한 증류주 그룹이 AI로 영업 담당자마다 이번 주 갈 곳을 알려 매출을 늘리는 방법

기존 상황

증류주 그룹이 바나 매장에 직접 판매하는 일은 드뭅니다. 유통업체와 도매상에 판매하고, 이들이 판매처에 팝니다. 그래서 그룹은 볼 수 없는 것을 사들였습니다. 데이터 제공업체의 상권 데이터, 그리고 유통업체의 판매 데이터입니다.

데이터는 있었고, 곧 알고리즘도 생겼습니다. 하지만 이를 영업 담당자의 손에 쥐여 줄 수단이 없었습니다. 그리고 그룹이 상권에 전략을 적용할 수단도 없었습니다. 예를 들어 신제품을 출시하면서 어디에서 먼저 팔지 목표를 정하는 일입니다.

목표

1. 새 시장을 빠르게 배포하고, 시장마다 받은 피드백으로 추천과 사용 경험을 개선합니다.
2. 비즈니스 플래너가 자신의 상권에 영업 전략을 적용할 수 있게 합니다.
3. 추천을 최상의 경험으로 제공해 영업 담당자의 목표 달성을 돕습니다.
4. 각 시장의 성과를 더 빨리 얻습니다.

저희가 한 일

프로그램 안의 한 팀. 저희는 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 컨설턴트, 현업 팀과 매일 함께 일했습니다. 프랑스와 미국의 팀과 함께 애플리케이션 개발을 이끌었습니다. 또한 그중 많은 사람에게 플랫폼 교육을 했습니다.

컨트롤 타워. 각 시장의 비즈니스 플래너를 위한 도구입니다. 어떤 제품을 밀지, 주간·월간 목표는 무엇인지, 몇 곳의 판매처가 취급해야 하는지, 어떤 체인을 제외할지 정합니다. 그런 다음 알고리즘을 실행하고, 결과를 비교하고, 하나를 현장에 배포합니다.

현장 앱. 영업 담당자를 위한 도구입니다. 방문할 판매처, 판매처별로 팔 제품, 목표, 그리고 수행한 활동.

시장마다 전용으로. 시장마다 데이터, 성숙도, 그리고 담당자가 쓰는 기기가 다릅니다. 휴대폰, 태블릿, 또는 데스크톱입니다. 그래서 시장마다 자체 애플리케이션을 두었고, 지금까지 50개가 넘습니다. 공통 모듈 위에 만들어, 다음 시장은 이전 시장에서 출발합니다.

결과

이제 각 시장의 플래너는 자신의 전략을 알고리즘 실행으로 바꿔 현장에 보냅니다. 저희는 한 시장을 2~3개월 만에 배포하며, 프로그램은 각 시장의 성과를 더 빨리 얻습니다. 영업 담당자는 AI 추천의 85%를 따르고, 매출은 시장에 따라 1.5%에서 4.5%까지 늘었습니다.