AI-powered marketing and sales reach new heights with generative AI
인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 마케팅과 판매 분야에서 가능한 한계를 계속해서 확장하고 있습니다. 그리고 현재, 생성 AI(gen AI)의 지속적인 발전과 함께, 오픈 소스 플랫폼이 판매 전선까지 확산되고 있으며, 판매 기술 업체들은 gen AI 혁신에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 디지털 중심의 세계에서의 비즈니스의 복잡성과 속도가 급격히 증가함에 따라, 이러한 기술들은 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.
이는 당신이 어떻게 운영하고, 고객과 어떻게 연결하며 서비스할 것인지에 영향을 미칠 것입니다. 실제로 이미 그렇게 되고 있을 수도 있습니다. 미래 지향적인 C-suite 리더들은 이 새로운 환경에 어떻게 적응해야 할지 고민하고 있습니다. 이곳에서는 이 변화하는 분야에서의 마케팅과 판매의 기회와 위험을 간략히 설명하고, 앞으로 나아갈 생산적인 방향을 제안합니다.
How AI is reshaping marketing and sales
AI는 모든 분야에서 마케팅과 판매를 혁신하려고 합니다. 이는 소비자의 감정 변화와 함께 기술의 빠른 발전 때문입니다.
Omnichannel은 기본 요건입니다
산업 전반에 걸쳐, 고객 참여 방식이 변화하고 있습니다: 현대의 고객들은 언제 어디서나 모든 것을 원합니다. 그들은 여전히 전통적인, 원격, 그리고 자체 서비스 채널(면대면, 내부 판매, 전자 상거래 포함)의 조합을 원하지만, 온라인으로의 주문 및 재주문에 대한 선호도가 계속해서 증가하고 있습니다.
시장 점유율을 연간 최소 10% 이상 늘리는 성공한 회사들은 고급 판매 기술을 활용하며; 하이브리드 판매 팀을 구축하고; 제3자 및 자체 마켓플레이스 전략을 맞춤화하며; 전체 퍼널에 걸쳐 전자 상거래의 탁월함을 달성하고; 초개인화(개별 의사 결정자의 필요, 프로필, 행동 및 상호작용에 기반한 고유한 메시지)를 제공합니다.
Step changes are occurring in digitization and automation
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 이 기술은 점점 더 쉽게 구현할 수 있게 되면서 비용도 줄어들고 있고, 인간의 능력을 크게 초과하는 복잡성과 속도를 제공하고 있습니다. 우리의 연구 결과 현재 판매 팀의 업무 중 약 20%가 자동화될 수 있다고 제안하고 있습니다. 더불어, 생성 AI의 등장으로 새로운 경계가 열리고 있습니다. 게다가, 지난 10년 동안 AI에 대한 벤처 캐피탈 투자는 13배나 증가했습니다. 이로 인해 통찰력을 도출하고 구체적인 조치를 제안할 수 있는 “사용 가능한” 데이터와 증가된 연산 능력, 오픈 소스 알고리즘과 같은 접근 가능한 기술이 폭발적으로 증가하였습니다. 현재 기반 모델 학습을 위한 방대한 양의 데이터가 사용 가능하며, 2012년 이후로 연산 능력은 백만 배 증가하였고, 이는 3~4개월마다 두 배로 증가하고 있습니다.
마케팅과 판매에서 생성 AI(gen AI)는 어떤 의미를 가지는가?
AI, 특히 생성 AI의 등장은 마케팅과 판매의 세 가지 주요 영역에서의 변화를 야기할 잠재력을 가지고 있습니다: 고객 경험(CX, customer experience), 성장, 그리고 생산성.
예를 들면, CX에서는 개별 고객의 행동, 페르소나, 구매 이력에 기반한 초개인화된 콘텐츠와 제안이 가능해집니다. 성장의 경우, AI를 활용하여 상위 성능을 강화함으로써 판매 팀이 수요를 포착할 수 있는 정확한 분석과 고객 인사이트를 제공하여 성장을 가속화할 수 있습니다. 추가로, AI는 일상적인 판매 활동의 많은 부분을 자동화하여 판매의 효율성을 향상시키며, 이를 통해 고객 및 잠재 고객과의 상호작용 시간을 늘릴 수 있습니다(동시에 서비스 제공 비용을 줄이면서). 이러한 모든 활동에서는 개인화가 중요한 역할을 합니다. AI와 기업 특정 데이터의 결합은 가장 상세한 수준의 소비자 인사이트를 제공하게 되며, B2C 기업들은 타겟팅된 마케팅 및 판매 제안을 통해 개인화를 실현합니다. 성공적인 B2B 기업들은 계정 기반의 마케팅을 넘어서 초개인화된 접근 방식을 활용하고 있습니다.
고객 여정에서 생성 AI를 활용하기
고객 여정 전반에 걸쳐 영향을 미칠 수 있는 많은 생성 AI 특정 사용 사례들이 있습니다:
*퍼널의 상단에서, 생성 AI는 웹 스크래핑과 간단한 우선 순위 지정을 사용하는 전통적인 AI 주도 리드 식별 및 타겟팅을 뛰어넘습니다. 생성 AI의 고급 알고리즘은 고객 및 시장 데이터의 패턴을 활용하여 관련된 대상 집단을 세분화하고 타겟팅할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 기업들은 효율적으로 고품질의 리드를 분석하고 식별할 수 있으며, 더 효과적이고 맞춤화된 리드 활성화 캠페인을 진행할 수 있습니다.
생성 AI 판매 사용 사례: 동적 대상 집단 타겟팅 및 세분화
생성 AI는 인구 통계 정보, 기존 고객 데이터, 시장 추세와 같은 대량의 데이터를 결합하고 분석하여 추가적인 대상 집단을 식별할 수 있습니다. 그 후, 그것의 알고리즘은 기업이 개인화된 접근 콘텐츠를 쉽게 그리고 대규모로 생성할 수 있게 합니다.대상 집단을 연구하고 생성하는 데 시간을 보내는 대신, 마케터는 생성 AI의 알고리즘을 활용하여 기존 고객 데이터에서 놓칠 수 있는 고유한 특성을 가진 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 이러한 세그먼트에 대한 모든 세부 정보를 알지 못해도, 그들은 생성 AI 도구에게 소셜 미디어 게시물 및 랜딩 페이지와 같은 자동으로 맞춤화된 콘텐츠를 작성하도록 요청할 수 있습니다. 이러한 내용이 수정 및 검토되면, 마케터와 판매 리더는 전망 고객에게 접근하기 위한 일치하는 판매 캠페인을 위한 접근 템플릿과 같은 추가 콘텐츠를 생성하기 위해 생성 AI를 사용할 수 있습니다.
이러한 기법을 받아들이려면 변화에 대한 어느 정도의 개방성이 필요합니다. 조직은 관련 대상 집단 및 콘텐츠를 생성할 수 있는 생성 AI 모델을 훈련시키기 위해 포괄적이고 집계된 데이터 세트(예: 다양한 소스를 끌어들이는 운영 데이터 레이크와 같은)가 필요합니다. 훈련되면, 모델은 민첩한 프로세스에 의해 지속적으로 개선되면서 작업 흐름을 간소화하기 위해 상업 시스템 내에서 운영화될 수 있습니다.
마지막으로, 상업 조직 구조와 운영 모델은 적절한 위험 감독 수준이 제자리에 있도록 하고 성과 평가가 새로운 작업 방식과 일치하도록 조정될 필요가 있을 수 있습니다.
또한, 생성 AI는 페이지 레이아웃, 광고 문구, SEO 전략과 같은 다양한 요소의 A/B 테스팅을 통해 마케팅 전략을 최적화할 수 있으며, 예측 분석 및 데이터 기반의 추천을 활용하여 투자 수익률을 최대화합니다. 이러한 활동은 고객 여정을 통해 계속될 수 있으며, 생성 AI는 변화하는 고객 패턴을 기반으로 리드 육성 캠페인을 자동화할 수 있습니다.
* 판매 동작 내에서, 생성 AI는 초기 판매 팀 참여를 넘어서 제안부터 거래 종료까지 전체 판매 과정에서 지속적인 중요한 지원을 제공합니다.
고객 행동, 선호도, 인구 통계를 분석하는 능력을 통해, 생성 AI는 개인화된 콘텐츠와 메시지를 생성할 수 있습니다. 처음부터 대규모로 초개인화된 후속 이메일과 문맥에 맞는 챗봇 지원을 도와줄 수 있습니다. 또한, 각 팀원에게 24/7 가상 조수로서 기능하며, 맞춤 추천, 알림 및 피드백을 제공하여 더 높은 참여와 전환률을 달성할 수 있습니다.
거래가 진행됨에 따라, 생성 AI는 과거 거래 데이터, 고객 행동, 경쟁 가격에 대한 종합적인 분석을 기반으로 실시간 협상 지침 및 예측 통찰력을 제공할 수 있습니다.
*고객이 점선에 서명한 후에도 생성 AI 사용 사례는 많이 있으며, 온보딩 및 유지에 포함됩니다. 새로운 고객이 합류하면, 생성 AI는 관련된 모범 사례를 강조하며 개인화된 교육 콘텐츠로 따뜻한 환영을 제공할 수 있습니다. 챗봇 기능은 고객의 질문에 즉시 답변을 제공하고 미래의 고객을 위한 교육 자료를 향상시킬 수 있습니다.
생성 AI는 또한 사용 추세와 고객 행동을 기반으로 실시간 다음 단계 추천 및 지속적인 이탈 모델링을 판매 리더십에 제공할 수 있습니다. 또한, 동적 고객 여정 매핑을 활용하여 핵심 접점을 식별하고 고객 참여를 촉진할 수 있습니다.
상업 분야의 리더들은 낙관적이며 그 혜택을 누리고 있습니다.
우리는 상업 분야의 리더들에게 마케팅 및 판매에서 생성 AI의 역할과 사용 사례에 대한 그들의 시각을 제공해달라고 요청했습니다. 두드러지게, 우리는 전체적으로 조심스러운 낙관적인 반응을 발견했습니다: 응답자들은 우리가 제시한 모든 사용 사례에서 적어도 중간 수준의 영향을 기대했습니다. 특별히, 이 참가자들은 고객 여정의 초기 단계, 즉 리드의 식별, 마케팅의 최적화, 그리고 개인화된 접근 방식에 관한 사용 사례에 가장 관심이 많았습니다.
이 상위 세 가지 사용 사례는 모두 유망한 고객 탐색과 리드 생성에 초점을 맞추고 있습니다. 우리는 이 분야에서 초기의 큰 발전을 목격하고 있습니다. 잠재적인 고객에 관한 방대한 데이터가 분석 가능하며, 대규모로 초기 마케팅 접근을 개인화하는 것이 역사적으로 어려웠던 것을 고려하면, 이는 예상 가능한 결과입니다.
여러 기업들이 이미 생성 AI 사용 사례를 도입하고 있지만, 이는 분명히 아직 초기 단계에 불과합니다. 우리의 연구 결과, 상업 분야의 리더들 중 90%가 앞으로 두 해 동안 생성 AI 솔루션을 “자주” 사용할 것으로 예상하고 있습니다.
전반적으로, 가장 효과적인 기업들은 고급 판매 기술을 우선 순위로 하고 도입하며, 하이브리드 팀을 구축하고 초개인화를 가능하게 하고 있습니다. 그리고 그들은 분석과 AI를 통해 전자 상거래와 제3자 마켓플레이스의 활용을 극대화하고 있습니다. 성공한 기업에서 우리는 다음을 발견했습니다:
- AI에 대한 명확하게 정의된 비전과 전략이 있습니다.
- 디지털 예산의 20% 이상이 AI 관련 기술에 투자되고 있습니다.
- 데이터 과학자 팀이 빠른 가격 전략을 알리기 위해 알고리즘을 실행하고 마케팅 및 판매를 최적화하고 있습니다.
- 전략가들은 미래를 바라보고 간단한 생성 AI 사용 사례를 개요화하고 있습니다.
- 이러한 선도 기업들은 이미 그들의 운영을 향상시키기 위한 생성 AI의 잠재력을 깨닫고 있습니다.
생성 AI에서 위험을 예상하고 완화하기
인공 지능에 대한 비즈니스 케이스는 매력적이지만, AI 기술의 변화 속도는 놀랍도록 빠르며 위험이 없는 것은 아닙니다. 상업 리더들에게 그들의 조직이 AI 기술을 채택하는 데 있어 가장 큰 장벽은 무엇인지 물었을 때, 내부 및 외부 위험이 목록의 상단에 있었습니다.
지적 재산권 침해부터 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 이르기까지, 신중한 완화 전략과 거버넌스가 필요한 여러 문제가 있습니다. 인간의 감독과 책임이 필요하다는 것은 명확하며, 앞으로의 기회를 최대한 활용하기 위해 새로운 역할과 능력을 만들어야 할 수도 있습니다.
앞으로 나아가는 방법: 후회 없는 6가지 AI 전략
판매 및 마케팅에서 AI 변혁을 계획하기 위해 회사에서 오늘 취할 수 있는 여섯 가지 조치가 있습니다.
1.상업 활동에 대한 생성 AI 감사 실시
마케팅 및 판매 기술 인프라와 기술 세트를 평가하고; 오픈 소스 또는 저비용 기술 기업이 어떻게 생성 AI 사용 사례를 구현하는 데 도움을 줄 수 있는지 탐색하세요.
2.상업용 생성 AI 작업팀 구성
(예를 들어, 마케팅, 판매, 가격 책정, IT 등을 포함한) 교차 기능 팀을 만들어 생성 AI 기회를 탐색하고 상업적 사용 사례의 적용 가능성을 검증하세요.
3.고객 여정에서 손쉽게 얻을 수 있는 기회를 파악하십시오.
간단하면서도 높은 효과를 가져다주고, 비용이 적게 들며, 위험이 낮은 사용 사례(예: 유망한 고객에게의 접촉 이메일을 자동화하는 것과 같은)를 찾아보고, 위험을 제한하기 위한 지침을 설정하세요.
4.생성 AI 실험(또는 세 가지)을 시작하십시오.
판매 주기의 특정 부분(예: 깔때기 상단)에서 두세 가지 흥미로운 사용 사례를 테스트해 보십시오. 결과를 모니터링하고 더 광범위하게 적용하기 위해 수정하십시오.
5.판매 팀에 생성 AI 기초 교육을 제공하여 실험을 촉진하십시오.
생성 AI의 기본 원리에 대한 워크숍을 제공하여 팀이 잠재적인 응용 프로그램에 대한 더 나은 이해를 갖게 하고 실험을 시작할 수 있는 자신감을 부여하십시오.
6.판매 팀을 위한 생성 AI 지침을 설정하십시오.
생성 AI 도구에 민감한 고객 데이터의 입력을 금지하고, 특히 외부에 공개될 콘텐츠의 경우 출력을 검증하기 위한 기준을 높게 설정하십시오.
즉각적인 조치 외에도 리더들은 장기적으로 AI 상업적 우수성에 투자하는 방법에 대해 전략적으로 생각하기 시작할 수 있습니다. 어떤 사용 사례가 필수적인지, 어떤 것이 시장에서 여러분의 위치를 구별하는 데 도움을 줄 수 있는지 파악하는 것이 중요합니다. 그런 다음 영향과 실행 가능성을 기반으로 우선 순위를 정하십시오.
AI 분야는 매우 빠르게 발전하고 있으며, 오늘의 승자가 내일은 적합하지 않을 수 있습니다. 소규모 스타트업들은 훌륭한 혁신자들이지만 필요한 만큼 확장하거나 여러분의 요구에 부합하는 판매 중심의 사용 사례를 제공할 수 없을 수 있습니다. 다양한 참가자들과 테스트하고 반복하되, 판매 관련 혁신, 혁신 속도 대 시장 진입 시간, 그리고 확장 능력을 기반으로 전략적으로 파트너십을 추구하십시오.
AI는 엄청난 속도로 변화하고 있으며, 이 혁명적인 기술의 방향을 예측하기는 어렵지만, 향후 마케팅 및 판매에서 핵심 역할을 할 것이 확실합니다. 이 분야의 리더들은 그들의 운영을 극대화하기 위해 생성 AI에 의존하며, 개인화와 내부 판매 우수성의 발전을 활용하고 있습니다. 여러분의 산업은 어떻게 반응할 것인가요?
