AI 영업 에이전트란? 활용 사례 및 예시 종합 가이드

AI 영업 에이전트의 업무는 다양하지만 주요 기능은 거의 동일합니다:

데이터 기반: 에이전트포스 AI 영업 에이전트는 신뢰할 수 있는 CRM과 비즈니스 데이터를 기반으로 구축됩니다. 조직 시스템, 고객 세부 정보 및 거래 세부 정보를 완벽하게 처리해야만 정확하고 개인화된 결과를 제공할 수 있습니다.

24시간 연중무휴 사용 가능: 자율 에이전트가 24시간 내내 리드와 소통하고 문의에 답변합니다. 이를 통해 영업 기회를 놓치지 않도록 합니다. 보조 에이전트도 연중무휴 24시간 이용 가능하지만 인간이 개입하지 않으면 특정 작업을 완료하지 못할 수 있습니다.

맞춤화 가능: 일부 AI 영업 에이전트는 별다른 설정 없이 바로 사용 가능한 반면, 다른 에이전트는 로우코드 빌더, 맞춤형 워크플로, 영업 기술 스택의 서로 다른 툴을 연결하는 API를 활용하여 처음부터 맞춤으로 구축되는 경우도 있습니다.

보안 및 규정 준수: 고객 데이터의 보안을 유지하기 위해 에이전트는 안전장치를 사용해 미리 정의된 제한 범위 내에서 작업합니다. 이러한 제한 범위에는 견적 생성의 규정 준수 조항부터 에이전트가 이메일을 보는 방법과 시점을 결정하는 규칙까지 모든 것이 포함됩니다. 이러한 가드레일 아래서 에이전트의 응답은 신뢰 계층을 통해 전달되어 안전한 데이터 사용이 보장됩니다.

확장성: AI 에이전트는 추가적인 인력 없이도 많은 양의 작업을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 일단 배포되면 완전하거나 부분적으로 자율 작동하도록 설계되어 특정 봇이나 워크플로 자동화 도구들만큼의 수동 입력이 필요하지 않습니다.

통합: AI 영업 에이전트의 목적은 영업 조직 전체의 팀 생산성과 효율성을 높이는 것입니다. 이를 위해 에이전트는 CRM 및 영업 인력 자동화 도구에 연결되는 경우가 많으므로 영업 업무에 바로 투입될 수 있습니다.

• 상시 대기: 영업팀은 정해진 근무 시간에 제한을 받지만 에이전트는 24시간 내내 근무할 수 있습니다. 특히 수동 입력에 의존하지 않는 CRM 데이터 기반 자율 에이전트의 경우 더욱 그러하죠. 이로써 상시 개인화된 응답을 통해 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
• 담당자의 생산성 향상: AI 영업 에이전트가 신규 리드와의 커뮤니케이션 같은 일상적인 업무를 처리합니다. 그렇기 때문에 담당자는 영업 관계 구축 및 거래 협상과 같은 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다. 이는 거래 속도를 높여 영업 담당자가 할당량을 더 빨리 달성할 수 있도록 돕습니다. 일부 에이전트는 특정 거래에 맞춘 맞춤형 교육을 통해 영업 담당자가 회의를 잘 준비할 수 있도록 지원합니다.
• 정확성: 최신 통합 데이터를 기반으로 하는 AI 영업 에이전트는 인간이 직접 작업할 때 발생하는 수작업 오류 없이 일관되게 정확한 결과를 제공합니다.
• 고객 만족도: AI 영업 에이전트의 속도와 정확성으로 고객 만족도와 문제 해결력을 획기적으로 높일 수 있습니다.
• 확장성: 에이전트는 더 많은 영업사원 고용 없이 대량의 리드를 처리하고, 더 자주 필요한 코칭과 같은 업무를 맡아 추가 관리자 없이도 업무를 수행할 있습니다.
• 간편한 맞춤화: 일부 영업 에이전트는 코드 없이 또는 로우코드 맞춤화로 바로 사용할 수 있습니다. 빠르게 결과를 확인하세요. 다른 에이전트의 경우 다양한 요구 사항과 사용 사례에 맞게 구축할 수 있습니다.

AI 영업 에이전트가 영업팀에서 서로 다른 역할을 수행하기 때문에 각 에이전트별 사용 사례는 다양합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 예시입니다:

• 확장된 고객 접촉: AI 에이전트는 CRM 데이터와 외부 데이터를 자유롭게 활용하여 잠재 고객으로부터 정보를 수집하고 까다로운 제품 관련 질문에 대답합니다. 대규모의 개인화 커뮤니케이션을 자율적으로 수행할 수 있습니다.
• 인바운드 리드 육성: 잘 배치된 에이전트는 모든 인바운드 리드를 처리합니다. 영업팀이 시간이 부족해 처리하지 못하는 리드도 여기에 포함됩니다. AI 에이전트는 제품에 대한 질문에 답하고 나서 영업 사원과 미팅을 예약하는 방식으로 리드를 육성 흐름에 끌어들입니다.
• 영업 교육: 에이전트포스 영업 코치처럼 담당자가 최상의 성과를 낼 수 있도록 설계된 AI 영업 에이전트를 통해 담당자는 특정 거래에 맞는 롤플레잉을 통해 프레젠테이션을 연습하고 실용적인 피드백을 받을 수 있습니다.
• 영업팀 온보딩: 신규 영업 담당자와 AE는 개인 코칭 에이전트와 함께 온보딩 여정 전반에 걸쳐 가이드를 받을 수 있습니다. 또한 영업 통화에 대한 일관되고 맞춤화된 피드백을 받을 수 있습니다.
• 견적, 청구 및 송장 관리: AI 영업 에이전트는 미리 정해진 안전장치와 고객 및 거래 정보에 액세스하여 맞춤형 견적을 작성하고, 송장을 전송하고, 대금을 수금할 수 있습니다.
• 파트너 온보딩: AI 영업 에이전트는 특정 제품을 취급하는 파트너의 온보딩을 처리하도록 설계할 수 있습니다. 따라서 관리자가 맞춤형 교육 프로그램을 구축할 필요가 없습니다.

위에서 언급했듯이 AI 영업 에이전트는 사전 구축되어 제공되거나 로우코드 빌더 및 워크플로를 사용해 맞춤화할 수 있습니다. CRM이나 영업 소프트웨어에 연결한 후에는 에이전트가 원하는 작업을 정확하게 완료할 수 있도록 규칙과 리소스를 입력해야 합니다.

다음은 에이전트포스 에이전트 빌더에서 자율 영업 상담원을 설정하는 방법 예시입니다:

1. 이미 구축된 에이전트를 선택하거나 커스텀 에이전트 만들기: 미리 구축된 에이전트를 사용하더라도 비즈니스 요구 사항에 맞게 기본 제공 기능을 조정해야 할 수 있으므로 모든 설정 단계를 완료해야 합니다.
2. 역할과 데이터로 에이전트를 정의하기: 간단한 필드 양식을 사용하여 에이전트에게 특정 기능을 할당하고 이름을 지정하세요. 에이전트포스는 CRM에 이미 있는 데이터를 기반으로 에이전트가 수행할 수 있는 작업을 제안합니다. 원하는 것을 선택한 다음 일반 언어로 에이전트 지침을 사용자 지정하세요.
3. 제한 범위 설정하기: 제한 범위는 고객 데이터의 안전한 사용과 규정 준수를 보장합니다. 간단한 언어를 사용하여 에이전트에게 따라야 할 규칙을 제공하세요. 이는 내부용으로도 중요할 뿐만 아니라 에이전트에게 고객과 소통하는 방법을 가르쳐 줍니다.
4. 소스 자료 추가하기: 영업 AI 에이전트의 행동을 선택한 후 CRM에서 관련 데이터를 업로드하거나 선택하여 에이전트가 작업을 수행하는 데 활용할 수 있도록 합니다. 제품 문서, 자주 묻는 질문, 업계 요약 자료 등이 포함됩니다.
5. 테스트, 배포, 라이브하기: 모든 입력이 정확한지 확인하고 에이전트 출력이 적시에 올바른 위치로 전달되는지 확인한 후 에이전트를 테스트하거나 활성화하세요.

에이전트포스와 같은 자율 영업 에이전트를 사용할 때의 독특한 장점 중 하나는 자연어를 사용해 에이전트가 수행해야 할 작업을 전달할 수 있다는 것입니다. 즉 누구나 어떤 활용 사례든 그에 맞는 에이전트를 구축할 수 있습니다.

AI 영업 에이전트는 기존 영업 CRM 및 기술 스택에서 인간 사용자처럼 자율적으로 작업합니다. 고객은 자신이 AI 에이전트와 상호작용하고 있다는 사실을 인지하지만, 자연어로 소통하기 때문에 정보를 제공하거나 미팅 일정을 잡는 등 매끄러운 경험을 할 수 있습니다.

두 가지 일반적인 영업 시나리오에서 이러한 현상이 어떻게 나타나는지 살펴보세요:

영업 담당자의 영업 통화 준비: 대부분의 영업팀은 교육과 지원 혜택을 받을 수 있습니다. 하지만 관리자와 정기적으로 일대일 상담을 하는 영업 담당자는 32%에 불과합니다. 이는 특히 영업팀이 할당량을 달성하기 위해 고군분투하는 상황에서, 코칭과 성과 개선을 위한 중요한 기회를 놓치는 결과를 초래합니다.
신입이나 주니어 영업 담당자가 통화를 준비하고 있다고 상상해 보세요. 대시보드에서 에이전트포스 영업 코치와 같은 영업 코치 에이전트를 활용하면 전화를 걸기 전에 고객의 예상 질문과 이의 제기에 대비하는 데 도움이 됩니다.영업 프레젠테이션을 진행 중이거나 거래의 후반 단계에서 협상을 진행할 예정인지에 따라 실시간으로 대화를 연기하거나 영업 프레젠테이션을 녹음할 수 있습니다. 고객 정보, 구매자 페르소나 및 사용 가능한 모든 CRM 데이터를 제공받은 영업 코치는 해당 거래와 관련된 실행 가능한 피드백과 지침을 제공합니다. “가격 옵션을 반드시 언급하세요”나 “추가 정보를 얻기 위해 매니저에게 너무 기대지 말고, 답변을 착실히 준비하세요” 등 피드백은 다양할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 영업 담당자는 매니저의 도움 여부와 관계없이 필요한 지원을 받고 최선을 다할 수 있습니다.

 

인바운드 리드 육성: 상위 퍼널 마케팅 활동(콘텐츠 다운로드 입력 폼, 데모, 웨비나 등)은 많은 리드를 생성할 수 있지만, 종종 영업 담당자가 혼자 감당하기에는 너무 많습니다. 담당자는 모든 리드를 개별적으로 검증하는 데 시간을 할애할 수 있지만, 많은 마케팅 적격 리드(MQL)는 다음 단계로 넘어갈 준비가 되어 있지 않아 시간 낭비를 초래합니다. AI 영업 에이전트는 이러한 리드와 선제적으로 소통하여 영업 담당자가 개입할 시점에는 더욱 효과적으로 거래를 진행하도록 지원합니다.

에이전트포스 SDR은 이러한 육성 기능이 실제로 작동하는 좋은 예시입니다. 회사에서 발행한 새 리포트에서 많은 리드를 얻었다고 가정해 보겠습니다. 에이전트포스 SDR은 리드가 들어오는 대로 연락하여 리포트를 다운로드한 이유와 답변이 필요한 질문이 있는지 이메일을 통해 물어봅니다. 이메일과 응답이 몇 번 이상 지속되면 에이전트포스 SDR은 문제를 파악하고 리드가 미처 생각하지 못했던 솔루션으로 제품을 소개합니다. 응답자가 관심을 보일 경우 영업 담당자와 미팅을 예약해 거래를 진행할 수 있습니다.

에이전트포스 SDR은 상세하고 자연스러운 응답을 제공하지만, 사용자는 자신이 AI 영업 에이전트와 대화하고 있다는 사실을 충분히 인지할 수 있습니다. 영업사원 입장에서 에이전트는 CRM에서 일반 사용자처럼 행동하며 변경 사항과 데이터를 기록하여 가시성을 확보하는 데 도움을 줍니다.

과거에는 영업 AI가 비서나 코파일럿처럼 작동했습니다. 영업 담당자가 데이터 인사이트를 요약하고 예측을 생성하는 등의 작업을 수행하는 데 도움이 되었죠. 하지만 최악의 경우로는 고객 데이터가 단절된 채 여기저기 흩어지는 문제가 있었습니다. 인간의 개입과 수작업이 많이 필요했습니다. 그러나 오늘날의 AI 에이전트는 인간과 함께 자율적으로 작업하므로 인간 직원은 영업 관계 구축처럼 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트가 더욱 정교해짐에 따라 더 많은 채널에서 다양한 작업을 통해 더 정교한 워크플로와 다단계 프로세스를 자율적으로 처리하는 능력도 향상될 것입니다. 문제가 발생하기 전 고객 요청을 선제적으로 처리하고 해결한다고 생각해 보세요. 혹은 여러 유관부서에 걸쳐 이해관계자, 요구사항, 마감일에 따라 거래 승인을 조율할 수도 있습니다.

또한 AI 영업 에이전트는 기본 다국어를 지원하고, 복잡한 성과 지표를 추적하기 위해 동적으로 생성된 대시보드를 제공합니다. 실제 구매자 페르소나를 통합해 향상된 롤플레잉을 구현하거나 영업 통화에 직접 참여해 실시간 피드백을 제공할 수도 있습니다.결론은 간단합니다. AI 영업 에이전트는 인간의 업무 효율을 높여주는 다양하고 복잡한 활용 사례를 가능하게 해줄 것입니다. 현재 사용 가능한 맞춤화 옵션은 누구나 사용할 수 있는 간단한 인터페이스를 통해 더욱 강력해질 것입니다.

최근 데이터에 따르면 영업 리더들은 팀의 성장성을 개선하기 위한 전략으로 “영업 지원 및 교육 개선, 신규 시장 공략, 새로운 툴 및 기술 사용 개선”을 꼽았습니다. 이들은 개인화된 상호작용을 더욱 확장하고 영업 할당량을 달성하는 데 관심이 높습니다. AI 영업 에이전트는 이러한 많은 문제에 대한 해답을 제시합니다. 자율 에이전트에게 작업을 맡기면서도 영업 품질과 개인화를 유지하도록 지원하여 영업팀의 운영 방식을 변화시킵니다.

Q. AI 영업 에이전트는 누가 사용하나요?

AI 영업 에이전트는 영업팀에서 리드 검증, 후속 조치, 일정 관리 및 코칭과 같은 반복적인 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 이를 통해 시간 절약, 영업 지원 범위 확장, 영업 할당량 달성, 고객 참여 증대를 위해 노력합니다. 영업은 관계 구축에 관한 것이기 때문에 에이전트가 반복적인 작업을 처리하면 그만큼 영업팀은 고객과의 관계 구축에 더 집중할 수 있습니다.

 

Q. 최고의 AI 영업 에이전트는 무엇인가요?

신뢰와 보안은 AI에 의존하는 비즈니스에서 매우 중요합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 기반한 툴을 사용하세요. 여러 회사에서 영업 업무를 지원하는 에이전트를 개발했거나 개발 중이지만 세일즈포스에서 개발한 에이전트포스 에이전트는 뚜렷한 이점을 가지고 있습니다. 바로 세일즈포스 CRM, 데이터 클라우드, 아인슈타인 트러스트 레이어에 내장되어 있다는 점입니다. 보안되지 않은 툴은 개인 정보 유출, 데이터 오용, 부정확한 상담원 출력으로 이어질 수 있어 유의해야 합니다.

 

Q. AI 영업 에이전트와 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

챗봇은 AI와 대화하는 한 가지 방법입니다. 생성형 AI가 등장하기 전의 챗봇은 개인화 없이 스크립트에 의존하여 투박하고 때로는 웃음을 자아내는 사용자 경험을 제공했습니다. 생성형 AI를 통해 챗봇의 적응력은 훨씬 더 높아졌습니다. 많은 기업이 고객 서비스 문의를 처리하는 데 챗봇을 사용하고 있습니다.

AI 영업 에이전트는 챗봇에서 몇 단계 더 발전했습니다. 복잡한 작업을 실행하고 문제를 처리하며 비즈니스별 데이터에 기반해 영업팀을 지원하는 능동적이고 자율적인 애플리케이션입니다. AI 영업 에이전트의 일부 인터페이스는 챗봇과 유사하지만(예시: AI 영업 코치와의 롤플레잉), 이러한 AI 에이전트가 수행하는 작업의 대부분은 더 정교하고 개인화되어 있습니다. 그 순간과 상황에 맞춰 작업을 출력합니다.

 

Q. AI 영업 에이전트의 비용은 얼마인가요?

AI 영업 에이전트의 비용은 비즈니스 요구사항, 대화 횟수, 비즈니스 데이터와의 통합 수준에 따라 달라집니다. 에이전트는 유연하고 확장 가능하며 영업 파이프라인의 필요에 따라 사용량을 조정할 수 있는 기능을 제공합니다. 이로써 영업팀이 교육, 코칭, 신규 담당자 채용에 드는 비용을 상쇄할 수 있도록 돕습니다.

 

Q. AI 영업 에이전트를 신뢰할 수 있나요?

일반적으로 영업 에이전트가 안전한 플랫폼 및 데이터와 통합되어 있는 경우 신뢰할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트포스는 아인슈타인 트러스트 레이어를 기반으로 구축되어, 데이터 보안 업무 처리 시 비즈니스 프로토콜을 준수합니다. 에이전트포스로 구축된 AI 영업 에이전트는 신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터에 기반해 정확성과 보안을 보장합니다.

 

Q. AI 영업 에이전트가 인간 영업 에이전트를 대체할 수 있나요?

AI와 관련해 흔히 언급되는 불안감 중 하나는 AI가 인간을 대체하여 일자리에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 영업에는 항상 실제 사람 간의 관계가 수반됩니다. 하지만 영업 사원과 고객 간의 긴 거래 과정에는 실제로 감독이 많이 필요하지 않은 접점들이 많습니다. 과거에는 후속 조치, 일정 관리, CRM 데이터 입력, 코칭이 모두 영업 업무의 일부이자 필수 요소였기 때문에 선택의 여지가 없었습니다. 하지만 이제 AI 영업 에이전트를 통해 인간의 개입을 줄이면서 시간 소모가 많은 작업을 수행하고 있습니다.