구글 알리미 켜두신 분 많으시죠. 저도 AX·HRD 키워드로 매일 기사 알림을 받고 있었는데요, 솔직히 그 알림이 "이 회사 담당자한테 연락해봐야겠다"는 액션으로 이어진 적은 거의 없었어요. 기사는 쌓이는데 영업 자산은 안 쌓이는 상태였죠.
이번에 Claude Code로 이걸 뒤집어봤습니다 — 약 3시간 만에, 매일 아침 커맨드 한 번이면 "기사 → 담당자 식별 → 근거 정리 → 영업 목록 등록"까지 도는 B2B 리드 발굴 자동화 Loop가 생겼고, 첫 실행에서 실제 리드 1건이 등록됐어요. 유료 리드 발굴 툴은 하나도 안 썼습니다.
시작: 내 업무 데이터를 보여주고 출발했어요
원래는 "매일 웹 검색해서 잠재 고객 확보하는 Loop 만들기"라는 할 일이 몇 주째 이슈 목록에 잠들어 있었어요. AI 없이 했다면 아마 계속 매일 수동 검색을 반복했을 거예요 — 기사 검색하고, 회사 확인하고, 담당자 찾고. 건당 수십 분씩 걸리는 일이라 꾸준히 못 했겠죠.
이번 작업은 Rona(rona.so — AI를 실제 업무에 직접 써보도록 실습을 만들어주는 도구)로 진행했어요. Claude Code에서 Rona를 불러 제 일감 목록(Linear)과 메일함을 먼저 보여주고, 뭘 자동화하면 좋을지부터 같이 정했습니다.
내 리니어와 이메일을 확인해서 적절한 주제를 4~5개 추천해줘
AI가 최근 한 달 이슈 50건과 2주치 메일을 훑더니 "영업 퍼널 관리에 기업 담당자 이슈가 40건 넘게 쌓여 있다"는 패턴을 짚어줬고, 거기서 리드 발굴 자동화를 골랐습니다. Rona가 이 주제로 6단계 맞춤 실습(소스 정리 → 고객 기준 → 리드 형식 → 목표 규칙 → 스키마 → 첫 리드 등록)을 만들어줘서, 아래 과정은 그 실습을 한 단계씩 밟으며 진행한 기록이에요. 매 단계 제가 확인·승인해야 다음으로 넘어가는 방식이라, 중간에 설계를 세 번 뒤집을 수 있었습니다.
설계 뒤집기 1: AI의 깔때기 제안을 병렬로 바꿨어요
Claude가 처음 제안한 구조는 "구글 알리미가 회사를 찾으면 → 채용 사이트로 검증하고 → 인맥 서비스로 확인하는" 일렬 깔때기였어요. 그럴듯해 보였는데, 저는 뒤집었습니다.
깔때기형이 아닌 병렬형이었으면 좋겠어. 그래야 의존도가 없고, 향후 진행하면서 어떤 채널이 더 리드를 발견하기 좋은지 판단할 수도 있고
이유는 두 가지예 요. 직렬이면 맨 앞 채널이 막히는 날 전체가 멈추고, 병렬로 돌려야 나중에 "어느 채널이 진짜 좋은 리드를 내는가"를 데이터로 판단할 수 있거든요. 그래서 세 채널(구글 알리미 기사·채용공고 검색·인물 검색)이 각자 독립적으로 리드 후보를 찾아오고, 모든 리드에 "어느 채널이 찾았나" 꼬리표를 달게 했어요.
여기서 배운 것: AI의 첫 제안을 그대로 받지 마세요. AI는 내 업무 구조(채널 비교를 하고 싶다, 의존도가 싫다)를 모릅니다. 말해줘야 설계가 맞아져요.
설계 뒤집기 2: 기준을 새로 만들지 않고, 만들어둔 걸 재활용했어요
리드를 "우리 고객이 맞는가"로 걸러내려면 채점 기준(ICP, 이상적인 고객 프로필)이 필요한데, Claude가 일반적인 기준표를 새로 만들려고 하더라고요. 멈췄습니다. 저희는 몇 주 전에 이미 검증까지 끝낸 채점 기준 v2가 있었거든요.
ICP 관련된 내용은 아래 폴더를 분석하면 이미 있어. (폴더 경로)
폴더 경로 한 줄을 알려주니, AI가 그 기준을 읽고 Loop가 매일 읽는 형식으로 옮겨 담았어요. 조직·규모·AI 모멘텀 등 5개 차원 100점 만점에, 50점 미만은 자동 탈락. 점수마다 근거 URL이 없으면 채점 자체를 금지하는 규칙도 그대로 가져왔고요.
리드 스코어링을 새로 발명하는 것보다 훨씬 정확했고, 기준의 원본은 한 곳에 유지되니 나중에 고칠 때도 한 번만 고치면 됩니다.
설계 뒤집기 3: 유료 툴을 빼고, 공개 웹 딥리서치로
담당자 이메일을 찾아주는 유료 서비스를 연동하는 게 원안이었는데, 이것도 뺐어요.
외부 SaaS를 쓰지 않고, 브라우저 기능을 활용해서 기사나 보도자료를 통해 습득한 회사, 담당자 정보를 인터넷 딥리서치해서 찾아보는 로직으로 하고 싶어
대신 공개 웹만 싼 순서대로 훑는 6단계를 만들었습니다: 기사 본문(보도자료 문의처에 이름·이메일이 그대로 있는 경우가 많아요) → 회사 사이트 → 채용공고 → 공개 프로필 → 세미나 발표자 명단 → 이메일 패턴 추정. 비용은 제로, 모든 연락처에 "어디서 찾았는지" 근거가 남아요. 추정한 이메일은 반드시 '추정'으로 표시하고, 보내기 전에 사람이 확인합니다. 리드 1건당 15분을 넘기면 거기서 멈추는 상한도 걸었어요.
첫 실행: 어제 난 뉴스가 오늘 리드가 됐어요
Loop를 완성하고 첫 사이클을 돌렸습니다. 기사 14건 수집 → 회사가 특정 안 되는 기사와 경쟁사를 걸러 3건 → 그중 한 공기업이 눈에 들어왔어요. 바로 전날 전사 AI 플랫폼을 출시하면서 담당 임원이 "임직원의 AI 리터러시를 높이겠다"고 인터뷰한 곳이었거든요.
기사 3건을 교차 확인해서 AI 전담 조직과 담당 임원 실명까지 확보하고, 채점 결과 66점. 제가 초안을 검토·승인하니 영업 목록에 근거 URL과 점수가 달린 리드 이슈로 등록됐습니다.
이게 예상 못 한 부분이었는데 — 잠재고객 발굴 AI의 진짜 힘은 검색량이 아니라 타이밍이더라고요. 교육 수요가 열리는 바로 그 주에, 그 신호를 잡아서 연락할 수 있는 상태가 되는 것.
아래는 Rona 실습 진행표예요 — 6단계가 모두 완료된 모습입니다.
폭주 방지 규칙도 같이 박았어요
자동화 Loop에서 제일 무서운 건 "건수 채우려고 쓰레기 리드를 쌓는 것"이에요. 그래서 규칙을 파일에 문장으로 박았습니다.
- 하루 목표는 1건부터. 연속 5회 품질 기준을 충 족해야 5→10→20건으로 승격
- 중복 등록·근거 오류가 2회 연속 나오면 자동 강등
- 목표를 못 채운 날은 실패가 아니다. 기준 미달 리드를 억지로 채우는 게 실패다
- 영업 목록 등록은 어떤 경우에도 사람 승인 후에만
돌아보니 이번 작업의 절반은 코딩이 아니라 이런 판단 기준을 문장으로 적는 일이었어요. "AI에게 일을 시킨다"는 게 결국 "내 판단 기준을 인수인계 문서로 만든다"는 뜻이라는 걸 다시 느꼈습니다.
결과
- 구글 알리미 기사: 읽고 지나감(액션 0건) → 매일 자동 수집·채점되는 리드 입구
- 리드 1건 발굴: 수동 검색 수십 분, 그래서 계속 미룸 → 커맨드 1번, 자동 + 승인만
- 리드 기록: 이름·연락처 메모 수준 → 근거 URL·트리거·점수가 달린 자산
- 제작 투자: 약 3시간 (반나절)
수치보다 큰 변화는 "기사만 쌓임 → 근거 있는 리드 자산"이라는 상태 전환이에요. 2주 뒤에 봐도 "왜 이 회사에 지금 연락하려 했는지"가 남아 있으니, 영업 파이프라인에서 재사용이 됩니다.
AI 활용 팁!
이 구조는 리드 발굴만이 아니라 "매일 오는 신호를 자산으로 바꾸는" 모든 업무에 통해요. 채용 담당자라면 후보자 신호를, 투자 심사역이라면 스타트업 뉴스를 같은 구조로 돌릴 수 있습니다.
주의할 점 두 가지: ① AI의 첫 설계를 그대로 받지 말고 내 업무 구조(병렬 선호, 기존 자산, 툴 취향)를 말해주세요. ② 이미 만들어둔 기준·템플릿이 있다면 폴더 경로를 알려주세요 — 새로 만드는 것보다 빠르고 정확합니다.
바로 쓸 수 있는 프롬프트
내 [일감 목록/메일함]을 보고 반복되는 업무 패턴을 찾아서, 매일 자동으로 돌릴 Loop를 같이 설계해줘.
조건: ① 입력 채널 여러 개를 병렬로 두고 어느 채널이 성과가 좋은지 비교할 수 있게 ② 판단 기준은 [기존 기준 폴더 경로]를 재활용 ③ 하루 목표는 1건부터 시작해서 품질이 검증되면 늘리기 ④ 외부에 기록을 남기는 마지막 단계는 반드시 내 승인 후에만.
[대괄호]는 본인 상황에 맞게 변경하세요
