기업 내 AX(인공지능 전환) 추진 타당성 검토 - 영업 관점

현재 국내에서는 정부 차원의 전폭적인 지원으로 AX 관련 사업이 활발하게 추진되고 있다.
Industry 4.0 또는 DX, 스마트팩토리 등으로 진행되던 '전환'이 이제는 인공지능으로까지 확대된 모양새다.
현재 다양한 요인으로 우리나라 중소제조기업들이 어려움에 직면해 있는 듯 하다. 이건 지난 시기 도입하지 못했던 DX 등으로 인한 문제가 아닌 것은 자명하지만, 중요 요인은 아니더라도 여러 요인 중 하나일 것으로 생각된다.
이에 우리 기업에서 AX를 추진할 타당성이 있는지를 내부적으로 검토하고 사전 판단하기 위해 몇 가지 조사용 질의서를 공유한다.

 

 

1. 잠재 고객 발굴 및 타겟팅 (10항목)

• 신규 고객 발굴 시 담당자의 개인적 인맥이나 무작위 검색에 의존하는 비중이 높은가?
• AI가 웹상의 데이터를 분석하여 우리 제품을 필요로 할 확률이 높은 기업을 리스트업해 준다면 유용한가?
• 과거 문의(Inquiry) 고객 중 실제 구매로 이어지지 않았던 '잠재 고객 데이터'가 사장되고 있는가?
• 전시회나 뉴스, 공시 자료에서 영업 기회(신설 공장, 투자 소식 등)를 포착하는 데 시간이 많이 걸리는가?
• AI가 잠재 고객의 우선순위(Lead Scoring)를 매겨준다면 영업 성공률이 10% 이상 개선될 것으로 보는가?
• 우리 제품과 유사한 제품을 사용하는 경쟁사 고객군을 AI로 식별할 필요가 있는가?
• 타겟 기업의 최근 이슈(신제품 출시, 경영난 등)를 AI가 요약하여 영업 사원에게 매일 브리핑해 주길 원하는가?
• SNS나 전문 커뮤니티의 트렌드를 분석하여 시장의 니즈를 선제적으로 파악하고 있는가?
• 고객사의 구매 주기나 예산 집행 시기를 AI로 예측하여 적기에 방문할 수 있는가?
• 해외 시장 진출 시 현지 유망 파트너사 정보를 AI로 수집하고 필터링할 계획이 있는가?

2. 제안 및 영업 활동 지원 (10항목)

• 고객별 맞춤형 제안서나 견적서를 작성하는 데 평균 3시간 이상 소요되는가?
• 생성형 AI를 활용하여 고객사의 페인포인트(Pain Point)에 맞춘 개인화된 메시지를 자동 생성할 의사가 있는가?
• 과거 낙찰/투찰 데이터를 분석하여 수주 가능성이 가장 높은 적정 가격을 AI가 제안해 주길 원하는가?
• 제품 카탈로그나 기술 문서를 AI 챗봇이 학습하여 고객 문의에 실시간 응대하도록 할 계획인가?
• 영업 사원마다 제품 설명 능력이 달라 고객에게 전달되는 정보의 품질이 불균형한가?
• 다국어 응대가 필요한 글로벌 영업 시 실시간 AI 번역/통역 도구가 절실한가?
• 회의록이나 상담 일지를 AI가 요약하여 CRM(고객관계관리) 시스템에 자동 입력해 준다면 업무가 경감되는가?
• 고객의 거절 사유(Objection)를 분석하여 표준 대응 스크립트를 AI로 최적화할 수 있는가?
• 가상 환경(VR/AR)과 AI를 결합하여 제품의 작동 원리를 시각적으로 제안할 필요가 있는가?
• 영업 제안 시 활용할 시장 조사 자료나 통계 수치를 AI가 1분 내로 찾아준다면 설득력이 높아지겠는가?

3. 매출 예측 및 실적 관리 (10항목)

• 분기별/연간 매출 예측이 실제 실적과 20% 이상 차이가 나는 경우가 빈번한가?
• AI 기반의 예측 모델이 과거 패턴과 시장 변수를 조합하여 보다 정확한 매출 가이드를 준다면 유용한가?
• 영업 파이프라인(도입-제안-협상-계약)의 단계별 이탈률을 AI로 분석하고 있는가?
• 실적이 저조한 제품군이나 지역을 AI가 조기에 감지하여 경고 알림을 보내주는 기능이 필요한가?
• 영업 사원별 활동량과 수주액의 상관관계를 분석하여 고성과자의 패턴을 복제할 수 있는가?
• 프로모션이나 가격 할인 정책이 실제 매출 증대에 미친 기여도를 AI로 정밀 분석할 수 있는가?
• 거시 경제 지표(금리, 환율 등) 변화가 우리 회사 수주량에 미치는 영향을 AI로 시뮬레이션하고 있는가?
• 대시보드를 통해 전사 영업 현황을 실시간으로 파악할 수 있는 데이터 환경이 구축되었는가?
• 수주 실패 원인(Lost Analysis)을 데이터화하여 전략 수립에 반영하고 있는가?
• 영업 목표 달성을 위해 필요한 활동량(방문 횟수 등)을 AI가 역산하여 가이드해 줄 필요가 있는가?

4. 고객 경험(CX) 및 사후 관리 (10항목)

• 고객의 불만(VOC) 데이터가 텍스트로 축적되고 있으며, 이를 AI로 감정 분석(Sentiment Analysis)하고 있는가?
• 기존 고객의 이탈 징후(문의 감소, 불만 증가 등)를 AI로 포착하여 선제적으로 대응할 체계가 있는가?
• 구매 고객에게 관련 부품이나 업그레이드 제품을 추천하는 교차/상향 판매(Cross/Up-selling) AI가 필요한가?
• 고객 문의에 대한 응답 대기 시간이 길어 고객 만족도가 떨어지고 있는가?
• 제품 사용 가이드나 FAQ를 영상이나 인터랙티브 AI로 제공하여 기술 지원 부하를 줄일 수 있는가?
• 정기 점검이나 소모품 교체 주기를 AI가 계산하여 고객에게 자동 알림을 보낼 계획이 있는가?
• 고객이 우리 웹사이트나 앱에서 어떤 정보를 주로 찾는지 행동 데이터를 분석하고 있는가?
• 로열티가 높은 '우수 고객'을 정의하는 기준이 데이터 기반으로 명확한가?
• 고객 만족도 조사(NPS 등) 결과를 AI가 분석하여 개선 우선순위를 제안해 주는가?
• 클레임 발생 시 과거 유사 해결 사례를 AI가 즉시 찾아주어 대응 시간을 단축할 수 있는가?

5. 영업 인프라 및 조직 역량 (10항목)

• 영업 사원들이 외부에서도 CRM이나 AI 도구에 접속할 수 있는 모바일 환경이 갖춰졌는가?
• 사내 영업 노하우가 공유되지 않고 개개인의 머릿속에만 담겨 있는 '블랙박스' 상태인가?
• 영업팀이 새로운 IT 도구나 AI 기반 영업 방식에 대해 수용적인 태도를 보이는가?
• 데이터 기반 영업(Data-Driven Sales)을 장려하기 위한 성과 지표가 마련되어 있는가?
• 고객 상담 시 수집된 정보를 마케팅이나 개발 부서로 전달하는 프로세스가 자동화되어 있는가?
• 영업 비밀이나 고객 개인정보를 보호하기 위한 AI 보안 가이드라인이 존재하는가?
• AI 도입으로 절약된 시간을 '고객 관계 심화'에 쓰겠다는 조직적 합의가 있는가?
• 타 부서(생산, 자재)와의 재고 정보 공유가 AI로 실시간 연동되어 납기 응답이 즉각 가능한가?
• 영업 관리자가 데이터 분석 결과에 근거하여 코칭을 수행할 역량이 있는가?
• AX 도입이 영업 사원의 업무 부담을 줄여주는 '조력자'라는 인식이 퍼져 있는가?