지능형 영업 조직은 선택이 아니라 필수입니다.
게시 됨: 2018-08-23AI가 구매자의 여정 을 즉석에서 도와줄 수 있다는 사실을 우리는 모두 알고 있습니다. 오늘날 시장에서 AI는 더 이상 선택 사항이 아니라 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소입니다.
AI의 얼리 어답터는 더 민첩한 결정을 내리는 데 도움이 되므로 AI를 영업 팀을 대체하는 것이 아니라 보완하기 위한 보조 또는 증강 지능으로 사용하고 있습니다.
지능형 영업 조직: CX 골드의 가치
지능형 영업 조직을 운영하면 다음과 같은 환상적인 이점이 많습니다.
판매 시간 증가: McKinsey Global Institute 의 최근 기사에 따르면 판매 관련 활동에 소요되는 시간의 40%는 AI를 사용하여 줄일 수 있습니다. 따라서 영업 담당자는 일상적이고 시간 소모적인 작업을 완료하는 대신 판매 및 마감에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
시너지 창출: 영업과 마케팅 간의 주요 경합은 고객 참여가 원활하게 지속되고 리드 전환이 부족하다는 것입니다. AI의 도움으로 마케팅 및 영업은 강력한 리드와 기회를 놓치지 않을 것입니다.
고객 충성도: 더 나은 고객 인텔리전스를 보유함으로써 영업 담당자는 고객과 오래 지속되는 관계를 구축할 수 있습니다.
비용 절감: 조직은 일상적인 작업과 지능형 예측을 자동화하여 리소스 할당을 최적화하고 비용을 절감하며 판매 주기를 단축할 수 있습니다.
현재 상태 분석
영업 조직은 수동 개입이 필요한 일상적인 작업과 작업에 대부분의 시간을 보냅니다. 영업 조직의 업무는 크게 다음 범주로 나눌 수 있습니다.
인간 상호 작용: 이러한 활동에는 EQ가 필요합니다. 영업 사원은 고객과 함께 구매 여정을 걸어가야 하며 요구 사항을 주의 깊게 이해하는 동시에 신뢰와 충성도를 구축해야 합니다.
루틴: 이러한 작업은 반복적이며 콜드 리드에게 이메일 보내기, 주간 판매 보고서 등과 같이 사람이 확장할 수 없습니다.
시간 소모적: 이러한 작업은 견적 및 계약 생성, 리드 및 기회 우선 순위 지정 등과 같은 결과를 생성하는 데 많은 시간과 정보가 필요합니다.
영업 조직을 혁신하십시오
영업 조직은 수익과 이익에 직접적인 영향을 미치며 머신 러닝은 영업 조직을 사후 대응에서 사전 예방으로, 직관적에서 규범적으로 변화하는 데 도움이 됩니다. 식별에서 고객 유지에 이르는 판매 여정을 안내할 수 있습니다.
고객 식별: 디지털 및 사회적 혁신은 고객 행동에 대한 방대한 데이터를 생성했으며 이러한 집합적 통찰력은 미래의 전망과 강력한 리드를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 자동 스크립트 또는 이메일은 소셜 미디어와 같은 다양한 소스의 과거 상호 작용 및 기타 고객 통찰력을 사용하여 제작할 수 있습니다. AI는 또한 예정된 고객 회의에 대한 통찰력을 제공하고 일정을 잡을 수도 있습니다. 콜드 리드에 대한 후속 조치는 영업 담당자에게 실망과 시간 낭비가 될 수 있으며, 이 프로세스는 AI로 사용자 정의하고 자동화할 수 있습니다.
고객 육성 및 획득: 마케팅은 이미 일반 메시지와 비교하여 개인화된 메시지의 성공을 확인했습니다. 유사하게, 영업 담당자와 잠재 고객의 대화는 그들과 가장 관련이 있을 가능성이 있는 영역에 초점을 맞춘 경우 개선될 것입니다.
대부분의 영업 대화는 이메일이나 전화를 통해 이루어집니다. 자연어 처리(NLP)는 고객 정보와 정직한 신호를 기반으로 영업 담당자의 대화를 안내할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 머신 러닝은 피드백 루프를 통해 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 평가할 수 있으며 그에 따라 담당자를 추가로 안내할 수 있습니다. 기계는 다른 스타 영업 담당자의 활동을 기반으로 교육 계획을 생성할 수도 있습니다.
시기적절한 제안은 모든 거래의 성공을 위한 열쇠이며 AI 안내 영업 담당자는 판매를 성사시키는 데 필요한 모든 정보를 갖게 됩니다. 정확한 가격 책정부터 할인에 이르기까지 수만 시간이 걸리는 프로세스를 머신 러닝으로 자동화할 수 있습니다.
과거 판매 데이터를 기반으로 맞춤형 가격 책정을 권장하여 거래를 성사시킬 수 있습니다. ML은 효과가 있었던 이전 할인의 성공을 분석하여 할인 및 수수료에 대한 지침을 제공할 수 있습니다. 그런 다음 이 모든 정보를 신뢰 등급으로 제안/계약을 생성하는 데 사용할 수 있으며 시스템은 초기에 영업 담당자에게 제안/계약을 검토하도록 요청할 수 있으며 피드백을 기반으로 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다.
머신 러닝은 전환된 리드 또는 기회가 어떻게 생겼는지에 대한 신호를 인식할 수 있습니다. 알고리즘이 훈련되면 리드/기회 점수는 집중할 리드/기회의 우선 순위 목록을 생성할 수 있습니다. 분류된 데이터가 없는 경우 비지도 학습을 통해 알고리즘이 자체적으로 패턴을 식별할 수 있습니다. 리드/기회 점수를 통해 영업 팀은 전환 가능성이 없는 거래에 소요되는 시간을 줄여 더 많은 매출을 올릴 수 있습니다.
고객 유지: 업계에 따라 고객을 확보하는 비용은 고객을 유지하는 것보다 5-25% 더 높을 수 있으며 경쟁이 심화되면 비용이 더욱 증가합니다. 고객이 이탈하기 전에 고객의 신호를 식별하고 이를 유지하기 위한 사전 조치를 취하면 고객의 평생 가치를 높일 수 있습니다.
영업 운영: 머신 러닝은 영업 운영을 즉석에서 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 영업 교육 – 머신 러닝은 강력한 팀 구축의 핵심인 영업 코칭을 통해 관리자를 안내할 수 있습니다. 동시에 AI는 서면 및 전화 커뮤니케이션 후속 조치 등과 같이 영업 담당자가 취한 모든 조치를 분석하여 개인화 된 교육 계획을 생성하고 스타 수행자가 수행하는 프로세스와 비교할 수 있습니다. 그런 다음 시정 조치에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.
- 영업 보고 – 영업 관리자는 누락된 거래, 할당량 충족 등과 같은 팀 성과를 실시간으로 확인하고 담당자가 추적할 수 있도록 처방적 조치를 취할 수 있습니다.
- 영업 예측 – AI는 영업 조직, 영업 담당자 등으로 분류된 영업 동향에 대한 통찰력을 제공하여 영업 관리자를 위한 거시적 수준에서 수익을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 리소스 할당을 최적화하여 건강한 파이프라인을 구축하고 팀 성과를 분석하며 비용을 절감할 수 있습니다. -효과적인. 규범적 통찰력을 통해 관리자는 판매 추세의 근본적인 이유에 대한 관점을 얻고 판매 개선에 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
파일럿하려는 현재 상태와 프로세스를 확인했으면 다음 블로그에서 다룰 다음 변환 단계로 이동할 수 있습니다.