수익 운영을 위한 AI 활용: 성장과 효율성 증대

Revenue operations (RevOps) 팀은 성장과 효율성을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 지원 도구에 중점을 두고 있음에도 불구하고, 최신 AI 기술을 스스로 채택하는 것을 소홀히 하는 경우가 많습니다. 그러나 B2B 조직의 많은 수익팀은 이미 AI를 활용하고 있으며, 마케팅 노력에서 더 많이 사용할 계획입니다. AI는 명시적으로 인식되지 않더라도 다양한 도구와 플랫폼에 내장되어 있습니다. ChatGPT 3. 5 출시 이후, 특히 콘텐츠 생성에서 눈에 보이는 AI 도입이 급증했습니다. AI는 생성 능력뿐만 아니라 다양한 기능을 포함합니다. Forrester는 AI 기능을 자동화, 인식, 예측, 처방, 생성의 다섯 가지 범주로 식별합니다. RevOps 전문가들은 이러한 기술을 활용하여 성과를 개선하고 수익 생태계 전반에 걸쳐 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다. RevOps 팀이 AI의 혜택을 누릴 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다: 1. 분석: AI는 패턴 식별, 세그먼트 빌딩, 페르소나 식별 및 실행 가능 통찰력 생성 능력을 향상시킵니다. 또한 고급 예측 분석과 정교한 데이터 시각화를 가능하게 합니다. 2. 워크플로우 자동화: AI는 일상적인 작업을 간소화하고 자동화하여 시간을 절약하고 팀이 부가가치 활동에 집중할 수 있게 합니다.

또한 보고서를 생성하고 프로세스 개선 기회를 강조할 수 있습니다. 3. 데이터 관리: AI는 이상을 식별하고 수정하여 데이터 품질을 개선합니다. 또한 청중 정체성을 통합하고 시장에 대한 더 나은 이해를 가능하게 합니다. 4. 수익 프로세스 향상: AI는 고객 데이터를 분석하여 기회 점수 산정 능력을 식별합니다. 또한 고객 상호 작용 및 판매 데이터를 모니터링하여 이탈을 예측하고 확장 기회를 식별합니다. 추가로, AI는 조직이 구매 그룹을 식별하는 데 도움을 줍니다. 5. 캠페인 최적화: AI는 다변수 테스트를 관리하고 타겟 청중을 세그먼트화하며 데이터 기반 결정을 위한 실시간 분석 및 통찰력을 제공함으로써 캠페인을 최적화할 수 있습니다. RevOps 팀은 더 넓은 수익 생태계와 일치하도록 AI 채택을 주도해야 합니다. 명확한 목표를 정의하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 중점을 두어야 합니다. 기존 기술, AI 채택, 프로세스, 데이터 및 기술을 평가하는 것이 목표 달성을 위한 필요한 단계를 결정하는 데 중요합니다. RevOps는 이해관계자에게 AI 로드맵을 전달하고 프라이버시 및 보안 준수를 우선시해야 합니다. 궁극적으로 RevOps 팀은 AI를 실험하여 혁신과 성공을 이끌어야 합니다.

News source

Brief news summary

RevOps 팀은 성장과 효율성을 촉진하는 데 중요하지만 AI 도구를 받아들이는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 AI는 B2B 수익팀, 특히 ChatGPT 3.5가 콘텐츠 생성에 사용되는 마케팅에서 점점 더 통합되고 있습니다. RevOps 전문가는 자동화, 인식, 예측, 처방 및 생성과 같은 다양한 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 이러한 기술을 활용함으로써 성과를 높이고 수익 생태계에 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다. RevOps 팀이 AI를 활용할 수 있는 방법에는 분석, 워크플로우 자동화, 데이터 관리, 수익 프로세스 향상 및 캠페인 최적화가 포함됩니다. AI는 패턴을 식별하고, 구매자 페르소나를 생성하고, 분석을 예측하고, 데이터를 시각화하고, 작업을 자동화하고, 이상을 감지하고, 청중 정체성을 통합하고, 기회를 점수화하고, 고객 이탈을 예측하고, 구매 그룹을 식별하고, 테스트 및 캠페인을 최적화하며, 타겟 청중을 세그먼트화하고, 실시간 분석을 제공하고, 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 앞서 나가려면 RevOps 팀은 AI를 채택하는 데 주도권을 쥐어야 합니다. 여기에는 비즈니스 목표와 일치하는 명확한 목표 설정과 AI 채택 요구 사항을 결정하기 위해 현재 기술, 프로세스, 데이터 및 기술을 평가하는 것이 포함됩니다. 이러한 조사 결과는 이해관계자에게 계획을 효과적으로 전달하는 로드맵을 작성하는 데 도움이 되어야 합니다. 프라이버시 및 보안 준수도 고려되어야 합니다. 궁극적으로 AI 채택은 지속적인 실험과 학습을 요구합니다.