경제경영
AI가 먼저 고르는 진짜 고객
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- 소장
- 11,000 ⓒ
| 듣기기능 | TTS지원 | 파일정보 | EPUB |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 52.8MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791144300729 | ||
책 소개
문의가 많아질수록 중요한 고객을 놓칠 수 있다. 접수 순서대로 답하고, 담당자의 감으로 급한 문의를 골라내다 보면 계약 만료가 가까운 회사나 도입 일정이 확정된 리드가 무료 체험 문의 뒤에 묻히기도 한다. 영업 속도를 높이기 전에 누구를 왜 먼저 볼 것인지 팀이 설명할 수 있는 우선순위가 필요하다.
이 책은 리드 스코어링을 화려한 AI 예측이 아니라 적합도, 긴급도, 예산, 의사결정권, 행동신호를 정리하는 운영 체계로 시작한다. 업종과 규모 같은 비교적 느린 신호와 시연 신청, 계약 만료, 최근 활동 같은 시간 민감 신호를 분리하고, 빈값과 중복, 오래된 기록을 정리한 뒤 투명한 첫 점수표를 만든다. 적합도와 구매 의도를 두 축으로 나누고 최근성 감쇠, 가중치, 감점, A·B·C 임계값을 설계해 숫자가 왜 움직였는지 남긴다.
데이터가 충분할 때 규칙 기반에서 예측 모델로 넘어가는 도입선, 정밀도·재현율·리프트와 실제 전환율을 함께 보는 방식, 고득점 리드는 사람에게 빠르게 연결하고 중간 점수는 육성하며 낮은 점수는 보류하는 후속 자동화까지 이어진다. 과거 데이터가 과거의 고객만 반복해서 고르는 편향과 개인정보, 광고성 정보의 경계도 다룬다. 영업 인력이 한정된 팀이라면 더 많은 문의를 받는 것보다 좋은 순서를 반복해서 고치는 법부터 갖추게 된다.
이 책은 리드 스코어링을 화려한 AI 예측이 아니라 적합도, 긴급도, 예산, 의사결정권, 행동신호를 정리하는 운영 체계로 시작한다. 업종과 규모 같은 비교적 느린 신호와 시연 신청, 계약 만료, 최근 활동 같은 시간 민감 신호를 분리하고, 빈값과 중복, 오래된 기록을 정리한 뒤 투명한 첫 점수표를 만든다. 적합도와 구매 의도를 두 축으로 나누고 최근성 감쇠, 가중치, 감점, A·B·C 임계값을 설계해 숫자가 왜 움직였는지 남긴다.
데이터가 충분할 때 규칙 기반에서 예측 모델로 넘어가는 도입선, 정밀도·재현율·리프트와 실제 전환율을 함께 보는 방식, 고득점 리드는 사람에게 빠르게 연결하고 중간 점수는 육성하며 낮은 점수는 보류하는 후속 자동화까지 이어진다. 과거 데이터가 과거의 고객만 반복해서 고르는 편향과 개인정보, 광고성 정보의 경계도 다룬다. 영업 인력이 한정된 팀이라면 더 많은 문의를 받는 것보다 좋은 순서를 반복해서 고치는 법부터 갖추게 된다.
목차
프롤로그. 문의함이 넘치는데 영업은 왜 느린가
1장. 같은 문의, 다른 가능성
1절. 선착순 처리의 숨은 비용
2절. 감과 경험의 충돌 지점
3절. 우선순위가 필요한 세 가지 이유
2장. 점수보다 먼저 정할 단 하나의 결과
1절. 리드·MQL·SQL·기회의 경계
2절. 전환 기준과 관찰 기간
3절. 사람·회사·문의 중 점수의 단위
4절. 예측값과 운영 규칙의 차이
3장. 진짜 고객을 드러내는 다섯 신호
1절. 적합도: 우리 고객이 될 조건
2절. 긴급도: 지금 움직일 이유
3절. 예산과 의사결정권: 구매의 현실성
4절. 행동신호: 말보다 먼저 움직인 흔적
4장. 좋은 점수의 절반, 데이터 정리
1절. 필수 필드와 선택 필드
2절. 빈값·중복·오래된 기록
3절. 성공과 실패의 라벨 정의
4절. 개인정보와 민감정보의 경계
5장. 투명한 첫 점수표
1절. 가중치와 감점의 설계
2절. 적합도와 구매의도의 이중 점수
3절. 최근성과 시간 감쇠
4절. 100점 만점의 착시
6장. AI 예측모델의 도입선
1절. 규칙 기반과 예측 기반의 선택
2절. 학습 데이터의 최소 조건
3절. 점수를 움직이는 영향 요인
4절. 블랙박스보다 중요한 운영 설명
7장. 상담 순서를 바꾸는 임계값
1절. 고득점과 구매 가능성의 차이
2절. A·B·C 우선순위 구간
3절. 오분류 비용의 비대칭
4절. 영업 수용량과 컷오프
8장. 점수가 움직이는 CRM 파이프라인
1절. 문의·리드·MQL·SQL·기회의 흐름
2절. 단계 이동 조건과 되돌림
3절. 담당자 배정과 응답 기한
4절. 기록이 남는 예외 처리
9장. 점수별 자동 후속메시지
1절. 고득점 리드의 즉시 연결
2절. 중간 점수의 육성 시퀀스
3절. 낮은 점수의 보류와 재활성화
4절. 채널·빈도·수신 동의
10장. 정확도 밖의 영업 성과
1절. 전환율·응답시간·미팅률
2절. 정밀도·재현율·리프트
3절. 점수 구간별 실제 전환
4절. 대시보드와 실험 설계
11장. 편향과 오분류의 숨은 비용
1절. 과거 데이터가 만드는 과거의 고객
2절. 대리변수와 차별 위험
3절. 설명·검토·사람의 개입
4절. 개인정보·광고성 정보·AI 고지
12장. 월간 보정의 운영 리듬
1절. 4주 파일럿의 범위
2절. 월간 보정 회의의 입력
3절. 가중치·임계값·모델 재학습
4절. 버전 관리와 중단 기준
에필로그. AI가 고르는 고객보다 팀이 설명할 수 있는 선택
1장. 같은 문의, 다른 가능성
1절. 선착순 처리의 숨은 비용
2절. 감과 경험의 충돌 지점
3절. 우선순위가 필요한 세 가지 이유
2장. 점수보다 먼저 정할 단 하나의 결과
1절. 리드·MQL·SQL·기회의 경계
2절. 전환 기준과 관찰 기간
3절. 사람·회사·문의 중 점수의 단위
4절. 예측값과 운영 규칙의 차이
3장. 진짜 고객을 드러내는 다섯 신호
1절. 적합도: 우리 고객이 될 조건
2절. 긴급도: 지금 움직일 이유
3절. 예산과 의사결정권: 구매의 현실성
4절. 행동신호: 말보다 먼저 움직인 흔적
4장. 좋은 점수의 절반, 데이터 정리
1절. 필수 필드와 선택 필드
2절. 빈값·중복·오래된 기록
3절. 성공과 실패의 라벨 정의
4절. 개인정보와 민감정보의 경계
5장. 투명한 첫 점수표
1절. 가중치와 감점의 설계
2절. 적합도와 구매의도의 이중 점수
3절. 최근성과 시간 감쇠
4절. 100점 만점의 착시
6장. AI 예측모델의 도입선
1절. 규칙 기반과 예측 기반의 선택
2절. 학습 데이터의 최소 조건
3절. 점수를 움직이는 영향 요인
4절. 블랙박스보다 중요한 운영 설명
7장. 상담 순서를 바꾸는 임계값
1절. 고득점과 구매 가능성의 차이
2절. A·B·C 우선순위 구간
3절. 오분류 비용의 비대칭
4절. 영업 수용량과 컷오프
8장. 점수가 움직이는 CRM 파이프라인
1절. 문의·리드·MQL·SQL·기회의 흐름
2절. 단계 이동 조건과 되돌림
3절. 담당자 배정과 응답 기한
4절. 기록이 남는 예외 처리
9장. 점수별 자동 후속메시지
1절. 고득점 리드의 즉시 연결
2절. 중간 점수의 육성 시퀀스
3절. 낮은 점수의 보류와 재활성화
4절. 채널·빈도·수신 동의
10장. 정확도 밖의 영업 성과
1절. 전환율·응답시간·미팅률
2절. 정밀도·재현율·리프트
3절. 점수 구간별 실제 전환
4절. 대시보드와 실험 설계
11장. 편향과 오분류의 숨은 비용
1절. 과거 데이터가 만드는 과거의 고객
2절. 대리변수와 차별 위험
3절. 설명·검토·사람의 개입
4절. 개인정보·광고성 정보·AI 고지
12장. 월간 보정의 운영 리듬
1절. 4주 파일럿의 범위
2절. 월간 보정 회의의 입력
3절. 가중치·임계값·모델 재학습
4절. 버전 관리와 중단 기준
에필로그. AI가 고르는 고객보다 팀이 설명할 수 있는 선택