영업의 재설계

AI를 도입하기 전에, 영업을 재설계하라

AI는 영업을 대체하지 않는다. 준비되지 않은 영업 조직을 드러낼 뿐이다. 수많은 기업이 CRM을 도입하고도 성과로 연결하지 못했다. 시스템은 있었지만 전략과 프로세스, 데이터와 실행 구조가 없었기 때문이다. AI도 다르지 않다. 레일이 없는 곳에 열차를 달리게 할 수는 없다. 『영업의 재설계』는 세계적 기업들의 사례와 데이터를 바탕으로, AI 시대에 성과를 만드는 영업 조직은 무엇을 준비하고 어떻게 다시 설계해야 하는지를 제시한다.

이 책을 읽으면 얻게 되는 세 가지

01. AI가 바꾸는 영업의 방향을 본다

AI가 영업 현장과 조직을 어떻게 바꾸는지, 무엇을 준비해야 하는지가 명확해진다.

02. AI가 작동하는 영업 조직의 구조를 안다

전략 · 시스템 · 데이터 · 실행 관리가 연결되어야 AI가 비로소 성과로 이어진다.

03. 영업 재설계의 실행 기준을 얻는다

경영자, 영업 관리자, IT 담당자가 함께 공유하는 혁신의 기준과 방향을 잡는다.

지은이 : 김상범

경영학 박사이자 전문코치로, 한국영업전략연구소K_LAB 대표를 맡고 있다. 학문Academy, 현장 경험Business, 코칭Coaching 등 영업 분야에서 필요한 A, B, C를 모두 갖춘 국내 최고의 영업경영 전문가이자 4,000시간 이상의 CEO 및 임원 코칭 경험을 보유한 비즈니스 코칭 전문가다.

기업 임원으로서의 경험, 학자로서의 경험, 전문 코치로서의 경험을 결합해 기업의 영업 성과 창출에 기여하고, 국내 대기업에서 중소기업에 이르기까지 영업 혁신과 관련한 다양한 컨설팅과 코칭을 하였다. 최근에는 중견·중소기업의 영업 혁신에 특히 주력하고 있으며, 현장 밀착형 컨설팅과 코칭을 통해 실질적인 영업 성과로 이어지는 변화를 만들어가고 있다.

현재는 AI 시대 영업 조직의 근본적 문제로 기술보다 먼저 전략, 시스템, 현장 실행이 정렬되어야 한다는 통찰을 현장에서 직접 검증해오고 있으며, ‘AI는 엔진이 아니라 증폭 장치이며, 시스템이 갖춰진 조직에서는 성과를 키우고, 그렇지 않은 조직에서는 문제를 키운다’는 관점을 확인하고 있다.

이 문제를 영업 전략Strategic과 시스템Systematic, 과학적 활동 관리Scientific의 한 방향 정렬Aligning을 기반으로 한 ‘3S 솔루션’을 통해 풀어내고 있으며, 영업 경영 분야에서 이상적인 해법으로 인정받고 있다.

■ 주요 이력

· 한국영업전략연구소(K_LAB) 대표

· 서울과학종합대학원 영업혁신 MBA 주임교수 역임

· 4,000시간 이상 CEO 및 임원 대상 비즈니스 코칭

· 국내 대기업·중소기업 영업 혁신 컨설팅 다수 수행

· 기업 임원 경력 보유 (현장 영업 조직 운영 경험)

■ 저서

『잘되는 회사는 영업이 다르다』, 『영업관리 실전매뉴얼』

『하이퍼포머 프로파일』 외 다수

추천사 |

프롤로그 | AI를 도입했는데, 왜 영업 성과는 그대로인가?

Part 1. AI 이전의 3S - 담을 그릇이 없으면 AI는 공회전한다

Chapter 1

AI 실패의 진짜 이유 | 기술이 아니라 그릇이다

Chapter 2

하이퍼 3S | AI를 가동할 세 개의 기둥

Chapter 3

경영자의 메타뷰 | 영업은 사람의 문제가 아니라 시스템의 문제다

Chapter 4

데이터의 역설 | 많이 쌓일수록 행동은 오히려 줄어든다

Chapter 5

3S 진단 | AI 투자 전에 먼저 이 질문에 답하라

Part 2. 하이퍼 전략 - 이길 고객과 이길 방식을 AI로 재설계하라

Chapter 6

ICP 2.0 | 이길 고객을 먼저 정의하라

Chapter 7

가치 제안 고도화 | 고객마다 다른 언어로 설득하라

Chapter 8

차별적 접근 | 모든 고객에게 같은 방식으로 팔지 마라

Chapter 9

딜의 경제학 | 매출이 아니라 수익성 관점으로 보라

Chapter 10

전략의 속도 | 분기가 아닌 주 단위로 실행을 점검하라

Part 3. 하이퍼 시스템 - AI가 살아 움직이는 조직을 설계하라

Chapter 11

AI 채용 | 역량과 조직 적합성을 AI로 가려내라

Chapter 12

AI 교육 | 강의실 밖으로 나와 현장 안으로 들어가라

Chapter 13

성과 관리 재설계 | 결과가 아니라 과정을 먼저 보라

Chapter 14

보상의 함정 | 알고리즘도 틀릴 수 있다

Chapter 15

RevOps 2.0 | 데이터 파이프 라인이 영업의 신경계다

Part 4. 하이퍼 활동 관리 - 현장 행동을 데이터로 지배하라

Chapter 16

과학적 활동 관리 | 전략이 현장 행동으로 연결되는 경로

Chapter 17

CRM의 재발명 | 입력 도구가 아니라 의사 결정 엔진이어야 한다

Chapter 18

파이프라인 가시성 | 위험 신호는 AI가 먼저 포착한다

Chapter 19

대화 인텔리전스 | 모든 미팅이 코칭 데이터가 된다

Chapter 20

스킬의 데이터화 | 영업 노하우를 재현 가능한 언어로 만들어라

Part 5. 하이퍼 실행 - 전략과 현장을 한 방향으로 정렬하라

Chapter 21

3부문 정렬 | 같은 숫자, 같은 목표, 같은 방향 바라봐라

Chapter 22

고객 성공 체계 | 고객 이탈 전에 AI가 먼저 감지한다

Chapter 23

AI 윤리 | 성과 창출과 데이터 신뢰 사이의 선을 지켜라

Chapter 24

AI 도입 로드맵 | 일회성 PoC의 함정을 넘어 전사 운영으로

Chapter 25

CEO 대시보드 | 숫자가 아닌 정렬 신호를 읽어라

Part 6. 관리자 혁신 - 감독자를 시스템 운영자로 바꿔라

Chapter 26

관리자의 재정의 | 현장 감독자에서 시스템 운영자로

Chapter 27

코칭 가능한 현장 | 관찰·피드백·리뷰를 표준 프로세스로 만들어라

Chapter 28

AI 리터러시 1 | 데이터로 읽고, 질문하고, 결정하라

Chapter 29

AI 리터러시 2 | 프롬프트와 자동화를 현장에 이식하라

Chapter 30

관리자 파이프라인 | 후보자 선발에서 승계까지 체계를 세워라

Part 7. COACH - AI 시대 리더의 5가지 행동 원칙

Chapter 31

C | [소통] 기대를 명확히 말하지 않으면 팀은 표류한다

Chapter 32

O | [관찰] 현장을 보지 않는 관리자는 추측으로 관리한다

Chapter 33

A | [평가 ] 결과 전에 과정부터 진단하라

Chapter 34

C | [코칭] 데이터 없는 코칭은 훈계에 불과하다

Chapter 35

H | [책임] 합의한 핵심 행동을 끝까지 확인하라

에필로그 | 시스템은 길을 만들고, 사람은 그 길을 완성한다

참고문헌 |