오늘날 빠르게 변화하고 점점 더 복잡해지는 비즈니스 환경에서 조직은 수익성을 유지하면서 지속 가능한 성장을 추진해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 모든 수익 중심 기능에 걸쳐 민첩성, 효율성 및 조정이 요구되는 시대에는 영업, 마케팅 및 고객 성공에 대한 기존의 사일로화된 접근 방식이 부족한 경우가 많습니다. 전체 수익 수명주기 최적화를 목표로 이러한 중요한 부서를 하나의 통합된 힘으로 통합하는 전략적 프레임워크인 RevOps(수익 운영)를 시작하세요.
인공지능(AI)의 부상과 함께 RevOps는 다음과 같은 추진력을 얻고 있습니다. 75% 2026년까지 RevOps 모델을 구현할 것으로 예상되는 가장 빠르게 성장하는 기업 중
그러나 RevOps란 정확히 무엇이며 비즈니스 리더는 이를 어떻게 활용하여 수익을 극대화할 수 있습니까? 이 기사에서는 AI 기반 RevOps 기술을 사용하여 수익 성장을 촉진하고 운영을 간소화하며 고객 경험을 향상시키는 방법을 살펴보겠습니다.
수익 운영(RevOps)이란 무엇입니까?
그 핵심에는 RevOps 영업, 마케팅, 고객 성공 등 조직 운영을 수익 창출을 향상시키는 원활한 시스템으로 정렬하는 방법입니다.
Salesforce, Microsoft, Google, IBM, Johnson & Johnson과 같은 선도적인 기업은 시장 진출 접근 방식을 최적화하기 위해 RevOps 기능을 생성하고 유지 관리하는 데 리소스를 전념하고 있습니다.
RevOps는 부서별 사일로를 허물어 보다 효율적인 워크플로, 더 나은 의사 결정, 향상된 고객 경험을 지원하여 궁극적으로 일관되고 지속 가능한 수익 성장을 촉진합니다. 그러나 오늘날 비즈니스 세계에서 RevOps를 실제로 차별화하는 것은 최첨단 AI 기술을 활용하여 수익을 새로운 차원으로 끌어올리고 RevOps 팀의 운영 방식을 혁신하는 능력입니다.
RevOps에서 AI의 힘
RevOps를 AI 도구 및 기술에 통합함으로써 기업은 운영 효율성을 향상하고, 데이터 기반 결정을 더 빠르게 내리고, 수익 창출 프로세스 전반에서 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. AI가 이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
1. 정확한 예측
모든 비즈니스의 가장 큰 과제 중 하나는 수익을 정확하게 예측하는 것입니다. 와 함께 80% 분기별 예측을 놓치고 절반 이상이 여러 번 실패했다고 보고하는 리더의 경우 영업 팀을 최적화하고 다음 단계로 끌어올리려면 정확한 예측이 중요합니다. AI 기반 예측 분석은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 RevOps 팀이 보다 정확한 예측을 생성할 수 있도록 지원합니다. 이는 미래의 수익 흐름에 대한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 잠재적인 위험이나 기회 영역을 식별하는 데도 도움이 됩니다. 그런 다음 리더는 자격이 없는 리드를 추구하고 비현실적인 목표를 설정하는 등 위험을 완화하기 위한 사전 조치를 취하거나 고객 관계 관리(CRM)와 같은 고성장 영역을 활용할 수 있습니다.
2. 반복적인 작업 자동화
수익 운영에는 상당한 양의 수동 데이터 입력, 보고 및 관리 작업이 포함되는 경우가 많습니다. AI를 기반으로 팀은 이러한 반복적인 작업을 자동화하여 전략 개발 및 고객 참여와 같은 고부가가치 활동에 집중할 시간을 확보할 수 있습니다. 데이터 위생 및 파이프라인 분석과 같은 일상적인 작업을 자동화함으로써 기업은 효율성을 향상하고 맞춤형 고객 지원, 타겟 마케팅 캠페인, 판매 전략 최적화 등 수익을 창출하는 영역에 리소스를 할당할 수 있습니다.
3. 판매 파이프라인 최적화
AI 도구는 영업 파이프라인을 실시간으로 모니터링하여 성공을 제한하는 장애물이나 비효율성을 감지할 수 있습니다. 거래가 지연되는 단계를 식별하거나 고객이 이탈 조짐을 보일 때 영업팀에 경고하는 작업 등 AI는 RevOps 팀이 신속하게 조치를 취할 수 있도록 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 판매 파이프라인을 최적화하고 마찰을 제거함으로써 기업은 판매 주기를 가속화하고 수익 전환율을 높일 수 있습니다.
4. 고객 상호작용 개인화
고객 개인화는 RevOps의 중요한 측면이며, AI는 기업이 이 핵심 기능에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI는 고객 데이터를 분석하여 고객 선호도, 행동, 구매 패턴에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 기업은 봉사 활동을 개인화하여 참여도를 높이고 더 강력한 고객 관계를 구축할 수 있습니다. AI 기반 개인화는 퍼널 상단부터 퍼널 하단까지 전체 수익 라이프사이클을 최적화하는 데 중요한 역할을 하며 궁극적으로 지속 가능한 수익 성장을 주도합니다.
5. AI 기반 리드 스코어링 및 기회 우선순위 지정
효율적이고 효과적인 리드 평가는 수익 성장을 촉진하는 데 필수적입니다. AI는 과거 구매 행동, 고객 상호 작용, 인구 통계 정보 등 방대한 양의 데이터 포인트를 분석하여 기업이 이러한 리드를 평가하고 우선 순위를 지정하는 방식을 변화시킬 수 있습니다. 이를 통해 RevOps 팀은 가장 수익성이 높은 리드 소스에 노력을 집중함으로써 구매 가능성이 가장 높은 고품질 잠재 고객을 식별하고 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 이러한 타겟 접근 방식을 통해 영업 및 마케팅 팀은 가치가 높은 기회에 집중하여 궁극적으로 더 나은 결과를 얻고 ROI(이자 수익)를 극대화할 수 있습니다.
6. 민첩한 의사결정을 위한 실시간 통찰력
오늘날의 역동적이고 불안정한 시장 환경에서 적응 능력은 성장에 필수적입니다. AI를 통해 RevOps 팀은 실시간 데이터와 통찰력에 액세스하여 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 마케팅 캠페인을 조정하거나 변화하는 고객 행동에 따라 판매 전략을 조정하는 등 AI는 기업이 민첩성과 대응력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
올바른 균형 유지: RevOps의 미래
RevOps의 미래는 AI의 역량과 인간 팀의 전문성 사이의 적절한 균형을 찾는 데 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 수익 창출에 미치는 영향도 커질 것입니다. 그러나 가장 성공적인 RevOps 팀은 AI를 사용하여 일상적인 작업을 최적화하고, 귀중한 통찰력을 얻고, 고객 상호 작용을 개인화하는 동시에 미묘하고 전략적인 의사 결정을 사용자에게 맡기는 팀이 될 것입니다. 인간 전문가. 팀을 조정하고, 프로세스를 개선하고, AI와 인간 전문 지식을 최대한 활용함으로써 RevOps는 장기적인 성장과 수익성을 강화하는 엔진이 될 수 있습니다.
향후 몇 년 동안 최대 수익을 창출하려는 비즈니스 리더는 AI로 강화된 강력한 RevOps 전략을 구축하는 데 투자해야 합니다. AI 기반 도구의 접근성이 높아지고 강력해짐에 따라 기업은 더욱 효율적이 되고 새로운 수익 기회를 발견하게 될 것입니다.
사일로를 허물고, 부서간 조정을 개선하고, 반복 작업을 자동화함으로써 RevOps 팀은 프로세스를 최적화하고 보다 스마트한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 AI가 계속 발전함에 따라 기업이 민첩하고 고객 중심적이며 끊임없이 변화하는 시장의 복잡성을 탐색할 수 있도록 하려면 AI의 역할과 인간 전문 지식의 중요한 입력 사이의 균형을 유지해야 합니다. AI의 지원을 받는 RevOps는 앞으로 몇 년간 일관되고 확장 가능한 수익 성장의 핵심 동인이 될 것입니다.
게시물 RevOps를 활용하여 데이터 비효율성을 극복하고 비즈니스 내 수익을 창출하는 방법 처음 등장한 Unite.AI.
