📌3줄 요약
B2B 리서치가 어려운 이유, 정확한 타깃 접근이 어렵기 때문입니다. 인터뷰 등 고비용의 정성 조사에 의존할 수 밖에 없었죠.
리멤버 Deep 리서치는 B2B 맥락에 최적화된 '500만 직장인 DB'와 '정밀 타기팅'으로 기존 리서치의 한계를 해결했습니다.
국내 대표 컨설팅·리서치사 KMAC와 함께 설계부터 분석, 전략 실행까지 연결해 실질적인 성과로 이어지는 인사이트를 제공합니다.
B2B 리서치, 그동안 왜 어려웠을까?
B2B 시장에서 리서치는 오랫동안 낯선 도구였습니다. 가장 큰 이유는 B2B 특유의 구조적 한계 때문입니다. 예를 들어, 인사 담당자처럼 특정 실무자나 의사결정권자가 타깃이 B2B에선 조사에 필요한 DB 접근이 쉽지 않습니다. 인맥을 제외하면 고객사 홈페이지에 적힌 대표전화가 사실상 유일한 접점이죠. 정확한 표본 확보가 핵심인 B2B 조사에서 이 같은 제약은, 많은 리서치 기관들이 B2B 설문을 꺼리는 결정적인 이유가 됩니다.
대안으로 컨설팅펌에 의뢰할 수 있지만, 시간과 비용 부담이 큽니다. 게다가 컨설팅펌에선 자체 정량 조사가 어려워, 대부분 10명 이하의 전문가 인터뷰에 그치기 때문에 조사 범위는 좁고 소요 시간은 길어질 수 밖에 없습니다. 더 큰 문제는, 이렇게 수집한 소수 의견이 시장 전체를 대표하는 데이터처럼 해석된다는 점입니다.
여기에 또 하나의 과제가 남습니다. 어렵게 확보한 데이터를 어떻게 해석해 실제 사업에 연결할 것인가. 이 질문 앞에서 많은 B2B 기업은 결국, 직접적인 인사이트를 얻기 쉬운 기존 고객과의 정성 인터뷰에만 의존하게 됩니다. 하지만 이 방식은 범위가 제한적이고 편향적인 의견에 기반할 수 있다는 한계를 피할 수 없죠.
지금, B2B 기업들이 리서치를 다시 찾는 이유
하지만 최근, 이 같은 한계에도 불구하고 B2B 시장에서 리서치에 대한 관심이 다시 높아지고 있습니다. 디지털 전환과 경쟁 심화로 시장 환경이 빠르게 변화하면서, 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 전략 수립의 중요성이 더욱 커졌기 때문입니다. 이에, 고객 반응을 정량 데이터로 빠르게 파악해 이를 전략에 반영하려는 수요도 점점 더 늘어나고 있죠.
예를 들면 이런 겁니다. 오프라인 기반 솔루션을 SaaS로 전환하거나 AI 기능이 포함된 신규 서비스를 출시할 때는, 고객의 수용 가능성이나 가격 민감도 등을 사전에 검증하는 게 중요합니다. 그래야 출시 이후의 리스크를 줄이고, 더 안정적으로 시장에 안착할 수 있기 때문이죠.
이처럼 시장 반응을 수치로 파악할 수 있는 리서치는 전략적 의사결정에 큰 힘이 됩니다. 또한 경쟁사 벤치마킹이나 산업 동향 파악 등 정보에 대한 수요가 커지면서, B2B 시장 전반에서 리서치의 필요성과 활용도 역시 빠르게 확산되고 있습니다.
B2B 리서치, 세 가지만 기억하세요
리멤버는 이 같은 흐름에 맞춰, B2B 환경에서 리서치가 실질적인 전략 도구가 되기 위해 무엇이 필요한지 고민했고, 그 해답으로 ‘Deep 리서치’를 제안합니다. 핵심은 세 가지입니다.
📌Deep 리서치란?
500만 직장인 데이터베이스를 기반으로, 정밀 타기팅된 설문 조사부터 인사이트 분석, 전략 실행까지 전 과정을 통합 지원하는 B2B 맞춤형 리서치 솔루션
첫째, 정확한 타깃, 정밀한 타기팅
리서치의 목적은 분명합니다. 정확한 타깃으로부터 필요한 인사이트를 도출하는 것. 500만 실명 기반 직장인 DB를 보유한 리멤버는, 실무자나 의사결정권자처럼 타깃이 뚜렷한 B2B 조사에 가장 적합한 대안입니다. 주부와 대학생 등 일반 소비자 패널에 의존하는 일반 리서치들과 달리, 응답자 구성부터 응답의 깊이까지 전혀 다른 차원의 결과를 제공하죠.
또한, 특정 직무군은 물론, 기업 임원·교수·전문직·언론인·공공기관 종사자 등 산업별 오피니언 리더의 의견까지 뾰족하게 수집할 수 있어, 리서치의 깊이와 정교함을 한층 더 높일 수 있습니다.
또 하나의 차별점은 '정밀 타기팅'입니다. 단순히 성별이나 연령 같은 표면적 조건이 아니라, B2B 비즈니스 맥락에 맞춘 직무·직급·산업·기업 규모 등의 기준으로 타깃을 선별합니다. 이를 통해 응답의 정확도는 물론, 보다 실질적이고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있죠.
둘째, 속도와 비용, 전문성 모두 잡은 효율성
'직장인 패널'과 '정교한 타기팅', 두 조합은 그간 B2B 환경에서는 실현하기 어려웠던 정량 조사의 새로운 가능성을 열었습니다. 인력과 비용 부담이 큰 정성 조사에만 의존해야 했던 구조에서 벗어나게 된 것이죠.
또한, 글로벌 컨설팅·리서치 전문사 KMAC(한국능률협회컨설팅)이 협력사로 함께해 리서치의 깊이를 더합니다. KMAC의 고도화된 설계 역량과 오랜 조사 경험을 바탕으로, 전략 수집은 물론 실행까지 이어지는 인사이트를 제공합니다.
리서치 방식도 실용적입니다. 고객사가 직면한 주요 과제를 함께 정의한 뒤, 전략에 따라 정량 조사와 정성 인터뷰, 데스크 리서치와 필드조사를 적절히 조합해 빠르게 실행합니다. 이미 확보된 직장인 DB를 활용하기에 응답자를 새로 모집할 필요 없이 빠른 수집이 가능하죠.
셋째, 리서치 이후까지 고려한 실행 중심 설계
많은 기업이 리서치 결과를 받아든 뒤 마주하는 질문이 있습니다.
<“설문 결과를 어디에, 어떻게 활용해야 할까?”>
리멤버 Deep 리서치는 그 해답까지 함께 고민합니다. 단순한 결과 해석을 넘어, 마케팅 전략, 신사업 기획, 글로벌 진출 등 실행 단계에서 바로 활용할 수 있는 인사이트를 함께 정리해 드립니다.
접근은 자연스럽게, 응답은 확실하게
그렇다면 타깃에게는 설문이 어떻게 전달될까요? 방법은 간단합니다. 리멤버 앱 내에서 정밀하게 타기팅된 대상에게만 설문 또는 인터뷰 참여 기회를 노출하고, 관심 있는 주제로 자연스럽게 응답을 유도합니다.
응답자에게는 참여 보상으로 포인트가 지급되며, 이 포인트는 앱 내에서 상품을 구매하거나 지인에게 선물할 때 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이 구조 덕분에 높은 응답률과 응답 품질을 함께 확보할 수 있죠.
‘무엇을 알았는가’를 넘어 ‘어떻게 활용할 것인가’로
리서치의 핵심은 ‘무엇을 알았는가’보다 ‘어떻게 활용할 것인가’에 있습니다. 리멤버와 KMAC가 함께 만든 B2B Deep 리서치는 정확한 타깃 설정부터 인사이트 도출, 전략 실행까지 연결되는 실행 중심의 B2B 리서치입니다. 지금, 성과로 이어지는 리서치가 필요하다면, 리멤버 Deep 리서치로 시작해 보세요.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q. B2B 리서치는 일반 소비자 리서치와 무엇이 다른가요?
일반 소비자 리서치는 취향, 만족도, 구매 의사 등 개인 중심의 의견 수렴이 핵심입니다. 반면 #B2B 리서치는 ‘조직’을 단위로 조사#하며, 단순 의견을 넘어 의사결정 구조와 판단 기준을 이해하고, 시장 내 위치을 진단해 전략 수립에 필요한 인사이트를 도출하는 것을 목표로 합니다.
Q. 리멤버와 KMAC의 역할은 어떻게 다른가요?
리멤버: 500만 직장인 DB를 활용해 정확한 타깃을 선별해 #정량·정성 조사#를 실행합니다.
KMAC: 전략 컨설팅과 리서치 전문성을 바탕으로 설계, 분석, 인사이트 도출 등 #조사 전반의 기획과 데이터 해석#을 담당합니다.
Q. 설문조사 대상자는 어떻게 선정되나요?
리멤버에 등록된 500만 직장인 명함 데이터 중, #산업·직군·직무·직급 등세분화된 조건#에 따라 목적에 부합하는 응답자만 선별합니다.
Q. 응답 품질은 어떻게 보장하나요?
#실시간으로 업데이트되는 명함·이력서 기반 DB#에서 선별되며, 설문은 조사 조건에 부합하는 #검증된 응답자에게만 노출#됩니다. 응답 후에는 소속 기업 매칭, 중복 제거, 품질 기준 미달 응답 필터링 등 #다층적 QA#를 적용해 데이터의 신뢰성과 정확도를 확보합니다.
Q. 프로젝트 소요 기간은 얼마나 되나요?
조사의 목적과 규모에 따라 다르지만, 평균적으로 #1개월 ~ 1.5개월# 정도 소요됩니다.
Q. 리멤버 DB를 활용해 ‘조사’만 진행해도 되나요?
가능합니다. 다만, B2B 리서치는 기업의 의사결정 구조와 판단 맥락까지 고려한 설계가 필수입니다. 단순 조사만으로는 인사이트 도출이나 활용에 한계가 있어, #정확한 타깃 설계부터 분석, 전략 실행까지 연결된 Deep 리서치#를 추천드립니다.
Q. ‘보고서 제작’만 별도로 요청할 수 있나요?
#보고서만 별도로 제작해 드리진 않습니다.# 또한, 자사에서 직접 조사한 데이터는 편향, 왜곡 가능성이 커 활용을 권장드리지 않습니다.
