계획 시작하기
학습 목표
- 롤아웃 단계별로 롤아웃 작업을 그룹화할 수 있습니다.
- 판매 담당자 및 관리자가 직면한 여러 문제를 설명할 수 있습니다.
여정을 지도화하기
Eleanor는 주로 바깥에서 아이디어를 얻기 때문에 Ava와 만난 후 사무실을 나와 산책을 합니다. 처음에는 50개의 Sales Cloud Einstein 라이선스를 할당하는 작업이 힘들게 보이지만, 작은 작업으로 분할하니 그리 어렵게 보이지 않습니다. Eleanor는 Sales Cloud Einstein 롤아웃에 대해 일반적으로 권장되는 단계와 작업을 검토합니다.
| 단계 | 작업 | 세부 사항 |
|---|---|---|
| 사전 활성화 | 비즈니스 도전 과제와 우선 순위를 이해합니다. | 판매 담당자가 직면한 실제 문제에 대한 정보를 얻을 수 있는 기회입니다. 임원진과 대화하며 가장 중요한 요소에 대한 의견을 구하세요. |
| 시작 시 사용할 Sales Cloud Einstein 기능을 결정합니다. | 비즈니스 요구 사항의 우선 순위를 정하면 어느 기능으로 시작할지 쉽게 파악할 수 있습니다. 한 번에 모든 기능을 도입하지 말고, 미래 상황을 고려하세요. | |
| 성공에 대한 목표와 기준을 정의합니다. | 모두가 Sales Cloud Einstein으로 원하는 성과를 달성하도록 지원하고 목표 달성 여부를 확인하는 방법을 마련하세요. | |
| 초기 사용자 그룹을 선택합니다. | 기능을 테스트할 다양한 소규모 사용자 그룹을 식별하세요. 문제 해결에 큰 도움이 됩니다. | |
| Salesforce 조직이 Einstein을 사용할 준비가 되었는지 확인합니다. | 데이터가 핵심입니다. 정제되고 풍부한 데이터를 준비하세요. 데이터 준비 상태를 평가할 수 있는 도구를 이용할 수 있습니다. | |
| 활성화 | 기능을 켭니다. | 설정에서 수행해야 할 몇 가지 작업이 있으며, 그에 대한 안내가 제공됩니다. |
| 샌드박스에서 테스트합니다. | 원하는 결과를 얻는지 확인하세요. 샌드박스는 Sales Cloud Einstein 기능이 기존 아키텍처, 워크플로 및 Lightning 구성 요소와 연동하는 방식을 테스트하는 데 적합합니다. | |
| 사용자와 소통하며 교육을 제공합니다. | 사용자에게 Sales Cloud Einstein을 활용하는 방법을 설명하고 시연하세요. | |
| Sales Cloud Einstein에 사용자를 할당합니다. | 기능이 설정되고 팀이 준비되면 비로소 Einstein을 사용할 수 있습니다. | |
| 사후 활성화 | 사용자로부터 피드백을 얻습니다. | 사용자에게 피드백, 의견, 질문을 공유할 수 있는 수단을 제공하세요. Chatter 그룹, 체크인 회의, 설문 조사 등을 활용할 수 있습니다. 사용자가 피드백을 말하거나 작성하도록 유도하세요. |
| 배포를 확장합니다. | 소규모 사용자 그룹으로부터 학습한 후 필요한 조정을 수행하고 더 많은 라이선스를 할당하세요. 더 많은 Sales Cloud Einstein 기능을 사용할 수도 있습니다. |
팀의 도전 과제 식별하기
Eleanor는 특정 Sales Cloud Einstein 기능에 대해 빠르게 학습하지만, 이러한 기능이 Honeydew에서 어떠한 방식으로 성과를 낼지 알지 못합니다. Eleanor가 수행할 첫 번째 단계는 Honeydew의 리드 판매 운영 관리자인 Sayuni Patel과의 회의를 통해 판매 팀이 일하는 방식과 당면한 과제가 무엇인지 알아보는 것입니다.
Sayuni는 Sales Cloud Einstein을 구매한 임원 중 한 명이었습니다. 프로세스의 연구 단계에서 Eleanor는 판매 팀과 대화를 나누던 중 심각한 문제를 발견했습니다. Eleanor는 Sales Cloud Einstein이 모든 단계에서 판매 프로세스를 더 스마트하게 만드는 마케팅 자료를 알고 있지만, Sales Cloud Einstein이 Honeydew의 특정 문제를 해결하는 방식은 알지 못합니다. 그래서 Eleanor가 롤아웃 계획에 대해 이야기하려고 연락했을 때 Sayuni는 매우 기뻐했습니다.
긴 점심 시간 동안 Sayuni는 Eleanor에게 판매 조직과 도전 과제에 대해 모두 이야기합니다. 다양한 경험 수준에 대해서도 설명합니다. 대학을 갓 졸업하거나 수년 간 경력을 쌓았거나, 또는 그 사이의 경력을 지닌 판매 담당자들이 있습니다. 모두가 동일한 문제로 어려움을 겪는 것은 아닙니다. 도전 과제는 판매 역할에 따라 다릅니다. 내부 판매 담당자는 책상에서 리드를 육성하며 하루를 보냅니다. 이들은 거래를 체결하고 비즈니스를 확장하는 현장 판매 담당자와는 다른 요구 사항을 지니고 있습니다. 판매 관리자는 판매 담당자 코칭과 고객 관계 유지에 중점을 둡니다.
유용한 대화를 마친 후 Eleanor는 배도 든든히 채우고 Sales Cloud Einstein이 Honeydew의 판매를 향상하는 방법을 분명히 이해할 수 있었습니다. Eleanor는 사무실로 돌아가 Honeydew의 도전 과제에 대한 요약을 작성합니다. 여러분의 회사에는 이러한 도전 과제가 몇 개나 있나요?
| 도전 과제 | 설명 | Sales Cloud Einstein 기능 |
|---|---|---|
| 모든 리드를 추적할 시간이 충분하지 않음 | 시간은 한정되어 있습니다. 따라서 판매 담당자는 전환 가능성이 가장 높은 리드에 귀중한 시간을 투자해야 합니다. |
Einstein 리드 점수 매기기 판매 담당자가 점수를 사용하여 리드 목록의 우선 순위를 지정할 때 전환 가능성이 가장 높은 리드에 집중할 수 있습니다. |
| 이메일에서 너무 많은 세부 정보가 손실됨 | 이메일이 주요 소통의 도구인 경우 세부 항목을 놓치기 쉽습니다. 또한 리드가 너무 많으면 너무 많은 후속 조치가 발생하여 가장 중요한 사항을 추적하기가 어렵습니다. 판매 담당자가 너무 오래 기다리면 전환 기회를 놓칠 수 있습니다. |
Einstein 이메일 인사이트 판매 담당자의 받은 편지함에 있는 실행 가능한 인텔리전스는 주의가 필요한 고객을 식별하는 데 도움이 됩니다. Salesforce Inbox 다양한 생산성 도구는 판매 담당자가 주의가 필요한 사항에 집중하도록 도와줍니다. 예를 들어 이메일 추적은 참여한 잠재 고객에 집중하도록 돕습니다. 가용성 삽입을 이용하면 회의를 간편하게 예약할 수 있습니다. |
| 데이터 입력을 바로 수행하기 어려움 | 레코드 날짜가 오래되면 판매 팀이 생산성을 유지하기 어렵습니다. |
Einstein 자동화 연락처 연락처 레코드가 Salesforce에 자동으로 추가되므로 판매 담당자가 데이터 입력에 소요하는 시간이 줄어듭니다. Einstein 활동 수집 이메일 및 이벤트 데이터가 Salesforce 레코드에 자동으로 기록되도록 만들면 판매 담당자의 생산성과 잠재 고객에 대한 가시성이 향상됩니다. |
| 도전 과제 | 설명 | Sales Cloud Einstein 기능 |
|---|---|---|
| 판매 시간을 전략화할 수 없음 | 제한된 판매 시간을 활용하는 방법을 알기 어렵고 잘못된 기회에 너무 많은 시간을 낭비하여 거래를 놓치기 쉽습니다. |
Einstein 기회 점수 매기기 판매 담당자는 기회가 성사될 가능성을 나타내는 점수를 기반으로 거래의 우선 순위를 지정합니다. 예를 들어 초기 단계에는 점수가 높은 기회를 우선시할 수 있습니다. |
| 위험에 처한 기회를 식별하기 어려움 | 기회 단계를 보고 거래 성사 가능성을 판단하는 판매 담당자는 거래에 대해 오판할 수 있습니다. 예를 들어 후반 단계의 기회는 거래 성사 가능성이 낮을 수 있지만, 해당 단계에 대한 판매 담당자의 잘못된 가정으로 위험에 처한 거래를 무시할 수 있습니다. |
Einstein 기회 점수 매기기 점수는 실제 데이터를 기반으로 하므로 담당자는 기회를 정확하게 파악합니다. 판매 담당자는 점수에 기여하는 요인을 확인하여 적절한 조치를 취할 수 있습니다. |
| 도전 과제 | 설명 | Sales Cloud Einstein 기능 |
|---|---|---|
| 비즈니스 위험을 식별하고 위험을 해결하는 방법에 대해 판매 담당자를 코칭해야 하는 시기를 파악하기 어려움 | 판매 관리자는 여러 기회를 소유한 여러 판매 담당자를 감독합니다. 판매 관리자는 어떤 판매 담당자가 어떤 기회에 대한 도움을 필요로 하는지 어떻게 파악할까요? |
Einstein 기회 점수 매기기 판매 담당자를 코칭할 때 판매 관리자는 점수가 낮은 기회에 초점을 맞춥니다. 또한 점수가 낮은 기회에 플래그를 지정하여 비즈니스 위험을 조기에 식별합니다. |
| 정확한 판매 예측을 할 수 없음 | 판매 관리자가 리드와 기회의 상태를 파악하지 못하면 현실적인 목표를 향해 업무를 진행하기 어렵습니다. 오늘날 판매 관리자의 예측은 추측과 판매 담당자의 예측에 기반합니다. |
Einstein 리드 점수 매기기 및 기회 점수 매기기 판매 관리자는 리드와 기회의 상태를 자세히 파악하고 관련 정보를 다른 사람들과 공유할 수 있습니다. Einstein 예측 Einstein 예측은 과거 판매 데이터를 분석하고, 시간 경과에 따른 레코드의 변화를 살펴보고, 새로운 변화를 추적하는 AI를 기반으로 합니다. 이 데이터 분석은 정확하고 객관적인 예측의 근간입니다. |
| 팀이 할당량을 달성할 수 있을지 불확실함 | 판매 관리자는 판매 담당자에게 의존하여 개별 예측을 제공하는데, 이는 편향될 우려가 있습니다. 예측의 정확성을 평가하는 것은 어렵습니다. |
Einstein 예측 판매 관리자가 팀의 성과를 자세히 이해하면 판매 담당자를 더욱 효과적으로 코칭할 수 있습니다. Sales Analytics 앱 판매 관리자는 판매 데이터를 분석하고, 기회 공백을 살피고, 파이프라인 상태를 검토하고, 판매 분석이 없었을 때보다 판매 팀 및 담당자의 성과를 더 효과적으로 평가합니다. |
