영업 파이프라인 및 예측을 위한 AI: 마감 시점을 추측하지 마세요
매 분기마다 똑같은 게임. 영업 경영진이 예측을 요청합니다. 담당자는 거래가 성사될 것이라고 말합니다. 경영진은 담당자가 항상 낙관적이기 때문에 목표를 하향 조정합니다. 거래가 미끄러집니다. 예측은 매주 바뀝니다.
무엇이 실제로 성사될지는 아무도 모릅니다. 영업 사원이 거짓말을 하기 때문이 아닙니다. 직감과 CRM 메모에 의존해서는 거래 결과를 예측하기 어렵기 때문입니다.
AI는 추측하지 않습니다. AI는 거래 특성과 과거 패턴을 살펴봅니다. 데이터를 기반으로 가까운 확률을 예측합니다. 거래가 성사되기 전에 위험에 처한 거래에 플래그를 지정합니다. 어떤 거래가 주의가 필요한지, 어떤 거래가 저절로 성사될지 알려줍니다.
예측은 더 이상 희망사항이 아닙니다. 현실에 기반한 예측이 시작됩니다.
문제: 가능성으로 가득 찬 파이프라인
CRM에 50개의 미결 거래가 표시됩니다. 담당자는 이번 분기에 30건이 성사될 것이라고 말합니다. 기록에 따르면 실제로는 12건이 성사될 것입니다. 하지만 어떤 12건일까요? 아무도 모릅니다.
거래가 파이프라인 단계에 너무 오래 머물러 있습니다. 일부는 앞으로 나아갑니다. 어떤 거래는 지체되어 성사되지 않습니다. 어떤 거래는 당신을 놀라게 하고 빠르게 성사되기도 합니다. 대부분의 경우 거래가 끝날 때까지 어떤 거래인지 알 수 없습니다.
영업 관리자는 파이프라인 검토에 많은 시간을 할애합니다. "진행 상황은 어때요?" "언제 마감되나요?" "리스크는 어떻게 되나요?" 매주 같은 질문, 다른 답변.
리더십이 제공하는 예측은 교육받은 추측입니다. 때로는 맞을 수도 있습니다. 그렇지 않은 경우도 많습니다. 분기말이 되면 숫자를 맞추기 위해 분주해집니다.
영업팀이 나빠서가 아닙니다. 인간은 수십 가지 변수에 대한 확률적 결과를 예측하는 데 능숙하지 않기 때문입니다. AI는 그렇습니다.
영업 파이프라인 및 예측을 위한 AI의 역할
AI는 영업 판단을 대체하지 않습니다. 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 데이터를 제공합니다. 방법은 다음과 같습니다:
거래 확률 점수
모든 거래는 다음을 기준으로 마감 확률 점수를 받습니다:
- 거래 특성(규모, 유형, 복잡성)
- 판매 단계 및 단계별 시간
- 참여 수준(이해관계자 활동, 이메일 응답, 회의 빈도)
- 과거 패턴(실제로 어떤 거래가 마감되었나요?)
- 경쟁 요소(단일 공급업체 또는 경쟁 거래?)
AI는 각 거래를 과거 수천 건의 거래와 비교합니다. 마감된 거래의 특성이 비슷한 거래는 더 높은 점수를 받습니다. 실패한 거래의 패턴과 일치하는 거래는 낮은 점수를 받습니다.
이것은 직감이 아닙니다. 실제 승패 데이터를 기반으로 패턴을 매칭하는 것입니다.
담당자는 90% 확률이라고 하는데, AI는 40%라고 하나요? 자세히 보세요. 뭔가 잘못되었습니다. 담당자가 경고 신호를 놓쳤거나 AI가 파악하지 못한 컨텍스트가 있을 수 있습니다. 어느 쪽이든 거래가 성사되기 전에 조사하세요.
위험 거래 식별
거래는 서서히 사라지다가 한꺼번에 사라지기도 합니다. 거래가 공식적으로 종료되기 몇 주 전에 경고 신호가 나타납니다:
- 14일 이상 활동 없음
- 챔피언이 응답을 멈췄습니다.
- 회의 일정이 반복적으로 변경되는 경우
- 의사 결정 타임라인이 계속 미끄러집니다.
- 일찍 참여한 이해 관계자들은 조용해졌습니다.
- 같은 단계에 너무 오래 머무르는 거래
AI는 이러한 패턴을 주시합니다. 여러 경고 신호가 함께 나타나면 거래가 위험에 처한 것으로 표시합니다.
영업 관리자가 깃발을 확인합니다. 담당자에게 무슨 일이 있는지 묻습니다. 담당자는 종종 "네, 후속 조치를 취해야겠습니다."라고 말합니다. "괜찮습니다."라고 말하는 경우도 있습니다. 하지만 적어도 지켜보고 있다는 것 정도는 알 수 있습니다.
모든 거래를 저장할 수는 없습니다. 하지만 거래가 완전히 종료되기 전에 저장할 수는 있습니다. 거래가 위험하다는 것을 알고 있는 경우에만 가능합니다.
예측 정확도 개선
예측은 거래 확률을 합산한 값입니다. 확률 추정치가 잘못되었다면 예측이 잘못되었다는 뜻입니다.
AI는 다음을 기반으로 예측을 작성합니다:
- 개별 거래 확률(담당자 추정이 아닌 데이터 기반)
- 단계, 담당자, 거래 유형별 과거 마감 비율
- 비즈니스의 계절성 패턴
- 판매 주기 길이 추세
단순히 숫자만 알려주는 것이 아닙니다. 범위를 알려줍니다. "$X일 가능성이 높지만, $Y까지 낮거나 $Z까지 높을 수도 있습니다." 이것이 바로 정직한 예측입니다.
시간이 지남에 따라 AI가 잘 예측한 거래와 예측하지 못한 거래를 확인할 수 있습니다. 조정합니다. 모델이 학습합니다. 정확도가 향상됩니다.
완벽한 예측은 불가능합니다. 하지만 틀린 예측보다 맞는 예측을 더 자주 할 수 있습니다. 이는 현재 대부분의 영업팀보다 나은 수준입니다.
다음 최상의 조치 권장 사항
모든 담당자는 적극적으로 처리할 수 있는 거래보다 더 많은 거래를 처리하고 있습니다. 오늘은 어떤 거래에 집중해야 할까요?
AI가 우선순위를 정합니다:
- 즉각적인 주의가 필요한 위험에 처한 거래
- 진행 준비가 완료된 높은 마감 확률의 거래
- 특정 작업(이해관계자와의 후속 조치, 제안서 전송)이 거래 성사율을 높인 거래는 역사적으로 다음과 같습니다.
- 넛지가 필요한 유휴 상태의 거래
담당자가 로그인하면 우선순위가 지정된 해야 할 일의 목록을 볼 수 있습니다. 전부는 아닙니다. 거래를 진행할 가능성이 가장 높은 5~7가지 작업이 표시됩니다.
AI의 명령을 따르는 것이 아닙니다. 그들은 시간을 가장 잘 쓸 수 있는 곳에 대한 데이터 기반 제안을 받고 있습니다. 여전히 판단력을 사용합니다. 다만 더 나은 정보를 가지고 있을 뿐입니다.
승패 패턴 분석
거래가 성사되는 이유는 무엇인가요? 왜 실패할까요?
AI는 성사된 거래와 손실된 거래를 분석합니다:
- 원 거래에는 어떤 특징이 있나요?
- 거래 성사에는 일반적으로 얼마나 걸리나요?
- 어떤 활동이 승리와 관련이 있나요?
- 거래가 손실되면 어떤 점이 달라지나요?
- 업종, 거래 규모 또는 경쟁사별로 패턴이 있나요?
이러한 패턴은 인사이트가 됩니다:
- "3개 이상의 이해관계자가 참여하는 거래는 단일 이해관계자 거래의 2배에 달하는 비율로 성사"
- "4주차 이전에 법적으로 개입하면 마감률이 30% 떨어집니다."
- "파일럿이 포함된 거래는 80%의 시간을 전환합니다."
무엇이 실제로 승리를 이끌어내는지 알게 됩니다. 그런 다음 영업 담당자가 효과가 있는 것은 더 많이 하고 그렇지 않은 것은 덜 하도록 코치합니다. 이것이 바로 데이터 기반 영업 관리입니다.
파이프라인 상태 모니터링
파이프라인이 건전한가요, 아니면 쓰레기로 가득 차 있나요? 거래 수와 총액만 보면 알기 어렵습니다.
AI가 파이프라인 상태를 평가합니다:
- 현실적인 가치는 얼마인가요? (AI 확률 점수에 따라 가중치가 부여된 거래 가치)
- 파이프라인이 성장하거나 축소되고 있나요?
- 거래가 정상적인 속도로 단계를 진행하고 있나요?
- 파이프라인 커버리지가 목표를 달성하기에 충분한가요? (현실적인 가치와 할당량 비교)
- 어떤 단계에서 병목 현상이 발생하나요?
영업 리더는 파이프라인 상태 대시보드를 볼 수 있습니다. 허영 메트릭이 아닙니다. 팀이 목표를 달성할 수 있는지에 대한 실제 지표입니다.
파이프라인이 약해 보인다면 일찍 알 수 있습니다. 너무 늦기 전에 리드 생성에 리소스를 추가하거나 목표를 조정할 수 있습니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
영업 디렉터의 경우
신뢰할 수 있는 예측. 완벽하지는 않지만 담당자의 추측보다는 훨씬 낫습니다. 희망이 아닌 데이터에 기반한 리더십 수치를 제시합니다.
파이프라인 가시성이 향상됩니다. 위험에 처한 거래를 즉시 확인할 수 있습니다. 어디에서 코칭해야 할지 알 수 있습니다. 어떤 거래에 고위 경영진의 참여가 필요한지 알 수 있습니다.
리소스 할당이 더욱 스마트해집니다. 어떤 거래가 진짜 거래이고 어떤 거래가 허황된 꿈인지 알 수 있습니다. 팀의 노력이 성공의 기회로 이어집니다.
패턴을 기반으로 코칭합니다. "승자는 이렇게 다르게 행동합니다."라고 말합니다. 일반적인 영업 조언보다 더 효과적입니다.
영업 담당자의 경우
어떤 거래에 집중해야 할지 알 수 있습니다. 더 이상 50개의 기회에 자신을 분산시키지 않아도 됩니다. 성사 가능성이 가장 높은 거래에 집중하세요.
문제를 조기에 발견합니다. 거래가 잘못되고 있나요? 죽기 전에 경고 신호를 발견할 수 있습니다. 경로를 수정할 수 있습니다.
다음 단계에 대한 안내를 받을 수 있습니다. 주문이 아닌, 귀사와 같은 거래에 일반적으로 어떤 것이 효과적인지에 대한 데이터입니다. 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
업데이트를 위한 CRM 업데이트 시간 단축. AI는 더 많은 데이터를 보유할수록 더 똑똑해지지만, 단순히 보고하는 데 그치지 않고 판매에 도움을 주기 위해 데이터를 활용합니다.
비즈니스용
예측 가능한 수익. 예측이 정확하면 계획을 세울 수 있습니다. 채용. 재고. 마케팅 지출. 모두 신뢰할 수 있는 수익 예측을 기반으로 합니다.
영업 주기 단축. 담당자가 적시에 적절한 활동에 집중하면 거래가 더 빨리 성사됩니다.
더 높은 승률. 거래를 성사시키는 요인을 이해하면 더 많은 거래를 성사시킬 수 있습니다. 이는 시간이 지날수록 더욱 커집니다.
분기 말 깜짝 놀랄 일이 줄어듭니다. 수치를 달성할지 몇 주 전에 미리 알 수 있습니다. 막판에 당황하지 않습니다. 예상치 못한 부족분도 없습니다.
매출 예측 AI의 실제 사례
예 1: B2B 소프트웨어 회사
한 미드 마켓 소프트웨어 회사의 예측 정확도는 35%였습니다. 매 분기마다 놀라움을 선사했습니다. 영업 경영진은 실제 매출이 얼마나 될지 몰라 계획을 세울 수 없었습니다.
변경된 사항: AI가 3년간의 거래 데이터를 분석했습니다. 실제 마감 패턴을 기반으로 확률 모델을 구축했습니다. 담당자 추정치 대신 데이터 기반 거래 점수 제공.
결과: 예측 정확도는 2분기 만에 82%로 개선되었습니다. 경영진은 자신 있게 계획을 세울 수 있었습니다. 몇 주 전의 숫자를 알고 있었기 때문에 분기 말 소방 훈련이 줄어들었습니다.
예 2: 제조 회사
한 제조 회사는 판매 주기가 길었습니다(6~12개월). 몇 달 동안 거래가 좋았다가 갑자기 사라지곤 했습니다. 아무도 그 이유를 알지 못했습니다.
변경된 사항: AI는 21일 이상 이해관계자와의 접촉이 없는 거래가 결국 실패할 확률이 721조분의 3에 달한다는 사실을 확인했습니다. 시스템이 자동으로 위험 거래에 플래그를 지정했습니다.
결과: 영업 관리자가 플래그가 지정된 거래에 선제적으로 개입했습니다. 위험에 처한 거래가 성사되기 전에 관심을 받게 되어 성사율이 181% 증가했습니다. 정체된 거래가 더 빨리 해결되어 영업 주기가 단축되었습니다.
예 3: 전문 서비스 회사
한 컨설팅 회사는 어떤 제안이 성사될지 알 수 없었습니다. 낙찰률은 30% 미만이었습니다. 견적 팀은 아무 소용이 없는 제안에 엄청난 노력을 기울였습니다.
변경된 사항: AI는 이긴 제안과 잃은 제안을 분석했습니다. 고객이 이미 예산을 승인한 거래는 65%에 마감된 것으로 나타났습니다. 고객이 "옵션 탐색 중"이라고 말한 거래는 12%에 마감되었습니다.
결과: 회사는 제안서에 투자하기 전에 더 열심히 자격을 갖추기 시작했습니다. 자격을 갖춘 기회에 제안 노력을 집중했습니다. 부적합한 제안을 쫓지 않아 승률이 481%까지 증가했습니다.
AI가 할 수 없는 일
한도에 대해 명확히 알아두세요.
AI는 거래를 성사시킬 수 없습니다. 어려운 대화도 할 수 없습니다. 협상을 할 수 없습니다. 구매자와의 관계를 구축할 수도 없습니다. 여전히 사람이 해야 할 일입니다.
AI 예측은 확률이 아니라 확률입니다. 70%의 점수를 받은 거래는 여전히 30%의 손실 확률이 있습니다. AI 점수를 보장으로 취급하지 마세요.
AI는 CRM에 없는 컨텍스트를 알 수 없습니다. 담당자가 CEO를 개인적으로 알고 있거나, 예산이 삭감되었다는 소식을 들었거나, 다른 맥락을 알고 있다면 이는 중요합니다. AI + 인간의 판단이 둘 중 하나를 능가합니다.
그리고 AI는 잘못된 영업 프로세스를 고칠 수 없습니다. 담당자의 자격이 제대로 갖춰지지 않았거나 제품이 시장에 맞지 않거나 가격이 잘못 책정된 경우, AI가 문제를 알려주지만 여전히 사람이 직접 해결해야 합니다.
시작하는 방법
전체 영업 프로세스를 한 번에 AI화할 필요는 없습니다. 가장 도움이 되는 부분부터 시작하면 됩니다:
- 거래 점수부터 시작하세요. AI 확률 점수를 구현합니다. AI 점수와 담당자 추정치를 비교합니다. 3개월 동안 어느 쪽이 더 정확한지 확인하세요.
- 위험 거래 추적. AI가 위험 패턴과 일치하는 거래에 플래그를 지정하도록 하세요. 개입을 통해 이러한 거래를 줄일 수 있는지 확인합니다.
- 하나의 승패 패턴을 분석합니다. 하나의 변수(거래 규모, 업종, 이해관계자 수)를 선택해 AI가 여러분이 몰랐던 패턴을 찾아내는지 확인해 보세요.
- 예측 정확도를 테스트합니다. AI 예측을 일반 프로세스와 병행하여 실행하세요. 어느 쪽이 실제 결과에 더 가까운지 비교하세요.
- 결과에 따라 세분화하세요. AI는 피드백을 통해 더욱 발전합니다. 거래가 성사되거나 실패하면 피드백을 제공하세요. 모델이 학습합니다.
작게 시작하세요. 정확도를 측정하세요. 효과가 있는 것부터 확장하세요. 목표는 완벽한 예측이 아니라 더 나은 예측입니다.
결론
판매 예측은 패턴 인식입니다. 성사되는 거래는 어떤 모습일까요? 성사되지 않는 거래는 어떤 모습일까요? 어떤 활동이 거래를 진전시킬까요?
인간은 수십 가지 변수가 있는 수백 개의 거래에서 패턴을 찾아낼 수 없습니다. AI는 가능합니다.
영업팀은 여전히 관계와 대화를 소유하고 있습니다. 여전히 거래를 성사시킵니다. 영업팀은 여전히 어떤 거래를 추진할지 판단합니다.
하지만 그들은 더 이상 맹목적으로 행동하지 않습니다. 그들은 어떤 거래가 진짜인지, 어떤 거래가 위험에 처해 있는지, 어떤 조치가 역사적으로 효과가 있었는지에 대한 데이터를 가지고 있습니다. 이것이 추측과 앎의 차이입니다.
더 정확한 예측을 원하시나요?
영업팀마다 거래 패턴이 다릅니다. 영업 주기도 다릅니다. 승패를 예측하는 요인도 다릅니다.
유니티는 획일화된 예측 도구를 판매하지 않습니다. 저희는 고객의 거래 데이터를 분석합니다. 어떤 요소가 실제로 비즈니스의 결과를 예측하는지 파악합니다. 고객의 현실에 맞는 모델을 구축합니다.
그런 다음 CRM과 통합하여 담당자와 관리자가 작업 위치를 예측할 수 있도록 합니다. 팀은 프로세스를 변경하지 않고도 더 나은 데이터를 얻을 수 있습니다.
과대 광고는 없습니다. 완벽한 예측을 약속하지 않습니다. 더 나은 예측을 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 더 많은 거래를 성사시킬 수 있습니다.
