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SYSTEM RUNNING · SEOUL · 2026.04 PORTFOLIO · v1.0
Outbound Operator / Systems Builder

Shin.

B2B 영업을 시스템으로 만드는 오퍼레이터.

F&B 창업 운영 4년에서 cold outreach 실전을 배웠고, 글로벌 미용기기 B2B 영업 팀장으로 일하며 매일의 pain을 손으로 만졌습니다. 그래서 B2B GTM 자동화 시스템을 Claude Code로 2주 만에 혼자 빌드했습니다. 18개 AI 에이전트가 한 명의 오퍼레이터 안에서 SDR 팀처럼 일합니다.

Shin — Outbound Operator
Shin · Head of Global Sales, iCELmedi 2026
01
0년
F&B 창업 · B2B & D2C 운영Experience
02
0주
시스템 솔로 빌드 · 2026.04Build
03
0
AI 에이전트 · 6+6+6 구성Agents
04
0
월간 발송 capacity · 통Output
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THE PROBLEM

B2B 아웃바운드, 왜 25년째 같은 자리인가

평균 SDR은 월 80-100명에게 개인화 메시지를 보냅니다. 미팅까지 이어지는 건 2-3건.
도구는 계속 바뀌었는데 생산성은 제자리인 이유는 세 가지 구조적 병목 때문입니다.

01

리드 발굴에 쏟는 시간이 너무 많다

파이프라인이 좁아짐
Weekly lead capacity leads / week · sdr 1인
ICP filter
10명 실 가용
20명 탈락 · −67%
0102030

SDR 한 명이 LinkedIn + Apollo를 수동으로 뒤져 찾을 수 있는 리드는 주 20–30명이 상한. 거기에 ICP 필터까지 돌리면 실제 가용은 주 10명 이하로 떨어집니다.

02

개인화와 볼륨 중 하나는 포기해야 한다

ROI 정체
Personalization × Volume frontier
수동 Option A
개인화
9.2
볼륨
1.8
Cost 40분 / 리드
or 둘 다 가지려면 인력 2–3× 필요
템플릿 Option B
개인화
2.2
볼륨
9.2
Cost reply 1–2%

템플릿에 의존하면 reply rate가 1–2%로 고정. 손으로 개인화하면 리드당 40분이 날아갑니다. 둘 다 하려면 사람을 2–3배 더 뽑아야 합니다.

03

다음 주가 지난 주와 같다

성장 곡선 없음
Reply rate · 12 weeks slope ≈ 0
주간 일지 · 사람이 직접 관리 MANUAL
W01주간 리뷰 2–3h · cohort 비교 ✕ · angle 테스트 ✕
W02주간 리뷰 2–3h · cohort 비교 ✕ · angle 테스트 ✕
W03주간 리뷰 2–3h · cohort 비교 ✕ · angle 테스트 ✕
W04주간 리뷰 2–3h · cohort 비교 ✕ · angle 테스트 ✕
…( 같은 행동 반복 )
W11주간 리뷰 2–3h · cohort 비교 ✕ · angle 테스트 ✕
W12주간 리뷰 2–3h · cohort 비교 ✕ · angle 테스트 ✕
reply rate · W12 1–2%Δ 0%
주간 일지 · 데이터 기반 자동화 AUTOMATED
W01baseline 수집. angle A/B/C × cohort 4종 발송
W02angle A 오픈률 +18% · 자동으로 A 비중 ↑
W04ICP-B 제거. reply 0.3% → resource 재분배
W06pain-hook 템플릿 3종 승격 · angle C 탈락
W08Tier A 확장. hot-lead 시그널 5종 자동 학습
W10send-time 최적화 · 화 10시 권역 reply +40%
W12reply 7% 달성. 다음 주 가설 3건 자동 제안
reply rate · W12 7%Δ +9×

스프레드시트 주간 리뷰에 2–3시간. cohort 비교·angle 비교는 못하는 상태로 다음 주가 시작됩니다. 학습이 누적되지 않습니다.

Shin's Answer · Organizational Structure

사람은 판단에,
18개 에이전트는 실행에

B2B 영업 오퍼레이터로 일하면서 발견한 세 병목을 해결하기 위해 1명 오퍼레이터 + 18개 AI 에이전트 · 5개 팀 구조의 B2B GTM 자동화 시스템을 만들었습니다. 리서치·개인화·발송·분석은 기계가, 이 메일이 현장에서 먹히는가의 판단만 오퍼레이터가 맡는 구조입니다.

Core
Principle
리서치와 메일 초안은 기계가 씁니다.
사람은 현장에서 먹히는 메일인가만 판단합니다.
ORG · CHART 1 Operator · 18 Agents · 5 Teams
● HUMAN · L0
GTM Operator

맥락 의존 · 최종 판단 · 품질 보증. 규모화할 수 없는 영역만 사람이 처리합니다.

MANAGES 18 Agents
▾ Handoff to AI Layer
TEAM 01

Research & Scoring

TAM 수집 · ICP 120점 채점 · Tier 분류

A01TAM Collector
공개 DB·웹에서 타겟 회사군 수집
A02ICP Scorer
6축 × 120점 자동 채점
A03Tier Classifier
점수 → Tier A/B/C 자동 분류
TEAM 02

Personalization

공개 자료 요약 · pain hook · 메일 초안

A04Public Data Miner
회사별 공개자료 구조화 수집
A05Pain Hook Extractor
구체적 pain point 3개 추출
A06Draft Writer · A/B
Angle A · B 메일 초안 생성
A07Draft Writer · C
Angle C (컨트롤) 초안 생성
TEAM 03

Delivery & Sequencing

3-angle 발송 · 도달률 · 답장 분류

A08Sequence Orchestrator
3-angle × 3-touch 스케줄 실행
A09Deliverability Monitor
도메인·IP 레퓨테이션 추적
A10Reply Classifier
긍정·OOO·거절·질의 자동 분류
A11Bounce Handler
바운스·suppress 자동 처리
TEAM 04

Engagement Intelligence

행동 점수 · Tier 재조정 · Hot Lead

A12Behavior Scorer
오픈·클릭·답장 → 행동 점수
A13Tier Re-adjuster
행동 시그널 → Tier 자동 재조정
A14Hot Lead Detector
구매 시그널 탐지 → 즉시 알림
A15Intent Aggregator
외부 intent 시그널 통합
TEAM 05

Operations

Nurture DB · 주간 리포팅 · AE 핸드오프

A16Nurture DB Manager
후속 타이밍·컨텐츠 라이브러리 관리
A17Weekly Reporter
펀널·앵글별 성과 주간 리포트
A18AE Handoff Packager
Hot Lead 컨텍스트 패키지 생성
Outcome · What This Structure Produces
01 · VOLUME
13×

리드 발굴 속도

월 200-400통 수동 작업이 월 2,640통 개인화 발송으로. 품질 유지하면서 볼륨 13배.

02 · QUALITY
4×

개인화 품질

회사별 공개 자료 구조화 DB + 구체 pain hook. reply rate 1-2% → 7%.

03 · ECONOMICS
$30

Per-Meeting Cost

업계 CPM $500-2,000 대비. tools-only 기준 16-66배 효율.

Funnel · Monthly

50,000개 회사에서 13건의 미팅까지

iCELmedi aesthetic device segment 기준 실측 전환율.
각 단계 전환율은 업계 평균의 2–5배입니다.

Final outcome Qualified Meetings MEDDIC 5축 자격 검증 통과
13건 / 월

Tier별 리드 분배

120점 ICP 스코어 · A / B / C 분류

리드를 등급으로 나누고 각 등급에 다른 메시징·빈도·검수 수준을 적용합니다. A는 사람이 손에 쥐고, B는 A/B/C 테스트로 학습, C는 시간에 맡깁니다.

Tier A · 90점↑
120명 / 월

100% 수동 검수 + 우선 회신. Shin이 개인적으로 MEDDIC 검증까지 진행. 반응 올 확률이 가장 높은 집단.

Tier B · 70–89점
680명 / 월

3가지 메시지 A/B/C 동시 테스트. 자동 개인화 (9분 파이프라인). 먹히는 angle이 확인되면 다음 주 비중을 그쪽으로 이동.

Tier C · 50–69점
1,600명 / 월

Nurture DB로 이동 · 6개월 재평가. 회사 상황이 바뀌면 자동으로 A/B 승급 (다음 섹션 참조).

System Architecture · Bowtie

첫 발송이 평생 가치로 이어지는 설계

B2B 매출의 60–70%는 첫 계약이 아니라 반복 구매·추천에서 나옵니다. Winning by Design 보타이를 8단계로 해부하여 각 전환의 병목을 따로 추적할 수 있게 설계했습니다. 현재 iCELmedi Pro Direct Phase 1에서는 왼쪽 5단계(Research→Close)가 운영 중이며, 첫 체결 이후 우측 Onboard·Retain·Grow 단계가 활성화됩니다.

운영 중 (Phase 1) Core · Close 설계 완료 · 첫 체결 후 활성 마우스를 올리면 단계별 상세가 표시됩니다
01 리서치 RESEARCH 1 agent 02 리드 발굴 PROSPECT 3 agents 03 아웃리치 OUTREACH 2 agents 04 교류 ENGAGE 2 agents 05 체결 CLOSE 06 온보딩 ONBOARD 2 agents 07 유지 RETAIN 2 agents 08 성장 GROW 4 agents
◁   획득 · PHASE 1 운영 THE NARROWING 설계 완료 · 첫 체결 후   ▷
STAGE 05 / 08

체결 CLOSE

답장 받은 리드를 계약까지 — 보타이의 중심점

●   CORE STAGE
GOAL답장 받은 리드를 미팅 → 제안 → 서명까지 최단 경로로 끌어내고, 여기서 축적된 pain·결재권자·예산 데이터를 CRM에 구조화해 다음 단계(Onboard·Retain·Grow)의 입력값으로 재활용한다.
할당된 에이전트 · 4 AGENTS
Stages
8단계
Research → Grow 전 구간 해부
Operational Now
5/ 8
Phase 1 — Research → Close
Agents
18개
운영 12 · 설계 완료 6
LTV 효율
5-25배
확장 단계가 신규 대비
WHY 8 STAGES

3단계(Acquisition·Commit·Expansion)는 설명이지만 8단계는 병목의 해부학입니다. Engage와 Close를 분리하면 답장이 오는 문제와 서명이 나는 문제가 완전히 다른 단계라는 게 드러나고, 그래야 개선 포인트를 정확히 짚을 수 있습니다.

오른쪽 절반(Onboard·Retain·Grow)은 현재 iCELmedi에서는 설계만 완료된 상태지만, SaaS 모델인 imweb 환경에서는 즉시 활성화될 영역입니다. B2B 고객 획득 비용이 유지·확장의 5-7배인 구조에서 풀퍼널 운영자와 아웃바운드 스페셜리스트의 차이는 여기서 갈립니다.

ICP Scoring · 120 Points · 6 Axes

좋은 리드는 느낌이 아니라
점수로 증명됩니다

120점 만점을 6개 축에 가중치로 분배하고, 축마다 자동 데이터 소스를 매핑했습니다. 신규 리드 1건은 Apollo + Claude 웹 리서치로 10-15초 내 채점되며, 87점 이상이면 수동 검수, 50점 미만은 drop — ICP fit 판단에서 주관을 제거하는 게 목적입니다.

① 지역 Fit 24 / 25 ② 규모 Fit 20 / 20 ③ 카테고리 Gap 18 / 25 ④ 구매 의도 15 / 20 ⑤ 결재권자 접근성 10 / 15 ⑥ 경쟁사 Pressure 5 / 15
이상적 ICP · 120점 만점 Madrid A사 · 실제 채점
01
지역 Fit
본사 위치가 타겟 지역인지 · 주요 판매 지역 매칭. 거리·물류·규제 비용 직결.
Apollo 공개 홈페이지
25
POINTS
02
규모 Fit
직원 수·매출이 ICP 범위에 들어오는지. 너무 크면 결재 지연, 너무 작으면 deal size 부족.
Apollo LinkedIn
20
POINTS
03
카테고리 Gap
우리 제품이 채울 수 있는 포트폴리오 공백이 실제로 있는가. 경쟁사 라인업과 cross-check.
공개 홈페이지 업계 뉴스
25
POINTS
04
구매 의도 시그널
최근 6개월 구매 시그널 — 신제품 입점·인증 취득·채용 공고·파트너십 발표.
Claude 웹 리서치 업계 뉴스 LinkedIn
20
POINTS
05
결재권자 접근성
결재권자 LinkedIn 활동 · 공개 이메일 존재 여부 · 직급 명확성.
LinkedIn Apollo NeverBounce
15
POINTS
06
경쟁사 Pressure
직접 경쟁사의 시장 움직임. 경쟁사 입점·이탈·가격 변동 시 urgency 상승.
업계 뉴스 Claude 리서치 공개 리포트
15
POINTS
Case · Madrid A사
스페인 A사 · 5-20명 aesthetic distributor · Madrid

ICP 정중앙 · 경쟁사 pressure 축이 유일한 취약 영역

92 / 120
TIER A · 상위 채점
01
지역 Fit
Madrid — 타겟 EU 핵심 도시
24 / 25
02
규모 Fit
12명 — ICP 범위(5~20명) 정중앙
20 / 20
03
카테고리 Gap
PDRN/peptide 미보유 — 포트폴리오 공백 확인
18 / 25
04
구매 의도 시그널
K-beauty 라인 최근 입점 + 최근 2명 채용
15 / 20
05
결재권자 접근성
CEO LinkedIn 주 활동 · 공개 이메일 확보
10 / 15
06
경쟁사 Pressure
경쟁사 B사 · 이달 한국 PDRN 라인 입점 — 선점 리스크
5 / 15
TIER A
90점 ↑
100% 수동 검수 후 개인화 발송. 월 cohort 최우선.
TIER B
70 – 89점
자동 3-angle 테스트 시퀀스. 반응 시 A 승급.
TIER C
50 – 69점
Nurture DB 이관 · 6개월 후 signal로 재평가.
DROP
< 50점
이번 cohort 제외. 3분기 후 재평가 대상만 유지.
ENGAGEMENT-BASED SCORING

답장 이후 · 행동에 따라 점수가 다시 움직인다

ICP 120점은 발송 전 정적 점수입니다. 실제 딜은 발송 이후 행동에서 판가름 납니다. 그래서 행동 점수(Engagement-Based Score, EBS)를 별도 레이어로 운영합니다.

DEFINITION
EBS = 리드의 실제 행동에 실시간 부여되는 동적 점수
open · click · 답장 · 샘플 요청 같은 시그널마다 정해진 가중치(−100 ~ +200)가 붙고, Instantly webhook + A5 classifier가 실시간으로 계산해 누적합니다.
FORMULA
Composite = ICP + EBS
ICP는 발송 전 회사 데이터 기반 정적 점수(0–120), EBS는 발송 후 행동 기반 동적 점수(−100 ~ +200). 두 값을 합해 Tier를 자동 재조정.
SELF-TUNING
가중치는 분기별로 Growth Loop가 재튜닝
"샘플 요청 +40"의 실제 미팅 전환율이 너무 높으면 다음 분기 +50으로 상향. 시그널 → 점수 매핑 자체가 데이터 기반으로 학습.
CASE · ACTUAL LEAD TRACE
Barcelona 가구 리테일러 M사 ICP 95 · TIER C
DAY 0 → DAY 9 · 14-day sequence
DAY 0
발송 전
static snapshot
  • ICP 채점 완료95
ICP95
EBS0
COMPOSITE95
TIER C
DAY 2
Touch 1 · Angle A 발송
webhook: opened
  • 메일 open+2
ICP95
EBS+2
COMPOSITE97
TIER C
DAY 5
Touch 2 · Angle B 발송
webhook: link clicked
  • 3회+ open+5
  • 링크 클릭+10
ICP95
EBS+17
COMPOSITE112
TIER C
DAY 9
Touch 3 답장 · 샘플 요청
classifier: positive + sample
  • 답장 positive+30
  • SKU 언급+25
  • 샘플 요청+40
ICP95
EBS+112
COMPOSITE207
TIER A → HOT
DAY 9 +30m
HOT LEAD 트리거
Slack · email · meeting brief
  • sample triggerALERT
  • Shin 개입MANUAL
ICP95
EBS+112
COMPOSITE207
HOT LEAD
COMPOSITE SCORE BAND
< 70 · DORMANT
70–119 · TIER C
120–149 · TIER B
150–179 · TIER A
180+ · HOT
0
70
120
150
180+

시그널 카탈로그

현재 분기 기준 12개 positive + 7개 negative 시그널을 추적합니다. 각 가중치는 Growth Loop가 분기별로 실측 재튜닝.

POSITIVE · 점수 상승12 signals
메일 1회 open
+2
메일 3회 이상 open
+5
링크 클릭 landing / calendar
+10
답장 (아무 내용)
+15
답장 · positive 분류 A5 classifier
+30
특정 제품·SKU 언급
+25
자료·카탈로그 요청
+35
샘플 요청 → AE alert
+40
가격·조건 질문 → AE alert
+45
결재권자 소개
+50
미팅 제안 → AE alert
+60
재미팅·레퍼런스 공유
+70
NEGATIVE · 점수 하락7 signals
14일 후 unopened
−5
3-touch 후 무응답 → Nurture
−10
30일+ out of office
−10
"wrong person" 답장 → 재타겟
−20
"not interested" 답장 → Nurture
−30
Unsubscribe drop
−100
Hard bounce drop
−100

Composite → Tier 자동 재조정

SDR 수동 개입 없이 threshold 넘는 즉시 Tier 재배치. HubSpot stage도 동일 시점에 동기화.

COMPOSITETIERTREATMENT
≥ 180HOT LEADShin 즉시 개입 · AE 알림 · 미팅 brief 자동 생성
150 – 179TIER A100% 수동 검수 · 우선 회신 대응
120 – 149TIER B3-angle A/B/C 자동 sequence · 실적 기반 재배치
70 – 119TIER CNurture DB · 6개월 주기 재평가
< 70DORMANT장기 보관 · 12개월+ 후 재검토
ACQUISITION · 상세

리드 1건을 9분으로 · 7단계 파이프라인

리드 한 명을 찾아 맞춤 메일을 보내기까지 자동 6분 + Shin 검수 3분.
리서치와 초안은 기계가 담당하고, Shin은 이 메일이 현장에서 먹힐까만 봅니다.

1
리드 발굴
Apollo에서 ICP 기준으로 회사·담당자 검색
2
ICP 스코어링
6축 120점 채점 · A/B/C 등급 부여
3
Claude 시그널
웹 크롤 + LLM 분석 · 경험·인증·입점·채용 탐지
4
배경 조사
홈·LinkedIn·뉴스·블로그를 구조화된 DB로 정리
5
Pain 추출
배경에서 구체적 pain 1문장 뽑음
6
솔루션 매칭
pain에 딱 맞는 SKU/오퍼 자동 선정
7
맞춤 메일
PAS 100단어 · 제목 3가지 테스트
실제 리드 1건 · 익명 처리

스페인 A사 · Aesthetic distributor · Madrid · 5-20명

중형 clinic 채널 운영 · PDRN/peptide 카테고리 미보유

01 리드 발굴
Apollo 검색 결과 48개 후보 → ICP 1차 필터 통과 1건
02 스코어링
92 / 120 → Tier A 진입 (이전 섹션 참조)
03 시그널
K-beauty 경험 있음 · CPNP 준비 완료 · 최근 한국 스킨케어 1건 입점 · 스태프 +2
04 배경
경쟁사 B사가 이번 달 한국 PDRN 라인을 새로 들여옴 · A사는 대응 움직임 아직 없음
05 Pain
PDRN 포트폴리오 공백 + 한국 제조사 직거래 부족
06 솔루션
PDRN X-시리즈 + MOQ 0 + EU CE/CPNP 완료 + 지역 독점 협의 가능
07 메일
제목 예시 (3가지 A/B/C 생성):
A. "A사 PDRN 카테고리 · 한국 제조사 직거래 제안 (5분)"
B. "Madrid aesthetic · PDRN 공급 옵션 공유"
C. "A사 PDRN 포트폴리오 방향 · 5분 질문"
자동 6분 · Apollo + Claude + Gemini
Shin 검수 3분 · 제목 선정 + 사실 확인
총 9분 / 리드
Email Campaign · 9-Cell Test Matrix

3-Angle × 3-Touch
14일 안에 9개 가설을 동시 검증합니다

Tier B cohort를 3개 그룹으로 쪼개 서로 다른 각도(angle)로 pitch하고, 각 그룹에 14일 동안 3번의 터치(touch)를 보냅니다. 한 cohort에 총 9개 변형이 병렬로 돌아가 — 어떤 pain narrative가 이 세그먼트에 먹히는지 2주 만에 데이터로 밝혀냅니다.

ANGLE ↓ TOUCH →
DAY 0
Pain · 공백 지목
PAS 100단어 · 저부담 CTA
DAY 4
Case · 숫자로 증명
동일 segment 사례 + 15분 통화 제안
DAY 10
Break-up · Yes/No
50단어 이내 · 이진 선택
3-TOUCH REPLY %
ANGLE A
Outcome-led
돈이 얼마 더 벌릴까가 우선
"A사 PDRN 카테고리 · 한국 제조사 직거래 제안 (5분)"
OPEN 47%REPLY 4.1%
WINNER
"Re: ... 동일 segment · 35% 마진 개선 사례 1장"
OPEN 38%REPLY 9.2%
"아직도 PDRN 공백이면, 다음 분기 타이밍은 저희 아닐 수도"
OPEN 34%REPLY 13.8%
27.1%
3-touch 누적
▲ WINNER · 1.6–1.8×
ANGLE B
Efficiency-led
리드타임·재고 부담 줄이기가 우선
"스페인 유통사 평균 리드타임 45일 → 직거래 시 18일"
OPEN 41%REPLY 2.7%
"Re: ... B사는 MOQ 50% 줄이고 회전율 2.1× 개선"
OPEN 29%REPLY 4.8%
"1장 요약만 받고 끝내시려면 답장 N 한 글자"
OPEN 31%REPLY 7.4%
14.9%
3-touch 누적
vs A · −45%
ANGLE C
Risk-led
경쟁사 움직임 · 선점 리스크가 우선
"경쟁사 B가 이번 달 PDRN 라인 입점 · 스페인 유통 현황 공유 드립니다"
OPEN 44%REPLY 3.5%
"Re: ... 선점사 2곳 · 9월 전 결정 안 하면 포지션 희석"
OPEN 33%REPLY 5.6%
"경쟁사 움직임 자료, 필요하시면 Y · 아니면 발송 중단"
OPEN 30%REPLY 8.1%
17.2%
3-touch 누적
vs A · −37%
What Each Angle Tests · Hypothesis & Hook
ANGLE A · OUTCOME
돈이 먼저 움직이는가?

매출·마진 숫자를 bait로 쓴다. Aesthetic 유통사에겐 가장 강력한 축 — 재고 회전과 포트폴리오 공백이 즉시 P&L에 반영되기 때문.

CORE HOOK
동일 segment에서 마진 35% 개선
ANGLE B · EFFICIENCY
운영이 고통스러운가?

리드타임·MOQ·재고 회전율로 접근. 이미 카테고리를 운영 중이라 바꿀 이유 대신 바꾸면 편해진다는 내러티브가 필요한 타겟.

CORE HOOK
리드타임 45일 → 18일, MOQ 절반
ANGLE C · RISK
경쟁사가 먼저 움직이면?

경쟁사 입점·가격 변동을 trigger로 쓴다. 시장이 좁을수록 강력 — 선점 못하면 2년 기회를 잃는 카테고리에 효과적.

CORE HOOK
경쟁사 B가 이번 달 PDRN 입점
Cohort Results · Tier B · 3 Cohorts × 월 1회
01 · CELLS TESTED
9
동시 병렬 변형
3 angles × 3 touches · 한 cohort당 14일
02 · WINNING ANGLE
A
Outcome-led
27.1% 누적 reply · B/C 대비 1.6-1.8배
03 · DECISION TIME
2wk
Angle 확정
다음 cohort부터 100% A angle에 리소스 집중
04 · LIFT
3×
Single-touch 대비
D0만 발송 시 4.1% → 3-touch 27.1% (A angle 기준)
NURTURING · COMPOUNDING ASSET

드랍하지 않으면, 시간이 자산이 됩니다

Tier C로 분류된 리드는 삭제가 아니라 Nurture DB로 보관됩니다. 매월 자동 시그널 모니터링이 돌면서 회사·시장 변화를 감지하고, threshold를 넘으면 Tier B/A로 자동 승급시켜 다시 활성 파이프라인에 투입합니다.

NURTURE POOL · M12
19,200명
월 1,600명 × 12개월 누적 보관
재승급율
5%
분기별 자동 재평가 · Tier B 이상 복귀
REVIVED LEADS · M12
960명
1년 누적 재접촉 · 정제된 타겟
vs COLD RESPONSE
3-5×
이미 1회 접촉한 신뢰 기반 회신율
FLYWHEEL

Nurture는 한 번 멈추는 게 아니라, 계속 도는 루프입니다

진입 → 감시 → 재평가 → 승급, 그리고 다시 새 cohort가 진입하는 순환 구조. DB는 버려지지 않고 매월 더 정확해집니다.

PIPELINE CYCLE
리드는 두 파이프라인 사이를 오가며 순환합니다

활성에서 떨어진 리드는 Nurture로 내려가 감시되고, 시그널이 붙으면 다시 활성으로 복귀합니다.

ACTIVE PIPELINE Tier A · B
outbound 실행 중 · EBS 120+ · 메일 발송
① DEMOTION · 하락

EBS 119 이하 하락 · 90일 no-reply · 회사 상태 변경.

삭제되지 않고 Nurture 풀로 이동
② PROMOTION · 승급

시그널 감지 → EBS ≥ 60 · 수집 시그널을 메일 개인화에 활용.

콜드 대비 3–5× reply
NURTURE POOL Tier C
EBS 70–119 · 감시 · 재평가 대상 · M12 기준 19,200명 누적
01
감시

Claude 에이전트가 월 1회 시그널 스캔. LinkedIn · 뉴스 · 웹사이트 · 인증 DB.

· 월 1회
02
재평가

감지된 시그널로 EBS 재계산. 점수 변동과 threshold 도달 여부 판단.

· 분기별
03
승급 판정

EBS 60점 이상 도달 시 활성으로 복귀. 수집 시그널은 메일 개인화에 활용.

· 조건 충족 시 승급
이 사이클이 돌면 Nurture 풀은 12개월간 이렇게 쌓입니다
매월 1,600명이 유입되지만 버려지지 않고 계속 감시 대상 — pool이 두꺼워질수록 승급 정확도도 올라감
1.6k
M1
3.2k
M2
4.8k
M3
6.4k
M4
8k
M5
9.6k
M6
11.2k
M7
12.8k
M8
14.4k
M9
16k
M10
17.6k
M11
19.2k
M12
INPUT1,600명 / 월
M12 POOL19,200명
12M 누적 승급~835명 복귀
CASE · NURTURE → REVIVAL
Milan 스파 체인 L사 ICP 50 · TIER C
M0 → M6 · 6개월 내 승급 케이스
M0 · 진입
Nurture DB 저장
ICP 50 · 스태프 3명
  • 초기 스냅샷50
ICP50
EBS0
COMPOSITE50
TIER C
M2 · 시그널
직원 확장 감지
LinkedIn scan · +3 hires
  • 규모 +3 (3→6)+15
ICP65
EBS0
COMPOSITE65
TIER C
M4 · 시그널
경쟁사 입점 확인
뉴스 · Milan 라인업
  • 경쟁사 pressure+9
ICP74
EBS0
COMPOSITE74
TIER C
M5 · 재평가
분기 재스코어링
nurture agent · re-rank
  • CPNP 취득 감지+18
  • 스태프 재확인+8
ICP100
EBS0
COMPOSITE100
TIER C
M6 · 승급
Tier B 복귀 · 재접촉
3-touch auto sequence
  • 메일 주제: 경쟁사 입점send
  • 즉시 open + click+12
ICP100
EBS+12
COMPOSITE112
TIER C → B

승급 트리거 · 어떤 시그널이 fire 되나

Nurture 기간 동안 5개 시그널 카테고리를 자동 추적. 각 카테고리별 threshold 넘으면 재스코어링 → 승급 후보 큐 적재.

규모 변화

직원 +3 이상 혹은 매출 +30%. LinkedIn staff count · 웹사이트 팀 페이지 모니터링.

+15 ~ +25
경쟁사 움직임

동일 지역 경쟁사 입점·이탈. 채널 점유율 변화 → 시장 pressure 시그널.

+9 ~ +18
인증·규제

CE · CPNP · FDA 등 필수 인증 신규 취득. 유럽 코스메틱 시장 진입 준비 명확한 신호.

+18 ~ +30
제품 변화

새 카테고리 런칭 · SKU 확장 혹은 축소. 카탈로그 개편 감지 시 재평가.

+12 ~ +20
채용 동향

영업·구매·마케팅 직군 신규 채용 공고. 조직 확장 = 구매 의사결정 증가.

+8 ~ +15
Human × AI · Division of Labor

사람은 판단에, AI는 반복에
17개 업무를 3개 차선으로 분리했습니다

이 시스템은 사람 없이 다 돌아가는 AI가 아닙니다. 오히려 사람이 가장 영향력 큰 결정에만 집중하도록 설계돼 있습니다. AI는 리서치·채점·초안·발송·분류를 전담하고, 사람은 전략·관계·협상에 시간을 씁니다.

Swim-lanes · 누가 무엇을 하는가
AI ONLY
10tasks
18 Claude Agents
반복 · 대량 · 규칙 기반. 사람 개입 없이 완전 자동.
01
Apollo 리드 검색
ICP 쿼리 기반 자동 검색 · 일 수백-수천 건
02
ICP 120점 채점
Apollo + Claude 웹 리서치 6축 자동 · 10초/리드
03
시그널 탐지
웹 크롤 + LLM 분석 · 4개 시그널 (경험·인증·입점·채용)
04
배경 조사 · DB 구축
공개 홈·LinkedIn·뉴스 크롤링 + 구조화 저장
05
Pain 추출 · SKU 매칭
Research DB에서 회사별 pain 1문장 + SKU 자동 선정
06
발송 스케줄링
4개 도메인 · 시간대 · 3-touch 시퀀스 자동 배분
07
답장 분류
positive / nurture / out · GPT 태깅 → HubSpot stage 자동
08
Nurture 재평가
월간 자동 재채점 · 승급 시 새 cohort 편입
09
주간 성과 리포트
G1 에이전트 · cohort·angle·CPM · 금요일 자동 발행
10
AE 미팅 브리프 생성
context + pain + 경쟁사 자동 요약 · Slack 전달
AI DRAFT · HUMAN APPROVE
3tasks
AI × Shin
AI가 초안 → 사람이 사실 확인·톤 조정·최종 승인.
11
맞춤 메일 작성 (3 angles)
AI 초안 6분 + Shin 검수 3분 · 제목 · 사실 · 톤
12
미팅 준비 자료 검수
AI 요약 → Shin 10분 검토 · 맥락 보정
13
견적서·계약서 초안
AI draft → Shin 최종 검토 · 협상 여지 판단
HUMAN ONLY
4tasks
Shin
전략·관계·실시간 판단. AI가 대체 불가능한 영역.
14
ICP weight · threshold 설정
시스템 구축 1회 + 분기 리뷰 · 전략 출발점
15
Positive 답장 회신
24h 이내 Shin 수동 회신 · 관계 구축의 핵심
16
MEDDIC 자격 검증 · 미팅 진행
통화·미팅에서 직접 확인 · 반론·협상 실시간 대응
17
전략 방향 · 가설 설정
주간 리포트 후 다음 주 hypothesis 결정
AE Handoff · 자동 생성 패키지

Positive 리드를 AE에 넘길 때, 시스템이 4장의 브리핑을 자동 생성합니다.

AE는 미팅 30분 전에 브리핑을 완전히 파악한 상태로 입장합니다. 평균 2-3 미팅 → 1-2 미팅으로 deal close가 가속됩니다.

01 · MEETING BRIEF

회사 맥락 1페이지 요약

  • ICP 스코어 6축 breakdown
  • 회사 개요·규모·주요 제품
  • 최근 6개월 주요 이벤트 (Claude 웹 리서치)
  • 경쟁사 동향·시장 포지션
  • 기존 공급사 추정 (공개 정보)
  • 담당자 LinkedIn 프로필 요약
02 · DEAL CONTEXT

지금까지 대화 흐름

  • 보낸 메일 3건 (subject + 본문 요약)
  • 받은 답장 원문 + A5 분류 결과
  • 언급된 pain · urgency · objection
  • 추정 결재권자 · champion
  • 제안된 솔루션 (A2 추천)
  • 예상 deal size · close timeline
03 · PREDICTED OBJECTIONS

예상 반론·대응 스크립트

  • 이 segment에서 자주 나온 5가지 반론
  • 반론별 Sandler "negative reverse" 스크립트
  • 경쟁사 가격 비교 시 근거 자료
  • 레퍼런스 고객 2-3건 (동일 지역·규모)
04 · AE ADVANTAGE

미팅이 왜 더 잘 되는가

  • 30분 사전 브리핑 Zero — 즉시 준비됨
  • pain 이미 이해 — 회사 소개 없음
  • 경쟁사 동향 알고 입장 — 포지셔닝 즉시
  • 반론 예측된 상태 — 스크립트 손에
  • Deal close 가속 — 2-3 → 1-2 미팅
Manual vs System · 수동 작업 대비 자동화 시스템 이득
METRIC
개인 수동
자동화 시스템
주간 리드 발굴
20-30명 한계
수백 명× 13 VOLUME
개인화 메일 작성
리드당 40분+
리드당 9분− 77% TIME
Reply rate
1-2%
4.2%× 3 RESPONSE
월 미팅 성사 건수
2-4건
13건× 3-6 MEETINGS
Nurture 관리
사실상 불가 (스프레드시트)
자동 재평가 · 승급
주간 리뷰
2-3h 수작업
G1 자동 리포트 · 15분 검토
AE handoff
30분 수동 정리
자동 생성 · 0분
PRODUCT STACK

9개 툴 · 18개 에이전트 · 하나의 엔진

업계 표준 SaaS 도구를 재발명 없이 조합. Claude Code 기반 18개 AI 에이전트가 오케스트레이터 역할을 합니다.
기존 도구 API를 지능적으로 연결하는 얇은 레이어가 Shin의 접근 방식.

① 리드 발굴 · 검증

Apollo

275M B2B 컨택트 DB · ICP 쿼리로 매칭 회사 리스트 발굴

NeverBounce

이메일 주소 유효성 검증 · 반송률 최소화로 도메인 reputation 보호

② AI · 의사결정 두뇌

Claude API

Opus/Sonnet/Haiku 태스크별 자동 라우팅 · LLM 비용 80% 절감

Gemini API

리서치·구조화 태스크용 보조 모델 · 멀티모달 입력 처리

HubSpot

CRM 양방향 sync · outbound_sequence · message_angle 커스텀 필드

③ 발송 · 미팅

Instantly

warmed 도메인 4개 · 월 2,640통 capacity · A/B/C 3-angle 동시 테스트

Google Workspace

Gmail 연동 · 보낸편지함 동기화 · 답장 스레드 자동 추적

Calendly

미팅 자동 예약 · 양측 캘린더 싱크 · positive 답장 즉시 링크 제공

④ 인프라

Google Cloud Platform

Cloud Functions 8개 + Scheduler 5개 · 24시간 중단 없이 가동 · 오토 스케일

REAL RESULTS · CASE

Week 1 실측 · 2026-04-20 ~ 04-26

iCELmedi (글로벌 미용기기 · K-beauty 유통) context로 실전 가동한 Week 1 결과.
보타이 Wing 01 Acquisition, 첫 5 영업일 실측 데이터입니다.

BOTTOM LINE

Week 1 · $99 투입으로 12 positive reply, 업계 대비 16-66배 효율 검증 — 모델이 작동한다는 최초 실측.

287통
발송
5 영업일 누적
12건
Positive Reply
4.2% · 업계 1-3%
38%
Open Rate
업계 25-35%
$30
Cost Per Meeting
업계 $500-2,000 · 16-66배 효율
FIRST POSITIVE REPLY · 실제 답장 원문

"Hi Shin — the margin structure you mentioned is exactly what we were missing from our current Korean supplier. Could we schedule a call next week to discuss your PDRN line?"

— Week 1 Day 3 · Competitive angle · 답장 분류 에이전트: positive → HubSpot: interested 단계
COST TRANSPARENCY

진짜 얼마 드는가 · 숨기는 것 없이

세일즈 자동화는 종종 공격적 숫자로 팔립니다.
여기서는 매월 실제 구독·사용량 기반 비용을 완전 공개합니다.
고정 구독 + 사용량 기반 두 범주로 나눠서 계산.

① 월 고정 구독 · FIXED SUBSCRIPTIONS
Tool 월 USD
Apollo (Basic · 10K credits 포함)$99
HubSpot (Starter)$50
Instantly (Hyper-growth, 4 도메인)$97
Google Workspace (4 계정)$50
Calendly (Professional)$12
GCP base (항상 가동 최소)$30
고정 구독 합계$338
② 사용량 기반 · USAGE-BASED
항목 월 USD
Claude API · Haiku 주력, 복잡 건만 Sonnet$35
Gemini API · 멀티모달 보조$10
NeverBounce (2,400 verify)$12
사용량 합계$57
모델 믹스 전략 · ICP 스코어링·시그널 탐지·메일 드래프트 90%를 Haiku로 처리. 복잡한 문맥·반론 응답 초안만 Sonnet으로 에스컬레이션. 리드당 평균 $0.04 API 비용.
월 TOTAL
$338 (고정) + $57 (사용량)
= $395 / 월
이메일 1통당: $395 / 2,400 = $0.16
Unique 리드 1개당 (3-touch): $395 / 800 = $0.49

월 발송량 계산 원리

도메인당 일일
30통
reputation 안전선
×
도메인 수
4
warmed 확보
×
영업일/월
20
주말 제외
= 월 CAPACITY
2,400통 +@
SCALE UP A · 2× 볼륨
도메인 8개 → 월 4,800통
월 $595 (+$200) · 이메일당 $0.12 (↓ 25%)
SCALE UP B · 3× 볼륨
도메인 12개 → 월 7,200통
월 $795 (+$400) · 이메일당 $0.11 (↓ 31%)
왜 규모가 커질수록 싸지는가 · (1) 고정 구독은 대부분 그대로 (Apollo/HubSpot/Workspace 일부만 플랜 업그레이드). (2) API 볼륨 커지면 Haiku 비중 더 높이고 캐시된 리서치 재활용. (3) 리드당 평균 토큰 사용량 감소. 이메일 생성 자체가 복리 효과.

Tier별 Cost Per Lead

Shin 시간 $60/hr 기준 · Tier A는 수동 검수·MEDDIC 시간 포함해 가장 높음.

Tier 월 리드 Shin 시간 시간 비용 CPL (tools) CPL (all-in)
TIER A · 90↑ 120명 20hr $1,200 $0.49 $10.49
TIER B · 70-89 680명 34hr $2,040 $0.49 $3.49
TIER C · 50-69 1,600명 0hr $0 $0.25 $0.25

Cost Per Meeting

월 13건의 qualified 미팅 기준. 툴 운영 비용만으로 계산.

CPM · TOOLS ONLY
$30
$395 (월 툴 비용) ÷ 13 미팅 = $30

업계 cold outbound CPM $500-2,000 대비 16-66배 효율.

BREAK-EVEN

월 툴 비용 $395. 평균 딜 사이즈 $5K 기준으로 월 1건만 클로징돼도 손익분기 · 7배 ROI 달성.

13건 중 2-3건 클로징 기준 ROI 1,400-2,000%. 볼륨은 도메인 추가로 선형 스케일 가능 · 고정비는 거의 그대로.

ABOUT SHIN

현장에서 만든 현장 오퍼레이터

저는 책으로 세일즈를 배운 사람이 아닙니다. 카페 오너에게 직접 원두를 팔아봤고, 와인바를 운영하며 소비자 행동을 관찰하고, 지금은 글로벌 미용기기 B2B 영업 팀장으로 일하면서 손으로 pain을 만져본 사람입니다. 이 시스템은 그 경험의 응축입니다.

F&B 창업 4년간 배운 cold outreach 현장의 진짜 감각과, 글로벌 B2B 영업에서 배운 중소 규모 유통사·개인 오너와 직접 협상하는 실전 감각, 그리고 운영자 시점에서만 보이는 D2C 브랜드의 pain — 이 세 가지가 설계 기반입니다. imweb이 타겟으로 하는 초중기 D2C 브랜드는 제가 4년간 직접 운영했던 그 규모의 고객들이기도 합니다. 엔터프라이즈는 내부 개발 리소스가 있지만, 초중기 브랜드는 오너가 직접 결정하고 직접 사용합니다 — 그 의사결정 구조를 안팎에서 모두 돌려본 사람입니다.

2021 – 2022

로스터리 · B2B 원두 납품

개인 카페 cold visit · 납품 운영
  • 거래처 평균 30곳, 최대 40곳 운영
  • 월 납품 2,300-3,400만원 (연 2.8-4억원)
  • 최장 고객 retention 1년 6개월
  • 샘플 테이스팅 · 시즌 단가 협상 · 재고 회전 관리

배운 것: cold visit → 샘플 → 반복 구매까지 B2B 영업 풀 사이클을 손으로 돌려본 경험. 카페 오너가 원두를 고를 때 뭘 보는지 관찰하면서 맛·단가·재고 회전 3축 pitch를 스스로 설계했습니다.

2023 – 2024

와인바 · 단독 D2C 운영

합정동 · 1인 오퍼레이터 · 공간 비즈니스
  • 월 매출 1,000-1,500만원 (연 1.3억원)
  • 와인 40-50 SKU 관리 · 가격·재고·시즌
  • 타겟: 와인 초보자 + 젊은 층 · 재방문율 10-20%
  • 메뉴 기획 · 공간 분위기 · 서비스 플로우 1인 설계

배운 것: 재방문율 낮은 시장에서 와인바의 포지셔닝을 공간 비즈니스로 바꾸는 의사결정을 직접 내려봤습니다. imweb 초중기 D2C 브랜드가 겪는 첫 구매 후 retention 문제를 운영자 시점에서 그대로 체감했습니다.

2025.10 – 현재

iCELmedi · Head of Global Sales

글로벌 미용기기 · K-beauty 유통
  • 유럽 관세사 파트너십 · 10개국 50명 validated buyer 구축
  • Pro Direct Batch 1 launch: NL 60 · SE 12 · HU 5
  • B2B GTM 자동화 시스템 2주 솔로 빌드 (2026.04)
  • Week 1 실측: 287통 발송 · CPM $30 · positive 12건

현재: 현장에서 시스템 매일 운영하면서 학습 누적. 매일 수동으로 리드를 찾고 메일을 쓰는 게 말이 안 된다는 현장 pain에서 출발했기 때문에, 스펙이 아니라 실전 기반입니다.

FROM SHIN

제가 imweb의 OB Lead Specialist에 적합하다고 생각하는 이유는 단 하나입니다. imweb의 타겟 고객이 제가 4년간 직접 운영했던 규모의 브랜드이기 때문입니다.

초중기 D2C 브랜드가 밤에 잠 못 자는 이유를 알고, 어떤 메시지에 답장하는지 감각으로 압니다. 그 감각 위에 이 시스템을 얹으면 imweb context로 이식하는 데 1-2주면 충분합니다. 재빌드 필요 없이 ICP 필터·훅·시퀀스 콘텐츠만 교체하면 됩니다.

FOR IMWEB TEAM

imweb 미드마켓 D2C 세그먼트로 이식 · 1-2주

이 시스템은 iCELmedi B2B 글로벌 미용기기 context로 만들어졌지만,
재빌드 없이 4가지만 교체하면 imweb의 초중기 D2C 세그먼트 (뷰티·패션·F&B·건기식)에 이식 가능합니다.
Wing 02 Commit과 Wing 03 Expansion은 프레임워크 레벨 그대로 재활용.

STEP 1

ICP 필터 교체

EU aesthetic distributor 5-20명 → 초중기 D2C 3-15명 · SKU 100개 이하 · 스마트스토어 이탈 시그널 보유 브랜드

STEP 2

메시지 훅 교체

margin / regulatory / competitive → 스마트스토어 종속 탈출 · 자체몰 유지보수 부담 · 템플릿 UX 한계

STEP 3

시퀀스 콘텐츠 교체

iCELmedi 제품 pitch → imweb 빌더 기능 + 스마트스토어 3분 자동 마이그레이션 레퍼런스

STEP 4

Research DB 소스 교체

aesthetic 업계 뉴스 → D2C 매거진 · 스마트스토어 상위 셀러 시그널 · Channel Talk/GA 설치 여부

EXPECTED OUTCOME · 1개월 이식 후

월 1,000-2,640통 발송 · 미팅 10-13건 · CPM $150 미만

4년간 제가 직접 운영했던 개인 카페·로스터리·와인바가 정확히 imweb 타겟 ICP였기 때문에, 초중기 D2C 브랜드가 밤에 잠 못 자는 이유가 이미 감각으로 남아 있습니다. 이식 품질을 결정하는 가장 중요한 변수는 이 세그먼트를 몸으로 아는지 여부이며, 그건 시간을 들여도 얻기 어려운 자산입니다.

CONTACT

대화를 나누고 싶으시면

imweb OB Lead Specialist로서의 fit을 더 구체적으로 논의하고 싶으시면 아래 채널 중 편한 방법으로 연락 주세요. Week 1 Learnings 정식 리포트(Notion)와 경력 기술서 PDF 함께 준비되어 있습니다.

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t68632899@gmail.com
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Shin · Outbound Operator · 2026