영업을 위한 16가지 AI 활용 사례 [+ 제대로 활용할 수 있는 34가지 도구]

저는 수년간 영업에서 AI를 활용해 왔습니다.

지금은 AI 기업의 영업팀을 운영하는 일을 돕고 있습니다. 당연히 저희도 영업 과정에서 AI 도구를 적극적으로 사용합니다.

엔터프라이즈 챗봇도 쓰고, 복잡한 AI 에이전트도 씁니다. 간단한 AI 일정 관리 도구도 활용합니다.

각 도구마다 적재적소가 있습니다.

저희는 내부적으로만 AI를 활용하는 것이 아닙니다. 수백 개 기업의 AI 영업 프로세스 도입을 지원해 왔습니다.

이 글에서는 영업에 AI를 쉽게, 그리고 효과적으로 활용할 수 있는 방법들을 정리했습니다.

1. 미팅 일정 잡기

가장 쉽게 시작할 수 있는 부분입니다.

아직도 영업 담당자가 직접 일정을 잡고 있다면, 지금 바로 자동화해야 할 때입니다.

이미 일정 관리가 자동화되어 있다면, 이제는 그 과정을 더 똑똑하게 만들어야 합니다.

많은 AI 도구들이 팀의 기존 캘린더 시스템과 연동되는 일정 관리 기능을 제공합니다.

이런 도구들은 캘린더 확인, 미팅 시간 제안, 맞춤 초대장 발송 등 일정을 자동으로 관리해줍니다.

AI 도구는 미팅 예약 전에 리드 자격을 미리 검증할 수도 있습니다. 이에 대해서는 아래에서 더 다루겠습니다.

추천 도구

• Clara — 필요한 일정 조율을 대신해주는 가상 일정 관리 도구
• AI 챗봇과 Calendly 연동 (또는 다른 일정 관리 도구)

활용 팁

• AI 일정 관리 도구가 팀의 캘린더 시스템과 완전히 연동되어 이중 예약이나 일정 충돌이 없도록 하세요.
• 고객 유형별로 맞춤 미팅 템플릿을 만들어 예약 과정을 더욱 간소화하세요.

2. 영업 예측

영업 예측은 계획 수립과 자원 배분에 매우 중요하지만, 수작업 예측은 부정확하거나 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

AI 기반 예측 도구는 과거 영업 데이터, 현재 시장 상황, 실시간 파이프라인 정보를 분석해 예측의 정확도를 높여줍니다.

이런 도구들은 더 정확한 영업 예측을 제공해, 팀이 데이터 기반으로 의사결정을 내리고 시장 변화에 맞춰 전략을 조정할 수 있게 해줍니다.

AI는 기업이 패턴과 트렌드를 조기에 파악해 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.

추천 도구

• Anaplan — 영업 예측 기능이 포함된 비즈니스 계획 소프트웨어
• Clari — AI 기반 의사결정 및 영업 실행 지원
• Gong.io — 인터넷에서 인기 있는 영업 도구 중 하나
• Salesforce Einstein — AI 기반 인텔리전스 예측 기능 포함

활용 팁

• 비영업 지표(시장 동향, 고객 반응 등)도 정기적으로 데이터에 반영하세요.
• AI를 활용해 다양한 예측 시나리오를 시뮬레이션하여 여러 시장 상황에 대비하세요.

3. 리드 자격 검증

이것이 AI 리드 생성의 핵심 중 하나입니다.

리드가 4배 늘어도, 품질이 낮다면 의미가 없습니다. 영업팀이 수백 개의 부적합한 리드를 검토하는 것은 시간과 비용 낭비입니다.

리드가 충분하다면, 자격 심사 단계가 가장 중요합니다.

그리고 리드 자격 심사를 AI에 맡기는 것이 걱정된다면, 이런 경험담을 전해드릴게요: 많은 고객들이 AI 리드 자격 심사가 오히려 더 낫다고 말합니다.

왜일까요? 사람은 사소한 것에 집착하기 쉽고(‘바이크쉐딩’을 찾아보세요), 패턴 인식 능력도 AI만큼 뛰어나지 않습니다.

하지만 AI는 정확하고, 시간이 지날수록 더 똑똑해집니다.

예산, 사용 사례, 회사 규모, 업종, 의사결정 역할, 참여 수준, 언급한 고충 등 어떤 기준이든 다양한 플로우를 설계할 수 있습니다.

그리고 꼭 사용자에게도 보상을 제공하세요: 업계 인사이트 리포트, 성향 분석 결과, 리드 10배 늘리는 방법을 보여주는 영상 등.

추천 도구

• AI 기능이 강화된 CRM(허브스팟, 세일즈포스, 젠데스크 등) — 요즘 대부분의 CRM에 AI 확장 기능이 있지만, 모두 좋은 것은 아닙니다.
• Exceed.ai — 리드와의 대화 자동화에 특화된 도구
• Conversica — 마케팅 및 영업팀을 지원하는 Revenue Digital Assistant(봇) 제공
• LeadCrunch — 리드 관리 및 수요 창출을 위한 B2B 도구

활용 팁

• 세그먼트별 맞춤 점수 모델을 만들어 보세요.

4. 리드 점수화, 세분화 및 라우팅

AI 리드 생성 중이라면, 점수화 시스템도 함께 도입하는 것이 좋습니다. 점수화 기준은 팀 상황에 맞게 설정하세요.

리드가 뜨거운지, 미온적인지, 차가운지에 따라 AI 에이전트가 다른 후속 전략을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 뜨거운 리드는 영업팀장에게 문자로 전화 요청을 보내고, 차가운 리드는 자동(하지만 개인화된) 이메일을 보낼 수 있습니다.

리드를 세분화하면, AI 에이전트가 적합한 리드를 적합한 담당자에게 자동으로 배정할 수 있습니다.

대형 거래는 CRO에게, LATAM 지역 거래는 스페인어 영업팀에게 자동으로 전달됩니다.

추천 도구

• MadKudu — PLG 비즈니스에 특화. 행동 및 기업 정보 데이터로 리드 점수화
• Clearbit — 리드 데이터를 보강해 세분화 지원
• Segment by Twilio — 여러 도구에서 실시간으로 사용자 데이터를 수집해 라우팅에 활용

활용 팁

• AI 도구에 깨끗한 과거 CRM 데이터를 먼저 입력하세요.
• 페이지 방문, 제품 사용 등 행동 신호로 리드를 점수화하세요.

5. 미팅 요약

미팅 요약을 수작업으로 작성하는 일은 이미 자동화되어야 합니다. 시간도 많이 들고, 사람은 실수도 합니다.

AI 기반 도구는 대화 기록을 분석해 주요 액션 아이템, 결정사항, 후속 조치 등을 자동으로 요약해줍니다.

이 요약은 CRM이나 다른 영업 시스템에 연동할 수 있어, 팀이 최소한의 노력으로 최신 정보를 공유할 수 있습니다. 영업팀은 행정 업무에 시간을 뺏기지 않고 다음 단계에 집중할 수 있습니다.

추천 도구

• Otter.ai — AI 기능이 추가된 유명한 음성 기록 도구
• Fireflies.ai — 미팅 노트와 액션 아이템을 위한 비교적 덜 알려진 음성 기록 도구
• AI 챗봇 — 반복해서 말하지만, 정말 다 할 수 있습니다!

활용 팁

• 단순히 대화를 요약하는 데 그치지 말고, 다음 단계나 고객의 주요 고민에 초점을 맞춰 AI 요약을 맞춤화하세요.
• 도구가 CRM과 연동되어 요약이 자동으로 해당 계정 기록에 첨부되도록 하세요.

6. 계정 정보 요약

저희도 내부적으로 이런 AI 에이전트를 여러 개 사용하고 있습니다.

고객 성공팀에서 사용하는 봇이 있습니다. 이 봇은 고객 계정의 모든 정보를 수집합니다(헬프데스크, 제품 트래커, Apollo 등에서 주요 지표까지 포함).

CS 직원이 계정 정보를 필요로 할 때, AI 에이전트에게 요청하면 필요한 모든 정보를 한 번에 요약해서 제공합니다.

또한 주간 및 월간 업데이트도 슬랙으로 자동 발송합니다. 꽤 유용합니다.

계정을 효과적으로 관리하려면 많은 데이터 수집과 정리가 필요합니다. 이런 작업은 AI에게 맡기는 것이 이상적입니다.

추천 도구

• Clari — Clari Copilot이 이 작업을 도와줍니다.
• Gong.io — 유명한 '수익 인텔리전스' 플랫폼도 이 기능을 지원합니다.
• AI 챗봇, ChatGPT 또는 맞춤형 AI 에이전트(저희가 매일 사용하는 것과 같은)

활용 팁

• 계정 건강 점수 산출을 자동화해 위험 계정을 쉽게 파악하세요.
• 갱신이나 주요 계약 변경 등 핵심 계정 업데이트를 AI가 자동으로 알리도록 설정하세요.
• CRM 내에 자동 트리거를 설정해, 갱신 전이나 분기별 비즈니스 리뷰 등 중요한 시점에 계정 요약이 자동 생성되도록 하세요. 영업 담당자가 항상 최신 정보를 갖고 준비할 수 있습니다.
• AI가 고객 지원 티켓, 계약 갱신일 등 주요 액션 아이템을 요약에 직접 표시해, 우선적으로 대응할 수 있도록 하세요.
• 계정 복잡도에 따라 요약 형식을 맞춤화하세요.

7. 아웃바운드

이 역시 저희가 최대한 자동화하는 영업 업무 중 하나입니다.

아웃바운드 영업은 시간이 많이 드는 작업이지만, AI를 활용하면 더 효율적이고 개인화된 접근이 가능합니다.

AI 기반 도구는 잠재 고객 데이터를 분석해 각 개인에게 맞는 메시지를 자동으로 작성하고 발송할 수 있습니다.

AI 도구는 업종, 참여 이력, 관심사 등 잠재 고객 데이터를 분석하여 각 개인에게 공감가는 맞춤 메시지를 만들어냅니다.

또한, AI는 최적의 시점에 자동으로 연락을 진행해, 팀이 잠재 고객이 가장 반응할 때 연결할 수 있도록 합니다.

Venli Consulting Group의 대표 Marcus Chan은 이렇게 말합니다: "AI는 매우 개인적이고 정확한 안내를 제공해, 항상 가장 적합한 솔루션을 제시할 수 있습니다 — 억지로 권할 필요가 없죠.”

예시: 우리의 맞춤형 아웃바운드 봇은 잠재 고객의 회사 규모와 업종을 확인한 뒤, 그에 맞는 고유 메시지를 생성해 이메일로 발송합니다.

추천 도구

• Outreach.io — 수익 팀을 위한 '영업 실행 플랫폼'
• Salesloft — '수익 오케스트레이션 플랫폼'
• 아웃바운드 자동화 기능이 포함된 AI 기반 CRM 시스템(앞서 다뤘던 내용)
• AI 챗봇(언제나 그렇듯)

활용 팁

• 각 잠재 고객의 고유한 참여 패턴과 행동을 추적해 최적의 연락 시점을 감지
• 경쟁사 동향을 분석해 실시간으로 우리만의 강점을 부각하는 맞춤 아웃리치를 설계
• AI 기반 A/B 테스트를 설정해 다양한 메시지 스타일과 연락 시점을 실험하고, 실시간 인사이트로 향후 캠페인을 최적화

8. 비즈니스 케이스 구축

잠재 고객에게 공감가는 비즈니스 케이스를 만들려면 관련 데이터를 수집하고 명확한 ROI를 제시해야 합니다.

AI는 잠재 고객의 구체적인 문제점과 시장 포지셔닝을 분석해, 제안을 강화하는 맞춤형 인사이트를 제공합니다.

재무 모델링이나 경쟁사 분석 등 어떤 작업이든, AI는 제안이 추측이 아닌 데이터에 기반하도록 도와줍니다.

이를 통해 영업팀은 잠재 고객의 목표에 맞춘 맞춤형이고 설득력 있는 제안을 할 수 있어, 우리 솔루션이 왜 적합한지 명확히 전달할 수 있습니다.

추천 도구

• Clay — 우리가 선호하는 데이터 보강 도구
• Crayon — 강력한 비즈니스 케이스에 특화된 경쟁 정보 도구들
• ChatGPT 또는 맞춤형 AI 챗봇

활용 팁

• AI 기반 비즈니스 케이스에 유사 고객의 사례 연구나 벤치마크를 포함해 신뢰도를 높이세요.
• AI를 활용해 다양한 재무 시나리오(예: 가치 실현 시간 단축, 비용 절감 등)를 모델링하고, 잠재 고객이 자신의 비즈니스 목표에 가장 부합하는 시나리오를 선택할 수 있게 하세요.
• AI 인사이트를 잠재 고객의 주요 지표(KPI)에 맞게 맞춤화하세요.

9. 경쟁사 분석 수행

경쟁사 분석을 위한 우리의 AI 에이전트? 아주 창의적으로 'Competitive Intelligence Bot'이라고 부릅니다.

우리 제품 마케팅 팀은 핵심 경쟁사에 대한 최신 스캔 및 분석을 위해 이 봇을 사용합니다. 회사 X가 무엇을 하는지 물어보면, 해당 회사 웹사이트를 크롤링해 새로운 기능, 가격 변경, 통합, 파트너십, 콘텐츠 마케팅 전략을 파악합니다.

이 작업은 매주 자동으로 진행되어 장기적인 경쟁사 정보 저장소를 구축할 수 있습니다.

AI 도구는 경쟁사의 가격 조정, 마케팅 캠페인, 고객 리뷰 등 활동을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

이러한 인사이트 덕분에, 우리 팀은 번거로운 조사 없이도 전략을 신속히 조정할 수 있습니다. 예를 들어 가격 조정, 제품 제안 수정, 경쟁사가 다루지 않는 시장의 틈새 파악 등이 가능합니다.

추천 도구

• Crayon — 앞서 언급한 경쟁 정보 도구
• Klue — 유사한 기능을 제공하는 경쟁 활성화 도구
• Botpress — 자랑은 아니지만, 우리가 실제로 사용한 도구입니다

활용 팁

• AI 도구를 설정해 직접적인 경쟁사뿐 아니라, 앞으로 시장을 변화시킬 수 있는 신생 기업이나 시장 변화도 모니터링하세요.
• 경쟁 인사이트를 활용해 데이터 기반의 대응 전략(예: 선제적 제안, 기능 출시 등)을 수립하세요.
• 경쟁사 데이터에 대한 정기적인 검토 주기를 마련하세요.

10. 가격 최적화

AI는 단순 업무 자동화만을 위한 것이 아닙니다. 그 자체가 인텔리전스입니다.

가격 결정은 수익에 큰 영향을 미치지만, 경쟁력을 유지하면서 이익을 극대화하는 것은 쉽지 않습니다.

AI 기반 동적 가격 모델은 시장 수요, 경쟁사 가격, 고객 행동에 따라 실시간으로 가격을 조정합니다.

이를 통해 가격 경쟁력을 유지하면서도 수익을 극대화할 수 있습니다.

머신러닝의 도움으로 AI는 미래 가격 동향도 예측해, 기업이 시장 변화에 선제적으로 대응할 수 있도록 합니다.

추천 도구

• PROS — 가격 최적화 및 관리 소프트웨어(요즘은 정말 모든 게 있네요)
• Zilliant — 가격 및 영업 최적화에 특화된 도구
• 맞춤형 AI 모델 — 별도의 도구를 원하지 않는다면, 챗봇이나 AI 에이전트로도 쉽게 구현 가능합니다.

활용 팁

• AI를 활용해 다양한 세그먼트와 채널별로 여러 가격 전략을 테스트하세요.
• 동적 가격 정책이 고객 만족도에 악영향을 주지 않도록, 고객 피드백을 지속적으로 모니터링하세요.

11. 고객 감정 분석

고객이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 파악하는 것은 영업 성과 개선에 매우 중요합니다. AI 도구는 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시글, 기타 피드백을 분석해 감정을 파악할 수 있습니다.

이러한 인사이트는 메시지 조정, 고객 응대 개선, 제품 문제 해결 등에 활용할 수 있습니다.

NLP를 사용하는 AI 도구는 대량의 텍스트 데이터를 분석해야 하므로 이런 작업에 최적화되어 있습니다. (이런 일을 사람이 하고 싶어할까요?)

추천 도구

• Qualtrics Social Connect — 인스타그램, WhatsApp, Facebook 등 다양한 대화를 한 곳에 모아주는 도구
• AI 에이전트 — 자연어 처리의 진수: 비정형 대화를 구조화된 데이터로 변환
• MonkeyLearn — 원시 텍스트에서 데이터를 추출하는 텍스트 분석 머신러닝 플랫폼

활용 팁

• 고객 페르소나나 시장 세그먼트별로 감정 분석 결과를 분류하세요.
• AI가 부정적 감정이 급증할 때 영업 및 지원팀에 즉시 알림을 보내, 이탈을 사전에 방지할 수 있도록 하세요.
• 구매 행동 인사이트와 감정 데이터를 결합해, 긍정적 감정이 높을 때 업셀 기회를 식별하세요.

12. 리드 생성

Harvard Business Review에 따르면, AI를 활용한 리드 생성은 리드를 50% 증가시키고 관련 비용을 60% 절감할 수 있습니다.

AI 리드 생성을 활용하는 회사는 두 가지 유형이 있습니다: 리드가 너무 많은 회사와 너무 적은 회사입니다.

리드가 부족하다면, AI 리드 생성 시스템이 리드 탐색과 연락에 집중하도록 해야 합니다.

리드가 너무 많다면, AI 리드 생성은 리드 자격 심사와 연락에 초점을 맞추는 것이 좋습니다.

AI 리드 생성은 여러 갈래의 머리를 가진 용과 같습니다. AI를 리드 생성에 활용하는 방법은 무궁무진하며, 리드 목록을 만드는 데 AI를 사용하는 것은 당연한 일입니다.

고품질 리드 생성은 영업 성공의 핵심이며, AI는 이 과정을 더 빠르고 정확하게 만듭니다. 소셜 미디어, 웹사이트 방문, 이메일 상호작용 등 다양한 소스의 데이터를 분석해 전환 가능성이 높은 리드를 식별하고 우선순위를 정할 수 있습니다.

그리고 고품질 AI 도구가 CRM과 연동되어(아웃바운드도 처리), 영업팀은 거의 100%의 영업 퍼널을 자동화할 수 있습니다.

추천 도구

• Clearbit by HubSpot — 연락처 데이터 보강이 가능한 HubSpot의 기능
• AI 에이전트 또는 챗봇 — 우리는 리드 생성을 위해 AI 에이전트를 사용하며, 많은 고객과 파트너도 마찬가지입니다.

활용 팁

• AI가 여러 채널의 고객 프로필을 분석해 리드 행동 패턴을 찾아내도록 하세요.
• AI를 활용해 다양한 리드 생성 전략의 A/B 테스트를 자동화하세요.
• AI 도구가 마케팅 자동화 플랫폼과 연동되어 캠페인과 접점 전반의 리드 상호작용을 추적할 수 있도록 하세요.

13. 이탈 예측

이탈을 수작업으로 예측하는 것은 거의 불가능합니다. 하지만 AI 도구는 지능적인 예측 모델을 제공합니다.

AI는 고객 행동 패턴을 분석해 불만족이나 참여 감소의 초기 신호를 감지할 수 있습니다. 이러한 위험 요인을 조기에 파악하면, 영업팀은 이탈이 발생하기 전에 맞춤 할인이나 타겟 아웃리치 등 유지 전략을 선제적으로 실행할 수 있습니다.

추천 도구

• ChurnZero — 고객의 제품 사용 현황, 건강 상태, 갱신 가능성 평가 및 맞춤 CX 제공
• GainSight — 판매 후 고객 여정을 통합하는 Customer Success 플랫폼
• CRM 내 AI 기반 이탈 예측 기능 — 요즘 대부분의 CRM에 어느 정도 포함되어 있습니다.
• 맞춤형 AI 모델 — 올인원 옵션을 원한다면

활용 팁

• 이탈 조짐이 보이는 조기 경고 신호(예: 참여도 감소, 응답 시간 지연 등)를 감지하고, 문제가 커지기 전에 대응할 수 있는 사전 정의된 워크플로우를 마련하세요.
• 특정 고객 행동에 따라 맞춤형 유지 캠페인을 개발하세요. 예를 들어, 일정 기간 동안 참여하지 않은 고객에게 할인 혜택을 제공할 수 있습니다.
• 어떤 유지 전략이 각 고객 세그먼트에서 가장 효과적인지 추적하고, AI의 추천을 바탕으로 지속적으로 최적화하세요.

14. 소셜 미디어 활동 모니터링

구매 신호는 회사 웹사이트에서만 발생하지 않습니다. 소셜 미디어는 고객 인사이트와 구매 신호의 보고이지만, 모든 활동을 따라가는 것은 쉽지 않습니다.

다행히도, AI 기반 도구는 소셜 미디어의 흐름을 파악하여 브랜드, 제품, 심지어 경쟁사에 대한 언급까지 추적할 수 있습니다.

AI는 고객 감정을 분석하고 잠재적 구매 신호를 포착하여, 영업팀이 적시에 개입할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 영업팀은 적절한 순간에 잠재 고객과 소통하고, 소셜 대화에 맞는 메시지를 전달할 수 있습니다.

추천 도구

• Hootsuite Insights — 언급을 인구통계, 감정, 감성 등 카테고리별로 세분화하여 시각화된 데이터를 제공합니다.
• Sprout Social — 대표적인 차세대 소셜 미디어 관리 도구
• Brandwatch — 소셜 네트워크와 인터넷을 검색하여 적합한 타깃, 실천 가능한 기회, 피해야 할 문제를 찾아주는 도구를 제공합니다.

활용 팁

• AI 도구를 설정해 경쟁사 언급도 추적하고, 경쟁사에 불만을 표하는 잠재 고객을 포착해 기회를 선점하세요.
• 구매 의도가 담긴 소셜 언급(예: 제품 문의, 경쟁사 불만 등)에 우선순위를 두도록 AI 시스템을 학습시키세요.

15. 고객 행동 분석

영업팀은 고객 행동을 이해하는 것이 AI 기반 영업 전략을 정교하게 만드는 핵심임을 잘 알고 있습니다. AI 도구를 활용하면 단순히 고객의 행동을 추적하는 것을 넘어, 사이트 내 이동 경로나 특정 제품과의 상호작용 등 실시간 패턴을 파악할 수 있습니다.

이러한 인사이트는 영업팀이 일반적인 제안에서 벗어나, 적절한 순간에 적합한 고객과 연결될 수 있도록 도와줍니다.

추천 도구

• Spark AI from Mixpanel — 자연어 쿼리를 실행 가능한 보고서로 전환해주는 Mixpanel 기능
• Amplitude AI — 웹과 모바일 모두에서 방문자의 데이터 행동을 분석하는 실시간 데이터 분석 소프트웨어

활용 팁

• AI를 활용해 고객이 무엇을 하는지뿐만 아니라, 언제 행동하는지도 추적하세요.
• 웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어 등 다양한 접점에서 AI에 지속적으로 새로운 데이터를 제공해 행동 모델을 정교화하세요.

16. 맞춤형 제품 정보 제공

소비자 행동 예측을 통해 맞춤형 제품 추천을 제공하는 것은 AI의 대표적인 비즈니스 활용 사례 중 하나입니다.

AI 기반 챗봇과 가상 비서는 고객에게 실시간으로 맞춤형 제품 정보와 추천을 제공하여, 더 나은 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이들은 고객의 구매 이력과 행동을 바탕으로 추가 제품이나 서비스를 추천하여, 거래당 평균 금액을 높일 수 있습니다.

개인화는 전환율을 높이는 핵심 요소이며, AI는 이를 가장 효과적으로 수행할 수 있습니다. 고객 행동, 구매 이력, 선호도를 분석해 AI 시스템이 실시간으로 맞춤형 제품을 제안할 수 있습니다.

맞춤형 대화형 AI는 고객 경험을 개선할 뿐만 아니라, 업셀 및 교차 판매 가능성을 높여 전체 매출 증대에 기여합니다.

추천 도구

• Botpress, 또는 다른 AI 챗봇 또는 AI 에이전트 플랫폼

활용 팁

• 실시간 행동(예: 탐색 습관, 장바구니 이탈 등)에 따라 제품 추천이 자동으로 조정되도록 동적 콘텐츠를 활용하세요.
• AI가 고객 프로필과 재고 데이터를 교차 확인하여, 제품 추천이 개인화될 뿐만 아니라 실제로 구매 가능한 상품만 제안되도록 설정하세요.
• 맞춤형 제품 정보 제공 방식별로 A/B 테스트를 진행해, 전환율이 가장 높은 방법을 찾아보세요.
• Botpress Academy에서 챗봇 또는 AI 에이전트 구축의 기초를 배워보세요.

다음 달에 AI 에이전트 도입하기

AI 도구를 활용해 비즈니스 경쟁력을 높일 준비가 되셨나요?

리드 선별, 아웃리치 자동화, 고객 맞춤화 등 어떤 목적이든, 영업 퍼널 자동화는 하루라도 빨리 시작하는 것이 좋습니다.

Botpress는 기업을 위한 완전히 개방적이고 확장 가능한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 저희 스택을 통해 개발자는 어떤 워크플로우든, 어떤 기능이든 챗봇과 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

강화된 보안 기능으로 고객 데이터가 항상 보호되며, 개발팀이 완전히 제어할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

또는 영업팀에 문의해 더 자세한 정보를 받아보세요.

자주 묻는 질문

1. 영업에서 AI 도구와 기존 자동화의 차이점은 무엇인가요?

영업에서 AI 도구와 기존 자동화의 차이는 적응력에 있습니다. 기존 자동화는 고정된 조건문(예: 양식 제출 후 자동 이메일 발송)을 사용하지만, AI 도구는 사용자 행동을 학습해 시간이 지날수록 의사결정이 향상됩니다.

2. 영업 프로세스에서 AI 에이전트와 기본 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트는 기본 챗봇과 달리 자율적으로 작동합니다. 대화 맥락을 이해하고, 질문을 통해 리드를 선별하며, 다음 최적의 행동을 제안하고, CRM과 연동해 거래 진행을 지원합니다. 반면, 기본 챗봇은 단순한 규칙 기반 문의만 처리합니다.

3. 영업에 AI를 도입하려면 기술적 배경이 필요한가요?

영업에 AI를 도입하는 데 기술적 배경이 꼭 필요하지는 않습니다. 많은 도구가 비개발자도 사용할 수 있도록 노코드 또는 로우코드로 제공됩니다. 단, 맞춤형 연동이나 CRM, 데이터 소스 연결에는 기술 인력이 도움이 될 수 있습니다.

4. 영업용 AI는 B2B와 B2C에서 어떻게 다르게 적용되나요?

영업용 AI는 B2B와 B2C에서 영업 사이클과 구매자 행동에 따라 다르게 적용됩니다. B2B에서는 리드 점수화, 거래 예측 등 계정 기반 영업을 지원하고, B2C에서는 제품 추천, 장바구니 복구 메시지 등 대량 개인화에 중점을 둡니다.

5. 내 영업팀에 적합한 AI 도구는 어떻게 선택하나요?

적합한 AI 도구를 선택하려면, 먼저 핵심 문제(예: 리드 선별, 파이프라인 예측, 이메일 아웃리치 등)를 파악하고, 해당 문제를 해결하며 기존 시스템과 연동 가능한 AI 플랫폼을 평가하세요.