봇에게 팔기: 판매자와 구매자 사이에 AI 에이전트가 존재할 때 B2B 기업이 경쟁하는 방법

1) 전담 봇 중심 엔터프라이즈 부문 구축

봇을 주요 이해관계자로 삼아 전담 제품, 영업, 기술 및 운영 모델을 갖춘 전담 부서를 설립하십시오.

2000년대 초 알고리즘 거래가 주식 시장을 재편했을 때, 금융 정보 벤더들은 기계를 위해 더 많은 투자를 시작할 것인지 아니면 인간 트레이더에게 계속 집중할 것인지라는 동일한 선택에 직면했습니다. 알고리즘을 위한 데이터 피드에 자본을 할당할 것인지, 사람을 위한 터미널에 할당할 것인지에 대한 내부 논쟁이 수년간 이어졌습니다. 많은 벤더는 결국 기계에 판매하는 데 초점을 맞춘 자체 제품, R&D, 영업, 기술 및 운영 모델을 갖춘 전담 엔터프라이즈 부서를 구축하기로 선택했습니다.

소매업이 한 예입니다. 제품 조사를 위해 LLM을 사용하는 소비자에게 직접 판매하는 기업은 봇 기능과 연동해야 한다는 가장 즉각적인 압박에 직면해 있습니다. BDO의 에이전트 경제를 선도하기 위한 소매업체 가이드(A Retailer’s Guide to Leading in the Agent Economy) 에서는 봇 대 봇 거래를 테스트하기 위해 구성된 다기능 팀을 설명하지만, 판매자와 구매자 사이에 에이전트가 개입하기 시작하는 모든 곳에 동일한 재구조화 논리가 적용됩니다.

기계가 고객이 되면 제품 관리가 더 어려워집니다. AI와 봇이 등장하기 전에는 사람이 제품 조사를 수행할 때 제품 관리자는 웹사이트 로그(예: 검색어, 필터링)의 데이터 배기 가스나 영업 사원의 피드백을 사용하여 행동을 관찰할 수 있었습니다. 인간 구매자가 타사 봇을 통해 제품 조사를 수행함에 따라 제품 관리자는 구매자 행동에 대한 가시성이 제한되거나 전혀 없을 수 있습니다. 제품 관리자는 프롬프트 기록 및 기타 구매자 의도 신호에 접근하기 위해 봇 운영자와 협력해야 합니다. 구매자, 판매자 및 봇이 상호 작용하는 새로운 방법을 학습함에 따라 구매자 행동이 계속 변화할 것으로 예상하십시오.

2) 혼합 고객 기반을 위한 가격 책정 및 계약 재고

봇이 거래 중간에 자리를 잡음에 따라 가격 책정과 계약을 재평가하십시오.

최종 구매자가 직접 구매하는 대신 봇에 의존할 때 기업은 자기 잠식(self-cannibalization)에 대비해야 합니다. 손익(P&L) 수준에서 엔터프라이즈 판매와 직접 판매를 별도로 추적함으로써 조직은 단일 제품 라인을 보호하기보다는 전체 고객 가치를 우선시하기 위해 의도적으로 자기 잠식을 유도할 수 있습니다. 이 전략은 제품 수준이 아닌 고객 수준에서 상업적 조건에 대한 규율 있는 접근 방식을 취합니다.