인공 지능이 잠재 고객 발굴 프로세스를 개선하는 5가지 방법
게시 됨: 2023-05-3121세기의 세 번째 10년은 기술의 세계에서 많은 것을 제공합니다. 특히 인공 지능 분야의 최근 추세는 향후 몇 년 동안 눈덩이처럼 커질 시장을 가리키고 있습니다. 예를 들어, 글로벌 AI 시장은 2029년까지 미화 1,3943억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
기업이 일상 업무에서 점점 더 기술 개발을 수용함에 따라 워크플로우가 간소화되고 내부 부서가 더 효율적이 될 수 있습니다. 예를 들어, 영업 팀은 AI를 사용하여 잠재 고객 발굴 프로세스를 개선하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.
하지만 이 솔루션이 영업 팀의 작업을 어떻게 최적화합니까? 이 기사에서는 리드 생성 및 거래 성사에서 AI의 이점을 살펴봅니다. 읽어.
- 리드 생성 간소화
리드 생성은 잠재 고객 발굴 프로세스에서 가장 지루하고 시간이 많이 걸리는 측면 중 하나입니다. 여기에는 귀하의 제품이나 서비스에 관심을 가질 가능성이 있는 잠재 고객 또는 클라이언트를 식별하는 것이 포함됩니다.
그렇다면 AI가 이 프로세스를 자동화하고 간소화하는 데 어떻게 도움이 될까요? 챗봇, 이메일 자동화 도구 및 기타 AI 기반 리소스는 다양한 요인을 기반으로 리드를 식별하고 자격을 부여할 수 있습니다. AI가 고객을 분류하는 데 사용하는 요인 중 일부는 인구통계학적 정보 또는 과거 구매 내역입니다.
AI를 사용하여 잠재 고객 생성의 초기 단계를 처리함으로써 영업 팀은 시간과 리소스를 절약하고 더 많은 자격을 갖춘 잠재 고객에 집중할 수 있습니다. 어떤 도구를 선택하고 이를 작업에 통합하는 방법이 확실하지 않은 경우 온라인 조사를 수행하여 인공 지능에 대한 지식을 확장하는 데 도움이 되는 Future Forge의 AI 가이드와 같은 유용한 리소스를 찾는 것이 좋습니다.
- 리드 스코어링 향상
리드 스코어링은 고객이 될 가능성에 따라 각 잠재 고객에게 가치를 할당하는 것을 수반합니다. 이 값은 마케팅 자료 참여, 웹 사이트 방문 및 소셜 미디어 상호 작용과 같은 리드의 행동을 고려합니다. 각 리드에 점수를 할당함으로써 영업팀은 노력의 우선순위를 정하고 전환 가능성이 가장 높은 잠재 고객에게 집중할 수 있습니다.
AI는 리드 및 그들의 행동에 대한 데이터를 분석하여 리드 점수를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사용하는 AI 기반 도구는 사용자의 웹 사이트 방문, 소셜 미디어 참여 및 회사와의 과거 상호 작용을 확인합니다. 이 데이터는 후속 조치를 위해 가장 유망한 리드를 식별하고 우선 순위를 지정하는 효과적인 리드 평가 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
장기적으로 효율성을 개선하고 잠재 고객 발굴 프로세스를 한 단계 끌어올릴 것입니다.
- 봉사 활동 개인화
비즈니스 운영에 AI를 구현하면 잠재 고객과 지속적인 관계를 구축하고 더 많은 거래를 성사시키는 데 중요한 지원 활동을 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그렇다면 이 과정에서 AI의 역할은 무엇일까요?
- 콘텐츠 개인화: AI는 사용자 행동, 선호도 및 관심사를 분석하여 대상 청중과 공감하는 개인화된 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 여기에는 개인화된 이메일, 소셜 미디어 게시물 또는 웹사이트 콘텐츠가 포함될 수 있습니다.
- 맞춤형 메시징: AI는 수신자의 과거 상호 작용, 선호도 또는 위치를 기반으로 맞춤형 메시지를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 커뮤니케이션의 관련성과 효율성을 높일 수 있습니다.
- 감정 분석: AI는 소셜 미디어 게시물, 리뷰 및 기타 소스에서 사용자 감정을 측정할 수 있습니다. 이 정보는 귀사가 청중의 감정적 맥락에 따라 봉사 활동을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 최적의 타이밍: AI는 사용자 참여 패턴을 기반으로 커뮤니케이션을 보내기에 가장 좋은 시간을 식별할 수 있으므로 공개 및 클릭률을 향상시킬 수 있습니다.
- 채널 최적화: AI는 이메일, 소셜 미디어 또는 SMS와 같이 대상 고객에게 도달하기 위한 가장 효과적인 커뮤니케이션 채널을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- A/B 테스트: AI 기반 알고리즘은 아웃리치 자료에 대한 A/B 테스트를 수행하여 어떤 변형이 가장 잘 수행되는지 결정하여 비즈니스에서 접근 방식을 최적화할 수 있습니다.
- 예측 분석: AI는 데이터를 분석하여 어떤 사용자가 귀하의 콘텐츠에 참여할 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있으므로 보다 표적화된 지원 활동을 할 수 있습니다.
- 개인화된 추천: AI는 사용자 선호도와 행동을 분석하여 개인화된 제품 또는 콘텐츠 추천을 제공하여 참여 가능성을 높일 수 있습니다.
오늘날 이 기술이 가장 많이 사용되는 가상 비서로 AI를 사용할 수도 있습니다. AI 기반 챗봇은 사용자와 실시간으로 소통하여 보다 의미 있는 연결을 촉진할 수 있습니다.
- 영업 프레젠테이션 최적화
영업 프레젠테이션은 전망 프로세스의 중요한 부분입니다. 잠재 고객에게 제품이나 서비스를 제시하고 이러한 항목에 대해 교육하고 구매하도록 설득하려는 영업 사원이 포함됩니다.
AI는 오늘날 효과적인 영업 프레젠테이션을 만드는 데 탁월한 도구가 될 수 있습니다. 첫째, 개선이 필요한 영역을 추천하여 팀의 성과를 향상시킵니다.
AI 기반 도구는 각 세션의 비디오 녹화를 확인하고 중요한 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어 영업 사원의 바디 랭귀지와 목소리 톤의 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 직원의 결과물을 평가할 때 매우 중요합니다. 또한 영업 담당자는 AI의 관련 권장 사항을 사용 및 구현하여 거래 성사 가능성을 높이고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.
그러나 인공지능이 100%는 아니라는 점에 유의할 필요가 있다. 따라서 결과에 따라 결정을 내리거나 변경 사항을 구현하기 전에 AI의 성능 분석을 살펴보고 싶을 수 있습니다.
- 예측 및 보고
판매 예측은 무엇을 기대해야 하는지에 대한 통찰력을 제공하는 또 다른 중요한 측면입니다. 예를 들어 향후 5개월 동안의 예상 수요 수준을 알면 재고를 효율적으로 계획할 수 있습니다. 또한 영업 팀이 그에 따라 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다. AI가 유용할 수 있는 곳입니다.
AI는 과거 기록과 패턴을 기반으로 향후 판매를 예측하여 상담원의 예측을 간소화합니다. AI는 또한 승패 분석 및 고객 세분화와 같은 판매 실적에 대한 보고서를 생성할 수 있습니다. 이 정보를 사용하면 팀의 진행 상황을 더 잘 추적하고 개선할 영역을 식별할 수 있습니다.
마무리
영업 팀은 인공 지능을 활용하여 잠재 고객 발굴 프로세스를 개선하고 더 많은 거래를 성사시킬 수 있습니다. AI 기반 도구는 리드 생성을 간소화하고, 리드 스코어링 정확도를 개선하고, 아웃리치를 개인화하고, 영업 프레젠테이션을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이 기술은 판매 예측 및 보고를 용이하게 하여 데이터 기반 의사 결정 및 효과적인 계획을 가능하게 합니다.
궁극적으로 AI는 회사에 효율성을 개선하면서 시간과 리소스를 절약할 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 잠재 고객 발굴 프로세스를 위해 AI에 투자하지 않았다면 지금이 투자하기에 좋은 시기입니다. 이 최신 기술을 통합하면 회사가 경쟁력을 유지하고 경쟁 시장에서 성공하는 데 도움이 될 수 있습니다.