AI 네이티브 GTM 팀은 CRM을 어떻게 쓸까 - 노티플라이가 트래킷으로 아웃바운드·인바운드를 자동화한 방법

AI 네이티브 스타트업 노티플라이가 트래킷을 GTM 실행 엔진으로 쓰는 방법. 에이전트가 기업을 조사해 개인화 메일을 쓰면, 담당자 승인 후 트래킷이 시퀀스로 발송하고 회신을 분류합니다. 인바운드와 모든 고객 접점 기록까지, MCP로 세팅한 CRM 자동화 사례.
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Nov 05, 2026
AI 네이티브 GTM 팀은 CRM을 어떻게 쓸까 - 노티플라이가 트래킷으로 아웃바운드·인바운드를 자동화한 방법

노티플라이(Notifly) 기업이 고객에게 보내는 메시지와 캠페인을 설계·발송·분석하는 고객 참여 플랫폼. 개발부터 마케팅, 영업, CS까지 AI를 적용하는 'AI 네이티브' 회사를 지향하며, 트래킷을 GTM 스택의 실행 엔진으로 아웃바운드와 인바운드 전 과정에 사용하고 있다.

개발과 마케팅에는 AI를 쓰면서도, 세일즈는 여전히 사람이 엑셀과 메일함을 오가며 기록을 남기는 회사가 대부분입니다. 노티플라이는 그 경계를 넘어선 팀입니다. 타깃 기업을 조사하고, 개인화 메일을 쓰고, 보내고, 회신을 분류하고, 모든 접점을 기록하는 과정을 AI 에이전트와 트래킷이 나눠 맡고, 사람은 판단이 필요한 순간에만 개입합니다.

노티플라이의 이민용 대표님과, 사업개발 매니저로서 GTM 엔지니어링을 맡고 있는 정경서 님을 만나 트래킷을 어떻게 '세일즈 실행 엔진'으로 쓰는지 들어봤습니다.

"저장소가 아니라 실행 엔진이 필요했습니다"

Q. 트래킷을 본격적으로 쓰게 된 계기는 무엇인가요?

이민용 대표: 원래는 제가 딜 상태 관리용으로 쓰고 있었는데, 올해 3분기에 세일즈 인원이 두 배로 늘었습니다. 누가 어떤 기업과 어디까지 이야기했는지 한곳에서 봐야 하는 순간이 온 거죠. 경서 님이 사업개발과 함께 GTM 엔지니어링, 즉 영업 조직의 데이터와 도구, 자동화를 설계하는 일을 맡으면서 트래킷이 그 스택의 중심에 들어갔습니다.

그런데 저희가 원한 건 기록을 모으는 저장소가 아니었어요. 노티플라이는 개발, 마케팅, CS 모두 AI 에이전트가 실무의 상당 부분을 처리하는 구조로 가고 있고, 영업도 예외가 아닙니다. 에이전트가 조사하고 쓰고 지시하면, 그걸 실제로 실행하고 기록하는 엔진이 필요했습니다.

Q. 왜 트래킷이었나요?

이민용 대표: 조건이 두 가지였습니다. 에이전트가 사람 손을 거치지 않고 데이터 구조까지 직접 다룰 수 있을 것, 그리고 메일 발송이나 회신 처리 같은 액션이 도구 안에서 일어날 것. 트래킷은 이미 쓰던 도구였고, 요청하면 트래킷 팀이 빠르게 반영해 줬습니다. 몇 가지만 보완되면 충분하겠다고 판단했고, 지금은 그 판단이 맞았다고 생각합니다.

아웃바운드: 조사부터 회신 분석까지, 사람은 '승인'만 한다

Q. 아웃바운드 흐름을 설명해 주세요.

정경서 매니저: 시작점은 트래킷에 둔 타깃 기업 목록입니다. ICP에 맞는 기업을 Company 레코드와 필터 뷰로 관리하고, AI 에이전트가 매주 이 기업들의 채용 공고와 뉴스 같은 시그널을 수집해 레코드에 연결합니다. 조사 결과로 점수를 매겨 이번 주에 연락할 후보를 추리고, 담당자 연락처가 없으면 외부 데이터 소스에서 찾아 트래킷에 바로 업데이트합니다.

그다음 에이전트가 조사 내용을 근거로 개인화 메일을 씁니다. 첫 메일부터 미팅을 잡으려 하지 않고, 상대가 공감할 문제를 던져 회신을 유도하는 쪽이에요. 작성된 메일은 아웃바운드 메일 커스텀 오브젝트에 레코드로 저장되고 대상 담당자와 연결됩니다.

Q. 메일이 바로 발송되나요?

정경서 매니저: 아니요, 여기가 사람이 개입하는 지점입니다. 담당자가 내용을 확인하고 승인하면 그 승인이 트리거가 되어 워크플로우가 대상자를 시퀀스에 넣고, 연동된 아웃바운드 전용 계정으로 발송합니다. SDR의 일이 '쓰기'에서 '검토하고 승인하기'로 바뀐 거죠.

Q. 회신이 오면요?

정경서 매니저: 시퀀스는 회신이 오거나 미팅이 잡히면 자동 종료됩니다. 회신은 워크플로우의 '이메일 수신' 트리거가 잡고, AI 블록이 긍정·거절·다른 담당자 소개 등으로 분류해 다음 액션을 분기합니다. 최종 판단은 사람이 하지만, 메일함을 열어 하나씩 읽고 분류하는 시간은 사라졌습니다.

무엇보다 조사 결과, 보낸 메일, 회신, 분류 결과가 전부 레코드로 남습니다. 발송 대비 회신 수를 바로 볼 수 있고, 어떤 업계의 어떤 직군이 어떤 메시지에 반응했는지를 에이전트가 다음 메일 작성에 반영할 수 있어요.

인바운드와 모든 접점을 한곳에

Q. 인바운드는 어떻게 운영하나요?

정경서 매니저: 홈페이지 문의 폼으로 들어온 리드는 접수 즉시 트래킷에 레코드로 생성되고 슬랙으로 알림이 갑니다. 엔터프라이즈 타깃이라 건수는 많지 않았는데, 예산 편성 시기를 맞아 내년 도입 문의가 눈에 띄게 늘고 있어요. 접수와 배정이 자동이라 건수가 늘어도 운영 부담은 그대로입니다.

아웃바운드와 인바운드가 같은 레코드에서 보인다는 점이 중요합니다. 몇 달 전 메일을 보냈던 기업에서 인바운드 문의가 올 때, 그 맥락을 알고 대응하는 것과 모르고 대응하는 건 완전히 다르거든요.

Q. 발송 이후의 소통은 어떻게 기록하나요?

정경서 매니저: 원칙은 하나, 고객과 주고받은 것은 전부 트래킷에 남긴다입니다. 이메일은 연동 계정을 통해 자동으로 레코드에 붙고, 미팅 노트와 통화 내용도 기업·담당자 레코드에 연결합니다. 트래킷의 노트는 여러 레코드에 동시에 연결되기 때문에 미팅 노트 하나가 담당자 레코드에서도, 기업 레코드에서도 보여요.

기록이 한곳에 모이면 에이전트가 쓸 수 있는 컨텍스트가 달라집니다. 메일을 쓸 때 그 기업과의 과거 대화를 타임라인으로 가져올 수 있으니까요. 'AI 네이티브'에서 정말 중요한 건 모델이 아니라 데이터입니다. 기록이 흩어져 있으면 아무리 좋은 에이전트도 맥락 없는 메일을 쓰게 됩니다.

AI 에이전트가 CRM을 직접 세팅한다

Q. 이런 구조를 만드는 데 개발 리소스가 많이 들지 않았나요?

정경서 매니저: 오히려 반대였습니다. 트래킷은 MCP를 제공하기 때문에 저희 에이전트가 레코드, 필드, 커스텀 오브젝트, 워크플로우, 시퀀스, 뷰를 직접 만들고 수정합니다. 화면에서 하나씩 클릭하는 게 아니라 "이런 오브젝트를 만들고 이 조건에서 이렇게 동작하게 해줘"라고 설명하면 끝나요.

초기 데이터 정리에서 이 차이를 가장 크게 느꼈습니다. 트래킷과 스프레드시트를 오가며 관리하던 시절의 중복·오래된 레코드가 천 개 넘게 쌓여 있었는데, 사람이 다 볼 수 없는 양을 에이전트가 MCP로 정리했어요. 에이전트에게는 "먼저 트래킷 MCP로 시도하고 안 되는 것만 API를 쓰라"는 지침을 줬는데, 지금은 거의 모든 작업이 MCP 안에서 끝납니다.

Q. 외부 에이전트와 트래킷은 역할을 어떻게 나누나요?

정경서 매니저: 에이전트는 컨트롤타워예요. 조사하고, 쓰고, 판단하고, 지시합니다. 트래킷은 실행 엔진이고요. 발송, 회신 수신, 상태 변경, 알림처럼 정해진 규칙대로 돌아야 하는 일은 워크플로우와 시퀀스가 맡고, 트래킷에서 발생한 이벤트는 다시 에이전트로 전달됩니다. 양방향으로 연결된 하나의 시스템처럼 움직이는 거죠.

인상 깊었던 건 트래킷 팀의 대응이었습니다. 필요한 기능을 명세로 정리해 전달하면 MCP와 API로 반영됐어요. 고객의 에이전트 활용 방식에 맞춰 도구가 진화하는 걸 보면서 함께 가도 되겠다는 확신이 생겼습니다.

"SDR은 고객 대응과 최종 컨펌에만 시간을 쓰는 것이 목표"

Q. 앞으로의 계획은요?

정경서 매니저: SDR이 고객과 대화하는 일과 메일을 최종 컨펌하는 일 외에는 시간을 쓰지 않게 하는 것입니다. 다음 단계는 피드백 루프예요. 어떤 업계의 어떤 직군이 어떤 메시지에 회신했는지가 트래킷에 쌓이고 있으니, 이걸 다음 메일 작성에 가중치로 반영하려고 합니다. 인바운드가 더 늘면 트래킷 웹 폼과 워크플로우로 접수부터 배정까지 붙이고, 대시보드도 에이전트에게 설계를 맡길 생각입니다.

Q. 비슷한 고민을 하는 GTM 팀에 한마디 해주신다면요.

정경서 매니저: 에이전트가 아무리 똑똑해도 실행과 기록이 사람 손에 남아 있으면 자동화는 반쪽입니다. 저희는 트래킷을 데이터 저장소로 시작했지만 지금은 아웃바운드부터 인바운드까지 실제 액션이 일어나는 실행 엔진으로 쓰고 있어요. AI 네이티브 세일즈를 생각하신다면, CRM이 에이전트의 손에 잡히는 도구인지부터 보시라고 말씀드리고 싶습니다.

한눈에 보는 노티플라이의 트래킷 활용

영역

트래킷에서 하는 일

타깃·조사

ICP 기업을 Company 레코드로 관리, 에이전트가 매주 시그널 수집·점수화

메일 작성

조사 기반 개인화 메일을 커스텀 오브젝트 레코드로 생성, 담당자와 연결

승인·발송

담당자 승인을 트리거로 워크플로우가 시퀀스 등록, 연동 계정으로 발송

회신 처리

이메일 수신 트리거 → AI 블록 분류 → 다음 액션 분기

인바운드

문의 폼 접수 즉시 레코드 생성 + 슬랙 알림

소통 기록

이메일·미팅 노트·통화를 기업·담당자 레코드에 연결

세팅

MCP로 에이전트가 오브젝트·워크플로우·시퀀스·뷰를 직접 구성

자주 묻는 질문

트래킷 하나로 아웃바운드 자동화가 가능한가요?

가능합니다. 커스텀 오브젝트에 개인화 메일을 담고, 담당자 승인을 트리거로 워크플로우가 시퀀스를 실행해 연동 계정으로 발송합니다. 회신은 '이메일 수신' 트리거와 AI 블록으로 분류해 다음 액션으로 분기합니다.

외부 AI 에이전트와 트래킷은 어떻게 연결하나요?

트래킷 MCP로 에이전트가 레코드, 커스텀 오브젝트, 워크플로우, 시퀀스, 뷰를 직접 생성·수정합니다. 반대 방향은 워크플로우의 HTTP 요청 블록과 웹훅으로 트래킷의 이벤트를 외부로 전달합니다.

인바운드 문의도 트래킷으로 처리할 수 있나요?

네. 웹 폼이나 외부 문의 폼의 리드를 즉시 레코드로 만들고, 워크플로우로 슬랙 알림과 담당자 배정까지 자동화할 수 있습니다.


AI 에이전트와 함께 움직이는 세일즈 조직을 만들고 계신가요? 노티플라이처럼 트래킷을 GTM 실행 엔진으로 쓰는 방법을 트래킷 팀과 이야기해 보세요.

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