이벤트 & 웨비나
안녕하세요. ‘대한민국 DevOps 액셀러레이터’ 인포그랩입니다. 👋
2025년 11월 25일, 인포그랩이 네 번째 [n8n Korea 온라인 밋업]을 개최했습니다. 📢
이번 밋업은 ‘팀을 위한 자동화 4탄-세일즈편’을 주제로, 핵심 영업 단계를 n8n으로 자동화한 실전 사례를 집중 조명했습니다.
💡 세일즈 미팅 로그 자동화부터 고객사/경쟁사 영업 시그널 수집 자동화, AI 기반 영업 준비 자동화까지
리드 타임을 단축하고, 딜을 선점하며, 세일즈 업무 효율을 극대화하는 다양한 n8n 자동화 워크플로를 공유했는데요.
특히 이번 밋업에서는 처음으로 외부 기업의 n8n 자동화 사례를 소개했습니다. 🤝 국내 대표 B2B SaaS 기업인 채널 코퍼레이션이 참여했죠. 👩🏻💻 채널 코퍼레이션 Lead BizOps 매니저 김지은님을 비롯해 🧑🏻💻 인포그랩 소프트웨어 엔지니어 Fabbro, DevOps 프로덕트 오너 Lou가 발표를 맡았고요. 🎤 테크니컬 라이터 Grace가 사회를 진행했습니다.
지난 밋업과 마찬가지로 모든 발표자와 참가자가 각자 다른 장소에서 원격으로 참여한 ‘완전 분산형 온라인 밋업’이었고요. 🌐 총 3개의 세션 발표와 질의응답이 이어졌습니다. 💬
지금부터 네 번째 n8n Korea 밋업의 주요 내용을 살펴보겠습니다.
인포그랩, n8n 대한민국 공식 파트너로 도약 🚀
본격적인 세션에 앞서, 사회자인 Grace가 인포그랩의 주요 변화를 소개했습니다.
2025년 6월 인포그랩은 n8n 대한민국 공식 파트너(공식 리셀러)로 선정됐는데요. GitLab, Mattermost, Teleport에 이어 n8n과도 공식 비즈니스 협력 관계를 맺었습니다.
현재 인포그랩은 n8n과 관련해 다섯 가지 핵심 서비스를 제공합니다. 라이선스 구매 지원, 기술 지원, 자동화 워크플로 설계, 전문 컨설팅, 기업 맞춤 교육이 그 내용이죠.
또한 n8n 공식 기술 문서·릴리즈 노트·글로벌 고객 사례를 한국어로 현지화하고, 기술 블로그·데모 영상·워크숍·교재 등 자체 콘텐츠를 제작, 제공합니다.
링크드인에 운영하는 n8n Korea 커뮤니티는 현재 470명 이상이 활동하고 있고요. 한국을 넘어 글로벌 커뮤니티로 확장되고 있습니다. 이번 밋업 영상은 커뮤니티 가입자에게만 단독 공개합니다.
Session 1. 채널톡의 세일즈 미팅 로그 자동화 📝
첫 번째 세션에서는 채널 코퍼레이션의 김지은 Lead BizOps 매니저가 ‘채널톡의 세일즈 미팅 로그 자동화’를 주제로 발표했습니다. 채널 코퍼레이션이 영업 프로세스에서 미팅 로그 문제를 정의하고, n8n 자동화로 해결한 과정을 소개했는데요. 프로젝트 진행 과정에서 얻은 교훈과 향후 계획도 구체적으로 공유했습니다.
김지은 매니저는 “AI가 비즈니스 성장 속도를 급격히 변화시키고 있다”고 강조했습니다. 그는 Shopify가 3년, Slack이 2년, Zenspark가 9일 만에 달성한 ARR 1000만달러 마일스톤을 언급하며, ‘AI 제품을 만드는 것뿐만 아니라, 업무 방식 자체를 AI로 전환해야 한다’는 절박함으로 세일즈 자동화를 시작했다고 밝혔습니다.
자동화 우선순위 선정
자동화 우선순위는 중요성과 시급성을 기준으로 결정했습니다. 가장 중요하고 긴급한 과제는 PoC 대상으로 삼기에는 팀 성과에 바로 영향을 주기에 제외했고요. 대신 ‘중요하지만 긴급하지 않아서 미뤄왔던’ 네 가지 과제를 선정했습니다. 미팅 전 기업 정보 수집, 세일즈 미팅 로그, 후속 액션 관리, 1:1 리뷰 리포트가 그 내용이죠. 자동화를 구현하는 데 1.5~2개월이 걸렸고요. 이중 지금까지 꾸준히 활용되는 사례가 ‘세일즈 미팅 로그 자동화’였습니다.
n8n 선택 이유
자동화 도구로는 n8n을 활용했습니다. n8n의 강력한 AI 통합 기능이 선택에 영향을 미쳤는데요. n8n에서는 AI Agent 노드로 추상화된 AI 통합이 가능해 다양한 시도를 할 수 있습니다. 또 벡터 데이터베이스(DB)와 RAG 시스템 구축을 지원해 AI Agent를 효과적으로 활용할 수 있고요. 내장된 채팅 인터페이스로 AI Agent를 테스트할 수 있다는 점도 큰 장점이었죠.
자동화 워크플로
세일즈 미팅 로그 자동화의 핵심은 ‘세일즈 미팅을 녹음만 하면 Salesforce에 요약된 로그가 자동으로 기록되는 것’이었습니다. 구체적인 워크플로는 다음과 같은데요. Salesforce에 미팅 이벤트 생성 → Google Calendar 동기화 → Fireflies로 미팅 녹음·전사 → n8n의 AI Agent 노드로 요약 생성 → Salesforce 이벤트에 자동 업데이트되는 흐름입니다. 미팅 로그는 기본 정보, 요약, 다음 단계, 고객 맥락, 고객 평가 프레임워크 기반 분석으로 구성되고, 온·오프라인 미팅을 모두 지원하도록 구축했고요.
자동화 성과
그동안 채널 코퍼레이션의 세일즈 팀은 주당 15개 미팅에 요약만 약 4시간을 할애했습니다. 미팅이 많을수록 로그가 누락되거나, 작성자별로 로그 품질에 편차가 있었는데요. n8n 자동화를 도입한 후, 요약 시간은 0이 됐고, 로그 누락이 줄었으며, 표준화된 요약 포맷에 따라 일관된 품질로 미팅 정보를 축적할 수 있었죠. 이는 궁극적으로 회사의 데이터 자산이 됐습니다.
실행 어려움과 교훈
김지은 매니저는 “자동화 구현보다 팀원들의 업무 프로세스 변경이 더 어려웠다”고 말했습니다. Salesforce 이벤트 생성, Fireflies 필수 실행 등 새로운 프로세스 정착에 시간이 더 걸렸죠. 김 매니저는 “AX(AI 전환)는 지속적 개선이 중요하다”고 강조했는데요. 유지보수가 본 게임이므로, 팀/프로세스 변화에 맞춰 지속적으로 유지보수해야 한다는 의미입니다. 그는 ‘살아남는 도구의 3가지 요소’로 1)도메인 특화 데이터·전문성, 2)신뢰할 수 있는 안정성, 3)연결성을 제시했습니다.
실무 팁
질의응답에서는 배포 환경, 향후 워크플로 계획 등 실무 질문이 이어졌는데요. 김지은 매니저는 세일즈 자동화를 시작하는 팀에 “작게 시작하고, 팀 내 한 명의 챔피언을 찾아 그가 AI 기반 무기로 영업왕이 되는 비결이 ‘n8n 또는 AX 도구 덕분’이라고 말하도록 만드는 게 좋다”고 조언했습니다. 한 사람이 자동화로 뚜렷한 성과를 내면, 나머지 팀원들이 자발적으로 따라올 수 있기 때문이죠.
세일즈 미팅 로그는 핵심 영업 자료이지만, 매번 작성하려면 긴 시간이 소요됩니다. 그러나 n8n 자동화를 도입하면 시간을 절약하고, 일관된 품질을 유지하며, 조직의 지적 자산을 풍부하게 쌓을 수 있죠. 김지은 매니저의 발표는 B2B SaaS 영업 현장에서 AI 자동화가 실질적인 업무 효율을 달성하는 과정을 생생하게 보여준 사례 였습니다.
Session 2. 고객사/경쟁사 영업 시그널 수집 자동화 📊
두 번째 세션에서는 인포그랩의 DevOps 프로덕트 오너 Lou가 ‘고객사/경쟁사 영업 시그널 수집 자동화’를 주제로 발표했습니다. 고객사 채용, 투자 유치, 경쟁사 동향 등 영업 핵심 시그널을 자동 수집하는 워크플로를 공개했는데요. n8n으로 딜 타이밍을 선점하고 시장 변화에 즉각 대응하는 인사이트를 얻는 방법을 제시했습니다.
Lou는 “영업에서 가장 중요한 것은 타이밍”이라며 우산 장수 비유를 들었는데요. 고객이 필요 없을 때 연락하면 스팸이 되지만, 프로젝트를 시작해 고민에 빠졌을 때 연락하면 구세주가 되죠. Lou는 “핵심은 고객이 보내는 신호를 포착하는 것이며, 이제는 ‘감이 아닌 데이터가 보내는 신호’에 따라 움직여야 한다”고 강조했습니다.
3가지 핵심 시그널과 자동화 워크플로
그는 n8n 기반 영업 시그널 수집 자동화로 3가지 핵심 신호를 포착하려 했는데요. 신규 채용, 기업 뉴스/IR 정보, 제품 리뷰가 그 내용이죠. 워크플로는 수집 → 처리 → 분석 → 전달, 네 단계로 구성됐는데요. HTTP 리퀘스트 노드로 구글 뉴스, 채용 사이트, 고객 리뷰 사이트에서 정보를 수집하고, 구글 시트에 저장한 뒤, AI Agent 노드로 분석해 Slack으로 공유하는 구조입니다. 이 워크플로는 매주 수요일 아침 자동 실행되며, 약 3~5분이 걸리죠.
변화 탐지가 핵심
가장 중요한 포인트는 ‘변화 탐지’인데요. “지난 몇 주, 몇 달간 없었는데 갑자기 AI 엔지니어 채용 공고가 다수 올라왔다’는 변화는 새로운 AI 프로젝트 시작을 의미합니다. 워크플로에서는 n8n의 Code 노드로 지난주 데이터와 이번 주 데이터를 비교해 변화된 부분만 선별해 AI에게 전달해요.
기술적 하이라이트: Exa Search MCP
이 워크플로의 기술적 하이라이트는 AI Agent에 웹 검색 도구인 ‘Exa Search MCP’를 연결한 점입니다. 일반 LLM만 사용하면 웹을 검색하지 않고 잘못된 내용으로 응답할 수 있는데요. Exa는 AI가 이해하기 좋은 텍스트 형태로 최신 웹 정보를 제공해 할루시네이션을 줄이고, 정확한 영업 인사이트를 도출하는 데 도움이 됐죠.
실행 결과와 성과
워크플로를 실행한 후, 다음과 같은 AI 분석 결과를 얻었는데요. “핵심 시그널: PM/헤드급 신규 채용 3건, 데이터 분석 도구 관련 블로그 발행, AI 분석/영업 포인트: 제품 라인업 확장, 신규 데이터 기반 프로젝트 착수 가능성 높음, 액션 아이템: 데이터 연동과 프로젝트 관리의 복잡성을 해결하는 우리 CRM 기능으로 접근할 최적의 타이밍”이라는 내용으로 지금 당장 영업 사원이 할 일을 제안받았죠. Lou는 “이 시스템이 팀의 시간을 일주일에 10시간 이상 절약할 수 있다”고 설명했어요.
시그널 선정 기준
질의응답에서는 시그널 선정 기준, 데이터 수집 시 법적·윤리적 주의사항, 변화 탐지 구현 방법 등이 논의됐습니다. Lou는 “시그널은 구매 신호를 기준으로 선정했다”고 밝혔는데요. C-레벨/헤드급 채용은 새로운 전략과 예산 집행을 의미해 가장 강력한 영업 기회로 판단했고요. 경쟁사 제품 불만이나 새로운 인프라 구축 신호를 포착하는 데 집중했다고 합니다.
영업 시그널 수집 자동화는 세일즈뿐만 아니라 마케팅, HR 분야에도 적용할 수 있는데요. n8n으로 나만의 인텔리전스를 구축하면, AI가 나를 위해 일하는 세상을 구현할 수 있죠. Lou의 발표는 데이터 기반 영업 전략의 실질적인 가치를 보여준 사례였습니다.
Session 3. AI로 완성하는 영업 준비 자동화 🤖
세 번째 세션에서는 인포그랩의 프론트엔드 엔지니어 Fabbro가 ‘AI로 완성하는 영업 준비 자동화’를 주제로 발표했습니다. 고객 문의 접수부터 회사 정보 수집, 요구사항 분석, 맞춤 상품 매칭, 미팅 준비까지 자동 완료하는 n8n 워크플로를 소개했는데요. 영업 준비의 비효율을 해결하고 신입 직원도 숙련자 수준으로 준비하는 데 도움이 되는 워크플로였습니다.
Fabbro는 일반적인 인바운드 영업 흐름을 설명했는데요. 먼저 웹사이트로 리드가 유입되면 고객 정보를 분석해 니즈를 파악하고 맞춤 전략을 수립합니다. 그다음, 첫 번째 미팅을 진행하고 협상을 거쳐 계약하죠. 그러나 영업 준비 과정에는 다양한 페인 포인트가 있는데요. 문의마다 회사 정보를 수동으로 검색, 정리해야 하고요. 과거 영업 이력을 찾기 위해 여러 문서를 검색해야 하죠. 또 영업 담당자마다 접근 방식이 다르고요. 표준화된 분석 프로세스가 없을 때도 있습니다. 첫 연락의 품질에도 편차가 있고요.
영업 준비 자동화 워크플로
Fabbro는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 자동화 워크플로를 개발했습니다. 첫째는 영업 준비 자동화 워크플로인데요. Tally form으로 고객 문의를 수집하면, n8n의 AI Agent가 다음 세 가지 도구를 활용해 영업 준비를 진행하죠. 자사 정보를 담은 Company Info Tool, 과거 영업 이력을 저장한 Vector Store Tool, 고객사 정보 검색 도구인 Perplexity AI가 그 예입니다. 수집된 데이터는 최종적으로 Notion에 영업 준비 보고서로 저장돼요.
영업 이력 적재 워크플로
둘째는 영업 이력 적재 워크플로인데요. 이 워크플로는 Notion에 데이터가 업데이트되면 트리거되고요. Fabbro는 ‘컨택 결과’ 내용이 있으면 이를 벡터 DB에 저장하도록 콘텐츠, 메타데이터, 임베딩 항목을 각각 구성했습니다. 그는 “AI가 잘 이해할 수 있도록, 벡터 DB에서 잘 검색할 수 있게 데이터를 배치하는 게 중요하다”고 강조했습니다.
AI가 생성하는 영업 준비 보고서
이어서 문의 접수 결과, AI가 회사 정보를 자동으로 수집하고 요약을 생성하는 데모를 선보였습니다. 고객 분석에는 회사 규모, 기술 성숙도가 포함됐으며, 과거 고객사에 특정 서비스를 제안한 이력까지 매칭됐고요. 유사 업종인 다른 고객사의 정보도 제공됐죠. 아울러 추천 솔루션으로 주력 제품과 예상 비용, ROI를 제시하고, 구현 단계도 구체화했습니다. 또 영업 접근 방법과 핵심 메시지, 미팅 아젠다를 제안하고, 리스크 평가, 경쟁사 분석도 제시했죠.
도구 선택 이유
워크플로에서 특정 도구(노드)를 사용한 이유는 다음과 같은데요. Tally form은 다른 서비스와 통합이 쉽고 유지관리가 용이했고요. Company Info Tool은 코드 형식으로 구조화된 정보를 전달해 AI와 사람 모두 내용을 빠르게 이해할 수 있다는 장점이 있죠. Vector Store Tool인 Supabase는 간편하게 DB를 사용할 수 있고, n8n에서 공식 지원해 유용했고요. AI Agent는 상황별로 최적의 도구를 필요한 만큼 알아서 활용해 편리했습니다.
실무 팁
질의응답에서는 Notion 템플릿 구성 방식, 분석 정확도, 비개발자의 워크플로 구축 방법, Perplexity API 활용 등 실무 질문이 이어졌습니다. Fabbro는 “벡터 DB는 어려울 수 있으므로 처음 시작할 때는 구글 시트를 DB로 사용해도 좋다”며 “AI에게 ‘n8n 크리덴셜 등록 방법을 A to Z로 알려달라’고 요청하면 도움을 받을 수 있다”고 설명했어요.
영업 준비는 영업의 출발점으로, 매번 반복하려면 상당한 시간과 노력이 들어가죠. 그러나 n8n 자동화로 이 과정을 효율화하고, 준비 완성도를 높일 수 있습니다. 경험이 적은 팀원도 체계적인 영업 전략을 세우는 데 도움을 얻을 수 있고요. Fabbro의 발표는 과거 데이터까지 참고해 최적의 전략을 제안하고, 영업팀의 경쟁력을 높일 수 있는 사례였습니다.
