대부분의 영업 조직은 이미 AI 파일럿을 진행해 봤고, 유망해 보이던 파일럿이 현장에 적용된 뒤 정체되는 모습을 지켜본 조직도 많습니다. 이제 영업 리더의 과제는 AI를 어떻게 정착시킬 것인가입니다.
Expedition 2026 둘째 날에는 Snowflake, Canva, OpenAI의 매출 조직을 이끄는 리더들이 AI를 실험 단계에서 일상적인 영업 활동으로 정착시키기 위해 무엇을 바꾸었는지 논의했습니다. 이들의 답변은 모델보다는 영업팀의 조직 방식, 고객 데이터의 정의, 구매자의 변화에 초점이 맞춰져 있었습니다.
Expedition에 참석하지 못했거나, 참석했더라도 내용을 다시 확인하고 싶으신 분들을 위해 최고 매출 책임자(CRO), 영업 리더 및 RevOps 임원에게 유용하고 관련성 높은 7가지 세션을 소개합니다. 팀의 워크플로우에 AI를 도입하는 방법을 다룬 전략 및 기술 세션은 GTM 리더 대상 전체 트랙 일정에서도 확인할 수 있습니다.
AI 파일럿을 넘어: 도입, 소유권, 워크플로우
영업에서 AI를 확장하려면 매출 리더십의 의사 결정이 중요합니다. 어떤 문제를 먼저 해결할지, 누가 결과를 책임질지, 영업 담당자의 일상 업무를 어떻게 바꿀지 결정해야 합니다. 다음 세 세션은 이러한 질문을 직접 다룹니다.
AI 우선 영업 및 마케팅 운영 모델 구축
이 기조연설은 AI 도입을 영업과 마케팅 리더가 함께 결정하는 운영 모델의 문제로 바라본다는 점에서 좋은 출발점입니다. Snowflake의 최고 매출 책임자 Jon Beaulier와 최고 마케팅 책임자 Denise Persson은 팀, 공유 비즈니스 데이터, 명확한 책임이 어떻게 결합해 매출 조직 전반에서 AI를 활용하도록 하는지 설명합니다. 또한 Snowflake CoWork가 비즈니스 질문에 답하는 모습을 실시간으로 시연하고, Snowflake 내부 팀이 AI 도입과 성과 측정에 관해 얻은 교훈을 공유합니다. Canva의 최고 고객 책임자 Rob Giglio는 고객 접점 팀을 이끌고 마케팅과 영업을 연결하는 방법에 대한 관점을 더합니다.
파일럿을 넘어: AI 전환을 위한 영업 리더의 플레이북
AI는 영업 담당자의 생산성, 거래 진행 속도, 계정 커버리지를 개선할 수 있지만, 많은 조직이 파일럿 단계를 벗어나는 데 어려움을 겪습니다. Snowflake의 제품 관리 디렉터 Sait Izmit은 주로 단편화된 데이터, 지나치게 많은 도구, 불분명한 소유권, 기존 사일로를 중심으로 구축된 워크플로우가 걸림돌이라고 설명합니다. 그의 플레이북은 해결할 가치가 있는 비즈니스 문제를 선택하고, 데이터 파운데이션을 강화하며, 사용자 경험에 거버넌스를 적용하고, AI 정착에 필요한 변화를 이끄는 방법을 다룹니다. 영업 리더에게는 기존 로드맵에 포함된 이니셔티브를 평가하는 유용한 체크리스트가 될 것입니다.
고객 제로: Snowflake가 360도 영업 인텔리전스로 영업 담당자의 역량을 강화한 방법
Snowflake는 계정 담당팀이 고객에게 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 영업 데이터와 지식 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 GTM 어시스턴트 Raven을 구축했습니다. 이 세션에서 Sait Izmit은 Snowflake 영업 담당자가 Raven으로 인사이트를 발견하고 전략적 분석을 수행하는 방법과 에이전트의 자율적 실행이 일상적인 워크플로우를 지원하는 방식을 보여줍니다. 또한, 답변 품질에 집중한 것을 비롯해 영업 담당자의 신뢰를 얻기까지 무엇이 필요했는지, 출시 후 어시스턴트가 어떻게 확장되었는지, 피드백이 반복 개선 과정에 어떤 영향을 미쳤는지 영업 리더에게 솔직하게 들려줍니다.
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매출팀의 단일 신뢰 데이터 소스 구축
AI 에이전트가 파이프라인, 수주액, 기여도에 관한 질문에 답하기 시작하면 일관되지 않은 정의가 의사 결정자 앞에 그대로 드러납니다. 다음 두 세션은 에이전트가 영업, 마케팅, RevOps 모두가 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 공유 데이터와 컨텍스트를 구축하는 데 초점을 맞춥니다.
마케팅, 영업, RevOps를 위한 단일 신뢰 데이터 소스: 모든 답변의 기반이 되는 데이터와 컨텍스트
마케팅, 영업, RevOps는 같은 용어를 서로 다른 의미로 사용하는 경우가 많습니다. 팀들은 대체로 이를 감수하지만, 에이전트가 일관되지 않은 정의를 바탕으로 답변을 제공하기 시작하면 문제가 드러납니다. Snowflake의 AI 및 마케팅 부문 수석 제품 마케팅 담당자 Florian Delval은 거버넌스가 적용된 데이터 기반과 각 수치의 의미를 정의하는 비즈니스 컨텍스트가 조직 내 여러 팀에 동일한 답변을 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 또한 데이터 파운데이션의 소유권을 누가 가져야 하고 어떻게 관리해야 하는지도 다룹니다. RevOps 부사장과 GTM 운영 리더가 매출 정의의 책임성을 어디에 둘지 결정할 때 특히 참고할 만한 세션입니다.
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실질적인 마케팅 ROI: Canva가 실제 성장 동력을 측정하는 방법
많은 기여도 대시보드는 어차피 발생했을 매출도 특정 채널의 성과로 돌립니다. U of Digital의 최고 성장 책임자 Myles Younger와 Canva의 마케팅 측정 과학 리더 Matthew Castino는 Canva가 정적인 기여도 보고서를 홀드아웃 실험과 Snowflake 기반의 통합 측정 모델로 대체한 방법을 설명합니다. 마케터를 대상으로 한 세션이지만 매출 리더에게도 유익합니다. 파이프라인의 동력에 대한 신뢰할 수 있는 관점은 영업과 마케팅이 계획, 예측, 예산을 논의할 공통 기반이 되기 때문입니다.
변화하는 구매자
AI는 고객이 공급업체를 조사하고 비교하고 선택하는 방식을 바꾸고 있습니다. 영업 담당자는 이러한 새로운 행동을 고려해 플레이북과 AI 활용 방식을 조정해야 합니다. 다음 두 세션은 이러한 변화가 매출팀의 구매자 소통 방식과 책임 있는 에이전트 확장에 어떤 의미가 있는지 살펴봅니다.
다음 고객이 에이전트라면: 엔터프라이즈 마케팅과 영업에서 AI가 나아갈 길
OpenAI의 비즈니스 부문 CMO Colin Fleming이 Snowflake CMO Denise Persson과 함께 새로운 구매 프로세스를 논의합니다. 이 프로세스에서는 사람이 웹사이트를 방문하거나 영업 담당자와 대화하기 훨씬 전에 AI 에이전트가 공급업체 콘텐츠를 읽고, 선택지를 요약하고, 후보를 좁힙니다. 두 연사는 구매자와 판매자 모두 에이전트를 동반할 때 고객 관계가 어떻게 달라지는지, 마케팅과 영업이 어떻게 가장 가치 높은 기회에 우선순위를 두는 상시 성장 시스템으로 진화하는지 살펴봅니다. 향후 몇 년간의 커버리지 모델과 영업 방식을 계획하는 최고 매출 책임자에게 미래를 내다볼 유용한 대화입니다.
엔터프라이즈 AI 현황: 에이전트의 새로운 가능성 확장
엔터프라이즈 AI는 단순한 작업 가속화를 넘어 복잡한 워크플로우를 실행하며 장시간 작동하는 에이전트로 발전하고 있습니다. Snowflake의 제품 관리 디렉터 Pavan Pothukuchi는 비즈니스 컨텍스트 부족, 취약한 거버넌스, 비용 증가, 단편화된 생태계 등 에이전트의 대규모 운영을 저해하는 장애물과 Snowflake 플랫폼이 이를 해결하는 방법을 설명합니다. AI 영업 에이전트를 평가하는 매출 리더는 에이전트를 현장에 도입하기 전에 기술 파트너에게 무엇을 물어야 하는지 명확히 파악할 수 있습니다.
GTM 데이터팀과 공유할 세션
AI 우선 영업 및 매출 워크플로우 전략을 수립하는 것이 출발점이며, 그다음 단계는 에이전트와 AI 도구를 구축하는 것입니다. Expedition 둘째 날의 GTM 중심 Builders 트랙에서는 GTM팀을 지원하는 데이터 엔지니어, 분석 엔지니어, 매출 아키텍트에게 Snowflake에서 이러한 기능을 구축하는 방법을 라이브 코드와 데모로 보여주었습니다. RevOps 및 GTM 데이터 파트너와 공유할 만한 세션 몇 가지를 소개합니다.
- 영업 및 마케팅팀을 위한 단일 신뢰 데이터 소스 구축에서는 시맨틱 뷰로 공통 매출 정의를 모델링하는 방법을 보여줍니다.
- Snowflake CoCo로 거버넌스가 적용된 영업 에이전트 구축에서는 데이터 액세스 정책을 준수하는 영업 에이전트의 구축 과정을 안내합니다.
- 간소화된 캠페인 계획: CoCo로 구축하고 CoWork로 질문하기는 60분짜리 핸즈온 랩입니다. 빌더와 비즈니스 사용자가 단편화된 마케팅 데이터를 팀 전체가 Snowflake CoCo, Semantic Views, Cortex Agent로 쿼리할 수 있는 AI 지원 기반으로 전환하는 프로세스를 직접 실습할 수 있습니다.
영업 리더를 위한 Expedition 2026 핵심 교훈: 하나의 AI 사용 사례 실행부터 시작
Expedition 2026에 참석한 매출 리더들은 실용적인 출발점에 의견을 모았습니다. 현재 시간이 지나치게 많이 소요되는 영업 워크플로우 하나를 선택하고, 그 기반 데이터에 대해 영업, 마케팅, RevOps 간 합의를 이룬 다음 결과를 측정하는 것입니다. RevOps 및 영업 리더십과 함께 온디맨드 세션을 시청한 후, Snowflake 계정 담당팀과 자체 데이터를 활용할 파일럿의 범위를 논의해 보세요.
