세일즈포스가 데이터 클라우드를 활용하는 방법

세일즈포스는 24년이라는 역사 동안 고객에 대한 입체적인 시각(360도 뷰)을 생성해내기 위한 미션들을 수행해 왔습니다. 데이터 클라우드의 도입으로, 세일즈포스의 비전이 현실로 다가오고 있습니다.

데이터 클라우드는 CRM과 같은 기존 트랜잭션 데이터베이스와 고객의 행동 데이터를 결합합니다. 또한 회사들이 제3자 소스에서 수많은 데이터를 처리하고 통합하여 단일화된 고객 프로필을 생성할 수 있도록 합니다.

이러한 모든 데이터를 통합하는 것은 자동화된 영업 전망, 고객 세분화 및 개인 맞춤형 셀프 서비스와 같은 의미 있는 워크플로우와 작업을 생성할 수 있도록 힘을 실어주고 전사차원의 AI 및 자동화의 기반을 형성합니다.

이는 기업들에게 흥미로운 전망 중 하나이며, 데이터 클라우드가 세일즈포스 역사상 가장 빠르게 성장한 자체 개발 제품이 된 이유 중 하나입니다. 세일즈포스는 Customer zero로서 데이터 클라우드를 내부적으로 사용하여 고객의 통합 프로필을 생성하고 있습니다.

데이터 클라우드를 통해 세일즈포스는 이제 트랜잭션, 통신 기록, 서비스 요청 등을 포함한 60여 개 이상의 다양한 데이터 스트림에서 12억 개 이상의 고객 기록에 접근할 수 있습니다. 이 모든 데이터를 데이터 클라우드에 공급함으로써, 중복 기록을 줄이고 고객 프로필의 52% 이상을 통합하여 고객에 대한 단일 뷰를 달성할 수 있게 되었습니다.

이러한 통합 프로필을 통해 세일즈포스는 AI와 자동화를 활용하여 웹사이트를 방문하는 고객은 물론, 소셜 채널을 통하여 참여하는 고객이든, 회사의 무료 온라인 학습 플랫폼인 Trailhead에서 새로운 기술을 배우는 고객이든, 모든 상호 작용을 개인화할 수 있습니다.

이 인터뷰에서 세일즈포스의 제품 관리의 Senior Director인 Janani Narayanan은 회사의 마케팅 및 영업 팀이 데이터 클라우드를 사용하여 영업 파이프라인을 촉진하고 고객 채택을 높이며 모든 이해 관계자들에게 더 나은 경험을 제공하는 방법에 대한 비하인드 스토리를 제공합니다.

데이터 클라우드 이전에 세일즈포스 제품 군의 대부분은 트랜잭션 데이터를 처리하는 데 사용되었습니다. 데이터 클라우드의 추가는 CRM, 웹, 모바일, API 및 디바이스에서 대규모 데이터를 실시간으로 수용할 수 있는 능력을 기존의 트랜잭션 데이터베이스에 보완합니다.

데이터 클라우드는 모든 이 데이터를 레이크하우스 아키텍처를 사용하여 저장하며, 기업 전체에서 비정형 데이터를 조직화하고 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 다른 세일즈포스 플랫폼 기능과 마찬가지로 데이터 클라우드는 세일즈포스 메타데이터를 사용하여 구축되었으며, 즉 여기에 저장된 모든 데이터는 Customer 360을 통해 사용할 수 있습니다.

“다른 모든 세일즈포스 플랫폼 기능과 마찬가지로 데이터 클라우드는 세일즈포스 메타데이터를 사용하여 구축되었습니다. 즉, 여기에 저장된 모든 데이터를 Customer 360 반에서 사용할 수 있습니다.”

IT 리더와 비즈니스 종사자들은 기후 변화에 과감히 대응해야 할 의무가 있습니다. 이는 환경 보호뿐만 아니라 비즈니스 측면에서도 중요한 일입니다. 소비자는 환경 및 사회적 가치를 옹호하는 기업의 제품을 구매할 가능성이 더 높습니다. 

그렇다면 IT 리더들은 지속가능한 IT를 위해 어떤 조치를 취해야 할까요? 다음 3단계를 참조하세요.

조직 내에 얼마나 많은 데이터들이 분산되어 있는지 알았을 때, 문제를 해결하기 위해 민첩하고 제품 중심적인 접근 방식을 채택했습니다. 우리는 데이터 클라우드를 개발하여 작동할 수 있는지 증명하고, 먼저 우리 자신에게 시험해보기로 결정했습니다.

데이터 클라우드는 영업, 서비스, 마케팅 및 커머스 영역에서 각 고객에 대한 지속적이고 통합된 실시간 뷰를 생성했습니다. 이로써 세일즈포스는 모든 고객 계정을 통해 동의 및 선호도에 접근할 수 있었으며, 조직 전반에서 많은 프로세스를 자동화할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, 우리는 알려진 잠재고객이 웹사이트를 검색할 때 고객이 검색한 시기를 추적하고, 그런 다음 자동으로 Slack을 활용하여 계정 담당자(AE)에게 알림을 보내 계정 담당자들이 후속 조치를 취할 수 있도록 했습니다. 초기 실험 단계에서 20명의 AE(Account Executive)로 시작했지만 현재 세일즈포스의 AE 중 3분의 1 이상이 해당 제품을 사용하고 있으며, 이를 전 세계적으로 확장할 계획입니다. 이로써 우리는 120시간 이상의 고객 대화 시간을 절약하고 수백만 달러의 수익을 창출할 수 있었습니다.

최근 내부에서 데이터 클라우드의 새로운 Google Ads 통합을 시범 운영하여 Google에서 세일즈 클라우드 및 서비스 클라우드 바이어를 타겟팅하는 방식을 변화시켰습니다. 이 새로운 통합은 데이터 클라우드에서 세그먼트를 생성하며, 안전하고 개인 정보 보호를 준수하는 방식으로 Google로 전송할 수 있도록 합니다. 이로써 디지털 미디어 팀은 바이어에게 개인화된 제안을 제공할 수 있습니다.

우리는 데이터 클라우드가 작동한다는 것을 증명했고, 그 경험을 고객과 공유했으며, 고객의 피드백을 고려하여 제품을 발전시킨 후 출시했습니다.

데이터 클라우드의 또 다른 이점은 Salesforce+라는 스트리밍 서비스로 라이브 이벤트와 오리지널 컨텐츠를 위한 서비스입니다. 우리는 마케팅, 영업 및 서비스의 고객 데이터를 Trailhead에 등록된 프로필과 연결했습니다. 이를 통해 개별화된 여정을 만들고, 첫번째 이메일부터 고객이 선호하는 세일즈포스 제품에 맞게 맞춤형 컨텐츠를 각 뷰어에게 제공할 수 있었습니다. 출시 이후에 14만 건 이상의 맞춤형 이메일이 발송되었으며, 평균 조회수와 서비스 이용 시간이 모두 증가하였습니다.

AI는 우리 시대에서 가장 중요한 기술입니다. 이에 의문의 여지가 없습니다. 그러나 AI는 이를 뒷받침해주는 데이터에 따라 능력을 발휘합니다. 실제로 58%의 근로자들은 신뢰할 수 있는 고객 데이터가 자신의 역할에서 생성형 AI를 성공적으로 활용하는 데 중요하다고 말합니다. 이것이 데이터 클라우드가 AI와 자동화를 활용하는 데 중요한 이유입니다.

“실제로 직원의 58%는 신뢰할 수 있는 고객 데이터가 생성 AI를 업무에 성공적으로 사용하는 데 매우 중요하다고 말합니다.”

데이터 클라우드는 이러한 모든 데이터를 혼합하고 구성하여 기업이 그 위에 AI 모델을 구축하고, 모든 AI 기반 고객 상호 작용을 구동하는 데 사용할 수 있게 합니다.

이에 대한 한가지 사례는 Einstein Studio입니다. Einstein Studio는 회사가 데이터 클라우드에서 독점적으로 가지고 있는 데이터를 사용하여 세일즈포스의 AI 모델 생태계- 예를 들어 Amazon Web Services(AWS)의 Amazon SageMaker, Google Cloud의 Vertex AI 및 기타 AI 서비스에서 대규모 언어 모델을 훈련시킬 수 있도록 도와줍니다. 이것은 회사가 더 스마트한 마케팅 세그먼트를 구축하고 완전히 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

세일즈포스의 제품 팀은 웹사이트를 방문하는 모든 사람에게 AppExchange, 서비스 클라우드, Trailhead를 포함한 Customer 360 포트폴리오 전반에 걸쳐 데이터 클라우드의 새로운 커넥터를 제공하기 위해 엄청난 노력을 기울이고 있습니다. 이를 통해 웹사이트를 방문하는 모두에게 실시간 경험을 제공하고자 합니다.

또한 제3자 광고 서비스와 보다 원활한 데이터 클라우드 통합을 구축하여 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지, 세일즈포스의 자사 데이터로 어떻게 캠페인을 최적화할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 현재 Google, Meta, AWS를 비롯한 여러 커넥터를 지원하고 있지만 디지털 마케팅 팀이 캠페인을 실행하는 다른 플랫폼도 많기에 추가적인 플랫폼 지원을 위해 더욱 노력을 기울이고 있습니다.

다음 달에 개최되는 드림포스에서는 데이터 클라우드의 차세대 비전 및 데이터 클라우드가 새로운 AI 기반 Einstein 혁신에 어떻게 도움이 되는지에 대한 더 많은 정보를 공유할 예정입니다.

추가 정보:

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