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AI 기반 세일즈 혁신과 고객 중심

Shared on July 9, 2026

채널코퍼레이션 2026 세일즈 & AI 컨퍼런스 요약

개요

2026년 7월, 서울에서 개최된 채널코퍼레이션 주최 세일즈 & AI 컨퍼런스는 채널톡(고객 커뮤니케이션 플랫폼)과 채널웍스(업무 혁신 솔루션) 두 제품의 최신 동향과 AI 기반 세일즈 전략을 발표했다. 1시간 30분간 진행된 세션은 창업자, 세일즈 리더, AI 전문가 등 10명 이상의 발표자와 300여 명의 참석자를 대상으로 했다.

핵심 메시지

  • 고객 중심이 핵심 가치이며, AI를 통해 고객 경험을 자동화·개선하고 비즈니스 성장을 가속화한다.
  • AI와 SaaS 세일즈는 서로 다른 모델이므로, 가격·영업 프로세스·조직구조를 재설계해야 한다.
  • 팀 문화는 ‘세일즈가 제품을 만드는 것’에 중점을 두고, 피드백 루프와 데이터 기반 의사결정을 강조한다.

주요 포인트

발표자핵심 내용주요 성과
조시 (CRO)- 채널톡·채널웍스 리브랜딩<br>- 4000년 전부터 이어진 CS 문제 해결<br>- AI 에이전트(80‑90% 자동화)- 연간 매출 600억 KRW 목표<br>- 23만 채널 사용자 확보
젠션 (세일즈 리더)- AI와 SaaS 세일즈 차이점<br>- 배틀카드, FDE(Full‑Data‑Engagement) 모델 도입<br>- AI 기반 프라이싱(Out‑com‑기반)- AI 세일즈 모델 도입으로 60% 상담 해결율 달성
헤일리 (AI 세일즈 전문가)- AI가 대체하는 세일즈 업무<br>- 고객 비즈니스 구조 파악과 딜 설계 강조- AI 보이스(투바) 81% 콜 해결, 42% 콜 감소
레드 (채널코퍼레이션 창업자)- 8년간의 세일즈 경험과 고객 중심 문화<br>- AI BPO(인력·AI 결합) 사례- AI BPO로 TCO 30% 절감
팀원 (랩옵스, SE, CS 등)- AI 기반 대시보드·콜 코칭·데이터 분석 제공<br>- 실시간 피드백 루프 구축- 콜 로그 자동 생성·분석으로 세일즈 효율 20%↑

상세 노트

1. 조시 (CRO) 발표

  • 채널코퍼레이션 소개
    • 2010년 창업, B2B 16년 운영, 고객 없으면 존재 불가라는 깨달음.
    • 제품: 채널톡(고객–기업 커뮤니케이션), 채널웍스(업무 혁신).
  • AI 통합
    • AI 에이전트가 80‑90% 상담을 대체, AI 기반 챗봇, 음성 인식(투바) 등.
    • 4000년 전 메소포타미아 유적에서 찾은 CS 티켓을 인류 최초의 고객 불만으로 해석.
  • 성장 목표
    • 2025년 600억~660억 KRW 매출 목표, 일본·미국 진출 중.

2. 젠션 (세일즈 리더) 발표

  • AI vs SaaS 세일즈
    • SaaS는 완성품 판매, AI는 고객 맞춤형 구현(Full‑Data‑Engagement, FDE).
    • 프라이싱 모델: 토큰·유세지·Out‑com 기반으로 전환.
  • 전략
    • 배틀카드(시스템별 경쟁 분석), POC(증명 단계) 8주 내 완료, 성공 시에만 과금.
    • AI 세일즈 조직은 AE + FD(Full‑Data‑Engagement) 팀 구조.

3. 헤일리 (AI 세일즈 전문가) 발표

  • AI가 대체하는 세일즈 업무
    • 인바운드 응대, 리드 스코어링, 파이프라인 분석 등.
  • 핵심 세일즈 역할
    1. 고객 비즈니스 구조 파악
    2. 딜 설계 및 실행
  • 사례
    • 안다르: AI 챗봇+커맨드(명령어 기반)으로 상담 64% 해결, 매출 2배 증가.
    • 투바: AI 보이스 81% 콜 해결, 42% 콜 감소.

4. 레드 (창업자) 발표

  • 세일즈와 제품 개발
    • 8년간 세일즈 경험을 바탕으로 제품 개선 주도.
  • AI BPO
    • 인력·AI 결합으로 인건비 30% 절감, 1인당 3명 절감 효과.
  • 팀 문화
    • 모든 직원이 고객 피드백을 공유하는 메신저 채널톡 활용.

5. 랩옵스·SE·CS 발표

  • 데이터 기반 세일즈 지원
    • 콜 로그 자동 생성·분석, AI 기반 콜 코칭, 실시간 피드백 루프.
  • 대시보드
    • 딜 진행 상황, KPI, 고객 사용 패턴을 한눈에 확인.
  • CS와 연계
    • 고객 사용 데이터 분석 → 제품 개선, AI 모델 튜닝.

결론 및 향후 방향

  • AI와 세일즈의 융합이 핵심 경쟁력이며, 이를 위해 조직 구조와 가격 모델을 재설계 중이다.
  • 고객 경험을 최우선으로 하여 AI가 제공하는 자동화·개선 기능을 최대한 활용한다.
  • 팀 문화는 ‘세일즈가 제품을 만드는 것’이라는 사명 아래, 데이터와 피드백을 통한 지속적 개선을 목표로 한다.
  • 향후 엔터프라이즈 시장 진출과 AI 모델 R&D 투자를 확대하여 글로벌 경쟁력을 강화할 계획이다.