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생성AI가 영업을 변화시키는 방법

생성AI가 영업을 변화시키는 방법

원글: How Generative AI Will Change Sales

지난달, Microsoft는 영업 사원과 영업 관리자가 맞춤형 고객 이메일을 작성하고, 고객과 잠재 고객에 대한 인사이트를 얻고, 추천 및 알림을 생성할 수 있도록 설계된 생성 AI 기술이 내장된 애플리케이션인 Viva Sales를 출시하여 강력한 포문을 열었습니다. 몇 주 후, Salesforce(회사)는 이어서 아인슈타인 GPT를 출시했습니다.

비정형적이고 매우 가변적이며 사람 중심의 접근 방식을 취하는 영업은 디지털 기술 활용에 있어 재무, 물류, 마케팅과 같은 부서에 비해 뒤처져 있었습니다. 하지만 이제 영업은 OpenAI(ChatGPT의 개발사)와 경쟁사들이 사용하는 인공 지능의 한 형태인 생성 AI를 빠르게 도입할 준비가 되어 있습니다. AI 기반 시스템은 모든 영업 사원과 영업 관리자에게 없어서는 안 될 디지털 비서가 되어가고 있습니다.

영업은 생성 AI 모델의 기능에 매우 적합합니다. 영업은 상호작용과 거래 집약적인 업무로, 이메일 체인의 텍스트, 전화 대화의 오디오, 개인적인 상호작용의 비디오 등 대량의 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터는 바로 모델이 작동하도록 설계된 비정형 데이터 유형입니다. 판매의 창의적이고 유기적인 특성은 생성 AI가 해석, 학습, 연결, 맞춤화 할 수 있는 엄청난 기회를 창출합니다.

하지만 진정한 잠재력을 실현하려면 극복해야 할 장애물과 과제가 있습니다. 생성 AI는 영업 프로세스와 운영에 방해가 되지 않으면서도 영업팀이 워크플로우에 자연스럽게 통합할 수 있어야 합니다. 생성 AI는 때때로 잘못되거나 편향되거나 일관성 없는 결론을 도출하기도 합니다. 공개적으로 액세스할 수 있는 모델도 유용하지만(이미 수억 명의 사용자가 거의 모든 주제에 대한 지식 기반을 쿼리하는 데 ChatGPT를 사용하고 있습니다), 영업팀을 위한 진정한 힘은 회사별 데이터와 상황에 맞게 모델을 사용자 지정하고 미세 조정할 때 나옵니다. 이 작업에는 많은 비용이 소요될 수 있으며, AI 및 영업에 대한 상당한 지식을 갖춘 인력을 포함한 희소성 있는 전문 지식이 필요합니다. 그렇다면 영업 조직이 비생산적인 경로로 에너지를 낭비하지 않고 가치를 창출할 수 있는 방법은 무엇일까요?

가능한 방법

방법을 설명하기 전에 생성 AI가 영업 조직에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 생각해 보세요.

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관리 비용 절감.

우리가 접하는 거의 모든 영업 조직은 시간이 지남에 따라 관리 업무가 점진적으로 증가하는 저주를 받고 있습니다. 영업의 복잡성이 증가함에 따라 문서화, 승인 및 규정 준수 보고에 대한 필요성도 증가하고 있습니다. 알게 모르게 영업 기술의 사용이 증가하는 것도 큰 요인입니다. 새로운 기술은 종종 더 많은 교육, 더 많은 데이터 입력, 더 많은 보고서 검토로 이어집니다. 예를 들어, 생성 AI는 영업사원이 이메일을 작성하고, 제안 요청에 응답하고, 메모를 정리하고, CRM 데이터를 자동으로 업데이트할 수 있도록 지원함으로써 관리 업무의 증가를 줄일 수 있습니다.

영업 사원의 고객 상호 작용 향상.

영업 분야에서 AI의 활용은 최근 들어 활발히 진행되고 있습니다. 저희는 많은 기업이 개인화된 콘텐츠 및 제품 제안과 함께 영업사원이 고객과 소통하는 데 사용할 수 있는 최적의 채널을 추천하는 AI 기반 시스템을 구축하도록 지원했습니다. 추천은 고객 및 유사한 고객의 선호도와 행동, 그리고 고객과의 과거 상호 작용에 대한 데이터를 기반으로 합니다. 영업사원은 추천을 수락하거나 거부할 수 있으며, 추천의 품질을 평가하여 알고리즘을 개선할 수 있습니다.

생성 AI에 레이어링함으로써 모델은 더 나은 추천을 생성할 수 있습니다. 한 가지 예로 이메일, 영업 사원과의 대화, 소셜 미디어 사이트의 게시물 등에서 언어의 뉘앙스와 고객의 관심 또는 불신의 미묘한 신호에서 수집된 고객 감정을 고려할 수 있습니다. 또한 영업 담당자는 시스템과 협업하여 실시간으로 추천을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 담당자는 고객에게 새로운 제안을 하라는 제안을 받은 후 고객의 요구 사항을 수직적으로 분석하고 동일한 제안을 통해 혜택을 받을 수 있는 다른 고객을 찾기 위해 수평적으로 더 깊이 파고들 수 있습니다. 대화형 사용자 인터페이스를 통해 애플리케이션을 쉽게 사용할 수 있습니다. 진정한 판매자와 구매자의 협업 환경에서는 구매자도 대화에 참여할 수 있습니다.

영업 관리자 지원.

영업 관리자는 영업 성과에 대한 보고서와 분석을 연구하는 데 많은 시간을 할애합니다. 최근 대부분의 영업 보고서는 수동적이고 후진적인 문서에서 드릴다운 기능을 갖춘 대화형 진단 도구로 발전했습니다. 생성 AI를 통해 보고 시스템은 더욱 강력하고 미래 지향적으로 발전할 수 있습니다. 관리자는 질문을 던져 영업 사원의 개선을 돕고 보다 명확하고 동기를 부여하는 코칭 피드백을 제공하기 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 관리자가 시스템과 대화하여 기회를 발견하고, 주요 고객 전략을 수립하고, 지역, 고객, 제품 및 행동에 노력을 할당하는 방법을 결정하면 몇 주가 걸리던 영업 계획 작업을 한 시간 안에 수행할 수 있습니다.

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가치를 향한 여정

생성 AI는 비교적 새롭고 빠르게 진화하고 있습니다. AI의 역할을 정의하고, 모델을 학습 및 미세 조정하며, 애플리케이션을 개발 및 구현할 수 있는 인재가 부족합니다. 허위 오류 문제를 방지하고, 가치를 신속하게 실현하며, 결과를 제공하는 동시에 비용을 통제할 수 있는 경로를 찾아야 합니다.

부정확성 및 일관성 문제 해결.

ChatGPT와 경쟁사들은 때때로 부정확한 답변을 제공하거나 잘못된 추론을 도출합니다. 같은 질문을 두 번 하면 다른 답변을 얻을 수 있습니다. 사용자는 이러한 기술을 언제, 어떻게 사용해야 하는지 알아야 합니다. 높지만 현실적인 기대치를 가지고 시작해야 합니다. 질문을 던지고 답변을 개선하기 위해 연속적인 프롬프트를 제공하는 데에는 기술이 필요합니다. 영업 조직은 교육, 견습, 모범 사례 공유를 통해 이러한 기술을 배워야 합니다.

이러한 모델이 회사의 상황에 맞는 지식을 바탕으로 미세 조정될 때 위험은 줄어듭니다. 추가 데이터, 교육 및 피드백을 통해 정확성과 일관성이 향상됩니다. (사람과 마찬가지로!) 위험한 상황에서 AI가 생성한 답변은 반드시 사람이 검토해야 합니다. 다행히도 영업사원과 영업 관리자의 워크플로에서 사람의 검토는 자연스러운 부분입니다.

신속한 가치 실현.

이 파괴적인 기술의 힘이 기하급수적으로 커지면서 몇 달이 아닌 몇 주 안에 가치를 실현할 수 있게 되었습니다. 빠른 성과를 위한 한 가지 전략은 기존 영업 시스템에 기능을 통합하는 것입니다. 예를 들어, 생성 AI는 영업 담당자가 이메일을 작성하거나 영업 프레젠테이션 및 제안서를 개발하는 데 사용하는 도구를 개선할 수 있습니다. 또한 고객 감정에 대한 인사이트를 통합하여 AI가 생성한 제안의 품질을 높일 수 있습니다. 이러한 개선 사항은 백그라운드에서 이루어지므로 사용자는 애플리케이션 기능을 다시 학습할 필요 없이 이점을 누릴 수 있습니다. 구현 속도에 있어서는 “구매”가 “구축”을 능가합니다. 맞춤형 AI 기반 시스템을 구축하면 유연성이 향상되지만 시간과 리소스가 많이 소요됩니다. 기존 애플리케이션을 구매하면 사내 전문 인력의 필요성이 줄어들고 빠르게 변화하는 기술을 쉽게 따라잡을 수 있습니다.

비용을 관리하면서 결과물 제공.

영업 및 기타 기능을 지원하는 내부 AI 전문가로 구성된 소수의 핵심 인력을 개발하면서 역량을 아웃소싱하는 것이 합리적일 때가 많습니다. 영업에 AI를 도입하려는 노력은 기술 전문가뿐만 아니라 영업 인력 구성원들의 이해와 존경을 받는 ‘바운더리 스패너’가 주도할 때 성공 확률이 더 높아집니다. 바운더리 스패너는 두 가지 언어를 모두 구사함으로써 솔루션을 신중하게 맞춤화하여 영업에 유용하고 유용할 뿐만 아니라 시간이 지나도 구현 가능하고 지속 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 또한 민첩하고 반복적인 구현 접근 방식은 지속적인 개선을 장려하면서 가치 창출을 위한 노력을 계속합니다. 주요 단계에는 시스템 사용성, 가치 및 구현 계획에 대한 인사이트를 제공하는 주요 사용자 그룹인 초기 경험 팀의 피드백을 기반으로 한 신속한 프로토타이핑, 테스트 및 반복이 포함됩니다.

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AI는 생산성을 보조하는 도구일까요, 아니면 영업사원을 대체하는 도구일까요?

AI 기반 기술이 모든 영업사원과 영업 관리자의 디지털 비서로 빠르게 자리 잡을 것으로 예상합니다. 생성 AI는 이미 카피라이터의 콘텐츠 초안 작성과 컴퓨터 프로그래머의 코드 작성을 지원하여 생산성을 50% 이상 향상시키고 있습니다. 영업 사원도 마찬가지입니다.

AI는 이미 고객 셀프 서비스를 더욱 강력하게 만들고 내부 영업을 더욱 강력하게 만들고 있습니다. 소비자는 점점 더 디지털 기술을 사용하여 스스로 제품과 서비스를 조사하고 있습니다. B2B 분야에서도 이커머스가 급성장하고 있습니다. 복잡한 영업에서도 디지털은 리드 생성 및 우선순위 지정, 제품 정보 공유 및 구성, 주문 배치와 같은 작업을 수행하며 점점 더 많은 역할을 담당하고 있습니다. 특히 익숙한 구매의 경우 현장 영업사원이 수행하던 많은 업무를 디지털 및 내부 영업이 대신하고 있습니다.

그러나 새롭고 복잡한 제품에는 여전히 인지된 니즈와 잠재된 니즈를 파악하고, 맞춤형 솔루션을 제공하며, 복잡한 구매 조직을 탐색할 수 있는 영업사원이 필요합니다. 예, AI는 영업사원의 업무를 덜어주고 복잡한 상황에서 영업사원의 역할을 더욱 좁혀줄 것입니다. 동시에 AI 기술을 판매하는 기업들은 다가오는 대규모의 복잡한 기회를 포착하기 위해 대규모 영업 인력을 확보할 것입니다.

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