영업 인텔리전스란 무엇인가요?

영업 인텔리전스란 판매 성과 및 의사 결정을 개선하기 위한 데이터 수집을 말합니다. 여기에는 영업 팀이 기회를 식별하고 접근 방식을 개인화하며 실시간 데이터를 사용하여 거래를 보다 효과적으로 성사시킬 수 있도록 잠재 고객, 고객, 경쟁사 및 시장 상황에 대한 체계적인 정보 수집이 포함됩니다.

영업 인텔리전스에는 일반적으로 원시 데이터 수집이 포함되며, 영업 분석은 전체 영업 프로세스를 개선하기 위한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이상적으로는 두 프로세스가 함께 어우러져 영업 전문가가 운영을 간소화하고 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 합니다.

영업 팀은 이러한 방법을 사용하여 구체적이고 관련성 있는 정보를 사용하여 각 잠재 고객과 상황에 맞게 전략을 조정합니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 영업 담당자가 대상 고객의 고충, 구매 행동 및 의사 결정 프로세스를 이해하여 궁극적으로 더 성공적인 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다. 또한 영업 팀은 예측 분석을 사용하여 다양한 영업 도구를 사용하여 시장 상황의 변화에 대비합니다.

최근 몇 년 동안 사용 가능한 영업 인텔리전스 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 비즈니스 리더들은 거의 실시간으로 정보를 수집하기 위해 고급 기술로 눈을 돌렸습니다. 이러한 도구는 영업 담당자가 인간만으로는 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 또한 B2C 및 B2B 소비자 모두 구매하기 전에 자신의 선택을 광범위하게 조사한다는 점을 감안할 때 고급 영업 인텔리전스 도구를 통해 팀은 영업 상호 작용을 신속하게 개인화하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

오늘날 AI와 자동화를 통합한 영업 인텔리전스 워크플로는 영업 팀이 빠르게 변화하는 환경을 탐색하는 데 도움이 됩니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 연구에 따르면, 경영진의 83%는 인공지능 에이전트가 자율적으로 행동을 실행하도록 설정되어 있다고 예상합니다. 이러한 조치는 2026년까지 운영 지표 및 거래 내역을 기반으로 합니다. 또한 영업 리더를 포함한 최고 경영진의 절반 이상이 AI 기반 워크플로 덕분에 긍정적인 결과를 얻었습니다.

이상적으로 영업 인텔리전스 수집 프로세스에는 여러 개의 서로 다른 데이터 세트를 통합하여 새로운 잠재 고객과 목표 시장에 대한 종합적인 관점을 제공하는 것이 포함됩니다. 또한 영업 파이프라인 전반에 걸쳐 영업 팀의 성과에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 시간이 지남에 따라 영업 팀이 더 많은 데이터를 수집하면서 인텔리전스의 가치가 더욱 높아지며, 기업이 과거 및 현재 정보를 기반으로 영업 프로세스를 정교화하고 개선하는 방법을 식별하는 데 도움이 됩니다.

성공적인 영업 조직은 일반적으로 여러 소스를 결합하여 포괄적인 인텔리전스 계획을 수립합니다. 영업 인텔리전스를 수집하는 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

공개 정보 소스는 쉽게 액세스할 수 있는 풍부한 고객 데이터를 제공합니다. 예를 들어, 회사 웹사이트에서는 제품, 서비스, 이해관계자 연락처 정보, 리더십 팀 및 최근 발표에 대한 공식 정보를 제공할 수 있습니다. 연례 보고서 및 SEC 문서는 상장 기업에 재무 정보와 전략적 방향을 제공합니다. 보도 자료 및 뉴스 기사에서는 최근 개발 상황을 간략하게 설명합니다. LinkedIn과 같은 소셜 미디어 플랫폼은 회사 문화와 직원 정서에 대한 인사이트를 제공합니다.

많은 유료 데이터베이스 서비스에서는 일반적으로 공개 소스에서 제공하는 것보다 더 포괄적이고 체계적인 정보를 제공합니다. 이러한 서비스는 종종 여러 소스에서 데이터를 집계하고 고급 검색 기능을 제공합니다. 예를 들어, 비즈니스 데이터베이스는 자세한 회사 프로필을 제공하며, 산업별 인텔리전스 서비스는 특정 시장 부문의 데이터 세트에 중점을 둡니다.

영업 팀은 추적 및 분석 도구를 통해 자체 플랫폼에서의 잠재 고객 행동에 대한 인사이트를 확보합니다. 웹사이트 방문자 추적 도구는 누가 특정 회사를 조사하고 있는지, 어떤 제품이나 광고를 소비하고 있는지, 브랜드에 얼마나 자주 참여하는지 식별하는 데 도움이 됩니다. 한편, 마케팅 자동화 및 추적 플랫폼은 뉴스레터 클릭률 또는 기타 마케팅 자료를 모니터링하는 등 여러 접점에서 잠재 고객의 행동을 캡처합니다.

소셜 미디어 모니터링은 브랜드 또는 다양한 경쟁사 및 업계 주제에 대한 대화와 참여를 추적하는 데 도움이 됩니다. 소셜 리스닝 도구는 관련 문제를 논의하거나 특정 솔루션에 관심을 표명하는 잠재 고객을 식별합니다. 예를 들어 LinkedIn과 같은 전문 네트워크는 B2B 영업 인텔리전스를 위한 귀중한 인사이트를 제공합니다.

산업별 미디어 및 세미나는 영업 프로세스와 직접 상호 작용할 수 있는 방법을 제공합니다. 특히, 업계 간행물과 연구 보고서는 시장 동향에 대한 광범위한 인사이트를 제공하여 잠재적으로 전략적 판매 접근 방식에 기여할 정보를 제공합니다.

CRM 시스템에는 과거 상호 작용, 커뮤니케이션 선호도 및 구매 패턴에 대한 귀중한 과거 데이터가 포함되어 있습니다. 조직이 장기 데이터 보존 정책을 준수하고 데이터 위생을 잘 유지하는 경우 이 내부 데이터 소스를 통해 성공적인 판매 전략과 고객 행동 패턴에 대한 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

정교한 수집 및 처리 기술은 영업 인텔리전스 프로세스의 근간을 형성합니다. 영업 인텔리전스 도구의 기반이 되는 기술을 이해하면 조직이 영업 인텔리전스 인프라에 대해 정보에 기반한 의사 결정을 내리고 기존 영업 인텔리전스 프로세스를 반복적으로 개선할 수 있습니다. 오늘날의 많은 영업 인텔리전스 도구는 이러한 기술을 배포하여 팀에게 실시간 대시보드 또는 즉각적인 데이터 보강을 제공합니다.

AI와 머신 러닝은 고급 영업 인텔리전스와 영업 분석 플랫폼을 모두 보완합니다. 머신 러닝 알고리즘은 과거 영업 데이터를 심층적으로 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측합니다. 여기에는 리드 스코어링 모델 및 영업 예측이 포함됩니다. 한편, 자연어 처리는 뉴스 기사 및 회사 커뮤니케이션과 같은 소스의 비정형 데이터를 관련 인사이트로 변환합니다. 또한 이러한 기술은 영업 팀이 서로 다른 데이터 세트를 기반으로 이상적인 고객 프로필(ICP)을 개발하는 데 도움이 됩니다.

빅데이터 인프라는 영업 인텔리전스에 필요한 대량의 데이터를 처리하는 데 필요한 확장가능한 처리 능력을 제공합니다. 클라우드 플랫폼을 통해 조직은 성능과 접근성을 유지하면서 방대한 양의 정보를 저장하고 분석할 수 있습니다.

데이터 통합 및 ETL 기술은 여러 소스의 정보를 통합되고 사용 가능한 형식으로 통합합니다. 이러한 시스템은 중복 레코드를 매칭 및 병합하고 다양한 소스의 데이터 형식을 표준화하는 복잡한 작업을 처리합니다.

이러한 도구를 통해 영업 사원은 소셜 미디어 플랫폼, 온라인 데이터베이스 또는 웹사이트와 같은 웹에서 데이터 수집을 자동화할 수 있습니다. 이러한 기술은 크롤링 알고리즘을 사용하여 데이터를 수집하고 다양한 소스에서 영업 인텔리전스를 촉진합니다.

영업 인텔리전스는 다양한 데이터 포인트를 포괄하며, 각 데이터 포인트는 영업 프로세스에서 특정 목적을 수행하며 궁극적으로 함께 모여 영업 여정에 대한 종합적인 관점을 제공합니다. 이러한 유형의 영업 인텔리전스 데이터를 이해하면 조직이 특정한 영업 목표에 가장 가치가 있는 소스를 결정하는 데 도움이 됩니다.

회사 인텔리전스는 많은 영업 인텔리전스 노력의 가장 기본적인 기반을 형성합니다. 이 데이터에는 규모, 수익, 위치 및 산업과 같은 기본 회사 정보가 포함될 수 있습니다. 그러나 더 심층적인 수준의 회사 인텔리전스는 조직 구조, 최근 회사 뉴스 또는 재무 성과에 대한 정보를 수집할 수도 있습니다. 회사 인텔리전스는 영업 팀이 구매자의 의도를 이해하고 구매 결정에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 변수를 식별하는 데 도움이 됩니다.

경쟁 인텔리전스는 조직이 경쟁 회사들을 이해하는 데 도움이 됩니다. 경쟁사 활동, 가격 책정, 시장 포지셔닝은 물론 고객 인식과 같은 데이터 포인트에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 데이터는 영업 팀이 경쟁 환경을 이해하고 차별화 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

담당자 데이터는 대상 조직 내의 개별 의사 결정권자에게 중점을 둡니다. 이 데이터에는 직업적 배경, 직책, 전화번호, 소셜 미디어 활동, 경력 및 개인 관심사가 포함될 수 있습니다. 주요 담당자를 파악하면 영업 전문가가 라포를 형성하고 개인 선호도에 맞게 커뮤니케이션 스타일을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

기업통계학적 데이터는 대상 조직에 대한 인구통계학적 정보(예: 회사 업력, 직원 수, 비즈니스 모델, 조직 구조)를 제공합니다. 기업통계학적 데이터는 영업 팀이 시장의 특정 영역을 적절하게 분류하고 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

내부 과거 데이터에는 거래 분석뿐만 아니라 과거 성과, 고객 확보 패턴이 포함될 수 있습니다. 이러한 유형의 인텔리전스를 통해 성공적인 결과에 기여하는 공통 요소를 드러내고 새로운 확장 기회를 식별할 수도 있습니다.

의도 데이터 또는 의도 신호는 잠재 고객이 구매할 가능성을 나타내는 행동 신호를 캡처합니다. 이 데이터에는 웹사이트 활동, 소셜 미디어 참여 또는 콘텐츠 소비 및 검색 패턴이 포함될 수 있습니다. 의도 데이터에는 새로운 자금 조달 라운드나 합병과 같은 보다 활동적인 변수도 포함될 수 있습니다. 이러한 유형의 인텔리전스를 통해 영업 팀은 솔루션을 적극적으로 연구하거나 신규 시장에 진출할 가능성이 있는 잠재 고객을 식별하여 이에 따른 리드 생성 및 시간 아웃리치를 지원할 수 있습니다.

기술 데이터는 잠재 조직에서 사용하는 기술 스택 및 디지털 인프라에 적용됩니다. 이는 기술 데이터가 통합 요구 사항과 경쟁 기회를 이해하는 데 도움이 되는 소프트웨어 영업 팀에 유용합니다. 이 데이터에는 현재 IT 관행, 현재 소프트웨어 솔루션 및 기술 워크플로가 포함되는 경우가 많습니다.

강력한 영업 인텔리전스 플랫폼은 영업 성과와 조직 성장에 직접적인 영향을 미치는 수많은 이점을 제공합니다. 개인 수준에서는 상담원이 영업 데이터를 활용하여 영업 통화나 회의를 하기 전 준비를 합니다. 조직 수준에서 영업 인텔리전스는 어떤 영업 관행이 가장 효과적인지에 대한 지침을 제공합니다. 영업 인텔리전스의 주요 이점은 다음과 같습니다.

영업 인텔리전스는 지원 우선순위를 개선합니다. 영업 팀은 관련 데이터를 사용하여 회사 규모 및 구매 신호와 같은 특정 기준에 따라 전환할 가능성이 가장 높은 잠재 고객을 신속하게 식별합니다. 이러한 접근 방식을 통해 담당자는 더 가치가 높은 기회에 집중하고 잠재 고객과의 진정한 상호 작용을 촉진하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

영업 인텔리전스는 영업 담당자가 고유한 기회를 파악하고 고객의 요구를 예측하는 데 도움이 됩니다. 데이터 기반의 준비를 통해 더욱 설득력 있는 판매 전략을 수립하고 전환 가능성을 높입니다.

잠재 고객의 고유한 과제나 업계 전반의 추세에 대한 상세한 실시간 인사이트를 갖춘 영업 전문가는 가치가 높은 잠재 고객의 공감을 불러일으키는 보다 관련성 높은 메시지를 작성합니다. 종종 이러한 개인화된 접근 방식은 응답률을 높이고 시간이 지남에 따라 더 단단해지는 관계를 구축합니다.

강력한 영업 인텔리전스를 갖춘 영업 팀은 더 짧은 시간에 더 많은 거래를 성사시켜 긴 조사 프로세스를 줄일 수 있습니다. 또한 효율성이 향상된다는 것은 담당자가 품질 저하 없이 더 많은 잠재 고객을 처리할 수 있어 전반적인 생산성 향상으로 이어진다는 것을 의미합니다. 또한 영업 인텔리전스는 약점과 성공적인 전술을 식별하여 영업 팀이 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줌으로써 혁신을 촉진합니다.

영업 담당자는 적시에 적절한 정보로 영업 일정을 단축합니다. 잠재 고객의 주요 의사 결정권자나 잠재적인 이의 제기에 대한 정보를 미리 확보함으로써 영업 팀은 더 짧은 시간에 거래를 진행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 불필요한 커뮤니케이션이 오가는 것을 방지하고 이상적으로는 판매 주기를 크게 단축합니다.

영업 인텔리전스를 효과적으로 구현하려면 단순히 올바른 기능과 데이터 소스를 선택하는 것 이상이 필요합니다. 성공적인 기업은 영업 팀이 시간이 지남에 따라 성과를 지속적으로 최적화할 수 있도록 데이터 수집에 대한 체계적인 접근 방식을 개발합니다. 영업 인텔리전스 프로세스를 혁신하기 위한 모범 사례는 다음과 같습니다.

영업 인텔리전스는 정확하고 최신일 때만 가치가 있습니다. 데이터 정확성을 검증하고 기록을 정기적으로 업데이트하기 위한 절차를 수립합니다. 많은 조직이 데이터 유지 관리에 대한 책임을 정의하는 데이터 거버넌스 정책을 구현합니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 연구에 따르면 CEO의 64%가 뒤쳐질 위험에 대비해 새로운 기술에 투자하게 된다고 말합니다. 많은 CEO가 이러한 기술이 그들의 조직에 제공하는 가치를 완전히 이해하기 전에 투자를 합니다. 이러한 경향은 기회 상실과 ROI 감소로 이어질 수 있습니다. 목표를 명확하게 정의하고 사용 사례를 신중하게 고려하는 것이 도구 선택 및 데이터 우선순위 지정에 도움이 될 것입니다.

영업 인텔리전스 가 가장 성공적으로 구현되면 데이터 수집 및 분석이 일상 활동과 기존 플랫폼에 원활하게 통합됩니다. CRM 통합을 통해 영업 담당자가 가장 필요로 하는 시간과 장소에서 데이터를 사용할 수 있으며, 마케팅 팀과 같은 관련 주체와의 부서 간 협력을 통해 일관성이 유지됩니다.

인텔리전스 수집을 통해 개인정보 보호 및 규정 준수 표준을 유지하고 데이터가 안전하게 저장되도록 하는 것이 중요합니다. 조직은 그들의 데이터 수집 관행이 현지 개인정보 보호 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 또한 데이터 수집에 대한 적절한 권한을 얻고 커뮤니케이션에 대한 잠재 고객의 선호도에 세심한 주의를 기울여야 합니다.

성공에 대한 명확한 지표를 정의하고 성과를 정기적으로 측정하면 지능적인 투자를 통해 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다. 리드 전환율과 같은 지표를 정기적으로 분석하면 개선이 필요한 영역을 파악하고 전략적 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

영업 팀은 사용 가능한 인텔리전스 리소스와 인사이트를 효과적으로 적용하는 방법에 대해 철저하게 교육받아야 합니다. 이 교육에는 영업 인텔리전스 소프트웨어 사용 방법에 대한 기술 교육과 데이터 해석 및 인사이트 번역에 대한 전략적 지침이 포함되어 있습니다. 정기적인 교육은 영업 전문가가 환경에 대한 최신 정보를 파악할 수 있도록 도와줍니다.