---
title: "한 증류주 그룹이 AI로 영업 담당자마다 이번 주 갈 곳을 알려 매출을 늘리는 방법"
metaTitle: "증류주 그룹의 AI 영업 추천, 11개 시장에"
who: "글로벌 와인·증류주 그룹"
brick: ai-on-your-data
industry: "와인·증류주, 대기업"
order: 1
metric: "11개 시장 배포"
cardFigure:
  value: "11"
  label: "배포한 시장"
teaser: "한 증류주 그룹의 AI 추천을 영업 담당자의 손에 쥐여 주었습니다. 11개 시장에 50개+ 애플리케이션, 시장마다 2~3개월 만에 배포."
builtWith: ""
stack: [retool, snowflake]
sectors: ["와인·증류주"]
size: enterprise
types: [business-app, field-app]
image:
  src: "/assets/work/spirits-group-ai-sales-recommendations.jpg"
  alt: "테이블에 둘러앉아 위스키를 나누는 친구들"
  credit: "OurWhisky Foundation"
  creditUrl: "https://unsplash.com/@ourwhiskyfoundation"
  source: "https://unsplash.com/photos/phdC6IRiWwA"
numbers:
  - value: "11"
    label: "배포한 시장"
  - value: "2~3"
    label: "시장별 배포 기간(개월)"
  - value: "50+"
    label: "애플리케이션"
---

한 나라에서 판매한다는 것은 그 나라의 판매처를 안다는 뜻이고, 판매처는 가만히 있지 않습니다. 바와 매장은 매일 문을 열고 닫습니다. 영업 담당자는 이번 주 어디를 방문해서, 무엇을 팔아야 할까요?

한 글로벌 와인·증류주 그룹은 그 답을 알고리즘에 담고 있었습니다. 담당자마다 어디로 가서 무엇을 팔지, 목표와 활동을 우선순위대로 추천하는 알고리즘입니다. 저희 애플리케이션으로 각 시장의 비즈니스 플래너는 전략을 세우고, 영업 담당자는 휴대폰, 태블릿, 컴퓨터에서 추천을 받아 그 전략을 실행합니다.

## in-place

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.

## objectives

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.

## did

**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.

## result

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.

---

## Sabai System

- Book a call: https://cal.com/sabaisystem/discovery-call-30
- Email: contact@sabaisystem.com
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/sabaisystem

- [Home](https://sabaisystem.com/index.md)
- [Case studies](https://sabaisystem.com/case-studies.md)
- [How a spirits group increases its revenue by telling every sales rep where to go this week, with AI](https://sabaisystem.com/case-studies/spirits-group-ai-sales-recommendations.md)
- [How a luxury group automates every workflow and contract, with each market's own rules](https://sabaisystem.com/case-studies/luxury-group-contracts-and-approvals.md)
- [How a luxury group protects the promise in every bottle](https://sabaisystem.com/case-studies/luxury-group-bottle-traceability.md)
- [How a fashion group gets its suppliers to optimise every shipment](https://sabaisystem.com/case-studies/fashion-group-supplier-shipments.md)
- [How a seafood procurement platform opened to new verticals and accelerated onboarding in new markets](https://sabaisystem.com/case-studies/fresh-food-platform-supplier-onboarding.md)
- [How a startup is making recycling easy across the whole fashion industry](https://sabaisystem.com/case-studies/recycling-startup-textile-traceability.md)
- [How a lingerie brand keeps every store in sync](https://sabaisystem.com/case-studies/lingerie-brand-operations-platform.md)
- [Legal notice and privacy](https://sabaisystem.com/legal.md)
- [Site map for agents](https://sabaisystem.com/llms.txt)
- [The whole site in one file](https://sabaisystem.com/llms-full.txt)