영업팀은 얼마나 자주 직관에 따라 중요한 결정을 내릴까요? 이번 분기에 거래가 확실히 체결되나요? 가격은 적절하게 책정되었나요? 영업 리소스가 성장을 이끌 수 있도록 적절하게 배정되었나요?

경험에 비추어 볼 때, 영업 조직이 직관에 따라 중요한 결정을 내리고 계획을 세울 경우, 결과적으로 비싼 대가가 따릅니다. 한 회사는 큰 오차로 4분기 예측을 빗나가서 내년 할당량을 모두 다시 설정해야 했으므로 할당량 배분이 몇 주 지연되었습니다. 또 다른 영업팀은 대규모 거래의 가격을 책정하는 데 경험과 판단에 지나치게 의존한 결과, 수백만 달러의 손실을 초래하게 되었습니다. 또 다른 한 회사는 여러 지역에 걸친 영업 담당자의 상대적 생산성에 대한 데이터를 활용하지 못하여, 한정된 영업 리소스를 적절한 성장 기회에 효율적으로 할당하지 못했습니다.

데이터는 범람하고 있지만, 너무 많은 회사들이 데이터와 분석의 힘을 영업 실적 개선을 위한 원동력으로 활용하지 못하고 있습니다.

그렇다면 왜 이렇게나 많은 기업에서 이런 일이 발생할까요? 역사적으로 영업은 예술로 분류되었습니다. 판매는 사람을 중심으로 이뤄지므로 감정, 믿음, 의견, 그리고 고객, 파트너 및 영업 조직 내의 다른 사람과의 관계에 대한 주의 깊은 관리가 수반됩니다. 데이터에 액세스하고, 그것을 현명하게 사용하는 방법을 찾는 것은 어려운 작업이었습니다. 하지만, 더 많은 최신 비즈니스 인텔리전스 플랫폼의 등장과, 보다 쉬워진 영업 실적 데이터 액세스로 인해, 이제 과학을 영업에 적용할 수 있는 능력이 영업 조직 관리에서의 핵심적인 차별화 요소가 되었습니다. 데이터와 분석을 영업 계획 및 실적 관리의 기반으로 활용하는 기업은 영업 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

실질적인 이해를 돕기 위해 고급 분석을 영업에 적용한 사례 몇 가지를 살펴보았습니다.

  • 가격 및 할인 결정 개선: 많은 영업 담당자 및 리더는 시간의 압박을 받고 있으며, 가격 결정을 위해 데이터 분석을 효과적으로 적용하기 위한 교육을 받지 못했습니다. 종종 고객에게 동일한 가격을 제안하거나 할인 메트릭의 하단(floor)을 사용해 고객 구매 프로세스를 가속화하는 것이 더 빠르고 쉽습니다. 일반적으로 영업 담당자는 조직의 다른 영업 담당자가 유사한 고객에 대해 동일한 거래를 더 높은 가격으로 성사시킨 것을 알지 못합니다. 이러한 영역에 데이터와 분석을 활용한다면 수익률을 향상시킬 수 있습니다. 고급 분석 플랫폼을 사용해 과거의 모든 영업 데이터를 분석하면, 영업 리더는 최적이 아닌 가격을 추구하는 곳을 파악하고 영업팀이 거래 구조를 재검토하도록 권장할 수 있습니다.
  • 예측 정확도 개선: 영업 리더의 판단은 거래 예측에 중요한 요소이지만, 인간의 판단은 종종 거래 및 영업팀의 예상 결과를 평가하는 데 있어 분석 모델보다 뛰어나지 못합니다. 데이터는 거짓말을 하지 않습니다. 예측 모델은 영업 기회에 관한 데이터 요소(예: 고객의 과거 구매 행동, 영업사원 실적, 제품 종류 및 영업 단계)를 활용하여 실제로 기존의 “롤업” 프로세스보다 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 이러한 분석 모델 유형을 사용하면 경영진 회의를 통해 인간 판단을 분석하고, 관리자의 관점에서 하위 수준 예측을 수정하는 데 드는 수많은 시간을 절약할 수도 있습니다.
  • 고객 이탈률 감소: 영업 담당자 및/또는 고객 성공 관리자는 고객 행동(예: 지원 문제, 교육 강의 참석률 및 웹사이트 참여)에 관한 포괄적인 프로필 통해, 위험 고객을 보다 정확하게 식별하고 이탈을 방지하기 위한 예방적 조치를 취할 수 있습니다. 또한, 위험 고객을 대상으로 마케팅 지원 활동을 조정하여 전반적인 참여를 늘릴 수도 있습니다.

데이터 및 분석을 영업 조직의 토대로 수립하기란 쉽지 않습니다. 그러기 위해서는 경영진이 이러한 새로운 역량을 구축하기 위해 적절한 데이터, 시스템, 그리고 인력을 확보하는 데 시간과 자원을 투자해야 합니다. 경험에 비추어 볼 때, 데이터를 준비 및 분석하고, 분석을 효과적인 실행 계획으로 전환하고, 영업 전반에 걸쳐 변경 관리를 추진하는 데 필요한 권한 및 리소스를 갖춘 적절한 영업 지원팀을 구축하는 것이 중요합니다. 이러한 변화를 이끄는 영업 지원팀은 실적 개선 기회에 깊이 있는 인사이트를 제공하고, 회사 곳곳에서 리더가 신뢰할 만한 조언자가 됩니다. 거버넌스부터 준비, 분석 및 보고에 이르기까지 이 모두가 견고한 데이터의 토대를 바탕으로 구축됩니다.

“과학적 판매” 적용

영업에 분석의 힘을 활용할 수 있는 새로운 역량을 구축하는 것은 정리되고, 준비된, 그리고 잘 관리된 데이터에서부터 시작됩니다. 이러한 데이터는 폭넓게 채택된 CRM 시스템으로부터 얻어야 하며 견고한 최신 분석 플랫폼을 통해 분석되어야 합니다. 그리고 앞에서 언급했듯이, 데이터를 이해하고, 분석으로부터 인사이트를 얻으며, 영업 리더가 실적 개선을 위해 취해야 하는 효과적인 조치를 추천할 수 있는 올바른 분석적 사고력을 갖춘 영업 지원팀 직원이 있어야 합니다.

1) 정리된 데이터로 시작

기업은 이미 실적, 성장 및 발전을 방해하는 단절된 인프라(이질적인 데이터 원본, 격리된 부서 및 사용되지 않는 소프트웨어)로 인한 고통을 경험하여 알고 있습니다. 고급 분석의 전사적 확장이란 일관된 정의 및 영업 관행을 보유하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 데이터에 대해 올바른 질문을 던지고, 분석을 수행하며, 다음에 무슨 조치를 취해야 하는지 알 수 있는 인력 또한 활성화시켜야 합니다.

2) 올바른 솔루션으로 판매자 지원

회사의 CRM 시스템은 전세계적으로 어떻게 사용되고 있나요? 계정 및 기회 계층이 모든 팀에서 동일하게 정의 및 구성되어 있나요? 예를 들어, 상업 영업팀에서의 “마감된 성사”의 의미가 엔터프라이즈 팀, 영국 및 오스트레일리아 팀에서도 동일한가요? CRM 시스템 내에 정의 및 계층을 설정하는 것은 보다 잘 정리된 데이터를 얻을 수 있는 최상의 방법입니다. CRM 및 기타 데이터 원본에 연결할 수 있는 기능과 직관적인 데이터 준비 도구를 갖춘, 그리고 고급 분석을 최적화하여 신뢰할 수 있는 단일 원본을 제공하는 분석 플랫폼을 채택해 보십시오. 그런 다음 최신 비즈니스 인텔리전스 기능을 활용하여 빠르게 확장할 수 있습니다.

3) 호기심이 많고, 의욕이 넘치며, 기술에 정통한 인재 채용

데이터 분석 정의 및 프로세스를 표준화하는 것 외에도, 조직이 성공하기 위해서는 각 위치에 적합한 인재를 채용해야 합니다. 영업 지원팀 직원은 비즈니스에 대한 신뢰할 수 있는 조언자로서, 영업 계획 및 리소스 최적화 지원에 참여해야 합니다. 영업 지원팀에서 진정한 ROI를 얻으려면, 영업 지원팀 인력을 백오피스 보고 업무로 격하시키는 대신, 이들에게 고급 분석을 적용할 수 있는 기술 리소스와 조직적인 지원을 제공해야 합니다. 올바른 데이터가 뒷받침되는 올바른 분석 플랫폼을 통해 적합한 인력의 역량이 강화되면, 영업 실적 향상을 이룰 수 있습니다.

"과학적" 판매를 통한 브랜드의 성공 사례

LinkedIn은 데이터 및 분석을 적용해 영업팀이 인사이트를 확보하게 함으로써 성공을 이끌었습니다. 하지만, 이전에는 내부 데이터베이스, Google Analytics, Salesforce.com 및 타사 도구를 사용해 페타바이트 또는 그 이상의 영업 데이터를 저장했습니다. 한 명의 분석가가 매일 500명이 넘는 영업사원의 영업 관련 요청을 처리하느라 보고를 위해 최대 6개월까지 기다려야 했으므로 팀원들이 본인의 실적 및 고객 관계의 상태를 파악하지 못하는 상황이 발생했습니다.

비즈니스 분석 팀은 고객 데이터를 중앙에서 관리하는 새로운 BI 플랫폼을 채택하고 대시보드를 사용하여 실적을 추적하고 이탈률을 예측했습니다. 보다 깊이 있는 분석을 지원하기 위해 BI 플랫폼의 예측 모델을 활용하여 이탈률을 예측함으로써 영업팀은 이탈 위험이 있는 계정 범위 내에서도 고객 성공을 확대할 수 있었습니다. 이를 통해 보다 사전 예방적인 영업 주기를 형성하였고 수익이 증가하였습니다. 비즈니스 분석 부문 선임 책임자인 Michael Li 씨는 “우리는 구축한 솔루션을 확장하는 방법과 실제로 확장성을 제공하는 일, 그리고 영업팀이 필요한 정보를 적시에 얻을 수 있도록 지원하는 데 중점을 두기로 결정했습니다. 그 결과, 영업 사원은 한 곳에서 셀프 서비스 방식으로 필요한 것을 얻을 수 있게 되었습니다.”라고 말합니다.

현재 LinkedIn 영업팀의 90%가 매주 BI 솔루션에 액세스합니다. 전체 영업 실적을 추적하고, 고객 경험(CX)을 이해함으로써, 영업팀은 이제 고객이 제품 사용을 늘리는 시기를 식별하고, 기회를 선제적으로 활용하여 고객의 전반적 지출을 증가시키고, 고객 이탈을 방지합니다.

주요 영업 데이터를 입수, 준비 및 분석할 수 있는 올바른 프로세스, 시스템 및 인력을 구성하면 어떤 영업 조직에서나 더 나은 의사 결정이 가능해집니다. 영업 계획 및 실적 관리에 대한 접근 방법의 중심에 데이터를 둠으로써 성장 및 생산성 측면에서의 혁신을 달성할 수 있습니다.

데이터 분석을 활용하여 현대적 영업 조직으로 성장하고, 더 많은 과학적 기법을 영업 활동에 도입하려면 Tableau 영업 분석 솔루션 페이지를 참조하십시오. 이곳에서 영업 지원팀이 새롭고 더 나은 기회를 얻을 수 있도록 도와주는 데이터 및 영업에 관한 모든 것을 확인할 수 있습니다.

다른 유익한 자료도 확인해 보세요

블로그 구독