B2B 마케팅의 방향이 바뀌고 있다
— 리드에서 매출까지, ‘전환 구조’로 바뀌는 흐름
B2B 메타 광고를 집행하면서 "리드는 쌓이는데 왜 매출은 없나요?"라는 고민을 하고 계시진 않나요?
B2B 기업의 디지털 광고는 꾸준히 늘고 있지만, 성과는 여전히 ‘리드 확보’ 단계에 머무는 경우가 많습니다.
B2B 마케팅에서 '리드'를 모으는 것과 '매출'을 만드는 것 사이엔 큰 간극이 존재합니다. 많은 기업이 메타 광고에 예산을 투입하지만, 실제 계약으로 이어지는 경우는 드물죠.
이 간극은 데이터로도 명확히 드러납니다.
Brainstorm Club이 발표한 「Sales & Marketing Alignment Statistics (2024)」에 따르면,
광고와 콘텐츠를 통해 수집된 마케팅 리드(MQL)의 79%는 실제 매출로 전환되지 못하며,영업 담당자 절반 이상(50%)은 마케팅 리드를 그대로 무시하는 것으로 나타났습니다.
(출처: Brainstorm Club, "Sales & Marketing Alignment Statistics", 2024)
이 통계가 의미하는 바는 명확합니다. 예전에는 리드를 "양적으로 확보하는 것"이 목적이었다면, 이제 B2B 마케팅의 방향은 완전히 바뀌었습니다.
핵심은 광고로 유입된 리드가 실제 매출로 연결되는 '전환 구조'를 설계하는 것입니다.
오늘 글에서는 최근 저희가 함께한 한 AI 솔루션 기업 캠페인을 중심으로, 이 '전환 구조'를 단기간에 어떻게 재설계했는지, 그리고 그 결과가 어떤 변화로 이어졌는지를 알려드리고자 합니다.
B2B 마케팅의 본질은 ‘정확한 문제 정의’
앞서 언급한 통계처럼, 많은 B2B 기업이 ‘광고비는 쓰이지만 계약은 일어나지 않는’ 문제에 직면해 있습니다.
최근 저희와 협업한 한 AI 솔루션 기업 역시 이 전형적인 사례였습니다.
기술력은 충분했지만, 광고의 구조가 문제였습니다.
겉보기에는 활발히 노출되고 있었지만, 실제 전환으로 이어지지 않았죠.
분석 결과, B2B 마케팅의 핵심인 '정확한 문제 정의'와 '전환 구조'가 빠져있었습니다.
구체적인 문제점은 3가지였습니다.
1.'모두'를 향한 광고 (부정확한 타겟팅)
B2B 구매 결정은 평균 13명의 이해관계자가 참여할 정도로 복잡합니다.
(출처:Forrester, Buyers' Journey Survey, 2024)
하지만 기존의 광고는 'AI에 관심 있는' 모든 사람을 향하고 있었고, 이는 구매 결정권이 없는 학생, 경쟁사, 단순 호기심 사용자를 대거 유입시켰습니다.
리드는 늘었지만, 실제 계약 가능성이 낮은 리드가 대부분인 구조였던 겁니다.
2.'기능'만 나열한 메세지 (Pain Point 부재)
우리 AI 기술은 뛰어납니다 식의 메시지는, 정작 고객이 겪는 '고민과 고통(Pain Point)'을 해결해주지 못했습니다.
그러나 고객은 기술이 아니라 자신의 문제 해결에 관심을 가집니다.
즉, “무엇을 할 수 있는가”보다
“나에게 어떤 결과를 주는가”가 더 중요합니다.
B2B 광고에서도 마찬가지로 ‘제품 소개’보다 고객의 고민을 해결하는 언어로 전환해야 하며, 메시지의 중심은 기술이 아니라 '고객의 맥락'이어야 합니다.
3.'추적'하지 않는 광고 (데이터의 부재)
또 하나의 결정적인 문제는 데이터 부재였습니다.
대부분의 광고가 ‘게시물 홍보하기’나 ‘트래픽 캠페인’에 머물러 있어, 전환 경로나 리드 품질을 식별할 데이터가 없었습니다.
결국 리드의 질을 판단하기 어려운 구조로 실제 의사결정과 무관한 유입를 걸러낼 수 없었고, 광고 효율을 개선할 근거조차 확보하기 어려웠습니다.
광고와 마케팅에서 데이터 트래킹(픽셀 삽입, 전환 이벤트 설정 등)은 단순한 기술이 아니라, 성과를 증명하고 개선할 수 있는 '구조적 장치'입니다.
이 구조가 없으면 광고는 늘 ‘노출’ 수준에 머무를 수밖에 없습니다.
B2B 광고의 3가지 핵심 변화: '기술'이 아닌 '결과'에 집중하다
B2B 마케팅의 전환율은 기술의 완성도보다 "고객이 어떤 결과를 얻는가” 에 달려 있습니다.
기술이 아무리 뛰어나도, 그 기술이 해결하는 ‘문제’와 ‘성과’가 명확히 보이지 않으면 광고는 단순한 정보로 소비되고 맙니다.
고객은 기술을 배우려는 것이 아니라, 그 기술이 자신의 상황을 어떻게 바꿔줄지를 알고 싶어하기 때문입니다.
이번 캠페인에서는 이 본질에 맞춰 B2B 메타 광고의 구조를 3가지 축으로 재설계했습니다.
1.모두가 아닌 지금 가장 필요로 하는 곳 을 겨냥
B2B 광고의 핵심은 '누가' 이 솔루션 없으면 안 되는가를 찾는 것입니다.
이번 캠페인의 솔루션은 여러 산업군에서 활용 가능한 AI 상담 기능이었지만,
광범위하게 펼치기보다
- 고객사가 가장 먼저 매출을 만들고 싶어하던 산업군
- 실제로 문의·예약이 빈번하게 발생하는 업종 에 집중하기로 했습니다.
타겟을 병원으로 좁히자,
예를 들어 "병원장님, 아직도 직원이 예약 전화를 다 받으시나요?"처럼
아무나 쓸 수 없는 뾰족한 메시지
즉 고객의 맥락에 맞는 '문제 정의'가 가능해졌습니다.
이처럼 산업군별로 타깃을 세분화하면
- 예산을 무작정 늘리지 않아도
- 전환 가능성이 높은 리드에 집중할 수 있습니다.
2.메시지의 중심을 ‘기능’에서 ‘성과’로
메시지의 초점을 “무엇을 할 수 있다”에서 “무엇이 달라졌다”로 옮긴 것입니다.
"우리 기술이 뛰어나다"는 기능적인 나열을 멈추고, 고객이 얻을 수 있는 명확한 혜택을 보여줬습니다.
기술적 설명보다 ‘결과’와 ‘성과’를 중심으로 한 메시지가 고객의 의사결정 단계에서 더 큰 설득력을 가지기 때문인데요.
- AI가 작동하는 실제 영상 (신뢰할 수 있는 증거)
- 예약률 3배 와 같은 명확한 수치 중심의 헤드라인 (결과 제시)
메타 광고 소재 예시 입니다.
위 두 요소를 조합해 고객의 인지와 신뢰를 동시에 강화했습니다.
3.데이터로 ‘성과’를 증명하는 구조
성과 중심 광고의 마지막 단계는 데이터 추적 구조입니다.
성과를 말로만 전달하지 않고, 실제 광고 안에서 데이터가 스스로 증명할 수 있도록 설계하는 것입니다.
이를 위해
- 문의 전용 랜딩페이지를 별도로 제작
- 메타 픽셀과 전환 이벤트를 삽입해 클릭→행동→문의→계약 경로를 추적
광고 클릭 후 어떤 행동이 일어나는지 추적할 수 있게 되자,
리드 품질이 개선되고 10일 만에 실제 매출로 이어지는 흐름 이 확인되었습니다.
10일 만에 '양'이 아닌 '질'이 바뀐 이유
변화는 즉각적이었습니다.
클릭률(CTR)은 이전보다 오히려 소폭 감소했고, 전환당 비용(CPA)은 높아진 구간도 있었습니다.
하지만 B2B 마케팅의 목표가 ‘관심’이 아니라 ‘계약’이라는 사실을 알고 있었기에,
표면적인 지표에 집착하지 않았습니다.
데이터를 보니, 구조는 분명히 달라져 있었습니다.
- “그냥 궁금해서 문의 남겨요” 수준의 가벼운 문의는 절반 이상 감소
- 반대로 병원 내 의사결정권자가 남기는 ‘유효 문의’는 약 1.5배 증가했습니다.
그리고 광고 재설계 후 10일 만에, 저희가 만든 '유효 리드'를 바탕으로 고객사에서 실제 '계약'을 성사시키는 성과가 나타났습니다.
여기서 중요한 포인트는,
- 광고 예산을 크게 늘리거나
- 어마어마한 기능을 추가한 것이 아니라
타깃·메시지·데이터라는 B2B의 본질에 맞게 광고 구조를 다시 설계했다는 점입니다.
결국, 이번 사례는 B2B 마케팅에서 ‘리드보다 전환 구조가 더 중요하다’는 점을 명확히 보여줍니다.
B2B 광고, 지금 점검해봐야 할 질문
2025년이 어느덧 막바지를 향하고 있습니다. 그러나 마케팅의 본질은 변하지 않았습니다.
고객이 필요로 하는 순간
가장 먼저 떠오르는 브랜드가 되는 것
B2B 마케팅은 단순히 파이프라인을 채우는 활동이 아니라, 고객과의 신뢰를 구축하는 여정입니다.
지금 진행 중인 광고·마케팅 활동이 올바른 방향에 있는지 확인해보고 싶다면,
아래 네 가지 질문을 스스로 점검해보는 것부터 시작하면 좋습니다.
- 현재 광고는 노출 중심인가, 아니면 전환 중심 구조로 설계되어 있는가?
- 타깃은 충분히 좁혀졌는가?
- 메시지는 기능 중심인가, 아니면 성과·결과 중심인가?
- 광고의 흐름은 데이터 기반으로 추적 가능한 구조인가?
만약 이 네 가지 질문에 대한 답이 명확하지 않거나,
지금 광고가
- 리드는 들어오는데
- 매출로 이어지지 않는다면
정말 전환을 위한 구조를 가지고 있는지 아니면 여전히 ‘리드 수’에만 머물러 있는지
한 번 점검해볼 타이밍일 수 있습니다.
스튜디오펍시는 타깃 정의 → 메시지 구조 → 전환 설계 → 데이터 검증까지
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