솔직히 말해서, 요즘 B2B 영업에서 잠재 고객을 찾는 일은 마치 불타는 건초더미에서 바늘을 찾는 것만큼이나 쉽지 않습니다. 게다가 그 바늘은 이직도 자주 하죠. SaaS와 자동화 업계에서 오래 일해왔지만, 여전히 영업팀이 완벽한 워크플로우를 만들기 위해 끊임없이 애쓰는 모습이 늘 흥미롭습니다. 현실은? 아무리 좋은 영업 발굴 도구를 써도, 기대와 실제 결과 사이에는 늘 간극이 존재합니다. 그래서 오늘은 를 활용한 실전 영업 발굴 방법뿐 아니라, 데이터의 빈틈을 어떻게 메우고, 어떤 상황에도 유연하게 대응할 수 있는 테크 스택을 어떻게 구축할 수 있는지까지 꼼꼼하게 알려드릴까 합니다.
이 가이드에서는 실제 SDR(영업개발 담당자) 스타일의 Apollo 발굴 프로세스를 단계별로 안내하고, 실무에서 바로 써먹을 수 있는 팁과 경험에서 얻은 인사이트도 함께 나눕니다. 그리고 웹에는 수많은 정보가 흩어져 있고, Apollo의 데이터베이스가 아무리 커도 모든 정보를 담을 수는 없기 때문에, 을 활용해 찾기 힘든 리드를 웹에서 직접 추출하고, 복잡한 정보를 체계적인 파이프라인으로 바꾸는 방법도 소개합니다. 이제 더 똑똑하고 효율적으로 영업 발굴을 시작해볼까요?
Apollo Prospecting이란? 현대 리드 생성의 핵심
“Apollo prospecting”은 단순히 Apollo 데이터베이스에서 검색하는 걸 넘어서, 라는 업계 최고 수준의 B2B 영업 발굴 도구를 활용해 대규모 리드를 식별하고, 자격을 검증하며, 대량으로 접촉할 수 있게 해줍니다. Apollo는 2억 1천만 명 이상의 B2B 연락처와 3천 5백만 개 이상의 기업 정보를 보유한 방대한 데이터베이스를 자랑하며, 자체 웹 크롤링과 파트너십, 공개 소스에서 정보를 수집합니다.
Apollo의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 연락처 및 기업 데이터베이스: 이메일, 전화번호, 직함 등 다양한 정보를 제공하며, 공개 소스와 파트너십, 자체 웹 스크래퍼를 통해 데이터를 보강합니다 ().
- 고급 검색 필터: 산업, 기업 규모, 위치, 직책, 기술 스택, 투자, 구매 의향 등 65개 이상의 속성으로 세밀하게 타겟팅할 수 있습니다.
- 아웃바운드 영업 도구: 이메일 시퀀스, 자동 팔로업, 전화 다이얼러, LinkedIn 확장 프로그램 등 다양한 접촉 채널을 지원합니다.
- 데이터 보강: 이름이나 이메일만 있는 리드도 자동으로 프로필을 완성하고, CRM과 연동해 누락된 정보를 채워줍니다.
리드 vs. 잠재 고객: Apollo에서 리드는 단순한 연락처(이름, 이메일 등)이고, 잠재 고객(Prospect)은 이상적인 조건을 충족하는 구매 가능성이 높은 리드를 의미합니다 (). Apollo의 워크플로우는 원시 리드를 필터링과 보강을 통해 잠재 고객으로 전환하는 데 초점을 맞춥니다.
왜 Apollo Prospecting이 영업팀에 중요한가?
현실적으로, 영업 담당자의 42%가 . 실제로 아웃바운드 리드 생성은 여전히 B2B 영업의 핵심이며, 전체 마케팅 리드의 60%가 아웃바운드에서 발생합니다 (). 아웃바운드 리드는 인바운드보다 평균 39% 더 많은 비용이 들지만 (), 제대로만 하면 고품질의 타겟 리드를 꾸준히 확보할 수 있습니다.
Apollo를 제대로 활용한 팀은 실질적인 ROI를 경험합니다. 예를 들어, 한 IT 기업은 영업 담당자 1인당 하루 4시간 이상을 절약하고, 미팅 예약률을 75% 이상 높였습니다 ().
아래는 Apollo의 주요 활용 사례와 비즈니스 효과입니다:
| 활용 사례 | Apollo의 지원 방식 | 핵심 효과 |
|---|---|---|
| 아웃바운드 리드 생성 | 2억 1천만+ 연락처 데이터베이스, 대량 아웃리치 | 파이프라인 확대—꾸준한 리드 확보 |
| 시장 세분화 | 65개+ 필터로 정밀 타겟팅 | 높은 반응률—맞춤 메시지, 응답률 향상 |
| 파이프라인 구축 | 데이터+아웃리치 통합, CRM 연동 | 예측 가능한 매출—지속적 리드 유입 |
| 워크플로우 자동화 | 이메일 시퀀스, 업무 자동화, 분석 | 효율성 증대—SDR 시간 절약, 접점 확대 |
Apollo의 모든 기능을 적극적으로 활용하는 영업팀은 전환율, 생산성, 파이프라인 예측 가능성에서 큰 개선을 경험합니다. 하지만 진짜 핵심은 기능을 아는 것에 그치지 않고, 우리 비즈니스에 맞는 워크플로우로 적용하는 데 있습니다.
실전 단계별 Apollo Prospecting 워크플로우
이제 실제로 손을 걷어붙이고, SDR 스타일의 Apollo 발굴 프로세스를 단계별로 살펴보겠습니다. 단순한 기능 나열이 아니라, 바로 적용할 수 있는 실전 가이드입니다.
1단계: 이상적인 고객 프로필(ICP) 정의
모든 성공적인 캠페인은 명확한 에서 시작합니다. Apollo에서는 산업, 기업 규모, 지역, 직책, 기술 스택, 구매 의향 등 65개 이상의 속성으로 세밀하게 필터링할 수 있습니다.
Apollo에서 ICP 설정 방법:
- 산업: 타겟 산업군(예: 헬스케어, SaaS, 제조 등)
- 기업 규모/매출: 직원 수 또는 매출 범위
- 지역: 국가, 주, 도시, 반경 등
- 사용 기술: 기술 스택(예: “Salesforce 사용 기업”)
- 직책 및 직급: 의사결정권자(예: “마케팅 부사장”)
팁: 자주 쓰는 필터 조합을 Persona 또는 ICP 템플릿으로 저장해두면, 타겟팅의 일관성을 유지하고 캠페인마다 시간을 절약할 수 있습니다 ().
2단계: 고급 필터링 및 리스트 구축
ICP가 정해졌다면, 이제 타겟 리스트를 만들어야 합니다. Apollo의 방대한 데이터베이스에서 진짜 마법은 필터링에 있습니다:
- 의도 및 이벤트 필터: 최근 투자, 신규 채용, 기술 도입 등 이벤트 기반 타겟팅 ().
- 불필요한 리드 제외: 우리와 맞지 않는 산업이나 직책은 제외.
- 연락처 검증: “유효 이메일 보유” 필터와 직접 전화번호 확인.
좋은 리드는 Contact List 또는 Account List에 추가하고, 검색 조건을 저장해두면 Apollo가 자동으로 결과를 업데이트하고, 새로운 리드가 조건에 맞으면 이메일로 알려줍니다.
실전 팁: 리스트는 항상 백업(내보내기 또는 CRM 연동)해두세요. Salesforce, HubSpot 등과 연동하거나, CSV로 내보내 다른 곳에 활용할 수 있습니다 ().
3단계: 아웃리치용 이메일 시퀀스 설정
리스트가 준비됐다면, 이제 접촉을 시작할 차례입니다. Apollo의 기능을 활용하면 다단계 아웃리치를 자동화할 수 있습니다:
- 시퀀스 생성: 단계와 타이밍 설정(예: 1일차: 소개 메일, 4일차: 팔로업, 7일차: LinkedIn 접촉)
- 템플릿 개인화: 이름, 회사 등 머지 필드 활용 및 최근 이슈 언급
- 멀티채널 접촉: 이메일, 전화, LinkedIn 등 다양한 채널 활용. 참고로 .
- A/B 테스트: 제목, 본문 등 다양한 버전으로 반응률 테스트
꾸준함이 중요: 영업의 80%는 5회 이상의 접촉에서 성사되지만, 92%의 영업 담당자는 4회 이후 포기합니다 (). Apollo에서 미리 접촉 일정을 예약해두면 성공 확률이 높아집니다.
4단계: 추적, 분석, 반복 개선
마지막 단계는 결과를 추적하고, 데이터를 바탕으로 개선하는 것입니다:
- 오픈율: 낮으면 제목이나 발송 시간 조정
- 클릭률: 클릭이 적으면 콜투액션 개선
- 응답률: 5~15% 이상을 목표로
- 긍정적 응답률: 실제 관심 있는 답변 비율 추적
이 지표들을 정기적으로 확인하고, 페르소나별로 분석해 효과적인 전략은 확대하고, 반응이 저조한 부분은 빠르게 수정하세요.
전통적 Prospecting 도구의 한계: Apollo만으로는 부족할 때
이제 중요한 포인트입니다. Apollo가 아무리 뛰어나도 만능은 아닙니다. 실제로 최고의 영업 발굴 도구도 다음과 같은 한계에 부딪힙니다:
- 특수/니치 데이터: 부티크 호텔, 학계 연구자, 희귀 공급업체 등 특수 타겟은 Apollo의 커버리지가 약할 수 있습니다 ().
- 최신 실시간 정보: Apollo 데이터는 정기적으로 업데이트되지만, 실시간은 아닙니다. 어제 열린 웨비나 참가자나 신생 스타트업 정보가 필요하다면 다른 소스가 필요합니다 ().
- 비정형 웹 데이터: 파트너 페이지, 회원 디렉터리, 이벤트 참가자 명단 등 구조화되지 않은 정보는 Apollo로는 수집이 어렵습니다 ().
- 데이터 정확성 및 컴플라이언스: 오래된 이메일, 누락된 전화번호, GDPR 등 규제 이슈도 장애물이 될 수 있습니다 ().
- 볼륨 및 비용 한계: Apollo는 요금제에 따라 사용량 제한이 있습니다 ().
이런 한계에 부딪혔다면, 포기하지 말고 워크플로우를 보완해야 합니다.
웹 스크래핑으로 Apollo Prospecting 강화하기
이럴 때 웹 스크래핑이 진가를 발휘합니다. 웹 스크래핑은 소프트웨어를 이용해 웹사이트에서 정보를 자동으로 추출하는 기술로, 디렉터리, 이벤트 페이지, LinkedIn 그룹 등에서 이름, 이메일, 회사 정보를 한 번에 수집할 수 있습니다 ().
웹 스크래핑 주요 활용 예시:
- 연락처 정보 추출: 산업별 사이트나 협회 디렉터리에서 이름, 이메일 수집
- 디렉터리 스크래핑: 옐로 페이지 등에서 데이터 대량 추출
- 이벤트/참가자 명단: 컨퍼런스, 행사 페이지에서 참가자 정보 확보
- 경쟁사 모니터링: 고객사 리스트, 사례, 채용 공고 등에서 인텐트 신호 포착
- Apollo와 연계: 웹에서 회사명만 추출한 뒤, Apollo에서 해당 회사 담당자 찾기 또는 반대로 활용
가장 큰 장점은 유연성입니다. 정적 데이터베이스에 한정되지 않고, 웹에 존재하는 정보라면 직접 수집할 수 있습니다. 게다가 AI 기반 도구 덕분에 코딩 지식 없이도 누구나 쉽게 활용할 수 있습니다.
Thunderbit 소개: Apollo를 보완하는 AI 웹 스크래퍼
은 비즈니스 사용자를 위해 설계된 AI 기반 웹 스크래퍼입니다. 기술 지식이 없어도 클릭 몇 번이면 원하는 데이터를 AI가 자동으로 분석해 추출해줍니다 ().
Thunderbit가 Apollo와 찰떡궁합인 이유:
- 노코드, AI 기반: 원하는 컬럼(“이름”, “직함”, “이메일” 등)만 지정하면, Thunderbit의 AI가 적합한 데이터를 자동으로 제안하고 추출합니다 ().
- 서브페이지 및 페이지네이션 지원: 디렉터리 내 개별 프로필 등 하위 페이지까지 자동으로 따라가서 데이터 수집 ().
- 즉시 내보내기: 추출한 데이터를 Google Sheets, Excel, Airtable, Notion, CSV 등으로 바로 내보내 Apollo나 CRM에 손쉽게 업로드 ().
- 사전 제작 템플릿: LinkedIn 프로필, 디렉터리 연락처 등 자주 쓰는 영업 스크래핑 작업을 위한 템플릿 제공 ().
- 실시간, 니치 데이터: Apollo에 없는 최신 정보도 웹에서 바로 추출 가능
Thunderbit는 Apollo를 대체하는 것이 아니라, 구조화되지 않았거나 특수한 웹 데이터를 보완해주는 상위 도구입니다.
Thunderbit로 리드 생성하는 방법
실제 사례로 살펴보겠습니다. 새로운 니치 시장을 타겟팅하는데, Apollo 데이터베이스에 리드가 부족하다면 Thunderbit를 이렇게 활용하세요:
1단계: Thunderbit 설치
을 설치하세요(무료 플랜 제공).
2단계: 타겟 페이지 접속
원하는 리드가 있는 웹사이트나 디렉터리로 이동합니다.
3단계: 스크래퍼 템플릿 선택 또는 AI 컬럼 제안 사용
Thunderbit 패널을 열고, LinkedIn 프로필 스크래퍼 등 템플릿을 선택하거나 “AI 컬럼 제안”을 눌러 AI가 페이지에 맞는 필드를 자동 제안하게 합니다 ().
4단계: 스크래핑 실행
“스크래핑” 버튼을 클릭하면, Thunderbit가 데이터 추출을 시작하고, 필요시 하위 페이지까지 자동으로 따라갑니다 ().
5단계: 데이터 검토 및 내보내기
필요시 데이터를 정리한 후, Google Sheets, CSV, CRM 등으로 내보냅니다 ().
6단계: Apollo 또는 CRM에 업로드
CSV 파일을 Apollo에 업로드하면, Apollo가 중복을 제거하고 추가 정보를 보강합니다. 또는 이 데이터를 활용해 Apollo에서 추가 연락처를 찾을 수도 있습니다 ().
7단계: 시퀀스 추가 및 아웃리치 실행
새로 확보한 리드를 Apollo 시퀀스에 추가해 기존과 동일하게 아웃리치를 진행하세요.
Thunderbit와 Apollo를 함께 쓸 때 팁:
- 웹사이트 이용약관 및 개인정보 보호법을 항상 준수하세요.
- 자주 업데이트되는 사이트는 Thunderbit의 예약 스크래핑 기능을 활용하세요.
- Thunderbit의 보강 기능으로 최신 이메일 등 추가 정보도 추출하세요.
- 데이터 품질은 항상 직접 몇 줄씩 검토해보세요. AI가 똑똑해도 100% 완벽하진 않습니다.
Thunderbit를 활용하면 Apollo 데이터에 한정되지 않고, 웹 전체가 나만의 리드 소스가 됩니다.
유연한 B2B 리드 생성 테크 스택 구축: Apollo + Thunderbit
명확히 말씀드리자면, 최고의 B2B 리드 생성 스택은 “둘 중 하나”가 아니라 “둘 다”를 활용하는 것입니다. Apollo와 Thunderbit는 서로를 완벽하게 보완합니다:
| 항목 | Apollo.io (영업 발굴 플랫폼) | Thunderbit (AI 웹 스크래퍼) |
|---|---|---|
| 데이터 소스 | 2억 1천만+ 내부 데이터베이스(선별, 정기 업데이트) | 모든 웹사이트(공개 데이터, 실시간) |
| 강점 | 자동 보강, CRM 연동, 대량 아웃리치, 사용 편의성 | 노코드 스크래핑, 니치/최신 데이터 처리 |
| 데이터 최신성 | Apollo의 업데이트 주기에 의존(수주~수개월) | 실시간 추출, 항상 최신 데이터 |
| 사용 편의성 | 클릭만으로 사용, 영업 담당자 친화적 | 노코드, AI가 대부분 자동 처리 |
| 연동성 | CRM/이메일 등 직접 연동 | CSV/시트 내보내기, API, 템플릿 지원 |
| 비용 구조 | 구독제(사용자/크레딧 기준) | 사용량 기반(무료 플랜+크레딧 결제) |
언제, 어떻게 활용할까?
- Apollo: 대량 B2B 발굴, 자동화된 아웃리치, CRM 연동이 필요할 때
- Thunderbit: 니치, 실시간, 비정형 데이터가 필요하거나 Apollo 정보 검증/보강 시
- 둘 다: Apollo로 보강, Thunderbit로 빈틈 채우기, 모든 리드를 한 번에 시퀀스화 ()
일상적인 활용 예시:
- Apollo에서 초기 리스트 검색 및 구축
- 누락된 이메일, 세그먼트 등 빈틈 확인
- Thunderbit로 웹에서 부족한 데이터 스크래핑
- Thunderbit 데이터를 Apollo/CRM에 업로드
- Apollo에서 시퀀스 실행, 추적 및 반복 개선
- 세그먼트별로 플레이북 구축 및 반복
비용 시너지: 두 도구를 함께 쓰면 오히려 비용을 절감할 수 있습니다. Thunderbit는 무료 플랜과 사용량 기반 결제로 니치 데이터에 적합하고, Apollo는 대량 발굴에 강점을 가집니다 ().
핵심 요약: 영업 발굴 도구 활용법 다시 생각하기
실전에서 얻은 주요 교훈을 정리합니다:
- Apollo Prospecting은 전략적으로 활용해야 강력하다: ICP 정의, 타겟 리스트 구축, 맞춤 아웃리치, 반복 개선이 핵심입니다. 제대로 하면 Apollo는 확실한 ROI를 제공합니다 ().
- 품질과 꾸준함이 승리의 열쇠: 올바른 타겟팅, 꾸준한 팔로업(5회 이상), 자동화로 일관성 유지가 중요합니다 ().
- Apollo만으로 부족할 때를 알아야 한다: 니치, 최신, 비정형 데이터는 웹 스크래핑으로 보완하세요 ().
- 웹 스크래핑은 영업의 비밀 무기: Thunderbit 같은 도구로 누구나 코딩 없이 리드를 수집할 수 있습니다 ().
- Apollo + Thunderbit = 완벽한 워크플로우: 구조화/비구조화 데이터 모두 커버, 리치 극대화, 미래지향적 발굴 체계 구축 ().
- 유연성과 실험정신을 유지하라: 최고의 영업 담당자는 늘 새로운 워크플로우, 도구, 방식을 실험합니다. 실험 문화를 만들고, 결과를 지속적으로 개선하세요.
Apollo와 Thunderbit를 함께 활용하면, 단순한 발굴을 넘어 어떤 상황에도 적응하는 파이프라인 머신을 구축할 수 있습니다. 여러분의 다음 “건초더미 속 바늘”이 단 한 번의 클릭으로 찾아지길 바랍니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. Apollo prospecting이란 무엇이며, 다른 영업 발굴 도구와 어떤 차이가 있나요?
Apollo prospecting은 를 활용해 리드를 식별, 검증, 접촉하는 과정을 의미합니다. Apollo는 방대한 실시간 데이터베이스와 고급 필터, 내장 아웃리치 기능을 결합해 B2B 리드 생성에 최적화된 원스톱 솔루션입니다.
2. Apollo 데이터베이스가 부족한 경우에는 어떻게 해야 하나요?
Apollo는 니치 산업, 최신 리드, 비정형 웹 데이터(회원 디렉터리, 이벤트 명단 등)에서는 한계가 있을 수 있습니다. 이럴 때는 같은 웹 스크래핑 도구로 웹에서 직접 데이터를 추출해 워크플로우를 보완하세요.
3. Thunderbit는 Apollo 발굴 워크플로우와 어떻게 연동되나요?
Thunderbit를 이용하면 웹사이트의 연락처, 디렉터리, 하위 페이지 등에서 데이터를 추출해 Google Sheets, Excel, CSV 등으로 내보낼 수 있습니다. 이 데이터를 Apollo에 업로드해 보강 및 아웃리치에 활용하면, Apollo 데이터의 빈틈을 메울 수 있습니다.
4. 리드 생성 워크플로우에서 Apollo와 Thunderbit를 함께 쓸 때의 모범 사례는?
표준 발굴은 Apollo로 시작하고, 데이터의 빈틈을 Thunderbit로 스크래핑해 보완한 뒤, 모든 데이터를 Apollo나 CRM에 통합하세요. 데이터 품질을 항상 검토하고, 개인정보 보호법을 준수하며, 결과에 따라 워크플로우를 반복 개선하세요.
5. B2B 영업에서 웹 스크래핑은 합법적이고 컴플라이언스에 부합하나요?
일반적으로 공개된 비즈니스 연락처 정보의 스크래핑은 B2B 영업에서 허용되지만, 각 웹사이트의 이용약관과 개인정보 보호법(GDPR 등)을 반드시 확인해야 합니다. 수집한 데이터는 책임감 있게 활용하고, 스팸 규정을 준수하세요.
영업 자동화, 웹 스크래핑, 최신 아웃바운드 테크 스택 구축에 대한 실전 가이드가 더 궁금하다면 를 참고하세요. Thunderbit를 직접 써보고 싶다면 을 설치해보세요. 여러분의 파이프라인이 한층 강력해질 것입니다.