세일즈 인텔리전스(SI)는 적합한 고객이나 회사를 발견하고, 관심을 끌고, 신뢰 기반 비즈니스 관계를 설정하고 거래를 성사시키는 데 도움이 됩니다.
어떤 고객이나 기업이 귀하가 제공하는 제품이나 서비스를 찾고 있는지 알 수 있다면 좋을 것입니다. 또한 판매 거래에서 의사 결정자가 누구인지 알면 매우 편리합니다. 말할 것도 없이, 다른 사람들이 거래 성사에 관심을 갖기 전에 고객에게 연락하는 사람이 바로 귀하라면 이보다 더 좋은 것은 없습니다!
시장에서 올바른 데이터를 얻을 수 있다면 위의 모든 것을 쉽게 달성할 수 있습니다. 공개 시장에서 그러한 비즈니스 통찰력을 제공하는 영업 인텔리전스와 고급 도구가 여기에 있습니다.
필요한 판매 인텔리전스 도구가 있지만 여전히 판매 수익이 충분히 증가하지 않는다면, 이 기사를 끝까지 읽어보세요. 여기서는 SI를 활용하여 효율적으로 거래를 성사시키는 방법을 배우게 됩니다!
목차
세일즈 인텔리전스란 무엇입니까?
B2B 영업사원은 다양한 영업 및 마케팅 기술을 활용하여 잠재 비즈니스 고객을 수집, 연구 및 순위를 매깁니다. 또한 영업사원은 영업 전략을 사용하여 리드 데이터를 수집하여 제품과 서비스를 홍보합니다. 말할 것도 없이, 업데이트된 업체 이름, 소유자, 이해관계자 등에 대한 데이터도 수집합니다.
이러한 다양한 영업 기술은 영업 인텔리전스라는 더 넓은 주제로 다루어졌습니다. 경쟁사보다 더 빠르게 판매를 성사시키는 데 도움이 되는 시장에서 수집하는 모든 종류의 데이터를 처리합니다.
주로 B2B 영업 및 마케팅 팀은 영업 인텔리전스를 사용합니다. 스마트 비즈니스 데이터를 사용하여 판매를 촉진하는 것이 가능합니다. 이러한 데이터는 이미 인터넷, 인쇄된 전화번호부, 전화번호부 등에서 사용할 수 있기 때문입니다.
영업 인텔리전스 도구 및 솔루션 덕분에 비즈니스의 영업 프로세스는 종종 제품이나 서비스에 대해 논의하기 위한 전화 통화나 이메일로 좁혀집니다.
영업 인텔리전스는 비즈니스 인텔리전스와 어떻게 다릅니까?
SI(Sales Intelligence)는 데이터 분석 및 시각화에 관한 것이므로 비즈니스 인텔리전스(BI)의 일부입니다. BI가 기업의 모든 부서에서 데이터를 수집하고 분석하는 반면, SI는 영업 및 마케팅에만 중점을 둡니다.
BI는 비즈니스 운영, HR, 영업, 마케팅, 재무 등에 대해 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 그러나 SI는 적시에 적절한 구매자에게 제품과 서비스를 홍보하여 거래 성사 가능성을 높일 수 있도록 도와줍니다.
영업 및 마케팅에서 영업 인텔리전스의 이점
영업 인텔리전스 데이터 유형
SI 운전 중에 수집된 데이터는 다음 소스에서 제공됩니다.
- 비즈니스 프로필
- 해당 사업에 종사하는 사람들의 소셜 미디어 프로필
- 조달 패턴
- 온라인 또는 오프라인 구매 의도 데이터
- 공공재정보고서
- 소셜 미디어 핸들
- 고객 여론 조사 및 설문 조사
- 경쟁사의 활동 분석
수집된 데이터는 다음과 같은 유형으로 분류될 수 있습니다.
#1. 사이코그래픽 데이터
이러한 데이터에는 고객이나 회사의 행동 및 구매 패턴이 포함됩니다. 고객의 가치, 선호도, 예산, 구매 기간 등을 이해할 수 있습니다. 이러한 데이터를 알고 있으면 고객에 따라 판매 피치를 개인화할 수 있습니다.
#2. 조직 데이터
조직 데이터는 회사의 구조, 계층 구조, 의사 결정 프로세스 및 핵심 인력에 대한 세부 정보로 구성됩니다. 이는 비즈니스에서 의사 결정을 내리는 사람을 찾아 직접 대화할 수 있도록 도와줍니다.
#삼. 기술 데이터
이 데이터에는 회사가 비즈니스 운영에 사용하는 소프트웨어, 서버, 컴퓨팅 시스템 등이 포함됩니다. 예를 들어 TOYOTA는 Microsoft 365를 작업 공간 솔루션으로 사용합니다. 이 사실을 알고 계시다면 TOYOTA에 문의하여 SharePoint 마이그레이션 서비스와 SharePoint 대안이 아직 SharePoint Online으로 마이그레이션되지 않은 경우 이를 판매하실 수 있습니다.
#4. 의도 데이터
판매 인텔리전스의 의도 데이터세트에는 키워드 검색, Google 검색, 웹사이트 방문, 장바구니에 SaaS 항목 추가🛒, 무료 평가판 가입, 견적 요청, 데모 신청 등이 포함됩니다.
#5. 판매 트리거
이러한 트리거에는 합병, 리더십 변경, 자금 조달 발표 또는 제품 출시가 포함되는 경우가 많습니다. 따라서 비즈니스에 언제 회사의 서비스나 제품이 필요할지 알 수 있습니다.
계정 기반 및 리드 기반 판매에 SI 사용
판매를 향상시키는 가장 좋은 방법은 계정 기반 판매와 리드 기반 판매를 모두 채택하는 것입니다. SI가 도움을 드릴 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
계정 기반 판매
- SI는 산업, 회사 규모, 수익, 위치 및 기술 스택을 기반으로 이상적인 계정을 식별합니다.
- SI 도구에서 계정 이름을 검색하여 문제점, 과제, 최신 뉴스 및 주요 의사 결정자를 찾아보세요.
- 고객의 불만 사항과 제품 또는 서비스가 이를 해결하는 방법을 강조하는 맞춤형 프레젠테이션을 만드세요.
- 영업 인텔리전스는 웹사이트 방문, 소셜 미디어 피드 등을 추적하여 제품에 대한 계정 관심도의 동적 변화를 알려줍니다.
리드 기반 판매
- 인구통계, 행동, 참여 수준과 같은 요소를 기반으로 최고의 리드에 점수를 매기고 순위를 매깁니다.
- 웹사이트 방문, 콘텐츠 다운로드, 이메일 상호작용 등 리드의 온라인 행동을 모니터링합니다.
- 업계, 직무, 관심 분야 등의 특성을 기반으로 리드 시장을 세분화합니다.
- SI는 리드에게 연락하기 가장 좋은 시기를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Sales Intelligence를 사용하여 더 많은 거래를 성사시키는 방법
SI를 활용하여 성사된 거래 체결 건수를 늘리려면 다각적인 접근 방식이 필요하며 이에 대한 개요는 다음과 같습니다.
#1. 해결할 시장 찾기
SI 신호는 추세와 인구통계를 분석하여 목표 시장을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 귀하의 노력은 가장 이익을 얻을 가능성이 높은 사람들에게 집중되어 거래 성사 가능성이 높아집니다.
또한 온라인 광고를 게재하거나 SaaS 제품에 대한 제휴 프로그램을 만드는 경우 어떤 대상 그룹을 타겟팅해야 하는지 알 수 있습니다. 광범위한 청중을 타겟팅하는 것은 비용이 많이 들고 타겟 광고에 비해 원하는 투자 수익(ROI)을 생성하지 않기 때문입니다.
#2. 구매 신호 알아보기
자주 웹사이트를 방문하거나 콘텐츠에 참여하는 등 구매 신호를 식별하는 것이 중요합니다. 이러한 징후에 대한 시기적절한 대응은 잠재 고객을 성공적인 거래로 안내합니다.
#삼. 구매자의 실시간 의도 데이터
실시간 의도 데이터는 잠재 고객의 온라인 활동을 보여주며 맞춤형 지원 활동을 형성합니다. 이러한 지식은 상호 작용을 더욱 적절하고 가치 있게 만듭니다. 또한, 불편한 판매 전화를 피할 수 있습니다.
#4. 사내 CRM과 통합
영업 인텔리전스를 CRM과 원활하게 통합하면 영업팀이 통찰력에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 정보에 입각한 대화와 개인화를 촉진합니다.
또한, 개인화된 영업 전략과 맞춤형 브로셔를 만들어 전용 영업 계정에 보관할 수 있습니다. 이는 작업 공간, 클라우드 스토리지, CRM과 같은 비즈니스 앱과 SI 도구를 통합하는 경우에만 가능합니다.
#5. 기존 데이터베이스 확장
직위, 회사 세부정보, 최신 뉴스 등 추가 리드 정보로 데이터베이스를 풍부하게 만드세요. 데이터베이스가 풍부할수록 더욱 정확한 타겟팅이 가능해집니다.
#6. 킬러 영업 전략 수립
영업 인텔리전스를 활용하여 기록 데이터, 예측 분석, AI 기반 예측 등을 기반으로 영업 전략을 개선하세요. 맞춤형 전략은 성공적인 거래를 성사시킬 가능성을 높입니다.
#7. 판매에 대한 고객 경험 향상
SI 통찰력을 활용하여 영업팀은 구매자와 유익한 대화를 나눌 수 있습니다. 시장을 분석하여 구매자가 직면한 문제를 탐색하는 것이 가능합니다. 그런 다음 솔루션 피치를 작성하여 고객에게 제시하세요.
또한 고객과의 불일치를 피하기 위해 판매 프로세스를 최대한 지능적이고 정보에 입각하게 만드십시오. 말할 것도 없이, 데모 세션의 사전 설정, 도구 설정에 대한 광범위한 지원은 영업 경험 향상에도 추가됩니다.
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SI를 사용하여 B2B 영업 프로세스를 가속화하는 방법
#1. 이상적인 고객 프로필(ICP) 초안 작성
이상적인 고객 프로필은 제품이나 서비스에 대한 완벽한 고객의 특성, 속성 및 특징을 설명하는 전략적 프레임워크입니다. 이는 또한 ICP 내에 속하는 리드 또는 잠재 고객이 무작위 리드보다 더 쉽게 전환되어야 함을 나타냅니다.
무작위 리드에 시간을 낭비하는 대신 순위가 매겨진 ICP 목록을 만드는 데 투자해야 합니다. 그런 다음 SI를 활용하여 리드와 접촉하여 거래를 성사시키도록 설득하세요.
노력을 시작하려면 영업 인텔리전스에서 얻은 통찰력을 사용하여 포괄적인 이상적인 고객 프로필(ICP)을 만드십시오. 기존 고객 데이터를 자세히 살펴보고 SI 프로그램을 활용하여 귀중한 인구통계 정보와 업계 동향을 추출하세요.
이상적인 고객의 윤곽을 세심하게 설명함으로써 전환 가능성이 가장 높은 고객에게 영업 노력을 집중할 수 있습니다. 이는 시간과 자원을 절약할 뿐만 아니라 귀하의 팀이 귀하의 솔루션에 완벽하게 맞는 잠재 고객과 소통할 수 있도록 보장합니다.
#2. 리드 자격 및 순위
소규모 SaaS 소프트웨어 개발자이든 비즈니스 장비를 판매하는 대규모 B2B 도매 시장이든 관계없이 리드 데이터베이스는 엄청날 것입니다. 게다가 영업 담당자가 거의 없다면 영업 통화를 위한 리드와 잠재 고객을 할당해야 합니다.
일주일 정도 안에 구매할 준비가 되어 있고 아마도 대량으로 주문할 리드를 선택해야 하며, 궁극적으로 수익 수치는 엄청납니다. 수만 명의 잠재 고객 데이터베이스에서 이러한 리드를 수동으로 선택하는 것은 거의 불가능합니다. 영업 인텔리전스 데이터를 사용하여 리드를 검증하고 순위를 매기는 방법은 다음과 같습니다.
SI는 회사 규모, 시가총액, 최근 구매 내역, 주요 문제점, 최근 투자 등 데이터를 기반으로 리드 자격을 부여하고 순위를 매기는 데 도움이 됩니다. 이것이 경영을 선도하는 체계적인 방법이다. 이를 통해 영업팀은 결과를 얻을 가능성이 가장 높은 곳에 노력을 집중할 수 있습니다.
#삼. 맞춤형 봉사 프로그램
개인화는 효과적인 B2B 영업의 핵심이며, 영업 인텔리전스는 맞춤형 봉사 프로그램, 콘텐츠, 브로셔, 프레젠테이션 자료 등을 만드는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.
SI에서 수집한 풍부한 데이터를 활용하여 리드의 특정 문제점, 포부 및 과제를 해결하는 타겟 메시지를 작성해야 합니다. 이러한 수준의 맞춤화는 고객의 관심을 끌 뿐만 아니라 솔루션 제공자로서의 신뢰도를 구축합니다.
클릭당 지불 광고 캠페인을 실행할 계획이라면 이 전략을 사용하여 개인화된 온라인 광고를 제작할 수도 있습니다.
경쟁업체가 클릭 사기를 사용하여 PPC 캠페인을 실패하거나 초과 예산을 책정하려고 시도할 수 있으므로 PPC 캠페인을 보호하는 방법을 알아야 합니다.
#4. 판매 트리거 식별
SI는 리드가 비즈니스를 위해 소프트웨어, 하드웨어 또는 원자재를 구매할 준비가 되었음을 나타내는 수많은 판매 트리거를 발견하는 데 도움이 됩니다. 고급 영업 인텔리전스 소프트웨어는 아래와 같은 수백 가지 트리거를 기준으로 리드 순위를 매깁니다.
- 새로운 공개 또는 비공개 이벤트
- 새로운 앱, 웹사이트, 마켓플레이스
- 새로운 마케팅 채널을 찾고 있습니다
- 최근 새로운 임원이 합류했습니다.
- 리드가 새로운 제품, 서비스 또는 지역 출시를 발표했습니다.
- 재무 보고서
SI 도구에 이러한 활동이 표시되는 즉시 영업 담당자를 지정하여 연락하고 가치 제안을 제시해야 합니다.
#5. 개선 기회 결정
판매 프로세스에서 개선이 필요한 영역을 식별하려면 SI 도구에서 제공하는 데이터를 정기적으로 감사해야 합니다. 이를 위해서는 다양한 단계의 전환율을 분석하고, 병목 현상을 식별하거나 리드가 이탈하는 영역을 정확히 찾아내야 합니다. 더 나은 성공률을 위해 판매 프로세스를 최적화하려면 이러한 통찰력을 바탕으로 접근 방식을 수정하세요.
영업 인텔리전스 – 미래 동향
에 따르면 연합 시장 조사글로벌 SI 시장 수익은 2030년까지 73억 5천만 달러가 될 것입니다. 이는 2020년 27억 8천만 달러에서 10.6% CAGR입니다. 이 판매 기술에 대한 대부분의 투자는 향후 몇 년 동안 다음 틈새 시장에 있을 것입니다.
- 인공 지능(AI) 기반 시장 조사, 전망, 피칭 및 판매.
- 기계 학습 알고리즘을 광범위하게 사용하여 원시 데이터와 텍스트에서 데이터 기반 통찰력을 생성합니다.
- 영업 및 마케팅 부서는 직원 교육 및 기술 향상에 많은 투자를 합니다.
- 영업사원이 리드 및 잠재 고객의 문제를 적극적으로 해결할 수 있도록 예측 분석을 채택합니다.
- 기업은 판매 채널을 모든 디지털 플랫폼으로 확장하고 리드 생성, 리드 순위 지정 등을 자동화하는 도구를 사용하는 데 막대한 투자를 할 것입니다.
- 고객 데이터에 대한 글로벌 규제가 증가함에 따라 영업 인텔리전스 솔루션 제공업체는 데이터 보안 및 개인정보 보호를 자사 제품에 통합하게 될 것입니다.
다음으로 거의 정확한 예측을 위한 최고의 판매 예측 소프트웨어에 대해 읽어보세요.