리드 생성을 위한 AI

인공 지능(AI)의 사용은 기업이 비즈니스 개발의 필수 요소인 잠재 고객을 식별하고 자격을 평가하는 방식을 혁신하고 있습니다. 리드 생성을 위한 AI('AI 리드 생성'이라고도 함)는 기업이 고품질 잠재 고객을 빠르고 효율적으로 찾을 수 있도록 돕는 AI 도구 및 기술을 사용하는 것을 의미합니다.

기업은 이제 AI 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 고객 행동을 예측하고, 개인화된 아웃리치 캠페인을 만들고 있습니다. AI는 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 예측 분석을 통해 리드 생성을 강화하여, 잠재적인 리드를 더 정확하게 찾고 기존 방법보다 더 빠르게 타겟층에 도달합니다.

종종 AI 리드 생성 도구를 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 직접 통합하여, 리드 스코어링 및 개인화된 아웃리치를 수행할 수 있습니다. 이러한 유형의 자동화는 리드 생성 프로세스를 간소화하고, 관계 구축과 거래 성사에 집중할 수 있도록 영업팀을 최적화합니다.

기존의 리드 생성 방법은 일반적으로 광범위한 전략을 사용하여 대상을 타겟팅하고 수동 아웃리치 방법에 의존합니다. 대신 AI 기반 리드 생성 전략은 영업팀이 리드를 더욱 정확하게 타겟팅하고 전환율을 높일 수 있도록 도와줍니다.

새로운 AI 도구를 도입하기 전에 기업은 현재의 리드 생성 프로세스를 평가하고, 현재의 모든 기능을 비교하여 개선 기회를 파악해야 합니다. 모든 AI 도구가 모든 경우에 적합한 것은 아니며, 기업은 어떤 기능이 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한지 고려해야 합니다.

AI 도구를 선택한 후에는 직원 교육은 기업의 몫입니다. 따라서 기업의 기존 프로세스 또는 워크플로에 적합한 IBM watsonx Orchestrate와 같은 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 조직은 출시 전에 직원들이 도구에 익숙해지도록 해야 하며, 이를 위해서는 교육이나 역량 강화가 필요할 수 있습니다.

도입 후에는 리드 생성 프로세스에 AI를 추가한 결과를 모니터링할 때입니다. 기업은 전환율 및 참여 수준과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 추적해야 합니다. 이 데이터는 무엇이 효과가 있는지, 어떤 부분을 개선할 수 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

포춘지 선정 100대 금융 서비스 조직은 Salesforce Marketing Cloud와 IBM Consulting 간의 파트너십을 통해, 세분화 및 개인화를 강화하여 목표 전환율을 3~5% 향상했습니다. 최근 State of Salesforce 보고서에서 다룬 사례 연구는 Salesforce와 IBM이 마케팅 기술, 운영, IT 전반에 걸쳐 새로운 운영 모델과 프로세스를 구축하기 위해 어떻게 협력했는지 보여 줍니다.

IBM Consulting과의 파트너십을 통해 금융 서비스 기관은 개인화된 마케팅 전략을 구현할 수 있는 포괄적인 고객 중심 데이터와 마케팅 기술 전략 및 솔루션을 구축했습니다. B2B 리드 생성과 관련하여 기업은 직원들의 역량을 강화하고 현재 및 미래의 고객과의 관계를 강화할 수 있는 솔루션을 찾는 데 개방적이어야 합니다.

이와는 별도로 영업용 IBM watsonx Orchestrate는 LLM, 생성형 AI, 자동화를 사용하여 영업 프로세스 전반을 간소화는 데 도움을 주고 있습니다. watsonx Orchestrate는 영업 전문가가 제품 옵션을 더 잘 이해하고, 고객의 요구에 맞는 적합한 제품 오퍼링을 찾을 수 있도록 지원합니다. AI 기반 영업 시스템으로 지연을 제거하고 고객 데이터에 대한 액세스를 간소화할 수 있습니다.

ML 알고리즘을 사용하여 기업은 기업에서 제공하는 상품이나 서비스를 구매할 가능성이 가장 높은 사용자를 예측할 수 있습니다. 이 시스템은 주로 방대한 데이터 세트와 실시간 행동에서 도출한 예측 분석을 기반으로 합니다. ML 모델은 어떤 행동이 양질의 리드를 나타내는지 파악하고 잠재 사용자의 순위를 자동으로 매깁니다. 이 모델은 생성형 AI와 자동화를 사용한 고급 기술을 활성화하여, 영업팀이 리드 자격 평가 자동화를 통해 잠재 고객을 식별할 수 있도록 지원합니다.

자동화 리드 스코어링 및 자격 평가 모델은 동적이며, 항상 새로운 데이터를 통해 학습합니다. 정적인 규칙 기반 기준과 달리 AI 모델은 항상 적응하고 있습니다. 리드 생성을 위한 AI는 더 높은 기능과 유동적인 시스템을 제공하여, 영업팀이 자격을 갖춘 리드에 더 빨리 도달할 수 있도록 지원합니다.

자동화된 리드 스코어링을 달성하고자 하는 기업은 영업 자동화 전략을 구현하고, 영업 자동화 도구를 사용하여 종종 지루할 수 있는 프로세스를 자동화해야 합니다. 영업 자동화 도구는 새로운 리드 정보를 가져와 분석하여, 각 잠재 고객에 대한 정확한 리드 점수를 산출할 수 있습니다. 직접적인 예로, watsonx Orchestrate는 대화형 AI를 활용하여 반복적인 영업 업무를 자동화하고, 영업팀이 강력한 고객 관계를 구축할 수 있도록 지원하는 기술을 제공합니다.

범용 이메일이나 소셜 미디어 마케팅 캠페인은 이제 과거의 일이 되었습니다. AI는 마케팅팀이 직급과 업종을 뛰어넘어 잠재 고객을 대상으로 개인화된 다이렉트 메시지를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 모든 것은 먼저 이상적인 고객 프로필을 구축하는 것에서 시작됩니다. 이 프로필을 구축하면 마케팅팀과 영업팀이 패턴을 파악하고 가장 가능성이 높은 잠재 고객을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 고객 프로필이 만들어지면 개인화된 콘텐츠 접근 방식을 리드 생성 노력에 사용할 수 있습니다.

구체적인 예로는 이메일, 광고, 랜딩 페이지 등이 있으며, 모두 한 명의 사용자에게만 특별히 맞춤화되어 있습니다. 이메일 제목과 본문 내용은 수신자의 과거 상호 작용, 근무하는 업종 또는 인구 통계를 기반으로 작성할 수 있습니다. 그 결과, 정밀하게 타겟팅된 아웃리치가 이루어져 수신자는 관련성 높은 제품 또는 서비스 광고만 받게 됩니다. 수신자가 Linkedin을 자주 사용하고 식품 업계에서 일자리를 검색하는 경우, 후속 조치로 개인화된 채용 공고가 이메일로 직접 전송될 수 있습니다.

자동화된 리드 스코어링과 마찬가지로, 영업 자동화 전략과 기술을 적용하여 타겟 리드를 얻을 수 있습니다. 영업 자동화 도구를 도입하면 인바운드 리드와 아웃바운드 잠재고객 발굴을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 영업 전문가는 스프레드시트 등 다양한 데스크톱 도구를 사용하여 잠재 고객 추적과 같은 시간이 많이 소요되는 작업을 수행하는 대신, 이제 다른 영업 전문가와 공유 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

챗봇이 지난 몇 년 동안 엄청나게 발전했습니다. 보다 업데이트되고 정교해진 버전은 AI 에이전트 및 어시스턴트로, AI 기반 챗봇이라고도 합니다. AI 에이전트는 자체 워크플로를 설계하고 사용 가능한 도구를 사용하여 사용자를 위한 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다. 복잡한 작업을 해결하고 시간이 지남에 따라 사용자의 기대에 부응할 수 있습니다. AI 에이전트는 영업 담당자가 아웃바운드 워크플로를 관리하고 잠재 고객과 소통하여, 페르소나가 기업에 얼마나 부합하는지 평가하는 데 도움을 주고 있습니다.

AI 어시스턴트는 AI 에이전트와 유사하지만 반응형이며 사용자 요청에 따라 작업을 수행합니다. 자연어 명령을 이해하고 대화형 AI 인터페이스를 사용해 사용자를 위한 작업을 완료합니다. Amazon의 Alexa와 Apple의 Siri가 그 예입니다.

비에이전트 챗봇은 여전히 리드의 자격을 평가하고 개인화된 아웃리치 활동을 위한 도구이지만, 단기적인 목표에만 도달할 수 있습니다. 비에이전트 챗봇은 일반적인 프롬프트에 대한 일반적인 응답을 생성하는 데 여전히 도움이 될 수 있지만, 사용자와 사용자 데이터에 대해 너무 구체적인 질문을 하면 성능이 저하됩니다.

Watsonx Orchestrate는 리드 생성 속도를 빠르게 향상시킬 수 있는 강력한 AI 에이전트 소프트웨어를 제공합니다. 고객을 위한 옴니채널 지원을 통해 고도로 개인화되고 상황에 맞는 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 대화형 AI를 사용하여 사용자로부터 연락처 정보를 수집하고, 새로운 리드에 대한 후속 조치를 취하여 이들이 비즈니스와 지속적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.

AI 기반 데이터 분석은 영업팀과 마케팅팀이 이메일 마케팅, 가격 책정, 이메일 캠페인, 전반적인 비즈니스 성장 경로에 접근하는 방식에 획기적인 변화를 가져올 수 있습니다. AI 기반 도구를 사용하면 팀은 데이터를 최대한 활용하고 잠재 고객과 상호 작용하기 위한 명확한 로드맵을 얻을 수 있습니다. AI 도구는 웹사이트 방문자, 앱 방문, 구매 패턴 등을 분석하여 판매 퍼널 및/또는 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

IBM의 watsonx Orchestrate는 영업팀이 고객을 자동으로 새로운 제품에 매칭하고 여러 제품 제안을 검토하는 데 필요한 시간을 단축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. watsonx Orchestrate에서 제공하는 대화형 AI 경험은 고객을 위한 지능적인 상호 작용을 촉진하고 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. watsonx Orchestrate의 강점은 기술을 통해 개인화된 경험을 제공하고 고객 데이터에 대한 360도 뷰를 제공함으로써, 강력한 고객 관계를 구축하고 고객과의 상호 작용을 통해 수집되는 인사이트를 극대화하는 데 도움이 된다는 점입니다.

기존의 리드 생성 방법에는 수동 데이터 입력, 조사, 아웃리치 등 시간 소모적인 작업이 포함되는 경우가 많아, 인적 오류와 불일치가 발생하기 쉽습니다. 기업은 AI 및 자동화 도구를 사용하여 프로세스를 간소화함으로써 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있습니다. 리드 생성 소프트웨어는 고객 행동의 패턴을 평가하고, 대상을 세분화하며, 전환 가능성이 가장 높은 리드를 예측할 수 있습니다. 이러한 정밀도는 가치가 낮은 잠재 고객에게 낭비되는 수고를 줄여, 마케팅팀과 영업팀이 가치를 창출하는 리드에 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

watsonx Orchestrate는 직원과 고객 모두의 영업 프로세스를 간소화할 수 있는 AI 솔루션의 좋은 예입니다. OpenAPI를 사용하면 기업은 자동화를 생성하여 이를 watsonx Orchestrate의 스킬로 게시할 수 있습니다. 여기에서 팀은 NLP를 사용하여 대규모로 자동화에 액세스하고 실행하면서 비즈니스 전반에 걸쳐 끝없는 사용 사례를 달성할 수 있습니다.

AI는 대규모로 개인화된 아웃리치를 가능하게 합니다. 챗봇, 이메일 자동화, 예측 분석을 통해 맞춤형 메시지로 리드의 참여를 유도하여, 고객 경험을 개선하고 참여도를 높일 수 있습니다. 영업 책임자는 팀을 이끌고 직원 및 고객과의 관계를 발전시키는 등 보다 복잡하고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 기존의 방식으로는 종종 기업의 제품이나 서비스와 크게 관련이 없을 수도 있는 광범위하고 일반적인 리드를 생성하게 됩니다. AI는 고급 데이터 분석과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 높은 잠재력을 가진 리드를 더 정확하게 식별합니다.

AI 영업 툴을 사용하면 영업팀은 공유된 특성을 토대로 매우 구체적인 카테고리로 세분화된 리드 목록을 만들 수 있습니다. 이를 통해 마케팅팀과 영업팀은 이상적인 고객 프로필에 맞는 리드에 집중하여 전환의 성공 가능성을 높일 수 있습니다. AI 툴은 구매 가능성이 가장 높은 리드를 예측하므로, 기업은 구매 의향이 더 높은 잠재 고객에게 우선순위를 부여할 수 있습니다.

잘 다듬어진 메시지는 기업이 잠재 고객에게 고도로 개인화되고 관련성 있는 콘텐츠를 제공할 수 있도록 하기 때문에, 리드 품질의 중요한 측면입니다. 모든 상황에 적용되는 메시지 대신, AI 리드 생성은 기업이 개별 리드 특성에 따라 메시지를 맞춤화할 수 있도록 지원합니다. AI는 상호 작용, 검색 기록, 소셜 미디어 활동에서 얻은 데이터를 사용하여, 각 리드의 고유한 요구 사항과 관심사에 공감하는 메시지를 만들 수 있습니다.

기업은 ChatGPT와 같은 콘텐츠 구축 소프트웨어 및 도구를 사용하여, 이러한 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 개인화된 이메일이든 동적 광고든 관계없이, AI는 자동으로 톤, 콘텐츠, 제안을 조정하여 리드의 요구에 맞추고 리드가 이해 받고 가치 있다고 느끼도록 도울 수 있습니다. AI 기반 메시지는 커뮤니케이션 타이밍을 최적화하여 가장 주목받을 가능성이 높은 시점에 메시지가 전달되도록 합니다. AI를 통해 작성된 메시지는 모든 접점에서 관련성 있고 시의적절하며 개인에게 맞춤화된 메시지를 전달하여, 리드 생성 노력의 효과를 개선합니다. 이에 따라 전환율이 높아지고 고객 관계는 강화됩니다.

AI를 통해 기업은 품질이나 효율성을 저하시키지 않고도 대량의 리드를 처리할 수 있습니다. SaaS 비즈니스 또는 스타트업이 성장함에 따라, 점점 더 많은 리드를 수동으로 관리하는 것은 부담스럽고 비효율적일 수 있습니다. 하지만 AI는 리드 생성 프로세스를 자동화하고 간소화하여 추가 인력 없이도 확장성을 확보할 수 있습니다. AI 기반 도구는 소셜 미디어, 웹사이트 방문, CRM 시스템과 같은 다양한 소스의 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다. 규모 면에서는 인간 팀이 따라올 수 없는 수준입니다.

이러한 유형의 도구는 실시간으로 리드를 지속적으로 수집하고 평가하여, 기회를 놓치는 일이 없도록 보장합니다. 그 결과 기업은 개인화 및 참여도를 유지하면서 다양한 채널에서 더 많은 양의 리드를 관리할 수 있습니다. AI를 통해 기업은 이메일 캠페인, 소셜 미디어 상호 작용과 같은 자동화된 맞춤형 커뮤니케이션을 통해 아웃리치 활동을 확장할 수도 있습니다. 이를 통해 기업은 리드가 기대하는 맞춤형 경험을 그대로 유지하면서 더 많은 대상의 참여를 유도할 수 있습니다.

AI 기반 리드 생성은 기업이 잠재 고객을 찾고, 참여를 유도하고, 전환하는 방식을 혁신하고 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 기업은 점점 더 고급 알고리즘에 의존하여 고객 행동을 예측하고, 상호 작용을 개인화하며, 프로세스를 자동화함으로써 효율성과 전환율을 높일 수 있습니다. 분명한 것은 생성형 AI가 혁명을 일으켰다는 점입니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 조사에 따르면, 최고 글로벌 임원들은 이전보다 기업 전체의 비즈니스 가치에 더욱 집중하고 있으며, 단일 기술의 ROI에서 기술을 결합하여 비즈니스를 재창조하는 방법으로 초점을 옮기고 있는 것으로 나타났습니다.

2024~2025년 State of Salesforce에서는 72%의 리더가 IT 투자 포트폴리오의 ROI를 25% 이상 개선하는 것이 중요한 비즈니스 목표라고 답했습니다. 리드 생성을 위한 AI는 기업이 ROI를 높이고 AI 분야에서 미래 지향적인 사고를 유지하기 위한 주요 우선순위 중 하나입니다.

AI를 통해 기업은 전례 없는 속도로 데이터를 처리하고 분석할 수 있어, 고도로 타겟팅된 캠페인을 생성하고 적시에 적절한 메시지로 적절한 고객에게 도달할 수 있습니다. 예측 분석은 고객 행동을 예측하여 이러한 전략을 더욱 구체화함으로써, 기업이 전환 가능성이 높은 리드의 우선순위를 정할 수 있도록 지원합니다. 인바운드 마케팅팀과 영업팀은 조직 전체와 협력하고 이러한 AI 기반 도구에 우선순위를 두어 성공을 거둬야 합니다.