B2B 영업 리더를 위한 기술과 AI로 성공하는 5가지 전략

Five ways B2B sales leaders can win with tech and AI

변화하는 B2B 영업 환경에서 AI 기술의 중요성

오늘날 B2B 영업 리더들은 중대한 기로에 서 있다. 전 세계적으로 경제 성장이 불균형하고, 경쟁 환경이 진화하고 있으며, B2B 고객들은 더 많은 소비자 행동 패턴을 채택하면서 보다 견고한 구매 경험을 요구하고 있다. 맥킨지의 B2B 펄스 서베이에 따르면, 많은 기업들이 첨단 디지털 솔루션을 도입할 의향이 있지만, 응답자의 단 20%만이 성장을 가속화하는 기술을 일관되게 구현한 입증된 실적을 갖고 있다고 한다. 이는 선도 기업들에게 여전히 광범위한 기회가 존재함을 시사한다.

맥킨지의 연구에 따르면, 성장에서 뛰어난 성과를 보이는 기업들은 영업 및 마케팅 생산성을 높이기 위해 디지털 주도 변혁과 AI에 더 적극적으로 투자하고 있다. 혁신을 마스터하는 기업들은 동종 업계 경쟁사보다 누적 TSR 성장률이 4%p 더 높은 것으로 나타났다. 맥킨지 팀은 전 세계 70명 이상의 영업 리더들과 대화하여 성공적인 B2B 영업 조직이 기술을 어떻게 활용하는지 조사했다. 이들은 기술과 데이터를 활용하여 기회에 대한 더 정확한 시각을 확보하고, 낮은 수익률의 이니셔티브에 낭비되는 시간을 제거하며, 영업팀에 더 나은 정보를 제공함으로써 의사 결정을 개선하고, 자원, 제안, 가격 책정을 최적화하는 방법을 찾아냈다.

AI 기반 기회 식별로 새로운 성장 발견하기

AI는 기업이 잠재력이 높은 기회를 식별하고 낮은 수익의 노력을 더 잘 피할 수 있도록 도와준다. AI가 도움을 줄 수 있는 다섯 가지 주요 활용 사례가 있다: 기존 비즈니스 인접 분야의 빠르게 성장하는 틈새 시장 식별, 마이크로세그먼테이션을 통한 참여 및 전환 개선, 교차 판매, 고객 확보 및 유지를 위한 기회 발굴, 이탈 관리 등이다.

예를 들어, 한 물류 회사는 10억 개 이상의 데이터 기록을 AI 기반 제품 추천 엔진에 업로드하여 위치와 구매 패턴과 같은 속성을 기반으로 고객 세그먼트를 생성했다. 이 엔진은 제품 카테고리를 스캔하여 카테고리 전반에서 상위 3개의 교차 판매 기회를 식별하고 순위를 매겼으며, 각 추천이 적합한 기회라고 판단한 이유에 대한 근거를 제시했다. 이 접근 방식의 초기 결과를 바탕으로 이 물류 회사는 연간 매출이 1억 달러 증가할 것으로 예상한다.

개인화로 고객 경험 향상하기

기업들이 고객과 제품에 대해 획일적인 접근 방식을 적용할 수 있던 시대는 지났다. 고객의 문제점과 요구 사항이 점점 더 전문화되고 산업별로 특화되고 있어, 기업들은 제안과 피치를 맞춤화하여 조정할 수 있다. 기술은 두 가지 형태의 고객 상호 작용을 더 잘 맞춤화함으로써 가치를 창출할 수 있다: 개인화된 가치 제안과 마케팅, 생성형 AI 기반 고객 경험(CX)이다.

기업들은 생성형 AI를 활용하여 대규모로 마케팅 자료를 생성하고, 판매의 다양한 단계에서 특정 소비자 페르소나에 도달하기 위해 콘텐츠를 채택하며, 선호하는 아웃리치 채널로 메시지를 라우팅한다. 생성형 AI는 일반적으로 수동적이고 시간이 많이 소요되는 프로세스를 자동화된 프로세스로 전환하여 구매자의 통증점을 명확히 설명하는 것부터 제품이 어떻게 비즈니스 가치를 창출할 수 있는지 설명하는 것까지 모든 것을 포함하는 효과적인 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 전환율을 향상시킬 수 있다.

한 예로, 중장비 유통업체는 13,000개 이상의 회사 문서를 활용하여 고객 서비스 챗봇에 제시될 수 있는 질문에 대한 답변을 생성하는 생성형 AI 솔루션을 개발했다. 이 솔루션은 평균 해결 시간이 15분에서 1분 미만으로 90% 감소하고, 첫 시도에서 올바른 해결책을 찾는 비율이 10%p 향상되는 결과를 가져왔다.

가치 기반 AI 지원 가격 책정 전략

경쟁과 비용이 증가하면서 마진이 압박을 받고 있는 상황에서 기업들은 규율 있고 민첩한 가격 책정을 점점 더 고려하고 있다. 기업들은 세 가지 방식으로 효과적인 가격 책정 전략을 구현할 수 있다: 가격 최적화, 동적 거래 평가, 가격 성과 관리이다.

예를 들어, 한 금속 포장 기업은 고급 가격 관리 도구를 구현했다. 이 회사는 먼저 계약 유형, 주문, 배송, 서비스, 고객 산업과 같은 주요 마이크로세그먼트를 기반으로 새로운 가격 책정 아키텍처를 개발했다. 그런 다음 실시간으로 마진 누수를 식별하는 거래 데이터베이스를 생성하여 계정 담당자가 협상 프로세스에 통찰력을 직접 통합할 수 있도록 했다. 이러한 도구를 통해 포장 회사는 특정 고객 프로필에 맞게 가격 책정을 동적으로 조정하고 제품 포트폴리오에 영향을 미치는 가격 및 마진 침식을 제거할 수 있었다. 그 결과, 2년 동안 더 효과적인 가격 책정으로 인해 마진이 3% 향상되었다.

디지털 지원 판매자 작업 자동화로 효율성 향상

새로운 기술은 영업팀이 더 효율적이고 생산적으로 변화하고자 할 때 강력한 도구가 될 수 있다. AI 도구를 활용하면 경쟁사보다 앞서 시장에 진출하고, 더 스마트하고 미묘한 결정을 내릴 수 있다. 기술 혁신은 다음 네 가지 주요 방식으로 영업 담당자의 작업을 자동화하는 데 도움을 준다: 머신러닝 기반 동적 자원 할당 및 리드 라우팅, 제안 요청서(RFP)에 대한 자동 생성 또는 자동 강화 응답, 자동화된 계정 계획 생성, 리드 관리이다.

한 예로, 통신 제공업체는 생성형 AI 모델을 개발하여 고객 프로필, 예측 및 목표, 특정 팀에 할당된 다음 단계 등 핵심 섹션이 포함된 계정 계획 초안을 생성했다. 일반적으로 10시간 이상 걸리던 계정 계획 맞춤화가 이제는 몇 분 만에 생성되어 판매자의 연구 및 인사이트 생성 프로세스를 크게 간소화했다. 이 회사는 1년 내에 생성형 AI 자동화 계정 계획을 사용하여 5~15%의 매출 증가를 경험할 것으로 예상한다.

디지털 인재 개발로 영업 역량 강화

오늘날의 변화하는 환경에서 우수한 영업 인력은 그 어느 때보다 중요하다. 코딩과 실시간 문제 해결 능력과 같은 새로운 기술 요구 사항으로 인해 기업들은 대규모로 역량 향상과 재교육을 진지하게 고려해야 한다. 두 가지 디지털 차원이 B2B 조직에 이를 제공하는 데 도움이 될 수 있다: 성과 관리와 역량 구축이다.

기업들은 생성형 AI를 활용하여 각 계정 담당자가 더 효과적인 판매자가 되기 위한 기술 격차와 코칭 인사이트를 식별하는 맞춤형 역량 구축을 지원한다. 특히 생성형 AI는 음성 분석에 사용되어 고객 통화를 분석하고 고객 의도, 에이전트 행동, 전환 동인, 취소 등을 평가하여 개선 영역을 식별한다.

한 예로, 한 물류 제공업체는 고객 상호 작용의 개선 영역을 식별하기 위해 80,000건의 영업 통화를 분석했다. 이 회사는 6단계 프로세스를 따라 이러한 통화에서 인사이트를 생성하는 생성형 AI 음성 분석 도구를 채택했다. 12주간의 시범 운영에서 회사의 전체 전환율은 1.8%에서 3.0%로 증가했으며, 기업 전체로 확장되면 연간 1억 2천만 달러의 증분 수익을 창출할 가능성이 있다.

성공적인 B2B 영업을 위한 변화 관리 프레임워크

이러한 다섯 가지 기술 레버는 기업이 영업 기본 사항에 더 큰 정확성, 깊이, 속도로 접근할 수 있게 해주지만, 기술만으로는 지속적인 성과를 내기에 충분하지 않을 수 있다. 성공적인 성장 변환은 측정 가능한 성과 목표와 추적을 갖춘 전체적인 변화 관리를 강조하는 구조화된 실행 프레임워크에서도 혜택을 받는다. 이를 구현하기 위해 기업은 변화 관리의 세 가지 축을 효과적으로 실행해야 한다:

대담한 비전을 설정하고 철저히 실행하기: 기업은 변혁이 최고 경영진의 우선순위임을 보장하고 성공을 가능하게 하는 구조화된 활성화 계획을 수립한다.
비전을 실현하기 위한 엄격한 프로세스 설정하기: B2B 의사 결정자는 조직 전체의 성과 관리를 구현하고, 관련 KPI를 식별하며, 진행 상황을 정확하게, 측정하고 추적하는 데 도움이 되는 정기적인 검토 주기를 설정한다.
최고의 인재를 고용, 업그레이드 및 유지하기: 영업 담당자는 고객의 언어를 이해하고, 문제 해결 능력을 갖추고, 기술 및 분석 전문성을 보여주는 데 탁월할 수 있다.

기술 혁신과 전체적인 변화 관리를 결합하면 B2B 기업의 다음 성장 물결을 주도할 수 있다.

FAQ

Q: 생성형 AI가 B2B 영업에서 어떤 구체적인 영향을 미칠 수 있나요?

A: 생성형 AI는 마케팅 자료 자동 생성, 고객 맞춤형 콘텐츠 제작, 영업 통화 분석을 통한 인사이트 도출, 계정 계획 자동화 등 다양한 방식으로 B2B 영업에 영향을 미칩니다. 실제 사례에서 기업들은 이를 통해 응답 시간 90% 단축, 전환율 최대 67% 개선, 마진 3% 향상 등의 성과를 거두었습니다.

Q: 중소기업도 이러한 AI 기술을 활용할 수 있나요?

A: 네, 중소기업도 규모에 맞게 AI 기술을 활용할 수 있습니다. 클라우드 기반 AI 솔루션, 기성품 챗봇 툴, 음성 분석 소프트웨어 등은 적은 초기 투자로도 접근 가능합니다. 중요한 것은 비즈니스 목표에 맞는 기술을 선택하고 단계적으로 구현하는 전략을 세우는 것입니다.

Q: B2B 영업에서 AI를 도입할 때 주의해야 할 점은 무엇인가요?

A: AI 도입 시 데이터 품질과 개인정보 보호에 주의해야 합니다. 또한 기술만으로는 충분하지 않으며, 조직 문화와 인재 개발, 명확한 프로세스 등을 포함한 종합적인 변화 관리가 필요합니다. AI 도구는 인간 영업사원을 대체하기보다 그들의 능력을 강화하는 방향으로 활용하는 것이 중요합니다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 맥킨지

기사는 클로드와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.