허브스팟 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026
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참석해 주셔서 감사합니다. 네. 좋습니다. 그럼 오늘 오후, 골드만삭스 커뮤니카피아 + 테크놀로지 컨퍼런스 2일 차 세션을 시작하겠습니다. 오늘 무대에는 허브스팟의 CEO이신 야미니 랑간 님을 모셨습니다. 다시 한번 참석해 주셔서 감사합니다.
감사합니다, 가브리엘라. 정말 훌륭한 컨퍼런스고, 다시 초대해 주셔서 감사합니다.
저희도 매우 기쁩니다. 야미니, 고객 중심이 얼마나 강하신지 잘 알고 있습니다. 허브스팟에서 갖고 계신 리더십 철학을 설명하는 데 가장 적합한 단어가 바로 그것이라고 생각합니다. AI에 대해 X에서 보이는 이야기와 링크드인에서 보이는 피드백, 그리고 실제로 허브스팟의 핵심 고객층인 미드마켓 고객들로부터 현장에서 듣고 계신 내용 사이의 간극을 조금 메워 주시고, 향후 2년 동안 AI가 어디로 향할지에 대한 비전이 무엇인지 말씀해 주시겠습니까?
네, 좋습니다. X에서 일어나는 일과 소셜 게시물에서 일어나는 일, 그리고 AI 관점에서 실제로 일어나는 일 사이에는 상당히 큰 간극이 있습니다. 제가 보기에 소프트웨어에서 일어나고 있는 근본적인 변화는, 이전 세대 소프트웨어에서는 우리가 하는 모든 일이 기업이 도입해 구현할 기능을 제공하는 것이었고, 교육 기간 이후 사용자들이 이를 채택하도록 만든 다음, 그로부터 소프트웨어의 가치를 얻는 방식이었다는 점입니다. 하지만 AI에서는 그 방향이 근본적으로 바뀌어, 사용자에게 ‘기능’이 아니라 ‘일’을 직접 제공하는 것으로 전환됐습니다. 그 ‘일’은 예를 들어 고객 지원 티켓을 대신 처리해 주는 것일 수도 있고, 미팅을 설정해 주는 방식으로 파이프라인을 만들어 주는 것일 수도 있으며, 핵심은 그 업무 수행의 품질입니다. 그래서 지금 매우 큰 변화가 일어나고 있습니다.
이를 가능하게 하려면, 허브스팟이 제공하는 플랫폼과 제품 자체가 근본적으로 변모해야 하겠죠. 과거에는 CRM으로서 구조화된 데이터베이스를 갖고 있었고, 그 구조화된 데이터베이스에는 우리가 기존에 알고 있던 회사, 연락처, 티켓, 딜 등 모든 것들이 들어 있었습니다. 하지만 이제 AI를 통해 비정형 정보까지도 처리할 수 있습니다. 지금 우리가 나누는 이런 대화, 이메일, 문자, 슬랙 등도 모두 그런 비정형 대화 데이터에 포함될 수 있습니다. 우리가 근본적으로 하고 있는 일은 ‘인텔리전스 레이어’를 구축하는 것이고, 이를 우리는 ‘컨텍스트’라고 부릅니다. 물론 컨텍스트라는 단어는 업계 전반에서 쓰이고 있지만, 여기서 컨텍스트가 실제로 의미하는 것은 ‘비즈니스에 관한 정보’, 즉 여러분의 비즈니스 안에서 고객에 관한 정보, 파이프라인에 관한 정보, 팀에 관한 정보가 무엇인지입니다. 그 정보가 무엇이냐, 그것이 바로 컨텍스트입니다.
AI에서 그게 왜 중요할까요? 중요한 이유는 AI 모델이 공개적으로 이용 가능한 모든 것들을 학습하기 때문입니다. 공개적으로 उपलब्ध한 방대한 정보, 정말 엄청나게 많은 데이터를요. 반대로 학습하지 못한 유일한 것은 기업 내부에서 실제로 벌어지고 있는 일이고, 그것이 바로 그 기업의 컨텍스트입니다. 그래서 저희는 컨텍스트 레이어와 컨텍스트 그래프를 구축하고 있습니다. AI 관점에서 보면, 이것이 가능하게 하는 것은 올바른 종류의 성과를 만들어 내는 것입니다. 물론 HubSpot은 고투마켓, 마케팅, 세일즈, 그리고 서비스 성과에 집중하고 있습니다. 그래서 저희는 그 컨텍스트를 바탕으로 도메인 특화 에이전트 세트를 구축했습니다. 저희 Customer Agent는 지원 티켓을 해결하고, Prospecting Agent는 파이프라인을 검증하며, Data Agent는 연락처 정보를 보강하고 오디언스를 준비합니다.
즉, 저희가 그 인텔리전스 레이어를 통해 구축한 컨텍스트를 HubSpot 에이전트로 활용할 수 있게 하고, 또 저희 플랫폼을 기반으로 고객 여러분이 직접 구축할 수 있는 커스텀 에이전트까지 지원합니다. 그것이 액션 레이어입니다. 이게 저희가 제공하는 두 번째 구성 요소입니다. 그리고 세 번째는 소프트웨어로의 인터페이스인데, 저희의 경우 Breeze Assistant입니다. 이는 상호작용 레이어입니다. 여기서의 패턴은 소프트웨어를 클릭할 필요가 없다는 것입니다. 대화만 하면 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 그래서 저는 근본적으로 소프트웨어 안에서 일어나고 있는 변화는 기능을 제공하는 것이 아니라 결과를 제공하는 것이라고 봅니다. 이를 위해 저희는 그 역할을 수행하는 에이전트 기반 고객 플랫폼을 갖추고 있습니다.
그리고 어제부터 저희가 논의하기 시작한 주제 중 하나가, 에이전트를 포함하게 되면 마케팅 스택의 성격—B2B 마케팅도 포함해서—이 개인화 관점에서 어느 정도 무한에 가까워져야 한다는 점입니다.
네. 예전에는 마케팅을 생각하면, 서로 다른 유형의 고객들을 대상으로 폭넓은 코호트 분석을 하고 있었습니다.
이제 AI를 활용하면 실제로 그 접근을 훨씬 더 세분화할 수 있습니다. 어떻게 한 단계 더 고도화하시는지에 대해 조금 말씀해 주시겠어요? 말씀하신 구조화된 데이터와도 관련이 있는 것 같습니다. 고객들이 시장 공략을 훨씬 더 세밀하게 할 수 있도록, 어떻게 역량을 한 단계 끌어올리시나요?
네. 마케팅 전반에서 더 큰 변화가 일어나고 있다고 봅니다. 5년 전만 해도 특히 B2B 마케팅에는 매우 명확한 플레이북이 있었습니다. 시작은 온라인에서 콘텐츠가 검색되도록 만드는 것이었습니다. 콘텐츠가 검색되면 누군가의 파란 링크를 클릭했고, 그게 웹사이트로 이어졌습니다. 웹사이트에 들어오면 이메일을 확보하고, 이메일 캠페인을 통해 육성해 나갔습니다. 그 이메일들은 반드시 개인화되어 있지는 않았습니다. 오히려 시퀀스로 발송하는 훨씬 더 일반적인 이메일이었고, 이것이 지난 10년간의 B2B 마케팅이었습니다. 특히 달라진 점은, AI 오버뷰, AI 모드, LLM이 답을 제공하면서 그 모든 것을 대체해 버렸기 때문에 이제는 아무도 파란 링크를 클릭하지 않는다는 것입니다. 우선, 단순히 콘텐츠 마케팅이라는 상당히 큰 퍼널 상단 유입원을 잃게 됐습니다.
그리고 지금은 그것이 옴니채널 마케팅으로 대체되고 있습니다. 현재 B2B 시장에서 일어나고 있는 큰 전환은, 단지 생성하는 콘텐츠만의 문제가 아니라는 점입니다. 소셜에서 존재감을 보여야 합니다. 유튜브는 B2B 마케팅에서 가장 빠르게 성장하는 채널 중 하나입니다. 틱톡도 마찬가지이고, 이런 소셜 채널 다수가 그렇습니다. 이제는 소셜 채널 전반에 걸쳐 존재해야 합니다. 또한 AEO라는 새로운 유입원이 생겼는데, 이는 LLM이 실제로 생성하는 답변 속에서 어떻게 노출될 것인지, 그 안에서 점유율(Share of Voice)을 어디에서 확보하고 어떻게 확장할 것인지에 관한 것입니다. 지금 일어나고 있는 플레이북의 큰 변화는, 옴니채널 마케팅을 가능하게 할 수 있어야 한다는 점입니다. 그 안에는 말씀하신 개인화도 포함되어 있습니다.
구체적으로 주신 질문은 ‘개인화를 어떻게 활용할 수 있느냐’는 부분이었습니다. 지금 벌어지는 일을 말씀드리면, LLM으로 일반적인 이메일을 생성해서 보유한 연락처 리스트에 보내면 클릭률과 오픈율이 계속 떨어지고 있습니다. 개인화되지 않은 이메일을 생성하는 AI만으로는 더 이상 여지가 없습니다. 구매자의 의도 신호를 포착해 그들이 무엇에 관심이 있는지, 무엇을 조사하고 있는지, 실제로 전환을 이끄는 요인이 무엇인지 파악하고, 앞서 말씀드린 컨텍스트를 활용해 그들이 하려는 바에 매우 맞춤화된 이메일을 생성하는 것이 정말 중요해집니다. 그것이 훨씬 더 좋은 마케팅 캠페인을 만들어냅니다.
좀 더 큰 그림에서 보면, 플레이북이 상당히 크게 바뀌고 있고, 옴니채널 마케팅을 제대로 해야 하며, 그게 허브스팟이 가진 비전입니다. 저희는 B2B를 위한 옴니채널 마케팅 플랫폼이 되어 성장을 이끌고자 합니다.
좋습니다. 지금 말씀하신 SEO에서 AEO로의 전략 변화에 대해 이어서 질문드리겠습니다.
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