영업 AI가 매출 증대를 위해 영업 담당자를 지원하는 방법

인공 지능은 게임 체인저였습니다. 의료부터 금융, 광고, 부동산에 이르기까지 인공지능의 영향을 피할 수 있는 산업은 없는 것 같습니다.

매출도 예외는 아니다. 세계에서 가장 똑똑한 사람들 중 일부는 영업 환경에서 AI를 구현하여 담당자를 지원하고 수익을 증대할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 여기에서 방법을 알려드리겠습니다.

판매의 인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 다양한 알고리즘을 사용하여 인간이 하는 것과 같은 방식으로 지능을 사용하여 작업을 완료하고 문제를 해결하는 신흥 기술입니다. 이러한 알고리즘은 개발자가 종종 스스로를 완전히 이해하지 못할 정도로 매우 복잡합니다. 그러나 이해 여부와 상관없이 AI가 어떤 경우에는 인간보다 패턴을 식별하고 특정 문제를 더 빨리 해결할 수 있다는 것은 분명합니다.

영업 분야의 인공 지능은 단순히 AI 기술을 영업 분야에 적용하는 것입니다. 구체적인 구현은 다양하지만 일부에는 리드 우선순위 지정, 미래 거래 예측, AI를 사용하여 관리 작업 완료 등이 포함됩니다.

기본적으로 AI는 영업의 더 사소한 부분을 자동화하여 영업 담당자가 수익 창출에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하거나 영업 담당자와 함께 사용하여 잠재적으로 수익성 있는 거래를 더 잘 식별하고 추구할 잠재 고객의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 전반적으로 AI를 사용하는 회사는 더 나은 판매 실적을 보이는 경향이 있습니다.

숫자는 같은 이야기를 보여줍니다. Harvard Business Review의 분석에 따르면 AI는 마케팅 및 판매 가치에서 1조 4천억 ~ 2조 6천억 달러를 창출할 수 있습니다.

영업 AI가 원하고 필요로 하는 데이터는 무엇입니까?

인공 지능 기술은 패턴을 식별하고 일반적으로 많은 데이터를 처리하여 영업 담당자를 도울 수 있습니다. 즉, AI가 영업 노력을 개선하는 데 도움이 되려면 올바른 종류의 데이터를 AI에 제공해야 합니다.

최상의 결과를 얻으려면 네 가지 다른 종류의 데이터를 제공해야 합니다.

1. 기술 데이터: 모든 잠재 고객의 특성을 설명합니다.
2. 활동 데이터: 전화, 이메일 보내기 등과 같이 귀하와 귀하의 잠재 고객이 취한 조치를 설명합니다.
3. 컨텍스트 데이터: 주식 시장이 어땠는지 등과 같은 다른 데이터의 컨텍스트에 대한 통찰력을 제공합니다.
4. 결과 데이터: 판매 노력의 결과를 특성화합니다. 기본적으로 거래가 성사되었습니까?

Sales AI가 팀을 어떻게 지원할 수 있습니까?

AI는 판매 프로세스의 여러 측면에 적용될 수 있습니다. 다음은 가장 일반적인 응용 프로그램 중 일부입니다.

Sales AI를 관리자 비서로 만드십시오.

현재 영업 환경의 불행한 현실 중 하나는 영업 담당자가 단순히 관리 작업을 처리하는 데 많은 시간을 할애한다는 것입니다. CRM에 데이터를 입력하든 양식 이메일을 보내는 것이든 사소한 관리 작업은 실제 판매 직업인 제품 판매에서 많은 시간을 빼앗습니다.

실제로 최근 연구에 따르면 영업 담당자의 업무 중 무려 40%가 자동화될 수 있으며 이는 영업 담당자가 영업 시간을 거의 두 배로 늘릴 수 있음을 의미합니다.

AI는 영업 전문가가 모든 관리 작업을 처리하여 생산성을 높일 수 있습니다. AI 도구는 자동화된 이메일을 보내고 CRM에 데이터를 자동으로 입력하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 전반적으로 영업 담당자는 자신이 해야 할 일인 판매에 진정으로 집중할 수 있습니다.

오래 가지 않는 잠재 고객 리드

200명의 리드 목록이 있을 때 어떤 리드를 먼저 불러야 하는지 어떻게 알 수 있습니까? 가장 많은 수익을 창출하려면 리드의 우선 순위를 지정할 수 있어야 하며 이는 그 자체로 어려운 작업입니다.

AI는 어떤 것이 먼저 접촉으로 이어지는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 위해 AI 도구는 인간의 마음이 놓쳤을 수 있는 패턴을 찾기 위해 수많은 데이터를 조사할 것입니다. AI의 마법 중 일부는 스스로 개선하고 학습을 계속할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 더 좋고 예측 가능한 도구를 구축할 수 있다는 것입니다.

AI가 볼 데이터에는 백서 다운로드, 클릭한 링크, 잠재 고객의 회사 규모, 위치 등이 포함될 수 있습니다.

미래 거래 예측

AI의 주요 이점 중 하나는 예측 능력입니다. 인간이 찾기 힘든 패턴을 찾아 수익부터 날씨까지 모든 것을 예측할 수 있다.

판매에서 AI는 어떤 거래가 성사될 가능성이 가장 높은지, 어떤 잠재 고객이 집중해야 하는지, 어떤 고객이 특정 제품에 관심을 가질 수 있는지와 같은 유용한 예측을 많이 할 수 있습니다.

이러한 예측 중 어느 것도 100% 정확하지는 않지만 노력을 집중하는 데 사용할 수 있는 확실한 일반 지침 역할을 합니다.

또한 AI의 예측을 사용하여 내부 사용 및 전략 수립을 위해 자체 영업 팀의 성과를 예측할 수 있습니다.

판매 콘텐츠 개인화

연구에 따르면 리드가 개인화된 콘텐츠에 더 잘 반응한다는 사실이 계속해서 밝혀졌습니다. 이메일에 이름을 포함하는 것과 같이 아주 작은 것이라도 개인화를 전혀 하지 않는 것보다 훨씬 더 효과적일 수 있습니다.

물론 AI의 장점 중 하나는 단순한 개인화에 국한되지 않는다는 것입니다. AI는 눈에 띄고 잠재 고객의 참여를 이끌어내는 독특하고 복잡한 개인화를 만들 수 있습니다.

예를 들어 AI가 CRM의 데이터를 사용하여 다양한 세그먼트에 가장 효과적인 개인화 유형을 결정할 수 있습니다. 그런 다음 AI가 사용자 입력 없이도 이러한 개인화를 자체적으로 생성하도록 할 수 있습니다.

AI는 아직 초기 단계이므로 이러한 기능을 쉽게 사용할 수 없지만 핵심 기술이 있고 가능성이 거의 무한합니다.

더 강력한 고객 관계 구축

AI의 가장 매력적인 측면 중 하나는 때때로 다른 실제 사람들보다 더 잘 이해할 수 있다는 것입니다. 결과적으로 영업 담당자가 고객을 감동시키는 요인을 이해함으로써 고객과 더 나은 관계를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 두 가지 접근 방식으로 이를 수행할 수 있습니다. 첫째, 인사이트를 도출하는 데 사용할 수 있는 관련 고객 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다. 그런 다음 해당 데이터에서 패턴을 찾고 특정 클라이언트를 처리하는 방법에 대한 유용한 조언을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 무엇을 가치 있게 여기고 주문을 처리하는지 알아낼 수 있습니다.

AI와 인간은 함께 가장 강하다

사람들은 종종 로봇이 세상을 지배한다고 이야기하지만, 그것은 결코 오지 않을 먼 미래입니다. 현재로서는 인간과 AI가 협력하고 협력할 때 가장 강합니다. 둘 중 하나에 전적으로 의존하면 불가피하게 일부 기회를 간과하게 될 것입니다.

영업 담당자는 기술 스택에 AI를 포함하여 관리 작업에 소요되는 시간을 확보하고 패턴을 식별하며 영업 자료를 개인화할 수 있습니다. 그러나 AI만큼 강력하기는 하지만 현재 올바른 방향으로 움직이고 있는지 확인하기 위해서는 여전히 인적 요소가 필요합니다. 궁극적으로 인간은 AI가 제공하는 통찰력과 조언에 대해 경영진의 결정을 내려야 합니다.

주요 정보: 영업 AI가 영업 담당자가 매출 증대를 지원하는 방법

AI는 다양한 분야에 대한 새로운 통찰력을 제공하는 데 큰 가능성을 보여주는 신흥 기술입니다. 영업에서 AI는 더 사소한 작업을 자동화하고 잠재 고객을 그룹화하고 잠재 고객의 우선 순위를 정하는 등의 새로운 방법을 찾도록 지원하여 담당자를 지원할 수 있습니다.

기술은 강력하지만 아직 초기 단계이며 인간의 손길이 닿을 때 가장 강력합니다.