이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 기존 고객 리스트를 받아 재연락 영업을 맡았습니다. 처음에는 리스트 순서대로 전화를 돌렸는데, 거절률이 70%를 넘으면서 하루에 성사 건이 한 건도 없는 날이 이어졌습니다. 가만히 보니 거절에도 결이 있었습니다. '지금 예산이 없다'는 고객은 분기 말이 되면 판단이 달라졌고, '담당자가 바뀌었다'는 고객은 새 담당자 파악 후 재연락이 훨씬 수월했습니다. 그래서 거절 사유를 세 유형으로 나눠 메모하고, 유형별로 재접촉 시점을 달리 잡았습니다. 한 달 뒤에 보니 재접촉 성사율이 기존 대비 2배로 늘었습니다. 지금도 첫 거절에서 이유를 짧게 메모해 두는 버릇이 그때 생겼습니다.
DB영업에서 겪은 도전은 거절에 패턴이 있다는 걸 파악하지 못했을 때였습니다. 처음에는 거절을 개별 사건으로 받아들였는데, 시간이 지나면서 특정 시간대나 특정 방식으로 연락했을 때 거절률이 다르다는 걸 알게 됐습니다. 오전 10시 전후에 연락했을 때 응답률이 높았고, 첫 인사말이 너무 길면 조기에 끊기는 경우가 많았습니다. 이 패턴을 의식하고 연락 시간대와 첫 두 문장을 조정했더니 통화 지속 시간이 늘었습니다. 거절 자체보다 거절 패턴을 데이터로 만드는 것이 DB영업에서 실질적인 개선을 만드는 방법이었습니다. 영업의 문제는 의지보다 방법이고, 방법은 데이터에서 나온다는 걸 그 경험이 가르쳐줬습니다.
DB영업에서 해결이 가장 어려웠던 도전은 리스트는 있는데 맥락이 없는 상황이었습니다. 이전에 어떤 이유로 이탈했는지, 마지막 연락이 언제였는지가 기록에 없으면 같은 접근을 반복하게 됩니다. 처음에는 리스트를 그대로 받아서 순서대로 연락했는데, 동일한 고객에게 비슷한 시기에 여러 번 연락이 가는 문제가 생겼습니다. 이 문제를 해결하기 위해 고객별 마지막 접촉 일시와 이탈 사유를 간단하게라도 기록하는 방식을 도입했습니다.
기록이 쌓이자 재연락 타이밍과 접근 방식을 고객 상황에 맞게 조율할 수 있게 됐습니다. DB영업의 효율은 리스트 크기가 아니라 리스트 안의 맥락을 얼마나 갖고 있느냐로 결정된다는 결이 그 경험에서 나왔습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 태광그룹 금융·보험영업 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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