더 많은 거래 마감
학습 목표
- 영업 담당자가 기회를 마감하려 할 때 직면하는 과제를 나열합니다.
- 영업 팀이 Einstein 기회 점수 매기기를 통해 더 스마트한 방법으로 거래를 작업하는 방법을 설명합니다.
- Einstein 기회 인사이트가 영업 팀의 더 많은 거래 성사를 어떻게 지원하는지 설명합니다.
거래 마감이 어려운 이유
여러분은 지금까지 Honeydew의 영업 프로세스를 지원하기 위해 살펴본 Sales Cloud Einstein의 기능에 깊은 감명을 받았습니다. AI는 중요한 데이터 포인트를 기록 및 표시하고, 활동을 자동화하고, 리드를 기회로 전환하는 데 효과적으로 보입니다. 하지만 여러분은 Pepper와 이야기를 나눈 뒤 진짜 테스트는 아직 시작되지 않았음을 깨닫습니다.
- 거래가 너무 많습니다. 담당자는 어떤 거래가 가장 중요하고 즉각적인 관심을 요하는지 모릅니다.
- 수많은 거래 사이에서 의사 결정 시간 범위가 더 길어집니다. 담당자는 수많은 거래 속에서 길을 잃기 쉽습니다.
- 시간이 지연되어 거래를 놓치게 됩니다. 담당자가 파이프라인에서 여러 기회를 작업하다 보면 연락처에 다시 접근해야 하는 시기를 파악하기 어려울 수 있습니다.
- 관리자의 입장에서는 영업 팀의 거래를 관리하는 것이 쉽지 않습니다. 영업 과정에서는 변수가 많기 때문에 어느 단계에서 개입해야 할지 파악하기 어려울 수 있습니다.
AI로 더 빠르게 거래 마감하기
- AI는 기회에 점수를 매겨서 영업 담당자가 가장 중요한 거래를 우선시하도록 지원할 수 있습니다.
- AI는 회사의 기존 기회 데이터를 바탕으로 트렌드를 식별하도록 도울 수 있습니다. 그 결과 영업 담당자는 최근 활동을 바탕으로 각 거래의 마감 가능성을 파악할 수 있습니다.
- 영업 담당자는 일정 기간 동안 활동이 없는 경우 지능형 시스템을 통해 후속 조치를 취하도록 알림을 받습니다. 또한 거래에서 중요한 순간이 발생할 때에도 알림을 받을 수 있습니다.
- 관리자의 경우 AI에서 개별 영업 담당자에게 묻지 않고 팀 파이프라인에 대한 가시성을 제공할 수 있으므로 너무 늦기 전에 거래가 무산되는 상황을 방지할 수 있습니다.
Honeydew에서 AI로 더 많은 거래를 마감하기 위한 정답은 무엇일까요? 맞습니다. Sales Cloud Einstein입니다. 특히 Einstein 기회 점수 매기기 및 기회 인사이트 기능입니다.
정확한 기회 점수 보기
여러분은 Einstein 기회 점수 매기기가 Lead 점수 매기기와 아주 유사하게 작동한다고 설명합니다. Einstein은 영업 팀의 과거 기회와 관련 정보를 보고 예측 모델을 생성합니다. 이 모델을 통해 Einstein은 각 기회에 대한 점수를 매기며, 이 점수를 기회 레코드 및 목록 보기에서 볼 수 있습니다. 각 기회 점수마다 Einstein은 점수에 기여한 주요 요인을 근거를 제공하여 주장을 뒷받침합니다.
점수가 기회 레코드의 축소 레이아웃에 표시됩니다(1). 담당자는 점수 위로 커서를 가져가서 주요 요인을 확인합니다. 예를 들어 기회가 다른 기회에 비해 각 단계를 빠르게 통과하면 점수가 비교적 높을 수 있습니다. Salesforce Classic에서 점수 및 요인은 기회 레코드 세부 사항에 표시됩니다.
기회 점수 필드를 기회 목록 보기에 추가할 수 있습니다(2). 담당자는 Lightning Experience에서 커서를 목록 보기의 점수 위에 올려 요인을 확인합니다. Salesforce Classic에서는 기여하는 요인을 목록 보기에서 볼 수 없습니다. 그 대신 담당자는 기회 레코드 세부 사항 페이지로 이동해야 합니다.
능숙한 영업 관리자인 Pepper는 기회의 우선 순위를 정하는 것만으로는 한계가 있다는 사실을 알고 있습니다. 그러한 기회와 관련하여 무엇을 해야 할지도 알아야 합니다. Pepper는 말합니다. “담당자가 거래를 진행시키는 데 도움이 되는 거래 관련 인사이트도 있어야 하죠.” 여러분은 생각합니다. “이거 정말 쉽군.”
Einstein 기회 인사이트를 사용하여 거래 마감하기
담당자가 작업할 거래를 결정한 뒤에는 Einstein 기회 인사이트의 차례입니다. 기회 인사이트는 머신 러닝과 감성 분석을 사용하여 영업 담당자가 더 많은 거래를 마감하도록 지원합니다. 고객 데이터를 기록하고 최적의 리드 및 기회를 식별하는 데 사용된 데이터 컬렉션이 영업을 진행하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 인사이트는 조직의 패턴과 데이터에 맞춤화됩니다.
Einstein 기회 인사이트는 적시에 여러 기회에 대한 스마트 예측과 후속 조치를 제공합니다. 이러한 인사이트는 여러분의 조직 및 팀에 맞춤화되며 홈 페이지, 기회 레코드, 목록 보기에 표시됩니다.
영업 담당자는 거래와 관련된 인사이트 전체를 홈 페이지에서 볼 수 있습니다. 또한 홈 페이지에서는 기회의 마감 날짜를 편집하거나 요청에 응답하지 않은 연락처에 이메일을 보내는 기능 등 여러 기회와 관련된 작업도 표시합니다. 담당자는 인사이트를 끄거나 개별 인사이트의 연관성에 대한 피드백을 남길 수 있습니다.
기회 레코드에서 담당자는 기회와 관련된 모든 인사이트를 볼 수 있습니다. 관리자는 인사이트를 표시하도록 목록 보기를 사용자 정의할 수도 있습니다.
- 거래 예측- 담당자가 최근 활동 및 기존 기회 데이터를 바탕으로 예측을 봅니다. 예를 들어 거래가 마감 가능 여부, 거래의 마감 기한 충족 가능 여부 등입니다.
- 후속 조치 리마인더- 연락처에서 한동안 응답이 없을 때 담당자는 후속 조치를 취하도록 리마인더를 받습니다. 또한 중요 기회와 관련하여 상당한 기간 동안 소통이 없을 때도 리마인더를 받습니다.
- 중요한 순간- 담당자는 연락처가 경쟁사를 언급하거나 퇴사할때 등 거래와 관련된 중요한 순간에 알림을 받습니다.
Pepper는 깊은 인상을 받습니다.
“아주 좋네요.” Pepper는 말합니다. “경영진의 의견에 적합할 것으로 확신합니다.”
