인공 지능(AI)의 부상은 비즈니스의 많은 측면을 변화시킬 것이며, 영업도 예외는 아닙니다. AI를 영업 프로세스에 통합하면 복잡한 데이터에서 얻은 통찰력을 통해 효율성을 크게 높이고, 워크플로를 간소화하고, 비즈니스 성공을 이끌 수 있습니다.
일상적인 작업 자동화
영업 전문가는 종종 데이터 입력, 이메일 관리, 일정 관리와 같은 반복적인 작업에 상당한 시간을 할애합니다. AI는 이러한 작업을 자동화하여 영업 담당자가 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 해줍니다. 일상적인 작업을 자동화하면 시간을 절약할 뿐만 아니라 인적 오류도 줄어들어 전반적인 효율성이 높아집니다.
예를 들어, AI 기반 도구는 수동 개입 없이 이메일을 자동으로 분류하고 분류하고, 리드를 우선순위 지정하고, 후속 조치를 예약할 수 있습니다. AI 시스템은 중요한 이메일을 플래그 지정하여 영업 담당자가 압도당하지 않고도 적극적으로 대응할 수 있도록 합니다. AI는 또한 잠재 고객과의 상호 작용을 추적하여 영업 담당자에게 이전 상호 작용 및 결과에 따라 최적의 시기에 후속 조치를 취하도록 상기시킬 수 있습니다. 이 수준의 AI 자동화는 리드가 소홀히 여겨지지 않도록 보장하여 잠재적 기회를 극대화합니다.
리드 생성 및 자격 강화
리드를 식별하고 선별하는 것은 판매 프로세스에서 중요하지만 시간이 많이 걸리는 부분입니다. 전통적으로 이는 데이터를 수동으로 분석하는 것을 포함하며, 이는 시간이 많이 걸리고 관리하기 어려울 수 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재력이 높은 리드를 식별하고, 구매 준비 상태를 평가하고, 그에 따라 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이를 리드 스코어링이라고 합니다.
AI 기반 리드 스코어링 시스템은 알고리즘을 사용하여 행동, 인구 통계 및 상호작용을 기반으로 리드가 전환될 가능성을 평가합니다. 이를 통해 영업팀은 시간과 리소스를 보다 효율적으로 할당하여 판매로 이어질 가능성이 가장 높은 리드에 집중할 수 있습니다. AI 시스템은 결과를 분석하고 알고리즘을 조정하여 지속적으로 학습하고 개선하여 리드 스코어링 프로세스가 정확하고 관련성이 유지되도록 합니다.
예를 들어, AI 모델은 긍정적이고 부정적인 반응에 대해 훈련될 수 있으며, 이를 통해 영업 담당자가 보다 생산적인 대화에 집중할 수 있습니다. 하버드 비즈니스 리뷰 AI를 리드 스코어링에 활용하는 회사의 경우 리드 전환율이 51% 증가하는 것으로 나타났습니다.
고객 상호작용 개인화
하이퍼 개인화는 성공적인 영업 상호작용에 필수적이며, AI는 이를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘날의 시장에서 고객은 더 개인화된 경험을 기대하며, 제공하지 못하는 기업은 경쟁자에게 밀리게 될 수 있습니다. AI는 고객 데이터를 분석하여 선호도, 행동 및 요구 사항에 대한 통찰력을 제공하여 영업 담당자가 메시지와 제안을 맞춤화할 수 있도록 합니다.
AI 기반 개인화는 단순히 고객의 이름을 부르는 것을 넘어섭니다. 여기에는 고객의 구매 여정을 이해하고, 고객의 요구를 예상하고, 각 단계에서 고객에게 관련 정보를 제공하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, AI는 과거 구매 및 검색 기록을 분석하여 고객에게 가장 관심을 가질 만한 제품이나 서비스를 추천할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 참여 및 전환 가능성을 높입니다.
AI 기반 개인화는 B2B 영업에서 특히 강력할 수 있습니다. AI는 영업팀이 잠재 고객의 조직 구조를 이해하고, 주요 의사 결정자를 식별하고, 특정 문제점을 해결하기 위해 영업 피치를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 타겟팅된 접근 방식은 영업 노력의 효과를 크게 높입니다.
판매 예측 개선
정확한 판매 예측은 리소스 할당과 전략적 계획에 필수적입니다. 전통적으로 판매 예측은 과거 데이터와 판매 리더의 직감에 의존해 왔습니다. 그러나 가트너, 영업 운영 리더의 67%는 “정확한 판매 예측을 만드는 것이 3년 전보다 오늘날 더 어렵다”는 데 동의하며, 이로 인해 더 많은 회사가 AI 솔루션을 모색하게 되었습니다. AI는 과거 판매 데이터, 시장 동향 및 기타 관련 요소를 분석하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 판매 예측을 제공함으로써 이러한 과제를 극복할 수 있습니다.
AI 기반 예측 모델은 경제 지표 및 산업 동향과 같은 외부 요인을 포함하여 방대한 양의 데이터를 처리합니다. AI는 더 광범위한 변수를 고려하여 인간 분석가가 놓칠 수 있는 패턴과 상관 관계를 식별하여 더 정확한 예측을 제공합니다. 이를 통해 기업은 재고 관리, 인력 및 마케팅 지출에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
AI는 또한 실시간 데이터를 기반으로 예측을 지속적으로 업데이트합니다. 갑작스러운 시장 변화가 발생하면 AI 시스템은 예측을 신속하게 조정하여 영업 리더에게 최신 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 조건이 빠르게 변할 수 있는 빠르게 변화하는 산업에서 특히 중요합니다.
영업 워크플로우 최적화
AI는 병목 현상을 파악하고 개선 사항을 제안하여 영업 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 영업 워크플로는 종종 초기 리드 생성에서 최종 거래 성사에 이르기까지 여러 단계를 포함합니다. 이 프로세스의 어느 단계에서든 비효율성이 발생하면 기회를 잃거나 거래 성사가 지연될 수 있습니다. AI는 영업 퍼널을 분석하여 잠재 고객이 어디에서 떨어져 나가는지 파악하고 이러한 문제를 해결하기 위한 전략을 권장하여 이러한 문제를 해결합니다.
예를 들어, AI는 영업 파이프라인을 통해 리드의 진행 상황을 추적하고 거래가 중단될 가능성이 가장 높은 단계를 식별할 수 있습니다. 이러한 중단의 이유를 분석하여 AI는 추가 고객 접근이나 영업 피치 변경과 같은 타겟팅된 개입을 제안합니다. 이러한 지속적인 최적화는 보다 효율적인 영업 프로세스와 더 나은 결과로 이어집니다.
영업에서 AI 활용을 위한 모범 사례
판매에서 AI의 힘을 최대한 활용하고 비즈니스에서 성공을 창출하기 위해 판매 리더는 이러한 모범 사례를 사용해야 합니다.
- AI를 완벽하게 통합: AI 도구가 기존 판매 프로세스에 완벽하게 통합되어 중단을 최소화하고 광범위한 도입을 극대화합니다.
- 데이터 품질에 집중하세요: AI는 처리하는 데이터만큼만 좋습니다. 데이터 관리 도구에 투자하고 데이터가 정확하고 완전하며 최신 상태인지 확인하세요.
- 교육 및 지원 제공: 영업팀에 AI 도구를 효과적으로 사용하는 데 필요한 교육을 제공하는 것이 중요합니다. 여기에는 AI에서 생성된 통찰력을 해석하고 이를 바탕으로 행동하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다.
- 모니터링 및 최적화: AI 성능을 지속적으로 모니터링하고 피드백과 결과에 따라 최적화합니다. 이를 유지하려면 정기적인 업데이트와 조정이 중요합니다.
- 개인화를 우선시하세요: AI를 사용하여 대규모로 개인화된 경험을 제공하세요. 맞춤형 상호작용은 잠재 고객에게 공감을 얻고 성공적인 거래를 만들 가능성이 더 높습니다.
AI는 여러 면에서 영업 환경을 변화시키고 있으며 영업 리더가 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI를 활용하는 방법과 AI를 효과적으로 사용하는 모범 사례를 완전히 이해함으로써 기업은 새로운 수준의 생산성을 확보하고 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 성장을 촉진할 수 있습니다. 영업의 미래는 의심할 여지 없이 AI와 연결되어 있으며, 이 기술을 수용하는 사람은 변화하는 비즈니스 환경에서 성공할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.
게시물 AI가 어떻게 판매 효율성을 높이고 비즈니스 성공을 이끌 수 있는가 처음 등장 유나이트.AI.