수익 인텔리전스란 무엇이며 이를 사용하여 판매를 늘리는 방법

많은 기업이 직면한 큰 어려움은 CRM 및 기타 소스의 판매 정보에서 진정한 가치를 얻는 것입니다. 때로는 필요한 데이터가 없기 때문입니다. 오늘날 유명 CRM의 놀라운 기능 중 일부에도 불구하고 사람들은 적절한 데이터나 데이터를 전혀 입력하지 못합니다.

불행히도 인간의 행동은 바꿀 수 없습니다.

다행히도 소프트웨어 도구 및 AI와 같은 기술을 활용하여 인적 오류를 보완할 수 있습니다. 기업은 이제 수익 인텔리전스를 사용하여 운영 생산성을 간소화하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

수익 인텔리전스란 무엇입니까?

수익 인텔리전스는 리드, 잠재 고객, 심지어 현재 고객으로부터 제품 사용 및 판매 데이터를 수집한 다음 알고리즘 및 AI와 같은 기술을 사용하여 분석합니다. 수익을 극대화할 수 있는 메트릭 및 시장 동향을 식별하는 데 도움이 됩니다.

수익 인텔리전스는 판매 깔때기 내 여러 다른 경로에 걸쳐 통찰력 있는 데이터를 수집합니다. 다음은 수익 인텔리전스가 데이터를 가져올 수 있는 몇 가지 다른 지점의 몇 가지 예입니다.

• 이메일 열기 및 클릭
• 다운로드(eBook 및 백서와 같은 콘텐츠)
• 웹사이트 방문 및 기타 상호작용
• 인바운드 및 아웃바운드 통화(응답률, 남겨진 메시지, 콜백)
• 전환 분석
• 거래 진행
• 예측 및 기타 예측 분석
• 영업 플레이북 준수

영업 프로세스의 이러한 다양한 지점에서 데이터를 수집하면 비즈니스에 대한 실제 데이터를 수집하여 성장에 도움이 되는 올바른 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. 영업 프로세스의 웰빙과 회사의 전체 기반에 필수적인 질문에 대한 답변을 수집하는 것은 더 열심히 일하는 것이 아니라 더 똑똑하게 일하는 것입니다.

마지막으로 거래가 상향식으로 진행되었을 때를 생각해 보십시오. 아마도 보이지 않는 변수 때문이었을 것입니다. 수익 인텔리전스는 게시판의 모든 부분을 확인하고 수집된 데이터를 기반으로 다음 조치를 취할 준비가 되었는지 확인하도록 설계되었습니다.

수익 리더에게 이는 비즈니스 상태를 모니터링하고 파이프라인에서 위험을 제거하며 정확하게 예측하는 데 도움이 되는 시각화 및 예측을 의미합니다. 판매하는 사람들에게 이것은 판매 프로세스의 모든 단계에서 지침을 제공하여 누구와 이야기해야 하는지, 무엇을 말해야 하는지, 무엇을 판매해야 하는지와 같은 정보를 제공하는 것을 의미합니다.

어떤 측정항목을 찾아야 합니까?

바로 위에서 수익을 극대화하기 위한 측정항목 식별에 대해 이야기했습니다. 메트릭은 수익 인텔리전스의 성공을 측정하는 데 중요한 부분이며 판매 할당량 충족에 대해 이야기하는 것이 아닙니다.

수익을 늘리고 다양한 팀이 성과를 내고 싶다면 이전에는 생각하지 못했던 지표를 가져와야 합니다. 판매 상황과 개선할 수 있는 부분을 알려주는 모든 핵심 세부 정보가 필요합니다. 다음은 데이터를 향상시키기 위해 추적할 수 있는 측정항목의 몇 가지 예입니다.

승률

파이프라인에 정렬된 총 거래 수를 확인합니다. 그 중 몇 개나 닫혀 있습니까? 정확하게 예측하려면 거래가 성사될 가능성을 더 잘 이해해야 합니다. 5분의 1 거래인가요? 50분의 1? 이러한 승리를 평균화하고 예측 노력에 대한 비율을 만들어야 합니다.

거래 규모

더 작은 거래를 성사시키십니까 아니면 더 큰 거래를 성사시키십니까? 수익 인텔리전스는 파이프라인의 평균 거래 규모에 대한 가시성에 의존합니다. 이 메트릭을 측정하면 영업 담당자가 가장 큰 영향을 미치고 더 큰 거래를 성사시키고 수익을 증가시키는 거래에 집중하도록 가르칠 수 있습니다.

거래 속도

더 큰 거래를 성사하더라도 속도가 중요합니다. 수익을 높이는 가장 빠른 방법은 거래 속도를 높이고 더 빨리 판매하는 것입니다. 기회가 얼마나 빨리 성사될 수 있는지 측정하기 위해 측정항목을 사용하는 것은 매우 통찰력이 있습니다. 판매 프로세스를 가속화하고 판매 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다.

제품 믹스

무엇을 판매하는지, 누구에게 판매하는지, 언제 판매되는지 세심한 주의를 기울여야 합니다. 대부분의 경우 회사는 다양한 제품을 제공하며, 이를 추적하지 않으면 특정 시간에 특정 사람들에게 어떤 제품 믹스를 판매하는 것이 가장 좋은지 알기 어려울 수 있습니다. 이러한 측정항목을 추적하면 영업 팀이 보다 관련성 높은 제품을 판매하는 데 도움이 됩니다.

기타 측정항목

위의 지표는 기초일 뿐입니다. 그들은 당신이 일어서도록 도와줄 것이지만, 당신이 번성하고 싶다면 틀에서 벗어나 생각해야 합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 측정항목을 측정하는 데 익숙해지면 나만의 맞춤 측정항목을 조합해 보십시오. 연간 반복 수익(ARR), 월간 반복 수익(MRR) 및 연간 계약 금액(ACV)과 같은 항목은 모두 수익 인텔리전스를 개선하기 위해 추적할 수 있는 훌륭한 지표입니다.

수익 인텔리전스의 5가지 운영 원칙

수익 인텔리전스와 관련된 정의 및 프로세스와 함께 이를 추진하는 5가지 운영 원칙을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 수익 인텔리전스가 제공하는 간소화된 데이터 흐름에 필수적인 원칙이며 실제로 판매 가치를 제공하는 것입니다.

1. 수동 데이터 입력 대신 자동화 사용

수익 인텔리전스는 마케팅 자동화와 AI를 처음부터 끝까지 활용합니다. 그 배후의 아이디어는 수동적 및 능동적 모두에서 인적 오류를 제거하고 지속적으로 데이터를 분석하는 것입니다. 즉, 자동화는 해당 데이터를 수집하는 데 필수적인 부분입니다.

2. 고객과의 상호 작용에 대한 전체 보기

데이터가 판매 프로세스에 가치를 부여하려면 고객 상호 작용에 대한 완전하고 총체적인 보기가 필요합니다. 부분 보기는 이야기의 일부만 제공하고 예측을 매우 부정확하게 만듭니다. 작은 세부 사항 하나가 다음 큰 세일과 빈손으로 가는 것의 차이를 의미할 수 있습니다.

3. 의사결정에 실시간 데이터가 필요하다

대부분의 비즈니스 운영에서 실시간 데이터 활용은 프로젝트 또는 캠페인의 성공에 필수적입니다. 정확한 예측을 원하고 판매 프로세스를 가장 작은 세부 사항까지 개선하려는 경우 오래된 데이터를 사용할 수 없습니다. 고객이 현재 회사와 어떻게 상호 작용하는지 알아야 합니다.

4. 현실에 근거한 결정

수익 창출 채널을 잠식하는 가장 빠른 방법 중 하나는 의견을 기반으로 예측하고 결정하는 것입니다. 이러한 의견이 경험에 근거하더라도 특정 상황에서는 그 경험이 완전히 신뢰할 수 없을 수 있습니다. 최선의 결정을 내리기 위해서는 실제 데이터와 숫자가 필요합니다.

5. 회사 전체가 데이터로 연결되어야 한다

데이터는 수익 인텔리전스의 원동력입니다. 이 데이터는 회사 전체를 하나로 묶고 비즈니스의 성공 또는 실패에 대한 현실의 근거가 되어야 합니다.

이렇게 수집되는 데이터는 영업팀뿐만 아니라 회사 전체에 도움이 됩니다.

수익 인텔리전스는 어떤 문제를 해결합니까?

전체적으로 수익 인텔리전스는 이를 구현하는 모든 회사의 5가지 기본 문제를 해결합니다. 여기에서는 특별한 순서가 없습니다.

1. 캡처되지 않은 데이터

오늘날 우리가 가지고 있는 매우 유용한 기술에도 불구하고 대부분의 조직의 분석은 마케팅, 영업 및 고객 서비스의 수동 입력에 전적으로 의존합니다. 연락처, 참여 데이터 및 기타 활동과 같은 데이터를 CRM에 수동으로 기록하는 것은 고통스럽게 반복되며 항상 정확하지는 않습니다.

실제로 영업 담당자는 하루 중 데이터를 입력하는 데 시간의 30% 이상을 소비한다고 인정했습니다. 이 수동 시스템을 사용하면 일부 데이터가 캡처되지 않고 활용되지 않을 수 있습니다.

수익 인텔리전스 시스템은 영업 프로세스에서 방금 언급한 데이터를 자동으로 캡처하여 데이터가 적합한 위치에 CRM을 채웁니다. 수동 데이터 입력의 필요성이 거의 완전히 제거되었습니다. 즉, 데이터가 틈 사이로 빠져나가는 일이 없으며 사람들은 덜 반복적인 작업을 하면서 하루를 보낼 수 있습니다.

2. 고립된 데이터

바로 위에서 수익 인텔리전스의 필수 운영 원칙 중 하나가 데이터를 통해 전체 회사를 연결하는 것이라고 말한 것을 기억하십니까? 음, 각 부서(영업, 마케팅, 고객 서비스)가 이 데이터를 자체적으로 격리된 문서에 수동으로 캡처하는 경우 회사의 나머지 부분을 연결하는 데 확실히 유용하지 않습니다.

모든 회사에 해당되는 것은 아니지만 전 세계 모든 부문의 마케팅 및 영업 팀은 협업 부족으로 악명이 높습니다. 서로와 회사의 나머지 부분 모두. 그들은 자신이 아는 것을 고수하고 자신의 차선을 유지합니다.

수익 인텔리전스는 데이터를 자동으로 캡처하여 하나의 플랫폼으로 끌어올려 고립된 데이터를 방지합니다. 이 플랫폼은 모든 고객 관련 데이터의 단일 소스 역할을 하며 조직의 모든 사람이 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 AI에 의해 수집 및 분석되고, 편견 없이 저장 및 정렬되고, 신뢰할 수 있기 때문에 모든 사람이 마침내 같은 페이지에 있을 수 있고 마케팅과 영업이 더 정렬될 수 있습니다.

3. 오래된 데이터

우리가 이야기하는 동안에도 CRM 데이터는 오래되고 구식이 될 것입니다. 이것은 일반적으로 나쁜 것이 아니지만 시간이 지남에 따라 확실히 누적되어 장기적으로 상당한 문제가 될 수 있습니다.

평균적으로 B2B 고객 데이터베이스는 지속적으로 증가할 것입니다. 때때로 데이터는 1년 안에 두 배가 됩니다. 이 때문에 연락처와 정보는 오래되고 구식이 됩니다.

수익 인텔리전스는 활성 데이터 수집 AI가 되도록 설계되었으므로 사용자의 간섭에 관계없이 신규 및 기존 연락처를 업데이트하는 방법을 지속적으로 찾을 것입니다. 이메일, 번호, 제목 및 주소와 같은 데이터는 지속적으로 확인되고 변경 사항이 감지되면 업데이트됩니다.

4. 조정되지 않은 팀

영업 담당자는 종종 단순한 판매 이상을 담당합니다. 종종 그들은 새로운 고객을 온보딩하거나 고객 서비스에 대한 지원을 제공하라는 요청을 받습니다. 영업 담당자는 회사의 주요 목적인 판매에서 쉽게 주의가 산만해질 수 있습니다.

그러면 어떻게 피할 수 있습니까? 영업 담당자는 어떻게 고객을 다른 부서에 효율적으로 넘겨야 합니까? 답은 고객 상호작용의 투명성을 높이는 것입니다!

수익 인텔리전스 도구를 구현하면 영업 주기에 관련된 각 부서에서 고객 접점에 액세스하고 참조할 수 있으므로 정확한 고객 데이터를 얻기 위해 영업팀에 연락할 필요가 없습니다. 이러한 높은 가시성은 부서 간의 마찰을 줄이고 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

5. 생산성 장애물

영업 담당자에게는 일반적으로 고유한 워크플로가 있지만 나머지 팀과 시스템, 프로세스 및 기타 데이터를 공유합니다. 이것은 좋은 수익 정보 도구가 모든 사람에게 상당한 생산성 효과를 줄 수 있음을 의미합니다.

예를 들어 영업 담당자는 일반적으로 마감될 가능성이 가장 높은 리드와 시간 낭비가 될 리드를 결정하는 것으로 하루를 시작합니다. 수익 인텔리전스 도구를 사용하면 영업 담당자는 실제 데이터를 사용하여 어떤 리드가 총알을 깨고 전환할지, 어떤 리드가 판매 유입경로에서 더 오래 요리해야 하는지 더 잘 예측할 수 있습니다. 뿐만 아니라 영업 담당자는 이 데이터를 사용하여 주어진 리드와 가장 관련성이 높은 채널과 연결하기에 가장 좋은 시간을 결정할 수 있습니다.

수익 인텔리전스 도구는 수동 데이터 입력의 필요성을 제거하여 전반적으로 생산성을 향상시킵니다.

수익 인텔리전스의 혜택을 받는 사람은 누구입니까?

디자인 때문에 수익 인텔리전스는 회사의 모든 이해 관계자에게 이익이 됩니다. 회사 내에서 판매 및 수익 창출 수단을 지원하는 데만 사용되기 때문에 모든 사람이 수혜자가 될 것입니다.

수익 인텔리전스는 모든 비즈니스에 뚜렷한 이점을 제공합니다. 그러나 데이터를 사용하여 영업 문제를 해결하기 위해 더 우수하고 실행 가능한 통찰력을 생성하는 것은 단순히 영업 담당자를 위한 것 이상입니다. 수익 인텔리전스는 비즈니스 내의 많은 주요 이해 관계자에게 혜택을 줍니다.

다음은 세 가지 예입니다.

수익 리더

최고 수익 책임자(CRO)와 같은 수익 리더는 상향식 예측을 볼 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 더 나은 거래를 식별하고 팀의 성과를 설정된 목표와 비교할 수 있습니다. 모든 수익 리더는 수익 인텔리전스를 사용하여 정확하게 예측하고 건전한 비즈니스 성장을 추진할 수 있습니다.

RevOps 관리자

수익 운영(또는 RevOps) 관리자는 이 인텔리전스를 사용하여 과거 및 과거 추세와 특정 시점 성능을 확인하여 향상된 시나리오 모델링 및 목표 설정을 지원할 수 있습니다. 수익 인텔리전스 소프트웨어는 종종 매우 강력하기 때문에 데이터 분석을 자동화할 수 있으므로 RevOps 관리자가 식별한 문제를 수정하는 데 집중할 수 있습니다.

더 읽어보기: 수익 운영 역할: RevOp 팀을 구축하려면 누가 필요합니까?

영업 관리자

정확한 CRM 데이터를 통해 영업 관리자는 팀과 개인의 성과를 쉽고 효율적으로 관리할 수 있습니다. 그들은 데이터를 사용하여 리더십을 위한 롤업 예측을 개발할 수도 있습니다. 무엇보다도, 그들은 모든 팀원의 수익을 높이고 더 나은 수익 유지를 유도하는 데 필요한 정보, 답변 및 통찰력에 확고하게 뿌리를 두고 있습니다.

수익 인텔리전스를 구현하는 방법

조금 무섭게 들릴 수도 있지만 수익 인텔리전스를 통해 비즈니스를 상당한 수익 성장으로 빠르게 전환할 수 있습니다.

수익 인텔리전스를 구현하는 첫 번째이자 가장 큰 단계는 영업 팀이 이에 동참하도록 하는 것입니다. 그들은 이 구현의 목적과 이를 자신의 워크플로에 통합하는 방법을 이해해야 합니다.

모두가 엄지손가락을 치켜세우면 다음 단계는 수익 흐름과 판매 프로세스를 간략하게 설명하는 것입니다. 데이터의 출처와 데이터의 양을 정확히 파악하십시오.

이 정보를 기반으로 귀하와 귀하의 팀에 적합한 수익 인텔리전스 도구를 결정할 수 있습니다. 선택할 수 있는 도구가 많이 있으며 각 도구는 필요에 따라 다른 경험을 제공합니다. 즉, 각각은 고객 활동을 추적하고 실행 가능한 데이터를 제공할 수도 있습니다. 과감한 도약을 하기 전에 가능한 모든 데모와 무료 평가판을 활용하십시오.

여기서 중요한 점은 이 부서에서 교육을 받을 수 있는 모든 방법으로 영업 팀을 참여시켜야 한다는 것입니다. 수익 정보 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 완전히 이해하려면 약간의 지침이 필요할 수 있습니다.

결론 및 테이크아웃

수익 리더는 종종 장비가 부족하고 해야 할 일에 압도됩니다. 압력은 높지만 자원이 항상 증가하는 수익 증가 요구와 일치하는 것은 아닙니다.

그러나 정확한 예측 프로세스를 통해 수익 리더는 더 많은 빈도로 더 높은 가치의 수익 목표를 더 쉽게 제공할 수 있습니다. 정확하지 않을 수도 있고 아예 입력되지 않을 수도 있는 데이터를 수동으로 입력하는 데 정신 없이 시간을 보내는 대신, 오늘날의 수익 리더는 회사 내 수익 증대에 귀중한 에너지와 시간을 다시 집중하는 방법을 찾고 있습니다. 수익 인텔리전스를 수용하고 있습니다!

수익 인텔리전스는 상당히 새로운 개념이지만 분기가 지날수록 점점 더 중요해지고 있습니다. 이를 통해 기업은 고립된 데이터, 오래된 데이터 및 캡처되지 않은 데이터를 버리고 판매 주기를 한 번에 개선할 수 있습니다.