영업 분석이란 무엇인가요?

영업 분석은 판매 데이터 포인트를 수집하고 분석하여 조직이 목표를 향해 어떻게 진행하고 있는지 확인하는 프로세스입니다. 영업 리더는 이러한 분석을 사용하여 성능 인사이트를 생성하고, 무엇이 효과가 있는지, 무엇이 조정이 필요한지 파악하고, 판매 개선을 위한 실행 가능 단계를 만들 수 있습니다.

영업 분석을 통해 조직은 성능을 더 잘 이해하고, 추세와 수익성을 파악하고, 앞으로의 판매 결과를 예측할 수 있습니다. 영업 분석 프로세스는 사일로화된 데이터를 바탕으로 미래의 매출과 수익을 좀 더 정확하게 예측하는 등의 실행 가능한 인사이트를 도출하고, 영업 지표를 사용하여 달성 가능한 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다.¹ 최신 영업 분석 솔루션은 인공 지능(AI)을 도입해서 워크플로를 자동화하고 예측 포캐스팅을 활용합니다.

영업 분석의 주요 목표는 영업 프로세스를 개선하기 위해 실행 가능한 인사이트를 얻는 것인 한편, 영업 인텔리전스는 원시 데이터를 수집하는 별개의 프로세스입니다.² 이상적인 관점에서는 두 프로세스가 함께 작동하며 비즈니스 효율성이라는 상호 목표를 달성합니다. 성공적인 영업 분석 전략에는 영업 담당자, 영업 분석가, 비즈니스 이해 관계자, 기타 도구와 시스템이 개입됩니다.³

영업 분석 프로세스는 영업 데이터 수집, 구성 및 분석을 광범위하게 아우릅니다. 데이터를 수집하고 분석하여 이해 가능한 인사이트를 얻은 후에는 이를 바탕으로 실행 가능한 의사 결정을 합니다. 이 단계를 따르면 조직은 더 현명한 결정을 내리고 실적 전반을 개선할 수 있습니다.⁴

먼저 다양한 내부 소스에서 판매 데이터를 수집합니다. 이러한 소스에는 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 판매 활동 로그, 전자 상거래 데이터 및 제품 데이터 등이 있습니다. 이를 통해 매출 규모, 수익, 고객 획득 비용, 고객 생애 가치(CLV), 판매 주기 길이 등 광범위한 정보를 수집할 수 있습니다. 조직은 IBM, Salesforce, HubSpot 등 다양한 기업의 영업 분석 소프트웨어를 이용할 수 있습니다.

판매에 사용되는 분석은 다양하지만 주로 기술 분석, 진단 분석, 예측 분석, 처방 분석으로 분류됩니다. 이 단계에서 조직은 집중하려는 분석 영역을 정한 다음 특정 판매 지표를 사용하여 인사이트를 얻습니다.

영업팀은 이러한 인사이트을 바탕으로 결론을 도출하고 판매 보고서를 만듭니다. 실적, 전환율, KPI 등의 데이터를 검토하여 고객 행동과 효과적인 영업 활동이 무엇인지 파악합니다.

그런 다음 데이터 분석에서 얻은 인사이트를 실행에 옮깁니다. 조직은 분석 결과를 기반으로 변경 사항을 구현합니다. 예를 들면 영업 사원들을 대상으로 맞춤 코칭을 제공하여 팀의 업무 능력을 키우고, 고객의 구매 패턴에 따라 영업 전략을 조정하는 등의 조치를 취합니다.

이러한 변화를 거친 다음에도 데이터 분석 결과를 계속 추적하여 이러한 변화가 어떤 영향을 미쳤는지 확인해야 합니다. 영업 분석 도구는 AI를 활용하여 조직의 영업 운영에 대한 실시간 인사이트를 제공하고 일상 업무를 자동화해 줍니다.

이러한 분석은 과거의 판매 데이터를 추적하고 판매 실적에 대한 기본 개요를 파악하는 데 사용됩니다. 흔히 분석되는 판매 지표로는 수익, 사용자 수, 총 판매, 성장률, 전환율이 있습니다. 답변되는 질문 유형은 '얼마나 많은', '언제', '어디서', '무엇'입니다.

진단 영업 분석은 특정 문제가 발생한 이유를 조사하는 것입니다. 과거 활동의 성공 또는 실패를 조사할 수도 있지만 주된 목표는 근본 원인을 찾는 것입니다. 이를 위해 일반적으로 사용되는 영업 분석 도구는 데이터 마이닝, 상관관계 분석, 회귀 분석 및 머신 러닝(ML)입니다. 답변되는 질문 유형은 '왜 그런 일이 일어났나'입니다.

예측 분석은 과거 데이터와 판매 추세를 사용하여 미래의 판매와 고객 행동을 예측합니다. 이는 앞으로의 판매 목표와 수익 성장을 예측하는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 확보하기 위함입니다. 이러한 데이터 분석에는 일반적으로 통계 모델링, 데이터 마이닝 기술 및 ML과 결합된 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 예측하는 작업이 포함됩니다. 답변되는 질문 유형은 '다음에 무슨 일이 일어날 것인가'입니다.

처방적 분석의 주된 목표는 미래의 판매 결과를 최적화하기 위한 구체적인 조치를 추천하는 것입니다. 이러한 유형의 분석의 목적은 영업팀에 영업팀 실적을 개선하기 위한 실행 가능 지침을 제공하는 것입니다.

예측 분석 기능 이상으로 ML, AI 및 생성형 AI를 사용하여 판매 데이터를 더 수준 높게 분석함으로써 의사 결정 인텔리전스 계층을 추가합니다. 답변되는 질문 유형은 '무슨 조치를 취해야 하나'입니다.

영업 분석의 중요한 이점은 데이터에 총체적으로 접근한다는 것입니다. 조직은 영업 분석 도구와 프로세스를 통해, 단일 데이터 포인트가 아닌 차트와 그래프를 통해 데이터를 시각화합니다. 영업 리더가 영업 예측과 앞으로의 워크플로 수정에 대해 근거 있는 판단을 내리려면 전체적인 그림이 필요합니다.

요즘 시대의 고객은 자신의 취향에 맞는 개인화된 경험을 기대합니다. 그러나 데이터 기반 인사이트와 고객 행동에 대한 주요 지표 없이는 이러한 고객 여정을 구축하기 어렵습니다. 더 많은 고객과 유망한 잠재 고객을 유치하려면 특정 웹사이트나 소셜 미디어에 머무는 시간, 특정 마케팅 캠페인의 응답률과 같은 요소를 추적해야 합니다.

영업 사원은 결과를 내고 판매 수익을 창출하기 위해 끊임없이 노력합니다. 영업 분석은 영업 사원이 승률을 높이고 영업 주기 길이를 단축하는 등의 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 개선 영역을 식별함으로써 영업팀은 향후 비즈니스 요구 사항에 대한 전략을 세우는 방법을 최적화할 수 있습니다. 영업팀은 리드 생성 및 기타 분석 도구를 통해 영업 파이프라인의 종단 간 시각 정보를 얻고, 이를 통해 과거보다 훨씬 많은 데이터 포인트를 확보할 수 있습니다.

영업 데이터 분석은 조직에 고객 상호 작용 및 데이터 시각화 기술에 대한 사실적 정보를 제공합니다. 영업 리더는 이 분석을 보며 제품 성능, 마케팅 활동 및 고객 분류에 대해 근거 있는 판단을 내릴 수 있도록 합니다. 영업 분석 소프트웨어를 사용하면 과거 데이터와 현재 고객 데이터를 광범위하게 연구하며 더 현명하게 가격을 책정하고 맞춤화된 판매 기회를 활용할 수 있습니다.

영업 사원은 업무 수행 과정에서 인센티브를 기대하지만 이를 뒷받침하는 정확한 데이터 없이는 인센티브 지급이 불가능합니다. 조직은 영업 활동을 기록하고 영업 결과를 추적하여 영업 팀이 좋은 성과를 이어가도록 장려할 수 있습니다. 다른 한편으로 영업 분석은 급여 관리를 단순화하고, 영업 관리자가 팀에 가장 적합한 판매 커미션 구조를 만드는 데 도움이 될 수도 있습니다.

영업 분석은 수많은 지표를 추적해야 하는 방대한 작업입니다. 그 중에서도 특히 관련성이 높은 지표들을 알아봅시다.

특정 기간에 영업 사원별로 창출한 총 수익을 측정합니다. 이는 개개인의 실적을 평가하고 공정한 보상 계획을 수립하는 데 중요합니다. 이 수치가 클 수록 거래 성사, 상향 판매 등 영업 활동의 효율성과 효과성이 높다는 의미입니다.

지역별 판매 수치를 추적하는 지표입니다. 강한 시장과 약한 시장, 시장 동향을 파악하여 좀 더 효과적인 판매 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 자원 할당, 시장 확장, 지역 판매 전략에 대한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

영업팀은 보통 전년도 같은 기간과 비교하여 시간 경과에 따른 매출 증가 또는 감소를 모니터링합니다. 이 수치가 양수이면 사업이 번창하고 있고, 음수이면 시정 조치가 필요하다는 뜻입니다.

판매 목표는 영업 사원이나 조직이 지정된 기간에 달성하고자 하는 미리 정해둔 금전적 가치입니다. 이 지표는 동기 부여 벤치마크인 동시에 영업 실적을 측정하는 도구입니다. 전년 대비 목표를 달성한 직원에 대해서는 영업 리더가 목표 값 조정을 고려할 수 있습니다.

특정 기간에 회사와의 거래를 중단한 고객의 비율을 나타내는 지표입니다. 이탈률이 높다는 것은 불만족, 서비스 부족, 가격 문제 등이 있다는 뜻일 수 있으므로 시정 조치를 취해야 합니다. 이 지표를 더 자세히 탐구하면 판매 퍼널에서 고객이 연결을 끊거나 제품이나 서비스에 대한 관심을 잃은 지점을 정확하게 찾아낼 수 있습니다.

성사된 마감된 거래의 총액의 평균을 계산합니다. 이는 영업 효율성, 영업팀의 특정 기간 성과를 보여주는 중요한 지표입니다. 보통 거래 규모가 클수록 거래당 수익이 높아집니다.

특정 기간에 판매된 재고의 비율을 계산합니다. 이 지표를 측정하면 제품 또는 서비스별 판매 동향을 확인하고 재고 및 공급망에 관한 결정을 할 수 있습니다.

초기 접촉에서 거래가 성사될 때까지의 파이프라인을 영업 기회가 얼마나 빠르게 통과하는지 나타내는 지표입니다. 속도가 빠르다는 것은 처리가 신속하게 이루어지고 수익이 증가한다는 것을 의미하는 반면, 속도가 느리다는 것은 판매 절차가 비효율적이라는 의미일 수 있습니다.