영업용 AI

AI는 조직이 마케팅 및 HR을 포함한 모든 부서에서 사용할 수 있는 점점 더 강력한 툴입니다. 영업 팀이 리드를 더 잘 식별하고, 잠재 고객에게 계속해서 긍정적인 영향을 주고, 판매를 성사시키는 동시에 판매 경로를 통해 사람들을 더 빨리 이동시키는 데 도움이 됩니다. AI 기반 영업 팀은 이러한 AI 영업 기술을 사용하지 않는 팀보다 더 나은 성과를 낼 가능성이 높습니다.

AI 기반 영업팀을 만들면 의사 결정 속도가 빨라져 조직에 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다. 영업 리더는 AI 사용을 가장 적극적으로 지지하는 사람들입니다. 판매 주기가 약간 더 길고 상품 또는 서비스 비용이 더 높은 경우가 많은 B2B 판매 시나리오에서 특히 유용합니다. 조직은 영업 프로세스 전반에 걸쳐 AI 사용을 장려하여 영업 지원을 지원하고 있습니다.

판매 전략을 강화하는 핵심 AI 기술은 여러 가지가 있습니다.

이는 사용자와 대화하는 기술입니다. 이들은 머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 인간의 상호 작용을 모방하고 여러 언어를 사용하여 고객과 대화합니다. 대화형 AI는 영업 조직이 사용자에게 더 많은 추천을 제공하여 잠재적으로 교차 판매 기회를 식별할 수 있도록 도와줍니다.

머신 러닝과 신경망을 사용하는 또 다른 AI 기술입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터와 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 인사이트를 식별하도록 지시합니다.

이 접근 방식에서는 과거 자사 데이터와 업계 데이터를 사용하여 미래에 발생할 수 있는 상황을 더 잘 이해할 수 있습니다. AI는 조직이 예측 분석 및 예측을 수행할 수 있는 능력을 강화하여 매출 성장의 출처와 향후 판매 목표를 달성하는 데 필요한 리소스에 대해 보다 정확한 결정을 내립니다.

생성형 AI는 영업 전문가를 위한 훌륭한 툴입니다. 영업 사원이 업무를 보강하거나 조직이 고객과 직접 상호 작용하기 위해 배포하는 데 사용하는 여러 주요 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 생성형 AI는 거래를 성사시키는 속도를 개선하고자 하는 영업 담당자를 위한 실시간 영업용 Copilot의 역할을 할 수 있습니다. 영업 사원은 잠재 고객의 까다로운 질문에 대한 답을 생성형 AI에 요청할 수 있습니다.

많은 영업 팀이 생성형 AI를 사용하여 리드 생성 지원과 관련된 콘텐츠를 지원하기 시작했습니다. AI 콘텐츠 제작은 백서의 내용을 가져와 샘플 블로그 게시물, 소셜 미디어 게시물 및 이메일의 초안을 작성할 수 있습니다. 그런 다음 영업 사원은 내용이 모두 정확하게 작성되었는지 검토할 수 있습니다. 또한 소스 자료의 다양하게 변형하여 다양한 청중을 위해 다양한 콘텐츠를 시도해 볼 수도 있습니다.

보다 개인화된 메시지로 콘텐츠를 더 빠르게 제작하면 영업 팀과 마케팅 팀 모두 중요한 잠재 고객이 공감할 수 있는 콘텐츠로 잠재 고객에게 다가갈 수 있는 더 많은 기회를 얻을 수 있습니다.

가치를 제공할 수 있는 여러 AI 영업 도구가 있으며, 그 중 다수는 영업 기술 통합의 일부입니다.

AI는 CRM 도구가 정보를 저장하는 방법을 강화하여 영업 전문가가 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 고객 데이터를 구문 분석하여 콘텐츠의 분류 및 구성을 개선할 수 있습니다. AI는 웹에서 정보를 스캔하여 데이터베이스의 개인에게 산업 및 직함을 추가하여 CRM 데이터를 개선할 수 있습니다. 이는 다른 방식으로 영업 조직에 도움이 될 수 있습니다. 조직이 보험 산업에 대한 콘텐츠를 게시하면 AI는 조직의 데이터베이스에서 모든 관련 당사자를 식별하고 담당자가 콘텐츠를 보낼 수 있는 목록을 만들 수 있습니다.

AI 기반 자동화는 시간이 많이 걸리고 반복적인 많은 작업을 제거하고 워크플로를 가속화할 수 있습니다. 영업 AI 툴은 종종 알고리즘을 사용하여 고객 통화 및 이메일의 정보를 CRM 데이터베이스에 추가하는 것과 같은 영업 운영을 자동화합니다. 또한 AI는 영업 통화 후 잠재 고객에 대한 몇 가지 주요 후속 조치를 간소화할 수 있습니다. 관련 자료를 보내고, 후속 메시지 초안을 작성하여 보내고, 잠재 고객에게 다시 전화해야 할 때 영업 담당자에게 상기시킬 수 있습니다.

이러한 툴은 고객의 간단한 질문에 답변하여 영업 담당자가 시간을 더 잘 관리하는 데 도움이 됩니다. 조직은 자연어 처리, 지능형 검색 및 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 결합한 가상 상담사 기술을 사용하여 챗봇을 강화합니다. 챗봇은 사용자와 소통하여 질문에 답하고 도움이 되는 제안을 합니다. 또한 채팅 기록에서 중요한 데이터를 수집하여 영업 담당자가 잠재 고객과 보다 생산적인 대화를 나눌 수 있도록 도울 수 있습니다. 챗봇은 한동안 사용되어 왔지만 AI가 추가되면서 더 영리해지고 효율성도 높아졌습니다.

조직이 판매 전환율 및 기타 주요 메트릭과 같은 영업 성과를 개선하기 위해 영업 활동에서 AI를 사용하는 이유를 설명하는 여러 사용 사례가 있습니다.

• 영업 참여: 영업 관리자와 영업 보조원이 일상 활동을 더 잘 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 조직은 판매 경로를 통해 고객을 신속하게 이동시키고 긴급한 질문에 대한 답변을 보다 쉽게 제공할 수 있습니다. AI는 고객의 전체 구매 내역을 취합하고 종합하여 영업 담당자가 해당 고객을 더 잘 지원할 수 있도록 할 수 있습니다.
• 판매 예측: 조직에서는 머신 러닝을 사용하여 판매 데이터를 분석하고 판매가 잘 될 가능성이 가장 높은 시기를 파악하여 판매 예측 능력을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 데이터의 새로운 신호로 인해 라틴 아메리카에서 예상되는 성장을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 통화 요약 자동화: AI는 대화 인텔리전스를 사용하여 전체 대화 기록을 구문 분석하고 영업 통화에서 핵심 요점, 다음 단계 또는 작업을 제공할 수 있습니다. 영업 전문가는 AI 기술이 회의에서 중요한 정보를 캡처한다는 사실을 알고 메모를 입력하는 대신 잠재 고객과 소통하는 데 집중할 수 있습니다. 또한 영업 이메일에 대한 응답을 스캔하고 분석하여 영업 담당자가 거래를 성사시키기 위해 수행해야 하는 작업 목록을 생성할 수 있습니다.
• 리드 스코어링: 똑같은 고객은 없습니다. AI는 고객 행동에 대한 많은 데이터 포인트를 수집하여 개인이 구매할 가능성을 파악할 수 있습니다. 데이터를 수동으로 캡처하고 분석하는 것은 많은 조직에 큰 부담을 안겨주는 작업입니다. AI를 사용하여 데이터를 선별하고 각 잠재 고객에게 점수를 할당하면 영업 담당자가 유명 고객 및 잠재 고객에게 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 영업 담당자가 스스로 점수를 할당하려고 시도하는 경우보다 더 정확할 수 있습니다.
• 자료 수집 및 분석: 조직은 머신 러닝 및 기타 AI 도구와 같은 도구를 사용하여 데이터를 더 잘 관리할 수 있습니다. 수작업으로 데이터를 입력할 필요가 없으므로 영업 담당자는 고객과의 상호 작용을 개선하는 데 더 집중할 수 있습니다. 또한 조직이 데이터 세트를 더 잘 이해하고 더 훌륭한 인사이트를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 영업 인텔리전스에 액세스하여 잠재 고객 또는 기존 고객이 상향 판매 후보자인지 여부를 파악할 수 있습니다.

영업용 AI를 사용하면 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.

• 판매 최적화 증가: AI를 사용하는 조직은 여러 주요 영역에서 효율성을 개선하며 이는 영업 분야에서도 마찬가지입니다. AI를 사용하는 영업 담당자는 더 많은 지식과 리소스로 무장하여 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
• 판매 시간 단축: 이러한 영업 전문가는 AI를 사용하여 잠재 고객에게 보다 맞춤화된 콘텐츠를 제공하고 해당 개인의 질문에 더 빨리 답변하여 판매 경로를 통해 잠재 고객을 더 빨리 이동시킬 수 있습니다.
• 더 강력한 고객 경험: 고객은 AI가 가치를 제공하는 경우 AI와의 상호 작용에 점점 더 익숙해지고 있습니다. 조직은 소비자 질문에 답변하고 중요한 콘텐츠에 대한 액세스를 제공하기 위해 고객 대면 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
• 더 행복한 직원: AI를 사용하면 불필요한 수동 작업을 없애고 동료 직원 및 잠재 고객과 더 의미 있는 관계를 맺을 수 있어 직원들이 업무에서 더 많은 가치를 찾을 수 있습니다.
• 시장 출시 시간 단축: 조직은 AI를 사용하여 고객 대화를 구문 분석하여 충족되지 않은 요구 사항이나 신제품에 대한 아이디어를 식별할 수 있습니다. 실행 가능한 인사이트는 새로운 시장으로 확장하거나 기존 제품을 재정비하기 위한 정당성을 제공할 수 있습니다.

모든 조직은 다르지만 모든 조직이 따라야 하는 몇 가지 주요 가드레일이 있습니다.

조직은 AI를 책임감 있게 사용하여 중요한 고객 데이터를 보호하고 잠재적인 오용을 방지해야 합니다. 시스템에 AI를 구축하려면 조직은 법무 팀과 IT 팀을 포함하여 AI를 올바른 방식으로 사용할 수 있는 올바른 시스템을 만들어야 합니다.

조직에는 AI를 사용하는 방법과 사용하는 특정 도구에 대한 여러 옵션이 있습니다. 제3자와 파트너 관계를 맺을 수도 있고 자체 시스템을 구축할 수도 있습니다. IT 팀은 프로세스 초기에 참여하여 조직에서 어떤 기술을 어디에 사용할 것인지에 대해 전략적 결정을 내려야 합니다.

영업 전문가는 도구를 활용하는 방법을 배워야 합니다. 따라서 조직은 AI를 사용하여 업무를 강화하고 파이프라인을 성장시키는 방법을 직원들에게 교육하는 데 투자해야 합니다.

AI를 사용하려면 경영진이 여러 가지 중요한 결정을 내리고, 인적 자원을 적절하게 할당하고, 투자 위치를 식별해야 합니다. AI를 도입하고 마스터하는 방법을 중심으로 조직 전체를 조율해야 합니다.