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B2B 제안서 작성, AI 브라우저에서 납품 제안서 쓰는 법
B2B 제안서 작성에서 시간을 가장 많이 잡아먹는 부분은 문장이 아니라 숫자입니다. 유통/제조 회사가 새 거래처에 납품 제안서를 보내려면 품목별 단가, 최소 주문 수량, 납기, 현재 재고와 생산 일정, 지난번 비슷한 거래처에 낸 견적을 모두 맞춰 봐야 합니다. 이 자료가 영업 담당자의 엑셀, 구매팀의 단가표, ERP 화면에 흩어져 있으니 제안서 한 건에 며칠이 걸리고, 결국 지난 제안서를 복사해 거래처명만 바꾸게 됩니다. inline AI OS의 AI 브라우저에서는 제안서 파일을 탭에서 바로 열고, 옆의 AI에게 요청하면 AI가 그 파일 안에서 초안을 채웁니다.
납품 제안서가 늦어지는 이유
제안서가 늦어지는 이유는 대체로 세 가지입니다.
- 숫자를 모으는 데 시간이 듭니다. 단가는 구매팀, 재고는 물류팀, 납기는 생산팀에 물어봐야 하고, 답을 기다리는 동안 제안서는 멈춰 있습니다.
- 거래처별로 다시 써야 합니다. 대리점에 보내는 제안과 B2B 고객사에 보내는 제안은 강조할 점이 다릅니다. 복사해서 이름만 바꾸면 받는 쪽이 금방 알아챕니다.
- 나간 뒤에 틀린 곳이 발견됩니다. 단종 품목이 들어가 있거나, 회사가 정한 마진보다 낮은 단가가 적혀 있는 경우입니다. 이미 거래처가 받은 뒤라 되돌리기 어렵습니다.
AI 브라우저에서 납품 제안서 쓰기
탭 구성: 제안서 양식과 근거 자료
AI 브라우저의 첫 탭에는 회사 공유 폴더의 제안서 양식(Word 또는 한글)을 엽니다. AI가 고칠 파일은 이것 하나입니다. 두 번째 탭에는 거래처가 보내 온 요청 메일이나 홈페이지, 세 번째 탭에는 지난 분기 견적서를 열어 둡니다. 단가와 재고는 AI 브라우저 안에 연결된 ARP에서 AI가 직접 읽어 옵니다. 오른쪽 AI 패널은 지금 열린 탭을 함께 읽습니다.
AI에게 요청하기
패널에 이렇게 적습니다.
"한빛유통에 보낼 사무용품 납품 제안서를 이 양식으로 써 줘. 품목은 요청 메일에 있는 다섯 가지, 단가는 우리 회사 거래처 단가 기준, 납기는 현재 가용재고로 맞출 수 있는지 확인해서 적어 줘. 지난 분기에 비슷한 대리점에 낸 견적이 있으면 구성은 그걸 참고해 줘."
AI는 다음 순서로 일합니다.
- 요청 메일에서 품목과 수량을 읽고, 회사 품목명과 맞춥니다. 거래처가 쓴 품명과 회사 품목 코드가 다르면 후보를 함께 보여 줍니다.
- 거래처 단가와 품목 기본 단가를 조회하고, 가용재고와 비교해 바로 납품할 수 있는 품목과 생산/발주가 필요한 품목을 나눕니다.
- 지난 견적에서 구성과 표현을 참고해 제안 배경, 공급 조건, 단가표, 납기 계획, 결제 조건 순으로 열린 문서를 채웁니다.
- 확인이 필요한 부분은 따로 목록으로 남깁니다. "B품목은 가용재고가 요청 수량보다 적어 납기를 2주로 적었습니다"처럼 근거를 붙입니다.
직원이 확인하는 지점
담당자는 문장보다 숫자를 먼저 봅니다. 단가표의 단가가 회사 단가와 같은지, 납기가 실제 재고/생산 일정과 맞는지, 거래처가 쓴 품명을 AI가 엉뚱한 품목에 연결하지 않았는지입니다. 고칠 곳이 있으면 "C품목은 신제품으로 바꿔서 다시 계산해 줘"처럼 말로 지시하면 됩니다. 문서에서 바뀐 곳은 변경 내용으로 표시되기 때문에 무엇이 달라졌는지 한눈에 보입니다.
마진 기준과 권한
요청할 때 "마진 하한보다 낮은 단가가 있으면 표시해 줘"라고 덧붙이면, AI는 기준 아래로 내려간 단가를 문서에 표시해 담당자가 판단하게 합니다.
AI는 이 직원의 권한 안에서만 읽고 고칩니다. 담당 거래처가 아닌 곳의 단가나 접근 권한이 없는 원가 정보는 AI도 보지 못합니다. 위험한 작업은 실행 전에 확인을 받고, 고친 내용은 기록에 남습니다.
거래처마다 다르게 쓰기
같은 품목이라도 거래처 유형에 따라 강조점이 달라집니다. AI 브라우저에서는 "이 제안서를 B2B 고객사용으로 바꿔 줘. 대리점용 판매 지원 내용은 빼고, 정기 납품 일정과 품질 관리 내용을 앞으로 올려 줘"처럼 같은 문서를 다른 버전으로 만들 수 있습니다. 거래처 홈페이지나 최근 공지를 옆 탭에 열어 두면, AI가 그 회사의 현재 관심사를 제안 배경에 반영합니다.
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직접 쓸 때는
AI 없이 쓰더라도 좋은 제안서의 원칙은 같습니다.
거래처 규모와 유형에 맞춘 구성
- 규모가 큰 거래처는 위험을 줄이는 쪽을 선호합니다. 유사 거래 실적, 단계적 공급 계획, 품질/납기 관리 방안, 장기 공급 체계를 앞에 둡니다.
- 규모가 작은 거래처는 제한된 예산으로 확실한 효과를 원합니다. 명확한 단가, 최소 주문 조건, 바로 시작할 수 있는 공급 방식이 중요합니다.
읽는 사람별 관심사
- 대표/임원: 매출과 원가에 얼마나 도움이 되는지
- 실무 담당자: 발주/입고 절차가 어떻게 바뀌는지, 운영이 편한지
- 구매 담당자: 총비용, 결제 조건, 다른 공급처 대비 가격
거래처를 먼저 파악하기
웹사이트, 뉴스, 공시 자료로 최소한 다음을 확인합니다.
- 어떻게 돈을 버는 회사인지
- 최근 발표나 공지에서 드러나는 우선순위
- 보수적인지 새로운 방식을 시도하는 편인지
- 과거 어떤 기준으로 공급처를 골라 왔는지
설득력을 높이는 다섯 가지
- 기술 설명을 거래처의 이익으로 바꿉니다. "포장 공정을 바꿨다"보다 "파손 반품이 줄어 재입고 업무가 줄어든다"가 읽힙니다.
- 경쟁 공급처와의 차이를 정리합니다. 기능, 가격, 납기, 사후 대응을 항목별로 비교해 우리만의 강점을 찾습니다.
- 근거 있는 숫자를 씁니다. "상당한 효과" 같은 표현 대신 실제 단가, 납기, 공급 실적을 제시합니다. 낙관적인 전망만 늘어놓으면 오히려 신뢰가 떨어집니다.
- 제안 전에 관계를 만들어 둡니다. 전시회나 업계 모임에서 미리 얼굴을 익혀 두면 같은 제안서도 다르게 읽힙니다.
- 비슷한 거래 사례를 붙입니다. 업종과 규모가 비슷한 거래처의 공급 사례가 가장 설득력이 있습니다.
B2B 제안서 작성 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. AI가 단가를 잘못 적으면 어떻게 되나요?
AI는 단가를 어느 기준에서 가져왔는지 문서에 함께 표시하고, 바뀐 칸은 변경 내용으로 남깁니다. 그래도 거래처에 나가기 전에 담당자가 단가표를 확인해야 합니다.
Q. 다른 영업 담당자의 거래처 자료도 AI가 참고하나요?
AI는 요청한 직원의 권한 안에서만 읽습니다. 담당 거래처로 제한된 자료라면 다른 담당자의 AI도 볼 수 없습니다.
Q. 회사 데이터는 어디에 저장되나요?
데이터는 AWS에 저장되고, 고객 데이터는 AI 학습에 쓰이지 않습니다. 모델 제공사와는 eZDR 계약을 맺어 요청 내용과 파일이 모델 제공사에 저장되지 않습니다.
Q. 매번 비슷한 제안서를 쓴다면 더 줄일 방법이 있나요?
지난번 제안서를 탭에 열어 두고 "이 구성 그대로, 이번 거래처 요청 메일에 맞춰 새 제안서를 만들어 줘"라고 요청하면 됩니다. AI가 새 문서를 만들고 품목과 단가를 다시 채우므로, 담당자는 바뀐 부분만 확인하면 됩니다.
납품 제안서, inline AI로 데이터 옆에서 쓰기
손으로 쓰는 제안서는 숫자를 모으고 맞추는 데 대부분의 시간이 들고, 틀린 단가는 거래처가 받은 뒤에야 발견되기 쉽습니다. inline AI의 AI 브라우저에서는 제안서 양식과 거래처 메일을 탭으로 열어 두고 옆의 AI에게 요청하면, AI가 단가와 재고를 근거로 문서를 직접 채우고 확인할 곳을 표시합니다. 담당자는 바뀐 부분을 검토하면 됩니다. AI는 직원의 권한 안에서 움직이고, 고친 내용은 기록에 남습니다.
일본 B2B SaaS 시장 진입 타당성 검토
이사회 의사결정용 / 전략기획실 / 2026. 08.
4. 시장 진입 전략과 단계별 투자 계획
일본 중견기업용 업무 자동화 시장은 2025년 4,820억 엔에서 2029년 7,410억 엔으로 성장할 전망이다. 인터뷰한 잠재고객 18곳 중 13곳은 기존 문서 양식과 승인 절차를 그대로 유지하면서 생성형 AI를 도입하는 것을 최우선 조건으로 꼽았다. 따라서 범용 챗봇 경쟁보다 Microsoft Office 기반의 현장 워크플로에 집중하는 것이 초기 진입 가능성을 높인다.
핵심 권고: 도쿄/오사카의 전문서비스 기업을 우선 공략하고, 12개월 안에 현지 파트너 판매 비중을 35%까지 높이는 단계적 진입안을 채택한다.
| 단계 | 기간 | 핵심 과제 | 누적 투자 | 의사결정 기준 |
| 1. 검증 | 0–6개월 | 현지화/디자인 파트너 20곳 | 8.4억 원 | 유료 전환 12% |
| 2. 확장 | 7–18개월 | 도쿄 세일즈팀/리셀러 5곳 | 24.7억 원 | ARR 32억 원 |
| 3. 정착 | 19–36개월 | 오사카 거점/엔터프라이즈 | 51.3억 원 | 회수기간 31개월 |
4.3. 주요 위험과 대응
• 현지 보안 심사 지연 - ISMS/SOC 2 증빙 묶음을 사전 현지화하고 파트너 실사를 병행한다.
• 낮은 초기 브랜드 인지도 - 세무/법무/컨설팅 업종별 템플릿을 공동 제작해 레퍼런스를 확보한다.
주: 시장 규모는 2026년 6월 환율 100엔=926원을 적용했다. 재무모델 기준 시나리오의 세부 가정은 부록 C 참조.
첨부 자료로 일본 시장 진입 보고서를 이사회용으로 써줘. 30쪽 이상, 투자안과 철수 기준까지 넣고 출처는 각주로 남겨줘.
자료의 기준일과 수치 정의를 먼저 통일한 뒤, 이사회가 바로 판단할 수 있는 8개 장 구조로 작성하겠습니다.
시장 보고서 214쪽 읽기
경쟁사 12곳/가격제 37개 비교
고객 인터뷰 18건 주제 코딩
요약→시장→고객→경쟁→전략→재무→위험→결론
이사회 의사결정 질문 6개 연결
중복 근거 11건 제거
표 14개/각주 31개/부록 3개
제목 스타일/자동 목차/표 번호 적용
수치/단위/기준일 교차검증
완성한 보고서
- /권고안: 도쿄/오사카 순차 진입, 파트너 판매 비중 35% 목표
- /투자: 3년 누적 51.3억 원, 기준 시나리오 회수기간 31개월
- /철수 기준: 12개월차 유료 전환 8% 미만 또는 ARR 12억 원 미만
이 작업, AI 브라우저에서는 한 줄 요청으로 끝납니다
inline AI OS는 직원이 회사 파일을 열어 둔 채 옆의 AI에게 일을 맡기는 업무용 AI 브라우저입니다. 우리 회사 업무에 맞는지 무료 도입 상담으로 먼저 확인해 보세요.
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