생성형 AI로 더 효율적으로 판매하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 생성형 AI가 개인화된 메시지를 생성하는 방법을 설명할 수 있습니다.
- 요약이 회의 준비 및 결과 보고를 어떻게 지원하는지 설명할 수 있습니다.
- 생성형 AI가 다양한 제품 설명 및 가격 책정을 어떻게 생성하는지 설명할 수 있습니다.
영업 팀에 생성형 AI 추가
수많은 고객과의 상호 작용에는 영업이 관련되어 있습니다. 리드에 대한 조치부터 거래 성사에 이르기까지 생성형 AI가 영업 전문가의 업무를 지원할 수 있는 기회는 무궁무진합니다. 영업 팀은 내부적으로도 소통하므로 생성형 AI를 일상 업무에 활용할 수 있습니다.
일반적인 영업 과정은 리드에게 연락을 취하는 것부터 시작됩니다. 리드는 많지만 시간이 부족한 경우 연락하는 과정이 부담스러울 수 있지만, 이 작업은 생성형 AI가 기여할 수 있는 완벽한 기회입니다. 고객의 산업, 관심 있는 제품, 리드의 출처 등 약간의 컨텍스트만 있으면 됩니다. 해당 정보를 제품 설명과 결합하면 생성형 AI가 공동 작업의 개인화되고 관련성 높은 혜택을 강조하는 초안을 만들 수 있습니다. 각 메시지를 적절한 채널에 맞게 맞춤화할 수도 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어를 통해 연락할 경우 비공식적인 어조로 짧은 메시지를 작성하는 한편 이메일은 장황하게 작성하는 것이 좋습니다.
첫인상은 매우 중요합니다. 따라서 또다른 생성형 AI의 탁월한 능력을 활용해 동일한 메시지에 대한 여러 버전을 생성하세요. 이렇게 하면 영업 담당자가 전송을 누르기 전에 가장 마음에 드는 메시지를 선택할 수 있습니다. 영업 담당자가 어떤 메시지를 선택했는지 기록하고 강화 학습을 위해 LLM에 피드백으로 제공하세요!
[stability.ai에서 DreamStudio를 사용하여 AI가 생성한 이미지. "작성된 종이가 가득 부착된 벽을 바라보고 있는 비즈니스 캐주얼 차림의 사람 2D 벡터 아트 스타일의 그림."이라는 프롬프트를 사용함.]
운이 좋을 경우 이번이 고객과 소통하는 여러 번 중 첫 번째 접촉이 될 수 있습니다. 또한 접촉할 때마다 생성형 AI는 대화를 모니터링하여 이미 논의한 중요한 세부 정보를 기반으로 후속 이메일을 생성함으로써 작업을 더 간편하게 만듭니다. 분위기 분석을 통해 제안된 답변이 상황에 적합한 어조로 작성되도록 합니다. 따라서 영업 담당자를 처음 소개할 때나 회의 일정을 잡을 때 모두 생성형 AI에 초안 작성을 맡기세요.
거래가 성사되면 영업 팀은 대면 미팅을 준비해야 합니다. 기회 세부 사항을 숙지해야 할 수도 있습니다. 생성형 AI는 각 거래의 상태를 요약하여 도움을 줄 수 있습니다. 또한 고객에게 중요한 핵심 요소, 시장 상황에 대한 컨텍스트, 다른 팀원들이 언급한 고려 사항을 파악할 수 있습니다. 생성형 AI는 회의 전에 간편하게 스캔할 수 있도록 글머리 기호 목록으로 제공할 수도 있습니다.
생성형 AI는 회의 자료 준비에도 도움을 줄 수 있습니다. 요약을 안내한 것과 동일한 컨텍스트를 프레젠테이션 형식의 고객 대상 컨텐츠에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI에게 조직과 협력 시 얻을 수 있는 이점을 설명하는 짧은 문장 세 개를 작성해 달라고 요청하면 슬라이드에 포함할 내용을 얻을 수 있습니다.
마지막으로, 회의를 녹음할 수 있는 경우 생성형 AI가 음성-텍스트 변환을 통해 이를 간결한 사후 조치 보고서로 요약할 수 있습니다. 주요 요점, 다음 단계, 분위기에 대한 메모까지 기록하여 회의 종료 직후 이해 관계자들과 공유할 수 있습니다. 생성형 AI를 통해 영업 팀은 시간이 많이 소요되는 업무에서 벗어나 관계를 구축하고 거래를 성사하는 일에 집중할 수 있습니다.
커머스 경험 향상
어떤 고객은 적절한 상품을 검색하기 위해 여러분을 찾습니다. 이러한 고객을 위해 커머스 운영팀은 다양한 시청자의 관심을 끌 수 있는 웹 페이지, 제품 세부 사항, 가격을 제공해야 합니다. 하지만 아름다움이란 보는 사람의 시각에 따라 다른 것 처럼 모든 사람에게 적합한 단일 경험은 존재하지 않습니다. 다행스럽게도 생성형 AI는 커머스 조직에도 도움이 될 수 있습니다.
제품 그 자체를 포함해 훌륭한 설명은 고객과 연결됩니다. 제품에 아직 설명이 없는 경우, 생성형 AI는 키워드 목록, 대상 고객에 대한 간단한 설명, 원하는 목소리 어조을 통해 설명을 생성할 수 있습니다. 카피라이터는 이 첫 번째 설명을 확장하여 사용할 수도 있고, 이 정도면 충분할 수도 있습니다. 이미 제품 설명이 있는 경우 생성형 AI는 다양한 시장 부문을 타겟팅하기 위한 리믹스를 간편하게 만들 수 있습니다. 모든 단계에서 SEO 전략과 A/B 테스트를 통합하여 변형된 설명을 만들어 보세요.
하지만 아무리 훌륭한 제품 설명이라도 잠재 고객이 볼 수 있어야 합니다. 바로 이 부분에서 생성형 AI가 다시 한 번 웹 사이트에 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI가 실시간으로 구축할 수 있는 이상적인 웹 사이트를 설명할 수 있다고 상상해 보세요. 가능합니다! 기본 웹 페이지 코드는 LLM이 학습할 수 있는 또 다른 언어입니다. 즉, 사람의 말을 컴퓨터 단어로 번역하는 것입니다. 이러한 개발 유연성 덕분에 다양한 접근 방식을 간편하게 시도하고 레이아웃과 내비게이션을 최적화하여 참여도를 높일 수 있습니다. 또한 생성된 아트워크를 헤더와 배경 이미지에 추가하여 예술적 측면에서도 도움을 줄 수 있습니다. 이탈리아 시골의 구불구불한 언덕을 원하시나요? 아니면 우주 비행을 묘사하는 모자이크가 필요하신가요? 모든 것이 가능합니다.
가격 책정은 생성형 AI의 또 다른 과제입니다. 고객 세그먼트에서부터 수요, 시장 상황에 이르는 다양한 요소가 제품 가격에 영향을 미칩니다. 생성형 AI가 이러한 요소를 분석하여 동적으로 제품 가격을 책정하고, 고객 행동에 따라 실시간으로 가격을 조정할 수 있습니다.
예를 들어, 제품이 장바구니에 일정 시간 동안 머무를 경우 적절한 할인을 제공할 수 있습니다. 생성형 AI는 챗봇 세션 중에 경쟁사 가격이 제시될 경우 이에 대응할 수도 있습니다. 각 고객은 자신에게 적합한 가격에 대한 아이디어를 가지고 있으며, 그 가격이 합리적이라면 생성형 AI가 바로 이 시점에 해당 고객을 충족시킬 수 있습니다.
이커머스 사이트에서 매출이 발생하면 생성형 AI가 몇 가지 백엔드 업무를 지원할 수도 있습니다. 첫 번째는 사기 탐지입니다. 충분한 학습 데이터를 확보한 생성형 AI는 먼저 정상적인 구매 행동에 대해 학습한 다음 이러한 패턴을 새로운 거래와 비교할 수 있습니다. 또한 의심스러운 활동을 식별하기 위해 알려진 사기 수법과 고위험 위치를 학습할 수도 있습니다. 생성형 AI는 사이트 패턴을 살펴보는 동시에 수요 예측을 통해 재고를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고객은 필요한 제품을 필요한 시점에 원하는 가격으로 구매할 수 있어 매우 만족할 것입니다.