AI 시대의 판매

판매에서 AI 도구의 부상이 업계에 혁명을 일으킬 잠재력이 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 그리고 우리가 좋든 싫든 AI는 한동안 머물 것입니다. 그것은 나타납니다 실적이 우수한 영업 조직의 대다수(57%)가 이 기술을 사용하여 내부 프로세스 및 고객 경험을 개선하고 있으며 Salesforce의 "현황" 보고서를 조사한 결과 이 ​​수치가 증가하고 있음이 입증되었습니다.

AI가 영업 산업을 변화시킬 수 있는 능력은 방대하며 그 채택은 증가할 것입니다. 기업이 점점 더 데이터 중심적이고 고객 중심적이 되어감에 따라 고객 데이터를 실시간으로 관리하고 분석하기 위한 AI 도구의 필요성이 증가하고 있습니다. 그리고 2025년까지 AI 소프트웨어 시장이 370억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데 판매 산업이 이러한 성장의 주요 동인이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 AI의 잠재력은 우리가 지금까지 본 것 이상으로 확장됩니다. 기술이 계속 발전함에 따라 복잡한 예측 판매 분석에서 훨씬 더 발전된 자동화된 고객 서비스에 이르기까지 훨씬 더 혁신적인 애플리케이션이 등장할 것으로 기대할 수 있습니다. 오늘날 Open.ai의 Chat GTP는 몇 초 만에 페이지 길이의 텍스트를 작성하고 강박 장애를 치료하기 위해 약물 분자를 발명하는 알고리즘을 통해 AI 기능의 배열은 끝이 없어 보이며 인공 지능을 활용할 기회도 마찬가지입니다.

차이점 이해: 자동화, AI, 딥 러닝, 머신 러닝 및 중립 네트워크

모든 개념 사이의 경계가 흐려지고 모든 것이 관련되어 있지만 그들 사이에는 큰 차이점이 있습니다. 다양한 기술을 더 잘 이해하면 AI 사용과 관련하여 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

자동화는 기술을 사용하여 사람이 수행할 작업을 수행하는 것을 말합니다. 여기에는 데이터 입력, 개인화 또는 제조 및 물류와 같은 보다 복잡한 규칙과 같은 사전 프로그래밍된 규칙을 따르는 단순하고 반복적인 작업이 포함될 수 있습니다. 대부분의 자동화는 단순히 데이터를 이동하는 기존 소프트웨어를 사용하는 반면 AI는 해당 데이터를 이해할 수 있는 기능이 있습니다.

반면에 인공 지능(AI)은 특히 기계가 과거 데이터로부터 학습하고 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 언어 번역과 같은 인간의 능력을 모방 하거나 능가하는 작업을 수행하는 능력을 의미합니다. AI는 기계 학습 알고리즘, 통계 모델 및 신경망을 사용하여 데이터를 처리 및 분석하고 데이터로부터 학습하며 예측 또는 결정을 내립니다.

기계 학습(ML)은 통찰력을 자동으로 학습하고, 데이터에서 패턴을 인식하고, 그 학습을 의사 결정에 적용하는 인공 지능의 하위 범주 중 하나입니다. 시스템에 그렇게 하도록 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 기능을 제공하고 통계적 기술을 사용하여 데이터에서 학습함으로써 특정 작업에 대한 성능 향상을 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. 기계 학습은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 사기 탐지 및 의료 진단을 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다.

DL(Deep Learning)은 많은 AI 애플리케이션과 서비스를 실행하는 기계 학습의 전문화된 접근 방식입니다. 데이터에서 추출하고 학습하여 패턴과 추세를 이해하여 여러 모델을 만든 다음 정보로 변환합니다. 인간의 뇌 기능에서 영감을 얻었지만 데이터를 극도로 추상적인 수준에서 분석함으로써 이미 인간의 능력을 능가한다. DL 알고리즘은 Alexa 및 Siri에서 자동차의 차선 지원에서 물체 감지에 이르기까지 일상 생활에서 사용됩니다.

신경망은 인공 지능에서 중요한 역할을 합니다. 이 알고리즘은 매년 40%의 속도로 성장하고 있으며 2025 년 까지 163조 기가바이트에 이를 것으로 예상되며 인간의 두뇌 작동 방식을 모방하도록 설계되었습니다. 인공 뉴런 레이어로 구성되어 알고리즘 내의 값을 기반으로 예측을 입력합니다. 신경망은 몇 개의 노드 계층으로 구성된 알고리즘인 반면 DL은 여러 계층의 신경망으로 구성된 기술입니다.

기계 학습과 AI는 올바르게 사용된다면 많은 산업 분야에서 큰 도움이 될 수 있습니다. 정확하고 완전한 데이터를 제공하고 언제 어떻게 사용하는지 알면 인간의 두뇌와 인공 지능 간의 협력은 놀라운 결과를 얻을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI는 영업에서 어떤 역할을 하나요?  

현재 AI는 판매 주기의 모든 단계에 포함될 수 있습니다. 그러나 그 기능에도 불구하고 인간의 입력을 완전히 배제하지 않으며 결코 배제하지 않고 오히려 우리가 일하는 방식을 바꿀 수 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 대량의 데이터를 분석하는 AI는 영업 담당자가 보다 효율적으로 작업하는 데 도움이 되는 동시에 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

AI 기반 챗봇은 또한 판매 프로세스를 간소화하여 고객의 질문을 처리하는 동시에 영업 담당자가 관계 구축 및 거래 성사와 같은 보다 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 합니다. AI는 고객 행동의 패턴과 추세를 식별함으로써 영업 조직이 고객의 요구와 선호도를 예측하여 접근 방식을 조정하고 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

다음은 AI가 어떻게 생산성을 높이고 의사 결정을 개선하며 수익 성장을 촉진하는지에 대한 몇 가지 예입니다.

리드 생성 및 검증:

리드 생성은 특히 B2B 생태계에서 복잡합니다. 리드 생성 및 조사만으로도 B2B 영업 담당자 시간의 약 21%와 대부분의 마케터 예산의 절반 이상이 소비됩니다. 그리고 최선의 노력에도 불구하고 거의 79%의 리드가 전환되지 않습니다 . Demand Gen AI 솔루션이 번성하고 있으며 리드 생성 프로세스를 간소화하는 플랫폼의 수가 증가하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 예를 들어, 6sense의 주요 초점 중 하나는 잠재 구매자로부터 관련 데이터를 캡처하고, 의사 결정자 행동을 매핑하고, 의도를 밝히고, 인마켓 계정을 예측하는 예측 분석에 있습니다. 이를 통해 영업 팀은 전환 가능성이 가장 높은 리드에 노력을 기울일 수 있으므로 추측을 제거할 수 있습니다.

고객 참여:

개인화: AI 개인화는 단순한 자동화가 할 수 있는 것 이상입니다. 오늘날 CDP(Customer Data Platform)와 결합된 AI는 청중의 언어를 구사하고 판매 담당자가 고객의 행동 및 선호도에 대한 데이터를 사용하여 맞춤형 경험을 제공함으로써 개별 고객에 대한 접근 방식을 조정하도록 도울 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 각 고객에 대한 개인화된 경험을 생성하고 특정 요구 사항과 관심사에 맞게 영업 홍보 및 메시지를 조정할 수 있습니다.

Nytro.ai와 같은 솔루션은 인공 지능을 사용하여 고객 대면 담당자의 데모 피치 녹음을 평가하고 분석합니다. 플랫폼은 여러 기계 학습 기술을 사용하여 담당자의 피치 성능을 빠르게 결정할 수 있습니다.

챗봇, 음성 비서, 약속 스케줄러: 오늘날의 챗봇은 1966년 챗봇(채터봇)이 처음 도입된 이후 또는 우리가 기억하는 몇 년 전의 챗봇 이후로 먼 길을 왔습니다. 오늘날 사용되는 자연어 처리(NLP)를 통해 챗봇과 음성 비서가 복잡한 메시지를 이해하고 해석하고 정확하게 응답할 수 있습니다. 영업 담당자와 고객 서비스 상담원의 시간을 절약하는 주요 이점 중 하나에 더해 응답 시간을 크게 개선하는 동시에 고객 참여를 높일 수 있습니다.

Conversica에 따르면 "연락처의 34%는 간단한 질문에 대한 답변을 찾을 수 없어 챗봇을 사용하지만 사용자의 87%는 스크립트로 작성된 챗봇에 불만을 나타냅니다." Generative AI는 스크립팅된 응답에서 벗어나 동적 참여를 통해 진정한 경험을 제공하는 동시에 데이터와 인사이트를 캡처합니다.

감정 분석: 마케팅에서 감정 분석(또는 의견 마이닝)은 브랜드, 제품 또는 서비스에 대한 청중의 인식을 측정하기 위한 소셜 청취의 한 형태로 사용됩니다. 소셜 미디어 채널과 온라인 리뷰를 모니터링하여 잠재적인 문제를 식별하고 사전에 해결합니다. 고객 서비스에서 감정 분석을 사용하여 고객 피드백을 분류하고 긴급도에 따라 응답의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 고객 감정을 이해함으로써 영업팀은 접근 방식과 메시지를 맞춤화하여 고객 문제를 해결하고 전반적인 만족도를 높일 수 있습니다.

판매 분석 및 예측:

데이터에 빠져 있는 영업 담당자는 시대에 뒤떨어진 것처럼 보입니다. AI는 정확한 예측 구축에서 판매 실적에 대한 실시간 업데이트에 이르기까지 정확한 예측을 생성하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 영업 팀은 시장 또는 고객 행동의 변화에 ​​신속하게 대응하고 영업 기회를 인식할 수 있습니다. 데이터의 패턴과 추세를 식별하면 사람의 눈에는 분명하지 않을 수 있는 시장 역학에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예측 프로세스 자동화는 고객 인구 통계, 판매 수치, 시장 동향 등을 포함하여 필터링해야 할 풍부한 데이터가 있는 판매 업계에서 특히 유용합니다.

AI는 또한 이탈 위험이 있는 고객과 같은 데이터의 이상 징후를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 오늘날 고객 유지에 중점을 두고 있으므로 이는 AI의 보다 가치 있는 용도 중 하나로 간주됩니다. Gong.io와 같은 플랫폼을 사용하면 파이프라인에서 적법한 위험을 빠르게 식별하고 전략적 이니셔티브를 추적할 수 있을 뿐만 아니라 일상적인 작업을 거래에 성공할 수 있는 자동화된 라이브 목록으로 전환할 수 있습니다.

경쟁 우위 유지

AI는 비즈니스를 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 채택에 대한 장벽은 여전히 ​​존재합니다. AI 기반 기술 구현과 관련된 비용, 이해 또는 전문성 부족, 데이터 문제는 고객이 전문가에게 언급하는 가장 일반적인 문제 중 하나입니다.

그러나 이러한 문제가 반드시 AI 문이 닫혀 있음을 의미하지는 않습니다. 아웃소싱은 판매 주기에서 AI 도구의 힘을 계속 활용할 수 있는 최고의 솔루션 중 하나이며 안전한 데이터 및 규제 환경에서 자신있게 실험하면서 혁신적인 기술을 테스트할 수 있는 방법입니다. MarketStar에서 우리는 업계, 최신 동향 및 도구와 협력하고 이를 이해합니다. 실제로 우리는 고객에게 수익성 있는 수익을 제공할 수 있는 최상의 솔루션을 찾기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 자동화나 AI를 사용하지 않고 선도적인 위치를 유지하는 것은 매년 더 어려운 것으로 입증되지만 최신 기술을 사용하는 아웃소싱 업체를 활용하는 것은 점점 더 접근하기 쉬워지고 입증된 성장 비결이 되고 있습니다.