AI가 영업 전략 및 성과에 미치는 영향

게시 됨: 2024-03-14

인공 지능(AI)은 전문 용어에서 영업 팀의 연결, 예측 및 작업 방식의 핵심 구성 요소로 전환하여 영업을 재편하고 있습니다. AI는 모든 고객 상호 작용을 향상하고 예측 분석을 활용하여 추세를 조기에 파악할 수 있습니다. AI가 어떻게 팀의 MVP가 되어 영업 활동의 경쟁력을 높일 수 있는지 살펴보겠습니다.

  • 인공 지능이란 무엇입니까?
  • 영업에 AI가 필요한 이유는 무엇입니까?
  • 영업팀이 AI를 사용할 수 있는 주요 전략적 방법
  • AI를 영업 프로세스에 통합하기 위한 실용적인 팁
  • 영업 분야의 AI가 직면한 과제
  • 영업 분야 AI의 미래

인공 지능이란 무엇입니까?

인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 시뮬레이션하여 작업을 수행하는 기술입니다. 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있습니다. AI는 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하는 팀원을 갖는 것과 같으며, 더욱 효율적으로 작업하는 데 필요한 보조 영업 담당자가 됩니다.

다음은 몇 가지 일반적인 AI 관련 사용법을 설명합니다.

  • 대화형 AI: 대화형 AI는 챗봇과 가상 비서를 지원합니다. 이러한 도구는 웹사이트 및 소셜 미디어 플랫폼에서 고객과의 커뮤니케이션을 변화시킵니다.
  • 예측 판매 AI: 예측 판매 AI는 기계 학습을 활용하여 고객 행동을 예측하고 판매 예측 정확도를 향상시킵니다.
  • 제너레이티브 AI(Generative AI): 제너레이티브 AI는 텍스트에서 이미지에 이르기까지 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 두고 번창하는 AI 분야입니다. 이 유형의 AI는 기존 데이터로부터 학습하고 원본 출력을 생성합니다. 일반적으로 콘텐츠 제작, 신제품 설계, 복잡한 문제에 대한 솔루션 찾기에도 사용됩니다. 실제로 생성 AI를 사용하는 직원 중 68%가 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 된다고 보고했습니다.

AI는 리드 생성부터 고객 참여 및 거래 성사에 이르기까지 영업이 수행하는 모든 작업에 획기적인 변화를 가져옵니다. 영업 담당자가 더 열심히 일하지 않고 더 스마트하게 일할 수 있도록 도와줍니다.

영업에 AI가 필요한 이유는 무엇입니까?

영업 분야의 AI는 새로운 트렌드나 미래 가능성에서 경쟁 우위를 유지하는 데 필요한 영업 전략으로 빠르게 전환되었습니다. 2023년 초 대중 채택이 급증한 이후 절반 이상의 기업이 생성적 AI 투자를 늘리면서 AI는 영업 운영의 핵심 요소가 되고 있습니다.

같은 맥락에서, 구매자는 AI에 점점 더 능숙해지고 있으며, 2028년까지 미국 B2B 구매자의 70%가 구매 프로세스를 지원하기 위해 AI에 의존할 것으로 예상됩니다. 이는 제품과 서비스를 발견하고 평가하고 선택하는 방식의 변화를 의미하며 영업 담당자가 고객 요구 사항을 충족하기 위해 AI를 사용해야 하는 필요성을 강조합니다.

AI의 이점은 다음과 같습니다.

판매 생산성 향상

Generative AI는 반복적인 작업을 자동화합니다. 이를 통해 판매자는 정보를 찾고 지루한 데이터 입력에 전념하지 않고 거래 성사에 집중할 수 있어 판매 생산성이 향상됩니다.

판매 예측 정확도 향상

AI 기반 영업 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하여 판매 예측을 개선함으로써 영업 인력이 시장 동향과 고객 요구 사항을 예측하는 데 도움을 줍니다. 이러한 도구는 기존 방법으로는 간과될 수 있는 데이터의 복잡한 패턴과 상관 관계를 찾아냅니다. 또한 AI는 계절성, 경제 지표, 마케팅 캠페인의 영향 등 다양한 변수를 고려하여 판매 환경에 대한 전체적인 시각을 제공합니다.

데이터 기반 영업 교육 및 코칭

AI의 분석 능력은 영업 관리자에게 팀의 요구 사항에 맞게 영업 교육 및 코칭을 맞춤화할 수 있는 지표를 제공합니다. 이를 통해 영업팀 내의 고유한 강점과 기회에 정확하게 집중할 수 있습니다.

고객 경험 개인화

AI 영업 기술은 과거 상호 작용을 기반으로 고객 경험을 맞춤화합니다. 영업에 AI 통찰력을 활용함으로써 담당자는 고객 선호도와 행동을 더 잘 이해하고 접근 방식을 개인화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 또한 판매 주기 전반에 걸쳐 요구 사항을 예측하고 사전 예방적인 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

판매 데이터 강화

AI 통합은 최신 고객 관계 관리(CRM) 데이터를 보장하여 영업사원이 최신 고객 정보에 즉시 액세스할 수 있도록 해줍니다. IDC의 연구 관리자인 Michelle Morgan은 "세일즈 팀은 전통적으로 기존 워크플로에서 벗어나야 하는 기술을 피했습니다."라고 말합니다. 그녀는 영업팀이 새로운 기술을 피하는 경우가 많지만 업무의 트랜잭션 특성으로 인해 생성 AI에 이상적으로 적합한 광범위한 데이터가 생성된다는 점을 강조합니다. 이러한 채택으로 생산성이 향상되고 업계의 선례가 될 수 있습니다.

참여도 향상

AI는 예측 판매 분석을 사용하여 고객 참여를 향상하고 세부 조정합니다. 영업 담당자가 상향 판매 및 교차 판매를 위해 후속 조치를 취해야 할 기회를 제안합니다.

영업팀이 AI를 사용할 수 있는 주요 전략적 방법

영업 담당자가 그 어느 때보다 바쁜 상황에서 AI는 B2B 영업팀의 귀중한 동맹입니다. 접근 방식을 개선하기 위해 AI 영업 도구의 다양한 사용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 영업 통화 분석

AI의 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 영업 통화를 기록하고 분석하여 고객 요구와 기회를 강조하는 요약을 제공할 수 있습니다. 어조, 정서, 키워드를 포함하여 각 통화를 분석함으로써 AI는 선호도, 반대, 불만 사항을 찾아내어 영업 담당자가 후속 조치 또는 향후 참여 중에 접근 방식을 맞춤화할 수 있습니다.

2. 리드 스코어링

AI는 대화 품질, 행동 및 기록 데이터를 기반으로 잠재 고객을 평가하고 우선 순위를 지정하여 리드 점수를 향상합니다. 이는 영업팀이 고객으로 전환될 가능성이 있는 사람들을 식별하는 데 도움이 됩니다.

3. 다음 거래 조치 추천

영업팀은 AI를 사용하여 영업 파이프라인의 다음 단계나 조치를 추천합니다. 예를 들어, AI는 데모 중에 특정 제품 기능에 관심을 보인 잠재 고객에게 개인화된 후속 이메일을 보내 거래를 성사시킬 가능성을 높일 것을 제안할 수 있습니다.

4. 안내 판매

많은 기업이 AI 기반 도구를 활용하여 안내 판매 프로세스를 강화합니다. 이 접근 방식에서 고객은 자신의 요구 사항과 선호도에 대한 질문에 답하고, 이를 통해 원하는 제품에 더 가까운 제품을 추천하게 됩니다.

5. 이메일 생성

AI 기반 앱은 개인화된 이메일 콘텐츠를 생성하여 수신자의 공감을 더 높여줍니다. 가장 최근의 AI 마케팅 벤치마크 보고서에 따르면, 기업의 44%가 AI를 사용하여 이메일을 포함한 콘텐츠를 작성하여 고객 지원을 강화했습니다.

6. 구매 준비 상태 예측

AI의 예측 분석을 통해 영업팀은 구매 신호를 평가할 수 있습니다. 이는 리드의 구매 준비 상태를 결정하는 데 도움이 되므로 영업 전문가는 자신의 홍보 시간을 완벽하게 맞출 수 있습니다.

7. 경쟁사를 주시하십시오

AI 도구는 LinkedIn과 같은 플랫폼에서 경쟁사의 온라인 존재를 모니터링하여 시장 동향에 대한 정보를 적극적으로 수집합니다. 제품 출시, 가격 변경, 마케팅 캠페인 등 경쟁업체의 활동에 대한 업데이트를 제공할 수 있습니다. 이 정보를 통해 영업 리더와 의사 결정자는 그에 따라 전략을 조정하여 기회를 포착하고 잠재적인 위협을 완화할 수 있습니다.

8. 판매 활성화 최적화

영업 지원 플랫폼은 AI를 활용하여 영업 통화 중에 실시간으로 콘텐츠를 구성하고 자료를 추천합니다. 이를 통해 영업 담당자는 가장 필요할 때 가장 영향력 있는 리소스에 액세스할 수 있습니다.

또한 AI 기반 영업 지원은 영업 커뮤니케이션 프로세스를 재정의할 수 있습니다. 팀의 성과를 모니터링하고 개선하는 데 도움이 되는 주요 판매 지표를 기반으로 실행 가능한 통찰력을 신속하게 제공할 수 있습니다. AI를 통해 구현 성공을 달성할 수 있는 방법을 알아보려면 최신 웹 세미나를 시청하세요.

9. 대규모 영업 코칭

AI는 영업 통화, 가격 책정 전략, 개선 기회에 대한 통찰력을 제공하여 영업 코칭을 강화합니다. 영업 대화를 분석하여 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 식별합니다. 이를 통해 영업 리더는 코칭 전략을 개인화하고 지속적인 학습 문화를 쉽게 조성할 수 있습니다.

10. 맞춤형 판매

AI는 영업 담당자에게 고객 프로필과 행동에 대한 통찰력을 제공하여 고도로 맞춤화된 판매 전략을 가능하게 합니다. 구매 유발 요인, 인구 통계, 참여 세부 사항을 알면 고객 관계와 판매 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

관련 리소스: 영업 전략을 현대화하는 5가지 방법

11. 파이프라인 관리

AI 도구는 실시간 통찰력을 제공하고 참여 및 리드 소스와 같은 기록 데이터를 기반으로 전환 가능성이 가장 높은 리드를 강조하여 판매 파이프라인을 간소화합니다. 예를 들어, 웨비나의 리드가 역사적으로 70% 더 높은 비율로 전환된 경우 AI는 즉각적인 후속 조치를 위해 이러한 리드의 우선순위를 지정하여 거래 성사율을 높입니다.

AI를 영업 프로세스에 통합하기 위한 실용적인 팁

AI를 전략에 통합하면 영업 운영을 향상할 수 있습니다. 목표와 기대치를 정의하는 것부터 시작하고 기존 워크플로 및 기술 스택과 통합되는 도구를 선택하세요. 동시에 팀을 압도하지 않도록 노력하십시오. 이를 원활하게 수행할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

현실적인 기대치를 설정하십시오

고객 행동 예측, 후속 조치 자동화 등 AI의 기능을 이해하여 영업 AI 여정을 시작하세요. 영업 조직의 장기적인 비전을 보완하는 달성 가능한 목표를 설정하세요. AI가 모든 문제를 해결할 것이라고 지나치게 기대하거나 기대하지 마십시오. 균형 잡힌 접근 방식을 통해 AI의 즉각적인 영향을 과대평가하지 않고 AI의 강점을 활용할 수 있습니다.

처음부터 빠른 승리를 목표로 합니다.

AI가 일상적인 영업 업무에 즉각적인 변화를 가져올 수 있는 영역을 식별하세요. 예를 들어, 고객 문의에 AI 챗봇을 구현하면 응답 시간을 빠르게 단축하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이러한 빠른 승리는 팀 사기를 높이고 AI의 실질적인 이점에 대한 자신감을 구축하여 보다 복잡한 통합을 위한 길을 열어줍니다.

필요에 따라 AI를 맞춤화하세요

영업팀이 직면한 구체적인 과제를 고려하세요. 리드 자격을 갖추는 데 시간이 많이 걸리는 경우 전환 가능성을 기준으로 리드에 점수를 매기고 우선순위를 지정하는 AI 영업 자동화를 통합하세요. 명백한 요구 사항을 해결하기 위해 AI를 조정하면 매출이 향상됩니다.

영업 분야의 AI가 직면한 과제

비즈니스 리더의 78%가 위험보다 AI의 이점을 인식하고 있지만 이를 영업에 통합하는 것은 복잡합니다. 과제는 기술적 통합 장애물부터 개인 정보 보호 규정에 이르기까지 다양하며, AI를 채택하는 것은 중요한 기회를 제공하지만 신중한 계획과 실행이 필요하다는 점을 강조합니다.

AI를 영업 워크플로에 통합할 때 B2B 영업 리더가 직면하는 가장 큰 과제를 살펴보겠습니다.

기존 시스템과의 통합

AI를 기존 판매 시스템 및 프로세스에 통합하는 것은 호환성 문제로 인해 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 기존 CRM 시스템은 새로운 AI 기술과 쉽게 통합되지 않아 영업 운영이 중단될 수 있습니다. 해결책에는 현재 시스템을 AI와 호환되도록 업데이트하거나 AI 통합을 염두에 두고 설계된 새로운 플랫폼을 채택하는 것이 포함됩니다.

데이터 품질 및 가용성

AI의 판매 가치는 데이터의 품질과 가용성에 크게 좌우됩니다. 일반적인 문제는 AI 통찰력과 예측을 왜곡할 수 있는 불완전하거나 고립된 데이터입니다. 이 문제를 해결하려면 AI 시스템이 정확하고 완전한 데이터 세트에 액세스할 수 있도록 포괄적인 데이터 수집 및 관리 관행을 확립해야 합니다.

사용자 채택

변화에 대한 저항과 AI에 대한 회의론은 사용자 채택을 방해할 수 있습니다. AI 영업 도구의 복잡성으로 인해 기술 담당자가 아닌 직원도 위협을 받을 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 AI의 이점과 단순성을 보여주는 맞춤형 교육을 제공하고 전환을 쉽게 하기 위한 지속적인 코칭이 필요합니다.

은둔

영업에 AI를 구현하면 특히 민감한 고객 데이터 처리와 관련하여 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 문제는 AI 시스템이 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인하는 것입니다. 해결 방법에는 데이터 보안을 우선시하는 AI 솔루션 채택, 정기적인 개인 정보 보호 감사 수행, 데이터 보호 관행을 고객에게 전달하는 것이 포함됩니다.

영업 분야 AI의 미래

AI 탐색에는 혁신적인 열정과 주의가 혼합되어 있습니다. AI 마케팅 벤치마크 보고서 2023에 따르면 분명한 차이가 있습니다. 응답자의 3분의 1은 AI가 자신의 직업을 위태롭게 할 수 있다는 우려를 표명한 반면, 또 다른 3분의 1은 걱정하지 않았습니다. AI가 자신의 경력에 ​​친구인지 적인지 궁금해하는 응답자는 거의 29%에 달합니다. 이는 AI의 광범위한 영향에 대해 필요한 대화를 강조합니다.

AI가 다양한 산업 분야에서 자리를 잡게 되면서, 누가 먼저 AI를 채택하느냐가 아니라 우리가 AI를 어떻게 채택하느냐가 중요해졌습니다. 실제 과제는 인간을 대체하는 것이 아니라 보완하기 위해 AI를 사용하는 데 초점을 맞춘 논의를 통해 윤리적 구현과 편견 완화에 있습니다.

AI 윤리에서 새로운 역할은 이러한 새로운 과제에 대한 인식을 나타냅니다. AI가 계속 진화하고 전 세계 산업에 침투함에 따라 인간의 작업과 발전을 향상시키는 동맹으로서 AI와의 미래를 강조하면서 책임 있는 통합에 중점을 둘 것입니다.

Highspot Copilot으로 판매 방식을 혁신하세요

AI를 수용하는 것이 경쟁력을 유지하기 위한 선택이 아니라 필수라는 것은 분명합니다. 경영진의 72%가 AI를 미래의 가장 중요한 비즈니스 이점으로 인식하고 있으므로 지금이 행동에 나서야 할 때입니다. 모든 결정이 정보로 제공되고, 모든 고객 요구 사항이 예상되며, 모든 영업 노력이 최적화되는 미래를 상상해 보십시오. Highspot Copilot을 통해 그러한 미래가 가능해졌습니다.

지금 Highspot 데모를 요청하고 AI가 귀하의 영업 전략에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 알아보세요!