영업의 머신 러닝이 결과에 영향을 미치는 3가지 방법
게시 됨: 2022-04-10마케팅 및 영업에서 AI와 머신 러닝의 3가지 방법
인공 지능과 기계 학습은 직장에서 정보에 입각한 결정을 더 쉽게 내릴 수 있게 해주었습니다.
B2B 영업 사원은 클릭 한 번으로 고객의 검색 기록 및 관심사에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 각 고객에 맞게 콘텐츠를 개인화하는 데 도움이 됩니다.
머신 러닝과 AI는 영업 프로세스를 덜 스트레스로 만들고 있습니다. 마케팅 자격을 갖춘 리드를 영업 자격을 갖춘 리드로 전환하여 잠재 고객의 파이프라인을 강화하는 것과 같은 작업을 수행합니다.
PWC의 글로벌 AI 연구는 인공 지능이 2030년까지 전 세계에 15조 7천억 달러의 영향을 미칠 것으로 추정합니다.
PWC, 2020.
인공 지능은 영업 분야에서 점점 더 보편화되고 있으며 많은 기업이 영업 분야에서 머신 러닝을 유리하게 활용하고 있습니다.
Salesforce State of Sales Research 연구에 따르면 대부분의 고성과 영업 사원(62%)이 안내 판매 도입의 증가를 예측합니다.
이 시스템은 잠재적 기회의 순위를 매기고 귀하의 선호도에 따라 다음 조치 단계를 제안하도록 구축되었습니다.
AI 및 ML 기반 시스템을 사용하면 리드를 쉽게 육성하고 거래를 계속 진행시킬 수 있습니다. 시스템은 고객의 구매 가능성을 분석한 다음 영업 사원에게 리드와 함께 다음에 취해야 할 조치를 안내합니다.
그리고 그것은 작동합니다.
Harvard Business Review는 AI와 머신 러닝을 채택한 여러 회사를 인터뷰했습니다. 그들은 찾았다
- 마케팅 캠페인을 통해 50% 더 많은 리드와 약속이 생겼습니다.
- 4060% 비용 절감
- 6070% 통화 시간 단축
AI와 ML을 사용하지 않는다면 영업 팀이 많은 기회를 놓치고 있는 것입니다.
좋아, 그것이 무대를 설정한다.
영업에서의 AI와 머신 러닝이 미래의 영업 산업을 변화시킬 것임을 알아야 합니다.
시작하자.
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다양한 필터를 통해 도달하려는 리드에 집중하십시오. 이것은 매우 구체적이지만 다음과 일치하는 모든 사람을 찾을 수 있습니다.
- 금융 서비스 또는 은행 산업에 종사하는 회사
- 직원이 10명 이상인 자
- AdWords에 돈을 쓰는 것
- Hubspot을 사용하는 사람
- 현재 마케팅 지원을 위한 채용 정보가 있는 사람
- HR 관리자의 역할로
- 이 역할을 맡은 지 1년 미만입니다.
판매에서의 AI 및 머신 러닝: 무엇을 의미합니까?
인공 지능은 시각적 인식 또는 의사 결정과 같이 이전에는 인간만이 할 수 있었던 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발입니다.
머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 명시적인 지시 없이 작업을 수행하는 데 사용하는 기술입니다.
본질적으로 AI는 기계 학습과 같은 것이 아닙니다.
이러한 기술은 프로세스를 표준화, 자동화 및 최적화하여 판매를 개선하는 데 도움이 됩니다.
AI와 ML이 미래의 판매에 미치는 영향
판매는 고객과 비즈니스와의 관계에서 시작됩니다. 그러나 오늘날 사람들은 기술에 너무 익숙해져서 기업에는 인간 직원과 AI가 모두 있어야 합니다.
Accenture의 최고 기술 및 혁신 책임자인 Paul Daugherty는 다음과 같이 말합니다.
혁신을 위해 AI와 데이터를 사용하지 않는 기업은 불리할 것입니다. 경쟁이 더욱 치열해질 것이므로 기업은 사용 가능한 모든 도구를 활용해야 합니다.
판매의 미래는 인공 지능과 머신 러닝의 영향을 받을 것입니다. 다음은 공간을 변경할 수 있는 세 가지 방법입니다.
표준화의 힘
AI와 머신 러닝은 판매의 미래에 영향을 미칠 것입니다. AI는 인간 상호 작용을 대체하는 것은 아니지만 프로세스를 표준화하여 프로세스를 통합하는 방법을 더 잘 제어할 수 있도록 도와줍니다.
AI를 사용하면 실적이 우수한 영업 에이전트를 연구하고 다른 사람들이 리소스로 사용하는 지식 기반 시스템을 만들 수 있습니다.
표준화된 판매 프로세스가 없는 경우 분석의 불일치가 발생할 수 있습니다.
일부 영업 사원이 저지르는 실수 중 하나는 프로세스에 너무 많은 노력을 기울이는 것입니다. 그들은 창의적이거나 높은 기대치를 가지고 있지만 득보다 실이 많을 수 있습니다.
기술은 인간의 유연성을 억제할 수 있지만 올바르게 계획되면 작업 환경에 도움이 될 뿐만 아니라 직원이 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
자동화의 힘
영업 사원의 경우 비슷한 질문에 답하고 프레젠테이션을 보내는 것이 매우 지루할 수 있습니다. 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 작업을 단조롭게 만듭니다.
AI는 더 지루하고 반복적인 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 창의적인 아이디어와 더 높은 가치의 작업에 시간을 할애할 수 있습니다.
자동화는 고객과 더 나은 관계를 구축하고 더 의미 있는 대화를 나누는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 Hubspot은 영업 사원이 하루 중 약 4분의 1을 이메일에 응답하는 데 사용한다는 사실을 발견했습니다. 그들은 잠재 고객에게 연락하고 거래를 성사시키는 데 더 잘 활용될 수 있습니다.
이메일 자동화는 시간 관리에 도움이 될 수 있습니다. 간단하게 유지하는 것을 잊지 마십시오.
영업 사원을 위한 보다 효율적인 워크플로를 만들려면 가장 일반적인 작업을 자동화하는 데 집중해야 합니다. 이것은 자동화된 이메일을 생성하거나 하루 중 특정 시간에 고객에게 후속 조치를 취하는 것처럼 간단할 수 있습니다.
장기적으로 발생하는 다양한 이벤트에 대해 일련의 이메일을 보낼 수 있습니다.
최적화의 힘
자동화 및 표준화는 프로세스 속도를 높이지만 매출을 증가시키지는 않습니다. 최적화는 그렇게 합니다.
AI와 머신 러닝을 사용하여 올바른 메트릭을 최적화하면 비즈니스에서 더 성공적인 결과를 볼 수 있습니다.
최적화를 통해 플랫폼은 고객에게 보다 효율적으로 가치를 제공할 수 있습니다.
콘텐츠 마케팅이 그 예입니다. 많은 SaaS 브랜드가 이를 사용하고 올바른 방식으로 최적화하여 일관된 판매로 이어집니다.
생산성을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 항상 찾고 있는 영업 사원은 미래에 성공할 것입니다.
판매에서 머신 러닝의 미래를 위한 준비
기술은 우리가 의사 소통하는 방식을 바꾸고 영업 사원이 판매하는 방식을 변화시켰습니다.
AI와 ML은 미래에 우리가 고객과 상호 작용하는 방식의 중요한 부분이 될 것입니다. 여기에 준비해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다.
예측 리드 스코어링
이 프로세스는 고객이 귀하의 비즈니스에 대해 알게 된 방법, 웹사이트에서의 행동 및 관심 있는 콘텐츠에 대한 고객 행동을 연구합니다.
이 시스템은 잠재 고객이 귀사에서 구매할 가능성을 알려주는 리드 점수를 제공합니다. 이렇게 하면 아직 구매할 준비가 되지 않았거나 아무것도 원하지 않는 경우 시간이 낭비되지 않습니다.
고객평생가치 예측
고객을 더 잘 이해하려면 AI 및 ML 기술을 사용하십시오. 방문자가 귀하를 방문하거나 구매한 횟수를 확인하여 수행할 수 있습니다.
예측 타겟팅
AI 및 ML의 도움으로 고객에게 관련 메시지를 보낼 수 있습니다. 이 기계는 이상적인 고객이 누구인지 연구하고 그들이 원하는 것을 예측합니다.
그들은 고객을 위해 무엇을 해야 하는지 식별하고 적절한 마케팅 캠페인을 시작합니다.
이러한 프로그램은 예측, 가격 최적화 및 우선 순위 지정에 도움이 될 뿐만 아니라 솔루션 개발에도 도움이 될 수 있습니다.
마지막 생각들
보시다시피 인공 지능과 머신 러닝이 판매의 미래를 지배할 것입니다. 즉, 비즈니스가 지금 준비되어 있지 않으면 나중에 문제가 발생합니다.
AI 및 ML은 결정을 내리고 생산성을 높이며 판매 파이프라인을 자동화하므로 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 게시물에서 배웠습니다.
- AI와 머신 러닝은 도시의 새로운 판매 게임이 될 것입니다.
- AI와 ML을 영업 프로세스에 통합하면 많은 이점이 있습니다. 당신은 고객을 더 잘 만족시킵니다. 작업 등을 완료하는 데 더 효율적입니다.
- 지금 AI와 ML을 준비하지 않으면 미래에 많은 기회를 놓치게 될 것입니다.
비즈니스에 인텔리전스를 도입할 준비가 되었다면 지금이 가장 좋은 때입니다. 의사 결정 과정에서 AI와 ML을 사용할 수 있습니다.
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- 직원이 10명 이상인 자
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- Hubspot을 사용하는 사람
- 현재 마케팅 지원을 위한 채용 정보가 있는 사람
- HR 관리자의 역할로
- 이 역할을 맡은 지 1년 미만입니다.