Agile AI Sales Book Chapter 12 - Business Agility+AI

소개 영업 및 고객 서비스의 AI 도구 - 현재와 미래

인공지능(AI)은 일상적인 업무를 자동화하고, 예측 인사이트를 생성하며, 고객 참여를 강화함으로써 영업 및 고객 서비스 운영을 혁신하고 있습니다. 챗봇, 예측 분석, 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 같은 AI 도구는 영업팀의 업무 효율을 높이는 동시에 고객에게 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 기술은 현대 영업 전략의 필수 요소가 되어 기업이 고객의 기대치를 충족하고 빠르게 진화하는 시장 트렌드를 따라잡을 수 있게 해줍니다.

AI가 계속 발전함에 따라 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 음성 비서와 같은 미래 혁신 기술은 영업 프로세스에 더욱 몰입감 있고 인간과 유사한 경험을 제공할 것입니다. AI는 더 이상 주변적인 도구가 아니라 영업 최적화의 핵심 요소로서 예측 모델, 데이터 기반 인사이트, 고객과의 상호작용을 간소화하는 자동화된 프로세스를 제공합니다. 이 블로그에서는 영업 관리자가 영업 및 고객 서비스 분야에서 AI의 현재 적용 사례와 향후 트렌드를 이해하는 데 도움이 되는 6가지 주요 영역을 살펴보고, 이러한 기술을 애자일 비즈니스 관행에 통합하여 보다 신속하고 효율적인 영업 전략을 수립하는 방법에 대해 설명합니다.

PART 1. AI 분류: 영업 관리자가 알아야 할 사항

인공 지능이란 무엇인가요?

인공 지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 초점을 맞춘 컴퓨터 과학의 광범위한 분야입니다. AI는 단순한 자동화부터 복잡한 의사 결정 시스템에 이르기까지 광범위한 분야에 적용됩니다. 영업 관리자는 AI의 분류 체계와 기능을 이해하면 AI 도구를 활용하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

1.1 AI 유형 개요

AI는 일반적으로 두 가지 범주로 나뉩니다:

좁은 인공지능(약한 인공지능): 이러한 형태의 AI는 챗봇을 통한 응답 자동화나 인사이트를 얻기 위한 판매 데이터 처리와 같은 특정 작업을 위해 설계되었습니다. 좁은 AI는 집중도가 높으며 리드 생성이나 고객 세분화와 같은 특정 애플리케이션에 탁월합니다.
일반 AI(강력한 AI): 아직 이론적인 개념에 불과한 일반 AI는 인간이 할 수 있는 모든 인지 작업을 수행할 수 있습니다. 아직 일반 AI를 구현하기에는 아직 멀었지만, 앞으로의 발전으로 인간과 같은 유연성과 적응력으로 다양한 영업 업무를 처리하는 AI 시스템이 탄생할 수 있습니다.

1.2 머신 러닝(ML)

AI의 하위 집합인 머신러닝은 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선하도록 기계를 훈련시키는 것입니다. 일반적으로 영업 분야에서 리드 스코어링, 이탈 예측, 추천 엔진과 같은 작업에 사용됩니다.

지도 학습: 이 접근 방식에서는 레이블이 지정된 데이터로 AI를 학습시켜 예측을 수행합니다. 영업 분야에서는 고객의 구매 가능성과 같은 과거 데이터를 기반으로 고객 행동을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
비지도 학습: AI는 사람의 감독 없이도 비정형 데이터를 학습하므로 행동 패턴, 인구 통계 또는 구매 습관을 기반으로 고객을 세분화하는 데 이상적입니다.
강화 학습: 이 방법은 AI 시스템이 성공과 실패를 통해 학습하여 의사 결정을 개선하는 방식입니다. 동적 가격 책정을 최적화하거나 고객 피드백에 대응하여 마케팅 전략을 개선하는 데 유용합니다.

1.3 딥 러닝(DL)

ML의 고급 하위 집합인 딥러닝은 복잡한 데이터를 처리하기 위해 인간의 두뇌 구조를 모방한 신경망을 사용합니다. 딥러닝 모델은 대규모 데이터 세트의 패턴을 인식할 수 있으므로 고객 감정 분석 및 향후 판매 동향 예측과 같은 영업 업무에 매우 유용합니다.

컨볼루션 신경망(CNN): 광고나 제품 이미지에 대한 고객 반응과 같은 시각적 데이터를 분석하는 데 이상적입니다.
순환 신경망(RNN): 순차적 데이터 처리에 사용되는 RNN은 고객 피드백을 분석하거나 구매 행동의 추세를 파악하는 데 특히 효과적입니다.
트랜스포머 모델: 기계가 언어를 처리하는 방식에 혁신을 가져온 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 모델은 AI 시스템이 고객과 더욱 자연스럽게 대화할 수 있도록 지원합니다.

1.4 자연어 처리(NLP)

자연어 처리를 통해 기계는 인간의 언어를 이해하고 이에 대응할 수 있습니다. NLP는 고객 서비스 상호작용을 자동화하고, 고객 피드백에서 감정을 분석하며, 자연스럽고 인간적인 느낌의 응답을 생성하는 데 있어 영업 분야에서 매우 중요합니다.

초기 NLP 시스템: 복잡한 인간 언어를 처리하는 데 효과적이지 않은 경직된 규칙 기반 접근 방식에 의존했습니다.
최신 NLP 시스템: 이제 머신 러닝을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하여 훨씬 더 정확하고 유연한 언어 이해를 제공합니다.

1.5 NLP의 트랜스포머

트랜스포머, 특히 BERT 및 GPT와 같은 모델은 기계가 대화의 맥락을 이해하고 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있게 함으로써 NLP 분야를 변화시켰습니다.

BERT: 개별 단어뿐만 아니라 전체 문장의 맥락을 처리하여 AI 시스템이 고객 상호 작용의 미묘한 부분을 이해하도록 돕습니다.
GPT: 이 모델은 텍스트 생성에 중점을 두어 개인화된 마케팅 콘텐츠를 만들거나 고객 문의에 실시간으로 응답하는 데 유용합니다.

PART 2. 영업 및 고객 서비스의 AI 도구: 영업 관리자를 위한 종합 가이드

2.1 챗봇 및 가상 비서

ChatGPT, 구글의 다이얼로그플로우, IBM 왓슨 어시스턴트와 같은 AI 기반 챗봇과 가상 비서는 연중무휴 24시간 지원, 일반적인 문의에 대한 답변, 영업 프로세스 안내를 통해 고객 서비스를 혁신하고 있습니다.

현재 기능: 챗봇은 기본적인 고객 질문을 처리하고, 고객이 제품 옵션을 탐색하도록 돕고, 거래를 완료할 수도 있습니다.
미래 트렌드: AI 기술이 발전함에 따라 챗봇은 더욱 대화형 및 개인화되어 고객의 감정을 이해하고 그에 따라 응답을 조정할 수 있게 될 것입니다.

2.2 예측 분석

Salesforce Einstein, Microsoft Azure ML, IBM 왓슨 애널리틱스와 같은 예측 분석 도구는 과거 데이터를 분석하여 미래의 고객 행동과 트렌드를 예측합니다. 이러한 도구는 고객의 니즈를 예측하고 선제적인 의사 결정을 내리려는 영업팀에게 매우 유용합니다.

현재 기능: 예측 분석을 통해 영업팀은 전환 가능성이 가장 높은 리드, 이탈 위험이 있는 고객, 가장 효과적인 마케팅 전략을 파악할 수 있습니다.
미래 트렌드: 향후 버전의 이러한 도구는 고객 이메일 및 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 데이터 분석에 더욱 능숙해져 더욱 심층적인 인사이트를 제공할 것입니다.

2.3 영업 자동화

HubSpot CRM 및 Zoho CRM과 같은 영업 자동화 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 영업팀이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다.

현재 기능: 리드 검증, 후속 조치, 데이터 입력과 같은 작업을 자동화하면 영업팀의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
미래 트렌드: AI와 AR/VR 기술의 통합을 통해 영업팀은 고객에게 몰입도 높은 핸즈프리 경험을 제공하여 영업 프로세스를 더욱 간소화할 수 있습니다.

2.4 고객 관계 관리(CRM) 시스템

Salesforce 및 Zoho와 같은 CRM 플랫폼은 고객 상호 작용을 추적하고 관계를 관리하기 위한 중앙 허브 역할을 합니다. AI 통합을 통해 이러한 시스템을 더욱 스마트하게 만들어 영업 팀에 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

현재 기능: CRM은 영업팀이 고객 관계를 관리하고, 상호 작용을 추적하고, 후속 조치를 자동화하는 데 도움이 됩니다.
미래 트렌드: AI 기반 CRM은 예측 모델을 기반으로 차선책 추천을 제공하고 개인화된 고객 커뮤니케이션을 자동화합니다.

2.5 제너레이티브 AI

GPT-X와 같은 생성형 AI 도구는 개인화된 마케팅 콘텐츠, 영업 스크립트, 고객 응답을 대규모로 생성할 수 있습니다.

현재 기능: 이러한 도구는 이메일, 광고 및 고객 서비스 상호 작용을 위한 고품질 콘텐츠를 생성합니다.
미래 트렌드: 제너레이티브 AI는 결국 실시간 고객 데이터를 기반으로 동영상이나 가상 제품 시연과 같은 훨씬 더 역동적인 콘텐츠를 제작할 것입니다.

PART 3. 영업 및 고객 서비스에서 AI 커뮤니티와 프레임워크의 역할

3.1 AI 커뮤니티 이해하기

Hugging Face, OpenAI와 같은 AI 커뮤니티는 접근 가능한 리소스를 제공하고 개발자, 데이터 과학자, 비즈니스 간의 협업을 촉진함으로써 AI 기술을 발전시키는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 커뮤니티를 통해 영업팀은 깊은 기술 전문 지식 없이도 최첨단 AI 도구를 활용할 수 있습니다.

포옹하는 얼굴: 감정 분석 및 개인화된 응답과 같은 특정 고객 서비스 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 사전 학습된 모델을 제공하는 NLP 모델 전문 기업입니다.

3.2 주요 AI 프레임워크

PyTorch 및 TensorFlow와 같은 AI 프레임워크는 오늘날 영업에 사용되는 많은 AI 모델의 기반이 되는 엔진입니다. 이를 통해 기업은 고객 세분화부터 판매 예측에 이르기까지 모든 것을 처리하는 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있습니다.

PyTorch: 유연성이 뛰어나 고객 서비스 애플리케이션의 연구 및 개발에 이상적인 것으로 알려져 있습니다.
텐서플로: 대규모 영업 운영에 AI를 통합하고자 하는 기업을 위한 확장성 높은 옵션입니다.

3.3 오픈 소스 AI 프레임워크의 가치

허깅 페이스의 트랜스포머 라이브러리와 같은 오픈 소스 프레임워크는 기업이 맞춤형 개발에 막대한 비용을 투자하지 않고도 강력한 AI 도구를 이용할 수 있도록 해줍니다. 이러한 프레임워크는 특정 영업 프로세스에 맞게 쉽게 조정할 수 있어 AI 솔루션 배포 속도를 높일 수 있습니다.

PART 4. 영업에서 AI 모델의 실제 적용 사례

4.1 매출 예측을 위한 선형 회귀 분석

선형 회귀 모델은 과거 데이터를 기반으로 미래의 추세를 예측하기 위해 영업 분야에서 널리 사용됩니다. 이를 통해 영업 관리자는 향후 기간을 계획하고, 리소스를 할당하고, 현실적인 목표를 설정할 수 있습니다.

작동 방식: 선형 회귀 모델은 프로모션 지출, 계절적 수요, 과거 매출 등의 변수를 분석하여 향후 매출에 대한 명확한 예측을 제공합니다.

4.2 이탈 예측을 위한 로지스틱 회귀 분석

로지스틱 회귀 모델은 구매 빈도, 고객 서비스 상호작용, 만족도 수준 등의 요인을 분석하여 고객 이탈을 예측하는 데 사용됩니다. 이를 통해 영업팀은 위험에 처한 고객에게 리텐션 노력을 집중할 수 있습니다.

작동 방식: 영업팀은 각 고객에게 확률 점수를 할당하여 구매를 중단할 가능성이 가장 높은 고객을 식별하고 개인화된 유지 전략을 통해 선제적으로 다가갈 수 있습니다.

4.3 고객 의사 결정 분석을 위한 의사 결정 트리

의사 결정 트리 모델은 영업팀이 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요소를 이해하는 데 도움이 됩니다. 가능한 의사 결정 경로를 매핑함으로써 영업팀은 고객의 요구 사항을 더 잘 충족하도록 전략을 조정할 수 있습니다.

작동 방식: 의사 결정 트리의 각 가지가 서로 다른 고객 의사 결정 경로를 나타내므로 영업 담당자는 가장 가능성이 높은 결과에 따라 접근 방식을 조정할 수 있습니다.

4.4 고객 세분화를 위한 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트 모델은 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고 유사한 행동에 따라 고객을 그룹화함으로써 고객 세분화를 개선하는 데 사용됩니다. 이를 통해 보다 타겟팅된 마케팅 및 영업 활동을 할 수 있습니다.

작동 방식: 여러 의사 결정 트리를 생성하고 그 결과를 집계함으로써 랜덤 포레스트 모델은 보다 정확한 세분화를 제공하여 영업 팀이 가장 가치 있는 고객 그룹에 집중할 수 있도록 합니다.

4. 판매 최적화를 위한 5가지 그라데이션 부스팅 머신

그라데이션 부스팅 모델은 이전 모델의 실적이 저조했던 영역에 집중하여 예측 모델을 개선합니다. 영업에서는 전환율과 전반적인 성과를 개선하기 위한 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

작동 방식: 점진적 부스팅은 모델의 예측을 점진적으로 개선함으로써 영업팀이 미묘한 패턴을 파악하여 성과를 크게 개선할 수 있도록 도와줍니다.

PART 5. 영업에서 AI 도구로 빠르게 성공하는 12단계

1단계: 리더십의 약속

매출 예측 및 고객 인사이트에 대한 AI의 영향을 입증하여 경영진의 참여를 조기에 유도하고 향후 AI 이니셔티브에 대한 동의를 확보하세요.

2단계: 진단

IBM 왓슨과 같은 AI 기반 도구를 사용하여 내부 진단을 수행하여 병목 현상과 고객 불만 사항을 신속하게 파악하세요.

3단계: 이해관계자 교육

대화형 피드백 도구가 포함된 AI 워크숍을 개최하여 이해관계자의 참여를 유도하고 영업팀 전체에서 AI를 빠르게 도입하세요.

4단계: 애자일 영업 관행

AI로 강화된 영업 교육 플랫폼을 도입하여 실시간 피드백을 제공하고 시장 변화에 대응하는 팀의 민첩성을 향상하세요.

5단계: 애자일 영업 프로세스 구현하기

리드 스코어링 및 리서치를 위한 AI 도구를 활용하여 잠재 고객 발굴부터 마감까지 영업 프로세스의 각 단계를 개선하세요.

6단계: 영업 리더의 역량 강화

영업 리더가 실시간 데이터를 기반으로 팀 성과를 모니터링하고 코칭 방법을 개선할 수 있도록 AI 기반 코칭 플랫폼을 제공합니다.

7단계: 애자일 영업 지표

AI 대시보드를 사용하여 판매 속도 및 리드 전환과 같은 주요 성과 지표를 실시간으로 추적하여 빠르게 조정할 수 있습니다.

8단계: 거버넌스 구조

AI 기반 거버넌스 도구를 설정하여 윤리적 AI 사용과 데이터 규정 준수를 보장하세요.

9단계: 모든 AI 도구 적용

AI 도구를 CRM 및 리드 관리 시스템에 통합하여 리소스 할당을 최적화하고 영업 파이프라인 관리를 개선하세요.

10단계: 애자일 프레임워크 선택

AI 기반 프로젝트 관리 도구를 사용하여 스크럼 또는 칸반 프레임워크를 구현하여 팀의 효율성과 성과를 향상하세요.

11단계: 피드백 루프

AI 기반 피드백 도구를 구현하여 고객과 영업팀으로부터 지속적인 인사이트를 수집하고 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

12단계: 윤리적 AI 거버넌스

AI 기반 모니터링 도구를 사용하여 잠재적인 문제를 표시함으로써 모든 AI 도구와 프로세스가 윤리 기준에 부합하는지 확인합니다.

6부. 영업을 위한 도구 및 AI 리소스

영업팀에서 사용할 수 있는 최고의 AI 도구 몇 가지를 소개합니다:

챗봇: 고객과의 상호작용을 자동화하여 개인화된 지원을 제공하고 영업팀은 더 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 도와주는 Drift 및 Zendesk의 Answer Bot과 같은 툴입니다.
예측 분석: 세일즈포스 아인슈타인, IBM 왓슨, Qlik은 고객 행동에 대한 예측 인사이트를 제공하여 사전 예방적인 영업 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
영업 자동화: HubSpot과 Zoho CRM은 데이터 입력, 리드 관리 및 후속 조치를 자동화하여 효율성과 생산성을 향상시킵니다.
제너레이티브 AI: OpenAI의 GPT-4 및 Google의 LaMDA와 같은 도구는 개인화된 영업 스크립트와 마케팅 콘텐츠를 생성하여 고객 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다.
리드 관리: LeadIQ 및 InsideSales는 잠재 고객의 자격 검증 및 우선순위 지정에 대한 AI 기반 인사이트를 제공하여 영업 활동을 최적화합니다.

영업 관리자는 AI 분류법을 이해하고, 적합한 도구를 활용하고, AI 커뮤니티에 참여함으로써 팀의 효율성과 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 예측 분석에서 고객 세분화에 이르기까지 영업에 실용적인 AI를 적용하면 전략을 최적화하고 고객과의 상호작용을 개선하며 더 나은 성과를 달성할 수 있습니다.

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