데이터 기반 영업 팀이 필요한 이유와 구축 방법
Helpjuice 마케팅 Josh Brown의 게스트 블로그
사진작가: Marvin Meyer | 출처: Unsplash
돌려 말하지 않고 바로 말해 볼게요.
영업은 숫자 게임이에요.
잠깐, 잠깐만요… 전통적인 의미로 하는 말은 아니에요.
(사실 오늘날의 기준으로 보면, 무차별적으로 넓게 뿌리고 기도하는 식의 영업이 절대 올바른 방법은 아니라고 말하고 싶어요.)
무슨 뜻이냐면, 영업 생산성을 극대화하는 게 목표라면 첫 단계는 숫자를 살펴보는 거예요. 여기서 말하는 숫자란 고객과 팀의 성과 등에 관해 팀이 활용할 수 있는 방대한 데이터를 뜻해요.
다음 단계는 망설이지 말고 곧바로 뛰어드는 거예요.
1. 데이터 기반 영업팀 정의하기
너무 앞서 나가기 전에, 영업팀이 ‘데이터 기반’이라는 말이 정확히 무슨 뜻인지부터 확실히 정리해야 해요.
좀 더 포괄적이고, 솔직히 말하면 다소 모호한 정의부터 시작해 볼게요.
데이터 기반 영업팀은 데이터를 분석하고 활용하는 일을 모든 영업 관련 프로세스와 활동에 통합한 팀이에요.
예상할 수 있듯이, 진정으로 데이터 기반이 된 조직은 대개 경쟁사보다 훨씬 뛰어난 성과를 내요. 성과가 높은 영업팀은 성과가 낮은 영업팀보다 데이터 기반 접근법을 사용했을 가능성이 3.5배 높아요. 또 데이터를 일상적인 업무에 ‘주입한’ 기업은 경쟁사보다 생산성이 5% 높고 수익성이 6% 높아요.
여기서 주목하고 싶은 핵심 단어가 몇 가지 있어요. 바로 ‘통합’과 ‘주입’이에요. 진정으로 데이터 기반인 영업팀은 데이터를 그저 ‘사용’하는 데 그치지 않아요. 데이터 변환을 통해 데이터를 일상적인 활동에 ‘통합’하고 ‘주입’할 방법을 찾아요. 본질적으로는 자신들이 하는 모든 일의 중심에 데이터를 두는 거예요. 이런 팀에게 데이터와 확실한 근거는 결코 나중에 덧붙이는 요소가 아니에요. 오히려 팀이 특정한 결정을 내리거나 구체적인 행동을 하도록 이끄는 촉매인 경우가 더 많아요.
이 글에서는 영업팀이 일상적인 업무에서 진정한 데이터 기반 팀이 되기 위해 어떤 일들이 이루어져야 하는지 모두 살펴볼게요.
하지만 본격적으로 들어가기 전에, 데이터 기반이 될 때 얻을 수 있는 좀 더 구체적인 이점부터 이야기해 볼게요.
2. 데이터 기반 접근법의 세 가지 핵심 이점
방금 말했듯이, 데이터 기반 영업팀은 성과가 낮은 경쟁사보다 생산성과 수익성이 더 높아요.
하지만 이것들은 데이터 기반이 된 결과로 따라오는 부산물에 가까워요. 단순히 데이터 기반이 되기 때문에 생산성과 효율성이 높아지는 게 아니에요. 데이터 기반이 됨으로써 할 수 있는 일이 달라지기 때문에 생산성과 효율성이 높아지는 거예요.
그럼 이 내용을 조금 더 깊이 살펴볼까요?
1. 표준화되고 최적화된 영업 프로세스를 만들어요
간단히 말하면:
대부분의 영업팀과 조직은 다양한 프로세스를 제대로 최적화하지 않았기 때문에 엄청난 양의 시간과 비용, 에너지를 낭비하게 돼요.
우선 영업팀은 실제로 생산적인 일을 하기보다 ‘잡무’를 처리하느라 많은 시간을 낭비해요.
위 이미지에서 보이듯이, 일반적인 영업사원은 하루 중 거의 5분의 1을 필요한 정보를 찾는 데 써요. ‘수집한 데이터를 활용하는’ 시간이 아니라, 애초에 정보를 찾아 헤매는 시간이에요.
조금 뒤에 더 자세히 이야기하겠지만, 데이터 기반 조직이 되기 위한 첫 단계 중 하나는 영업팀과 다른 직원들이 필요할 때 접근할 수 있는 중앙 데이터 허브를 만드는 거예요. 필요한 정보를 찾기 쉬울수록 영업팀은 더 빠르게 업무를 시작할 수 있어요.
데이터 기반으로 일하지 않을 때 생기는 또 다른 문제는, 자신도 모르는 사이에 리소스를 낭비할 위험이 있다는 것이에요.
예를 들어 Altify는 영업팀이 결국 아무 성과도 내지 못할 수준 낮은 리드를 쫓느라 미국에서 무려 5,910억 달러가 낭비되고 있으며, 전 세계적으로는 1조 4,000억 달러가 손실된다고 밝혔어요. 이는 영업팀에 전달된 리드 중 애초에 실제로 자격을 갖춘 리드는 27%에 불과하다는 MarketingSherpa의 데이터와도 일치해요.
이런 경우라면 마케팅팀의 자격 검증 프로세스가 영업팀의 프로세스와 크게 다르다는 점이 분명해요. 각 팀이 프로세스 전반에서 참고하는 데이터도 그만큼 크게 다를 가능성이 높고요. 이런 불일치가 있는 상태에서는 앞으로 각 팀이 같은 방향을 바라보는 일이 사실상 불가능해요.
하지만 모든 유입 데이터를 중앙화하고(예를 들어 CRM을 활용해) 어떤 프로세스에서 어떤 정보가 가장 중요한지 함께 정한다면, 마케팅팀과 영업팀, 그리고 다른 팀들도 실제로 판매로 이어지는 퍼널을 만드는 보다 체계적인 접근 방식을 만들어 나갈 수 있어요.
2. 영업팀이 고객에게 맞춤형으로 다가갈 수 있어요
고객과 직접 소통하는 측면에서도 데이터 기반으로 전환하면 영업팀이 잠재 고객 및 고객과 훨씬 더 개별적인 방식으로 소통하기 쉬워져요.
아시다시피 이런 개인화는 요즘 점점 더 많이 요구되고 있어요. Evergage가 수집한 데이터에 따르면 다음과 같아요.
- 소비자의 63%는 개인화되고 관련성 높은 제안과 콘텐츠를 제공하는 브랜드를 높이 평가해요
- 소비자의 77%는 더 개인화된 서비스를 제공하는 브랜드를 선택하고, 추천하며, 더 많은 비용을 지불해요
- 소비자의 78%는 브랜드와의 과거 관계를 바탕으로 자신의 필요에 맞게 조정된 제안에만 반응해요
여기서 가장 중요한 점은 이거예요. 대부분의 소비자는 더 개인화된 경험을 제공하기 위해 회사가 자신의 비공개 및 공개 데이터를 사용하는 것을 전혀 문제 삼지 않아요.
말할 필요도 없이 잠재 고객과 고객에 대해 더 많은 데이터를 수집하고, 그 데이터가 실제로 무엇을 ‘의미하는지’에 더 집중할수록 영업팀은 이들과 소통하고 전환을 향해 육성하기가 쉬워져요.
이와 함께 데이터를 폭넓게 수집하고 제대로 이해하면, 아직 잘 알지 못하는 잠재 고객에게 어떻게 접근할지 더 이상 추측에 의존하지 않아도 돼요. 예를 들어 새로운 잠재 고객과 가장 가치 있는 고객 세그먼트 사이의 유사점(페르소나, 행동 등)을 파악하면, 특정 시점에 이 고객을 전환으로 이끌기 위해 정확히 무엇을 해야 하는지 알 수 있어요.
이 모든 것이 실제로 어떻게 작동하는지 보여주는 대표적인 사례로는 easyJet의 창립 20주년 캠페인을 들 수 있어요. 이 여행 회사는 개별 고객 데이터와 자동화 소프트웨어를 활용해 각 고객이 브랜드와 함께한 경험을 보여주는 역동적인 이메일 캠페인을 개발했어요.
결과는 그야말로 탁월했어요. 우선 팀은 1,200만 개가 넘는 서로 다른 이메일을 만들어 발송했고, 캠페인 전체에서 오픈율이 무려 100%나 상승했어요. 게다가 이 캠페인의 클릭률은 easyJet의 일반적인 평균보다 25% 더 높았어요.
그러니까…맞아요. 오디언스에게 더 개인화된 경험을 제공하는 게 목표라면, 첫 단계는 데이터를 찾아가는 거예요.
3. 주요 기회를 발굴해요
앞에서 데이터 기반으로 움직이면 막다른 길에 들어선 리드 등을 알아보고 그쪽에서 벗어날 수 있다고 이야기했어요.
이 모든 것의 반대편에는, 그렇지 않았다면 놓쳤을 수많은 기회를 발견하고 알아보게 된다는 점이 있어요.
다시 말해 핵심은 개인화와, 특정 소비자가 원하는 것을 바로 필요한 시점에 제공하는 데 있어요. 몇 가지 예를 들어볼게요.
- 새로운 잠재 고객에게 어떤 제품이 정확히 가치 있을지 파악하기
- 현재 구매 내역과 과거 구매 내역을 바탕으로 고객에게 업셀 및 크로스셀 제안 제공하기
- 반복 구매 고객의 평균 구매 시점이 다가올 때 적절한 타이밍에 알림과 추가 제안 보내기
이 모든 상황에서 팀이 영업 활동을 끝까지 실행할 수 있게 해주는 중심에는 데이터가 있어요.
데이터에 큰 비중을 두지 않는다면 팀은 다음과 같은 일을 겪을 수 있어요:
- 특정 잠재 고객에게 가장 적합하지 않은 제품을 보여줘 매출을 놓치기
- 업셀 및 크로스셀 기회를 간과해 추가 매출을 놓치기
- 재방문을 운에 맡겨 반복 구매 고객을 잃을 위험에 처하기
물론 이런 상황은 최대한 피하고 싶을 거예요. 데이터에 날카롭게 집중하면 팀이 모든 기회를 아주 선명하게 확인할 수 있어요.
결국 데이터 기반으로 움직이는 건 비즈니스에 그저 좋은 일이에요.
- 간소화된 프로세스가 효율성과 자원 활용을 극대화해요
- 개인화된 상호작용이 전환율을 높여요
- 향상된 데이터 가시성이 주요 영업 기회를 밝혀줘요
이제 이 모든 내용을 알았으니, 질문은 이렇게 바뀌어요.
우리 조직 안에서 어떻게 더 데이터 기반으로 움직일 수 있을까요?
3. 데이터 기반 영업 팀 구축하기
앞에서 분명히 이야기했듯이, 데이터를 그저 수집하고 표면적인 수준에서 활용하는 것과 데이터를 전체 운영 및 프로세스에 진정으로 연동하는 것 사이에는 큰 차이가 있어요.
여기서는 진정으로 데이터에 기반해 움직이는 영업 팀과 조직 전체를 만드는 데 필요한 모든 내용을 살펴볼게요.
더 말할 것도 없이, 바로 시작해볼게요.
1. 문화적·조직적 전환을 이끌어내기
팀이 이런 변화에 동참하지 않는다면, 이 변화는 일어나지 않아요.
영업팀의 동의를 이끌어내려면 몇 가지 해야 할 일이 있어요.
먼저, 이 논의를 팀원들에게 어떤 의미가 있는지를 중심으로 풀어가는 게 중요해요. 앞에서 이야기했듯이, 이 변화의 핵심은 영업사원으로서 더 생산적이고 효율적으로 일하고, 전반적으로 더 성공적인 성과를 내는 데 있어요.
같은 맥락에서, 데이터 중심으로 일하는 방식이 왜 영업팀의 성공으로 이어지는지도 설명해야 해요. 데이터와 관련해 팀이 겪고 있을 법한 불만, 또는 데이터가 부족해서 생기는 문제를 짚어보세요. 예를 들면 커뮤니케이션 오류, 업무 중단 시간, 놓치는 기회 같은 것들이 있어요. 그리고 데이터에 집중하면 앞으로 이런 고충을 정확히 어떻게 줄일 수 있는지 영업팀에 보여주세요.
마지막으로, 문화적 변화를 위해서는 팀이 ‘데이터 우선’ 사고방식으로 일하기 시작하도록 해야 해요. 즉, 영업팀은 이미 내린 결정을 나중에 합리화하기 위해서가 아니라, 다음 결정을 내리는 데 참고하기 위해 데이터를 살펴보기 시작해야 해요. 단순한 말장난처럼 들릴 수도 있지만, 실제로 영업에 ‘데이터 우선’ 접근 방식을 적용하면 영업팀이 정말 중요한 개선에 집중하게 될 가능성이 크게 높아져요.
이제 영업팀 전체에서 일어나야 하는 문화적·사고방식의 변화와 더불어, 영업팀이 조직의 다른 부서와 상호작용하는 방식에도 변화를 만들어야 할 가능성이 커요.
먼저, 부서 간 커뮤니케이션과 협업이 가능한지, 실용적인지는 그다음 문제로 치더라도 실제로 가능한지부터 확인해야 해요. 당연히 영업팀이 마케팅팀 및 다른 부서와 소통하기가 너무 어렵거나, 실제로 불가능하다면, 그런 일은 일어나지 않아요.
조직 전체에서 부서 간 커뮤니케이션이 가능해졌다면, 이제 실제로 커뮤니케이션이 이루어지고 올바르게 진행되는지 확인해야 해요. 기본적으로는 영업 퍼널의 특정 시점에 어떤 팀이 어떤 데이터와 정보를 누구에게 전달할 책임이 있는지 체계화해야 한다는 뜻이에요.
이 내용은 잠시 후에 더 자세히 다루겠지만, 지금은 영업팀과 마케팅팀이 더 원활하게 소통할수록 두 팀의 방향이 더 잘 맞게 된다는 점만 기억해두세요. 각 팀이 실제로 차이를 만들어내는 데이터와 정보에 집중하고 이를 공유하면, 두 팀 모두 ‘적격 리드’가 실제로 무엇인지 더 일관되게 이해하게 돼요. 그러면 영업팀은 높은 확률의 잠재 고객을 비교적 수월하게 영업 퍼널을 통과시키며 육성할 수 있어요.
하지만 다시 말해, 조직 전체에서 이런 변화를 이끌어내지 않는 한 어느 것도 가능하지 않아요.
2. ‘품질’ 데이터 정의 및 우선순위 지정
이 글 전체에서 이 주제를 계속 언급했지만, 이제는 분명하게 짚고 넘어가볼게요.
진정으로 데이터 중심으로 일한다는 건 어떤 데이터가 다른 정보보다 훨씬 더 가치 있는지 아는 일이에요. 같은 맥락에서, 이른바 ‘허영 지표’와 회사의 수익에 어떤 식으로든 실제로 중요한 지표를 구분할 줄 아는 일이기도 해요.
물론 팀에서 ‘양질의 데이터’를 어떻게 정의하고 어떤 기준으로 판단할지 정해두지 않았다면, 곧바로 문제가 생길 거예요. 앞에서 암시했듯이 마케팅팀은 한 가지 데이터 기준에 따라 리드를 전달하는데 영업팀은 전혀 다른 것을 살펴본다면, 그 잠재 고객이 결국 전환할 가능성은 거의 없어요.
위에서 보듯이, 데이터 품질에 집중하지 않는 것이 기업을 결국 문 닫게 만드는 원인이 될 수도 있어요. 반면 데이터 품질에 실제로 집중하는 회사는 매출이 크게 성장하는 경우가 많아요.
이제 우리 목적에 맞춰 살펴보면, 여기서 집중해야 할 데이터는 크게 두 가지예요.
- 고객 관련 데이터
- 직원 및 팀 성과 데이터
고객 관련 데이터라고 하면 세분화 및 페르소나 정보에 더해, 특정 고객이 우리 회사와 쌓아온 개별 이력을 말해요.
물론 특정 고객에 관해 수집하는 정보 하나하나는 어떤 식으로든 중요해요. 하지만 영업 목적에 따라 특정 시점에 사용할 데이터를 명확히 정의하고 우선순위를 정하는 일이 중요해요. 이렇게 하면 마케팅팀과 영업팀 사이의 일관성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 영업팀이 특정 잠재 고객에 대해 정보에 근거한 결정을 내리는 데 정확히 필요한 것을 갖추게 돼요.
이러한 데이터 포인트를 정의할 때는 다음과 같은 다양한 질문을 고려해야 해요.
- 마케팅 팀이 수집하는 데이터 중 영업 팀이 알아야 하는 데이터는 무엇인가요?
- 리드의 점수를 매길 때 어떤 정보에 가장 큰 비중을 둬야 하나요?
- 특정 데이터 하나가 추가되면 영업 팀의 접근 방식에 어떤 영향을 미치나요?
앞서도 말했지만요.
서로 다른 팀들이 데이터 중심으로 움직이는 방향을 더 잘 맞출수록 영업 팀의 생산성도 높아질 수 있어요.
그런 의미에서 ‘품질 좋은’ 데이터를 정의하는 일의 다른 한쪽은 영업 팀 전체의 성과를 살펴보는 데 있어요.
다시 말해, 여기서 주목하는 건 비즈니스 전반의 생산성과 효율성에 실제로 차이를 만들어 내는 지표예요. 좀 더 구체적으로는 다음과 같은 데이터 포인트를 살펴봐야 해요.
- 리드 전환율: 당연히 영업사원의 업무는 판매를 성사시키는 일이에요. 전체 전환율이 비교적 낮다면, 어디에서 누수가 발생하는지, 실제 문제가 무엇인지 파악하기 위해 더 깊이 들여다봐야 해요.
- 영업 주기 길이: 간단히 말해 팀이 판매를 성사시키는 데 오래 걸릴수록, 다른 판매에 집중할 수 있는 시간은 줄어들어요. 위의 경우와 마찬가지로, 지나치게 긴 영업 주기를 단축하려면 정확히 무엇을 개선해야 하는지 세부적으로 파악하는 게 중요해요.
- 평균 주문 값: 굳이 말할 필요도 없겠지만, 영업 팀이 한 번에 더 많이 판매할 수 있을수록 회사의 상황은 더 좋아져요. AOV와 관련 지표의 변화를 자세히 살펴보면 목표 고객의 구매를 구체적으로 자극하는 요인이 무엇인지 더 잘 파악할 수 있어요.
다시 말하지만, 이것들이 중요한 유일한 지표라는 뜻은 아니에요. 사실 전혀 그렇지 않아요. 핵심은 비즈니스의 특정 측면에 관한 더 큰 그림을 보여주는 지표를 정의한 다음, 세부 사항을 해석하기 위해 더 깊이 파고드는 거예요. 더 세부적으로 살펴볼수록 앞으로 개선할 때 활용할 수 있는 정보도 더 많이 확보하게 돼요.
Salesflare 같은 CRM을 사용하면 이러한 정확한 지표와 그 외의 지표도 추적할 수 있어요. 자세한 정보는 제품 둘러보기에서 확인해 보세요.
3. 도구와 기술 통합하기
설마 이 모든 데이터를 손으로 직접 추적할 생각은 아니었죠?
농담은 여기까지 하고요. 애초에 이 모든 정보를 수집하고 활용할 수 있는 역량의 중심에는 사실상 기술이 있어요.
물론 데이터 중심의 업무에 활용할 수 있는 도구와 소프트웨어는 아주 많지만, 최소한 다음과 같은 도구에는 투자하는 게 좋아요.
- 고객 데이터 스크레이퍼: Datanyze Insider 같은 도구를 사용하면 다양한 데이터베이스에서 고객 정보를 손쉽게 빠르게 수집할 수 있어요. 그런 다음 수집한 목록을 특정 기준에 따라 분류해 고객을 더 깊이 조사할 수도 있어요.
- Salesflare 같은 고객 관계 관리 소프트웨어를 사용하면 고객 프로필을 관리하고 잠재 고객의 개인 구매 여정 전반에서 참여 내역을 추적하기가 쉬워져요. CRM 안에 더 많은 정보가 수집되고 저장될수록 영업 팀은 더 개인화된 방식으로 접근할 수 있어요.
- Helpjuice 같은 지식 베이스를 사용하면 프로세스, 제품 및 기타 내부 데이터와 관련된 중요한 정보를 만들고 저장하고 공유할 수 있어요. 또한 고객용 지식 베이스를 만들어 고객이 회사와 더 깊이 소통하고 제품에서 더 많은 값을 얻도록 할 수도 있어요.
- Ambition 같은 영업 성과 추적 도구를 사용하면 팀이 거시적 수준과 미시적 수준 모두에서 영업 프로세스의 효과를 평가하기 쉬워져요. 그 결과 팀은 더 효율적으로 운영할 수 있도록 구체적인 개선 사항을 실행하는 데 집중할 수 있어요.
- CDP 또는 DMP – CDP나 DMP 같은 다른 소프트웨어도 유용할 수 있어요. 이러한 도구를 사용하면 영업 팀이 회사가 고객과 접촉하는 모든 접점에서 고객을 완전한 360도 관점으로 파악할 수 있어요.
회사에 가장 ‘적합한’ 소프트웨어는 회사의 현재 요구 사항과 여력, 그 밖의 여러 요인에 따라 달라져요. 특정 도구나 서비스 하나를 사용하기로 결정하기 전에, 운영에 가장 매끄럽게 통합되고 그에 상응하는 가장 큰 값을 제공할 도구를 찾았는지 확인해 보세요.
4. 지속적으로 개선하기
아마 눈치챘겠지만, 데이터 중심 조직으로 전환하는 일은 영업 팀에 하룻밤 사이에 일어나는 변화가 아니에요.
그리고 어떤 의미에서는 완전히 ‘끝나는’ 일도 아니에요. 다시 말해 팀이 더 데이터 중심적으로 움직이고 전체 프로세스를 더 효율적이고 효과적으로 개선할 방법은 항상 존재해요.
좋은 소식은요.
더 데이터 중심적으로 움직일수록 더욱더 데이터 중심적인 조직이 되기는 쉬워진다는 거예요.
무엇보다도 영업팀이 데이터 중심으로 일하는 방식이 가져오는 긍정적인 효과를 체감하기 시작하면, 자연스럽게 이런 “새로운 방식”을 더 깊이 파고들고 싶어 해요. 얼마 지나지 않아 영업팀은 이 “새로운 방식”이 업무를 수행하는 정상적이고 자연스러운 방식이라는 사실을 받아들이기 시작할 거예요.
영업팀의 동참이 이렇게 커지면, 지속적으로 개선해 나가는 일이 전체 프로세스의 일부가 될 거예요. 진정한 데이터 중심 영업팀은 프로세스에 데이터를 주입하고 통합하는 일이 중요하다는 사실을 이해할 뿐 아니라, 이를 가장 효과적으로 실천하는 방법에 대해서도 비판적으로 고민하기 시작해요.
개선할 방법을 찾을 때는 다음과 같은 질문에 대한 답을 생각해 보는 게 좋아요.
- 데이터 중심으로 전환하면서 xyz 영역을 어떻게 개선할 수 있었나요?
- xyz 영역을 개선하는 데 가장 필수적이거나 유용하다고 판단한 데이터는 무엇인가요?
- xyz 영역을 더욱 개선하기 위해 활용할 수 있는 다른 데이터나 인사이트는 무엇일까요?
물론 이런 질문은 팀이 특정 프로세스나 영역을 더 깊이 파고들 수 있도록 돕는 출발점에 불과해요. 말할 필요도 없이, 어떤 영역에 초점을 맞추느냐에 따라 탐구 방향은 크게 달라질 거예요.
하지만 무엇에 초점을 맞추든, 질문의 중심에 데이터를 둔다면 다음 단계로 나아가는 데 필요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있고, 앞으로 무엇을 해야 할지도 아주 명확해질 거예요.
Josh에 대해 간단히 소개할게요:
Josh Brown은 Helpjuice의 마케팅 팀에서 일하고 있어요. Helpjuice는 처음부터 확장 가능한 고객 지원과 더 나은 팀 협업을 돕도록 설계된, 사용하기 쉽고 완전히 맞춤 설정할 수 있는 지식 베이스를 제공해요.
이 글이 마음에 들었기를 바라요. 마음에 들었다면 널리 알려 주세요!
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