세일즈 인텔리전스(SI)는 잠재 고객과 기업을 발굴하고, 그들의 관심을 사로잡고, 신뢰를 바탕으로 비즈니스 관계를 구축하여 궁극적으로 계약을 성사시키는 데 결정적인 역할을 합니다.
만약 어떤 고객이나 기업이 당신이 제공하는 상품이나 서비스에 관심을 보이고 있는지 정확히 파악할 수 있다면 어떨까요? 뿐만 아니라, 거래를 결정하는 핵심 담당자가 누구인지 알 수 있다면 더욱 효과적으로 영업 활동을 할 수 있을 것입니다. 더 나아가, 다른 경쟁자보다 먼저 잠재 고객에게 접근할 수 있다면 최고의 결과를 얻을 수 있을 것입니다!
이 모든 것이 시장에서 올바른 데이터를 확보함으로써 가능해집니다. 바로 영업 인텔리전스라는 강력한 도구와 기술이, 시장에서 이러한 비즈니스 통찰력을 제공합니다.
만약 당신이 이미 필요한 영업 인텔리전스 도구를 가지고 있음에도 불구하고, 판매 수익이 기대만큼 증가하지 않는다면, 이 글을 끝까지 읽어보세요. SI를 효율적으로 활용하여 성공적인 거래를 이끌어내는 방법을 알려드리겠습니다!
세일즈 인텔리전스란 무엇인가?
B2B 영업 담당자들은 다양한 영업 및 마케팅 기법을 사용하여 잠재적인 비즈니스 고객을 모으고, 조사하며, 우선순위를 정합니다. 또한, 영업 전략을 통해 리드 데이터를 확보하여 제품과 서비스를 홍보합니다. 물론, 업데이트된 회사명, 소유자 정보, 주요 이해관계자 데이터 등도 수집합니다.
이러한 다양한 영업 활동은 “영업 인텔리전스”라는 큰 틀 안에서 다루어집니다. 이는 경쟁사보다 빠르게 판매를 성사시키는 데 필요한 모든 종류의 시장 데이터를 처리하는 것을 의미합니다.
주로 B2B 영업 및 마케팅 팀은 영업 인텔리전스를 적극적으로 활용합니다. 그들은 인터넷, 인쇄된 전화번호부 등에서 얻을 수 있는 스마트 비즈니스 데이터를 기반으로 판매를 촉진합니다.
영업 인텔리전스 도구와 솔루션 덕분에, 기업의 영업 프로세스는 제품 또는 서비스에 대한 구체적인 논의를 위한 전화 통화나 이메일로 압축되는 경향이 있습니다.
영업 인텔리전스와 비즈니스 인텔리전스의 차이점
영업 인텔리전스(SI)는 데이터 분석과 시각화에 초점을 맞추고 있으므로, 비즈니스 인텔리전스(BI)의 한 분야로 볼 수 있습니다. BI가 기업의 모든 부서에서 데이터를 수집하고 분석하는 반면, SI는 특히 영업 및 마케팅 활동에 집중합니다.
BI는 비즈니스 운영, 인사, 영업, 마케팅, 재무 등 전반적인 의사 결정을 데이터 기반으로 내릴 수 있도록 지원합니다. 반면, SI는 적절한 시점에 적합한 구매자에게 제품과 서비스를 홍보하여 거래 성사 가능성을 극대화하는 데 초점을 맞춥니다.
영업 및 마케팅에서 영업 인텔리전스의 이점
- SI는 최적의 잠재 고객을 식별하는 데 도움을 주므로, 전환 가능성이 가장 높은 대상에 시간과 자원을 집중할 수 있습니다.
- SI를 통해 기업 웹사이트에서 얻는 일반적인 데이터보다 더 상세하고 맞춤화된 고객 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 선호도를 반영하는 맞춤형 판매 자료를 만들 수 있습니다.
- SI는 고객이 언제 구매할 가능성이 높은지 예측하는 데도 유용합니다. 이를 통해 잠재 고객의 구매 시점을 예측하고 그에 맞춰 리드에 접근할 수 있습니다.
- 많은 SI 도구들은 인터넷을 심층적으로 검색하여 고객이 관심을 가질 만한 주제나 제품을 찾아냅니다. SI가 없다면, 이러한 정보를 얻기 위해 며칠 동안 인터넷 검색에 매달려야 할지도 모릅니다.
- SI는 판매 과정의 여러 단계를 효율적으로 줄여줍니다. 적시에 적절한 구매자에게 연락함으로써 거래 성사 속도를 높일 수 있습니다.
영업 인텔리전스 데이터 유형
SI 활동을 통해 수집되는 데이터는 다음과 같은 다양한 출처에서 비롯됩니다.
- 기업 프로필
- 해당 기업 종사자들의 소셜 미디어 프로필
- 구매 패턴
- 온라인 및 오프라인 구매 의도 데이터
- 공개 재정 보고서
- 소셜 미디어 계정
- 고객 여론 조사 및 설문 조사
- 경쟁사 활동 분석
수집된 데이터는 다음과 같은 유형으로 분류할 수 있습니다.
#1. 사이코그래픽 데이터
이 데이터는 고객이나 회사의 행동 및 구매 패턴과 관련된 정보를 포함합니다. 고객의 가치관, 선호도, 예산, 구매 시기 등을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이 정보를 바탕으로 고객에게 맞춤화된 영업 전략을 수립할 수 있습니다.
#2. 조직 데이터
조직 데이터는 회사의 구조, 계층 구조, 의사 결정 과정 및 핵심 인력에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 이를 통해 비즈니스 의사 결정 권한을 가진 사람을 찾아 직접 소통할 수 있습니다.
#3. 기술 데이터
이 데이터에는 기업이 비즈니스 운영에 사용하는 소프트웨어, 서버, 컴퓨팅 시스템 등에 대한 정보가 포함됩니다. 예를 들어, 토요타(TOYOTA)가 Microsoft 365를 업무 공간 솔루션으로 사용한다는 사실을 알고 있다면, 토요타에 연락하여 아직 SharePoint Online으로 마이그레이션하지 않은 경우 SharePoint 마이그레이션 서비스 또는 SharePoint 대안을 제공할 수 있습니다.
#4. 의도 데이터
판매 인텔리전스의 의도 데이터 세트는 키워드 검색, 구글 검색, 웹사이트 방문, SaaS 제품 장바구니 추가, 무료 평가판 가입, 견적 요청, 데모 신청 등의 정보를 포함합니다.
#5. 판매 트리거
이러한 트리거에는 합병, 리더십 변경, 자금 조달 발표 또는 신제품 출시와 같은 이벤트들이 포함됩니다. 이를 통해 기업이 언제 당신의 서비스나 제품을 필요로 할지 예측할 수 있습니다.
계정 기반 및 리드 기반 판매에 SI 활용
판매 성과를 극대화하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 계정 기반 판매와 리드 기반 판매를 모두 활용하는 것입니다. SI가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 살펴보겠습니다.
계정 기반 판매
- SI는 업계, 회사 규모, 수익, 위치 및 기술 스택을 기반으로 이상적인 계정을 식별하는 데 도움을 줍니다.
- SI 도구를 사용하여 계정 이름을 검색하고, 그들의 문제점, 과제, 최신 뉴스, 주요 의사 결정자를 파악하세요.
- 고객의 불만 사항을 강조하고 당신의 제품 또는 서비스가 어떻게 이를 해결할 수 있는지 보여주는 맞춤형 프레젠테이션을 만드세요.
- 영업 인텔리전스는 웹사이트 방문, 소셜 미디어 활동 등을 추적하여 제품에 대한 계정의 관심 변화를 실시간으로 알려줍니다.
리드 기반 판매
- 인구 통계, 행동, 참여 수준 등 다양한 요소를 기반으로 잠재 고객(리드)의 우선순위를 정하고 순위를 매깁니다.
- 웹사이트 방문, 콘텐츠 다운로드, 이메일 상호 작용과 같은 리드의 온라인 행동을 모니터링합니다.
- 업계, 직무, 관심 분야와 같은 특성을 기반으로 리드 시장을 세분화합니다.
- SI는 리드에 연락하기에 가장 적절한 시기를 파악하는 데 도움을 줍니다.
세일즈 인텔리전스를 사용하여 더 많은 계약을 성사시키는 방법
SI를 사용하여 계약 성사율을 높이려면, 다음에서 소개하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다.
#1. 공략할 시장 찾기
SI 신호는 추세와 인구 통계를 분석하여 정확한 목표 시장을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 가장 높은 수익을 올릴 가능성이 있는 사람들에게 집중하여 거래 성사 가능성을 높일 수 있습니다.
온라인 광고를 운영하거나 SaaS 제품에 대한 제휴 프로그램을 만들 경우, 어떤 대상 그룹을 목표로 삼아야 할지 알 수 있습니다. 광범위한 대상을 타겟팅하는 것은 비용이 많이 들고, 타겟 광고만큼 투자 수익률(ROI)을 기대하기 어렵기 때문입니다.
#2. 구매 신호 파악
웹사이트 방문 빈도나 콘텐츠 참여도와 같은 구매 신호를 인식하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 신호에 적절히 대응함으로써 잠재 고객을 성공적인 거래로 이끌 수 있습니다.
#3. 구매자의 실시간 의도 데이터
실시간 의도 데이터는 잠재 고객의 온라인 활동을 보여주므로, 맞춤형 지원 전략을 세우는 데 도움이 됩니다. 이러한 정보는 상호 작용을 더욱 관련성 있고 가치 있게 만들어 줄 뿐만 아니라, 불필요한 판매 연락을 줄여줍니다.
#4. 사내 CRM과 통합
영업 인텔리전스를 CRM과 원활하게 통합하면 영업 팀이 통찰력에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 정보에 기반한 대화와 개인화를 촉진하는 데 매우 유용합니다.
또한 개인화된 영업 전략과 맞춤형 브로셔를 만들어 영업 담당자별로 보관할 수 있습니다. 이는 작업 공간, 클라우드 스토리지, CRM과 같은 비즈니스 앱과 SI 도구를 통합할 때 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다.
#5. 기존 데이터베이스 확장
직책, 회사 세부 정보, 최신 뉴스 등의 추가적인 리드 정보를 통해 데이터베이스를 보강하세요. 데이터베이스가 풍부할수록 더욱 정확한 타겟팅이 가능해집니다.
#6. 강력한 영업 전략 구축
영업 인텔리전스를 활용하여 기록 데이터, 예측 분석, AI 기반 예측 등을 기반으로 영업 전략을 개선하세요. 맞춤형 전략은 계약 성사 가능성을 높입니다.
#7. 고객 판매 경험 개선
SI 통찰력을 바탕으로 영업팀은 구매자와 의미 있는 대화를 나눌 수 있습니다. 시장을 분석하여 구매자가 직면한 문제를 파악하고, 그에 대한 해결책을 제시할 수 있습니다.
또한 판매 프로세스를 최대한 효율적이고 정보에 입각하게 만들어 고객과의 불일치를 최소화해야 합니다. 데모 세션의 사전 설정, 도구 설정에 대한 지원 등은 고객 판매 경험을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.
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SI를 사용하여 B2B 영업 프로세스를 가속화하는 방법
#1. 이상적인 고객 프로필(ICP) 작성
이상적인 고객 프로필(ICP)은 당신의 제품이나 서비스에 가장 적합한 고객의 특성, 속성 및 특징을 설명하는 전략적 프레임워크입니다. ICP에 속하는 리드나 잠재 고객은 무작위로 접근한 리드보다 더 쉽게 전환될 가능성이 높습니다.
무작위 리드에 시간을 낭비하기보다는, 우선순위가 높은 ICP 목록을 작성하는 데 집중해야 합니다. 그런 다음 SI를 활용하여 이러한 리드에 접촉하여 거래를 성사시켜야 합니다.
영업 인텔리전스에서 얻은 통찰력을 사용하여 포괄적인 이상적인 고객 프로필(ICP)을 작성하십시오. 기존 고객 데이터를 자세히 살펴보고 SI 도구를 활용하여 귀중한 인구 통계 정보와 업계 동향을 추출하세요.
이상적인 고객을 명확히 정의함으로써 전환 가능성이 가장 높은 고객에게 영업 노력을 집중할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 자원을 절약할 뿐만 아니라, 당신의 솔루션에 완벽하게 맞는 잠재 고객과 소통할 수 있습니다.
#2. 리드 자격 부여 및 순위 매기기
소규모 SaaS 소프트웨어 개발자이든 대규모 B2B 도매 시장이든 관계없이, 리드 데이터베이스는 엄청날 것입니다. 영업 담당자가 부족할 경우, 영업 통화를 할 리드와 잠재 고객을 적절히 할당해야 합니다.
가까운 시일 내에 구매할 가능성이 높고 대량 주문을 할 수 있는 리드를 우선적으로 선택해야 합니다. 이러한 리드로부터 높은 수익을 기대할 수 있기 때문입니다. 수만 명의 잠재 고객 데이터베이스에서 이러한 리드를 수동으로 선택하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. 영업 인텔리전스 데이터를 사용하여 리드를 검증하고 순위를 매기는 방법을 살펴보겠습니다.
SI는 회사 규모, 시가 총액, 최근 구매 내역, 주요 문제점, 최근 투자 정보 등 데이터를 기반으로 리드에 대한 자격을 부여하고 순위를 매기는 데 도움을 줍니다. 이는 체계적이고 효율적인 방법으로, 영업팀이 결과 창출 가능성이 가장 높은 곳에 집중할 수 있도록 해줍니다.
#3. 맞춤형 아웃리치 프로그램
개인화는 효과적인 B2B 영업의 핵심이며, 영업 인텔리전스는 맞춤형 아웃리치 프로그램, 콘텐츠, 브로셔, 프레젠테이션 자료 등을 만드는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.
SI에서 수집한 풍부한 데이터를 활용하여 리드의 특정 문제점, 목표 및 과제를 해결하는 데 초점을 맞춘 메시지를 작성해야 합니다. 이러한 수준의 맞춤화는 고객의 관심을 사로잡을 뿐만 아니라, 솔루션 제공자로서의 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다.
클릭당 지불(PPC) 광고 캠페인을 실행할 계획이라면, 이 전략을 사용하여 개인화된 온라인 광고를 제작할 수도 있습니다.
경쟁업체가 클릭 사기를 사용하여 PPC 캠페인을 실패시키거나 예산을 초과하도록 만들 수 있으므로, PPC 캠페인을 보호하는 방법도 숙지해야 합니다.
#4. 판매 트리거 식별
SI는 리드가 비즈니스를 위해 소프트웨어, 하드웨어 또는 원자재를 구매할 준비가 되었음을 나타내는 수많은 판매 트리거를 식별하는 데 도움이 됩니다. 고급 영업 인텔리전스 소프트웨어는 다음과 같은 수백 가지 트리거를 기준으로 리드를 평가합니다.
- 새로운 공개 또는 비공개 이벤트
- 새로운 앱, 웹사이트 또는 마켓플레이스
- 새로운 마케팅 채널 모색
- 새로운 임원 임명
- 신제품, 서비스 또는 지역 출시 발표
- 재무 보고서
SI 도구에서 이러한 활동이 감지되면 즉시 영업 담당자를 지정하여 연락하고 가치 제안을 제시해야 합니다.
#5. 개선 기회 파악
판매 프로세스에서 개선이 필요한 부분을 찾으려면 SI 도구에서 제공하는 데이터를 정기적으로 분석해야 합니다. 이를 위해서는 다양한 단계의 전환율을 분석하고, 병목 현상을 파악하고, 리드가 이탈하는 부분을 정확히 찾아내야 합니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 판매 프로세스를 최적화하여 더 나은 성공률을 달성해야 합니다.
영업 인텔리전스 – 미래 동향
Allied Market Research에 따르면, 글로벌 SI 시장 수익은 2030년까지 73억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 2020년 27억 8천만 달러에서 연평균 10.6% 성장한 수치입니다. 향후 몇 년 동안, 이 판매 기술에 대한 투자는 주로 다음 분야에 집중될 것으로 보입니다.
- 인공 지능(AI) 기반 시장 조사, 전망 예측, 피칭 및 판매 활동
- 머신러닝 알고리즘을 광범위하게 사용하여 원시 데이터와 텍스트로부터 데이터 기반 통찰력 생성
- 영업 및 마케팅 부서의 직원 교육 및 기술 향상 투자 증가
- 영업 담당자가 리드 및 잠재 고객의 문제를 적극적으로 해결할 수 있도록 예측 분석 활용
- 기업의 디지털 플랫폼으로의 판매 채널 확장 및 리드 생성, 순위 지정 자동화 도구 투자 증가
- 글로벌 고객 데이터 규제 강화에 따른 데이터 보안 및 개인 정보 보호 강화
다음으로, 더욱 정확한 예측을 위한 최고의 판매 예측 소프트웨어에 대해 알아보세요.