생성형 AI를 활용한 효율적인 B2B, B2C 영업전략

 

안녕하세요.

온라인 마케팅 전문 기업 그루브애드입니다.

 

오늘은 B2B및 B2C 영업 관련해 포스팅을 진행해보고자 합니다.

 

영업직의 종사하시는 분들은 시간이 지나도 전통적인 방식인

"대면"으로 영업을 하고 있습니다.

 

최근 몇 년간 인고 지능 기술의 발전은 비즈니스 세계에 혁신적인 변화를 가져왔고

이번 코로나19 팬데믹 이후 AI를 활용한 비대면 서비스가 매우 유명해지고

이를 시작으로 많은 비대면 서비스가 매우 중요한 역할을 하게 되었어요.

 

AI를 활용한 비대면 서비스는 AI 기술 발전으로 혁신적인 변화를 가지고 오고 있습니다.

 

생성형 AI는 많은 기업들 속에서 B2B 및 B2C 영업 시장에서 경쟁력을 높이는데

많은 영향을 끼치고 있는데 최근 몇 년 동안 인공지능 기술의 발전은 비즈니스 세계에

엄청난 변화를 가지고 왔습니다.

 

생성형 AI는 기업의 경쟁력을 확보하고 성장하는 도구로써 현대 영업전략에서

중요한 역할을 하고 있습니다.

 

인공지능을 활용한 영업방식은 시간효율과 비용을 절감하는데에

큰효과는 내고있지만 영업이라는 것이 오프라인 대면으로 이루어져야만

계약이 원활히 성사되는 경우들도 있기에 아직 영업 시장에서는

크게 반응이 일어나거나 좋다고 하는 부분이 없는 것 같습니다.

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그래서 오늘은 생성형 AI와 이를 활용한

적용 사례에 대해 포스팅을 시작하려고 합니다.

 

AI는 현실에서 사람들과 더불어 함께 가는 존재이니만큼

오늘의 포스팅에 귀 기울여 주시면 감사하겠습니다.

 

생성형 AI란?

 

생성형 인공 지능(AI)의 한 분야로 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를

자동적으로 모방하고 학습하고 생성 및 예측을 하는 기술입니다.

 

B2B 및 B2C 영업에서 사용할 생성형 AI를 간단히 설명드리자면

머신 러닝을 통해 학습한 내용들을 조합하고, 딥러닝의 한 분야로 텍스트, 이미지, 음악 등

새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둔 AI 모델 혹은 AI 애플리케이션(응용프로그램)을 말합니다.

 

주요 AI의 특징으로는

 

● 자연어 생성 : 자연어 처리 기술을 활용하여 한국말의 문법, 어법을 유사하게 자연스러운

문장으로 생성을 할 수 있습니다.

 

● 이미지 생성 : 픽셀 수준에서 새로운 이미지를 생성하여 복제합니다.

 

● 음악 및 음성 생성 : 음향 데이터를 기반으로 스타일을 학습하여 새로운

음성합성, 노래 생성, 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

 

● 예측 및 시뮬레이션, 창의적인 프로세스 : 입력 데이터를 분석하여

예측하거나 시뮬레이션을 수행할 수 있고 창의적인 프로세서를 자동화하여

크리에이티브 한 작업을 지원하는 도구로 활용이 가능합니다.

 

 

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● 자연어 처리 (LNP : Natural language processing)

인간의 컴퓨터가 이해 및 해석을 통한 분석, 생성을 할 수 있는지 초점을 맞춰

인공지능 분야, 음성 활성화 가상 어시스턴트, 언어 변역 앱, 챗봇 등 기술에 사용

 

● 대형 언어 모델 (LLM, Large Language Model)

일반적인 언어 모델은 훈련받은 언어 내에서 언어 작업을 수행하는 것을 말하고

광범위한 양의 인간 언어를 학습하여 생성할 수 있도록 훈련된 모델

 

● GPT (Generative Pre-transformer)

모두 다 많이 알고 널리 펴져있는 대표적인 인공지능 모델로, 사람처럼 말하고

많은 정보를 공유하며 의사소통할 수 있도록 잘 훈련된 모델

 

 

B2B 및 B2C 용어에 대해 들어보신 적이 있으실까요?

 

이 용어들은 비즈니스, 경제, 마케팅 관련 업종에 있는

분들이라면 많이 들어보셨을 것 같습니다.

 

인공지능에 대입을 했을 때 어떤 효과가 일어나는지

함께 알아보도록 하겠습니다.

 

이 뜻을 제대로 알고 계신다면 실제 업무를 보실 때에도

유용하게 적용할 수 있을 것 같습니다.

 

이 뜻을 알기 전, 간단한 B2B 및 B2C 영업용어부터 정리해 보겠습니다.

 

우선 B2B 및 B2C 영업에 철자에 관해 설명을 드리도록 하겠습니다.

 

"B"는 Business에서 따온 말로 "기업"을 뜻하고 있습니다.

 

"C"는 Consumer, Customer을 지칭하는 말로

"소비자"를 뜻하고 있습니다.

 

이를 표현할 때 가운데의 "2"는 영어 단어 to 발음과

유사하여 숫자로 넣어 사용하고 있습니다.

 

이때 "to"는 양쪽에 있는 주제를 이어주는 역할을 한다고 보시면 될 것 같습니다.

 

다음은 B2C의 뜻에 관련해 말씀 드리도록 하겠습니다.

 

Business To Consumer의 약자로,

기업이 개별 소비자에게 직접 제품이나 서비스를

직접 판매하는 비즈니스 모델을 가리킵니다.

B2C 영업의 해당 거래의 예시로는 온라인으로 옷을 주문하는 것인데요.

옷을 판매하는 기업과 소비자 간의 거래이기 때문입니다.

 

이 거래는 많은 사람들이 익숙한 소매업 및 온라인 쇼핑과도 관련이 있습니다.

그렇기 때문에 구매 규모가 B2B에 비해 작고 빈도가 많다는 특징이 있습니다.

 

또한 가장 핵심이 되는 요소는 "광고홍보와 브랜딩"입니다.

물론, 소비자들로부터 받는 신뢰도 중요합니다.

 

 

Business To Business의 약자로,

기업 간의 상호 작용과 거래를 말합니다.

 

이 모델에서 기업들은 다른 기업에게 제품이나

서비스를 제공하거나 구매합니다.

 

B2B 거래는 대규모 주문과 장기계약이 일반적이며, 자동차 제조업체가

자동차 부품을 공급업체로부터 구입하는 것이 B2B 거래의 한 예시입니다.

 

기업 간의 이루어지는 거래이기 때문에 거래 규모가

대체적으로 크고, 구매까지 의사결정이 오래 걸리는 특징이 있습니다.

 

또한 B2B에서 가장 핵심이 되는 요소는 "신뢰와 상호작용"입니다.

기업의 핵심적인 목표는 이익 창출인데, 상대 회사와 거래를 하는데 이익 창출이

되지 않는다면? 굳이 거래를 희망하지 않을 겁니다.

 

 

B2C 영업 종류에는 대표적으로 5가지 유형이 있습니다.

간단하게 줄여서 설명드리도록 하겠습니다.

 

<B2C 영업의 종류>

 

1. 직접 마케팅 : 이메일 마케팅, SMS 마케팅

 

2. 전통적인 마케팅 : TV 광고+라디오 광고 매체, 인쇄 광고

 

3. 디지털 마케팅 : 소셜미디어 마케팅, 검색엔진 (SEM), 콘텐츠 마케팅

 

4. 관계마케팅 : 고객서비스와 지원. 리뷰와 소셜 증명

 

5. 이벤트 및 프로모션 : 팝업 스토어와 전시회, 할인 쿠폰 및 이벤트

 

이러한 다양한 전략은 각기 다른 상황과 목표에 맞춰

조함하여 사용될 수 있고 소비자들의 관심을 끌고

브랜드 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

 

B2B 영업 종류에는 대표적으로 6가지 유형이 있습니다.

 

<B2B 마케팅의 종류>

 

1. 콘텐츠 마케팅 : 전문 지식공유, 웹 세미나 웹캐스트

 

2 디지털 마케팅 : 검색 엔진 (SEM), 소셜미디어 마케팅

 

3. 이벤트 마케팅 : 산업박람회와 전시회, 세미나와 워크숍

 

4. 관계마케팅 : 개인화된 커뮤니케이션, 고객 서비스와 지원

 

5. 전통적인 마케팅 : B2B 전문매체광고, 직접 우편 홍보

 

6. 파트너십 및 협력 관리 : 파트너 프로그램, 리버럴 프로그램

 

 

이러한 다양한 B2B 홍보 전략은 기업들이

타깃 시장에서 경쟁력을 유지하고 성장할 수 있는 데

중요한 역할을 합니다.

 

B2B의 거래는 기업과 이루어지기 때문에 보통

더 협상적이고 전략적으로 들어가므로 결정은

비즈니스 목표와 ROI 계산을 중심으로 이루어집니다.

 

광고는 대게 전략적 있고 깊이 있는 광고 접근이

필요하고 비즈니스의 복잡성과 결정과정의 길이를

고려하여 효과적인 정보 제공과 ROI를 강조합니다.

 

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어떤 전략을 짜야 하는지에 대해 설명드리겠습니다.

 

 

1. 인공지능을 활용하여 B2B 고객의 특성을 분석하고 예측하는 방법

 

2. 인고 지능 데이터를 기반으로 효율적인 고객 타겟화

전략 구축하고 자동화하는 방법

 

3. 효과적인 커뮤니케이션과 관계 구축을 위한 AI 도구 활용하는 방법

 

4. 인공지능을 활용하여 영업 프로세스를 효율적으로 자동화하는 방법

 

5. CRM 시스템으로 예측분석을 통한 리드 관리의 개선하는 방법

 

 

1. 인공지능을 활용하여 고객에게 개인화된

제안과 추천을 제공하는 방법

 

2. 사용자 행동 데이터를 분석하여 특정 상황에

맞춘 맞춤형 서비스를 제공하는 방법

 

3. AI챗봇을 통한 고객서비스 자동화 및 문제 해결로

실시간 응답으로 원활한 응대를 하는 방법

 

4. 시장에서의 맞춤형 홍보 전략을 구축하고 고객 행동 예측과

관심사 기반의 타깃 마케팅을 실행하는 방법

 

이러한 전략을 효율적으로 계획한다면 많은 도움이 될 수 있습니다.

 

 

인공지능을 활용해 B2B, B2C 영업을 했을 때 장점

 

고객 충성도를 높이고 반복 구매율을 높이며 행동과 패턴분석으로

더 나은 고객인 사이트를 제공합니다.

또한 24시간 고객 지원 서비스를 제공하여 소비자의

만족도를 높이고 브랜드 이미지를 강화하며, 자동화로

반복적인 업무를 줄일 수 있어 비용을 절감하고 직원들의

전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

 

 

인공지능을 활용했을 때 단점

 

 

1. 기술을 처음 도입하고 유지하기 위해서 초기 비용과 기술적인 지원이

필요하여 비용적인 부분에서 부담을 초래할 수 있습니다.

 

2. 데이터의 보완 문제와 개인정보 보호 문제가 있을 수 있으며,

이로 인해 사용자들의 신뢰를 잃을 수 있는 문제가 있습니다.

 

3. 인공지능의 결정이 인간의 직관적인 판단을 완전히 대처할 수 없다는 점에서

가끔씩 예측이나 추천이 부정확할 수 있습니다.

 

4. 학습 데이터의 품질이나 기술적 한계로 인해 예기치 않은

오류가 발생할 수 있으며, 이는 비즈니스 운영에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

 

실제 업무에 적용된 사례로는

 

1. Amazon의 추천 엔진

-Amazon은 생성형 인공지능을 활용해 고객 구매 이력과 키워드 검색 패턴을 분석하여

맞춤형 상품 추천을 제공합니다. 이는 리타겟팅 기법이라고 말할 수 있습니다.

이는 고객 경험을 개인화하고 추가 구매를 유도하는데 중요한 역할을 하고 잠재 고객을

끌어올릴 수 있습니다.

 

2. 쿠팡의 AI 기반 배송 최적화

쿠팡은 이 기술을 이용하여 배송 네트워크를 최적화하고 배송 속도를 향상시켜 고객의

만족감을 올리는데 집중하고 있습니다.

더욱더 효율적인 서비스를 제공하는데 아주 큰 도움이 되어 현재 한국에선 쿠팡을

이용 안 하는 사람이 없을 정도로 많은 성장기반에 도움이 되었습니다.

 

 

도움이 많이 되셨나요?

다음 포스팅에서도 유용한 정보 들고와

포스팅토록 하겠습니다 :)