IIoT와 AI로 제조·유통업체 매출·생산성 증대

데이터 기반 통찰이 플랜트 플로어와 창고를 넘어 제조업체와 유통업체의 행동을 재편하고 있습니다. 신규 고객 획득 비용이 기존 고객 유지 비용의 5배에 달하고, 기존 고객과의 성사 확률이 신규 잠재고객보다 60~70% 높은 반면, 신규 계정 전체 성사율은 5~20%에 머무는 상황에서, 질레트(Zilliant)의 배럿 톰슨(Barrett Thompson)은 행정 부담 감소와 보고 간소화가 수익을 크게 높일 수 있다고 지적합니다.

모든 B2B 조직은 매 분기 견고한 탑라인과 보텀라인 성과를 목표로 하며, 이는 지속적으로 쿼터를 달성하거나 초과하는 고성과 영업 인력에 달려 있습니다. 수백 또는 수천 개의 제품과 여러 계정을 저글링하는 영업 사원이 있는 복잡한 시장에서 이 목표는 점점 어려워지고 있습니다.

많은 기업이 결과를 이끌어내기 위해 노련하거나 고성과인 'A-플레이어'에 의존합니다. 이 사원들은 전문성, 지식, 경험을 갖추고 있어 방대한 비즈니스 북과 시장 복잡성 속에서도 수익성 있게 판매합니다. 한 회사에서의 오랜 근속은 깊은 제품 및 고객 통찰로 이어져 더 높은 효율성과 우수한 현장 결과로 이어집니다. 불행히도 이 인재 풀은 급속히 고령화되고 있습니다.

결과적으로 많은 제조업체, 개별 주문 생산, 엔지니어 투 오더, 빌드 투 오더(BTO) 유통업체는 'B'와 'C' 플레이어가 지배적인 영업 팀을 갖게 되었으며, 'A' 플레이어는 소수에 불과합니다. 더 넓은 팀이 A-플레이어의 수익성을 맞출 수 있다면 회사 매출은 크게 성장할 것입니다.

경험 많은 영업사원이 은퇴하고 이직률이 상승함에 따라, B2B 기업은 경험 수준에 관계없이 전체 영업 조직의 성과를 높이는 기술에 점점 더 투자하고 있습니다.

수익을 견인하는 AI 지원 영업 인텔리전스

정확한 영업 가이던스를 제공하는 AI 강화 솔루션을 배포함으로써, 사원은 모든 기존 고객 관계의 완전한 경제적 잠재력을 열 수 있습니다. 제조업체와 유통업체가 AI와 머신러닝 분석을 통해 과거 및 실시간 데이터에서 도출한 최적 제품 믹스, 가격, 시장 수요에 대한 처방적 인텔리전스를 제공하면, 사원은 고객 생애 가치를 극대화할 수 있습니다. 이 인텔리전스는 CRM 및 이커머스 플랫폼 같은 기존 워크플로에 원활하게 통합됩니다.

최고의 노련한 사원조차도 방대한 계정 포트폴리오를 관리할 때 복잡한 환경에서 앞서 나가기 어렵습니다. 수백 개 제품의 이탈을 추적하는 것은 자동화된 신호 없이는 거의 불가능합니다.

AI는 이탈의 일부라도 회복하여 정체된 해를 수익성 있는 해로 바꿀 수 있습니다. 처방적 분석은 전체 고객 기반의 구매 패턴을 스캔하여 종종 단일 제품에서 이탈의 조기 경고 신호를 포착하여 사원이 신속히 개입할 수 있게 합니다.

소비자 이커머스 추천(아마존 등)을 구동하는 동일한 AI 논리가 B2B 맥락에서 교차 판매 및 업셀 기회를 식별합니다. 탐색 및 구매 패턴을 분석하여 각 계정에 가장 공감할 가능성이 높은 제품을 제시합니다.

영업 생산성 증대

또 다른 효과적 전략은 사원이 적극적 영업에 쏟는 시간을 늘리는 것입니다. 연구는 영업 시간과 쿼터 달성 간 직접적 상관관계를 보여줍니다. 팀 전반의 소폭 영업 시간 증가가 전체 수익성을 높일 수 있습니다. 본질적으로 추가 비용 없이 영업 인력을 늘리는 효과입니다.

팀이 저성과일 때 많은 기업은 더 많은 영업 프로세스를 추가하고, 추가 보고서를 생성하며, 영업 자동화(SFA) 도구에 의존하여 가시성을 확보합니다. 더 큰 감독이 개선 기회를 드러낼 것이라는 가정이지만, 이러한 솔루션은 종종 역효과를 내어 사원과 관리자 모두에게 행정 부담을 가중시킵니다.

현실적으로 사원은 SFA 시스템에 데이터를 입력하는 데 실행 가능한 통찰을 추출하여 거래를 더 빠르게 성사시키는 것보다 더 많은 시간을 보냅니다.

AI 솔루션을 채택한 리더는 비수익 창출 활동을 줄입니다. CRM, SFA, BI 보고서는 감독에 필수적이지만, 실시간 고객 통찰 제공, 거래 영향 모니터링, 다음 단계 처방에는 부족합니다.

AI 통찰과 실행 가능한 영업 행동의 결합

최적의 접근은 통찰을 구체적 행동으로 변환하는 AI 주도 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이 초점은 사원당 평균 영업 시간을 늘리고 성장에 가장 유망한 기회를 정확히 짚어냅니다.

다음 단계: AI가 제조업체 영업을 어떻게 촉진하는지 보기

이 기사의 저자는 질레트(Zilliant)의 배럿 톰슨(Barrett Thompson)입니다.

저자 소개:

배럿 톰슨(Barrett Thompson), 상업적 우수성 GM, 질레트의 비즈니스 솔루션 컨설팅 팀을 이끌며 솔루션을 고객 니즈에 맞춥니다. 30여 년간 다양한 B2B 제조 부문의 포춘 500 기업에 최적화 및 가격 솔루션을 제공했습니다.