영업·마케팅 실무자가 생성형 AI를 사용하는 법

기업의 인공지능(AI) 도입 양상이 진화하고 있다. AI 활용이 업무 자동화를 넘어 고객경험 혁신으로 확장되고 있다. 대규모 고객 데이터를 실시간으로 분석하고 개별 고객에게 맞춤화된 서비스를 제공해야 하는 영업·마케팅·고객 서비스 분야의 AI 활용이 두드러진다. 이에 기업은 AI를 통해 개인화된 제품 추천부터 실시간 고객 응대까지 고객 여정 전반을 혁신하며 경쟁력을 강화하는 모습이다.

최근 기업들은 각자의 비즈니스 특성에 맞는 AI 전략을 본격적으로 모색하기 시작했다. 영업, 마케팅, 고객 서비스 등 각 직무별로 다른 업무 특성과 요구사항을 고려한 맞춤형 AI 솔루션의 필요성이 대두되면서, IBM, 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 오라클 등 주요 글로벌 기업들이 산업과 직무를 불문하고 구성원들이 AI를 쉽게 구축하고 현업에서 바로 활용할 수 있도록 지원하고 있다.

기업의 관심이 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘어떻게 활용할 것인가’로 옮겨가는 가운데, 세일즈포스가 전 세계 영업·마케팅·고객 서비스 분야 비즈니스 담당자들을 대상으로 비즈니스 현황에 대해 조사한 글로벌 트렌드 보고서를 올해 연달아 발표했다.

세일즈포스는 보고서에서 각 분야의 현업 담당자들이 고객접점을 확대하고 효과적인 고객경험 제공을 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지, 그 과정에서 AI 도입과 같은 디지털 전환이 어떻게 이뤄지고 있는지 분석했다.

영업조직, AI 도입으로 영업 지원과 매출 성장

전 세계 5500명의 영업 담당자를 대상으로 진행한 설문조사에 따르면 최근 시장 경쟁 심화로 인한 매출 부담을 해소하기 위해 새로운 판매 채널을 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 84%는 파트너 제휴 판매를 통해, 90% 이상은 구독 모델을 통해 매출이 증가했다고 답했으며, 이러한 다각화 전략으로 79%의 영업팀이 지난해 매출 성장을 달성했다.

그러나 고객의 요구에 맞는 개인화된 접근에 여전히 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 비즈니스 구매자 중 86%는 영업 담당자가 자신의 구매 목표를 이해할 때 구매 의향이 더 높다고 응답했지만, 단 49%만 이러한 개인화된 서비스를 제공받았다고 답했다. 영업 담당자가 개인화된 경험을 제공하는 데 어려움을 겪고 있다는 것이다.

반복적인 업무로 영업 담당자들은 생산성 저하를 경험하고 있는 것으로 나타났다. 영업 담당자는 일주일 동안 업무 시간의 평균 30%만을 직접 고객을 응대하는 영업 활동에 사용하고 있으며, 나머지 대부분의 시간을 ▲잠재 고객 우선순위 지정 ▲고객 데이터 관리 ▲견적 생성 등 수작업이 필요한 업무에 소비하는 것으로 나타났다.

이에 영업팀은 반복 업무 자동화와 맞춤형 영업 전략을 위해 AI를 도입하고 있다. 현재 81%의 세일즈 팀이 AI를 사용 중이며 ▲영업 데이터 품질 및 정확성 ▲고객 니즈에 대한 이해 ▲고객을 위한 개인화 ▲매출 예측 정확도 ▲잠재 고객 커뮤니케이션 등에서 성과를 보고 있다. AI를 도입한 영업팀의 83%가 매출이 증가했다고 답해 AI가 핵심 영업 도구로 자리 잡았음을 보여줬다.

그럼에도 여전히 ▲예산 및 인력 부족 ▲AI 사용 방법에 대한 직원 교육 부족 ▲보안 문제 등의 도전 과제에 직면해 있는 것으로 답했다. AI를 도입한 세일즈 팀 중 35%만 자사 데이터의 정확성을 완전히 신뢰한다고 답해, AI 도입을 위한 데이터 체계 확립이 시급한 것으로 나타났다.

AI와 데이터, 마케팅 성과 좌우하는 필수 요소

전 세계 5000여 명의 마케터를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 마케터들은 효과적인 고객 관계 형성과 업무 효율성 개선을 위해 AI 도입을 최우선 과제로 두고 있다. 마케터들이 평균적으로 사용하는 마케팅 도구와 기술은 8개에 달하며, 그중 마케팅 분석 도구(88%)와 고객 관리 시스템(86%)이 가장 많이 활용되는 것으로 나타났다. AI를 도입한 마케터들은 개인화 마케팅에 AI를 활용해 성과를 76% 향상시켰다고 답해 AI의 효과성을 입증했다.

마케터들은 고객 이해도를 높이기 위해 평균 9가지 다양한 데이터를 활용하고 있으며, 고객 서비스 데이터(88%), 거래 데이터(82%), 모바일 앱 데이터(82%) 등을 주로 사용하고 있다고 답했다. 40%의 마케터는 실시간 데이터 부족으로 인해 여전히 과거의 인사이트나 직관에 의존하고 있으며, 59%는 실시간 데이터 접근에 IT 부서의 지원이 필요하다고 답해 실시간 데이터 접근성의 개선이 중요한 과제로 떠오르고 있다.

최근 개인정보 보호 정책 강화와 고객 신뢰 구축의 필요성으로 38%의 마케터가 기존의 써드파티 데이터를 대신해 퍼스트파티 데이터를 채택하기 시작했다. 그러나 데이터 통합에 완전히 만족하는 마케터는 31%에 불과해 데이터의 효율적인 통합과 활용이 여전히 과제로 남아 있다.

AI 도입률이 높은 마케팅 팀은 예측형 AI와 생성형 AI를 함께 활용하여 더욱 고도화된 고객경험을 제공하는 것으로 나타났다. 하지만, 41%의 최고마케팅책임자(CMO)는 데이터 보안에 대한 우려를 여전히 갖고 있으며, 특히 AI의 부정확한 예측이나 결과물로 인해 발생할 수 있는 브랜드 신뢰도 저하를 주의 깊게 고려하고 있다고 답했다.

고객경험 혁신을 위한 AI와 셀프서비스 확대

전 세계 5500명 이상의 서비스 전문가 대상 조사에 따르면, 고객의 서비스 기대 수준이 지속적으로 높아지고 있다. 에이전트의 82%와 현장 직원의 76%가 고객 요구 증가를 체감하고 있으며, 이에 대응해 실시간 채팅과 화상 서비스 등 다양한 채널을 활용해 서비스 품질을 개선하고 있다.

고객이 직접 문제를 해결할 수 있는 셀프서비스 도구에 대한 수요도 증가하고 있다. 조사에 따르면, 61%의 고객이 간단한 문제는 셀프서비스로 해결하고 싶다고 답했으며, 성과가 뛰어난 서비스 조직 중 80%가 이를 적극 도입해 고객 문의의 54%를 셀프서비스로 해결하며 리소스 절약과 고객 만족도 향상을 동시에 달성하고 있다.

서비스 부문이 수익 창출의 주요 축으로 부상하면서, 서비스 조직들은 AI와 자동화에 대한 투자도 점차 확대하고 있다. AI를 활용한 서비스 응답 생성, 지능형 오퍼 제공, 자동화된 고객 응대 등 다양한 분야에서 생산성 개선 효과를 보고 있으며, 실제로 AI를 도입한 조직의 90%가 비용 절감과 시간 단축 효과를 경험하고 있다고 답했다.

그럼에도 불구하고, 고객과의 신뢰 관계 형성에 있어 사람과의 상호작용이 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 서비스 전문가의 92%가 고객과의 관계 강화가 더욱 중요해지고 있다고 답했으며, AI가 단순한 문제 해결과 프로세스 최적화에는 큰 기여를 하지만, 깊이 있는 신뢰를 쌓기 위해서는 여전히 직접적인 상호작용이 필수적인 것으로 나타났다.

보고서에서 나타난 바와 같이, 영업, 마케팅, 고객 서비스 등 각 부문에서 AI 도입의 필요성이 갈수록 커지고 있지만 이를 실질적으로 구현하는 과정에서는 다양한 도전 과제에 직면하고 있는 것으로 나타났다. AI가 업무 효율성과 고객경험을 극대화하기 위한 핵심 요소임에도 불구하고 여전히 기업 내에서 큰 장애물로 작용하고 있다.

세일즈포스는 최근 영업, 마케팅, 서비스 등 현업에서 즉시 사용 가능한 자율형 AI 에이전트의 개발 및 활용을 지원하는 에이전트포스를 선보였다. 에이전트포스는 사람이 지시하지 않아도 자율적으로 업무를 수행할 수 있도록 설계돼, 기업이 고객과의 관계를 더 신속하고 깊이 있게 형성하고 업무 효율을 향상하는 데 기여한다.

자연어를 기반으로 움직이는 에이전트포스는 AI에 익숙하지 않은 구성원도 쉽게 AI 에이전트를 개발 및 업무에 활용할 수 있도록 돕는다. 영업 부문에서 24시간 잠재 고객과 소통하고 미팅 일정을 자동으로 관리하며, 마케팅에서는 고객 데이터를 활용한 맞춤형 캠페인 실행을 지원한다. 고객 서비스 부문에서는 기존 챗봇을 뛰어넘는 AI 에이전트가 기업 내 가이드라인과 정책에 맞춰 자율적으로 고객의 문의 사항이나 요청을 처리할 수 있다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network