셀데이가 지난 3개월의 베타 테스트를 마치고, 드디어 정식으로 문을 열었습니다.
8월 첫 오픈 이후 여러 B2B 영업팀과 함께 실제 영업 현장에서 셀데이를 테스트하면서 한 가지 사실을 더 분명히 확인했습니다.
문제는
“AI가 없어서”가 아니라, “영업 데이터와 AI 사이에 깊은 골이 있다”
는 것이었습니다.
- 엑셀, 노션, CRM, 메신저에 흩어진 고객 기록들
- 영업 회의 때만 잠깐 바라보는 대시보드
- “AI 한 번 써볼까?” 하고 PoC는 했지만, 정작 영업팀의 하루 루틴은 그대로인 현실
셀데이는 바로 이 현실 데이터와 AI 활용 사이의 괴리를 줄이기 위해 만들어진 솔루션입니다.
오늘 글에서는 셀데이가 어떤 고민에서 출발했고, 실제 영업팀에게 어떤 가치를 주는지 정리해보려고 합니다.
1️⃣ 우리가 본 ‘세일즈 데이터’의 현실
베타 기간 동안 가장 많이 들었던 말은 이런 이야기였습니다.
- “CRM은 깔아놨는데, 솔직히 다 채워 넣을 시간이 없어요.”
- “리포트는 많은데… 그래서 오늘 누구에게 먼저 연락해야 하는지는 안 보이네요.”
- “AI로 제안서도 만들고 싶긴 한데, 우리 데이터가 정리가 안 돼서요.”
정리해보면 대부분의 팀은 이런 상황에 놓여 있었습니다.
- 데이터는 있는데, ‘행동’으로 연결되지 않는다 → 리드 수, 콜 수, 전환율 숫자는 있지만, “그래서 이번 주에 뭘 바꿔야 하지?”가 나오지 않습니다.
- AI 도입은 ‘프로젝트’로 끝나고, 영업팀의 ‘습관’은 그대로다 → PoC 리포트는 남지만, 영업 담당자 입장에서 매일 쓰는 도구는 변하지 않습니다.
- 작은 팀일수록 더 바빠서, 더 정교한 전략을 쓰지 못한다 → 엑셀·카톡·이메일에 쫓기다 보면, ‘데이터 기반 영업’은 늘 내일로 미뤄집니다.
셀데이는 이 지점에서 질문을 시작했습니다.
“현장에서 이미 발생하고 있는 영업 데이터를,
영업팀 대신 먼저 읽어주고, 정리해주고, 제안해 주는 도구는 없을까?”
2️⃣ 셀데이가 제안하는 세일즈의 새로운 기본
셀데이는 복잡한 “올인원 CRM”을 새로 만드는 대신,
작고 강한 영업팀이 ‘지금 당장’ 써볼 수 있는 기능부터 차근차근 만들어가고 있습니다.
현재 셀데이가 제공하는 핵심 기능은 다음 네 가지입니다.
① 우리 제품을 AI가 읽고, 영업 전략을 함께 짜줍니다
많은 팀이 “제품은 있는데, 어떻게 팔지 전략으로 설명할지”에서 막힙니다.
셀데이는 다음과 같은 자료를 바탕으로 AI가 먼저 우리 제품을 이해합니다.
- 회사/제품 소개서, 홈페이지, 브로셔, 제안서 등
- 주요 고객 사례, 가격 정책, 경쟁 포인트
이를 기반으로:
- 어떤 업종·규모·담당자에게 강점을 가지는지
- 우리 제품의 핵심 가치 제안(USP)이 무엇인지
- 어떤 고객군에게, 어떤 메시지로 접근해야 할지에 대한 “영업 전략 초안”을 생성합니다.
즉, 전략을 완성해주는 것이 아니라,
“0에서 1까지의 초안”을 만들어 주고 팀이 거기서부터 다듬어 갈 수 있게 도와줍니다.
“셀데이” 실제 제품 분석 화면 – 문서 기반 제품 요약 및 전략 수립 지원
② 고객 정보를 자동 분석해, 우리가 집중해야 할 고객군을 추천
현재 셀데이는 우리 제품 기반 고객 ICP (Ideal Customer Profile) 기반으로 우리가 수집한 잠재 고객의 정보를 자동 분석하여,
“어떤 고객군에 먼저 집중해야 하는지”를 보여줍니다.
- 앞서 분석한 우리 제품의 ICP를 기반으로
- 고객 업종, 매출/규모, 대표자 정보, 최근 마케팅, 대외 활동 정보 등을 매핑하여
이 정보를 AI가 함께 읽고,
- 단기 전환 가능성이 높은 고객군
- 이전에 관심을 보였지만 방치된 고객군
- 장기적으로 관계를 키워야 하는 전략 고객군
처럼, 우리가 신경 써야 할 ‘고객 묶음’을 추천합니다.
아직은 가야 할 길이 멀지만,
영업 리더와 팀이
“이번 주에 어디에 화력을 집중할지”를 정하는 데 충분한 인사이트를 주도록 설계되어 있습니다.
“셀데이” AI 추천 화면 – 잠재 고객 정보 기반 우선도 분석 * 기업 정보의 경우 모자이크 처리했습니다.
③ 영업 진행 단계를 종합 분석해, 지금 단계에서 해야 할 일을 제안
셀데이는 각 고객/리드가 어느 단계에 있는지를 한눈에 보여주고, 그 단계에서 하면 좋은 액션을 함께 제안합니다.
- 리드 획득 → 초기 접촉 → 니즈 확인 → 제안 → 협상 → 계약 → 종료의 표준화된 영업 단계를 기반으로
- 각 단계별 고객 수, 체류 기간, 이탈 구간을 정리하고
- 단계별로 권장 행동(예: 추가 자료 제공, 데모 제안, 의사결정자 확인 등)을 가이드합니다.
현재는 AI가 다음과 같은 식으로 실행 힌트를 제안합니다.
- “제안 단계에 오래 머무는 고객이 많습니다.
- 주요 경쟁 제품과의 비교 자료를 추가로 공유해보는 것을 추천합니다.”
- “첫 상담 후 Follow-up이 7일 이상 지연되는 케이스가 많습니다.
- 상담 다음날 간단한 요약 메일을 보내는 프로세스를 추가해보는 것은 어떨까요?”
즉, 단계 현황만 보여주는 것이 아니라,
“지금 이 단계에서 무엇을 해볼 수 있는지”까지 연결해 주는 기능입니다.
“셀데이” 고객 관리 화면 – 고객별 영업 진행 사항 통합 분석 및 관리 기능 제공 * 기업 정보의 경우 모자이크 처리했습니다.
④ 고객에게 맞는 단계별 영업 메시지 초안을 AI가 생성 (지원)
셀데이의 또 하나의 핵심은 메시지 초안 자동 생성입니다.
셀데이는 고객의 진행 단계에 맞춰 다음과 같은 영업용 메시지 초안을 AI가 함께 작성해줍니다.
- 첫 연락용 인사·소개 메일
- 미팅 제안 메일, 콜 스크립트
- 미팅 후 요약 및 다음 단계 제안 메일
- 견적/제안서에 들어갈 핵심 문단 텍스트
담당자는 이 초안을 기반으로 톤·디테일만 다듬어서 사용하면 되기 때문에,
‘처음부터 문장을 짜야 하는 부담’을 크게 줄일 수 있습니다.
“셀데이” AI 메시지 생성 화면 – 제품, 고객, 영업 이력 기반 자동화된 메시지 초안 생성 * 기업 정보의 경우 모자이크 처리했습니다.
3️⃣ 아직 갈 길은 남아 있지만
지금 셀데이는 “데이터를 정리하고, 고객·단계·메시지를 연결해 주는 도구”라면,
앞으로는 “영업팀의 전략을 같이 짜주는 파트너”에 더 가까워지고자 합니다.
① “오늘 무엇을 할지”를 먼저 제안하는 도구
궁극적으로 셀데이는,
“오늘 누구에게, 어떤 이유로 먼저 연락해야 할지”
“이번 주에 어떤 고객·어떤 단계에 집중해야 할지”
를 영업자가 직접 분석하지 않아도 먼저 제안해 주는 도구를 지향합니다.
복잡한 리포트를 해석하는 시간이 아니라,
실제 고객과 대화하는 시간에 더 많이 집중할 수 있도록 만드는 것이 목표입니다.
② 성과·KPI까지 자연스럽게 이어지는 분석
또 하나의 방향은, 셀데이가 성과 관리와 KPI 관리까지 자연스럽게 이어지는 흐름을 만드는 것입니다.
- 리드 → 미팅 → 제안 → 계약으로 이어지는 흐름 속에서 “어디가 막혀 있는지”를 쉽게 보게 하고,
- 팀이 세운 목표(KPI)에 맞춰 “어디를 조금 더 손보면 좋을지”를 함께 짚어주는 역할을 하려 합니다.
숫자를 위한 리포트가 아니라,
팀의 행동과 결과를 연결해 보는 도구가 되는 것이 셀데이의 다음 단계입니다.
4️⃣ 우리와 함께 해주세요 – 이볼브는 ‘성장 파트너’입니다
이볼브는 셀데이를 단순히 공급하는 회사가 아니라,
고객사의 성장을 함께 만드는 파트너가 되고자 합니다.
우리가 바라는 것은
“셀데이를 한번 써볼까요?”라는 도입 문의에서 끝나는 관계가 아니라,
“우리 팀의 영업 방식과 데이터를,
이볼브와 함께 한 단계씩 성장시켜 보고 싶다”
라는 여정을 함께 만드는 것입니다.
그래서 이볼브는,
- 셀데이의 최초 온보딩 단계에서 고객사 데이터를 정리하고, 영업 프로세스를 함께 점검하며,
- 이후에는 각 기업의 AX(영업 경험, Account/Sales Experience)를 개선하는 방향으로
- 데이터·AI 활용, 메시지 설계, 세일즈 오퍼레이션까지 함께 고민합니다.
즉, 도구만 전달하는 것이 아니라,
“우리 조직의 영업 경험 전체를 어떻게 바꿀 것인가”를 함께 설계하는 파트너가 되려 합니다.
“단순히 새로운 툴을 하나 더 쓰는 게 아니라, 우리 팀의 영업 방식 자체를 이볼브와 함께 성장시키고 싶다.”
이런 생각이 드신다면, 편하게 먼저 연락 주세요.
현재 팀의 상황과 목표를 들은 뒤,
셀데이와 이볼브가 어디서부터 가장 현실적으로 도움을 드릴 수 있을지 같이 이야기 나누겠습니다.
감사합니다.
그럼 다음 글에서 또 뵙겠습니다.
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