타겟 발굴
조건이 아니라 대화로
찾고 싶은 기업을 설명하세요
타겟 발굴가 지식그래프로 연결된 기업 정보를 탐색해 후보와 추천 근거를 함께 보여줍니다.
- 자연어로 복합 조건 설명
- 기업 관계·페인포인트·시그널 연결
- 후보마다 추천 이유와 적합도
지금과 다른 점
누구에게 왜 제안할지 모른 채 같은 자료를 보내면 영업은 반복될수록 지칩니다. Fitsel 은 단계마다 판단 근거를 붙입니다.
지금
Fitsel 을 쓰면
일하는 순서
흩어져 있던 조사, 제안, 발송, 후속을 하나의 리드 흐름으로 잇습니다. 담당자는 반복 작업 대신 판단과 대화에 집중합니다.
기업 데이터와 시그널, 지식그래프로 조건에 맞는 회사를 찾습니다.
AI 추천과 타겟 발굴, 가상 인터뷰로 접근 이유와 메시지를 구체화합니다.
회사별 페인포인트와 맥락을 반영한 제안서를 만들고 내 메일로 보냅니다.
열람·몰입·질문·재방문과 파이프라인 상태로 다음 액션을 정합니다.
실제 화면
타겟 조사, 논리 검증, 맞춤 제안, 파이프라인 관리가 따로 노는 도구가 아니라 한 업무 흐름입니다.
타겟 발굴
타겟 발굴가 지식그래프로 연결된 기업 정보를 탐색해 후보와 추천 근거를 함께 보여줍니다.
기업 정보
기본 정보부터 사용 제품, 페인포인트, 성장·재무, 관계사와 최신 시그널을 한 화면에서 봅니다.

가상 인터뷰
타겟 기업의 가상 의사결정권자와 인터뷰해 영업 논리와 메시지를 점검합니다. 역할별 관점과 예상 반론이 제안 전략이 됩니다.

맞춤 제안서
원본을 그대로 발행하거나, 타겟의 상황에 맞춰 깊이 소개하는 타겟 맞춤 제안서를 만듭니다.
영업 파이프라인
타겟을 제안, 발송, 협상 단계로 옮기며 관리하고 문서 행동 신호를 다음 일에 씁니다.

이렇게 씁니다
신규 시장
산업·규모·사업장·최신 시그널로 시장을 좁히고, 찾고 싶은 기업을 말로 설명합니다. 추천 이유까지 보고 타겟을 정합니다.
핵심 고객사
페인포인트, 관계사, 성장·재무와 최신 변화를 바탕으로 맞춤 제안을 만들고, 가상 의사결정권자에게 논리를 먼저 검증합니다.
파이프라인
타겟부터 제안서, 발송, 협상까지 칸반에서 관리합니다. 고객 행동 신호가 생기면 우선순위를 바꾸고 후속을 잇습니다.
남는 데이터
추천 결과만이 아니라 그 회사를 고른 이유, 제안의 논리, 보낸 뒤 고객의 실제 행동까지 이어서 봅니다.

누구에게 왜 제안할지, 언제 다시 연락할지 데이터로 정하세요. 아웃바운드의 성공률은 첫 판단에서 갈립니다.