글로벌 B2B 기업, AI 기반 영업/마케팅 관리 전략 수립으로 매출 증가 기여
고객 직면 문제 및 이슈 (Situation)
마케팅과 영업 담당자들이 경험과 직관에 의존해 잠재 고객을 발굴하는 방식은 이제 한계에 도달했다. AI는 구식 고객 파이프라인 관리를 혁신적으로 변모시킬 수 있다.
디지털 기술의 도입은 비즈니스 프로세스를 효율화하고 성과 향상을 위한 필수조건이 되었다. 그러나 다수의 직원들은 - 심지어 대기업 IT 기업의 직원들 조차도 - 디지털 기술의 잠재력과 발전 사항을 따라가는데 어려움을 겪고 있으며, 여전히 '옛 방식'으로 일을 처리하고 있다.
흔히 말하듯, 미래는 이미 와 있지만, 그 혜택을 못 누리고 있는 것이다.
대표적인 사례로, 한 IT 회사의 클라우드 서비스 부서의 영업 사원들은 마케팅 부서에서 선정한 고객사 및 영업기회 정보를 기반으로 영업 활동을 이어가고 있다. 전통적인 방식으로 마케팅 부서 경력자들과 임원들의 직관과 경험에 의존한 고객 후보군을 선정하는 방식은 일면 타당해 보였다.
일반적으로 클라우드 서비스를 활용해 수익을 창출하는 기업의 고위직은 영업 대상이자 잠재 고객으로 간주되었다. 이 방식은 표준적인 영업 절차였으며, 이를 통해 지금까지 성장을 이루어 온 것은 분명한 사실이다. 그러나, 이 방식은 한계에 도달했다.
회사 초기에는 방대한 백엔드 데이터 세트로 구동되는 하이퍼 스케일 제품이 별도의 영업 활동 없이도 저절로 팔렸다. 그러나 엔터프라이즈 클라우드 서비스는 전혀 다른 문제였다.
클라우드 서비스는 실제 영업 활동이 필요했으며, 대상 기업의 담당자들과 사전 관게를 구축하는 것이 필수적이었다. 그리고 관계 구축을 위해 영업 파이프라인의 지속적인 업데이트와 확장이 필요했다. 이는 데이터 과학 등 새로운 방식을 적용해 영업 리드를 개선해야 하는 이유였다.
오래된 잠재 고객으로는 새로운 비즈니스를 성사시킬 수 없기 때문이다
이슈 해결 방안(Solution)
경험과 직관에 의존한 영업 기회 추측보다 데이터에 기반한 의사결정이 더욱 효과적이다.
딜로이트 전문가들은 해당 회사의 경영진을 비롯한 마켙팅 및 영업 담당자들과 협력하여 새로운 영업 기회를 발굴하고 그 타당성을 평가할 인공지능모델을 구축하고자 했다. 본격적인 인공지능 도입에 앞서, 사내의 방대한 데이터를 수집하고, 의사결정 트리를 설계했으며, 이를 바탕으로 정교한 머신러닝 모델을 개발했다. 기존 마케팅 팀이 잠재고객 발굴하고, 영업 기회 선정 및 평가 시에 활용했던 단순한 조건들과 평가 방식을 개선하고자 한 것이다.
AI를 활용해 고객의 직책, 연락 빈도, 이메일 도메인, 연락 시간대 등 다양한 요소들을 분석하여, 마케팅팀이 영업 기회를 정교하게 평가하고, 영업 우선 순위 고객사를 정하는 데 도움을 주었다. 그리고 영업팀은 마케팅팀이 제공한 영업 기회 정보를 기반으로 고객사들의 요구사항들을 면밀하게 분석하고 대안을 마련할 수 있게 되었다.
딜로이트가 제공한 AI모델은 새로운 고객 정보와 영업 데이터를 입력하면, 고객사의 특성에 맞춰 구체적인 영업 활동을 제안하고 그 결과를 예측할 수 있다. 예를 들어, 제품의 혜택을 어떻게 강조할 지에 따라 영업 성공 가능성을 예측할 수 있다.
영업 사원들은 더 이상 데이터 분석이나 예측 작업에 시간과 노력을 쏟지 않아도 된다. 영업 사원들은 고객과의 인간적인 관계 형성에 더욱 집중할 수 있게 된다. AI가 반복적이고 분석적인 작업을 처리해주므로, 영업 사원들은 고객과의 신뢰 구축과 같은 더 중요한 일에 집중할 수 있다.
학습된 추측보다 더 나은 것은? 데이터 기반 의사결정이다.
추진 결과 (Impact)
영업 기회에 대한 추측을 멈추고, 이제 인공지능을 활용해야 한다
딜로이트가 제공한 AI모델 덕분에 마케팅 팀은 단순한 추측이 아닌, 데이터 기반의 분석과 학습을 통해 고객의 행동과 요구를 보다 정확하게 예측할 수 있게 되었다. 이 모델은 지속적으로 업데이트되고 학습하기 때문에, 클라우드 부서의 영업 사원들은 더 큰 규모에서 더욱 정교하게 수요를 창출하고 관리할 수 있게 되었다.
영업 사원들은 더 이상 낡은 영업 기회정보로 시간을 낭비하지 않으며, 보다 효율적으로 고객 파이프라인을 관리할 수 있게 되었다. 실질적으로 AI는 영업 기회 식별 및 잠재고객 관리를 효과적으로 지원했으며, 영업 성공률을 크게 증가시켰다. 6개월 이후 해당 회사의 클라우드 서비스 부서는 전체 영업 파이프라인이 크게 증가했으며, 영업 기회로 전환되는 비율이 20%이상 상승했다.
주목할 점은, 같은 기간 동안 클라우드 서비스 매출이 증가했음에도 불구하고 영업팀의 추가 비용 증가는 없었다는 것이다.
결과적으로 마케팅 팀은 이전보다 더욱 영업 파이프라인 성장에 기여했으며, 영업팀은 더 많은 거래를 성사시킬 수 있게 되었다.
영업 기회에 대한 추측을 멈추고,
이제 인공지능을 활용해야 할 때입니다.
