modu-ai/sales-playbook
| 타겟 기업·접근 전략·이의처리 시나리오·성공 지표까지 담은 실전 영업 플레이북(전략서)을 만들어 드립니다. 타겟 분석·접근 전략·이의처리·성공 지표를 한 문서로 묶고, PPT 변환이나 AI 표현 다듬기로 이어집니다.
npx skills add https://github.com/modu-ai/cowork-plugins --skill sales-playbook타겟 기업, 산업군, 제품 정보, 영업 목표를 종합 분석하여 실전 즉시 활용 가능한 맞춤형 영업 전략서를 생성합니다. 접근 전략부터 이의처리 시나리오, 성공 지표까지 영업 성공에 필요한 모든 요소를 포함합니다.
이 스킬은 타겟 고객 프로파일링부터 접근 전략, 이의처리 시나리오, 성공 지표까지 영업 성공에 필요한 모든 요소를 포함한 종합 문서를 출력합니다. Producer-Reviewer 패턴으로 체계적인 워크플로우를 제공합니다.
B2B는 B2C의 확장이 아니라 완전히 다른 게임입니다. 평균 6-10명의 의사결정자가 관여하는 구매 위원회를 다루는 게임이고, 2026년 한국은 RevOps + AI 세일즈 에이전트가 표준이 되고 있습니다. 영업 사이클은 2022년 이후 22% 길어져 평균 84일, 87% 기업이 매출 목표 미달성이라는 환경에서 살아남는 패턴들입니다.
① B2B vs B2C: 영업 호흡과 결정 구조
| 차원 | B2C | B2B (한국 대기업) |
|---|---|---|
| 호흡 | 즉시 결제 | 미팅 → 견적·제안서 → 데모 → 담당자 기안 → 임원 승인 → 구매부 최종 승인 (평균 84일, 대기업 6개월+) |
| 의사결정자 수 | 1명 | 6-10명 구매 위원회 (Gartner) |
| 메시지 | 브랜드 일관성 | 고객사·부서·역할별 완전 재구성 |
| 판단 근거 | 욕구·감정·이미지 | 숫자·논리·합리성, 매출·비용 효과 계량화 |
| AI 활용 (2026) | 추천·맞춤 | AI 에이전트가 BDR 전 과정 자동화 |
② 100개 고객사 = 100개 다른 메시지 (재구성 의무)
같은 B2B SaaS라도 고객사별 도입 맥락이 다름:
제공 서비스 동일해도 메시지 톤·예시·강조점이 완전히 달라야 함. AI 시대에는 AI 도구로 빠르게 변형 생산 가능 — 한국 시장의 1st party data 결합 시 효과 ↑.
③ 고객사 사전 분석 5종 (한국 표준)
| 항목 | 도구 | 주의 |
|---|---|---|
| 무엇을 하는 회사인가 | DART 공시·한경컨센서스·홈페이지 | 외부 알려진 사업 ≠ 핵심 사업 (사업보고서 매출 비중 확인) |
| 직원 수 | 크레딧잡 (국민연금 연동) | 정규직·계약직 비율 |
| 매출·비용 | DART·네이버 기업 검색 | 최근 2년 신설 사업 매출 급증 = 진짜 집중 영역 |
| 투자 단계 (스타트업) | The VC·플래텀·벤처스퀘어 | 시리즈 단계 + 누적 투자금액 |
| 기업가치·MAU | 혁신의 숲 | 객단가·소비자층 |
2026 추가: AI 도구(딥세일즈·셀데이)가 4억+ 글로벌 의사결정자 데이터로 리드 추천·콜드콜 스크립트·미팅 예약까지 자동화. 사전 분석 시간을 90%+ 단축 가능.
④ 부서별 메시지 재구성 (한국 대기업 B2B)
같은 IT 솔루션 제안:
| 부서 | 무엇을 강조 |
|---|---|
| 구매부 | 우리 회사·시스템 안정성, 입금·계약 이행 리스크 관리 |
| 홍보부 | 회사 이미지, 기술 혁신성, 마케팅 파급 효과 |
| 현업부 | 업무 효율, 시간 절감, 학습 곡선 |
| 임원 | ROI 숫자, 경쟁사 도입 사례, 사회적 증거 |
| 보안·정보보호 | 한국 개인정보법 준수, 데이터 처리 위탁 검토 |
| 법무 | 표준 계약 vs 커스텀, SLA, 책임 한도 |
PT 직전 "오늘 누가 참석하나요?" 질문 → 즉시 장표 순서·강조점 조정.
⑤ 잠재고객 3대 고민 ↔ 맞춤 대응
| 담당자 고민 | 잘못된 대응 | 효과적 대응 |
|---|---|---|
| "혼자 결정 못 함, 내부 설득 어떻게?" | 우리 제품 자랑 | 담당자가 윗선에 보고할 결재 자료 1pager 제공 |
| "잘못될까 걱정" | 미리 만든 FAQ로 일방 답변 | 걱정을 진지하게 듣기 → 사례·레퍼런스로 우려 해소 |
| "새로 배우는 게 부담" | 기능 설명 일방 | 현재 방식 청취 → "30분 안에 적용" 부담 완화 + 오너십 |
⑥ 제안서 다이어트 (Quality > Quantity)
채우는 데 2시간 들였다면 빼고 다듬는 데 3시간 투자.
⑦ 무료 체험·자료 = 광고비 (2026 한국)
B2B 고객은 "공짜는 없다"는 것을 알아 미지근. 그럼에도 무료 제공해야 하는 이유:
첫 목표는 매출이 아니라 담당자 마음에 우리 각인.
| 영역 | 역할 |
|---|---|
| 데이터 통합 | 마케팅·영업·CS 단일 계정 뷰 (CRM·자동화 도구 연동) |
| AI 코파일럿 | 실험 → 필수 도구. 깨끗한 데이터에 연결되어야 효과 |
| 예측 정확도 | 90%+ 달성 기업은 7%뿐 — 데이터 품질이 변별 |
| GTM 운영체제 | 가격·시장 확장·국제 사업 의사결정에 RevOps 참여 |
| CRM 데이터 품질 | 91%가 불완전 (Salesforce) → 1순위 보수 영역 |
Gartner: 2026 말 기업 앱의 40%가 AI 에이전트 포함. McKinsey: B2B 영업팀 21%만 완전 통합, 22%는 파일럿.
> 💡 2026 한국 B2B 영업 차별점: (1) 6-10명 구매 위원회 매핑 (2) 부서·담당자 맞춤 메시지 재구성 (3) AI 도구로 BDR 자동화 (4) CRM 데이터 품질 관리 (5) RevOps 통합 운영. 이 다섯이 영업 사이클 단축 + 전환율 향상의 기본기.
입력받은 회사명과 타겟 산업을 기반으로 타겟 기업의 비즈니스 모델, 시장 위치, 주요 경쟁사, 성장 단계를 분석합니다. 조직 내 의사결정 권한자(Decision Maker)와 영향력자(Influencer)의 역할을 식별합니다.
출력 항목:
타겟 분석 결과를 바탕으로 최적의 접근 채널과 타이밍을 결정합니다. 콜드 이메일, 소개 네트워크, LinkedIn, 산업 행사 등 다양한 채널의 우선순위를 매깁니다.
출력 항목:
고객이 제기할 수 있는 공통적인 이의사항을 5-7개 식별하고, 각각에 대한 구체적인 대응 스크립트를 제공합니다. 가격, 경쟁사 제품, 내부 개발, 타이밍 등 주요 이의사항을 다룹니다.
출력 항목:
영업 활동의 성공을 측정할 수 있는 정량적 지표와 정성적 지표를 정의합니다. 리드 생성, 미팅 확보, 제안 전송, 계약 성사 등 각 단계별 전환율 목표를 설정합니다.
출력 항목:
위 4단계의 분석 결과를 종합하여 실전 즉시 활용 가능한 영업 플레이북 문서를 생성합니다. Markdown 형식으로 구조화된 출력물은 후속 PPT 변환이나 팀 내 공유에 최적화되어 있습니다.
입력:
회사명: 삼정물산
타겟 산업: 물류/유통
제품 정보: AI 기반 물류 최적화 SaaS (월 구독형, 직원 50인 이상 기업 타겟)
영업 목표: 3개월 내 5개사 계약 성사, 평균 계약 금액 500만원/월
출력 요약:
입력:
회사명: 코레일테크 (가상의 철도기관 자회사)
타겟 산업: 공공/국내 대기관
제품 정보: 철도역 스마트 주차 관리 플랫폼 (초기 설치비 + 월 유지보수)
영업 목표: 공공 입찰 참여 우승, 3개 역 시범 도입 후 전국 확장
출력 요약:
# [타겟 기업명] 영업 플레이북
## 1. 타겟 기업 분석
### 1.1 기업 개요
### 1.2 비즈니스 모델
### 1.3 시장 위치
### 1.4 조직도 및 의사결정권자
## 2. 접근 전략
### 2.1 채널 우선순위
### 2.2 초기 접근 메시지
### 2.3 최적 접근 타이밍
### 2.4 영업 주기별 전략
## 3. 이의처리 시나리오
### 3.1 가격 관련 이의사항
### 3.2 경쟁사 제품 관련 이의사항
### 3.3 내부 개발 관련 이의사항
### 3.4 타이밍 관련 이의사항
### 3.5 ROI 증명 관련 이의사항
## 4. 성공 지표
### 4.1 리드 생성 지표
### 4.2 미팅 확보 지표
### 4.3 제안 전송 지표
### 4.4 계약 성사 지표
### 4.5 활동 지표
## 5. 실행 체크리스트
### 5.1 주별 활동 계획
### 5.2 월별 목표 검토
### 5.3 분기별 전략 조정
## 6. 부록
### 6.1 경쟁사 분석
### 6.2 용어 사전
### 6.3 관련 자료 링크
| 변수 | 설명 | 예시 |
|------|------|------|
| {target_company} | 타겟 기업명 | 삼정물산 |
| {industry} | 타겟 산업 | 물류/유통 |
| {product} | 제품/서비스 정보 | AI 기반 물류 최적화 SaaS |
| {sales_goal} | 영업 목표 | 3개월 내 5개사 계약, 500만원/월 |
| {deal_size} | 목표 계약 금액 | 500만원/월 |
다음 4가지 입력값 중 하나라도 누락되면 플레이북 품질이 현저히 저하됩니다. 반드시 입력을 확보한 후 진행하세요.
생성된 영업 플레이북은 반드시 moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean 체인을 통해 후처리해야 합니다. moai-core:ai-slop-reviewer로 AI 패턴(반복적 표현, 과도한 형용사, 추상적 문장)을 제거하고 moai-content:humanize-korean으로 한국어 표현을 자연스럽게 다듬어 실전 즉시 활용 가능한 구체적이고 명확한 문서로 변환합니다.
후처리 체크포인트:
Take modu-ai/sales-playbook from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.