이라면(누구나 환영!), 최신 스크린 스크래핑이 어떻게 돌아가는지, 그리고 [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/) 같은 AI 기반 데이터 스크래핑 도구가 얼마나 쉽게 쓸 수 있는지 알면 업무 효율이 확 달라집니다. 지금부터 하나씩 풀어볼게요.

## 스크린 스크래핑이란? 데이터 추출, 쉽게 풀어보기

스크린 스크래핑은 화면에 보이는 정보를 사람이 일일이 적는 대신, 로봇이 대신 기록해주는 디지털 방식이에요. 즉, 앱, 웹사이트, PDF 등 **눈에 보이는 인터페이스**에서 데이터를 뽑아내서, 다른 곳에서 쓸 수 있게 바꿔주는 과정이죠. ([Techopedia](https://www.techopedia.com/definition/16597/screen-scraping?ref=parsehub.com#:~:text=Screen%20scraping%20is%20the%20process,a%20more%20modern%20user%20interface))

예를 들어, 웹사이트에서 표를 복사해 엑셀에 붙여넣어 본 적 있다면, 이미 수작업 스크린 스크래핑을 해본 거예요. 차이점은, 자동화 도구를 쓰면 Ctrl, V 키가 닳을 걱정이 없다는 것! 소프트웨어가 화면에 보이는 내용을 '읽어서' 데이터를 추출하고, 선택이 안 되는 텍스트라면 컴퓨터 비전이나 OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용하기도 해요.

스크린 스크래핑은 웹 스크래핑, 데이터 스크래핑과 자주 헷갈리는데, 간단히 정리하면 이렇습니다:

![data-scraping-types-comparison.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/data_scraping_types_comparison_b046f39a7d.png)

- **스크린 스크래핑:** 화면에 *보이는* 정보를 추출합니다.
- **웹 스크래핑:** 웹사이트의 *코드(HTML, JSON 등)*에서 데이터를 가져옵니다.
- **데이터 스크래핑:** 웹, 앱, 파일 등 모든 소스에서 자동으로 데이터를 추출하는 넓은 개념입니다.
- **웹 크롤링:** 웹페이지를 *탐색하고 색인*하는 과정으로, 데이터 추출과는 다릅니다.

즉, 구식 앱이나 잠긴 PDF, 혹은 데이터 내보내기를 막아둔 웹사이트에서 정보를 얻고 싶다면, 스크린 스크래핑이 비장의 무기가 될 수 있어요.

## 스크린 스크래핑 vs. 웹 스크래핑 vs. 데이터 스크래핑: 뭐가 다를까?

이 용어들은 스타트업 점심시간 샐러드처럼 뒤섞여 쓰이지만, 실제로는 다릅니다. 아래 표로 한눈에 정리해볼게요:

<Table content={`| **기술** | **하는 일** | **적용 대상** | **작동 방식** | **주요 활용 사례** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **스크린 스크래핑** | 화면에 *보이는* 데이터 추출 | 앱, 레거시 시스템, PDF, 웹사이트 | 픽셀 판독, OCR, UI 자동화 | 데이터 마이그레이션, RPA, 레거시 시스템 연동 |
| **웹 스크래핑** | *웹페이지 코드*에서 데이터 추출 (HTML/DOM) | 웹사이트 | HTML 파싱, HTTP 요청, DOM 탐색 | 가격 모니터링, 리드 생성, 시장 조사 |
| **데이터 스크래핑** | *모든* 데이터 소스에서 자동 추출 | 웹, 파일, 데이터베이스, 로그 등 | 다양한 자동화 방식(스크래핑, 파싱, 쿼리) | 데이터 통합, 분석 |
| **웹 크롤링** | 웹페이지 탐색 및 색인 | 인터넷 전체 | 링크 따라가기, URL 목록 구축 | 검색엔진, 사이트 맵 생성 |`} />

**왜 헷갈릴까요?** 실제로 이 기술들이 함께 쓰이기 때문이에요. 예를 들어, 웹 크롤러가 사이트의 모든 페이지를 찾고, 웹 스크래퍼가 데이터를 추출하며, 만약 데이터가 코드에 없고 화면에만 보인다면 스크린 스크래핑이 필요하죠.

## 비즈니스에서 스크린 스크래핑이 중요한 이유: 실제 활용 예시

기업들이 스크린/웹/데이터 스크래핑에 관심을 갖는 이유는 뭘까요? 바로 데이터가 곧 경쟁력이고, 그 데이터가 쉽게 주어지지 않기 때문이죠.

실제 활용 예시는 다음과 같습니다:

<Table content={`| **팀** | **활용 사례** | **이점** | **ROI 예시** |
| --- | --- | --- | --- |
| **영업** | 디렉터리에서 리드 추출 | 더 많은 리드, 수작업 감소 | 담당자당 주 5시간 이상 절약 ([Thunderbit 사용자](https://www.futurepedia.io/tool/thunderbit#:~:text=Who%20is%20Using%20Thunderbit%3F)) |
| **이커머스** | 경쟁사 가격 모니터링 | 실시간 가격 조정, 마진 향상 | 매출 4% 증가 ([John Lewis](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=2.%20E)) |
| **부동산** | 매물 정보 통합 | 빠른 시장 분석 | 더 많은 거래, 투자 결정 개선 |
| **마케팅** | 리뷰/소셜 데이터 수집 | 감정 분석, 캠페인 ROI 측정 | 타겟팅 개선, 신속한 대응 |
| **운영** | 벤더 포털 데이터 추출 | 자동 리포팅, 오류 감소 | 수작업 입력 감소, 실수 최소화 |`} />

이 외에도, 콘텐츠 마이그레이션, 규정 준수 모니터링, 내부 대시보드 구축 등 다양한 업무에 스크래핑이 활용되고 있어요.

## 전통적인 스크린 스크래핑 도구: 어떻게 작동하고, 어떤 한계가 있을까?

AI 이전의 스크린 스크래핑은 설명서 없는 가구 조립처럼 복잡했어요. 대표적인 방식은 두 가지입니다:

1. **코딩:** 파이썬, 자바스크립트 등으로 직접 스크립트를 짜서 데이터 추출. 디버깅 좋아하는 분께 추천(!)
2. **노코드 스크래퍼:** 화면에서 추출할 요소를 직접 클릭해 지정. 비교적 쉽지만, 웹사이트가 바뀌면 금방 오류가 생길 수 있어요.

그 외에도,

- **수동 복사-붙여넣기:** 지루하고 오류도 많고, 시간도 엄청 잡아먹죠.
- **브라우저 자동화(Selenium, Playwright):** 실제 사용자를 흉내내지만, 기술적 지식이 필요해요.
- **OCR:** 이미지나 스캔된 PDF에서 텍스트 추출할 때 사용합니다.
![traditional-screen-scraping-methods-comparison.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/traditional_screen_scraping_methods_comparison_3b0795a275.png)

**이 방식들의 단점은?**

- **설정이 복잡하고 기술적 진입장벽이 높음**
- **유지보수가 어렵고, 사이트가 조금만 바뀌어도 금방 오류 발생**
- **데이터 가공이 제한적—가공은 사용자가 직접 해야 함**
- **비개발자는 접근이 어려움**

스크래퍼 고치느라 데이터 활용보다 더 많은 시간 쓴 적 있다면, 이 고충 공감하실 거예요.

## AI 기반 스크린 스크래핑의 등장: 뭐가 달라졌을까?

이제부터가 진짜 재밌는 부분입니다. AI 기반 스크린 스크래핑은 기존의 복잡함을 완전히 뒤집었어요. 복잡한 셀렉터나 불안정한 코드를 만질 필요 없이, AI가 알아서 데이터를 뽑아줍니다.

**어떻게 작동할까요?**

![thunderbit-data-extraction-funnel-process.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_data_extraction_funnel_process_ccd9d46ae9.png)

- **AI가 사람처럼 페이지를 읽음:** 레이아웃을 파악하고, 맥락을 이해해 중요한 정보를 자동으로 찾아냅니다. 웹사이트가 바뀌어도 유연하게 대응해요.
- **원하는 데이터를 자연어로 설명:** "상품명, 가격, 이미지를 추출해줘"라고 입력하면 AI가 알아서 추출 설정을 만듭니다.
- **데이터 가공도 실시간 처리:** 라벨링, 번역, 계산 등도 AI가 추출과 동시에 처리할 수 있어요.

즉,

- **복잡한 설정 필요 없음**
- **지속적인 유지보수 필요 없음**
- **누구나 쉽게 사용 가능—개발자만의 영역이 아님**

예를 들어, [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/)를 사용하면 웹사이트 레이아웃에 상관없이 AI가 자동으로 적응해 데이터를 추출합니다. 추출 중 데이터 변환이나 라벨링도 간단히 추가할 수 있죠. 무엇보다 사용법이 정말 쉽습니다.

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit로 AI 스크린 스크래핑 체험하기"} />

### Thunderbit: 누구나 쉽게 쓸 수 있는 AI 웹 스크래퍼

조금 자랑하자면, 바로 이런 이유로 저희가 [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/)을 만들었어요.

![thunderbit-key-features-overview.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_key_features_overview_7990697a10.png)

- **AI 필드 추천:** 버튼 한 번만 누르면 Thunderbit의 AI가 페이지를 분석해 추출할 필드를 자동으로 제안합니다. 더 이상 셀렉터 고민은 끝!
- **서브페이지 스크래핑:** 상세 정보가 필요하다면, Thunderbit가 각 서브페이지(예: 개별 상품/프로필 페이지)까지 자동 방문해 데이터를 풍부하게 수집합니다.
- **즉시 사용 가능한 템플릿:** Amazon, Zillow, Instagram, Shopify 등 인기 사이트는 미리 준비된 템플릿으로 한 번에 데이터 추출이 가능합니다.
- **무료 데이터 내보내기:** Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON 등 다양한 포맷으로 추가 비용 없이 내보낼 수 있습니다.
- **다양한 데이터 타입 지원:** 텍스트, 숫자, 날짜, URL, 이메일, 전화번호, 이미지 등 모두 추출 가능.
- **AI 데이터 변환:** 라벨링, 포맷 변경, 번역 등도 AI 프롬프트로 간편하게 처리.

이 모든 기능이 [Chrome 확장 프로그램](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) 하나에 담겨 있습니다. (데이터 추출이 이렇게 재밌을 줄이야!)

## AI 스크린 스크래핑, 실제로 어떻게 돌아갈까? 단계별 가이드

Thunderbit로 AI 기반 스크린 스크래핑을 진행하는 과정을 예시로 보여드릴게요:

1. **Thunderbit 크롬 확장 프로그램 설치**
   - [Chrome 웹스토어](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)에서 설치하세요.
2. **추출할 웹사이트나 PDF로 이동**
   - Thunderbit는 웹사이트, PDF, 이미지까지 지원합니다.
3. **'AI 필드 추천' 클릭**
   - AI가 페이지를 읽고, 예: 이름, 가격, 이메일, 이미지 등 컬럼을 제안합니다.
4. **필드 검토 및 수정**
   - 컬럼 추가/이름 변경, 데이터 타입 지정, AI 프롬프트로 라벨링/번역 등 설정 가능.
5. **'스크래핑' 클릭**
   - Thunderbit가 데이터를 추출해 구조화된 표로 보여줍니다.
6. **(선택) 서브페이지 스크래핑**
   - 더 많은 정보가 필요하다면, 각 링크를 따라가 추가 데이터까지 수집.
7. **데이터 내보내기**
   - CSV, Excel로 다운로드하거나 Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 전송.

**최적의 결과를 위한 팁:**

- 필드명은 명확하게(예: '상품명', 'USD 가격')
- 특별한 포맷이나 번역이 필요하면 프롬프트 추가
- 각 필드에 맞는 데이터 타입 선택

더 자세한 단계별 가이드는 [블로그](https://www.thunderbit.com/blog)나 [YouTube 채널](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai)에서 확인할 수 있어요.

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit AI로 웹사이트 데이터 추출하기"} />

### 예시 워크플로우: Thunderbit로 웹사이트에서 리드 추출하기

예를 들어, 영업 담당자가 업계 디렉터리에서 리드를 찾고 싶다면 다음과 같이 진행할 수 있습니다:

1. 디렉터리 페이지를 엽니다.
2. Thunderbit 확장 프로그램을 클릭하고 'AI 필드 추천'을 누릅니다.
3. Thunderbit가 이름, 회사, 이메일, 전화번호, 웹사이트 등 필드를 제안합니다.
4. 필요에 따라 '지역', '산업군' 등 컬럼을 추가/수정합니다.
5. '스크래핑'을 클릭하면 모든 리드가 표로 정리됩니다.
6. 일부 리드가 상세 프로필로 연결된다면, '서브페이지 스크래핑'을 눌러 LinkedIn URL, 이력 등 추가 정보까지 자동 수집.
7. 최종 리스트를 Excel이나 Google Sheets로 내보내면 바로 활용 가능합니다.

코딩도, 개발자에게 커피 쏠 필요도, 복잡한 과정도 없습니다.

## 텍스트를 넘어서: AI로 이미지, 라벨, 번역 등 고급 데이터 추출까지

최신 AI 웹 스크래퍼는 단순히 텍스트만 추출하는 게 아니에요. Thunderbit를 활용하면:

![thunderbit-ai-scraper-capabilities.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_ai_scraper_capabilities_0ef576ac84.png)

- **이미지 추출:** 상품 카탈로그, 부동산 매물 등 이미지 데이터도 손쉽게 수집
- **이메일/전화번호 자동 추출 및 포맷팅**
- **실시간 번역:** 프랑스어 웹사이트에서 영어로 바로 변환해 추출
- **데이터 라벨링/분류:** AI 프롬프트로 태그, 요약, 그룹화 등 자동 처리
- **Notion, Airtable 등과 연동:** 추출 데이터를 바로 원하는 툴로 전송

이런 기능 덕분에, CRM에 이미지, 다국어 데이터, 분류된 리드 등 다양한 정보를 한 번에 추가할 수 있어요.

고급 워크플로우가 궁금하다면 [AI로 웹사이트 데이터를 Excel로 추출하는 방법](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel), [AI로 PDF에서 데이터 추출하기](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai)도 참고해보세요.

## 합법적이고 안전하게: 비즈니스에서 꼭 알아야 할 점

스크린 스크래핑은 강력하지만, 반드시 규정을 지켜야 합니다. 제가 항상 권장하는 체크리스트는 다음과 같아요:

- **웹사이트 이용약관 확인:** 일부 사이트는 스크래핑을 금지합니다. 불확실하다면 사전 문의하거나 공식 API를 찾아보세요.
- **robots.txt 준수:** 법적 강제력은 없지만, 예의상 지키면 차단 위험도 줄일 수 있습니다.
- **로그인 뒤 데이터는 주의(본인 데이터 제외):** 이 부분에서 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
- **개인정보는 신중하게 처리:** 이름, 이메일 등은 GDPR, CCPA 등 개인정보 보호법 적용 대상입니다.
- **서버 과부하 방지:** 요청 속도 제한 등으로 웹사이트에 피해를 주지 않도록 하세요.

<SideCard url={"https://nubela.co/blog/is-linkedin-scraping-legal/#:~:text=The%20short%20answer%20is%3A%20it,certain%20way%20could%20be%20illegal"} title={"LinkedIn 스크래핑, 합법일까?"} description={""} />
더 자세한 법적 이슈는 'LinkedIn 스크래핑, 합법일까?'와 [2025년 웹 스크래핑 규정 따라가기](https://hackernoon.com/web-scraping-in-2025-staying-on-track-with-new-rules#:~:text=Image%3A%200)에서 확인하세요.

## 핵심 요약: AI와 함께하는 스크린 스크래핑의 미래

스크린 스크래핑은 수작업의 고통에서 AI 기반 자동화로 진화했습니다. Thunderbit 같은 도구 덕분에, 이제 누구나 거의 모든 소스에서 데이터를 추출·가공·활용할 수 있고, 복잡한 설정이나 코딩도 필요 없습니다.

**핵심만 정리하면:**

- **스크린 스크래핑은 API로 접근 불가한 데이터까지 추출 가능**
- **AI 기반 도구로 비개발자도 쉽게 활용 가능**
- **영업, 가격 모니터링, 시장 조사 등 다양한 업무를 클릭 몇 번으로 자동화**
- **합법적·윤리적 사용 필수—항상 출처와 법을 존중하세요**

이제 수작업 데이터 수집은 과거에 남겨두고, [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/)로 새로운 방식의 데이터 추출을 경험해보세요. Ctrl, V 키도 이제 쉴 수 있습니다.

*더 궁금하다면 [Thunderbit 블로그](https://www.thunderbit.com/blog)에서 [리스트 크롤링](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling), [아마존 상품 스크래핑](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews) 등 다양한 심층 가이드를 확인하거나, [Thunderbit 크롬 확장 프로그램](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)을 직접 설치해 스크린 스크래핑의 쉬움을 체험해보세요.*

아직도 데이터를 손으로 복사하고 있다면… 이제 더 나은 방법이 있습니다.

<BottomCard url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AI 웹 스크래퍼 무료 체험하기"} />

## 자주 묻는 질문(FAQ)
1. **스크린 스크래핑은 모바일 앱에도 적용되나요?**
네, 특히 레거시 또는 폐쇄형 시스템의 모바일 앱에도 스크린 스크래핑이 가능합니다. 보통 UI 자동화나 모바일 전용 도구를 활용해 렌더링된 화면에서 데이터를 추출합니다.

2. **이미지나 시각적 콘텐츠도 추출할 수 있나요?**
스크린 스크래핑은 텍스트에 국한되지 않습니다. 화면 영역을 캡처하거나 컴퓨터 비전 기술을 활용해 이미지, 차트, UI 요소 등도 추출·라벨링할 수 있습니다.

3. **스크린 스크래핑을 시작하려면 어떤 도구가 필요하나요?**
파이썬, Selenium, Playwright 등 스크립트 도구로 시작할 수 있습니다. 비개발자라면 시각적 스크래퍼나 AI 기반 도구를 활용해 손쉽게 시작할 수 있습니다.

4. **스크린 스크래핑의 위험 요소는 무엇인가요?**
법적 이슈, IP 차단, 데이터 정확성 문제 등이 있습니다. 화면 레이아웃이 바뀌면 스크래퍼가 작동하지 않을 수 있고, 개인정보를 잘못 다루면 규정 위반이 될 수 있습니다.

**더 알아보기**

- [AI로 어떤 웹사이트든 스크래핑하는 방법](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [2025년 최고의 웹 스크래핑 도구 & 소프트웨어](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [모바일 앱 스크래핑: iOS & Android 데이터 추출 가이드](https://www.promptcloud.com/blog/guide-to-mobile-app-scraping/)
- [데이터 스크래핑의 힘 이해하기](https://www.alooba.com/skills/concepts/data-processing/data-scraping/)

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Thunderbit AI 기반 크롬 확장 웹 스크래퍼로 빠르고 스마트하게 스크린 스크래핑 및 데이터 추출을 시작하세요. 지금 더 똑똑한 데이터 스크래핑을 경험해보세요.

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스크린 스크래핑이란? AI로 쉽고 빠르게 데이터 추출하는 방법

요즘 데이터로 의사결정하는 게 기본이 됐지만, 막상 데이터 모으는 일은 생각보다 귀찮고 시간도 엄청 잡아먹는다는 걸 많이들 간과하죠. 직접 하나하나 데이터 모아본 적 있다면, 그 과정이 얼마나 지루하고 비효율적인지 공감하실 거예요. 실제로 많은 회사들이 데이터 수집이 느려서 데이터 기반 전략을 제대로 펼치지 못하는 경우가 많습니다. 혹시 비슷한 고민이 있다면, 이 글에서 새로운 해답을 찾으실 수 있을 거예요.

> 💡
> 이번 글에서는 데이터 스크래핑이 뭔지, 최신 기술 트렌드는 어떤지, 기존 방식의 한계와 AI 기반 데이터 스크래핑의 장점, 그리고 바로 실무에 써먹을 수 있는 꿀팁까지 전부 다뤄볼게요.

## **데이터 스크래핑이란?**

데이터 스크래핑(또는 [웹 스크래퍼](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai))는 웹사이트에서 필요한 정보를 자동으로 뽑아내는 기술이에요. 표로 정리된 데이터도 빠르고 효율적으로 모을 수 있죠. 예를 들어, [Google Maps](https://thunderbit.com/template/google-maps-scraper)에서 업체 정보를 모아 리드 발굴에 쓰거나, [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper)에서 상품 정보를 수집해 시장 분석이나 재판매에 활용할 수 있습니다. 또 [Yelp](https://thunderbit.com/template/yelp-reviews-scraper)에서 고객 리뷰를 모아 인사이트를 얻는 것도 가능하죠.

## **데이터 스크래핑의 기술 변화**

예전엔 데이터 수집이 개발자만의 영역이었거나, 복붙 같은 수작업이 대부분이었어요. 하지만 2025년 현재, AI 덕분에 데이터 스크래핑은 더 이상 개발자만의 전유물이 아닙니다.

### **기존 방식의 한계**

요즘 웹사이트들은 React, Vue 같은 동적 프레임워크를 쓰거나, 텍스트·이미지·동영상 등 다양한 데이터를 섞어서 보여주는 등 점점 복잡해지고 있어요. [기존 웹 스크래퍼 방식](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)에는 이런 한계가 있습니다:

1. **유지보수에 시간과 비용이 많이 듦**
   전통적인 웹 스크래퍼는 사이트마다 매달 3~5시간씩 손으로 관리해야 해요. 사이트가 업데이트되거나 구조가 바뀌면 XPath 선택자의 60%가 제대로 안 먹힙니다. 반면, AI 기반 도구는 언어 모델과 코드 해석 능력으로 구조 변화의 90%까지 자동으로 대응해서 유지보수 비용을 60~80% 줄여줍니다. React/Vue 기반 사이트도 의미 분석으로 클래스명이 바뀌어도 안정적으로 데이터 추출이 가능해요.

2. **데이터 종류에 한계**
   기존 방식은 표처럼 구조화된 데이터만 뽑을 수 있어서, 이런 중요한 정보는 놓치기 쉽죠:
   - 이미지 안에 있는 데이터
   - 기사 본문 같은 비정형 텍스트
   - HTML 태그가 없는 비정형 데이터

3. **데이터 품질 문제**
   동적 콘텐츠를 제대로 못 다뤄서 누락이나 오류가 자주 생깁니다:
   - 페이지네이션(상품 리스트 등)에서는 첫 화면의 30~50%만 수집
   - 무한 스크롤(소셜 피드 등)은 60% 이상 데이터가 누락
   - 리스트 데이터가 어긋나는 등 비정형 데이터 매칭 오류

이런 한계들을 AI 기반 도구, 특히 Thunderbit 같은 솔루션이 해결하고 있어요. 아래에서 주요 장점을 정리해볼게요.

### **AI 데이터 스크래핑의 부상**

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AI로 모든 웹사이트에서 데이터 추출하기"} description={""} />

2025년 현재, 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI가 자연어 이해와 생성, 복잡한 데이터 분석까지 척척 해내고 있습니다. 많은 데이터 스크래핑 도구들이 LLM을 활용해 기존 방식의 한계를 뛰어넘고 있죠. 최근 13가지 [데이터 스크래핑 도구](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)를 직접 비교해본 결과, 저는 [Thunderbit AI 웹 스크래퍼](https://thunderbit.com/ai-web-scraper)를 추천합니다.

Thunderbit가 돋보이는 이유는 다음과 같습니다:

1. **혁신적인 인터페이스**
   사용자가 자연어로 원하는 데이터를 입력하면, 시스템이 자동으로 스크래핑 플랜을 생성해 기존 대비 87% 빠르게 설정할 수 있습니다.

2. **로컬 스크래핑의 강점**
   브라우저 확장 프로그램 형태로 제공되어:
   - 즉시 데이터 추출 가능
   - 동적/무한 스크롤 페이지도 문제없이 수집
   - 로그인 필요한 페이지도 추출 가능

3. **강력한 멀티모달 데이터 처리**
   Thunderbit는 다음과 같은 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다:
   - 기사 본문 등 텍스트 데이터 추출
   - PDF 내 재무 데이터 표 추출
   - 여러 이미지에서 데이터 인식 후 표로 정리
   - 동영상 자막 추출 및 요약

Thunderbit만 있으면 다양한 데이터 수집 상황을 손쉽게 해결할 수 있습니다. 실제 사용법을 살펴볼까요?

## **AI로 데이터 스크래핑하는 방법**

<VideoPlayer url={"https://youtu.be/B1kV6QjngRg"} />

Thunderbit의 강력한 [AI 웹 스크래핑 기능](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)을 4단계로 쉽게 시작할 수 있습니다:

1. **브라우저 확장 프로그램 설치**
   Thunderbit 공식 홈페이지에서 Chrome 웹스토어 확장 프로그램을 설치하고, 브라우저 툴바에 고정하세요.

2. **회원가입 및 무료 크레딧 받기**
   확장 프로그램에서 회원가입하면 체험용 크레딧이 지급됩니다. 이 크레딧으로 AI 웹 스크래핑, 자동 입력, 스마트 요약 등 핵심 기능을 무료로 체험해볼 수 있습니다. 먼저 Playground에서 무료로 연습해보고, 효과를 확인한 뒤 본격적으로 활용해보세요.

3. **스마트 스크래핑 시작**
   Thunderbit 사이드바에서 템플릿을 실행하세요. 자연어로 원하는 데이터와 유형, 추출 형식 등을 입력하고, 세부 옵션을 설정한 뒤 스크래핑 버튼을 누르면 데이터 수집이 시작됩니다.
![Thunderbitgif4.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbitgif4_c6511d18c3.gif)


## **고급 스크래핑 기능 (Pro 요금제)**

Thunderbit의 [Pro 요금제](https://thunderbit.com/pricing) 또는 무료 체험을 시작하면 다음과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다:
![Thunderbit Pro.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_Pro_b9cd7aa273.png)
- **멀티모달 데이터 처리**
   [PDF 문서 파싱](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai)(재무제표/제품 설명서), 이미지 데이터 추출(가격표/스펙시트), 동영상 자막 추출 등 복잡한 상황도 자동 표준화 처리합니다.

- **딥 서브페이지 스크래핑**
   한 페이지 내 모든 하위 링크(예: [상품 상세페이지](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews)/리뷰 페이지 등)를 자동으로 탐색, 관련 데이터를 인식해 메인 데이터 표에 통합합니다. 전자상거래, 부동산 등 대규모 카탈로그에 최적입니다.

- **사전 제작된 템플릿 라이브러리**
   [LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-company-scraper), [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper), [Zillow](https://thunderbit.com/template/zillow-properties-search-scraper) 등 30개 이상의 플랫폼에 최적화된 [스크래핑 템플릿](https://thunderbit.com/template)을 즉시 활용할 수 있습니다. 페이지 구조가 바뀌어도 자동으로 대응하며, 신규 사용자는 평균 83%의 설정 시간을 절약합니다.

- **대량 스크래핑 작업**
   여러 개의 스크래핑 작업을 동시에 실행할 수 있으며, URL 리스트를 불러와 일괄 수집도 지원합니다.

- **지능형 페이지네이션 처리**
   "더보기" 버튼, 페이지 네비게이션 등 다양한 페이지네이션을 자동 인식해 무한 스크롤 페이지도 완벽하게 수집합니다. 실제 테스트 결과, 200페이지 이상의 상품 리스트도 누락 없이 추출할 수 있습니다.

## **Thunderbit 실전 활용 가이드**

### **사례 1: 부동산 데이터 수집**

부동산 중개업자라면 Zillow에서 매물 정보를 수집하거나, 투자자라면 유망 매물을 찾는 데 웹 스크래퍼가 큰 도움이 됩니다. Thunderbit AI 웹 스크래퍼를 활용하면 Zillow에서 주요 부동산 정보를 손쉽게 추출해 최신 동향을 빠르게 파악할 수 있습니다. Thunderbit로 Zillow 데이터를 추출하는 방법은 아래 영상을 참고하세요.

![Thunderbit_Zillow2.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_Zillow2_a3f0d501c7.gif)

### **사례 2: 인재 및 잠재 고객 발굴**

HR 담당자나 영업 담당자라면, 신뢰할 수 있는 웹 스크래퍼가 인재 탐색과 리드 발굴에 큰 힘이 됩니다. Thunderbit를 이용하면 [LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-profile-scraper)에서 주요 인재 정보를 쉽게 추출해, 인재 검색과 리드 관리가 훨씬 효율적입니다. 수작업 검색과 복사-붙여넣기에서 해방되는 경험을 직접 느껴보세요. LinkedIn 데이터 추출 방법은 아래 영상을 참고하세요.

![THunderbit_linkedin1.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/T_Hunderbit_linkedin1_08fa78bdb4.gif)

### **사례 3: 시장 분석 및 타겟 고객 확보**

시장 분석을 위해 위치 기반 데이터를 수집하거나, 지역 비즈니스 리드를 찾는 영업 담당자라면, 웹 스크래퍼가 판도를 바꿔줍니다. Thunderbit를 활용하면 [Google Maps](https://thunderbit.com/template/google-maps-scraper)에서 핵심 데이터를 손쉽게 추출해, 데이터 기반 의사결정과 영업 전략을 최적화할 수 있습니다.

![Googlemaps_scraper2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_1_07_46_AM_bdb9f27591.png)

### **사례 4: 이커머스 데이터 분석**

온라인 셀러라면 경쟁사 분석이나 시장 트렌드 파악이 필수입니다. Thunderbit는 [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper)에서 상품 설명, 가격, [사용자 리뷰](https://thunderbit.com/template/amazon-reviews-scraper) 등 다양한 데이터를 손쉽게 수집할 수 있어, 시장 분석과 전략 수립에 큰 도움이 됩니다.

![AmazonSKU_scraper](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_1_15_58_AM_19665b6af4.png)

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 비즈니스 사용자의 데이터 수집 방식을 혁신적으로 바꿔줍니다. 부동산, 인재 발굴, 이커머스 등 어떤 분야든 데이터 수집이 더 빠르고 간편해지며, AI 웹 스크래퍼를 활용하면 수많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. AI 기반 웹 스크래핑의 힘을 경험하고, 생산성의 새로운 도약을 시작해보세요. 지금 Thunderbit을 체험하고 스마트한 데이터 수집의 첫걸음을 내딛어보세요.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit AI 웹 스크래퍼 체험하기"} />

## **데이터 클린징 꿀팁**

기존 스크래퍼는 데이터 추출 이후 데이터 정제가 더 큰 숙제였습니다. Thunderbit의 AI는 LLM을 활용해 데이터 추출과 동시에 클린징을 진행, 데이터 정제 작업을 83%까지 줄여줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

### **팁 1: 지능형 필드 매핑**
   여러 소스(예: LinkedIn, Zillow)에서 데이터를 동시에 추출할 때, Thunderbit AI가 의미 기반으로 필드 매칭을 자동으로 수행합니다:
   - 서로 다른 데이터 소스의 필드명 자동 매칭(예: "price" ↔ "가격" ↔ "Price")
   - 유사 필드 자동 병합(예: "면적"과 "평수")
   - 플랫폼별 데이터 표준화(예: LinkedIn의 "현재 직위"와 Zillow의 "매물 상태"를 태그 데이터로 통합)

### **팁 2: 맥락 기반 자동 보완**
대형 언어 모델의 맥락 이해력으로 Thunderbit는 업계 최고 수준인 99% 데이터 자동 보완율을 자랑합니다:
- 주소 자동 완성: 우편번호만 입력해도 도시/주 정보 자동 입력(예: 10001 → 뉴욕, NY)
- 경력 추론: LinkedIn 학력 정보로 예상 경력 자동 추정

### **팁 3: 데이터 최적화**
   - 실시간 다국어 번역(영어, 중국어, 일본어 등 12개 언어 지원)
   - 지능형 요약(500자 상품 설명을 3가지 핵심 포인트로 요약)
   - 단위 통일(평수 ↔ 제곱미터, 화씨 ↔ 섭씨 자동 변환)
   - 형식 표준화(날짜: YYYY-MM-DD, 통화: USD 등)

### **팁 4: 품질 검증**
   - 자동 오류 수정(예: 전화번호 +01 138-1234-5678 → +113812345678)
   - 논리적 유효성 검사(예: "건축 연도"가 "리노베이션 연도"보다 이전인지 확인)

### **팁 5: AI 태깅**
   자연어 처리로 지능형 태그를 자동 생성합니다:
   - 감정 분석 태그(고객 리뷰를 긍정/부정/중립으로 자동 분류)
   - 비즈니스 가치 태그(잠재 고객/추적 필요 매물 등 자동 라벨링)
   - 산업 분류 태그(LinkedIn 프로필에 "IT|금융|헬스케어" 등 자동 태깅)

## **데이터 스크래핑의 한계와 주의점**

데이터 스크래핑은 큰 가치를 제공하지만, 반드시 고려해야 할 이슈도 있습니다. 대표적으로 GDPR, CCPA 등 개인정보 보호법 등 법적 규제가 엄격해지고 있어, 데이터 수집 시 반드시 관련 법규를 준수해야 합니다. 또한, 많은 웹사이트가 Cloudflare 등 보안 솔루션을 통해 IP 차단 등 스크래핑 방지 장치를 마련하고 있으니 주의가 필요합니다.

## **AI 시대, 데이터 스크래핑의 미래**

AI의 발전으로 웹 스크래핑은 이제 누구나 쉽게 활용할 수 있는 엔터프라이즈 솔루션으로 진화하고 있습니다. 예를 들어, zillow.com과 같이 도메인과 요청(예: "뉴욕시 매물 전체 추출")만 입력하면, AI가 자동으로 모든 관련 데이터를 맵핑해 수집하고, 수집된 데이터를 CRM, 분석 대시보드 등 비즈니스 시스템에 자동 연동하는 시대가 오고 있습니다. 고도화된 패턴 인식으로 재고 변동, 시장 트렌드 등도 실시간으로 모니터링할 수 있죠. 무엇보다 AI가 실시간으로 규제 변화에 맞춰 스크래핑 방식을 조정하고, 투명한 감사 로그까지 자동으로 관리합니다.

이처럼 AI 기반 데이터 스크래핑은 비즈니스 인텔리전스의 대중화를 이끌고, 조직의 데이터 활용 방식을 근본적으로 혁신합니다. Thunderbit와 같은 AI 스크래핑 솔루션을 먼저 도입하는 기업이 데이터 기반 의사결정에서 확실한 경쟁우위를 선점할 수 있습니다.

## **자주 묻는 질문(FAQ)**

1. **Thunderbit란 무엇인가요?**
   [Thunderbit](https://thunderbit.com)는 대형 언어 모델(LLM) 기반의 스마트 브라우저 확장 프로그램으로, 최신 데이터 수집 니즈에 맞춰 설계되었습니다. [AI 웹 스크래핑](https://thunderbit.com/ai-web-scraper)뿐 아니라 멀티모달 데이터 처리 기능을 제공해, 동적 웹페이지, PDF, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터 추출을 지원합니다. 로컬 브라우저 기반이라 LinkedIn 등 로그인 페이지도 직접 처리하며, 최신 프론트엔드 변화에도 자동으로 적응합니다.

2. **Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 어떻게 작동하나요?**
   Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 AI를 활용해 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출합니다. 사용자가 "AI 컬럼 추천"을 클릭하면 AI가 현재 사이트에 맞는 추출 방식을 제안하고, "스크래핑"을 누르면 데이터를 수집합니다. 웹사이트, PDF, 이미지 등 어떤 데이터도 두 번의 클릭만으로 처리할 수 있습니다.

3. **리스트 스크래핑과 서브페이지 스크래핑의 차이는?**
   리스트 스크래핑은 페이지네이션(상품 리스트 등)에 최적화되어, 페이지 구조를 자동 인식해 수천 건의 데이터를 한 번에 추출합니다. 서브페이지 스크래핑은 트리 구조(예: Zillow 매물 리스트 → 상세페이지 → 평면도 등)로, 의미 기반으로 메인-서브 테이블 관계를 자동으로 구축합니다.

4. **비전문가도 Thunderbit를 사용할 수 있나요?**
   Thunderbit는 자연어 기반 인터페이스를 제공해, "이름, 이메일, 전화번호"처럼 원하는 정보를 입력하면 시스템이 자동으로 스크래핑 플랜을 생성합니다. 실제 테스트 결과, 85%의 사용자가 웹 개발 지식 없이 10분 이내에 첫 데이터 수집을 완료했습니다.

5. **Thunderbit가 처리할 수 있는 데이터 유형은?**
   Thunderbit는 다양한 데이터 유형을 지능적으로 인식합니다:
    - 구조화 데이터: 표, 리스트(예: Amazon 상품 스펙)
    - 비정형 데이터: 리뷰 텍스트, PDF 문서(자동 인식)
    - 멀티모달 데이터: 이미지 내 가격표, 동영상 자막 추출 등
    - 동적 데이터: 무한 스크롤, 지연 로딩 이미지 등
    - 연관 데이터: 크로스 페이지 관계 매핑(예: LinkedIn 인맥 → 회사 정보)

6. **Thunderbit 사용은 어떻게 시작하나요?**
   [스크래핑 기능](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews) 또는 [템플릿 라이브러리](https://thunderbit.com/template)를 참고해 바로 시작할 수 있습니다.
   
**더 알아보기:**

- [2025년 최고의 웹 스크래핑 도구 & 소프트웨어](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [AI로 모든 웹사이트 데이터 추출하기](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [Thunderbit 설치 및 사용법](https://www.youtube.com/watch?v=B1kV6QjngRg)

<BottomCard url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AI 웹 스크래퍼 체험하기"} />

AI 기반 데이터 스크래핑의 진화와 최신 트렌드를 한눈에! 현대적인 웹 스크래퍼와 크롬 확장 프로그램으로 데이터 수집 효율을 극대화하는 방법을 알아보세요.

AI로 웹페이지를 손쉽게 추출, 요약, 자동 입력까지 한 번에!

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데이터 스크래핑이란? 2025년 최신 활용법 완전정복

웹사이트에서 필요한 정보가 거의 없어서 원하는 데이터를 얻으려면 수많은 링크를 하나하나 눌러야 했던 경험, 다들 한 번쯤 있으시죠? 요즘은 중요한 정보가 점점 더 많은 서브페이지에 숨어 있어서, 대량으로 데이터를 모으는 일이 점점 더 번거로워지고 있습니다. 개발자는 복잡한 스크립트 짜느라 머리 아프고, 비개발자는 일일이 클릭하며 손품을 팔아야 하죠. 하지만 걱정 마세요! 이런 문제를 한 번에 해결해주는 방법이 바로 **리스트 크롤링**(대량 스크래핑)과 **서브페이지 스크래핑**입니다.

## 리스트 크롤링과 서브페이지 스크래핑 한눈에 보기

<Table content={`| **도구** | **사용 편의성** | **데이터 품질** | **추천 활용 사례** |
| --- | --- | --- | --- |
| [리스트 크롤링](#what-is-list-crawling) | ★★ | ★★★ | 대규모 웹사이트 |
| [서브페이지 스크래핑](#what-is-subpage-scraping) | ★★★★★ | ★★★★ | 가벼운 스크래핑, 특정 데이터 포맷 |`} />

## **리스트 크롤링이란?**

### **리스트 크롤링이란 무엇인가요?**

리스트 크롤링(대량 스크래핑)은 여러 개의 URL 목록에서 한 번에 데이터를 모으는 웹 스크래핑 방식이에요. 먼저 크롤링할 URL 리스트가 필요한데, 이 리스트도 또 다른 크롤러로 뽑는 경우가 많죠. 리스트의 품질이 전체 결과를 좌우하기 때문에, URL마다 페이지 구조가 다르면 결과가 뒤죽박죽이 될 수 있고, 정리하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 리스트 크롤링은 대량의 구조화된 데이터를 모아야 하는 기업, 연구자, 데이터 분석가에게 특히 유용합니다. 다만, 수집한 데이터는 추가로 정제하거나 가공해야 할 때가 많아요.

### **리스트 크롤링의 기본 흐름**

![list-crawling-python.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/list_crawling_python_b4c926ab26.jpg)

리스트 크롤링은 보통 이런 순서로 진행됩니다:

1. **URL 리스트 준비**: 크롤링할 웹페이지의 URL 목록을 만듭니다.
2. **HTTP 요청 보내기**: 각 URL에 요청을 보내서 HTML 소스를 받아옵니다.
3. **데이터 추출**: BeautifulSoup, XPath, 정규표현식 등 파싱 도구로 텍스트, 이미지, 링크 등 필요한 정보를 뽑아냅니다.
4. **데이터 저장**: 추출한 데이터를 데이터베이스나 스프레드시트에 정리해서 저장합니다.

<SideCard url={"https://thunderbit.com"} title={"AI로 어떤 웹사이트든 데이터 추출하기"} description={""} />

데이터를 모은 뒤에는 기술통계, 시계열 분석, 상관관계 분석, 클러스터링 등 다양한 방법으로 데이터를 정제하고 분석하는 과정이 필요합니다. 이때 AI를 활용하면 반복 작업을 자동화하고 데이터 품질도 한층 높일 수 있죠.

Thunderbit AI 웹 스크래퍼의 **대량 스크래핑** 기능을 활용하면 이런 작업이 훨씬 더 간편해집니다.

### **추천 리스트 크롤링 도구**

1. [**Thunderbit AI 웹 스크래퍼의 대량 스크래핑**](https://thunderbit.com/)
    - **장점**: 직관적인 사용법, 유연한 파싱, 강력한 기능
    - **단점**: 로컬 환경에서 실행, 브라우저 의존성
    - **추천 대상**: 데이터 품질이 중요한 대량 데이터 수집
![bulk-scraping-thunderbit.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/bulk_scraping_thunderbit_020c528bfb.png)
2. **Scrapy**
    - **장점**: 확장성 높고, 대규모 크롤링에 적합, 커스터마이징 가능
    - **단점**: 진입장벽 높음, 프로그래밍 지식 필요
    - **추천 대상**: 대규모 데이터 수집 프로젝트
3. **Beautiful Soup**
    - **장점**: 배우기 쉽고, 문서화 잘 되어 있음, 파싱 유연성
    - **단점**: 성능은 보통, 비동기 처리 미지원
    - **추천 대상**: 소규모 데이터 수집, 데이터 분석
4. **Selenium**
    - **장점**: 동적 페이지 지원, 사용자 행동 시뮬레이션 가능
    - **단점**: 실행 속도 느림, 리소스 소모 큼
    - **추천 대상**: 자바스크립트 기반 페이지 처리

## **서브페이지 스크래핑이란?**

![list-crawling-using-ai.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/list_crawling_using_ai_c41e70f7e3.jpg)

### **서브페이지 스크래핑이란 무엇인가요?**

서브페이지 스크래핑은 한 웹페이지에서 리스트 데이터를 뽑아내고, 각 서브페이지의 상세 정보를 메인 테이블에 한 번에 모으는 방식입니다. Thunderbit는 AI 웹 스크래퍼의 AI 기능을 활용해 이 혁신적인 스크래핑 방식을 선보였어요. 상품 페이지, 블로그, 네비게이션 사이트 등 서브페이지가 많은 구조에 특히 잘 어울립니다. 서브페이지 스크래핑의 가장 큰 장점은 여러 서브페이지의 정보를 자동으로 모아 메인 테이블에 깔끔하게 합칠 수 있다는 점이죠.

예를 들어, "오늘의 주식시장" 기사에서 모든 종목의 시세를 한 번에 모으고 싶다면 [Thunderbit AI 웹 스크래퍼](https://thunderbit.com/)로 테이블을 정의하면, 각 종목의 실시간 페이지를 자동으로 열어 데이터를 추출하고 메인 테이블에 통합해줍니다. 뉴스 읽으면서도 정확한 정보를 바로 기록할 수 있죠. Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 다양한 페이지 구조에 유연하게 대응할 수 있어 기존 스크래핑 도구와는 차원이 다릅니다.

### **왜 서브페이지 스크래핑을 써야 할까요?**

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 데이터 수집의 효율성과 정확성을 높여주는 다양한 기능을 제공합니다.

![subpage-scraper.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/subpage_scraper_20a5b5fa43.png)

### **AI 기반 스마트 데이터 추출**

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 AI를 활용해 웹페이지 구조가 바뀌어도 자동으로 적응하며 데이터를 추출합니다. 사용자는 필요한 데이터를 자연어로 설명만 하면, 시스템이 추출 규칙을 자동으로 만들어줍니다. 이 덕분에 데이터 정확도가 높아지고, 비전문가도 쉽게 데이터 수집을 할 수 있습니다. Thunderbit는 텍스트, 링크, 이미지 등 다양한 데이터 타입을 지원해, 여러 분야의 요구를 충족합니다.

### **서브페이지 자동 처리**

Thunderbit는 서브페이지 처리에 강점을 보입니다. AI가 각 서브페이지를 자동으로 인식하고, 하나의 템플릿으로 다양한 레이아웃을 처리합니다. 페이지 구조가 바뀌어도 AI가 알아서 적응하니, 사용자는 신경 쓸 필요 없이 데이터를 추출할 수 있습니다. 서브페이지의 내용도 메인 테이블에 자동으로 합쳐주고, AI가 데이터 정제와 라벨링 등 반복 작업도 도와줍니다.

### **효율적인 데이터 관리**

Thunderbit는 다양한 내보내기 포맷과 플랫폼 연동(예: Google Sheets, Airtable, Notion)을 지원합니다. 스크래퍼 템플릿을 구글 시트에 연결해 데이터를 한 곳에 정리하거나, Notion 데이터베이스와 연동해 관리할 수 있습니다. 유연한 내보내기 옵션으로, 각자의 목적에 맞는 데이터 저장 방식을 선택할 수 있습니다. 데이터 라벨링과 분류도 자동으로 관리 플랫폼 포맷에 맞춰 적용되어, 이후 데이터 관리가 훨씬 편리해집니다.

### **실전용 프리셋 템플릿 제공**

Thunderbit는 사용자의 효율을 높이기 위해 다양한 프리셋 템플릿을 제공합니다. 이 템플릿들은 이커머스 데이터 수집([Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper), [Amazon 리뷰](https://thunderbit.com/template/amazon-reviews-scraper)), 부동산 정보 수집([Zillow Properties](https://thunderbit.com/template/zillow-properties-search-scraper)), 소셜미디어 데이터 분석([LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-company-scraper), [Twitter](https://thunderbit.com/template/twitter-profile-posts-scraper)), 기업 정보 수집(회사 홈페이지, 비즈니스 디렉토리) 등 다양한 분야를 아우릅니다. 프리셋을 활용하면 시간도 절약되고, 데이터 품질도 일정하게 유지할 수 있습니다.

## **실전 적용 방법**

### **서브페이지 스크래핑 적용하기**

![thunderbit-setup.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_setup_4eb2e7c4be.png)

1. [**Thunderbit 브라우저 확장 프로그램 설치**](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp): Thunderbit AI 웹 스크래퍼를 열고 새 스크래퍼 템플릿을 만듭니다.
2. **메인 테이블 구조 정의**: 테이블 설정에서 수집할 필드(예: 제목, 가격, 설명 등)를 추가합니다. 서브페이지 데이터는 별도 필드를 만들고, 서브페이지 스크래핑을 활성화하세요.
3. **스크래퍼 실행**: Thunderbit가 메인 페이지에서 리스트 데이터를 추출한 뒤, 각 서브페이지를 자동으로 방문해 필요한 정보를 추출하고 메인 테이블에 통합합니다. 모든 과정이 AI로 자동화되어 복잡한 코딩이 필요 없습니다.

![subpage-scraping-thunderbit.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/subpage_scraping_thunderbit_932a375286.png)

### **리스트 크롤링 적용하기**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=ve_0h4Y8nuI&list=PLhTjy8cBISEqkN-5Ku_kXG4QW33sxQo0t&ab_channel=buildwithpython"} />

개발자라면 다양한 언어와 도구로 리스트 크롤링을 구현할 수 있습니다. 그중 Python은 배우기 쉽고 라이브러리가 풍부해 가장 많이 사용됩니다. 아래는 requests와 BeautifulSoup를 활용한 기본 예시입니다:

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_urls(urls):
    data = []
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        titles = soup.find_all('h2', class_='product-title')
        prices = soup.find_all('span', class_='product-price')
        for title, price in zip(titles, prices):
            data.append({
                'title': title.get_text(),
                'price': price.get_text()
            })
    return pd.DataFrame(data)

# Example usage
urls = ['<http://example.com/product1>', '<http://example.com/product2>']
data_frame = scrape_urls(urls)
print(data_frame)
```

## **마무리**

요즘 데이터는 비즈니스의 핵심 자산입니다. 데이터를 제대로 모으고 분석하는 기업이 경쟁에서 앞서 나갈 수 있죠. 데이터는 시장 흐름과 고객 니즈를 파악하고, 제품 개발이나 마케팅 전략에 꼭 필요한 인사이트를 줍니다. 하지만 인터넷에 흩어진 방대한 데이터를 효율적으로 모으고 정리하는 일은 여전히 쉽지 않은 과제입니다.

Thunderbit 같은 도구를 활용하면 데이터 수집에 대한 고민이 훨씬 줄어듭니다. 든든한 비서처럼 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 빠르게 찾아주니, 더 자신 있게 의사결정을 내릴 수 있죠. Thunderbit의 지능형 데이터 수집 및 처리 기능을 통해 경쟁사 정보, 시장 트렌드, 사용자 리뷰 등 핵심 데이터를 손쉽게 확보할 수 있습니다.

Thunderbit는 편리한 데이터 수집뿐 아니라, 강력한 데이터 가공 및 분석 기능도 제공합니다. 수집한 데이터를 자동으로 정제·구조화하고, 직관적인 리포트로 숨겨진 인사이트를 빠르게 발견할 수 있습니다. 시장 동향을 주기적으로 모니터링해야 하는 기업에게 Thunderbit의 자동화 수집 기능은 시간과 비용을 아껴주는 최고의 선택입니다.

데이터 중심 시대에 Thunderbit 같은 도구는 필수입니다. 데이터 수집 효율을 크게 높이고, 기업의 디지털 전환을 지원합니다. 앞으로 데이터가 비즈니스 의사결정에서 점점 더 중요해질수록, Thunderbit와 같은 지능형 데이터 수집 도구는 기업의 경쟁력을 높여주는 핵심 자산이 될 거예요.

## **자주 묻는 질문(FAQ)**

1. **Thunderbit란 무엇인가요?**
[Thunderbit](https://thunderbit.com/)는 비즈니스 사용자를 위한 크롬 확장 프로그램으로, 웹 자동화 작업을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. AI 웹 스크래퍼, AI 클립보드, AI 웹 챗 등 다양한 기능을 제공해, 데이터 추출, 폼 자동 입력, [웹사이트 요약](https://thunderbit.com/summarize)까지 AI로 간편하게 처리할 수 있습니다. 반복적인 온라인 작업을 효율적으로 줄여주는 생산성 도구입니다.

2. **Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 어떻게 작동하나요?**
Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 AI를 활용해 웹사이트에서 구조화된 데이터를 자동으로 추출합니다. "AI 컬럼 추천" 버튼을 클릭하면 AI가 현재 웹사이트에 맞는 추출 방식을 제안하고, "스크래핑"을 누르면 데이터를 수집합니다. 웹사이트, PDF, 이미지 등 다양한 소스에서 단 두 번의 클릭으로 데이터를 추출할 수 있습니다.

3. **리스트 크롤링과 서브페이지 스크래핑의 차이는 무엇인가요?**
리스트 크롤링(대량 스크래핑)은 여러 URL 목록에서 데이터를 추출하는 방식으로, 대규모 웹사이트에 적합합니다. 반면, 서브페이지 스크래핑은 한 페이지와 그 하위 페이지에서 데이터를 추출해 메인 테이블에 통합하는 방식입니다. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 두 방식 모두를 지원하며, 지능형 데이터 추출과 관리 기능을 제공합니다.

4. **비개발자도 Thunderbit를 사용할 수 있나요?**
네! Thunderbit는 코딩 지식이 없는 분들도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. AI 기반 기능 덕분에, 필요한 데이터를 자연어로 설명만 하면 시스템이 추출 규칙을 자동으로 만들어줍니다.

5. **Thunderbit가 지원하는 데이터 유형은 무엇인가요?**
Thunderbit는 텍스트, 링크, 이미지 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 이커머스, 부동산, 소셜미디어, 기업 정보 등 다양한 분야의 데이터 수집에 적합합니다.

6. **Thunderbit 시작 방법은?**
Thunderbit 크롬 확장 프로그램을 [다운로드 페이지](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)에서 설치하면 바로 사용할 수 있습니다. 설치 후 AI 웹 스크래퍼, AI 클립보드, AI 웹 챗 등 다양한 기능을 체험해보세요.

7. **Thunderbit는 프리셋 템플릿을 제공하나요?**
네, Thunderbit는 다양한 [프리셋 템플릿](https://thunderbit.com/template/)을 제공해 사용자의 효율을 높여줍니다. 이커머스, 부동산, 소셜미디어, 기업 정보 등 다양한 분야를 커버하며, 시간 절약과 데이터 품질 향상에 도움이 됩니다.

8. **Thunderbit는 데이터 품질을 어떻게 보장하나요?**
Thunderbit는 AI로 데이터를 지능적으로 추출·가공하며, 웹페이지 구조가 바뀌어도 자동으로 적응합니다. 데이터 정제와 포맷팅 기능도 제공해, 반복 작업을 AI가 대신 처리해 데이터 품질을 높여줍니다.

9. **웹 스크래핑 활용 사례**
[웹 스크래핑 도구](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)는 다양한 실무에 활용됩니다. 예를 들어, [아마존 상품 및 리뷰 데이터 수집](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews)으로 시장조사를 하거나, [PDF에서 데이터 추출](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai)로 문서 분석을 할 수 있습니다.
많은 기업이 [웹사이트 데이터를 엑셀로 수집](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel)해 분석에 활용합니다. AI 기반 도구를 사용하면 복잡한 코딩 없이 [어떤 웹사이트든 효율적으로 스크래핑](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)할 수 있습니다.
소셜미디어 분석에는 [이메일 추출기](https://thunderbit.com/blog/best-email-scrapers)나 [트위터 스크래퍼](https://thunderbit.com/blog/best-twitter-scrapers) 등 특화 도구로 마케팅에 필요한 데이터를 모을 수 있습니다.

**더 알아보기:**

- [2025년 최고의 웹 스크래핑 도구 & 소프트웨어](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [AI로 어떤 웹사이트든 스크래핑하는 방법](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [Thunderbit 설치 및 활용법](https://www.youtube.com/watch?v=B1kV6QjngRg)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com"} title={"AI 웹 스크래퍼 체험하기"} />

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AI로 웹페이지를 쉽고 빠르게 스크래핑, 요약, 자동 입력하세요.

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리스트 크롤링이란? AI로 쉽고 빠르게 대량 데이터 수집하는 방법

B2B 영업팀에서 일해본 분들이라면, 새로운 리드가 이메일로 들어올 때의 두근거림을 잘 아실 거예요. ‘이번엔 진짜 성사될까?’ 하는 기대감, 파이프라인을 지켜보며 연락처를 하나하나 추적하는 그 과정—저도 직접 겪어봤습니다. 사실 비즈니스 리드는 영업의 심장과도 같죠. 리드가 없으면 영업 엔진도 멈춰버립니다. 그렇다면 비즈니스 리드는 정확히 뭘 의미할까요? 왜 B2B 영업에서 모두가 리드에 집착할까요? 그리고 RocketReach, Seamless AI, [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/) 같은 최신 도구들은 리드 발굴과 관리 방식을 어떻게 바꿔놓고 있을까요?

이 글에서는 비즈니스 리드의 개념부터 B2B 영업에서 리드가 왜 중요한지, 주요 리드 유형, 그리고 상향식/하향식 전략과 최신 기술을 활용해 리드를 영업 기회로 전환하는 방법까지 차근차근 풀어드릴게요.

## **비즈니스 리드란? 명확하게 알아보기**

![definition-of-business-leads-infographic.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/definition_of_business_leads_infographic_8c90cd1593.png)

간단히 말해, **비즈니스 리드란 우리 회사의 제품이나 서비스에 관심을 보인 개인 또는 기업으로, 앞으로 고객이 될 수 있는 잠재 대상**을 뜻합니다. 예를 들어, 백서를 다운로드하거나, ‘문의하기’ 폼을 작성하거나, 전시회 부스에서 명함을 남긴 경우가 여기에 해당하죠. 아직 고객은 아니지만, 이미 우리 레이더에 들어온 상태입니다.

여기서 한 가지 더 짚고 넘어가야 할 게 있어요. 모든 리드가 똑같은 가치를 지니는 건 아니고, 모두가 당장 구매할 준비가 되어 있는 것도 아닙니다. B2B에서는 **리드(Lead)**와 **잠재 고객(Prospect)**을 구분해서 봅니다:

- **리드(Lead):** 처음 관심을 보인 사람. 예를 들어 뉴스레터를 구독했거나, 디렉터리에서 정보를 찾은 경우. 데이터베이스에는 있지만, 우리에게 딱 맞는 고객인지는 아직 모릅니다.
- **잠재 고객(Prospect):** **자격이 검증된 리드**로, 업종, 직책, 회사 규모 등 이상적인 고객 조건에 부합하고, 구매 의사나 예산이 있는지 확인된 대상입니다.

낚시에 비유하자면, 리드는 물속에서 발견한 물고기, 잠재 고객은 이미 낚싯바늘에 걸려 끌어올리고 있는 물고기라고 할 수 있겠죠.

### **B2B 영업 퍼널에서 리드의 단계**

리드가 자동으로 고객이 되는 일은 없습니다. 리드는 다음과 같은 단계로 영업 퍼널을 거치게 됩니다:

1. **리드(Lead):** 이름, 이메일 등 기본 정보만 있는 초기 접점
2. **마케팅 적격 리드(MQL):** 마케팅팀이 ‘이 리드는 유망하다’고 판단한 단계. 콘텐츠에 반응했거나, 이상적인 고객 조건에 부합하는 경우
3. **영업 적격 리드(SQL):** 영업팀이 실제로 필요, 예산, 의사결정권 등을 확인한 단계
4. **기회(Opportunity):** 실제 영업 대화가 오가는 단계(예: 데모, 제안서 등)
5. **계약 성사(Closed Deal):** 리드가 고객이 되거나, 혹은 거래가 무산되는 경우

모든 리드가 끝까지 가지는 않지만, 각 단계에서 제대로 선별하고 관리하는 게 중요합니다.

## **B2B 영업 성공에 비즈니스 리드가 중요한 이유**

리드가 없으면 영업도 없습니다. 이건 너무 당연하지만, 수량만큼이나 ‘질’이 중요하다는 점도 잊지 마세요. 최근 통계에 따르면, [마케터의 91%가 리드 생성이 최우선 목표](https://www.saleshandy.com/blog/lead-generation-statistics/#:~:text=,Believe%20Personalization%20Drives%20Sales%20and)라고 답했지만, [B2B 기업의 45%는 *고품질* 리드 확보에 어려움을 겪고 있습니다](https://spotio.com/blog/sales-statistics/#:~:text=,%28Gleanster%20Research)).

리드가 중요한 이유는 다음과 같습니다:

- **매출 성장:** 모든 고객은 리드에서 시작합니다. 리드가 없으면 파이프라인도, 거래도 없습니다.
- **효율성:** 리드를 잘 관리하면 [33% 낮은 비용으로 50% 더 많은 영업 준비 리드](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=1,nurtured)를 확보할 수 있습니다.
- **빠른 영업 사이클:** 관리된 리드는 [23% 더 빠르게 계약이 성사](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=3,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)됩니다.
- **거래 규모 확대:** 잘 육성된 리드는 [47% 더 큰 금액의 구매](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=4,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)를 이끌어냅니다.
- **ROI 향상:** 리드를 꾸준히 관리하는 기업은 [45% 더 높은 투자 수익률](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=19,lead%20generation%20return%20on%20investment)을 기록합니다.

ROI 효과를 한눈에 볼 수 있는 표입니다:

<Table content={`| **혜택** | **영향 통계** |
| --- | --- |
| **리드 생성 효율성** | 33% 낮은 비용으로 50% 더 많은 영업 준비 리드 ([출처](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=1,nurtured)) |
| **파이프라인 성장** | 최대 20% 더 많은 영업 기회 ([출처](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=2,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)) |
| **영업 사이클 단축** | 23% 더 짧은 영업 사이클 ([출처](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=3,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)) |
| **거래 금액 증가** | 47% 더 큰 구매 금액 ([출처](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=4,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)) |
| **영업 성과 향상** | 9% 더 높은 목표 달성률 ([출처](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=16,nurtured%20leads)) |`} />

결론: **리드는 매출의 출발점**입니다. 리드를 잘 관리하는 것이 목표 달성의 핵심이에요.

## **비즈니스 리드의 주요 유형(사례 포함)**

모든 리드가 똑같지는 않습니다. B2B에서는 다음과 같은 주요 유형으로 나눌 수 있어요:

### **1. 마케팅 적격 리드(MQL)**

- **정의:** 마케팅팀이 적합하다고 판단하고, 실제로 관심을 보인 리드(예: 웨비나 참석, 사례집 다운로드 등)
- **사례:** 타깃 기업의 VP가 백서를 다운로드하고, 이상적인 고객 조건에 부합할 때. 마케팅팀이 MQL로 지정해 영업팀에 전달.
- **도구 활용:** RocketReach, Seamless AI로 누락된 연락처(이메일, 전화번호 등)를 보완해 영업팀이 바로 연락할 수 있도록 지원.

### **2. 영업 적격 리드(SQL)**

- **정의:** 영업팀이 예산, 의사결정권, 필요성, 도입 시기(BANT)를 확인한 리드
- **사례:** 영업 담당자가 MQL에 전화해 3개월 내 구매 계획을 확인하고, SQL로 전환
- **도구 활용:** Seamless AI로 추가 의사결정자를 찾아 상향식 공략에 활용

### **3. 정보 적격 리드(IQL)**

- **정의:** 단순히 정보만 요청한 단계(예: 무료 자료 다운로드), 아직 구매 의사는 없음
- **사례:** 블로그를 읽고 뉴스레터를 구독한 사람. 마케팅팀이 추가 관심을 유도하며 관리

### **4. 제품 적격 리드(PQL)**

- **정의:** SaaS에서 무료 체험이나 프리미엄 서비스를 사용하며, 일정 사용량을 달성한 리드
- **사례:** 무료 체험에 가입해 2주간 활발히 사용한 유저가 PQL로 지정되어 영업팀이 연락

### **5. 콜드, 웜, 핫 리드**

- **콜드:** 아직 아무런 반응이 없는 상태(예: 디렉터리에서 추출한 리스트)
- **웜:** 어느 정도 반응이 있는 상태(예: 이메일에 답장)
- **핫:** 구매 의사가 명확한 상태(예: 데모나 견적 요청)

**팁:** RocketReach, Seamless AI 같은 도구는 ‘콜드’ 리드를 ‘웜’ 리드로 바꿔주는 데 특히 효과적입니다. 검증된 연락처로 타깃 아웃리치가 가능하니까요.

## **상향식 vs. 하향식: 비즈니스 리드 발굴 전략**
![top-down-vs-bottom-up-business-leads-strategy.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/top_down_vs_bottom_up_business_leads_strategy_2896b87960.png)

리드를 찾는 방법에는 크게 **하향식(Top-Down)**과 **상향식(Bottom-Up)** 두 가지가 있습니다. 두 방식 모두 상황에 따라 유용하게 쓸 수 있어요.

### **하향식 리드 생성(Top-Down Lead Generation)**

- **방식:** 타깃 계정이나 의사결정자를 먼저 정하고, 그 사람의 연락처를 찾는 전략
- **사례:** 상위 100대 제조업체 CTO를 타깃으로 RocketReach, Seamless AI로 직접 이메일과 전화번호를 확보
- **장점:** 타깃이 명확해 대형 거래나 ABM(계정 기반 마케팅)에 적합
- **단점:** 리스트에 없는 숨은 기회를 놓칠 수 있고, 수작업이면 시간이 오래 걸림(도구 활용 시 효율적)

**실제 사례:** 영업 이사 Morgan은 예전엔 LinkedIn에서 주말 내내 연락처를 찾았지만, Seamless AI 도입 후 몇 분 만에 의사결정자를 찾을 수 있었습니다([출처](https://seamless.ai/presidents-club-winners/morgan-walls#:~:text=After%20using%20Seamless)).

### **상향식 리드 생성(Bottom-Up Lead Generation)**

- **방식:** 디렉터리, 포럼, 공개 리스트 등에서 대량의 잠재 리드를 수집한 뒤, 필터링 및 선별
- **사례:** [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/)을 활용해 특정 업종 디렉터리나 컨퍼런스 참가자 명단을 한 번에 추출
- **장점:** 기존에 몰랐던 새로운 기회를 발굴할 수 있고, 시장 전체를 폭넓게 커버 가능
- **단점:** 데이터가 많아 선별 작업이 필요하지만, 도구를 활용하면 자동화 가능

<SideCard url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AI로 모든 웹사이트에서 데이터 추출하기"} description={""} />
**개인 팁:** 새로운 시장이나 틈새 업종에서 리드를 찾고 싶다면 상향식 전략이 효과적입니다. 효율적으로 하려면 Thunderbit가 딱이에요.

## **비즈니스 리드 생성을 위한 필수 도구**

수작업으로 리드를 찾고 선별하는 건 금방 지치기 마련이죠. 그래서 도구 활용이 필수입니다. 대표적인 솔루션을 소개할게요:

### **Thunderbit**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=DLLAwXv6sHM"} />

- **주요 기능:** [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/)은 AI 기반 크롬 확장 프로그램으로, 디렉터리, 포럼, 구인 게시판, PDF, 이미지 등 다양한 웹사이트에서 데이터를 추출합니다.
- **적합한 활용:** 상향식 리드 생성—공개 웹에서 리드를 구조화해 추출할 때 강력함
- **가격:** 무료(월 6페이지), 유료는 월 $15부터 500크레딧 제공([출처](https://thunderbit.com/blog/dataminer-review-and-alternative#:~:text=Tier%20Monthly%20Price%20Yearly%20Price,5%2020%2C000))
- **특징:** 디렉터리 내 개별 프로필 등 하위 페이지도 자동으로 추출하며, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내기 가능

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit로 리드 생성 시작하기"} />

### **RocketReach**

![rocketreach-contact-intelligence-solution-homepage.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/rocketreach_contact_intelligence_solution_homepage_f2c56d2ad8.png)

- **주요 기능:** 이름, 회사, 도메인으로 전문가를 검색해 검증된 이메일, 전화번호, 소셜 링크 제공
- **적합한 활용:** 하향식 전략—타깃 계정 리스트에 실제 연락처를 채울 때
- **가격:** 무료(월 10회 조회), Pro(월 $49/100크레딧), Ultimate(월 $99/500크레딧) ([출처](https://fullenrich.com/tools/RocketReach-vs-SeamlessAI#:~:text=RocketReach%20offers%20a%20free%20plan,Paid%20plans%20include))
- **사용자 평가:** “영업 아웃리치에 매우 효과적. 시간 절약되고, 이메일 정확도도 높음.” ([출처](https://www.g2.com/products/rocketreach/reviews?qs=pros-and-cons#:~:text=What%20do%20you%20like%20best,about%20RocketReach))

### **Seamless AI**

![seamless-ai-contact-search-platform-homepage.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/seamless_ai_contact_search_platform_homepage_c482cf56d6.png)
- **주요 기능:** AI 기반으로 실시간 검증된 이메일, 전화번호(휴대폰 포함) 제공
- **적합한 활용:** 콜 리스트 구축, 인바운드 리드 보강, 빠른 잠재 고객 발굴
- **가격:** 무료 체험(50크레딧), Standard(월 $149/500크레딧) ([출처](https://fullenrich.com/tools/RocketReach-vs-SeamlessAI#:~:text=Seamless,Paid%20plans%20include))
- **사용자 평가:** “며칠 걸리던 리서치가 몇 분 만에 끝남.” ([출처](https://seamless.ai/presidents-club-winners/morgan-walls#:~:text=After%20using%20Seamless))

### **기타 주목할 만한 도구**

- **ZoomInfo:** 대규모 B2B 연락처 데이터베이스—엔터프라이즈에 적합, 가격은 다소 높음
- **LinkedIn Sales Navigator:** LinkedIn 사용자 고급 필터링—상향식/하향식 모두 활용 가능
- **Apollo.io, Lusha, Hunter.io:** 통합 잠재 고객 발굴 및 데이터 보강 플랫폼

**팁:** 상황에 따라 조합해서 사용하세요. 타깃 아웃리치는 RocketReach, Seamless AI, 새로운 리드 발굴은 Thunderbit가 효과적입니다.

## **비즈니스 리드 선별 및 관리 방법**

리드가 쌓였다면, 이제 선별하고 체계적으로 관리할 차례입니다.

### **1. 자격 기준 정의**

- **BANT**(예산, 권한, 필요, 도입 시기) 프레임워크나 **이상적 고객 프로필(ICP)**을 설정하세요.
- 직책, 회사 규모 등 조건별로 점수를 부여해 우선순위 선정

### **2. 리드 정보 보강**

- RocketReach, Seamless AI로 누락된 정보(직책, 회사 규모 등) 보완
- 행동 신호(예: 가격 페이지 방문 여부)도 참고

### **3. 점수화 및 우선순위 지정**

- CRM이나 마케팅 자동화 툴의 리드 스코어링 기능 활용
- AI 기반 스코어링 도입 시, 과거 데이터를 분석해 전환 가능성 높은 리드 예측([출처](https://convin.ai/blog/b2b-sales-leads#:~:text=,power%20of%20smart%20lead%20qualification))

### **4. 신속한 응대**

- 핫 리드는 5분 이내에 응답해야 전환율이 10배 높아집니다([출처](https://spotio.com/blog/sales-statistics/#:~:text=Research%29%20,of%20sales%20reps%20have%20poor)).

### **5. CRM 또는 스프레드시트로 체계화**

- HubSpot, Salesforce, 또는 스프레드시트로 리드 상태(신규, 연락, 자격, 육성, 제외) 관리
- 팔로업 알림 설정, 리드 세분화로 맞춤형 육성

### **6. 자동화 활용**

- [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/)로 최신 데이터로 리드 업데이트/보강
- CRM 내 리드 분배, 팔로업 등 반복 업무 자동화

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit로 리드 데이터 자동 보강하기"} />

### **7. 과감한 제외**

- ICP에 맞지 않거나 준비가 안 된 리드는 ‘제외’ 또는 ‘육성’으로 분류하고 빠르게 넘어가세요.

### **8. 마케팅-영업 협업 강화**

- ‘자격 리드’ 기준을 명확히 합의
- 영업팀이 실제로 효과적인 리드를 마케팅팀에 피드백하는 구조 마련

## **핵심 요약: 비즈니스 리드를 영업 기회로 전환하는 법**

![key-takeaways-turning-business-leads-into-sales-opportunities.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/key_takeaways_turning_business_leads_into_sales_opportunities_634898b960.png)

마지막으로 핵심만 정리해볼게요:

- **비즈니스 리드는 B2B 영업의 핵심입니다.** 모든 고객은 리드에서 시작합니다.
- **수량보다 ‘질’이 더 중요하지만, 둘 다 필요합니다.** 잘 육성된 리드는 더 빨리, 더 많이 구매합니다.
- **리드 단계를 명확히 구분하세요.** MQL, SQL, 콜드 리드는 각각 다르게 관리해야 합니다.
- **상향식/하향식 전략을 모두 활용하세요.** 하향식(RocketReach, Seamless AI)은 타깃 계정 공략, 상향식(Thunderbit)은 새로운 기회 발굴에 적합합니다.
- **도구로 자동화하고 확장하세요.** 수작업 리서치는 이제 그만—AI 기반 스크래핑과 데이터 보강이 대세입니다.
- **신속하게 응대하세요.** 빠른 팔로업이 전환율을 높입니다.
- **체계적으로 관리하고 육성하세요.** CRM에 리드를 정리하고, 세분화해 맞춤형 팔로업을 진행하세요.
- **성과를 측정하고 개선하세요.** 효과적인 전략에 집중하고, 지속적으로 개선하세요.

B2B 영업 성과를 높이고 싶다면, 리드 생성 전략부터 점검해보세요. 혹시 한 가지 방식에만 의존하고 있진 않으신가요? 숨어 있는 리드를 놓치고 있진 않나요? [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/) 같은 새로운 도구로 반복 작업을 자동화하고, 영업팀이 진짜 중요한 일—계약 성사—에 집중할 수 있도록 해보세요.

리드 생성에 웹 스크래핑을 활용하고 싶다면 [Thunderbit 블로그](https://www.thunderbit.com/blog)에서 더 많은 팁을 확인하거나, [Thunderbit 크롬 확장 프로그램](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)을 설치해 직접 경험해보세요.

기억하세요: B2B 영업에서 올바른 리드를 올바른 방식으로 발굴하고 관리하는 것이 꾸준한 성장의 열쇠입니다. 이제 파이프라인을 채우러 가볼까요? (복붙 작업에서 잠시 벗어나도 좋겠네요!)

## **자주 묻는 질문(FAQ)**

1. **B2B 영업에서 비즈니스 리드란 무엇인가요?**

비즈니스 리드는 우리 회사의 제품이나 서비스에 관심을 보인 개인 또는 기업으로, 잠재 고객이 될 수 있는 대상을 의미합니다. B2B에서는 폼 작성, 웨비나 참석, RocketReach나 Thunderbit 같은 도구로 발굴된 경우가 많아요.

2. **리드와 잠재 고객(Prospect)의 차이는 무엇인가요?**

리드는 처음 관심을 보인 대상이고, 잠재 고객은 **자격이 검증된 리드**로, 이상적인 고객 조건에 부합하고 구매 가능성이 높은 사람입니다. 예산, 권한, 필요성 등 주요 기준을 통과한 상태죠.

3. **비즈니스 리드를 어떻게 선별하나요?**

**BANT**(예산, 권한, 필요, 도입 시기) 프레임워크나 리드 점수화 모델을 활용하세요. 직책, 회사 규모 같은 인구통계, 웹 행동, 이메일 반응 등도 참고하면 좋습니다.

4. **리드를 체계적으로 관리하는 가장 좋은 방법은?**

HubSpot, Salesforce, Google Sheets 등 CRM을 활용하세요. 리드 단계(신규, MQL, SQL 등)별로 관리하고, 점수화 및 팔로업 알림을 설정하세요.

## **더 읽어보기: 비즈니스 리드 생성 & 자동화 도구**

- [**리드 자격 프레임워크(MQL vs. SQL vs. PQL) 완전 정복**](https://www.hubspot.com/mql-sql-differences)
- [**2025년 B2B 리드 생성 도구 TOP 10**](https://blog.g2.com/b2b-lead-generation-tools)
- [**세일즈 AI: 자동화가 리드 발굴을 혁신하는 방법**](https://www.salesforce.com/blog/ai-sales-tools/)

특정 전략이나 도구에 대해 더 궁금한 점이 있다면 언제든 문의 주세요. 맞춤 가이드로 도와드릴게요!

비즈니스 리드의 개념, B2B 영업에서의 중요성, 그리고 Thunderbit, RocketReach, Seamless와 같은 도구로 우수한 잠재 고객을 찾고 선별하는 방법을 알아보세요.

지식 베이스

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