소개
비싸서 사용해보지 못했던 세일즈 포스의 아인슈타인 기능을 데모영상을 통해 기존 CRM과의 차별화된 포인트를 비교 분석했습니다.
진행 방법
https://lilys.ai로 영상을 요약하고, Beta 기능인 '이해 확장'을 통해서 단순 영상 요약을 넘어서 차별화 포인트까지 구체적으로 정리할 수 있었습니다.
기능
세일즈 클라우드 아인슈타인
기존 시스템
데이터 수집
자동 수집
수동 입력
판매 통찰력 제공
즉각적 알림
제한적 정보 제공
리드 우선 순위화
예측 기반 추천
비효율적 관리
기회 건강 모니터링
능동적 위험 관리
수동 모니터링
AI 기반 예측 및 통계
예측 통찰력 제공
부족한 예측 기능
1. 자동 데이터 수집
기존 시스템에서는 세일즈 팀이 고객 데이터를 수동으로 입력해야 했습니다. 그러나 아인슈타인은 이메일과 일정에서 고객 데이터를 자동으로 수집하여 "시간이 많이 소요되는 데이터 입력작업을 건너뛸 수 있게" 합니다. 이로 인해 세일즈 팀은 더 많은 시간을 고객과의 상호작용에 집중할 수 있습니다.
2. 즉각적인 판매 통찰력 제공
아인슈타인은 수집된 데이터를 바탕으로 즉각적인 판매 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 회의 요청이 있을 때, 경쟁자가 언급되었을 때, 또는 이메일에 임원이 추가되었을 때 알림을 제공하여 "세일즈 팀이 즉시 대응할 수 있도록" 합니다. 이는 기존 시스템에서는 제공되지 않았던 기능으로, 세일즈 팀의 반응 속도를 크게 향상시킵니다.
3. 리드 우선 순위화 및 추천
아인슈타인은 리드의 전환 가능성을 분석하여 "가장 가능성이 높은 리드를 우선적으로 관리하고 후속 조치를 추천"합니다. 기존 시스템에서는 리드의 중요도를 평가하는 데 한계가 있었지만, 아인슈타인은 예측 리드 점수를 기반으로 리드를 다르게 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.
4. 기회 건강 모니터링
아인슈타인은 각 기회의 전반적인 건강 상태를 모니터링하여 "위험 요소를 식별하고 거래 성사를 위한 다음 최선의 단계를 추천"합니다. 이는 기존 시스템에서의 수동적인 모니터링과는 달리, 능동적으로 위험을 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.
5. AI 기반 예측 및 통계
마지막으로, 아인슈타인은 AI기반의 예측 통찰력을 제공하여 "예측을 안내하고, 주요 요소를 강조하여 거래를 원활하게 진행할 수 있도록" 합니다. 기존 시스템에서는 이러한 예측 기능이 부족하여 세일즈 팀이 불확실한 상황에서 결정을 내리는 데 어려움을 겪었습니다.
결과와 배운 점
https://lilys.ai 에서 영상 요약뿐 아니라 내용을 보다 깊게 이해할 수 있게하는 질문들을 생성해주는 기능(이해 확장)은 앞으로도 매우 유용하게 사용할 것 같습니다.
세일즈포스의 아인슈타인은 세일즈 조직의 규모가 큰 팀이라면(혹은 판매 단가가 높은 서비스나 제품을 제공한다면) 돈내고 써 볼만한 서비스 인 것 같습니다!! - 실제 사용하고 있는 분이 계시다면 댓글 부탁드려요:)
도움 받은 글 (옵션)
https://www.gpters.org/marketing/post/crm-customer-management-tools-fQoTKtm8qZiI2qW
https://www.salesforce.com/kr/small-business/webinar/
