영업용 생성형 AI

생성형 AI(gen AI)는 고급 알고리즘과 머신 러닝 모델을 활용하여 콘텐츠를 생성하고 트렌드를 예측하며 기존에는 사람의 노력이 필요했던 작업을 자동화함으로써 영업 프로세스를 혁신하고 있습니다. 판매와 관련하여 생성형 AI는 판매 스크립트, 제품 추천 및 고객 커뮤니케이션과 같은 유용한 아웃풋을 생성하여 판매 성능을 개선할 수 있는 AI 시스템을 말합니다.

지난 10년 동안 영업 전문가들은 자동화, 자연어 처리(NLP) 및 기타 형태의 기존 인공 지능 을 배포하여 일상적인 프로세스를 간소화하고 데이터 입력과 같은 비교적 간단한 작업을 수행했습니다. 생성형 AI가 더욱 정확하고 강력해짐에 따라 운영 최적화, 리드 생성 강화, 고객 참여 개선 및 상담원이 더 빨리 거래를 성사시키는 데 도움이 되도록 채택되었습니다.

생성형 AI를 영업 툴로 사용하는 것은 직원이 AI 어시스턴트를 사용하여 이메일을 작성하는 것만큼이나 간단할 수 있습니다. 하지만 이는 종종 조직의 구조에 더 깊이 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 많은 영업 부서에서는 보다 원활한 워크플로우를 촉진하고 전환율을 높이기 위해 생성형 AI 툴을 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어에 통합합니다.

영업 부서에서는 일반적으로 전화 통화, 소셜 미디어, 미팅 노트, 가격 데이터, 비디오 녹화, 시간 경과에 따른 고객 선호도, 과거 고객 상호 작용 데이터, 내부 데이터 세트 등 여러 채널에서 수집한 방대한 양의 데이터를 트래픽으로 처리합니다. 이 기술은 비정형 데이터 분석에 탁월하기 때문에 생성형 AI 혁신에 적합한 분야입니다. 생성형 AI 모델이 시간이 지남에 따라 “학습”하고 개선됨에 따라 초기 사용자는 동종 업체보다 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 이는 일반적으로 판매 주기가 길고 상품 및 서비스 비용이 더 높은 경향이 있는 B2B(기업 간 거래) 환경에서 특히 그렇습니다. 경영 컨설팅 회사인 McKinsey에 따르면, 생성형 AI를 도입한 데이터 기반 B2B 비즈니스는 그렇지 않은 기업보다 시장 점유율을 늘릴 가능성이 1.7배 더 높다고 합니다.¹  

Salesforce의 최근 설문조사에 따르면 영업 담당자는 실제로 상품과 서비스를 판매하는 데 30% 미만의 시간을 사용합니다.² 조직이 영업 운영에 생성형 AI 기술을 점점 더 깊이 도입함에 따라 영업 사원의 역할이 크게 변화하고 있습니다. 영업 리더는 자동화와 생성형 AI를 사용하여 창의성이 떨어지는 업무는 AI에 맡기고 인간적인 상호작용과 고객 관계에 더욱 집중할 수 있습니다.  

생성형 AI는 영업 팀에 많은 이점을 제공하여 보다 지능적으로 작업하고 효율성을 높이며 일상적인 작업보다 관계 구축에 집중할 수 있도록 지원합니다. Salesforce 사용자를 대상으로 한 한 IBV 설문조사에 따르면 AI로 워크플로를 보강하는 경영진의 3분의 2가 브랜드 가치, 고객 충성도, 수익성 및 기타 메트릭에서 동종 업계에 비해 우위를 점하고 있다고 답했습니다. 같은 설문조사에서 AI를 사용하는 비즈니스 리더의 4배가 고객의 니즈를 동종업계보다 더 잘 예측할 수 있다고 답했습니다. 이러한 이점은 B2C 조직에만 국한되지 않습니다. McKinsey에 따르면, 영업에 생성형 AI를 도입한 B2B 커머셜 리더 중 85% 이상이 매출 성장을 개선하고 고객 경험을 혁신할 수 있는 이 기술의 능력에 대해 "매우 기대하고 있다"고 합니다.³

판매에 생성형 AI를 통합함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 개인화된 고객 상호 작용
• 리드 생성 개선
• 지원 및 후속 조치 자동화
• 콘텐츠 제작 최적화
• 데이터 분석 및 인사이트 향상
• 판매 예측 개선
• 효율성 향상
• 24시간 가용성 및 확장성
• 혁신성 향상

생성형 AI는 고객 행동, 메트릭, 패턴을 분석하여 맞춤형 콘텐츠, 이메일 또는 응답을 생성하여 조직이 대규모 개인화를 달성할 수 있도록 합니다. 이를 통해 영업 팀은 각 잠재 고객에 대해 관련성이 높은 커뮤니케이션을 생성하여 전환 가능성을 높일 수 있습니다. 

영업팀은 AI 영업 툴을 사용하여 온라인 활동, 인구 통계 정보 및 구매 행동을 포함한 다양한 데이터 소스를 분석하여 잠재적인 리드를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다. AI는 잠재력이 높은 리드의 대상 목록을 자동으로 생성하여 수동 잠재 고객 발굴에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

생성형 AI는 지원 이메일, 메시지 또는 후속 알림 생성을 자동화하여 영업 팀이 잠재 고객과 보다 효율적으로 소통할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI는 후속 조치에 가장 적합한 시기와 빈도를 결정하여 지속적인 수동 입력 없이도 응답률을 개선하고 잠재 고객의 참여를 유지할 수 있습니다. 

생성형 AI는 특정 고객 또는 산업에 맞는 설득력 있는 판매 문구, 제품 설명 및 제안을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠 제작에 소요되는 시간을 줄이고 채널 전반에서 커뮤니케이션이 통합되고 관련성이 높으며 브랜드의 목소리에 부합하도록 보장할 수 있습니다. 

AI는 방대한 양의 판매 데이터를 분석하여 고객 행동의 패턴을 식별하고, 향후 판매 동향을 예측하고, 특정 판매 전략을 추천하는 등 실행 가능한 인사이트를 생성할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 영업 관리자는 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 영업 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 

생성형 AI는 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 기능을 통해 전환 가능성이 가장 높은 리드를 예측하고 향후 수익을 추정하여 판매 예측을 향상할 수 있습니다. 이를 통해 영업 리더는 보다 정확한 예측을 하고, 리소스를 보다 효율적으로 할당하고, 실시간으로 전략을 조정할 수 있습니다. 

생성형 AI는 잠재 고객 검증, 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 영업 담당자가 관계 구축 및 거래 성사와 같은 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이로 인해 생산성이 향상되고 관리 업무량이 줄어듭니다. 

AI 기반 툴은 영업팀이 24시간 내내 일관된 고객 지원을 제공하고, 일반적인 질문에 답하며, 영업 담당자가 없는 경우에도 초기 문의를 처리할 수 있도록 지원합니다. 또한 이러한 툴은 확장성이 뛰어나 기업이 품질 저하 없이 대량의 리드를 관리할 수 있도록 지원합니다. 

대규모 데이터 세트와 고급 분석 기능을 갖춘 조직은 미래의 이벤트를 예측하는 것뿐만 아니라 어떤 제품과 서비스를 제공하고 어떻게 마케팅할지 결정하는 데 AI를 사용합니다. 생성형 AI는 리드의 우선순위를 정하는 방법, 리소스를 투자할 세그먼트, 긍정적인 결과를 가져올 가능성이 가장 높은 제품 혁신에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 

생성형 AI는 고객 문의에 응답하고, 잠재 고객을 선별하고, 심지어 판매를 성사시키는 챗봇과 가상 AI 어시스턴트를 구동할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 시스템은 사람과 유사한 대화를 시뮬레이션하고, 실시간으로 질문에 답변하고, 고객에게 구매 프로세스를 안내할 수 있습니다. 이러한 툴은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 복잡한 고객 요구 사항을 이해하고 대응할 수 있으므로 고객과 영업팀 모두에게 원활한 경험을 보장할 수 있습니다.

영업 담당자는 그동안 일상적인 업무와 필요한 서류 작업에 상당한 시간을 할애해 왔습니다. 생성형 AI는 이러한 반복적인 작업을 자동화하여 영업팀이 관계 구축 및 거래 성사와 같은 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 데이터 입력 및 CRM 업데이트, 회의 일정, 영업 통화 기록 및 보고서 생성이 포함될 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 영업 및 마케팅 팀은 보다 인간 중심적인 관계를 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 

생성형 AI는 잠재력이 높은 리드를 식별하고 중요한 계정 정보를 수집하는 데 도움이 될 수 있는 판매 주기의 초기 단계에서 특히 강력합니다. AI 툴은 신입 직원들이 수년이 걸려야 얻을 수 있었던 인사이트를 빠르게 발견할 수 있도록 도와줍니다. 또한 여러 지역과 문화권에서 중요한 연구를 수행하여 상담원에게 실시간으로 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 툴은 경쟁사 분석을 수행하고, 과거 상호작용을 분석하여 포괄적인 고객 페르소나를 생성하고, 수많은 고객에 대한 리드 우선순위를 정하고, 수익성 있는 계정으로 전환할 가능성이 가장 높은 잠재 고객을 식별할 수 있습니다. 

생성형 AI는 과거 구매 내역, 검색 행동, 인구통계학적 정보 등 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 고도로 개인화된 메시지를 생성할 수 있습니다. 영업팀은 AI가 생성한 이메일 템플릿이나 개별 리드에 맞춤화된 채팅 응답을 사용하여 참여와 전환 가능성을 높입니다.

예를 들어, AI는 고객이 브랜드와 이전에 상호 작용한 내용을 바탕으로 후속 제품 추천 이메일을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 각 고객이 관련성 있고 시기적절한 메시지를 받을 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 각 고객의 고유한 요구와 선호도에 따라 초개인화된 영업 제안과 프레젠테이션을 생성하여 전환율을 높일 수 있습니다. 

영업 담당자는 전통적으로 잠재 고객을 육성하기 위한 제안서, 영업 이메일, 프레젠테이션 및 콘텐츠를 작성하는 데 상당한 시간을 할애해 왔습니다. 생성형 AI는 사전 정의된 매개변수와 고객 인사이트를 기반으로 이러한 문서를 자동으로 생성하여 지원할 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 관계 구축과 같은 고부가가치 활동에 더 집중할 수 있습니다.

AI는 또한 일련의 자동화되고 개인화된 메시지가 시간이 지남에 따라 여러 채널에서 전송되는 드립 캠페인을 생성하여 수동 작업 없이 리드의 참여를 유지할 수 있습니다. AI는 리드가 콘텐츠와 상호 작용하는 방식에 따라 메시지를 조정하고, 리드 스코어링을 지원하며, 고객 여정 전반에 걸쳐 콘텐츠의 관련성을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 

생성형 AI의 가장 강력한 기능 중 하나는 과거 데이터를 분석하고 예측 인사이트를 생성하는 기능입니다. AI는 판매 패턴, 고객 행동 및 외부 요인을 분석하여 향후 판매 동향을 예측하고 전환 가능성이 가장 높은 리드를 예측하며 판매 활동의 우선 순위를 정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 보다 전략적으로 의사 결정을 내리고, 가치가 높은 잠재 고객을 대상으로 영업 파이프라인에서 문제를 식별하고, 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다. 또한 AI 툴은 감정 분석을 수행하여 영업 통화 중에 가장 공감을 불러일으키는 프레젠테이션이 무엇인지 파악하여 전반적인 영업 전략을 최적화할 수 있습니다. 또한 이러한 예측 도구를 사용하여 B2B 영업 환경에서 고객의 신제품 출시 또는 시장 변화에 따른 미래 수요를 예측하는 등 고객의 니즈를 예측할 수 있습니다. 

생성형 AI는 성공적인 영업 대화를 분석하고 피드백을 생성하여 영업팀을 교육하는 역할도 수행할 수 있습니다. 영업 코칭 프로그램의 일환으로 커뮤니케이션 개선 사항을 제안하고 효과적인 전략을 강조하며 담당자의 접근 방식에서 잠재적인 약점을 파악할 수 있습니다. 또한 AI 기반 교육 도구는 실제 영업 시나리오를 시뮬레이션하여 신입 사원이 자신의 기술을 연습하고 즉각적인 피드백을 받을 수 있도록 지원합니다. 또한 생성형 AI 솔루션은 개별 상담원을 위한 맞춤형 교육 프로그램을 생성하여 영업 지원 프로세스에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 

생성형 AI를 사용하여 영업 상호 작용을 자동화하고 개인화함으로써 기업은 보다 신속하고 맞춤화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 고객은 시의적절하고 관련성 있는 제안과 커뮤니케이션을 받을 때 더 큰 가치를 느낍니다. 또한 AI는 후속 조치를 자동화하고 세일즈 퍼널의 모든 단계에서 참여를 유지함으로써 놓치는 리드가 없도록 지원합니다. AI를 올바르게 배포하면 적절한 순간에 사람의 참여를 유도하여 잠재 고객과 오래 지속되는 관계를 구축할 수 있습니다. 

영업 프로세스에 생성형 AI를 성공적으로 도입하면 효율성과 ROI를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이점을 극대화하기 위한 몇 가지 일반적인 모범 사례는 다음과 같습니다.

일반적으로 조직은 AI 툴을 구현하기 전에 생성형 AI가 더 넓은 비즈니스 목표에 어떻게 부합하는지 명확하게 정의합니다. 여기에는 리드 생성 개선, 개인화 강화, 상담원 교육 개선 또는 관리 작업 자동화가 포함될 수 있습니다. 이러한 조율은 AI가 영업팀의 전반적인 목표를 직접적으로 지원하는 전략적 자산이 될 수 있도록 도와줍니다. 이상적으로는 조직이 생성형 AI가 단기적으로 어떻게 운영되기를 바라는지만 이해하는 것이 아니라, 시간이 지남에 따라 이를 어떻게 전사적으로 확장해 나갈 것인지까지 파악하고 있어야 합니다. 

생성형 AI는 고품질 데이터를 사용하여 의미 있는 인사이트를 생성하고 개인화된 행동을 유도합니다. 정제되고 정확하며 잘 구조화된 데이터는 AI 모델이 효과적으로 작동하는 데 필수적입니다. 조직은 AI 프로젝트에 참여하기 전에 CRM 시스템, 영업 데이터베이스 및 기타 데이터 소스를 잘 통합하고 유지 관리하도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 사일로와 일관되지 않은 기록으로 인해 AI가 최상의 성능을 발휘하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 영업에 AI를 배포하려면 조직은 데이터를 안전하게 유지하기 위해 더 강력한 인프라에 투자해야 할 수도 있습니다. 

AI 툴을 도입하려면, 영업팀의 역할이 크게 변화할 수 있는 팀을 위한 교육과 역량 강화가 필요합니다. AI는 조직의 문화를 크게 변화시킬 수 있으며, 정서적으로 지능적이고 관계에 집중하는 영업 사원은 AI 툴로 강화된 부서에서 성공할 수 있습니다. 조직은 생성형 AI 툴을 효과적으로 사용할 수 있는 방법과 인간 상담원의 업무를 보완하는 방법을 강조할 수 있습니다. 

영업에서 생성형 AI는 인력이 이미 사용하고 있을 수 있는 도구와 워크플로를 보완하고 최적화할 때 가장 잘 작동합니다. 영업에 AI를 성공적으로 통합하려면 새로운 툴이 CRM 시스템, 마케팅 자동화 툴 및 분석 소프트웨어와 같은 다른 플랫폼과 원활하게 통합되도록 해야 할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 워크플로를 간소화하고 중복 작업을 줄이며 영업 파이프라인을 보다 일관성 있게 파악할 수 있습니다.