영업 파이프라인을 처음부터 직접 채워본 경험이 있다면, 마치 건초더미에서 바늘을 찾는 기분이 뭔지 잘 아실 거예요. 게다가 그 바늘은 계속 이직 중이기도 하죠. SaaS와 자동화 업계에서 오래 일하면서 느낀 건, 리드를 찾는 방식이 불과 5년 전과도 완전히 달라졌다는 점입니다. 경쟁은 훨씬 치열해졌고, 도구들은 똑똑해졌으며, 이제는 엑셀에 커피 쏟을 걱정도 덜어졌죠.
리드 소싱은 요즘 B2B 영업과 마케팅의 핵심입니다. , 만큼, 단순히 많은 리드를 모으는 게 아니라, 더 좋은 리드를 찾는 게 중요해졌어요. 이 글에서는 리드 소싱이 뭔지, 왜 중요한지, 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 같은 도구가 모든 규모의 팀에 어떤 혁신을 주는지 이야기해볼게요.
리드 소싱이란? 쉽게 설명해볼게요
복잡한 용어는 잠시 접어두고, 리드 소싱은 우리 제품이나 서비스를 필요로 할 만한 잠재 고객(사람 또는 조직)을 적극적으로 찾아내고 정보를 모으는 과정이에요. 즉, 누군가 문의하거나 데모를 신청하기 훨씬 전에, 영업 파이프라인의 맨 위를 채우는 활동이죠.
여기서 중요한 건, 리드 소싱은 리드 생성(lead generation)이나 잠재 고객 발굴(prospecting)과는 다르다는 점이에요. 리드 생성은 관심을 끌어들이는 활동(콘텐츠 마케팅, 웨비나, 광고 등)이고, 잠재 고객 발굴은 이미 확보한 리드에 연락해 자격을 검증하는 과정이죠. 반면, 리드 소싱은 더 적극적으로, 아직 우리를 모르는 잠재 고객을 먼저 찾아내는 일입니다().
요즘은 이 과정이 소프트웨어와 자동화 덕분에 훨씬 강력해졌어요. 리드 소싱 도구를 쓰면, 더 이상 디렉터리나 LinkedIn에서 복붙을 반복할 필요 없이, 타겟에 맞는 리드 리스트를 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다. 그 결과, 영업팀이 만족할 만한 꾸준하고 정확한 리드 흐름을 유지할 수 있죠.
리드 소싱이 요즘 팀에 왜 중요한가요?
현실적으로, 체계적인 리드 소싱 프로세스가 없다면 영업팀은 미끼 없이 낚시하는 거랑 다를 바 없어요. 특히 B2B 시장에서는 '물고기'가 훨씬 까다롭죠.
제대로 했을 때의 ROI
- 높은 전환율: 리드 육성에 강한 기업은 할 수 있어요.
- 정확한 타겟팅: 리드 소싱 도구로 사전 검증된 잠재 고객만 선별해, 팀의 시간을 진짜 가치 있는 곳에 쓸 수 있습니다.
- 시간 및 비용 절감: 자동화 덕분에 리드 수집이 몇 분 만에 끝나요. 실제로 될 수 있습니다.
업종별 리드 소싱 활용 예시
업종 | 리드 소싱 전략 예시 |
---|---|
SaaS | G2, Capterra 등 경쟁사 리뷰 페이지에서 회사 및 직책 정보 추출 |
채용 | 구인 사이트에서 채용 중인 기업을 찾아 HR에 직접 연락 |
부동산 | 부동산 포털에서 신규 매물 및 소유주 정보 추출 |
투자 | 스타트업 투자 사이트에서 신규 투자 소식 모니터링 후 투자 제안 |
교육/훈련 | 업계 행사나 학회 참가자 명단을 수집해 타겟 마케팅 |
업종이 뭐든, 리드 소싱의 본질은 '많은 사람'이 아니라 '딱 맞는 사람'을 찾는 데 있습니다.
리드 소싱 전략: 옛날 방식부터 최신 트렌드까지
예전엔 리드 소싱이란 수작업 조사, 콜드콜, 그리고 늘 식은 커피가 나오는 네트워킹 행사 참석이 전부였죠. 하지만 지금은 완전히 달라졌어요.
전통적인 리드 소싱
- 추천 및 입소문: 여전히 효과적이고, 추천 리드는 을 보입니다.
- 네트워킹 및 박람회: 따뜻한 리드를 얻기엔 좋지만, 확장성은 떨어져요.
- 콜드콜 및 직접 연락: 타겟 리스트가 정확할 때 효과적이지만, 수작업은 느립니다.
- 수동 조사: 디렉터리를 직접 뒤지고, 엑셀에 하나씩 입력하는 방식이죠.
디지털 기반 리드 소싱
- 콘텐츠 마케팅: 블로그, 웨비나, SEO 등으로 리드 유입. 합니다.
- 소셜 셀링: LinkedIn 등에서 잠재 고객을 찾아 교류. 합니다.
- 대량 이메일 발송: 자동화로 콜드 이메일도 여전히 효과적이에요.
- 자동 리드 스크래핑: 웹사이트, 디렉터리, PDF, 이미지 등에서 데이터 추출.
- AI 기반 발굴: AI가 신규 리드를 추천하고, 점수화하며, 맞춤형 메시지까지 제안합니다.
수작업 vs 자동화: 뭐가 다를까?
수작업 방식은 맞춤화와 고가치 거래에 강점이 있지만, 확장성은 한계가 있어요. 자동화 리드 소싱 도구는 커피 한 잔 내리는 시간에 수천 개의 리드를 모을 수 있고, 해마다 더 똑똑해지고 있습니다.
실제 리드 소싱 사례
- SaaS 영업: 경쟁사 리뷰 사이트(G2, Capterra 등)에서 이미 유사 툴을 쓰는 기업을 찾아, 회사명, 담당자 직책, 리뷰에 언급된 고민까지 파악해 맞춤 제안.
- 채용: 구인 사이트에서 다수의 채용 공고가 있는 기업을 분석해, HR 담당자나 내부 리크루터를 타겟팅.
- 부동산: 신규 매물 및 개발사 공지사항을 자동으로 모니터링해, 즉시 리드로 활용.
- 투자: 스타트업 투자 소식을 실시간으로 추적해, 경쟁사보다 먼저 창업자에게 연락.
- 교육/훈련: 학회나 업계 행사 참가자 명단을 수집해, 업스킬링에 관심 있는 의사결정자 리스트 구축.
결국 목표는 똑같아요. 더 빠르고, 더 정확하게, 더 좋은 데이터를 바탕으로 올바른 사람을 찾는 것!
리드 소싱 도구가 영업 효율을 어떻게 높일까?
솔직히, 웹사이트에서 이름과 이메일을 복사해 엑셀에 붙여넣는 데 일주일을 보내고 싶은 사람은 없죠. 이럴 때 리드 소싱 소프트웨어가 필요합니다.
최신 도구의 핵심 기능
- 대량 데이터 추출: 수백, 수천 개의 리드를 몇 분 만에 수집
- 스마트 필터링: 업종, 회사 규모, 지역, 기술 스택 등으로 타겟팅
- CRM 연동: Salesforce, HubSpot 등으로 리드를 바로 전송
- 데이터 보강: 회사 규모, 사용 기술, 최근 투자 소식 등 누락 정보 자동 채움
- 자동 검증: 이메일, 전화번호 등 실시간 검증으로 부정확한 데이터 제거
AI와 자동화의 대세
이제 자동화는 선택이 아니라 필수입니다. 했고, 를 가져올 수 있습니다.
결국, 리드 소싱 도구를 쓰면 팀이 '찾기'가 아니라 '판매'에 집중할 수 있어요.
Thunderbit: 빠르고 정확한 AI 기반 리드 소싱 솔루션
제가 를 공동 창업한 이유는, 수많은 팀이 수작업 리드 조사에 시간을 낭비하는 걸 더 이상 보고 싶지 않았기 때문이에요. 우리의 목표는 누구나(영업, 마케팅, 운영팀 등) 몇 번의 클릭만으로 타겟 리드 리스트를 만들 수 있게 하는 것!
Thunderbit만의 강점
- AI 필드 인식: Thunderbit는 어떤 웹사이트든 자동으로 회사, 연락처, 이메일, 직책, 업종 등 주요 필드를 인식해 제안합니다.
- 예약 스크래퍼: 이벤트 페이지, 구인 사이트, 기업 디렉터리 등에서 정기적으로 데이터를 추출해, 리드 리스트를 항상 최신 상태로 유지합니다.
- 복잡한 페이지도 OK: 페이지네이션, 하위 페이지 등 복잡한 구조도 문제없이 모든 데이터를 수집합니다.
- 다국어·다지역 지원: 34개 언어 사이트를 자동 번역 및 표준화 필드로 추출, 글로벌 팀도 손쉽게 활용할 수 있습니다.
- 무료 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 리드를 자유롭게 내보낼 수 있습니다. 별도의 결제 장벽 없이 바로 사용 가능합니다.
이메일, 전화번호, 이미지까지 한 번에 추출할 수 있다는 점도 정말 큰 장점이에요. (저도 첫 영업팀 만들 때 이런 도구가 있었다면 얼마나 좋았을지 생각합니다.)
Thunderbit 활용 예시
- SaaS 영업팀: 경쟁사 리뷰 사이트에서 사용자 리스트를 추출하고, 연락처 정보까지 보강해 타겟팅
- 채용 담당자: 구인 사이트에서 매일 신규 채용 기업을 자동으로 추출해, 빠르게 대응
- 부동산 중개인: 신규 매물 및 개발사 공지사항을 모니터링해, 잠재 고객 및 파트너 리스트 구축
- 투자 분석가: 스타트업 투자 소식을 실시간으로 추적해, 창업자 정보를 즉시 확보
Thunderbit의 더 많은 활용법은 와 에서 확인할 수 있어요.
전통적 리드 소싱과 최신 방식 한눈에 비교
아래 표로 한 번에 비교해볼 수 있습니다:
기준 | 수작업 리드 소싱 | 자동화 리드 소싱(Thunderbit) |
---|---|---|
속도 | 느림(수시간~수일) | 빠름(수분, 예약 가능) |
정확성 | 오류 발생 가능 | AI 검증, 실시간 확인 |
확장성 | 인력에 한정 | 무제한, 대량 추출 가능 |
비용 | 높음(인건비) | 낮음(구독/크레딧 기반) |
데이터 품질 | 오래되고 불균일 | 신선하고 표준화, 보강됨 |
연동성 | 수동 import/export | CRM, Sheets, Notion 등과 직접 연동 |
결론적으로, 자동화가 모든 면에서 우위에 있습니다. 단, 밤새 엑셀 붙잡고 있던 추억만은 예외겠죠.
리드 소싱 도구 고를 때 꼭 체크해야 할 것
모든 리드 소싱 소프트웨어가 똑같지는 않아요. 제가 Thunderbit에 꼭 넣은 기준을 공유합니다:
- 데이터 정확성 및 최신성: 데이터가 검증되고 최신인지? 됩니다.
- 커버리지: 타겟 업종, 지역, 직무를 충분히 지원하는지?
- 컴플라이언스: 데이터가 윤리적이고, 개인정보 보호법()을 준수하는지?
- 사용 편의성: 누구나 쉽게 쓸 수 있는지, 데이터 전문가가 아니어도 되는지?
- 연동성: CRM, 이메일, 워크플로우 도구와 연동되는지?
- 기능: 대량 추출, 데이터 보강, AI 필드 인식, 예약 스크래핑 등
- 가격: 팀 규모와 거래 가치 대비 ROI가 합리적인지?
- 지원: 필요할 때 실질적인 지원을 받을 수 있는지?
무료 체험을 적극 활용하고, 실제 데이터로 테스트해보는 게 좋아요.
리드 소싱의 주요 고민과 해결법
아무리 좋은 도구를 써도 리드 소싱에는 늘 고민거리가 있습니다. 대표적인 문제와 해결책을 정리해볼게요:
- 데이터 노후화: 이직, 회사명 변경 등. 검증 기능이 내장된 도구로 정기적으로 데이터 갱신 필요
- 컴플라이언스 이슈: 개인정보 보호법을 반드시 준수. 공개 데이터만 활용, 옵트아웃 제공, 동의 기록 보관
- 도구 과다: 너무 많은 플랫폼은 오히려 비효율. 통합성과 다기능을 갖춘 도구 선택
- 리드 과다: 양보다 질이 중요. 리드 점수화 및 자격 검증 프로세스 도입
- 팀 간 불일치: 마케팅과 영업이 '좋은 리드' 기준을 공유해야 함. 정기적인 피드백 루프가 필수
최고의 팀은 데이터 품질과 컴플라이언스를 최우선으로 여기고, 자동화로 효율을 극대화합니다.
결론: 더 똑똑한 리드 소싱이 성장의 열쇠
리드 소싱은 단순히 체크리스트를 채우는 작업이 아니라, 예측 가능하고 확장 가능한 성장의 기반입니다. 성공하는 팀은 최신 전략과 도구에 투자하고, 반복적인 작업은 자동화하며, 진짜 중요한 일(관계 구축과 거래 성사)에 집중합니다.
같은 AI 기반 솔루션을 활용하면, 더 좋은 리드를 더 빠르고, 훨씬 적은 수작업으로 찾을 수 있어요. 만약 지금의 리드 소싱 방식이 답답하게 느껴진다면, 새로운 방식을 시도해볼 때입니다. 어쩌면 당신의 다음 고객은 이미 온라인 어딘가에 있을지 모릅니다. 기술의 힘으로 먼저 찾아보세요.
리드 소싱, 도구, B2B 소싱 FAQ
1. 리드 소싱과 리드 생성의 차이는?
리드 생성은 관심을 끌어들이는 활동(인바운드 마케팅, 광고, 웨비나 등)이고, 리드 소싱은 잠재 고객이 관심을 보이기 전에 먼저 찾아내는 적극적인 과정입니다. 즉, 리드 생성은 고객이 찾아오게 하고, 리드 소싱은 직접 찾아가는 거예요().
2. 리드 소싱 도구가 데이터 정확성을 높이는 방법은?
최신 도구는 실시간 검증, 빈번한 업데이트, AI 기반 데이터 보강을 통해 이메일, 전화번호, 회사 정보의 정확도를 높입니다. 중복 및 부정확한 데이터도 자동으로 걸러내, 팀이 진짜 잠재 고객에 집중할 수 있게 해줘요().
3. 리드 소싱 소프트웨어는 소규모 팀에도 적합한가요?
물론입니다. Thunderbit를 포함한 많은 도구가 무료 또는 저렴한 요금제를 제공해, 인력 추가 없이도 소규모 팀이 손쉽게 아웃리치를 확장할 수 있습니다. 자동화는 자원이 부족할 때 더욱 강력한 무기가 됩니다().
4. 리드 소싱 도구로 어떤 데이터를 수집할 수 있나요?
이름, 직책, 이메일, 전화번호, 회사 정보, 기술 스택, 구매 신호, 소셜 프로필 등 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다. Thunderbit와 같은 일부 도구는 PDF, 이미지, 다국어 사이트에서도 데이터를 추출할 수 있어요().
5. 리드 소싱 시 컴플라이언스를 어떻게 지킬 수 있나요?
공개 데이터만 활용하고, 옵트아웃을 제공하며, GDPR, CAN-SPAM 등 개인정보 보호법을 준수해야 합니다. 데이터 정확성과 컴플라이언스를 우선시하는 도구를 사용하고, 동의 및 데이터 출처 기록을 남기는 것이 중요합니다().
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