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전략 & 운영관리

세일즈 역량 끌어올리는 ‘자동화 전략’

매거진
2021. 11-12월호
156

Innovation

세일즈 역량 끌어올리는 ‘자동화 전략’


수익성 문제에 직면한 한 글로벌 가전제품 기업이 비용과 판매 생산성, 고객 만족을 최적화하는 데 초점을 맞춰 비즈니스 구조를 개편하기로 결정했다. 이 회사는 목표를 달성하기 위해 고객 및 제품 마스터 데이터, 소비자 분쟁 및 요청사항 해결, 재고 보충, 할인 관리 등의 자동화 시스템을 구축했다. 또한 경쟁력 있는 정보 수집을 늘리기 위해 자동화된 웹 크롤러Web-Crawler 설비를 도입했다. 리더의 지원 아래 이 회사는 불과 3년 만에 일부 프로세스 비용을 15% 절감할 수 있었다.

이 가전제품 기업이 직면한 도전 과제들은 오늘날 세일즈 조직들이 공통적으로 겪고 있는 문제다. 최근 맥킨지 연구에 따르면 세일즈 활동의 30% 이상을 자동화하면 효율성과 효과성을 개선할 수 있다. 하지만 자동화의 잠재력에 대한 인식 부족, 부적합한 데이터 추적, 투자수익률(ROI)에 대한 우려, 배송 지연 문제 등이 자동화 시스템을 도입하는 데 걸림돌이 되고 있다. 이런 걸림돌을 극복한 다수 기업들조차 여전히 자동화 프로젝트 목표를 달성하는데 어려움을 겪고 있으며 프로젝트 성공을 보고한 기업들은 50%에 불과하다.

한편 세일즈 자동화를 주도한 기업들은 고무적인 성과를 내고 있다. 기업들은 5가지 주요 기술인 머신 러닝(Machine learning, ML), 로보틱 프로세스 자동화(Robotic process automation, RPA), 자연어 처리 및 생성(Natural language processing/generation, NLG), 스마트 워크플로(Smart workflow), 인지 에이전트(Cognitive agent)를 활용해 비용을 절감하고 고객 서비스를 개선하며 비즈니스를 확장하고 있다.

이 글에서는 세일즈 자동화의 주요 이점을 설명하고 표준화된 세일즈 과정에 자동화를 적용하는 방법과 조직의 판매 역량을 높이기 위해 새로운 프로세스를 성공적으로 도입하는 방안에 대해 논의하고자 한다. 또한 세일즈 자동화 전략을 수립하고 실행할 때 고려해야 할 5가지 주요 원칙을 상세히 설명하려고 한다.

세일즈 자동화의 이점

유럽의 한 통신기업은 고객 서비스 운영을 개선하기 위해 IBM 왓슨 기반의 챗봇을 도입했다. 이 회사는 챗봇과 고객의 상호 작용 데이터를 토대로 사용자 행동을 분석하고 사용 패턴을 예측해 프로세스를 개선했다. 조사 결과를 활용해 고객 지원 서비스를 개선하고 고객 가치 관리(Customer Value Management, CVM) 기능을 강화하기도 했다. 이 프로그램은 전체 활성화의 약 10%에 영향을 미쳤으며 수익률은 6% 향상됐다. 현재 약 26%의 콜은 사람의 개입 없이 챗봇에 의해 완벽하게 관리되고 있다. 이 시도는 비용을 절감하는 동시에 효율성과 고객 만족도를 높였다.

세일즈 자동화는 서비스 개선 외에도 사람의 실수를 제거하고 프로세스를 간소화해서 정확성과 일관성을 높일 수 있다. 또한 실행 품질을 유지하면서 주요 활동의 성장성을 높여 기업의 비즈니스 확장성을 높일 수 있으며 RPA 및 가상 에이전트를 사용해 고객 범위 가용성과 추적 역량을 높여 회계 감사 및 근본 원인 분석을 개선할 수 있다.

다음은 세일즈 프로세스의 각 단계에 자동화를 접목시킨 사례다.

세일즈Pre-Sales 이전 단계의 개선: 자동화된 웹 크롤러는 시장 및 경쟁업체 데이터를 수집해 업계의 전체 시장 규모(Total Addressable Market, TAM)와 고객의 현재 및 미래 잠재력 등을 분석하고 예측한다. AI는 지역별 시장 동향을 보다 잘 파악할 수 있게 하며 일선에서 활동하는 세일즈 담당자들의 목표량을 자동으로 업데이트 한다. 또한 정교한 분석 기법을 활용해 세일즈 상담 계획을 자동화하고 체계화할 수 있다. RPA 및 ML 툴은 판매 프로세스에 존재하는 병목 현상 및 그 근본 원인을 자동으로 감지해 세일즈 퍼널Sales Funnel 관리를 돕는다. ML 툴은 자동으로 연락 목록을 생성하고 세일즈 사원들이 적절한 주제로 적합한 고객에게 연락할 수 있도록 안내할 수 있다.

세일즈 단계의 기능 향상: NLP 기반의 툴은 제안 요청(RFP) 응답시간을 단축할 수 있게 한다. RPA 및 ML 도구는 자동으로 가격 체계를 분석하고 책정한다. 자동화된 워크플로는 할인 및 리베이트 설정과 관리를 최적화할 수 있다. ML 도구는 높은 계약 체결률과 관련된 일련의 활동 및 행동들에 대한 통찰력을 제공할 수 있다. 또한 청구 처리 워크플로는 RPA 기반의 매출채권 및 지급 관리(예: 송장 생성 및 처리)를 통해 자동화된다.

세일즈 이후 단계 및 운영 지원 개선: RPA 및 NLP 기반의 도구들은 고객 피드백 및 행동 분석의 자동화를 가능하게 해 콜센터의 고객만족도와 FCR(첫번째 응대의 성공적인 문의 처리, First-Call Resolution)을 개선하는 동시에 더 많은 FTE(풀타임 근로시간, Full-time equivalent)를 확보할 수 있게 한다. RPA 및 ML 도구들은 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하고 그들을 유지하기 위한 프로모션 제안을 자동으로 생성할 수 있다.

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