B2B 마케팅 매니저

1. 타깃 기업과 구매자 정의

• AI 기업교육 수요가 높은 산업, 기업군, 조직 유형 조사
• 인사교육과 AX 담당자를 중심으로 기업별 구매위원회 파악
• AI 도구 도입, AX 조직 신설, 관련 채용 등 구매 신호 수집
• 기존 구독자와 커뮤니티 참여자 중 기업 고객 가능성이 높은 사람 분류
• 기업 담당자 인터뷰와 세일즈 피드백에서 반복되는 구매 문제 정리
• 타깃 계정 우선순위와 세일즈 전달 기준을 반응 데이터로 개선

2. AX 사례 콘텐츠와 의사결정 자료 기획

• 국내외 AX 성공 사례와 검증 가능한 실패 유형 발굴
• 기업 담당자와 전문가 인터뷰를 영상, 글, 뉴스레터 원천 콘텐츠로 기획
• 도입 배경, 추진 과정, 업무 적용, 성과를 공통 형식으로 구조화
• 원천 콘텐츠를 블로그, 뉴스레터, SNS, 숏폼, 세일즈 자료로 재구성
• AI 활용 진단, 사례집, 직무별 로드맵, 성과 측정 자료 기획
• 교육 운영팀과 함께 고객의 현업 적용 결과를 사례 자산으로 축적

3. 리드 마그넷과 수요 창출 캠페인

• 랜딩페이지별 구매 문제, 전환 목표, 후속 행동 설계
• 인사교육과 AX 담당자가 반응할 웨비나와 비공개 모임 기획
• 기업 정보와 도입 시점을 확인할 신청 폼과 사전 진단 구성
• 뉴스레터, 커뮤니티, 파트너 채널을 활용한 참석자 모집
• 타깃 계정별 문제와 관련 사례를 반영한 아웃바운드 캠페인 운영
• 자료 다운로드와 행사 참석 이후 이메일 육성 캠페인 운영

4. 세일즈 협업과 파이프라인 관리

• 기업 적합도와 행동 데이터를 반영한 리드 분류 기준 운영
• 리드 출처, 담당자 역할, 대상 인원, 교육 시점, 관심 주제 관리
• 적합 리드의 반응 이력과 구매 문제를 세일즈에 전달
• 세일즈용 공통 소개서, 고객 사례, 교육 패키지, FAQ 관리
• 세일즈 수용 리드, 미팅, 영업 기회, 파이프라인을 주간 단위로 리뷰
• 거절과 실주 사유를 다음 타깃, 콘텐츠, 캠페인에 반영

5. AI 도구 활용과 마케팅 자동화

• 사례 조사, 인터뷰 정리, 콘텐츠 재구성에 AI 도구 활용
• 타깃 계정 조사, 리드 분류, 후속 메시지 작성을 AI로 자동화
• CRM 데이터와 세일즈 피드백을 분석해 퍼널 병목 정리
• 매주 성과가 낮은 구간을 찾아 한 가지 개선 실험 실행
• 반복되는 캠페인을 에이전트, 템플릿, 체크리스트로 표준화
• 검증된 프롬프트와 자동화 흐름을 팀의 운영 자산으로 관리