AI 시대의 3가지 비즈니스 데이터 설계 및 활용 팁

데이터와 AI로 비즈니스에서 성공을 거두려면 깨끗하고 연결된 데이터와 명확히 정의된 전략이 필요합니다. 이번 포스팅에서 소개하는 전문가의 팁을 통해 AI의 이점을 최대로 누리세요. 올바른 프로세스를 구축하고, 데이터를 통해 비즈니스의 맥락을 파악하여 성공을 얻으세요. 모범 활용 사례에 집중하는 것도 매우 중요합니다.

조직이 변화의 속도를 따라잡거나 심지어 변화를 시작하기조차 어려울 정도로, 데이터와 AI의 세계는 끊임없이 진화하고 있습니다. 생성형 AI의 급속한 성장과 발전으로 인해 기업에서는 AI 전문성을 갖춘 팀의 역량을 강화하는 것이 매우 중요해졌습니다. 하지만 숙련된 팀을 확보하는 것은 일부일 뿐입니다. 이를 효율적으로 사용할 수 있는 올바른 데이터를 확보하는 것도 중요합니다. 실제로 비즈니스 리더의 94%는 기업이 데이터에서 더많은 가치를 창출해야 한다고 생각합니다. 좋은 AI에는 좋은 데이터가 필요합니다. 그렇다면 어디서부터 시작해야 할까요?

1. 데이터와 AI에 최적화되도록 기술을 설계하세요

잘 설계된 기술 솔루션은 AI를 성공적으로 도입하기 위한 필수 단계입니다. 이는 성능 저하 없이 대량의 데이터, 워크플로, 사용자를 처리할 수 있는 플랫폼의 토대를 마련합니다. 견고한 기반을 구축하는 데 우선순위를 두지 않는다면, 그 조직은 기업의 경쟁 우위에 영향을 미칠 수 있는 다양한 문제를 직면하게 될 것입니다. 새로운 툴을 도입하기 어렵거나, 고객 리텐션이 저하되거나, 기술 부채로 비용이 증가할 수 있습니다. 잘 설계된 솔루션이란 다음과 같아야 합니다:

● 신뢰성: 비즈니스와 이해관계자를 보호합니다.

● 간편함: 가치를 빠르게 제공합니다.

● 적응력: 비즈니스와 함께 진화합니다.

강력한 솔루션은 확장성, 유연성, 보안을 제공합니다. 또한 데이터와 프로세스의 품질과 신뢰성을 보장합니다. 이를 통해 시간과 리소스를 절약할 수 있을 뿐만 아니라 신뢰도 높고 정확한 보고가 가능해집니다. 모범 사례를 따르고 맞춤화를 최소화하면 장기적인 잠재력을 위한 발판을 마련할 수 있습니다.

데이터 설계 프로세스를 시작하기 전에 원하는 결과를 명확하게 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 클라우드나 Einstein 1 플랫폼과 같은 기술을 통해 달성하고자 하는 목표에 대해 조직의 리더와 의견을 조율하세요. 또한 기술 스택을 평가하고, 장애물을 파악하고, 업계 전문가 및 설계자와 협력하여 세부 구현 계획을 개발해야 합니다.

2. 데이터를 활용해 전체 상황을 파악하세요

AI 활용 사례는 그 기반이 되는 데이터만큼만 우수합니다. 연결된 깨끗한 데이터는 효과적인 AI 알고리즘을 개발하는 데 매우 중요합니다.

연결된 데이터에 액세스하지 않으면 AI 알고리즘은 패턴을 식별하고 정확한 추천을 제공하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 예를 들어, AI 시스템에 한 소스의 데이터만 제공되면 다른 데이터 세트에 존재하는 상관관계나 패턴을 감지하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 편향되거나 부정확한 예측이 나올 수 있습니다. 하지만 데이터가 연결되고 통합되면 AI 알고리즘은 더 넓은 범위의 데이터를 학습하고 다양한 정보 소스에서 연결 및 예측 작업을 수행할 수 있습니다.

서로 다른 데이터베이스에 격리되어 있는 데이터를 활용하면 비즈니스, 고객, 시장 동향을 더 잘 이해할 수 있습니다. 여기에는 CRM 및 고객 거래 데이터와 같은 정형 데이터는 물론 문서, 이메일, SNS와 같은 비정형 데이터도 포함됩니다. 데이터 잠금을 해제하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

● 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정

● 프로세스 및 효율성 개선

● 혁신과 협업 촉진

하지만 단순히 데이터에 액세스하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 조직 내에 데이터 문화를 조성하는 것도 중요합니다. 즉, 데이터에 액세스하고 이해할 수 있는 숙련된 팀과, 이를 해석하고 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춘 팀이 있어야 합니다. 트레일헤드는 데이터에 대한 학습을 시작하기에 좋은 곳입니다. 트레일헤드에서 팀은 강사가 진행하는 교육과 인증을 통해 지식을 확장하고 기술을 검증할 수 있습니다.

3. 크게 생각하고 작게 시작하세요

AI를 통해 지식과 효율성을 높일 수 있는 가능성은 무궁무진합니다. 하지만 원하는 결과를 얻으려면 명확히 정의된 전략이 필요합니다. 따라서, 즉각적인 결과를 제공할 수 있는 달성 가능한 활용 사례에 집중하세요.

이 방법을 통해 AI를 단계적으로 구현하고 빠른 성공을 통해 그 가치를 보여줄 수 있습니다. 이는 더 큰 투자에 대한 경영진의 지지를 확보할 수 있도록 해줍니다. 기업이 AI를 활용해 이러한 성과를 달성하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

● AI를 활용해 잠재 고객에게 콜드 메일을 작성하는 영업 담당자

● 고객의 문제를 해결할 때 취해야 할 다음 단계에 대해 제안을 받는 고객 서비스 담당자

● AI를 활용해 잠재 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 마케터

팀의 경험이 쌓이면 더 복잡한 활용 사례를 통합할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라, 이러한 유기적인 성장은 조직에 상당한 가치를 창출할 수 있는 포괄적이고 효과적인 AI 활용 전략으로 이어질 것입니다.

소규모로 시작해 꾸준히 성장함으로써, 위험을 최소화하고 지속 가능한 성공을 보장하며 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. 성공을 거두었다면 진행 상황을 측정할 수 있는 시스템을 정의하고 구축해야 합니다. 측정 지표와 추적 방법을 명확히 이해하지 못하면 AI 활용의 효과를 측정하고 개선이 필요한 영역을 파악하며 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 어려울 수 있습니다.

세일즈포스 리소스를 활용하세요

AI를 도입하는 과정이 막막하게 느껴질 수 있습니다. 확장 가능한 솔루션을 구축하고, 데이터를 관리하고, 팀을 교육해야 하기 때문입니다. 이때 시그니처 성공 플랜이 도움이 될 수 있습니다. 시그니처를 통해 비즈니스 투자를 최대한 활용할 수 있도록 가장 높은 수준의 파트너십과 전문 지식을 가장 빠르게 이용하세요.

여러분의 비즈니스에 대한 높은 지식을 갖춘 전담 시그니처 전문가를 통해 CRM + AI + 데이터 + 신뢰를 결합한 전략적 조언과 인사이트를 얻으세요. 또한 지속적인 데이터 설계 가이드와 기술 상태 검토를 제공하고, 업계 모범 사례를 활용하여 목표를 달성하는 데 가장 효과적인 솔루션을 구상하고 구축할 수 있도록 도와드립니다.

시그니처 고객은 성과를 측정할 때 고객에게 개인화된 고객 성공 점수를 활용할 수 있습니다. 데이터 클라우드를 기반으로 구축된 이 점수는 고객이 세일즈포스를 통해 비즈니스를 얼마나 잘 운영하고 있는지를 파악하게 도와줍니다. 또한 개인화되고 실행 가능한 인사이트를 제공하여 고객이 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

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