잠재 고객을 찾기 위한 AI 활용의 가장 효과적인 방법은 무엇일까요? 이 글에서 INVIAI와 함께 자세히 알아보세요!
AI 기반 도구는 CRM 기록과 웹 활동 같은 방대한 고객 데이터를 분석해 잠재력이 높은 리드를 찾아냅니다. Salesforce에 따르면 AI 리드 생성은 “업무 흐름을 자동화하고 효율성을 높이며, 초개인화된 고객 경험을 창출해 기업이 잠재 고객을 유치하고 전환하는 방식을 혁신하고 있다”고 합니다.
실제로 머신러닝 모델은 구매 가능성이 높은 잠재 고객을 순위별로 분류해 영업팀이 가장 유망한 리드에 집중할 수 있도록 돕습니다.
이로 인해 접근 방식이 더욱 효율적이고 맞춤화됩니다. 아래에서는 예측 분석부터 챗봇, 자동화 캠페인까지, 기업이 새로운 고객을 발굴하고 전환하는 데 유용한 주요 AI 전략과 도구를 살펴봅니다.
고품질 데이터 및 프로필 구축
- 데이터 정리 및 통합: CRM 기록, 웹사이트 분석, 마케팅 데이터를 하나의 시스템에 통합하세요. 연락처 정보, 행동, 구매 이력 등 모든 필드를 완전하고 표준화하여 AI 모델에 정확한 입력값을 제공해야 합니다.
- 목표 속성 정의: 최고 고객의 특성(산업, 회사 규모, 인구통계, 행동 등)을 파악해 이상적인 고객 프로필을 만드세요. 이 프로필이 AI가 분석하는 ‘시드’ 데이터가 됩니다.
- 통합 플랫폼 활용: 고객 데이터 플랫폼(CDP)이나 중앙 데이터베이스를 고려해 데이터를 집계하세요. 통합된 뷰는 AI가 고객 세그먼트를 쉽게 비교하고 예측 모델을 강화하는 데 도움을 줍니다.
AI로 세분화 및 타겟팅
- AI 고객 세분화: 머신러닝은 공통된 인구통계, 구매 이력, 웹 행동을 기준으로 고객을 그룹화합니다. 마케터는 각 세그먼트(예: 친환경 구매자용 캠페인과 예산 중심 구매자용 캠페인)를 위한 맞춤형 캠페인을 설계해 관련성과 전환율을 높입니다.
- 유사 고객 모델링: AI는 최고의 고객과 유사한 신규 잠재 고객을 찾아냅니다. 이 방법은 기존 고객 기반을 넘어 고가치 리드를 발굴하며, 유사 고객은 상위 고객과 비슷한 행동을 보입니다.
결과적으로 더 높은 품질의 리드를 확보하고 획득 비용을 절감할 수 있습니다. - 예측 리드 스코어링: AI는 과거 데이터와 온라인 행동을 바탕으로 전환 가능성이 높은 리드를 순위별로 평가합니다. 예를 들어, 누군가 백서 다운로드나 가격 페이지 방문 시 AI 점수가 갱신됩니다.
영업팀은 점수가 높은 리드에 우선적으로 접근해 고객 전환 가능성이 높은 대상에 집중할 수 있습니다.
AI 챗봇 및 가상 비서
웹사이트와 메시징 앱에 탑재된 AI 챗봇은 24시간 방문자와 소통합니다. 질문에 답변하고, 제품 안내를 제공하며, 후속 연락을 위한 연락처 정보를 수집합니다.
사용자 입력을 분석해 고급 챗봇은 대화를 개인화하고 리드를 평가합니다(예: 방문자가 의사결정자인지 식별). 내부적으로 AI 비서는 영업 담당자가 잠재 고객을 조사하고 연락 내용을 작성하는 데 도움을 줍니다.
IBM은 AI 에이전트가 “브라우징 기록을 기반으로 고객의 니즈를 해석”하고 실시간으로 잠재 고객과 소통하며, 완전히 검증된 리드만 인간 영업팀에 전달한다고 밝혔습니다. 덕분에 팀은 거래 성사에 집중하고 챗봇은 반복 문의를 처리할 수 있습니다.
AI 기반 마케팅 및 아웃리치
- 자동화 이메일 캠페인: AI 도구는 각 리드의 행동에 맞춘 개인화 이메일을 작성하고 발송합니다. 예를 들어, 신규 구독자에게는 환영 시리즈를, 장기 잠재 고객에게는 관심사에 맞는 사례 연구를 보냅니다.
또한 AI는 최대 참여를 위해 발송 시간과 제목을 최적화합니다. - 콘텐츠 개인화: 최신 AI(대형 언어 모델 포함)는 다양한 대상에 맞춘 광고 문구, 랜딩 페이지, 메시지를 생성합니다. 고객 데이터를 분석해 소셜 광고부터 블로그 주제까지 맞춤형 콘텐츠를 대규모로 제작해 인바운드 및 아웃바운드 마케팅 성과를 높입니다.
- 소셜 미디어 모니터링: AI 도구는 관련 키워드, 해시태그, 업계에 대한 감성을 소셜 플랫폼에서 감시합니다. 이를 통해 제품이 해결하는 니즈나 문제를 활발히 논의하는 사람들을 찾아낼 수 있습니다.
기업은 이러한 잠재 고객과 직접 소통할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 LinkedIn 그룹에서 ‘판매 자동화’ 언급이 많다는 것을 감지하면, 팀은 맞춤형 인사이트나 제안을 전달할 수 있습니다. AI는 브랜드 감성 및 경쟁사 동향도 추적해 시기적절한 아웃리치 기회를 포착합니다.
도입 팁 및 모범 사례
- 명확한 목표 설정: 더 많은 적격 리드 확보, 전환율 향상 등 원하는 결과를 정의하고 현재의 문제점을 파악하세요. 이는 AI 활용 사례(리드 스코어링, 챗봇, 개인화 등)를 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 적합한 도구 선택: 필요와 기술 환경에 맞는 AI 솔루션을 선택하세요. 많은 CRM 및 마케팅 플랫폼에 AI 기능이 내장되어 있으며, 독립형 제품(리드 스코어링 도구, 챗봇 빌더, 예측 분석 서비스)도 고려할 수 있습니다.
CRM 및 데이터 소스와의 통합 가능성을 반드시 확인하세요. - 팀 교육: 영업 및 마케팅 직원에게 새로운 AI 워크플로우를 교육하세요. 예를 들어, BDR에게 AI 리드 점수 해석법이나 챗봇에서 인간으로 전환해야 할 시점을 가르치세요. 인간의 전문성이 AI 결과를 보완해야 합니다.
- 모니터링 및 최적화: 리드 품질, 전환율, 참여도 같은 지표를 추적하고 결과를 바탕으로 AI 모델과 규칙을 지속적으로 개선하세요. (AI는 시간이 지날수록 학습하지만 피드백 루프가 필요합니다.)
- 감독 및 준수 유지: AI 권고사항을 최종 판단이 아닌 의사결정 지원으로 활용하세요. 편향이나 오류를 발견할 수 있도록 항상 인간 검토를 포함해야 합니다.
또한 개인정보 보호법(GDPR, CCPA 등)을 준수해 사용자 프라이버시를 존중하는 것이 신뢰 구축과 브랜드 보호에 필수적입니다.
과제 및 고려사항
- 데이터 품질: AI는 데이터 품질에 따라 성능이 좌우됩니다. 불완전하거나 정돈되지 않은 고객 데이터는 부정확한 결과를 초래합니다. 정확한 예측을 위해서는 깨끗하고 통합된 데이터가 필수입니다.
- 편향과 공정성: 편향된 과거 데이터를 학습하면 AI가 특정 리드 프로필을 부당하게 우대할 수 있습니다. 이를 감지하고 수정할 수 있도록 인간의 개입이 필요합니다.
- 비용과 복잡성: AI 도입에는 도구, 컴퓨팅 자원, 전문성 등 투자가 필요합니다. 소규모 데이터셋이나 캠페인으로 파일럿을 진행해 가치를 입증한 후 확장하는 것이 좋습니다.
- 기술 통합: AI 도구가 기존 시스템(CRM, 이메일 플랫폼 등)과 원활히 연동되어 업무 흐름을 자동화할 수 있도록 해야 합니다.
>>> 참고하실 만한 자료:
AI를 활용해 잠재 고객을 찾는다는 것은 데이터 기반 인사이트와 자동화를 통해 리드를 더 효율적으로 유치하고 평가하는 것을 의미합니다. AI 시스템은 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 분석해 정밀한 마케팅과 스마트한 접근을 가능하게 합니다.
예를 들어, 유사 고객 모델링은 ‘최고의 기존 고객과 비슷한’ 사람들을 지속적으로 찾아내고, 예측 점수는 가장 뜨거운 리드에 팀이 먼저 연락하도록 보장합니다.
요컨대, AI는 리드 생성의 효율성과 개인화를 높입니다. 명확한 전략과 인간 전문성과 결합할 때, AI 기반 도구는 기업이 고객 기반을 더 빠르고 효과적으로 확장하도록 돕습니다.
