영업에 AI 에이전트 사용하기

영업 분야의 AI 에이전트는 영업 관련 업무를 실시간으로 자동화하고 개선할 수 있는 AI 기반 툴을 사용하는 것을 말합니다. AI 에이전트 기술은 조직의 판매 및 고객 데이터를 독립적으로 분석하고 학습할 수 있으며, 비즈니스 요구 사항을 개선하기 위해 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

영업용으로 구축된 AI 에이전트는 팀이 자동화 및 AI 기능을 사용하여 시간이 많이 걸리는 작업을 더욱 효과적으로 관리하고 잠재 고객과 더 생산적인 대화를 나눌 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 고객 경험을 개선하고 전환율을 높일 수 있습니다. 챗봇이 등장한 지 꽤 지났지만, AI 에이전트는 영업팀이 지원 활동을 관리하고, 거래를 성사시키고, 메시지를 전달하는 방식을 혁신하는 이 기술의 최신 버전입니다.

AI 에이전트를 차별화하는 것은 자율적으로 행동하고 인간의 개입이 거의 또는 전혀 없이 적합하다고 생각되는 곳에서 조치를 취할 수 있는 능력입니다. 구매 프로세스가 발전함에 따라 판매 프로세스도 이를 따라잡아야 합니다. 오늘날의 구매자는 수많은 정보를 접하며, 영업 사원, 특히 SDR(영업 개발 담당자)이 연락하기 훨씬 전에 제품이나 서비스를 평가하는 데 도움이 되는 광범위한 리소스를 찾을 수 있습니다.

구매자는 상호 작용하는 조직에 더 많은 것을 기대하며, 특히 맞춤형 경험을 원합니다.¹ AI 영업 툴에서 이러한 유형의 개인화된 접근 방식이 없으면 영업팀은 고객 참여를 잃을 가능성이 더 큽니다. 이러한 AI 툴은 24시간 연중무휴로 잠재 고객에게 주의를 기울이고, 언제든지 문의에 답변하며, 즉각적인 다음 단계로 후속 조치를 취함으로써 영업팀의 워크플로를 최적화하는 동시에 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

이러한 AI 에이전트는 인간 영업 담당자의 보조적 수단으로 기능할 수 있으며 고급 영업 전문가가 고객에게 다가갈 수 있도록 지원합니다. AI 어시스턴트는 생성형 AI 덕분에 크게 발전했으며, 더 높은 수준의 예측 분석을 향해 지속적으로 발전 중입니다. 영업용 AI 에이전트는 새로운 차원의 툴입니다. 이러한 AI 에이전트는 인간 영업 담당자를 대체할 수는 없지만, 효율성을 최적화하고 매출을 늘리며 영업 프로세스의 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

AI 에이전트는 주로 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 고급 기술을 활용하여 영업 프로세스를 개선하고 고객 상호 작용을 개선하여 구축됩니다. 이 시스템은 고객 참여를 자동화하고 개인화하며 판매 전략을 강화하도록 설계되어 더욱 효율적이고 효과적입니다². 최고의 AI 영업 에이전트 중 일부는 OpenAI, Salesforce, Slack 및 Hubspot과 같은 인기 있는 기술 스택과 원활하게 통합할 수 있습니다.

AI 영업 에이전트의 핵심은 고객 관계 관리(CRM) 시스템과의 통합입니다. CRM은 구매 내역, 선호도 및 상호 작용을 포함하여 고객에 관한 다량의 데이터를 저장합니다. AI 에이전트는 철저한 데이터 분석을 수행하여 개별 고객 행동과 요구 사항에 대한 심층적인 인사이트를 확보하여 잠재 리드에게 선제적으로 다가갈 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 특정 제품을 구매할 가능성이 있음을 나타내는 고객의 온라인 쇼핑 패턴을 식별하고 개인화된 추천 또는 후속 조치를 트리거할 수 있습니다.

AI 에이전트는 사람의 입력과 독립적으로 작동하는 등 "비하인드" 작업을 처리하고 인간의 지시를 최소화하거나 전혀 없이 작업을 수행할 수 있습니다. AI 에이전트는 판매 프로세스에 대해 선제적 접근 방식을 취하고, 결정을 내리고, 자율적으로 고객과 상호 작용합니다. 이러한 유형의 AI 에이전트는 소셜 미디어, 웹사이트 또는 CRM 시스템과 같은 다양한 공급자 및 소스의 데이터를 스캔하여 고품질 리드를 식별할 수 있습니다. 알고리즘을 사용하여 리드가 잠재 고객으로 전환될 가능성을 평가하고 사전 정의된 기준에 따라 리드를 자동으로 검증합니다.

일부 AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하기 위해 인간을 보조하는 역할을 하고, 다른 에이전트는 자율 추론을 수행하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트가 다른 비에이전트 어시스턴트와 다른 점은 데이터를 분석하고, 실행 계획을 수립하고, 해당 계획을 실행하는 능력입니다. 어시스턴트 에이전트는 개인화된 이메일 및 LinkedIn 템플릿, 메시지 및 홍보 전략을 만들고 회의 일정을 잡을 수 있습니다.

AI 영업 에이전트의 잠재적인 사용 사례는 다양하며, 가장 인기 있는 사용 사례는 작업을 자동화하고 고객 데이터에 대한 액세스를 간소화하는 것입니다. 이 AI 기술은 영업 운영을 구축하고 발전시키려는 조직에 많은 기회를 제공합니다.

AI 에이전트는 외부 데이터 및 CRM을 통해 예측 알고리즘을 사용하여 각 리드의 품질을 평가하고, 전환 가능성에 따라 점수를 매기고 후속 조치의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 따라서 영업팀은 영업 통화에 집중하고 잠재력이 높은 잠재 고객에게 연락할 수 있습니다.

AI 에이전트는 고객 데이터를 사용하여 고객과 자율적으로 상호 작용하고 사람의 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 결정을 내릴 수 있습니다. 이메일, 챗봇 또는 음성 어시스턴트를 통해 개인화된 방식으로 고객과 소통하여 고객 문의에 답변하고 잠재 고객에게 영업 프로세스를 안내할 수 있습니다.

AI 에이전트는 과거 판매 데이터와 현재 추세를 분석하여 향후 판매 성능을 예측할 수 있습니다. 잠재적인 판매 기회에 대한 고유한 통찰력을 제공하고, 위험을 강조하고, 성능 개선을 위한 조치를 권장할 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 전략을 계획하고, 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.

AI 에이전트는 반복적인 작업을 최소화할 뿐 아니라 영업팀원을 위한 코칭 툴이 될 수 있습니다. 에이전틱 AI 툴은 영업 대화를 분석하고 영업 담당자에게 실시간으로 피드백을 제공할 수 있습니다. 에이전트는 이의 제기를 더 잘 처리하거나 더 효과적인 마감 전략과 같은 개선 사항을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 영업 담당자는 기술을 연마하고 성능을 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트는 판매 팀이 영업 주기의 각 단계에서 더 빠른 결과를 도출할 수 있도록 지원합니다. 고객 기회를 수동으로 찾아 발생하는 지연을 제거하고 고객을 신제품에 자동으로 매칭하여 의사 결정 시간을 단축할 수 있습니다. 에이전트는 판매 프로세스의 모든 단계에서 고객에게 즉각적인 지원과 응답을 제공함으로써 탁월한 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트는 비즈니스 및 판매 데이터를 활용하여 리소스를 비례적으로 늘리지 않고도 전환 가능성에 따라 리드에 점수를 매기고 우선 순위를 지정합니다. 이를 통해 인간 영업팀은 가장 유망한 잠재 고객에게 집중할 수 있으며, 성공적인 결과를 얻을 가능성이 가장 높은 곳에 노력을 집중할 수 있습니다. 에이전트는 리드 자격을 관리하고 판매 파이프라인 전반에 걸쳐 사용되는 특정 지표를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 에이전트는 과거 판매 데이터, 고객 행동 및 시장 동향을 분석하여 실행 가능한 인사이트를 생성합니다. 이는 영업팀이 영업 전략, 가격 모델 및 제품 제공에 대해 정보에 기반하여 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객 만족도 설문조사를 분석하면 고객이 온보딩 중에 특정 제품 세부 정보에 대해 혼란스러워하는 것을 확인할 수 있습니다. 영업팀은 일반적인 느린 질문에 답변하기 위해 온보딩에 FAQ 섹션을 추가하는 것을 고려할 수 있습니다.

AI 에이전트는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객에게 고도로 개인화된 경험을 제공하고 더 강력한 고객 프로필을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 에이전트는 개별 고객 선호도에 따라 맞춤형 메시징, 권장 사항 및 제안을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 모든 리드 생성은 더 강력한 고객 관계를 조성하고 전반적인 전환율을 향상시키는 것을 목표로 하여 전략적으로 이루어집니다.

일부 AI 에이전트는 즉시 사용할 수 있는 반면, 다른 에이전트는 조직의 특정 요구 사항과 사용 사례에 맞게 구축할 수 있습니다. 일부는 노코드 사용자 지정이 거의 또는 없는 작업으로 작업하므로 영업팀이 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. AI 에이전트의 확장가능한 특성 또한 강력한 속성입니다. 에이전트는 대량의 리드를 처리하고 데이터 입력을 쉽게 관리할 수 있습니다.

AI 에이전트의 주요 특성은 24시간 연중무휴로 다양한 시간대의 고객과의 일관된 참여를 제공할 수 있다는 것입니다. 이에 따라 잠재 고객이 방치되지 않고 언제든지 판매 기회를 추구할 수 있으므로 응답 시간과 고객 만족도가 향상됩니다.

인간 작업자의 수동 오류는 때때로 발생하며 피할 수 없습니다. 그러나 영업팀이 AI 에이전트를 사용하면 정확한 아웃풋을 제공하여 실수의 위험을 완화할 수 있습니다. AI 영업 에이전트는 포괄적인 최신 데이터를 통해 정확한 예측을 제공하고 영업 기능을 간소화할 수 있습니다.

AI 에이전트는 구매자와 판매자 모두에게 흥미로운 기회를 제공합니다. 그러나 모든 새로운 기술에는 학습 곡선이 따르며 강력한 보호 장치가 필요합니다. 조직은 적응할 준비가 되어 있어야 하며, AI 도입 초기부터 영업 사원을 학습시키기 위해 시간과 리소스를 투자할 준비가 되어 있어야 합니다.

고객이 AI 기술의 이점에 대해 더 많이 알게 될수록 AI 기반 조직을 더 선호할 수 있습니다. AI 기능은 즉각적인 응답 및 초개인화된 관심과 같은 고유한 이점을 고객에게 제공합니다. 고객이 무엇이 가능한지 알게 되면 영업 조직은 고객의 기대에 부응하기 위해 적응해야 합니다. 조직은 AI 툴을 배포하고 확장할 수 있도록 개방적인 자세를 지니고 기꺼이 진화해야 하며, 기대치를 조정해야 합니다.

영업에 AI 에이전트를 효과적으로 구현하려는 조직은 직원을 학습시켜야 합니다. 이러한 기술은 종종 팀원의 업무에 근본적인 변화를 가져올 수 있으며, 기대치를 관리하는 것은 영업 관리자의 임무입니다. 또한 이러한 교육에는 직원들에게 올바른 AI 프롬프팅을 설명하고, 사람의 입력이 필요한 시간을 인식하는 방법을 가르치는 것도 포함됩니다.

AI 영업 에이전트 툴이 작동하려면 영업팀은 특정 목표를 정의하고 조직이 달성하려는 주요 KPI를 정의해야 합니다. 영업팀이 범위를 너무 넓게 잡으면 벅차게 느껴질 수 있으며, 궁극적으로 효율성보다 많은 혼란을 야기할 수 있습니다. 비즈니스는 감정 분석을 사용하여 영업팀 성능을 개선하거나 AI 데이터 분석을 사용하여 잠재 고객 품질을 높이는 것과 같이 특정 목표와 일치하는 우선 순위를 선택해야 합니다. 목표가 무엇이든 원활한 전환과 효과적인 사용을 촉진하기 위해 측정 가능한 벤치마크가 있어야 합니다.

일반적으로 AI 툴의 성능은 툴이 의존하는 데이터에 따라 달라진다고 합니다. 이는 영업 분야의 AI 에이전트에게도 해당됩니다. AI 에이전트가 고객과 직접 협력하는 경우 위험이 매우 높습니다. 즉, CRM 및 잠재 고객 데이터베이스는 정확하고 관련성이 있어야 합니다. 조직은 고객의 신뢰를 더욱 보장하고 투명성을 제공하기 위해 특정 데이터 거버넌스 관행을 도입하는 것을 고려하는 것이 좋습니다.