글로벌 디지털 자산 관리 기업 Bynder의 최고 수익 책임자(CRO)인 더그 셰퍼드(Doug Shepard)는 2026년 영업 환경의 근본적인 변화를 예고했다. 특히 영업팀이 과거 데이터를 분석하던 방식에서 벗어나, AI를 활용해 비즈니스 결과를 능동적으로 설계하는 '예측 공학'으로 전환하고 있다고 강조했다. 이는 영업 리더가 딜(Deal) 진행 과정에서 누락된 요소를 조기에 발견하고 경로를 수정함으로써, 성공적인 결과를 미리 확보할 수 있게 함을 의미한다. 다만 기술의 고도화와 함께 등장한 '에이전틱 노이즈'는 새로운 과제다. 무분별한 대규모 자동화가 기업의 핵심 자산인 고객 신뢰를 훼손할 수 있다는 지적이다.

이에 따라 셰퍼드는 'AI 기반, 인간 중심'의 접근 방식을 해법으로 제시했다. 이 모델에서 AI는 검색, 태깅, 데이터 거버넌스와 같이 많은 시간이 소요되는 수동 업무를 도맡아 처리한다. 반면 인간 전문가는 협상이나 고도의 전략 수립처럼 복잡한 판단이 필요한 결정적 순간에 집중한다. 특히 CRM 데이터와 콘텐츠 품질을 엄격하게 관리함으로써, 과거에는 영업팀에 '세금'처럼 느껴졌던 데이터 관리 업무를 실적을 극대화하는 성과 증폭기로 탈바꿈시킬 수 있다는 설명이다.

이러한 전략은 영업 프로세스 내의 마찰 지점을 정확히 식별하는 것에서 시작된다. 구체적으로는 느린 딜 사이클이나 판매 이후의 낮은 솔루션 도입률 등을 파악하여 해당 단계에 맞춤형 AI 솔루션을 배치하는 식이다. 이를 통해 기업은 순매출 유지율(NRR)을 높이고 가치 실현 시간(TTV)을 대폭 단축할 수 있다. 결국 데이터 활용의 궁극적인 목표는 과거의 손실 원인을 분석하는 데 그치지 않고, 일관되고 확장 가능한 실행을 통해 미래의 성공 가능성을 높이는 데 있다.

글로벌 디지털 자산 관리 기업 Bynder의 최고 수익 책임자(CRO)인 더그 셰퍼드(Doug Shepard)는 2026년 영업 환경의 근본적인 변화를 예고했다. 특히 영업팀이 과거 데이터를 분석하던 방식에서 벗어나, AI를 활용해 비즈니스 결과를 능동적으로 설계하는 '예측 공학'으로 전환하고 있다고 강조했다. 이는 영업 리더가 딜(Deal) 진행 과정에서 누락된 요소를 조기에 발견하고 경로를 수정함으로써, 성공적인 결과를 미리 확보할 수 있게 함을 의미한다. 다만 기술의 고도화와 함께 등장한 '에이전틱 노이즈'는 새로운 과제다. 무분별한 대규모 자동화가 기업의 핵심 자산인 고객 신뢰를 훼손할 수 있다는 지적이다.

이에 따라 셰퍼드는 'AI 기반, 인간 중심'의 접근 방식을 해법으로 제시했다. 이 모델에서 AI는 검색, 태깅, 데이터 거버넌스와 같이 많은 시간이 소요되는 수동 업무를 도맡아 처리한다. 반면 인간 전문가는 협상이나 고도의 전략 수립처럼 복잡한 판단이 필요한 결정적 순간에 집중한다. 특히 CRM 데이터와 콘텐츠 품질을 엄격하게 관리함으로써, 과거에는 영업팀에 '세금'처럼 느껴졌던 데이터 관리 업무를 실적을 극대화하는 성과 증폭기로 탈바꿈시킬 수 있다는 설명이다.

이러한 전략은 영업 프로세스 내의 마찰 지점을 정확히 식별하는 것에서 시작된다. 구체적으로는 느린 딜 사이클이나 판매 이후의 낮은 솔루션 도입률 등을 파악하여 해당 단계에 맞춤형 AI 솔루션을 배치하는 식이다. 이를 통해 기업은 순매출 유지율(NRR)을 높이고 가치 실현 시간(TTV)을 대폭 단축할 수 있다. 결국 데이터 활용의 궁극적인 목표는 과거의 손실 원인을 분석하는 데 그치지 않고, 일관되고 확장 가능한 실행을 통해 미래의 성공 가능성을 높이는 데 있다.