영업 생산성 가이드

영업 생산성이란 최소한의 인풋으로 최대한의 비즈니스 성과를 내기 위한 영업팀의 노력을 말합니다. 영업 생산성 향상은 전환율을 높이고 수익을 높이는 데 중요한 요소인 경우가 많습니다.

생산성을 높이기 위해 영업 리더는 시간, 리소스, 프로세스를 최적화하여 영업 주기를 단축하고 고부가가치 고객을 확보합니다. 자동화 및 인공 지능(AI)과 같은 기술은 수동 작업을 줄이고, 워크플로를 재구상하고, 데이터 기반 인사이트를 제공하여 영업 생산성을 향상하는 데 중요한 역할을 합니다.

최근에는 다양한 영업 활동을 강화하고 관리 부담을 줄이는 데 AI 기반 영업 생산성 도구가 사용되고 있습니다. 예를 들어, 양질의 리드를 식별하고, 리드 생성 활동을 수행하며, 영업 통화 내용을 기록하고, 팀 성과를 측정하며, 초기 아웃리치를 자동화하고, 잠재 고객에게 초개인화된 커뮤니케이션을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 이러한 기술이 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 특히 생성형 AI의 폭발적인 성장 이후에도 영업 담당자의 업무 시간 중 3분의 2가 영업 외 활동에 집중되고 있습니다.^1.  이러한 역학 관계로 인해 연구자와 기업은 기술을 활용해 판매자 생산성을 효과적으로 개선하고, 나아가 조직 모델 전반을 향상하여 실질적인 가치를 창출하는 방안을 재고하게 되었습니다.

점점 더 많은 선도적인 연구자와 비즈니스 리더들은 진정한 생산성 향상이 목적 중심의 기술과 미래 지향적인 관리 관행의 전략적인 조합에 달려 있다고 보고 있습니다.²

오늘날 많은 조직에서는 영업 프로세스의 비효율성을 줄이고자 점진적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 예를 들어, 영업 담당자가 관리하던 단일 작업을 AI를 사용하여 수행하는 식입니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면 최고 경영진의 92%가 내년에 워크플로를 디지털화하고 AI 기반 자동화를 활용할 것으로 예상합니다. 그러나 같은 보고서에 따르면 개별 작업을 보강하는 기술은 프로세스를 개선하고 낭비를 줄일 수는 있지만, 보다 전략적인 기술 혁신만큼의 생산성 향상 효과를 거두지는 못합니다.

영업 효율성과 영업 생산성은 종종 같은 의미로 사용되지만, 가치를 측정하는 기준은 약간 다릅니다. 영업 효율성은 영업 활동 시간당, 영업 비용당 얼마나 많은 수익이 창출되는지를 측정하는 반면, 영업 생산성의 증가는 영업 결과의 효용과 가치를 극대화합니다. 디지털 통합의 맥락에서, 자동화 도구로 단일 작업을 개선하는 것과 영업 프로세스를 처음부터 끝까지 재구상하여 새로운 업무 방식을 창조하고 영업 성능을 전체적으로 개선하는 것의 차이일 수 있습니다. 

생산성이 높고 긴밀하게 협업하는 영업팀은 영업 프로세스를 간소화하여, 매출을 늘리고 잠재 고객과 신뢰할 수 있는 옴니채널 관계를 구축할 수 있습니다. 프로세스 중심의 영업 전략과 핵심 기술 통합을 통해 영업 사원은 반복적인 업무에 소요되는 시간을 줄이고, 창의성을 발휘하여 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다. 영업 생산성 향상에 따른 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 일과 삶의 균형 개선
• 더 빠른 온보딩 및 영업 지원
• 판매 예측 개선 
• 민첩성 강화 및 확장 가속화
• 수익 증대 및 운영 비용 절감
• 보다 창의적이고 전략적인 문제 해결
• 최적화된 시간 관리

팀 생산성이 높아지면 비창의적인 업무가 줄어들어, 영업 담당자와 리더는 비즈니스 내에서 의미 있는 영향력을 발휘하는 데 집중할 수 있습니다. 간소화된 프로세스와 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 통해, 직원들은 일반적으로 자신의 역할에 더 몰입하고 동기를 부여받으며 만족감을 느낍니다. 이는 번아웃을 줄이고 근속률을 높이는 데 기여합니다. 직원 경험이 개선되면 우수한 인재를 확보하고 유지하는 데도 도움이 됩니다.

명확하고 잘 문서화된 영업 프로세스와 효과적인 교육 도구를 통해 신입 사원은 더 빠르게 성장하고 비즈니스 수익에도 더 빠르게 기여할 수 있습니다. 생산성이 향상되면 온보딩, 영업 교육, 영업 지원이 구조화되고 데이터 기반으로 운영되어, 학습 곡선을 줄이는 데 도움이 됩니다. 

영업팀이 자동화 및 AI 도구를 구현하여 일상적인 업무를 처리하거나 조사를 수행하면, 인간 중심의 고객 관계를 더욱 공고히 구축할 수 있습니다. 영업 사원은 데이터 도구와 분석을 현명하게 활용하여, 리드와 잠재 고객사에 대한 중요한 정보를 수집하고 보다 개인화되고 즉각적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

기술을 통해 보다 정확한 매출 예측이 가능해져, 기업이 보다 효과적으로 리소스를 계획하고 할당할 수 있습니다. 영업팀에서 생성된 데이터를 활용함으로써 기업은 분석을 통해 고객이 미래에 원할 수 있는 제품이나 서비스를 예측할 수 있어, 혁신적인 새로운 영업 전략 또는 방법을 실행할 수 있습니다. 

생산적인 영업팀은 시장 변화에 빠르게 적응하고, 새로운 기회를 활용하며, 점점 더 많은 고객을 처리할 수 있습니다. 워크플로를 최적화하고 데이터 도구를 사용하면 기업은 리소스에 비례하는 영향 없이 운영을 확장하거나 축소할 수 있는 경우가 많습니다. 또한 생산성이 높으면 팀이 정기적으로 성과 메트릭을 분석하고 영업 전략을 개선하는 지속적인 개선 문화가 조성됩니다. 자동화, AI 기반 인사이트, 프로세스 최적화는 비효율성을 제거하여 시간이 지남에 따라 워크플로를 더욱 효율적으로 만들고 승률을 높이는 데 도움이 됩니다.

자동화 등 다양한 기술은 수동 데이터 입력 및 행정 업무의 필요성을 최소화하여 간접비를 절감합니다. 생산적이고 창의적이며 통합된 영업 프로세스는 더 높은 전환율과 수익 증가로도 이어질 수 있습니다. 또 고도로 훈련된 영업 전문가가 수행하는 기본 작업을 줄이면, 조직은 리소스를 보다 효과적으로 관리하고 우선순위가 높은 수익 창출 활동에 집중할 수 있습니다. 

영업팀이 수동 프로세스에 소요되는 시간을 줄이면 전략적으로 생각할 수 있는 여유가 더 많아집니다. 이를 통해 새로운 전술을 실험하고, 혁신적인 고객 참여 전략을 개발하며, 복잡한 비즈니스 과제를 선제적으로 해결할 수 있습니다. 

영업 관리자는 분석 도구를 사용하여 전환으로 이어질 가능성이 높은 리드와 기회를 우선적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확한 시간 관리를 구현하고, 불필요한 업무를 줄이며, 영업 부서가 가장 가치 있는 고객을 우선적으로 공략할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 

영업 효과와 생산성은 일반적으로 공통 메트릭 모음을 사용하여 측정됩니다. 개별 영업 조직의 목표에 따라 일부 KPI는 다른 지표보다 더 유용할 수 있습니다. 그러나 기업은 사전 정의된 일련의 중요한 측정값을 지속적으로 추적하고 대응함으로써, 생산성 잠재력을 극대화하는 동시에 더 광범위한 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다. 

영업 담당자당 수익: 이 기본 메트릭은 각 영업 담당자가 창출한 총 수익을 측정합니다.

평균 거래 규모: 영업 담당자당 수익과 마찬가지로, 평균 거래 규모는 개별 영업 담당자의 성과를 수치로 나타냅니다.

전환율: 전환율은 리드 중 유료 고객으로 전환되는 비율을 추적합니다.

판매 주기 길이: 초기 접촉부터 최종 판매까지 거래를 성사시키는 데 소요되는 평균 시간을 평가합니다.

고객 유지: 이 메트릭은 고객과의 장기적인 관계를 유지하는 영업팀의 능력을 평가합니다.

감정 분석: 일부 AI 도구는 고객과의 커뮤니케이션 중 감정을 분석하여, 영업 전화 등 다양한 커뮤니케이션이 어떻게 받아들여지는지에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 

고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어: CRM 도구는 영업팀이 고객 상호 작용을 관리하고, 거래를 추적하며, 성과를 측정하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 전환율, 거래 속도, 고객 참여에 대한 인사이트를 제공하는 기능이 포함되어 있습니다.

영업 성과 관리(SPM) 소프트웨어: SPM 도구는 영업 리더가 설정된 목표에 대해 개인 및 팀의 성과를 측정하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 대시보드, KPI 추적, 인센티브 보상 관리 등이 포함되는 경우가 많습니다.

영업 분석 및 보고 도구: 이 카테고리의 도구는 영업 데이터를 분석하여 트렌드, 기회, 병목 현상을 파악합니다. 의사 결정을 개선하기 위해 시각화와 예측 분석을 제공합니다.

커뮤니케이션 및 협업 도구: 이러한 플랫폼은 내부 커뮤니케이션, 고객 상호 작용을 간소화하고 팀 협업을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

자동화 및 영업 참여 소프트웨어: 이 도구는 이메일 후속 조치, 리드 스코어링, 일정 예약 등의 반복적인 작업을 자동화합니다. 수동 작업을 줄여 효율성을 향상합니다.

리드 관리 및 잠재 고객 발굴 도구: 이 도구는 리드를 발굴하고, 자격을 평가하고, 추적하여 효율적인 잠재 고객 발굴을 지원합니다. 

• 영업 및 마케팅 목표 조율 
• 반복적인 작업 자동화
• 일관된 영업 메시지 작성 
• 데이터 기반 의사 결정 향상 
• 시스템 간 통합 개선 
• 일과 삶의 균형 개선 
• 보다 지능적인 영업 프로세스를 위한 기술 사용
• 가치가 가장 높은 기회에 우선순위 부여 
• 직원 역량 강화 

변화하는 상황에 적응할 수 있도록 체계적이고 표준화된 영업 프로세스가 구축되어 있지 않으면, 팀은 비효율성으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 영업 주기의 여러 단계와 영업팀과 마케팅팀 간 조율이 부족하면 후속 조치를 놓치고 기회를 잃을 수 있습니다. 워크플로를 비즈니스 목표에 맞게 잘 정의하고, 기술 통합을 통해 조직 전체에서 신뢰할 수 있는 단일 소스를 구축하면, 영업팀과 마케팅팀을 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.  

지금까지 영업 담당자는 데이터 입력, 데이터 보고, 회의 일정 잡기 등 세일즈 퍼널 전반에 걸쳐 비판매 업무에 많은 시간을 할애했습니다. 이러한 행정적인 부담으로 인해 잠재 고객과 소통하고 거래를 성사시키는 데 활용할 수 있는 귀중한 시간이 줄어들어, 궁극적으로 전반적인 생산성이 저하됩니다.

병목 현상을 식별하고 비즈니스별 문제를 해결할 적합한 기술을 의도적으로 선택하면, 이러한 업무 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 영업 자동화는 반복적인 업무 부담을 크게 줄여 줍니다. 여기에는 템플릿을 활용한 이메일 후속 조치 생성, 데이터 입력 및 보고 자동화, 워크플로 자동화를 통한 마케팅팀, 영업팀, 고객 지원팀 간 원활한 핸드오프 보장 등이 포함될 수 있습니다. 

내부적으로나 외부적으로나 메시지의 투명성은 영업 생산성을 높이는 핵심 요소입니다. 영업팀이 통합 콘텐츠 및 커뮤니케이션 지침에 접근할 수 없는 경우, 잠재 고객은 제품 및 가치 제안에 대해 혼선된 메시지를 받게 될 수도 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 비즈니스 리더는 메시지 기준을 사전에 전달하고 조직의 영업 목표를 일상적으로 반복해서 강조해야 합니다. 또한 일부 AI 도구는 설정된 매개변수가 주어지면 고객 대상 자료를 생성하여 채널 및 설정 전반에서 콘텐츠를 신속하게 제작하는 데 도움이 될 수 있습니다.

많은 조직이 예측 분석을 사용하여 고객의 요구를 예측하고 영업 전술을 개인화합니다. 대시보드는 실시간 영업 추적 및 성과를 제공할 수 있으며, AI 생성 인사이트는 가격 책정 및 고객 참여 전략을 최적화할 수 있습니다. 신속한 데이터 기반 예측은 보다 정확한 리소스 할당을 촉진하여, 리더가 현실적인 목표를 설정하고 성장 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다. 

영업 부서에 도입되는 기술은 비즈니스의 다른 영역과 원활하게 통합되어 부서 간 협업을 가능하게 해야 합니다. 이는 영업팀을 재무팀 및 제품팀과 연결하거나 CRM, 마케팅 자동화, 고객 지원 도구를 모두 통합하여 통합된 워크플로를 구축하는 것을 의미할 수 있습니다. 이를 통해 영업 프로세스를 더욱 강력하게 실시간으로 시각화하고, 전체 주기를 거시적으로 조망할 수 있습니다. 또 리더는 사일로화된 부서에 국한되지 않고, 비즈니스 전반의 데이터 포인트를 기반으로 인사이트를 얻을 수 있습니다.

새로운 영업 도구나 프로세스를 구현하면 때때로 기존 워크플로에 익숙한 직원의 저항에 부딪히기도 합니다. 긍정적인 업무 환경, 간소화된 워크플로, 관리 부담 감소는 영업팀의 의욕과 참여도를 높이는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 그러나 생산성 향상을 위해 새로운 워크플로를 구현할 때는 직원의 지속적인 참여를 유도하고, 도입에 대한 보상을 제공하는 것이 중요할 수 있습니다. 변화를 수용하고 리더십 투명성을 지원하는 문화를 조성하면 변화의 순간에도 생산성을 향상시켜, 더 높은 생산성과 더 나은 영업 성과로 이어질 수 있습니다. 

조직에서는 AI 기반 고객 관계 관리(CRM) 도구를 사용하여 고객 상호 작용을 분석하고 영업 기회를 예측할 수 있습니다. 또한 가상 어시스턴트를 도입하여 초기 고객 문의를 처리하거나, AI 기반 리드 스코어링 도구를 활용해 가장 유망한 리드의 우선순위를 정할 수 있습니다. 이러한 경우, 이전에 정의된 가시적인 문제를 해결하고 장기적인 비즈니스 목표에 부합하는 기술을 선택하는 것이 중요할 수 있습니다. 

데이터 도구의 지원을 받는 생산적인 영업팀은 수익과 장기적인 성장을 위해 리드와 고객사에 집중합니다. 담당자는 데이터 기반 인사이트, 리드 스코어링, 고객 세분화를 사용하여 가치가 낮은 잠재 고객에 불필요한 시간을 소모하지 않고, 성과가 높은 고객사에 집중해 시간을 효과적으로 할당할 수 있습니다. 

아무리 숙련된 영업 전문가라도 지속적인 교육이 필요하며, 많은 영업 생산성 이니셔티브가 팀의 워크플로를 크게 변화시킵니다. 영업 부서에서 새로운 기술과 업무 방식을 수용함에 따라 조직 전반의 역할은 변화할 수밖에 없습니다. 지속적이고 다양한 교육 및 개발 프로그램에 투자하면 영업 담당자가 새로운 기술을 숙달하고 사용법을 이해할 수 있습니다. 정기적인 코칭과 멘토링, 다양한 학습 스타일에 맞춘 리소스를 통해 팀원들이 기술을 향상할 수 있습니다. 효과적인 교육 프로그램에서는 직원들에게 주어진 도구의 사용법뿐만 아니라, 이를 언제 사용하는 것이 가장 효과적인지 알려 주는 경우가 많습니다.