최적의 리드 겨냥

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 영업 담당자가 리드 우선 순위를 정할 때 직면하는 과제를 열거합니다.
• 영업 팀에서 Einstein 리드 점수 매기기를 통해 더 스마트한 방법으로 리드를 작업하는지 설명합니다.
• 영업 담당자가 리드 점수가 어떻게 산출되는지 파악하는 방법을 설명합니다.

여러분은 Ava에게 Sales Cloud Einstein가 영업 팀의 번거로운 업무를 자동화하는 방법을 설명했습니다. 이제 리드를 개발하는 중요한 작업에서 영업 담당자가 더 스마트하게 일하는 데 AI가 어떻게 도움이 되는지 보여줘야 합니다.

여러분은 위층으로 올라가 Honeydew의 주요 영업 관리자 중 한 명인 동료 Pepper Black을 방문합니다. Pepper에게 신규 리드를 잠재적 거래로 전환하려고 할 때 팀에서 직면하는 주요 과제는 무엇인지 묻습니다.

Pepper는 영업 팀이 리드 수집을 위한 효과적 프로세스를 갖추고 있지만 어떤 리드를 우선시할지 파악하는 것이 핵심 과제라고 말합니다. 이를 파악하지 못한다면 팀은 가능성이 없는 리드에 많은 시간을 소모하게 됩니다. 더 자세히 알려달라고 하자 Pepper는 자신이 직면한 과제에 대해 설명합니다.

• Pepper의 영업 팀은 업무 시간 내에 처리를 모두 하지 못할 정도로 리드가 많습니다.
• 이 팀은 어떤 리드 특성이 더 높은 거래 마감을 나타내는지 모릅니다.
• 우선 순위를 정하려는 시도는 별다른 성과를 낳지 못했습니다.
• 팀은 Honeydew 비즈니스에 가장 적합한 우선 순위 지정 방법이 무엇인지 확신하지 못합니다.

일부 영업 담당자는 어떤 리드가 높은 구매 가능성을 보이는지 파악하기에 충분한 경험을 가지고 있습니다. 이들은 예를 들어 도심 지역이나 식품 비즈니스의 특정 유형에 대한 리드에 초점을 맞춥니다. 그러나 이 방법만으로는 부족합니다. 많은 담당자들은 리드를 이런 식으로 파악할 만큼 경험이 많지 않습니다.

팀은 규칙 기반 우선 순위 지정을 시도해 봤지만, 이들이 사용한 규칙 또한 대부분 그럴 듯한 짐작과 직관을 바탕으로 했습니다. 지리 또는 리드 소스별로 정렬하려고도 했지만 이러한 방법에서는 잠재적으로 가능성이 있는 리드가 제외됐습니다. 팀에서 만든 규칙은 정교함이 떨어졌습니다.

마지막으로 Pepper는 마케팅 부서에서 심지어 숫자만으로 리드의 점수를 매기려고도 했다고 말합니다. 영업 담당자는 특정 리드가 어떻게 점수를 획득했는지 명확하게 알지 못합니다. 점수가 어떻게 산출됐는지 알지 못하기 때문에 담당자는 점수를 신뢰하기 어렵습니다. 담당자는 특정 리드가 더 나은 이유에 대한 정보를 더 많이 필요로 합니다. 이 정보는 담당자가 첫 영업 통화의 어색함을 누그러뜨리는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 과제에 대한 Pepper의 설명을 듣던 여러분은 Pepper가 여러분의 입가에 번지는 미소를 눈치채지 못했음을 알 수 있습니다. 여러분이 웃는 이유는 Sales Cloud Einstein을 통해 Pepper의 팀이 리드를 기회로 더 빠르게 전환하도록 도울 수 있기 때문입니다.

마침내 Pepper가 한숨을 돌립니다. 여러분은 Pepper에게 Honeydew에 AI를 추가하는 여러분의 프로젝트에 대해 설명합니다. Pepper에게 Sales Cloud Einstein에 Einstein 리드 점수 매기기가 포함되어 있다고 말합니다. 이 기능에서는 AI를 리드 전환 이력 분석에 적용하여 리드 전환에서 존재하는지 전혀 알지 못했을 수도 있는 실제 패턴을 발견할 수 있습니다. Sales Cloud Einstein은 이미 리드 및 기회 데이터의 형식을 이해하기 때문에 거의 켜자마자 분석을 시작하고 패턴을 찾을 수 있습니다.

Pepper의 관심이 고조됐습니다. Pepper는 묻습니다. "Einstein 리드 점수 매기기는 패턴을 찾은 다음 어떻게 하나요?"

여러분은 Einstein 리드 점수 매기기가 회사의 특정 리드 전환 패턴과 일치하는 정도를 기반으로 각 리드의 점수를 매긴다고 설명합니다. 점수가 높을수록 해당 리드의 전환 가능성이 높은 것입니다. 영업 담당자는 리드를 점수별로 정렬하고 목록 최상단부터 영업을 시작하기만 하면 됩니다.

일반적인 리드 목록 보기의 리드 점수(1), 점수 산정 이유(2). 자물쇠(3)는 리드 점수가 읽기 전용임을 나타냅니다.

Pepper는 여전히 약간 회의적입니다. Pepper는 어떻게 영업 담당자가 그러한 점수를 믿어도 된다고 확신할 수 있을지 알고자 합니다. 여러분은 Einstein 리드 점수 매기기가 각 리드의 점수에 영향을 미친 세부 사항을 보여준다고 말합니다. 그래서 영업 담당자는 데이터에 그동안 숨겨져 있었던 패턴을 볼 수 있습니다. 이는 진정한 인사이트입니다.

리드 점수와 예측 요인은 목록 보기뿐 아니라 세부 사항 페이지에도 표시됩니다. 따라서 담당자가 리드를 정렬하거나 통화 또는 이메일을 준비할 때 정보를 쉽게 열람할 수 있습니다.

리드 세부 사항 페이지의 Einstein 구성 요소. 각 점수는 점수에 가장 큰 영향을 준 필드 값을 포함합니다(1).

팀이 계속해서 더 많은 리드를 전환해 나감에 따라 Einstein 리드 점수 매기기는 지속적으로 분석을 조정하여 새 패턴을 찾아냅니다.

Pepper는 비즈니스에 리드 점수 매기기가 미치는 전반적 영향을 측정할 수 있는지 궁금해합니다. 점수가 높은 리드가 실제로 전환율이 더 높은지 쉽게 알 수 있을까요? 여러분은 Einstein 리드 점수 매기기에 운영 대시보드와 Einstein Analytics 대시보드가 포함되어 있다고 말합니다. 여기에는 리드 점수별 전환율과 리드 소스별 평균 리드 점수를 보여주는 보고서가 있습니다. 또한 전환 및 손실된 리드에 대한 리드 점수 분포도 볼 수 있습니다. 따라서 리드 점수와 수익 간의 관계를 쉽게 확인 가능합니다.

Pepper는 깊은 인상을 받습니다. Pepper는 Einstein 리드 점수 매기기가 팀의 프로세스와 수익에 도움이 될 것이라고 생각하기 시작합니다. 이제 Pepper는 도구 상자에 대해 Sales Cloud Einstein이 그밖에 어떤 도움이 될지 알고자 합니다. Einstein은 Pepper의 팀이 리드를 전환한 뒤에도 도움이 될까요?

• Salesforce 도움말: Einstein 리드 점수 매기기
• Salesforce 도움말: Einstein이 리드의 점수를 매기는 방법 알아보기