영업사원에게 물어보면 가장 큰 문제는 더 높은 품질의 리드를 얻으려고 노력하는 것이라고 말할 것입니다. 문제는 더 많은 리드를 얻는 것과 리드를 얻었을 때 더 높은 품질의 리드에 집중하는 것으로 나눌 수 있습니다. 성공적인 영업팀은 지속적으로 우선순위를 정하여 시간을 현명하게 투자하고 집중해야 합니다. 리드를 선별하기 위한 명확한 프레임워크를 갖추면 가장 유망한 리드를 식별하고 맞춤형 대화를 나누고 더 빠른 전환을 얻는 데 큰 도움이 될 수 있습니다!

BANT(Budget, Authority, Need, Timeline)는 리드 자격 평가에 가장 일반적으로 사용되는 프레임워크입니다. 예산 – 잠재 고객이 재정적으로 구매할 능력이 있습니까?라는 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 권위 – 의사 결정 권한이나 영향력이 있습니까? 필요 – 제품이나 서비스가 해결할 수 있는 진정한 요구 사항이 있습니까? 타임라인 – 잠재 고객이 결정을 내려야 하는 긴급성 또는 기간은 언제입니까?

BANT 자격은 단순한 체크포인트가 아닙니다. 이는 고품질의 리드가 풍부한 파이프라인을 구축하여 성공적인 종료 가능성을 높이는 기반입니다. BANT는 전략적 가치 외에도 각 잠재 고객의 고유한 요구 사항을 포착하고 이해하는 구조화된 수단 역할을 합니다.

이는 AE(고객 담당자)가 시간의 우선순위를 정하고 성사될 가능성이 가장 높은 거래에 집중하는 데 도움이 됩니다. 또한 영업 리더가 CEO와 이사회에 전망을 제공하기 위해 작업 중인 현실적인 파이프라인이 무엇인지 더 잘 예측하는 데 도움이 됩니다.

그러나 영업 전화, 설문 조사, 이메일 등 기존의 리드 스코어링 방법은 비효율적입니다.

• 시간 소모 : 이는 다른 중요한 작업에 전념할 수 있었던 AE의 귀중한 시간을 빼앗아갑니다.
• 불완전한 정보: 수동으로 수집된 데이터는 누락된 필드로 인해 불완전한 경우가 많아 의사 결정의 견고성이 떨어집니다.
• 주관: 리드 채점은 각 AE에 대한 기준이 다를 수 있고 편견이나 감정의 영향을 받을 수 있으므로 주관적인 경향이 있습니다.
• 확장성: 비즈니스가 기하급수적으로 확장되기 시작하면 수동 프로세스는 비즈니스의 잠재력을 달성하는 데 방해가 되는 제한 요소가 됩니다.

AI가 영업 리드 스코어링을 어떻게 변화시키고 있습니까?

AI의 통합은 전통적인 접근 방식을 재편하고 영업팀의 역량을 강화하는 혁신적인 힘으로 등장했습니다. AI는 자동화된 리드 스코어링, 대규모 개인화, 실시간 의사결정 지원 및 CRM 시스템과의 통합을 통해 영업의 초석이 되었습니다.

Nanonets에서 AI는 일상적인 운영과 의사결정에 필수적인 부분입니다. 전 세계적으로 고객 기반이 빠르게 성장함에 따라 팀은 AI 도구를 적극적으로 활용하여 대규모 고객 요청을 충족합니다. AI-BANT 검증 도구는 영업팀이 고객 검색 통화 중에 효율적으로 통찰력을 포착하고, 리드 검증 점수를 할당하고, 경고를 생성하고 CRM에 통합하는 데 도움이 됩니다.

AI-BANT 검증 도구는 기존 워크플로우를 방해하지 않고 Zoom, Slack, HubSpot과 같은 기존 플랫폼과 원활하게 통합됩니다. AI-BANT 검증 워크플로우의 단계별 분석은 다음과 같습니다.

1. 통화 내용 변환: AI 도구는 줌 통화 중에 백그라운드에서 실행되어 대화 내용을 기록하고 이를 Nanonets 앱으로 직접 보냅니다.
2. 데이터 추출: 통화 요약을 분석하고 BANT 기준을 선택하여 사용 가능한 예산, 의사결정 권한, 제품의 유용성, 구현 시간 등 관련 라벨별로 분류합니다.
3. 리드 점수 : 이 도구는 BANT 기준 충족 여부에 따라 리드에 신뢰도 점수를 할당하고 사전 설정된 임계값에 따라 수락하거나 거부합니다.
4. 알림 보내기: 이 도구는 Slack에 쉽게 통합될 수 있습니다. 여기서 리드의 개인 세부 정보, BANT 세부 정보 및 점수를 강조하는 세트 템플릿이 계정 담당자가 거래 생성을 승인할 수 있는 Slack 채널에 알림으로 전송됩니다.
5. CRM 통합: 마지막으로 거래가 승인되면 추가 추적을 위해 클릭 한 번으로 CRM에 추가됩니다.

하지만 작동합니까? AE보다 더 나은 작업을 수행할 수 있습니까?

BANT 검증 도구가 영업 효율성에 미치는 영향을 알아보기 위해 우리는 리드 종결의 중요한 지표를 자세히 조사하는 연구를 수행했습니다. 우리는 AE가 수행한 1500건 이상의 영업 통화를 분석하고 AI-BANT 검증 도구를 사용하여 그들의 검증 및 거래 종료율을 비교했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

AE가 리드에 대한 BANT 세부 정보를 표시한 경우 리드 종결과의 상관 관계는 다음과 같습니다.

AI가 리드에 대한 BANT 세부 정보를 표시했을 때 리드 종결과의 상관 관계는 다음과 같습니다.

정밀도와 리콜

이는 AE 또는 AI가 거래를 BANT로 표시하면 거래가 종료될 가능성이 동일하다는 것을 보여줍니다. BANT로 표시된 경우 둘 다 ~25%의 정밀도 또는 거래를 성사시킬 확률이 1/4이었습니다. 이는 1/4 거래 성사에 대한 업계 벤치마크와 일치합니다.

AI가 정말 뛰어난 성능을 발휘하고 수동 검토를 완전히 날려버린 곳은 바로 Recall이었습니다. 거래가 종료될 예정인 경우 수동 검토를 통해 해당 거래의 41%만 BANT로 바로 표시할 수 있었습니다(권한과 타임라인이 항상 명확하지 않을 수 있기 때문). 그러나 AI는 이를 81%로 추측할 수 있었습니다. 이는 종료될 모든 거래 중 81%를 BANT로 정확하게 표시할 수 있다는 의미입니다.

사이클 타임

결국 성사된 거래 중에서 관찰해야 할 또 다른 주요 지표는 주기 시간입니다. 고객과 최초 연락이 이루어진 시점부터 종료일까지의 시간입니다. 더 빠른 주기 시간은 시장 경쟁력을 나타내며 수익 잠재력에 직접적인 영향을 미칩니다. 우리는 AI가 할당한 자격 점수가 80점 이상(1~100점 척도)인 거래의 주기 시간이 5~10% 더 짧은 것으로 나타났습니다. 이는 영업팀이 파이프라인의 우선순위를 정하고 가장 유망한 리드에 집중하는 방법에 큰 영향을 미칠 수 있습니다!

퍼지 반트

또한 AE가 수행한 BANT 자격은 거래가 BANT인지 아닌지를 결정하는 이진 기준입니다. 그러나 이는 다른 거래보다 BANT 자격이 더 강한 거래의 미묘한 차이를 포착하지 못합니다. AI는 모든 세부 사항을 분석한 다음 1부터 100까지의 자격 점수를 할당하므로 영업팀이 각 중점 거래에 대한 접근 방식을 맞춤화할 수 있는 훨씬 더 많은 유연성을 제공합니다.

개밥

이 제품을 테스트하는 경험을 포착하기 위해 우리는 몇몇 AE에게 이 도구 사용 경험을 공유해 달라고 요청했습니다. 그들이 강조한 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

1. Zoom과 직접 통합하면 통화에서 논의된 중요한 세부 사항이 누락되지 않습니다. 통화 흐름에 관계없이 BANT 정보는 간결하고 철저하게 캡처됩니다.
2. '승인' 단계에서는 AE가 AI 생성 보고서를 CRM에 게시하기 전에 검토할 수 있습니다. 작업은 대부분 자동화되어 있지만 필요할 때 BANT 요약을 수동으로 검토하고 편집할 수 있는 옵션을 갖는 것이 좋습니다.
3. 표준화된 리드 자격 프로세스는 다양한 AE별로 조직 전체에서 순위의 일관성을 보장합니다. 전반적으로 리드 점수 기준에는 차이가 훨씬 적습니다.
4. BANT 리드 검증 완료 속도는 수동 채점에 비해 경이롭습니다. 누락된 필드 및 불완전한 데이터와 관련된 문제는 이제 존재하지 않습니다.
5. 이 작업을 자동화하여 절약된 시간은 이제 고객과의 보다 질 높은 대화를 나누고 더 나은 제품을 개발할 수 있는 기회를 모색하는 데 사용됩니다.

AI를 BANT 자격 프로세스에 통합함으로써 영업 환경에 혁명을 일으키고 오랜 비효율성을 해결하고 새로운 수준의 정밀도를 실현했습니다. 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스, 불완전한 데이터, 주관적인 리드 채점 등 BANT 검증과 관련된 기존 과제는 AI 기능에서 확실한 솔루션을 찾습니다.

Zoom, Slack 및 HubSpot과 같은 플랫폼과 Nanonets AI-BANT 검증 도구의 원활한 통합은 통화 기록에서 CRM 통합에 이르기까지 기존 워크플로우와의 적응성과 호환성을 보여줍니다. 우리가 보다 효율적이고 효과적이며 고객 중심적인 판매 전략을 추구하면서 인간의 직관과 AI의 정확성을 계속해서 혼합하면서 앞으로 어떤 혁신적인 가능성과 아직 개발되지 않은 잠재력이 펼쳐져 있는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.

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• 출처: https://nanonets.com/blog/decoding-bant-ais-precision-vs-human-intuition-in-sales/