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.
수익 운영을 위한 AI 활용: 성장과 효율성 증대
인공지능 중심의 디지털 생태계에서 인식은 인간의 시각뿐만 아니라 기계의 평가에도 영향을 미친다.
타이드웨이 프로젝트는 2026년 말까지 20만 건 이상의 대출에 영향을 미칠 것으로 예상되며, 이는 11월에 발표된 2,200만 달러 규모의 시리즈 A 투자 라운드에 힘입은 성장입니다.
인공지능(AI)은 판매 환경을 깊이 있게 변화시키고 있으며, 기업이 판매 전략을 수립하고 실행하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
마케팅은 거의 모든 산업이 간과해서는 안 되는 몇 안 되는 기능 중 하나로, 이로 인해 오늘날 마케터들에게 적극적으로 홍보되고 있는 AI 기반 마케팅 도구들이 급증하고 있습니다.
디지털 마케팅 환경은 인공지능(AI)의 도입으로 인해 큰 변화를 겪고 있으며, 이는 전문가들이 검색 엔진 최적화(SEO)를 다루는 방식을 크게 바꾸고 있습니다.
아마존은 인디애나에 최첨단 AI 데이터 센터를 건설하는 야심찬 110억 달러 규모의 프로젝트인 레이니어(프로젝트 Rainier)를 시작했습니다.
베라는 최신 생성 인공지능 기술을 활용하여 방송 영상 제작 방식을 혁신하는 선구적인 발전을 이뤄냈습니다.
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