3장: 애자일 영업, 계정 기반 마케팅 및 AI 지원 영업 사례
오늘날과 같이 빠르게 변화하는 영업 환경에서는 애자일 영업과 ABM(계정 기반 마케팅) 및 AI 지원 영업 관행을 결합하여 보다 역동적이고 고객 중심적인 영업 방식을 구축하는 것이 핵심입니다. 기술과 소비자의 요구가 빠르게 진화함에 따라 영업팀은 경쟁력을 유지하기 위해 적응력이 뛰어나고 데이터 중심적이며 고객 중심적인 자세를 유지해야 합니다.
학습 목표
- 애자일 영업의 원칙과 애자일 영업이 기존 영업 관행을 어떻게 변화시킬 수 있는지 이해합니다.
- AI 지원 판매를 구현하여 의사 결정, 효율성 및 고객 참여를 향상시키는 방법을 알아보세요.
- 애자일 영업과 AI 기술의 통합을 통해 보다 역동적이고 고객 중심적인 영업 접근 방식을 살펴보세요.
- 반복적인 영업 전략과 영업 프로세스의 지속적인 개선의 이점을 파악하세요.
- 영업에서 AI와 관련된 윤리적 고려 사항과 미래 트렌드를 파악하세요.
애자일 영업이란 무엇인가요?
애자일 영업은 원래 소프트웨어용으로 개발된 애자일 방법론의 원칙을 영업팀에 적용하는 적응적이고 반복적인 접근 방식입니다. 이 유연한 접근 방식은 지속적인 피드백, 고객 협업, 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있는 능력을 강조합니다. 애자일 영업은 팀이 실시간 피드백에 따라 전략을 조정하여 성과를 개선함으로써 대응력과 고객 중심성을 유지할 수 있도록 지원합니다.
애자일 영업을 구현함으로써 기업은 영업 프로세스를 관리하기 쉬운 작은 단계로 세분화하고 고객의 요구와 시장 동향에 따라 지속적으로 전술을 개선할 수 있습니다.
주요 애자일 영업 관행:
- 반복적 및 점진적 영업 전략: 애자일 영업은 대규모 영업 이니셔티브를 소규모의 반복적인 노력으로 나눕니다. 이를 통해 팀은 피드백을 수집하고 아이디어를 테스트하며 더 광범위한 출시 전에 필요한 조정을 수행할 수 있습니다.
- 예시: 한 소프트웨어 회사가 소규모 사용자 그룹을 대상으로 신제품을 시범 출시합니다. 피드백을 수집한 후 영업팀은 더 광범위한 출시를 위한 전략을 개선하여 원활한 제품 출시를 보장합니다.
- 영업 리팩토링: 리팩토링은 효율성과 효과를 개선하기 위해 영업 프로세스를 지속적으로 재검토하고 개선하는 것입니다.
- 예시: 보험 회사는 정기적으로 리드 생성 프로세스를 검토하여 병목 현상과 중복을 제거하여 전환율을 개선합니다.
- 테스트 기반 영업 이니셔티브(TDSI): 본격적인 출시 전에 소규모로 전략을 테스트하면 위험을 줄이고 신속하게 조정할 수 있습니다.
- 예시: 제약 회사는 전국적으로 출시하기 전에 특정 지역에서 영업 접근 방식을 테스트하고 초기 피드백을 바탕으로 프레젠테이션을 개선합니다.
- 적시 판매(JIT) 지원: 영업팀이 필요로 할 때 리소스와 교육을 제공하면 관련성을 보장하고 정보 과부하를 최소화할 수 있습니다.
- 예시: 한 의료 기기 회사는 제품 출시 전에 영업팀에 새로운 교육을 제공하여 최신 지식을 바탕으로 고객 미팅에 임할 수 있도록 합니다.
애자일 영업에서 ABM(계정 기반 마케팅)의 역할
ABM(계정 기반 마케팅) 는 고부가가치 고객을 각각 고유한 시장으로 취급하는 데 중점을 둡니다. ABM은 광범위하고 일반화된 영업 전략을 채택하는 대신 고도로 개인화된 솔루션으로 특정 고객을 타겟팅합니다. ABM은 고객 협업 및 피드백 루프와 같은 애자일 영업 원칙과 밀접하게 연계되어 있습니다.
ABM과 애자일 영업의 시너지:
- 규모에 맞는 개인화: ABM을 통해 영업팀은 주요 고객을 위한 고도로 맞춤화된 솔루션을 만드는 데 집중할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 지속적인 개선이라는 애자일의 원칙에 부합합니다.
- 반복 프로세스: 애자일 영업에서는 실시간 피드백을 기반으로 전략을 지속적으로 조정합니다. 이러한 반복적인 프로세스는 개인화된 캠페인의 성공 여부가 고객의 반응에 따라 메시지와 참여 전술을 개선하는 데 달려 있는 ABM에 매우 중요합니다.
애자일 영업에서의 ABM 사례:
- 소프트웨어 회사: B2B 소프트웨어 회사는 일부 고가치 계정 그룹을 대상으로 마케팅팀과 협력하여 개인화된 캠페인을 설계합니다. 피드백을 수집하여 반복적으로 전략을 개선하는 데 사용함으로써 지속적인 개선을 보장합니다.
- 제조 회사: 제조 영업팀은 주요 고객에게 계정 관리자를 배정하고 실시간 고객 피드백을 기반으로 제품 제공 및 마케팅 전략을 조정합니다.
AI 지원 판매: 민첩한 영업 강화
AI 지원 영업은 인공지능 도구를 영업 프로세스와 통합하여 귀중한 인사이트를 제공하고, 업무를 자동화하며, 보다 효율적이고 개인화된 영업 접근 방식을 가능하게 합니다. 방대한 양의 데이터를 분석하는 AI의 능력은 팀이 실시간으로 정보에 기반한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 애자일 영업 관행을 보완합니다.
주요 AI 지원 판매 사례:
- 데이터 기반 의사 결정: AI 도구는 고객 데이터를 분석하여 패턴과 트렌드를 파악함으로써 영업팀이 잠재 고객의 우선순위를 정하고 맞춤화된 홍보 활동을 펼칠 수 있도록 도와줍니다.
- 예시: AI 도구는 고객 상호작용 데이터를 분석하여 후속 조치를 위한 최적의 시기를 제안함으로써 참여율을 높입니다.
- 효율성을 위한 자동화: AI 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 영업 담당자가 관계 구축 및 거래 성사와 같은 고부가가치 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다.
- 예시: 한 부동산 회사는 AI를 사용하여 잠재 고객 후속 조치 프로세스를 자동화하고 고객 행동에 따라 개인화된 이메일을 보냅니다.
- 윤리적 고려 사항: AI가 영업 프로세스에 더욱 통합됨에 따라 투명성 및 데이터 프라이버시와 같은 윤리적 고려 사항을 반드시 해결해야 합니다. 기업은 AI 의사 결정이 투명하고 고객 데이터가 책임감 있게 사용되도록 해야 합니다.
- 예시: AI를 사용하여 고객을 세분화하는 기업은 데이터가 익명화되고 고객에게 자신의 정보가 어떻게 사용되는지 알립니다.
- AI와 영업의 미래 트렌드: 영업 분야의 미래에는 시장 트렌드를 예측하고 복잡한 작업을 자동화하며 고객 행동에 대한 심층적인 인사이트를 제공할 수 있는 훨씬 더 정교한 도구가 등장할 것입니다.
- 예시: 영업팀은 AI를 사용하여 다가오는 시장 변화를 예측하고 몇 달 전에 미리 전략을 조정하여 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.
애자일 및 AI를 통한 지속적인 개선
애자일 영업, ABM, AI 지원 영업 관행의 결합은 지속적인 개선을 위한 강력한 프레임워크를 만들어냅니다. 영업팀은 적응력, 고객 피드백, 데이터 기반 의사결정에 집중함으로써 빠르게 진화하는 시장에서 대응력과 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 애자일 영업은 유연성과 협업을 장려하며, AI 도구는 효율성을 높이고 전략을 최적화할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
결론
애자일 영업 관행을 ABM 및 AI 지원 영업과 결합하면 영업팀은 보다 적응력이 뛰어나고 고객 중심적이며 데이터에 기반한 영업을 할 수 있습니다. 이러한 관행을 함께 사용하면 의사 결정을 강화하고 효율성을 개선하며 보다 개인화된 영업 접근 방식을 구축할 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 도구를 도입하는 영업팀은 경쟁이 치열한 시장에서 적응하고 성공할 수 있는 더 나은 위치에 서게 될 것입니다.
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