수익 인텔리전스에 대한 A to Z 가이드

간단히 말해서, 수익 인텔리전스는 수익 라이프사이클의 모든 단계에 대한 포괄적이고 높은 수준의 통찰력을 제공합니다. 모든 잠재적인 수익원을 포괄하고 성장 잠재력에 영향을 미칠 수 있는 내부 및 외부 요인을 모두 분석합니다.

이미 RevOps 사고 방식과 전략을 채택한 회사의 경우에도 수익 인텔리전스는 보다 정교한 분석을 위한 단계입니다. 진정한 수익 인텔리전스 기능을 갖춘 회사는 경쟁업체보다 더 똑똑하고, 더 민첩하고, 더 많은 정보를 얻고, 더 많은 데이터를 기반으로 합니다.

빠른 테이크아웃

• 수익 인텔리전스는 전체 수익 라이프사이클에서 데이터를 분석합니다.
• Gartner는 2025년까지 기업의 75%가 AI 기반 도구를 사용하여 보다 스마트한 판매 및 수익을 창출할 것으로 예측합니다.
• RevOps는 수익 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 프레임워크와 프로세스를 배치하는 수익 인텔리전스의 기반입니다.
• 수익 인텔리전스의 이점에는 예측 가능한 수익, 전체 가시성, 적응형 예측 기능 및 단축된 판매 주기가 포함됩니다.
• 좋은 수익 인텔리전스 플랫폼은 현재 시스템과의 손쉬운 통합, 언어 데이터 분석, 파이프라인 통찰력, 자동화 및 사용자 지정과 같은 기능을 제공합니다.

수익 인텔리전스: 정의 및 중요한 이유

수익 인텔리전스는 전체 수익 라이프사이클에 걸쳐 데이터를 중앙 집중화하고 분석하는 프로세스입니다. 마케팅, 영업 및 고객 지원을 포함한 모든 고객 대면 팀의 통찰력을 캡처하여 현재 수익 흐름과 수익 성장 잠재력에 대한 전체적인 이해를 만듭니다.

빠르게 변화하고 예측할 수 없는 많은 요인의 영향을 받는 시장에서 재무 팀은 올바른 결정을 내리기 위해 전체 수익 스토리가 필요합니다. 그들은 그들에게 정보를 제공하기 위해 실시간 데이터와 미래에 일어날 수 있는 일에 대한 정확한 통찰력이 필요합니다. 수익 인텔리전스가 이를 제공합니다. 이는 미래의 새로운 전략이기도 합니다. Gartner는 2025년까지 모든 조직의 75%가 기존 영업 전략을 보다 스마트한 영업을 주도하는 AI 기반 데이터 솔루션으로 대체할 것이라고 예측합니다.

수익 인텔리전스와 RevOps 간의 관계

매출 성장에 대한 총체적이고 데이터 중심적이며 협업적인 접근 방식인 매출 운영(RevOps) 은 매출 인텔리전스를 위한 단계를 설정합니다. 결국 적절한 조직 구조와 전략이 없으면 중앙 집중식으로 데이터를 선별하고 분석할 수 없습니다.

즉, RevOps를 구현하는 것은 진정한 수익 인텔리전스를 달성하기 위한 핵심 단계입니다. RevOps는 워크플로를 간소화하고 팀을 조정하며 수익을 더 잘 이해할 수 있도록 기술을 배치합니다. 그런 다음 수익 인텔리전스는 해당 데이터를 가져와 실행 가능하고 더 높은 성과를 위해 활용할 수 있는 방식으로 분석합니다.

Forrester 는 최근에 RevOps와 RO&I라고 하는 수익 인텔리전스를 결합하는 것을 목표로 하는 기술도 다루었습니다. 이 기술은 구매자 여정 전반에 걸쳐 데이터를 분석하여 모든 단계에서 수익 활동을 최적화합니다.

수익 인텔리전스의 주요 비즈니스 이점

예측 가능한 수익

RevOps는 YOY 성장을 주도하는 데 필요한 프레임워크를 설정하여 예측 가능한 수익을 실현합니다. 수익 인텔리전스는 수익 성장 에 영향을 미칠 수 있는 모든 내부 및 외부 요인을 분석하고 재무 팀에 알리기 위해 여러 시나리오를 기반으로 적응형 예측을 생성함으로써 이 기능을 한 단계 더 발전시킵니다.

전체 가시성

수익 인텔리전스는 전체 수익 라이프사이클에 대한 종합적인 엔드 투 엔드 가시성을 목표로 합니다. CRM(및 기타 시스템)의 상호 작용을 자동으로 캡처하여 통합 보기로 중앙 집중화합니다.

이러한 수준의 가시성은 조직 전체에 더 많은 정보를 제공하는 팀을 만들고 일관된 예측 및 보고를 위한 단일 정보 소스를 구동하며 직원에게 영업 프로세스의 모든 단계에 대한 직접적인 통찰력을 제공합니다.

적응형 예측

최근 몇 년 동안 우리가 운영해온 것과 같이 예측할 수 없는 시장에서 기업이 적응형 예측 기능을 갖추는 것은 거의 필수적입니다. 적응형 판매 예측을 위해서는 수익 인텔리전스 플랫폼에서 사용되는 것과 같은 AI 기반 기술이 필요하므로 여러 시나리오를 설명하고 회사의 가장 가능성 있는 수익 시나리오에 대한 통찰력을 제공하는 변수 분석을 수행해야 합니다.

판매 주기 단축

수익에 대한 지능적인 실시간 통찰력은 민첩하게 행동할 수 있는 더 나은 능력을 의미하며, 필요에 따라 프로세스를 조정하여 판매 프로세스를 개선하고 판매 주기를 단축합니다. 물론 단축된 판매 주기를 통해 회사는 파이프라인을 통해 더 많은 리드를 이동하고 더 많은 판매량을 만들어 궁극적으로 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.

이 중 대부분은 자동화 를 통해 발생하므로 데이터 분석을 보다 원활하고 확장 가능하며 정확합니다(수동 프로세스 또는 단순한 기술 솔루션에 비해).

올바른 수익 인텔리전스 플랫폼 선택

수익 인텔리전스의 성공을 위해서는 올바른 수익 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 그러나 어떤 솔루션이 적합한지 어떻게 알 수 있습니까? 잠재적인 수익 인텔리전스 솔루션에서 반드시 확인해야 하는 몇 가지 필수 기능이 있습니다.

첫째, 플랫폼이 CRM(및 판매 및 수익 관리에 사용하는 기타 도구)과 고도의 통합 기능을 갖기를 원합니다. 각 플랫폼이 분석할 수 있는 인사이트 유형을 살펴보세요. 파이프라인 인사이트 , 예측 및 판매 실적 은 세 가지 중요한 요소입니다. 자동 데이터 업데이트와 실시간 통찰력은 필수적입니다.

언어 데이터 프로세서는 최고의 수익 인텔리전스 플랫폼의 공통 기능입니다. 즉, 잠재 고객과의 대화를 녹음, 필사 및 분석할 수 있는 기능이 있습니다. 여기에는 종종 자연어 처리(NLP) 기술과 언어 이면의 감정을 분석하는 기능이 포함됩니다.

마지막으로 개인화된 대시보드, 실시간 알림 및 사용자화된 보고를 통해 영업 담당자 및 기타 직원을 안내하는 기능은 전략을 확장하는 능력에 중요합니다.
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