Salesforce를 AI로 대체할 준비가 되셨나요? 가능성 살펴보기
인공지능, 특히 Salesforce AI로 Salesforce를 대체할 수 있을까요? 인공지능 기술이 발전함에 따라 많은 기업이 이 질문을 던지고 있습니다. 이 문서에서는 다음과 같이 설명합니다. 인공지능이 는 데이터 통합, 데이터 관리, 프로세스 자동화, 고객 인사이트 등 Salesforce에서 관리하는 복잡한 기능을 대신할 수 있습니다. 잠재적인 이점과 과제를 살펴보고, AI가 기존의 업무를 대체할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되는 포괄적인 개요를 제공합니다. CRM 시스템 Salesforce처럼요.
주요 내용
AI는 수동 데이터 입력에서 데이터 통합으로 전환하고, 실행 가능한 인사이트를 생성하며, 워크플로를 자동화함으로써 Salesforce와 같은 CRM 시스템을 혁신하고 있습니다.
특히 Einstein과 같은 도구를 통한 Salesforce의 AI 전략은 머신러닝을 활용하여 효율성 및 CRM에서 고객 참여도 향상 솔루션을 제공합니다.
윤리적 문제와 기술적 장애물과 같은 과제가 남아 있지만, AI가 프로세스를 간소화하여 기존 SaaS 플랫폼을 대체할 수 있는 잠재력은 상당합니다.
최신 CRM 시스템에서 AI의 역할
인공지능은 고객 환경을 변화시키고 있습니다. 관계 관리 CRM 시스템을 단순한 데이터 입력 저장소에서 비즈니스 전략에 도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 생성하는 강력한 도구로 발전시켰습니다. AI와 데이터 통합은 기존 워크플로를 자동화할 뿐만 아니라 이를 재정의하고 CRM 데이터를 활용하여 비즈니스의 효율성과 효과성을 모두 향상시킴으로써 CRM 시스템을 한 단계 업그레이드합니다.
AI와 머신러닝을 Salesforce와 같은 플랫폼에 통합하는 것은 CRM 전략 는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있으며, 이러한 상호 작용을 개선하는 심오한 인사이트를 제공합니다. 기업들이 인공 지능, 끊임없이 변화하는 시장 환경에서 경쟁 우위를 유지하기 위해 기존 프로세스를 철저하게 수정할 준비가 되어 있어야 합니다.
데이터 입력부터 실행 가능한 인사이트까지
AI가 점점 더 지배하는 시대에 수동으로 데이터를 입력하는 기존의 관행은 빠르게 과거의 유물이 되어가고 있습니다. AI가 실행 가능한 인사이트를 처리하고 생성하려면 CRM 데이터를 효율적으로 저장하는 것이 중요합니다. 데이터 통합은 인공지능 처리를 위해 CRM 데이터를 효율적으로 저장하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 기업은 인공지능을 도입함으로써 고객 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 비즈니스 성장을 촉진하는 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다. 기업 데이터를 효과적으로 정리하고 처리하기 위해 내부 기술 스택 내에서 Neo4j를 사용하는 Klarna의 사례를 예로 들 수 있습니다. 그 결과, AI 모델에 필수적인 고품질의 액세스 가능한 데이터 덕분에 예측 분석이 개선되고 비즈니스 프로세스가 향상되었습니다.
제너레이티브 AI가 운영 팀에 더욱 필수적인 요소가 되면서, 운영 팀의 초점이 임베딩으로 옮겨가고 있습니다. AI 주도 접근 방식을 영업팀과 수익 창출 부서에 적용하고 있습니다. 이러한 변화는 영업 기회에 대한 실시간 인사이트에 대한 접근을 용이하게 하여 AI를 회사의 핵심 전략 자원으로 자리매김함으로써 고객 경험을 크게 개선합니다. 머신러닝은 AI가 방대한 양의 고객 데이터를 분석하고 해석하여 보다 정확하고 실행 가능한 인사이트를 도출함으로써 이 프로세스를 더욱 향상시킵니다.
자동화된 워크플로 및 프로세스 자동화
AI의 도입은 워크플로우 자동화를 통해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있습니다. AI를 일상적인 영업 기능에 통합함으로써 특정 업무의 중복성을 없애고 새롭고 간소화된 워크플로우를 위한 기반을 마련합니다. AI 기반의 자동화를 통해 기업은 이전에는 SaaS 도구에 의존했던 복잡한 작업을 처리할 수 있게 되어 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.
기업이 AI 기반 솔루션을 도입하면 프로세스 자동화를 통해 효율성이 크게 향상됩니다. Salesforce의 인공지능 기능을 활용하면 기업은 데이터 관리 및 업무 감독 방식을 간소화할 수 있습니다. 이러한 발전은 영업팀이 일상적인 업무가 아닌 전략적 노력에 집중할 수 있도록 지원합니다.
예측 분석 및 고객 경험
머신러닝을 기반으로 하는 AI 기반 예측 분석은 고객 행동을 예측하고 고객 경험을 향상시키는 중추적인 도구로서 CRM 시스템을 혁신하고 있습니다. AI 기반 예측 분석은 고객 여정을 매핑함으로써 보다 개인화되고 시의적절한 상호작용을 통해 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 지능형 시스템은 비정형 데이터를 신속하게 정리하고 해석하여 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써 맞춤형 상호 작용을 촉진하는 데 능숙합니다.
제너레이티브 AI 기술을 도입하면 영업팀에서 잠재 고객을 발굴하고 미팅을 준비하는 데 소요되는 시간을 크게 줄여 영향력이 큰 업무에 더 많은 노력을 쏟을 수 있습니다. 기업이 경쟁력을 유지하려면 AI가 상당한 가치를 제공할 수 있는 기회를 인식하고 이를 과감하게 실행에 옮기는 것이 필수적입니다.
Salesforce의 AI 전략: 벤치마크
CRM 시스템에 AI를 내장하는 Salesforce의 접근 방식은 생산성을 높이고 실행 가능한 인사이트를 제공하는 표준이 되었습니다. 데이터 통합을 통해 데이터 처리를 자동화하고 실시간으로 분석을 활용함으로써 Salesforce는 조직이 보다 효율적으로 데이터를 관리하고 정보에 입각한 인사이트를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 CRM을 혁신하고 있습니다.
Klarna의 CEO는 Salesforce가 AI 기반 솔루션을 보다 효과적으로 통합해야 할 필요성을 강조하며 SaaS 전략에서 AI의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 강조했습니다. 이 파트에서는 AI에 관한 Salesforce의 전략이 어떻게 업계의 다른 기업들이 모방할 수 있는 가이드라인을 수립하고 있는지 살펴봅니다.
Salesforce 아인슈타인: 효율성 향상
예측 분석을 활용하여 워크플로우를 개선하고 고객 만족도를 높이는 Salesforce의 AI 기반 접근 방식에서 중추적인 역할을 하는 것이 바로 Salesforce Einstein입니다. 고객 성향을 예측하여 영업팀이 고객과 더욱 능숙하게 소통할 수 있도록 맞춤형 추천을 제공합니다.
아인슈타인은 머신러닝 방법을 활용하여 운영의 효율성과 고객 상호 작용의 품질을 모두 향상시킵니다. 이 도구는 단순히 생산성 향상에만 도움이 되는 것이 아니라 영업팀이 새로운 영업 기회를 발견하고 포착할 수 있도록 지원하여 광범위한 Salesforce 에코시스템의 필수 구성 요소로 자리매김하고 있습니다.
Salesforce 에코시스템 내 통합
Salesforce는 전체 에코시스템에 AI 기능을 통합하여 영업팀이 통합되고 효율적인 경험을 할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합은 영업 전문가의 생산성과 의사 결정의 품질을 모두 강화합니다.
Salesforce는 플랫폼 전반에 걸쳐 AI를 도입함으로써 워크플로우 자동화, 잠재적 영업 기회 포착 등의 작업을 용이하게 하도록 설계된 강력한 도구를 다양하게 제공합니다. 이는 시스템 내에서 AI 기술을 활용하는 Salesforce의 전략이 얼마나 강력한지 보여줍니다.
SaaS 플랫폼을 대체할 AI의 잠재력
주목할 만한 과제가 있긴 하지만, 기존 SaaS 플랫폼을 대체할 AI의 흥미로운 전망은 점점 더 분명해지고 있습니다. Salesforce AI는 AI 기반 솔루션이 기존 SaaS 플랫폼을 어떻게 향상시킬 수 있는지 잘 보여줍니다. 시스템 통합과 관련된 문제와 새로운 기술을 수용하려는 의지가 주요 고려 사항이지만, AI 기반 솔루션이 제공하는 장점의 매력은 변화를 고려하는 기업에게 매력적인 옵션이 될 수 있습니다.
일반적으로 여러 SaaS 애플리케이션이 필요한 복잡한 작업과 워크플로우를 관리하는 AI의 능력은 이러한 기존 플랫폼의 강력한 대안으로서의 잠재력을 시사합니다. 이 섹션에서는 이러한 시스템을 대체할 수 있는 AI의 실현 가능성을 살펴보고 이러한 변화를 가능하게 하는 AI 기능에 초점을 맞춰 이러한 변화가 수반할 수 있는 사항을 살펴봅니다.
엔터프라이즈 소프트웨어의 AI 혁명
엔터프라이즈 소프트웨어 부문에서 AI 혁명과 머신러닝으로 인한 변화는 복잡한 비즈니스 프로세스를 간소화하고, 셀프 서비스를 위한 환경을 조성하며, 일상적인 업무에 사람이 참여할 필요성을 줄여주고 있습니다. 이러한 디지털 트랜스포메이션은 엔터프라이즈 소프트웨어 부문의 중요한 변화를 주도하며 시스템을 더욱 효율적이고 통합적으로 만들고 있습니다. 이러한 변화는 기업들이 점점 더 통합된 시스템을 선호함에 따라 기존 SaaS 플랫폼에 대한 의존도를 낮출 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
2028년을 내다보면 2023년에 51조 3,000억 건 미만이었던 B2B 영업 계약에서 제너레이티브 AI가 약 601조 3,000억 건에 달하는 역할을 할 것으로 예측됩니다. 이러한 괄목할 만한 성장은 기업 내에서 AI 기반 전략을 채택하는 추세를 강조합니다. SaaS 산업.
더 적은 SaaS, 더 많은 AI 에이전트?
AI 기능이 자율성을 확보하면서 기존 SaaS 플랫폼의 필요성이 줄어들 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 이전에 다양한 SaaS 애플리케이션에서 감독하던 여러 작업을 수행할 수 있으므로 영업팀은 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
SaaS 플랫폼은 프론트엔드 인터페이스의 중요성이 감소함에 따라 백엔드 역할로 전환될 수 있습니다. AI는 다양한 소프트웨어 시스템 간의 원활한 상호 작용을 촉진할 것으로 예상됩니다.
실제 사례
Klarna의 여정은 기업 데이터 관리를 더욱 효율적으로 개선하기 위해 AI를 도입했을 때의 성과와 장애물을 잘 보여줍니다. Klarna의 전략은 AI 역량 강화를 위한 데이터 통합 및 통합의 중요성을 강조합니다. 다양한 SaaS 도구에 흩어져 있는 정보 환경에 직면한 Klarna는 데이터를 통합하기 위해 Neo4j를 활용하여 내부 기술 스택을 구축했습니다.
이 전략을 통해 클라나는 감사, 버전 관리, 액세스 제어 등 기업의 중요한 기능을 처리할 수 있었습니다. 이는 AI가 비즈니스 프로세스를 개선하고 고객 경험을 강화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여주는 예시입니다.
Salesforce를 AI로 대체할 때의 과제
Salesforce에서 AI로 전환하는 데에는 기술적 어려움, 윤리적 문제, 시장의 변동 등 다양한 장애물이 수반됩니다. AI 기술은 데이터 보호를 위한 정교한 전략으로 CRM 시스템을 강화하지만, 엄격한 보안 프로토콜의 필요성을 무시해서는 안 됩니다. AI는 머신러닝을 통해 과거 데이터를 평가하여 보안 취약점을 찾아내어 전반적인 보호 프레임워크를 강화합니다.
AI에 숙련된 전문가가 부족하고 기존 시스템을 AI 기반 플랫폼으로 업그레이드하는 데 따르는 복잡한 프로세스는 효과적인 AI 배포에 상당한 장애물이 되고 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 과제와 이를 극복하기 위한 솔루션에 대해 설명합니다.
기술 및 운영상의 장애물
현재 프로세스에 AI를 통합하면 데이터 기밀성에 대한 우려가 제기될 수 있으므로 강력한 안전장치가 필요합니다. AI 기반의 예측 분석은 과거 데이터를 평가하여 잠재적인 보안 취약점을 찾아내고 가장 시급한 개선 사항을 결정할 수 있습니다.
기업은 특히 데이터 통합과 관련하여 기존 시스템을 AI 기반 기술을 수용하도록 조정하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 운영이 중단될 가능성이 있습니다. 이러한 전환 과정에서 원활한 상호 작용을 가능하게 하려면 특정 API와 미들웨어가 필수적인 경우가 많습니다.
윤리적 고려 사항 및 인적 감독
AI에 의존하면 의사 결정에서 편향된 결과가 도출되어 공정성 및 포용성과 관련된 AI 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. AI 시스템은 학습 데이터에 존재하는 편견을 반영할 수 있으므로 공정한 결과를 제공하는지 확인하기 위해 AI 시스템을 주기적으로 평가하는 것이 필수적입니다.
사람이 감독하는 것은 AI를 양심적으로 배치하고 공정한 의사결정이 이루어지도록 보장하기 위한 핵심 요소이며, 이는 자동화된 의사결정 프로세스와 관련된 윤리적 위험을 줄이는 데 필수적입니다.
시장 역학 및 채택률
실시간 데이터와 인사이트를 활용하여 고객 참여를 향상시키고자 하는 열망에 힘입어 기업들은 점점 더 많은 기업들이 CRM 시스템에 AI를 도입하고 있습니다. 설문조사에 따르면 기업들이 영업 접근 방식에 AI를 통합하는 데 더 높은 우선순위를 두고 있는 것으로 나타나면서 시장의 역학 관계도 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 AI 솔루션의 도입 속도는 예상되는 투자 수익률(ROI), 조직의 준비 정도, 진화하는 고객의 기대치에 따라 결정됩니다.
향후 전망 AI와 차세대 영업 기술
실시간으로 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 제공하여 의사 결정을 크게 향상시킬 수 있는 기능을 제공하기 때문에 영업 기술 영역에서 AI의 전망은 밝아 보입니다. AI의 발전은 더 적은 수의 강력한 플랫폼으로 특징지어지는 SaaS 시장 환경으로 이어질 것으로 예상됩니다.
경쟁이 치열해지고 AI 기술의 빠른 발전을 목격하면서 기업들은 기존 시스템에서 이러한 혁신적인 솔루션으로 전환하려는 경향이 점점 더 커지고 있으며, 이러한 움직임은 AI가 향후 영업 기술의 궤도를 어떻게 형성할지 정의하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
Gartner 예측 및 업계 동향
SaaS 내 AI의 급증으로 인해 업계는 변화를 겪고 있으며, 2025년까지 거의 모든 새로운 소프트웨어 제품에 AI와 머신러닝이 통합될 것으로 예상됩니다. 이러한 동화는 실시간으로 인사이트를 제공하고 예측 분석 기능을 개선하여 영업 운영의 혁신과 효율성을 모두 향상시키는 것을 목표로 합니다.
혁신으로 앞서 나가기
특히 아인슈타인을 통한 Salesforce의 AI 기능에 대한 접근 방식은 CRM 기능 개선의 선두주자로 자리매김했습니다. 이러한 AI 기반 도구로 수많은 작업을 자동화함으로써 영업팀은 전략적 이니셔티브와 고객 상호 작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
미래를 바라보며 업계의 저명한 인사들은 인공지능이 CRM과 영업에 사용되는 기술에 미치는 혁신적인 효과를 강조합니다. 이들은 기업이 변화를 수용하고 혁신을 추구하도록 장려합니다.
마크 베니오프 CEO의 비전
마크 베니오프는 기업이 고객과 상호 작용하고 소통하는 방식의 핵심 역학을 변화시키며 CRM에 혁명적인 영향을 미칠 것으로 예상합니다. 그는 머신러닝을 포함한 AI의 통합으로 Salesforce에 더욱 지능적인 도구가 도입되어 의사 결정 프로세스와 고객 참여가 획기적으로 향상될 것으로 예상하고 있습니다.
요약
이 섹션에서는 블로그 게시물 전체에서 논의된 핵심 사항을 요약하여 Salesforce를 AI로 대체할 때의 혁신적 잠재력과 도전 과제를 강조합니다. 마지막으로 독자들이 AI의 잠재력을 수용하고 자신감을 가지고 CRM의 미래를 탐색할 수 있도록 격려하는 말로 마무리합니다.
자주 묻는 질문
Salesforce의 AI 전략은 무엇인가요?
Salesforce의 AI 전략은 데이터 통합과 아인슈타인 플랫폼을 통해 CRM 기능을 강화하고, 영업 프로세스를 개선하며, 실행 가능한 인사이트를 위한 예측 분석을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 통합은 사용자의 역량을 강화하고 CRM 환경 내에서 의사 결정을 최적화하는 것을 목표로 합니다.
AI는 CRM 시스템에서 고객 경험을 어떻게 개선할까요?
CRM 시스템 내에서 예측 분석과 머신 러닝을 활용합니다, 고객 경험을 향상시키는 AI 고객 행동을 예측하고 그에 따라 상호작용을 맞춤화하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
이는 보다 개별화되고 영향력 있는 참여로 이어져 고객과의 관계를 더욱 견고하게 구축하는 데 도움이 됩니다.
Salesforce를 AI로 대체할 때의 주요 과제는 무엇인가요?
Salesforce를 AI로 대체하려면 기존 레거시 시스템과의 데이터 통합, AI 의사 결정의 편향성과 같은 윤리적 문제 해결 등 중요한 과제가 있습니다.
이러한 장애물은 구현과 시장 채택에 모두 영향을 미칠 수 있습니다.
Salesforce Einstein은 어떻게 효율성을 향상하나요?
Salesforce Einstein은 머신러닝과 예측 분석을 사용하여 워크플로우를 간소화하고 고객 행동을 예측하여 서비스 효율성을 개선하고 고객 참여를 강화합니다.
마크 베니오프는 CRM에서 AI에 대해 어떤 비전을 갖고 있나요?
마크 베니오프는 AI를 더 스마트한 도구로 고객과의 상호작용과 의사결정을 향상시키는 CRM의 혁신적 힘으로 보고 있습니다. 이러한 비전을 바탕으로 AI는 고객 관계 관리에서 비즈니스 전략을 발전시키는 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.