데이터를 마케팅, 고객 성공, 영업에 필요한 조치로 전환: Tableau Next를 통해 Salesforce에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 얻는 방법
Tableau Next는 기업이 데이터를 조치로 전환하는 방식을 혁신함으로써, 에이전트 분석을 통한 비즈니스 인텔리전스를 재정의하고 있으며 여기에는 Salesforce 자체 비즈니스도 포함됩니다. Salesforce는 자사 제품의 첫 번째 사용자, 즉 "내부 고객(Customer Zero)"이라는 점에 자부심을 느낍니다. 이러한 접근 방식은 우리의 혁신이 안전하고 안정적이며 최첨단에 서서 최대의 효과를 발휘한다고 보장하므로, 신뢰를 쌓고 고객의 성공을 돕는다는 회사의 가치에 부합합니다.
마케팅, 고객 성공, 영업 팀은 단순히 Tableau Next를 실험하는 것에 그치지 않고, AI를 업무에 활용하는 실질적인 에이전트 솔루션을 구축하여 담당자에게 상황에 맞는 맞춤형 인사이트를 제공하고, 문제가 더 커지기 전에 고객 상태를 나타내는 신호를 드러내고, 데이터 기반 조치로 리더를 안내합니다.
그 결과, 모든 수준에서 더 빠르고 더 스마트한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이러한 솔루션은 내부적 성공에서 더 나아가, 에이전트 분석으로 어떻게 모든 상호 작용을 증강하고 모든 직원과 고객을 위한 Salesforce 전반의 의사 결정을 혁신할 수 있는지에 대한 생생한 청사진을 보여줍니다.
- 마케팅 분석팀은 AI 에이전트를 통해 즉시 인사이트를 생성하고 다음 단계를 추천하는 중앙 집중식 대시보드인 마케팅 콕핏을 만들었습니다. 마케팅 담당자는 데이터 전문가를 기다릴 필요 없이 캠페인 성과나 파이프라인 영향에 대해 질문할 수 있고 몇 초 만에 사용자 지정 답변을 얻을 수 있습니다.
- 성공 관리팀은 Tableau Next에 에이전트 기능을 내장하여 고객 성공 관리자(CSM)가 고객 성공 점수(CSS) 데이터를 활용하는 방식을 혁신했습니다. 이제 CSM은 정적인 보고서 대신 위험을 표면화하고, 기회를 집중 조명하며, 고객의 성과를 개선하는 조치로 안내하는 선제적 인사이트를 얻게 됩니다.
- 영업 분석팀은 Slack과 Salesforce Mobile 앱에서 Agentforce가 제공하는 추적기를 통해 업무 흐름으로 데이터를 가져왔습니다. 영업 관리자는 어느 곳에서든 연간 계약 가치(ACV), 파이프라인 창출(Pipe Gen), 계정 책임자(AE) 참가율 등의 메트릭을 추적하고 다음 분기의 파이프라인 계획부터 담당자 코칭까지 필요한 모든 조치를 즉시 휴대폰을 통해 취할 수 있습니다.
이러한 혁신은 Tableau Next가 어떻게 에이전트 엔터프라이즈를 강화하여 단절된 인사이트를 실행 가능한 개인 맞춤형 인텔리전스로 전환함으로써 모든 직능 부문에서 더욱더 스마트한 의사 결정과 더 빠르고 쉬운 결과를 끌어내는지 보여줍니다.
데이터에서 캠페인 최적화까지: 에이전트 분석으로 더 현명한 마케팅 의사 결정을 내리는 방법
과제
매출 달성에 마케팅이 실제로 얼마나 기여하는지 알아내는 일은 항상 복잡했습니다. 기여도를 평가하려면 여러 출처의 데이터를 한데 모으고, MDP(마케팅 기반 파이프라인)와 같은 미묘한 차이가 있는 정의를 적용한 다음, 이를 모두 비즈니스 사용자가 적절한 조치를 취할 기반이 되는 인사이트로 변환해야 합니다. 일반적으로 이러한 작업에는 상당한 시간과 전담 분석가의 전문 지식이 필요했습니다.
마케팅 분석팀은 이것을 Tableau Next를 사용하여 바꾸는 작업에 착수했습니다. Salesforce를 기반으로 개발되고 Agentforce와 통합되었으며 통합 데이터 계층과 신뢰할 수 있는 시맨틱을 갖춘 Tableau Next는 모든 업종의 모든 사용자에게 업무 흐름에 적합하게 개인 맞춤되고 상황에 맞으며 실행 가능한 인사이트를 제공하므로, 이 복잡한 문제를 해결하는 완벽한 솔루션입니다.
대부분의 마케팅 담당자는 데이터 분석가가 아니므로 사용자가 대시보드로 이동해 수동으로 필터링하여 필요한 데이터를 얻는 대신, AI 에이전트에게 질문하여 곧바로 인사이트를 얻는다는 게 어떤 것일지 살펴보고 싶었습니다.
Tableau Next가 마케팅을 돕는 방식
Tableau Next가 마케팅을 돕는 방식
업무 흐름에서 인사이트를 확인하고 그에 따라 조치
Tableau Next는 완전히 새로운 분석 환경으로서 분석의 모든 측면에 에이전트 AI를 도입합니다. 다음은 마케팅 분석팀이 마케팅 콕핏을 구축한 방법입니다.
- 데이터 기반 - 팀은 Salesforce의 영업 및 마케팅 데이터를 Tableau로 가져와서 수집하고 정리한 후 Data Cloud에 연결했습니다. 이제 Data Cloud의 데이터 계층에서 자동으로 모든 데이터를 합성하여 분석과 보고에 사용할 수 있는 의미 있는 정보로 만들 수 있습니다.
- 대시보드 및 대화형 분석 - Tableau Next의 마케팅 콕핏 대시보드에서 데이터를 시각화하고 Agentforce와 연결하여 대화형 쿼리를 가능하게 했습니다.
- 시맨틱 모델 - 엔지니어링 팀은 Tableau Semantics를 사용하여 맨틱 데이터 모델을 구축함으로써 데이터와 메타데이터를 통합하여 MDP와 같은 주요 개념과 메트릭을 표준화하고 컨텍스트로 AI를 강화했습니다. 이제 모든 쿼리는 신뢰할 수 있는 단일 정보 공급원에서 가져오므로, 마케팅 담당자는 자신의 비즈니스와 관련된 정확하고 맥락에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다.
이와 같은 기반이 마련되자 팀은 광범위한 질문(예: "이번 분기에 사업부 또는 'OU'별 MDP를 보여줘")부터 구체적인 질문("이번 분기 AMER 계정의 상거래 MDP를 주도하는 제품은 뭐지?")까지 다양한 질문에 걸쳐 Concierge를 테스트했습니다.
이 사용 사례에 대한 시맨틱 계층을 구축하는 것이 단순한 데이터 계보나 카탈로그 작성 작업보다 훨씬 더 의미가 큽니다. 데이터를 미리 정의하고 적절한 비즈니스 컨텍스트를 제공하는 데 더 많이 투자할수록 에이전트를 더 잘 학습시킬 수 있고 다른 모든 사람도 신뢰할 수 있는 인사이트에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
영향
Tableau Next를 활용하면 마케팅 담당자가 더 이상 분석가의 대답을 기다릴 필요가 없습니다. 그 대신, 신뢰할 수 있는 시맨틱 모델에 기반을 둔 즉각적인 대화형 인사이트를 얻을 수 있습니다.
가장 좋은 점은 마케팅 담당자가 이전에 대시보드를 탐색하거나 보고서를 가져오느라 썼던 시간을 절약할 수 있다는 점입니다. 그리고 분석가들은 이제 임시 방편적인 질문에 답하는 데서 벗어나 자신의 영향력을 확장할 수 있는 더 심층적이고 복잡한 분석에 집중할 시간이 생겼습니다.
리더는 그 어느 때보다 빠르게 기여도와 MDP를 명확히 파악하여 전체 규모에 맞는 더 현명한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 마케팅 콕핏 사용 사례는 에이전트 분석이 어떻게 마케팅 성과를 혁신하는지 나타내는 청사진으로서, 비즈니스 전체에서 인사이트에 접근할 수 있고 인사이트를 실행할 수 있으며 신뢰할 수 있음을 보여줍니다.
데이터에서 더 높은 고객 성공 점수로: 에이전트 분석으로 계정 상태를 개선하는 방법
과제
CSM(고객 성공 관리자)은 고객의 CSS(고객 성공 점수)를 통해 고객 계정의 상태를 빠르게 파악할 수 있습니다. 훌륭한 진단 도구라면 당연한 점으로, CSS를 통해 제품 채택, 기술 상태, 고객 전문성 등 다양한 구성 요소를 평가하고 점수화할 수 있습니다. Salesforce에서는 라이선스 사용부터 Salesforce 이벤트 참석까지 모든 것을 추적하는 200개 가까운 신호를 기반으로 점수를 매깁니다.
기존에, 다수의 필터를 적용하거나 기존 대시보드를 탐색하거나 특정 슬라이드를 검색하지 않고도 올바른 고객 데이터를 빠르게 찾기 위해 개입되는 수동 작업이 풀어야 할 과제였습니다.
Salesforce 성공 관리팀은 Tableau Next와 Agentforce로 솔루션을 구축하여 고객 성공 관리자가 상황에 맞는 지능적인 개인 맞춤형 인사이트를 활용할 수 있도록 함으로써 CSM이 일상 업무에서 데이터를 활용하는 방식을 혁신하고 경험을 간소화하고자 했습니다.
Tableau Next가 고객 성공을 돕는 방식
고객 성공 혁신: 계정 상태에 대한 실시간 대화
성공 관리팀은 이제 Tableau Next의 Agentforce를 통해 CSM의 역량을 강화하여 고객 데이터를 새로운 방식으로 활용하고 더 빠르고 더 스마트한 의사 결정을 통해 계정 상태를 개선하는 사용 사례를 개발했습니다. 성공 관리팀이 전체 계정 상태 사용 사례를 구축한 방식은 다음과 같습니다.
- 데이터 기반 - Salesforce에서 고객 계정 데이터를 Tableau로 가져와 Data Cloud에 연결하고 관리되고 신뢰할 수 있는 인사이트에 대한 단일 정보 공급원을 만들어 어디서 작업하든 관계없이 모든 CSM에게 일관된 가시성과 액세스 권한을 제공했습니다.
- 대시보드 및 대화형 분석 - Tableau Next에서 고객 상태와 점수 데이터를 생생하게 보여주는 전체 계정 상태 대시보드를 만들었습니다. Tableau에 미리 구축된 Agentforce 분석 기술을 통해, CSM은 대시보드 보기에서 그치는 것이 아니라, 자연어로 질문하고, 상황에 맞는 인사이트를 얻고, 맞춤형 비주얼리제이션을 보고, 점수의 변동 추세와 그 이유를 알려주는 사전 알림을 받을 수 있습니다. 이러한 답변은 고객 점수의 다양한 측면과 과거 추세 변화에 대해 상황에 맞는 인사이트, 사용자 지정 비주얼리제이션, 사전 알림으로 표시됩니다.
- 시맨틱 모델링 - 이 솔루션의 핵심은 원시 데이터와 AI 에이전트를 연결하는 AI 기반 시맨틱 계층인 Tableau Semantics입니다. Tableau Semantics는 풍부한 비즈니스 컨텍스트를 내장하여 응답이 정확하고 올바로 관리되며 유의미하도록 보장함으로써, CSM이 신뢰하고 자신 있게 조치를 취할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
CSM 솔루션은 기존의 내부 Tableau 대시보드에서 이용할 수 있는 귀중한 정보를 개선하고 이를 기반으로 구축되지만, 업무가 이뤄지는 곳에 직접 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 중요한 한 걸음을 더 내딛는 것입니다. 이러한 능률적인 접근 방식은 실행 가능한 개인 맞춤형 정보를 사용자의 워크플로에 직접 제공함으로써 인사이트 확보 시간을 단축하고 고객 데이터에 대한 이해도를 더 높여 고객 성공의 새로운 장을 엽니다.
우리 팀에서 Tableau Next와 Agentforce를 깊이 통합하여 이룬 큰 성과는 CSM이 비즈니스 언어로 말할 수 있고 필요한 대답을 빠르게 얻을 수 있다는 점입니다. 또한 이 이니셔티브의 성공이 Tableau 제품팀과의 극히 긴밀하고 협력적인 파트너십을 토대로 이루어졌다는 점에 매우 기쁩니다.
영향
Agentforce가 지원하는 Tableau Next를 사용하면 CSM은 분석 기술 수준에 관계없이 비즈니스 언어를 사용하여 CSS 및 계정 상태에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 누가 질문하든 상관없이, 분석이 필요한 모든 상황에서 동일하게 관리되고 신뢰할 수 있는 인사이트 경험을 얻습니다.
여기에 추가로, 성공 관리자는 Slack과 동적 대시보드에서 답변을 공유하여 동료로부터 즉각적인 피드백과 의견을 받을 수 있습니다. 이를 통해 보고서와 스프레드시트 생성에 쓰던 많은 시간을 절감하고 있습니다.
조직에서는 고객이 Salesforce 솔루션에서 가치를 실현하는 척도를 나타내는 고객 성공 점수를 빠르게 파악할 수 있어서 계정 상태 개선에 대해 더 현명한 의사 결정을 전체 규모에 맞게 내릴 수 있습니다.
어디서든 데이터에서 조치로: 에이전트 분석을 통해 영업 인사이트를 전략에 적용하는 방법
과제
영업 담당자와 리더는 지금 당장 대답이 필요합니다. 차트, 스프레드시트 또는 여러 애플리케이션에 파묻혀 있는 데이터를 해석하고 빠르게 인사이트를 얻으려면 시간과 전문 지식이 필요할 수 있습니다. Salesforce의 영업팀도 다르지 않습니다. 연간 계약 가치, 파이프라인 창출, 계정 책임자 참여 및 성과와 같은 메트릭을 추적하고 취해야 할 선제적 조치를 파악하기는 까다로울 수 있으며, 특히 이동 중에는 더욱 그러합니다.
이것이 바로 영업 분석팀이 Tableau Next와 Agentforce의 기능을 보여주는 사용 사례를 구축하고 Concierge와 같이 미리 만들어진 분석 기술을 사용하여 영업 조직에 영향력 있고 판도를 바꿀 만한 획기적인 에이전트 분석 기술을 도입하는 이유입니다.
Tableau Next가 영업을 돕는 방식
영업팀이 어디서나 즉시 인사이트를 바탕으로 조치를 취할 수 있게 역량 강화
Tableau Next는 영업 조직에 에이전트 분석 기능을 제공하여 담당자와 리더가 손쉽게 데이터에 대한 질문을 하고 개인화된 비즈니스 컨텍스트가 고려된 신뢰할 수 있는 답변을 받을 수 있도록 합니다. Tableau 영업 조직은 데이터 기반 인사이트를 통해 Agentforce로 강화된 사용자 지정 대시보드로 목표를 달성할 수 있으며, 결국 손쉽게 주요 기회의 우선순위를 정하고, 계정 공백을 파악하며, 다음과 같은 중요한 질문에 빠르게 답할 수 있습니다.
- 얼마나 많은 기회가 존재하는가
- 잠재적 총 파이프라인 가치는 얼마인가
- 성사 가능성을 고려하여 조정된 가중 파이프라인은 어떠한가
- 어떤 단계에서 기회가 열려 있는가
- 다양한 산업에서 파이프라인은 어떠한가
다음은 영업 분석 팀이 Salesforce Mobile 앱과 Slack에서 추적기를 구축한 방법입니다.
- 데이터 기반 - 영업 분석 팀은 Tableau Next를 사용하여 원시 Salesforce 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환했으며, 이를 Data Cloud에 완벽히 연결했습니다. ACV, 파이프라인 창출, AE 참여와 같은 중요한 KPI는 추적만 하는 것이 아니라 유의미한 메트릭으로 만들어 비즈니스 전반에서 더 스마트하고 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 했습니다.
- 대시보드 및 대화형 분석 - Tableau 인사이트는 자연스러운 업무 흐름(이 경우에는 Salesforce Mobile 앱)에서 표시되어 Agentforce가 지원하는 대화형 쿼리를 사용하여 영업 KPI, ACV 추세, 이상값 등에 대한 대화형 쿼리를 수행할 수 있게 했습니다. 리더는 에이전트 분석 환경을 통해 어디에 있든 성공 여부를 쉽게 파악하고 다음 분기의 파이프라인 계획부터 담당자 코칭까지 필요한 모든 조치를 즉시 휴대폰을 통해 취할 수 있게 되었습니다.
- 시맨틱 모델링 - 이 요소의 중요한 구성 요소는 Tableau Semantics에서 엔지니어링 팀이 개발한 시맨틱 데이터 모델에서 나왔으며, 이 모델을 통해 각 쿼리에서 신뢰할 수 있는 데이터 원본을 사용하도록 AE 참여, PG 등의 메트릭을 표준화했습니다. Tableau Semantics는 영업 데이터에 비즈니스 지식을 주입하여 조직 전체에서 더 정확한 응답과 관련성 있는 인사이트를 도출했습니다. 이제는 영업 담당자와 리더가 동일한 정의를 사용하고 각 계정, 지역, 산업 등에 따라 고유한, 사용자 지정된 비즈니스 컨텍스트가 고려된 답변을 얻을 수 있습니다.
영향
영업 리더는 Tableau Next의 Slack 기본 통합 기능을 사용하여 채널, DM, 캔버스에서 직접 라이브 메트릭과 대시보드를 공유함으로써 공동 작업을 촉진하고 성공을 쉽게 재현할 수 있습니다. 이 기능은 긴밀하게 통합된 Salesforce 플랫폼을 기반으로 개발되었으므로 언제 어디서나 휴대기기에서 이용할 수 있습니다.
Salesforce 영업팀에 대한 이러한 사용 사례는 고객이 개인화된 정확한 인사이트로 영업 담당자의 역량을 강화하여 더 현명한 의사 결정을 내리고 목표를 달성하거나 초과 달성할 수 있는 효과적인 방법을 보여줍니다.
Tableau의 차별화 요소
이러한 내부 고객(Customer Zero) 예시는 Tableau Next를 통해 AI 기반 비즈니스 인텔리전스를 활용하는 방법을 보여주며 에이전트 분석의 기준을 제시합니다. Tableau Next는 Salesforce와 고객사에서 데이터를 조치로 전환하여 비즈니스 수행 방식을 혁신합니다.
Tableau Next를 사용하면 대시보드를 최대한 활용하는 데 더 이상 분석 전문 지식이 필요하지 않고, 자연어로 질문하는 능력만 있으면 됩니다. Agentforce와 Tableau Semantics의 신뢰할 수 있는 시맨틱 계층을 기반으로, 조직의 모든 구성원이 모든 워크플로에서 개인 맞춤되고 상황에 맞는 지능형 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이제 고객은 신뢰할 수 있고 올바로 관리되는 비즈니스 지식으로 AI 에이전트의 잠재력을 최대한 활용하고 에이전트 분석으로 전체 인력의 역량을 강화할 수 있습니다.
마케팅부터 고객 성공과 영업까지, 이러한 혁신은 Tableau Next가 에이전트 엔터프라이즈를 추진하는 방식을 잘 보여줍니다. 즉, 더 현명한 의사 결정을 더 빠르게 내리고, 인간 중심 분석을 확대하며, 데이터 기반 업무의 확장성과 가치를 더 높이는 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다.