더 이상 분리되지 않음: AI 주도 기술 스택 통합이 수익을 높이는 방법

AI를 사용하여 판매 워크플로를 최적화하고 수익을 최대화함으로써, 조직은 비효율적인 ‘부품의 모음’에서 AI 기반의 시너지로 전환할 수 있습니다.

수익에 중요한 직원들은 기술을 사용하여 일할 수 있지만, 구식이고 분리된 기술 스택은 조직이 일관되게 수익을 달성하는 것을 방해하고 있습니다. 판매 리더 40%는 판매자가 4~5개 이상의 애플리케이션 사이에서 전환하여 일을 하는 것으로 조사되었습니다. 이러한 분리된 시스템은 효율성을 해치고 수익을 감소시킵니다. 보스턴 컨설팅 그룹에 따르면, 조직은 매년 2조 달러 이상의 수익을 놓치고 있습니다.

많은 조직은 ‘부품의 모음’ 접근 방식을 가지고 있습니다. 즉, 여러 제품을 연결하지만, 최종 사용자의 실제 워크플로우와 그것이 더 성공적일지를 고려하지 않습니다.

예를 들어, 마케팅과 판매를 비교해 볼 수 있습니다. 마케팅은 전문가들로 구성되어 있기 때문에(SEO, ABM, 이메일 마케팅 등), 전문가 도구를 사용하는 것이 합리적입니다. 그러나 판매에는 더 일반적인 워크플로우가 있습니다. 판매자는 거래를 마무리하기 위해 이메일, 전화, 프레젠테이션, CRM 업데이트, 예측 등 다양한 일을 하며, 이러한 일들은 일반적으로 별개의 워크플로우가 아닙니다. 그러나 이러한 정보와 데이터가 4~5개의 다른 애플리케이션에 분산되어 있으면, 판매자는 컨텍스트 전환, 중단, 중요한 정보 손실, 그리고 궁극적으로 공을 놓치게 됩니다. 이는 시간, 생산성, 수익을 모두 감소시킵니다.

판매 기술 스택에 대한 통합과 통합의 필요성이 있습니다. 이러한 통합과 통합은 더 큰 가시성과 효율성을 가져옵니다. 또한, AI가 많은 일을 할 수 있습니다. 판매자 워크플로우를 중심으로 전략적으로 구축된 AI 도구는 조직이 더 적은 리소스로 더 많은 일을 할 수 있도록 해주며, 분산된 데이터를 분석하여 구매자 신호와 판매자 행동에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 또한, 도구 사이의 전환을 최소화하고, 목적에 맞는 워크플로우를 생성하며, 비즈니스에 대한 더 큰 ROI를 제공합니다.

AI를 기술 스택 가속기로서

ChatGPT, DALL-E, Midjourney와 같은 도구의 인기로, 우리는 AI의 연구, 텍스트 작성, 이미지 생성能力을 알고 있습니다. 그러나 AI의 능력은 इसस가 훨씬 더 넓습니다. 기존 기술 스택에 결합하면, AI는 가속기 역할을 합니다. AI 기반 솔루션은 CRM과 다른 도구를 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. 아래는 AI가 CRM과 BI 투자를 완전히 실현하는 데 도움이 되는 몇 가지 사항입니다.

1. 정보를摄入하고, 작업을 자동화하고, 유용한 요약을 생성합니다. 판매자는 많은 시간을 행정 작업에 소요합니다. 예를 들어, AI는 즉시 통화 요약을 생성하고, 그것을 짧은 문단으로 요약하고, 행동 항목으로 번역하고, CRM의 여러 곳에 정보를 전달할 수 있습니다.
2. 데이터의 품질을 향상시킵니다. CRM의 가장 큰 문제는 데이터가 정확하지 않거나 일관성이 없다는 것입니다. 이는 판매자가 정보를 입력해야 하기 때문입니다. AI는 행정 작업을 자동화하고, 여러 소스의 데이터를 분석하여, 더 깨끗한 단일 데이터 뷰를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 이메일 서명의 전화번호가 변경된 것을 인식하고, CRM을 자동으로 업데이트할 수 있습니다.
3. 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하고, 행동 가능한 추천을 제공합니다. 보고서를 생성하는 것은 쉽지만, 행동 가능한 통찰력을 생성하는 것은 어렵습니다. 기술은 일반적으로 통찰력이 아닌 일화만 제공합니다. 그러나 좋은 AI는 많은 데이터를 분석하여 정확한 예측, 거래 위험 식별, 다음 최선의 행동에 대한 추천을 제공할 수 있습니다.

유효한 AI 전략의 기준

AI의 이점과 변革적인 힘은 잘 문서화되어 있지만, 이는 조직이 모든 AI 기반 솔루션을 구매해야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 기술이 잘 작동하는지, 성공적으로 작동하는지 확인해야 합니다.

예를 들어, 생성적 텍스트는 수십 가지 방법으로 적용할 수 있습니다. 그러나 이러한 도구는 판매자 문제를 해결하지 않으며, 단지 новelties입니다. AI는 비즈니스에서 더 생산적이고, 더 빠르게 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 도와야 합니다.真正한 가치가 있는 솔루션을 찾으려면, 다음 기준을 충족하는지 확인해야 합니다.

1. 실제 문제를 해결합니다. AI는 고객의 문제를 해결하는 가장 좋은 방법이어야 합니다. 대부분의 경우, 이는 데이터 기반의 행동 가능한 추천이나, 낮은 가치 또는 반복적인 작업의 자동화를 의미합니다.
2. 사용하기 쉽습니다. 조직은 종종 가지고 있는 도구를 최대한 활용하지 못합니다. 직원이 실제로 사용하는 소프트웨어를 구매하려면, 그것은 쉽게 사용할 수 있어야 합니다. 예일 대학교 관리 대학의 조이 찬스 교수에 따르면, 인간 행동의 가장 큰 예측자는 용이성입니다. 쉽게 사용할 수 있는 것이 더 많을수록, 사람들이 그것을 사용할 가능성이 더 높습니다.
3. 다른 솔루션과 잘 통합됩니다. AI는 다른 솔루션과 잘 작동해야 합니다. 즉, 워크플로우와 데이터가 통합되어 사용자가 종단 간 워크플로우를 완료할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면, 사용하기 어렵기 때문에 사용되지 않을 것입니다.
4. 플랫폼 전반의 거버넌스가 일관됩니다. 판매에서, 대부분의 조직은 거래에 대한 정보를 볼 수 있는 사람을 모니터링합니다. 거버넌스가 모든 도구에서 일관적이지 않으면, 실제로 거버넌스가 없습니다.

이러한 기준을 충족하지 않는 AI 솔루션을 구매하면, 조직은 ‘부품의 모음’을 가지게 됩니다.

결론

분리되고 비대해진 기술 스택은 판매자와 조직이 수익을 달성하는 것을 방해하고 있습니다. 기술 스택 통합, 특히 AI 통합에 대한 전략적인 초점은 이러한 문제를 해결하는 열쇠를 가지고 있습니다. AI는 워크플로우를 간소화하고, 데이터 품질을 향상시키고, 행동 가능한 통찰력을 제공하며, 기존 도구와의 통합을 용이하게 합니다. 그러나 조직은 새로운 AI 도구가 문제를 해결하고, 빈 혁신의 일부가 아닌지 확인해야 합니다.

기술과 판매의不断하게 발전하는 환경에서, 이러한 기준과 일치하는 AI 전략을 우선적으로 고려하는 것이 조직이 전체 잠재력을 해방시키고, 수익을 달성하는 데 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.