판매에 AI를 사용하여 판매를 보다 직관적으로 만드는 방법

지난 수십 년 동안의 급속한 기술 발전으로 인해 극적으로 변화한 많은 산업 중에서 소매 산업이 가장 큰 수혜를 입은 산업 중 하나입니다.

온라인 쇼핑의 등장은 판매자와 구매자 모두에게 이전에는 볼 수 없었던 수많은 편의를 제공했습니다.

추가 개발은 주로 구매 프로세스를 보다 직관적이고 직관적으로 만드는 데 중점을 두었으며 지금도 진행 중입니다. 소매업체는 사용자 및 고객 경험의 복잡성이 줄어들수록 판매가 향상된다는 것을 깨달았습니다.

그러나 판매 프로세스를 단순하고 직관적으로 만드는 것이 적어도 구매자의 삶을 더 쉽게 만드는 것만큼 중요하다는 것이 밝혀졌습니다. 본질적으로 이들은 동일한 동전의 양면이며 올바른 기술을 사용하면 둘 다 크게 향상될 수 있습니다. 그리고 최근에는 이러한 목적을 위해 인공 지능(AI)보다 더 나은 기술이 없다는 것을 알게 되었습니다.

AI는 영업 전문가에게 어떤 이점이 있습니까?

AI는 확실히 새로운 개념이 아니며 그 의미는 시간이 지남에 따라 크게 바뀌었습니다. 오늘날 우리는 AI가 언급될 때마다 일반 대중이 여전히 세상을 지배하는 사악한 로봇을 상상할 수 있음에도 불구하고 종종 그것을 인식하지 못한 채 수많은 일상적인 장치와 가전 제품에서 일상적으로 사용하고 있습니다.

물론 AI의 오용으로 인한 위험이 없다는 의미는 아닙니다. 특히 이 기술이 얼마나 더 발전할지 예측하기 어렵다는 점을 감안할 때 그렇습니다. 그러나 AI의 이점은 너무나 광범위하고 많은 산업에서 가치가 있기 때문에 AI가 여기에 머물 것이라고 의심할 여지 없이 말할 수 있습니다. 그리고 분명히 그 효율성은 비즈니스 범위를 넘어 의료 및 교육에서 일기 예보, 재해 대응 등에 이르기까지 우리 모두가 중요하다고 생각하는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

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원칙적으로 인간이 수동으로 할 수 없는 방식으로 방대한 양의 이질적인 데이터를 처리하고 해석하는 AI의 능력은 대부분의 힘의 근원입니다. 또한 외부 사람의 개입 없이 피드백에 따라 알고리즘을 자동으로 업데이트할 수 있는 가능성이 그 결과를 매우 인상적으로 만듭니다. 데이터를 처리하고, 데이터로부터 지속적으로 학습하고, 학습한 내용을 적용한 다음 조치를 취함으로써 이전에는 매우 어렵거나 불가능했던 작업을 높은 수준으로 자동화합니다.

마지막으로 이것이 영업 전문가에게 어떤 영향을 미칩니까? 이 기사 전체에서 그 질문을 다룰 것이지만 AI가 판매의 미래에 왜 그렇게 중요한지 간단히 미리 살펴보겠습니다.

데이터가 '가장 소중한 자산'인 시대라는 말을 종종 듣습니다. 이는 소매업체와 영업 사원에게도 해당됩니다. 신뢰할 수 있는 고객 데이터를 확보하는 것은 성공을 위해 절대적으로 중요합니다. 그러나 매일 업로드되는 데이터의 양을 감안할 때(2018년 이 양은 하루에 250000억 바이트였으며 2025년에는 463엑사바이트로 증가할 것으로 예상됨) 수십억 개의 분기 데이터 포인트를 소유하는 것만으로는 어떤 비즈니스에도 사실상 아무 소용이 없습니다. .

여기서 인공 지능의 처리 능력이 발휘됩니다. 판매 예측을 위한 AI는 이 데이터를 선별하고, 정렬하고, 정리하고, 실행에 옮길 수 있습니다. 이러한 방식으로 공급업체는 생성한 데이터를 보고 고객, 잠재 고객 및 시장에 대해 전반적으로 알 수 있습니다. 이것은 몇 가지 이점을 언급하기 위해 리드 생성, 파이프라인 모니터링, 판매 예측, 실시간 마케팅 또는 고객과의 커뮤니케이션에 놀라운 일을 할 수 있습니다.

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해석된 데이터에 따라 행동하는 AI의 기능은 작업과 워크플로를 자동화하여 생산성을 향상시키는 데도 도움이 됩니다. 또한 조직 내부의 의사 소통 속도를 높이고 원활하게 만듭니다. 마지막으로, 사람 담당자가 수행했던 수많은 반복적이고 지루한 작업을 안정적이고 오류 없는 방식으로 수행할 수 있습니다.

AI는 어떻게 판매를 인수합니까?

AI가 영업을 "인계"한다고 말할 때 AI가 우리의 일자리를 빼앗기 위해 왔다거나 영업 담당자가 곧 쓸모 없게 될 것이라는 의미는 아닙니다. 그것이 인계되고 있다는 사실은 소매업자가 물 위에 머리를 유지하려는 경우 절대적인 필수품이 될 것임을 의미합니다.

간단히 말해서 AI의 도움을 받는 영업 사원은 보상하기 매우 어려운 경쟁사보다 우위를 점하게 됩니다. AI 방법을 사용하는 것은 신중하게 수집되고 잘 분석된 데이터를 통해 고객을 알아가는 가장 좋은 방법입니다.

또한 기업이 여러 채널을 통해 고객에게 항상 제공되는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 여기서 즉각성이 중요합니다. 고객이 구매를 고려하는 정확한 시간에 나타나지 않으면 돈을 잃을 수 있습니다. 소비자의 64%는 브랜드가 실시간으로 반응하고 상호 작용할 것으로 기대합니다. 이것이 바로 챗봇이 매우 유용한 이유입니다. 언제든지 뛰어들어 도움을 제공할 수 있습니다.

대체로 AI는 사람의 개입 없이 판매 프로세스가 완전히 자동화된다는 의미에서 "인계"하지 않습니다. 적어도 조만간. 그러나 영업 부서와 영업 담당자에게 꼭 필요한 도움이 될 것입니다. 이 사실을 깨닫지 못하는 사람은 틀림없이 뒤처지게 될 것입니다.

AI 영업 도우미

영업 담당자는 자신이 모르는 것을 알고 있으며 어떤 유형의 정보가 매출 증대에 도움이 될 것인지 쉽게 알 수 있습니다. 예를 들어, 51%만이 고객과 잠재 고객에 대한 충분한 시장 정보를 갖고 있다고 생각하지만, 이 시장 정보를 보유한 사람들의 80% 이상이 업무를 보다 효과적으로 수행하는 데 도움이 된다고 생각합니다. 통계는 고객의 구매 성향, 제안된 다음 단계 및 기타 귀중한 고객 의도 데이터와 관련하여 훨씬 더 시사적입니다.

요컨대, 대부분의 영업 사원은 자신이 판매하려는 사람들에 대한 정보의 양에 만족하지 않으며 이러한 유형의 정보가 매우 유용할 것이라고 확실히 생각합니다. 이것이 바로 AI가 제공할 수 있는 정보 유형입니다. 물론 이러한 데이터는 먼저 다양한 도구를 통해 수집되어야 하지만 강력한 AI 소프트웨어에 의한 적절한 분석 없이는 거의 가치가 없습니다.

적어도 현재로서는 AI가 실제 영업 사원이 제공하는 인간 접촉 및 인간 접촉을 완전히 모방할 수 있다고 주장하는 사람은 아무도 없습니다. 그러나 귀중한 데이터와 피드백을 자유롭게 사용할 수 있으므로 영업 담당자는 훨씬 더 나은 업무를 수행합니다. 실제로 가장 높은 성과를 내는 영업 팀은 AI 기반 영업을 사용할 가능성이 2.3배 더 높습니다.

판매에 AI를 사용하는 4가지 사례

AI 비서는 바로 그 비서입니다. 그러나 매우 유익하고 미래에 없어서는 안될 것입니다. 그 이유를 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 리드 생성 및 스코어링

일반적으로 영업 담당자는 관심이 충분하지 않고 담당자가 아무리 재능이 있고 능숙하더라도 구매에 대해 생각조차 하지 않는 잠재 고객에게 판매를 시도하는 데 많은 시간을 보내는 경향이 있습니다. 예를 들어 B2B 영업의 경우 마케팅 팀의 61%가 영업 사원에게 직접 리드를 보내지만 이 리드 중 실제로 자격을 갖춘 리드는 27%에 불과합니다.

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이것은 그 중 4분의 3 정도가 시간 낭비라는 것을 의미합니다. 이것은 모든 조직에 큰 타격이 될 것입니다. 이러한 리드에 대한 관련 데이터가 충분하지 않으면 영업 담당자는 자신의 노력이 결실을 맺을 가능성이 조금이라도 있는지 알 수 없습니다. 그들은 단순히 손을 내밀고 최선을 다하고 헛된 것이 아니기를 바랍니다.

대부분의 영업 사원은 견고한 시장과 고객 인텔리전스가 이 점에서 세상을 변화시킨다고 주장합니다. 예를 들어 고객 및 잠재 고객의 온라인 행동을 추적하고 위치 또는 인구 통계와 같은 기본 개인 정보를 알고 있으면 판매 대상을 결정할 때 매우 유용할 수 있습니다.

물론 이렇게 수집된 데이터는 가공되지 않은 상태로 영업 담당자에게 전달되어 자체적인 결론을 내리지 않습니다. AI 소프트웨어가 이 작업을 수행하고 획득한 데이터를 기반으로 리드를 자동으로 인식하고 점수를 매깁니다. 이 데이터 기반 점수는 영업 팀을 훨씬 더 효율적으로 만들고 우발적인 브라우저 대신 실제 잠재 구매자에게 집중하는 데 도움이 됩니다.

또한 AI는 얻은 통찰력을 가장 큰 계정과 비교하고 이러한 계정과 유망한 새 잠재 고객 간에 높은 수준의 호환성이 있을 때 영업 팀에 보고할 수 있습니다. 또한 AI가 사용하는 알고리즘은 신규 고객을 확보하거나 기존 계정이 늘어날 때 자동으로 업데이트되므로 오류의 여지가 점점 줄어듭니다.

즉, AI 알고리즘이 작동하는 시간이 길수록 더 정확한 결과를 제공하고 영업 팀이 낭비하는 시간이 줄어듭니다. 이러한 리드를 실시간으로 자동으로 참여시킨 다음 영업 담당자에게 전달하여 가장 잘하는 일을 할 수도 있습니다.

2. 고객 및 잠재 고객과의 커뮤니케이션

당연히 유망한 리드를 인식하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 고객과 잠재 고객에게 언제 어떻게 다가가느냐가 매우 중요합니다. AI가 영업 팀이 고객과 의사 소통하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법이 있습니다.

우선 강력한 자연어 처리를 통해 챗봇이 작업을 수행할 수 있습니다. 말했듯이 기업은 항상 소비자에게 제공되는 것이 중요하며 챗봇은 분명히 24시간 내내 이 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 그들 중 다수는 아직 복잡한 교환을 수행할 만큼 능숙하지 않으며, 소비자의 86%는 여전히 인간과의 상호작용을 선호합니다.

그러나 챗봇은 고객이 빠르고 간단한 응답을 필요로 할 때 매우 유용할 수 있으며 경우에 따라 영업 담당자가 있을 때까지 시간을 벌 수 있습니다. 또한, 그들은 앞으로 더 발전되고 도움이 될 것입니다.

어쨌든 AI 지원 커뮤니케이션은 챗봇을 넘어선 것입니다. AI는 영업 사원에게 잠재적인 고객에 대한 중요한 정보를 제공하여 커뮤니케이션을 크게 개선할 수 있습니다. 예를 들어 AI 알고리즘은 연락할 적절한 시간을 인식할 수 있습니다. 이와 관련하여 트리거 기반 타이밍 선택은 매우 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트 방문자가 특정 제품 라인을 보기 시작하면 AI는 즉시 이 방문자의 관심을 인식하고 대화를 시작하고 나머지는 담당자에게 맡길 수 있습니다.

잘 해석된 데이터는 또한 담당자가 고객과 잠재 고객을 대할 때 접근 방식, 언어 또는 어조를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로 AI는 데스크톱 사용자와 휴대전화 사용자를 구별하거나 소비자가 커뮤니케이션에 사용하는 채널을 식별하여 고객이 연락을 취하면 고객이 메시지를 볼 수 있도록 합니다.

3. 맞춤형 추천

새로운 기술이 고객 경험에 미치는 전반적인 영향은 엄청납니다. 그리고 강조했듯이 정확한 타겟팅과 결합된 우수한 고객 경험(CX)은 판매를 훨씬 쉽게 만듭니다. 즉, 선진 기술 기반 판매 방식은 CX를 개선하고, CX의 개선은 더 나은 판매를 의미합니다. 맞춤 추천보다 이에 대한 더 좋은 예는 없습니다.

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판매와 관련하여 고객 데이터를 성공적으로 획득하고 처리하는 가장 중요한 결과는 특정 사용자에게 적합하도록 콘텐츠와 경험을 개인화하는 능력입니다. 소비자의 50% 이상이 특정 관심사에 맞는 콘텐츠, 제안 및 광고를 보게 될 경우 개인 데이터를 회사에 제공할 준비가 되어 있습니다.

따라서 올바른 리드를 갖는 것은 누구 에게 판매할 것인가의 문제를 해결하고, 개선된 커뮤니케이션은 '' 어떻게'' 의 문제를 해결하며, 개인화된 추천은 '' 무엇'' 과 동등하게 중요한 문제를 해결합니다. 그리고 이 '' 무엇'' 이 고객마다 다르다는 것이 매우 중요합니다.

개인화된 추천을 생성하는 효율적인 AI 기반 알고리즘은 모든 비즈니스 판매에 놀라운 성과를 거둘 수 있습니다. 우리는 이메일, 소셜 네트워크를 통해 또는 단순히 인터넷을 탐색하는 동안 우리가 만드는 모든 온라인 단계에서 기본적으로 얼마나 많은 권장 사항이 우리에게 던져지는지 알고 있습니다.

분명히 이것은 우연이 아닙니다. 이 전략은 교차 판매 및 상향 판매에 대한 엄청난 기회를 열어주는 동시에 실제로 소비자가 적극적으로 찾고 있지 않더라도 원하는 것을 정확히 구매하도록 도와줍니다. 이 접근 방식은 때때로 매우 효율적이어서, 예를 들어 소비자가 Amazon에서 구매하는 것의 35%가 제품 추천에서 정확히 나옵니다.

소매업체가 사용할 수 있는 광범위한 고객 데이터를 고려할 때 이는 놀라운 일이 아닙니다. 사용자의 검색 기록, 구매 기록, 인구 통계, 관심사, 선호도 및 현재 온라인 행동에 액세스할 수 있는 알고리즘은 사용자가 필요로 하는 항목과 지불할 용의가 있는 금액을 쉽게 식별할 수 있습니다.

새로운 피드백과 새로운 데이터가 알고리즘에 입력됨에 따라 AI가 특정 고객에게 제품과 특별 제안을 추천하는 데 더 능숙해질 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 그들은 점점 더 적은 실수를 하게 될 것이며 적절한 제품 추천 알고리즘을 갖는 것은 모든 온라인 소매업체에게 절대적인 필수 요소가 되고 있습니다.

4. 담당자의 생산성 및 성과 향상

영업 팀이 고객 및 외부 세계와 상호 작용하는 방식을 개선하는 것 외에도 AI는 영업 팀이 내부에서 일하는 방식에도 영향을 미칩니다.

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첫째, AI는 전체 조직의 워크플로 자동화 및 프로세스 간소화를 도울 수 있습니다. 여기에는 작업 위임 자동화 및 다양한 목표 매개변수를 기반으로 작업 우선 순위 지정이 포함됩니다.

예를 들어, 매우 유망한 리드를 인식하고 가능한 한 빨리 연락할 것을 요구하는 최고의 영업 담당자에게 자동으로 할당할 수 있습니다. 마찬가지로 리드 및 영업 담당자의 지리적 위치를 기반으로 작업을 위임하거나 회의를 설정할 수 있습니다. 다시 말해, 관리자의 업무 중 일부를 인간 관리자보다 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

분명히 이것은 회사가 조직 문제에 소비했을 많은 시간을 절약하고 혼란과 혼돈을 일으킬 수 있는 의사 소통의 성가신 소음을 제거합니다.

마지막으로 AI는 각 담당자 또는 팀의 전략을 분석하고 최종 결과에 따라 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 파악할 수 있습니다. 이는 의사 결정자가 모범 사례를 인식하고 조직 전체에 적용하여 효율성을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

요약하자면, AI는 아직 정점에 도달하지 않은 매우 효과적이고 유망한 기술입니다. 그것은 사는 사람과 파는 사람 모두의 편의를 위해 판매에 많이 사용되며 가장 큰 장점은 기업에 고객에 대한 매우 귀중한 통찰력을 제공한다는 것입니다.

결과적으로 현재의 소매업체는 이전 세대보다 고객에 대해 더 많이 알고 있다고 말할 수 있습니다. 이제 고객이 무엇인지 알게 되었기 때문에 실제로 "고객 우선" 철학을 적용할 기회가 생겼습니다. 그렇게 함으로써 그들은 스스로를 돕고 비즈니스도 성장시킬 것입니다.

물론 그러한 강력한 기술은 오용되고 악용될 수 있지만 우리는 그것을 잘 사용하고 우리 모두에게 혜택을 줄 기회가 있습니다. 이제 기업이 결정할 일입니다.

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