Challenges
개인 역량에 의존하는 B2B 영업의 한계
B2B는 구매 주기가 길고 이해관계자가 복잡하여, 마케팅과 영업이 개인 역량에 크게 의존합니다.
제한된 리소스와 영업사원별 능력 차이로 수주 기회를 놓치는 경우가 빈번하며,
고객 데이터를 체계적으로 분석하지 못해 전략적 대응이 어려운 상황입니다.
TCR AI Contents 구현한 수주 예측 시스템
3단계 전환 지수로 영업 효율성 극대화
Mellerikat의 TCR(Tabular Classification/Regression) AI Contents를 활용하여 수주 가능성을 예측하는 3단계 지수를 개발했습니다:
• 리드전환지수 - Contact to Lead 단계의 가치 있는 리드 선별
• 기회전환지수 - Lead to Opportunity 단계의 영업 기회 평가
• 수주전환지수 - Opportunity to Award 단계의 최종 수주 가능성 예측
TCR은 결측치가 많고 대부분 범주형인 마케팅 데이터를 자동으로 전처리하여, 개발 기간을 75% 단축했습니다.
End-to-End AI 파이프라인 자동화
Edge Conductor로 데이터 수집부터 배포까지 원클릭 처리
Edge Conductor는 여러 소스의 데이터를 자동으로 수집·병합하고, AI 모델을 생성·배포하는 전 과정을 자동화합니다.
마케팅 데이터와 리드 히스토리를 통합하여 수주 가능성을 정확히 예측하며,
몇 번의 클릭만으로 모델 훈련과 예측 주기를 설정할 수 있습니다.
주요 기능:
• 재사용 가능한 파이프라인 템플릿
• 실시간 모델 성능 모니터링 및 자동 재훈련
• 지역별/제품군별 병렬 모델 운영
• 마케터-영업-데이터 사이언티스트 간 협업 환경
지역별·사업부별 맞춤형 AI 모델
Edge App으로 현장 중심의 AI 운영 실현
Edge Conductor의 공통 파이프라인을 기반으로, 각 지역과 사업부 특성에 맞는 Edge App을 자동 생성합니다.
AI 전문 지식 없이도 사용자 친화적 인터페이스로 쉽게 운영할 수 있으며,
지역 시장 성숙도나 제품군 특성을 반영한 정교한 예측이 가능합니다.
데이터 기반 영업 혁신의 성과
개발 기간 75% 단축, 예측 정확도 30% 향상
Mellerikat 기반의 MLOps 체계로 B2B 수주 경쟁력을 획기적으로 강화했습니다.
모델 개발 기간은 75% 단축, 예측 정확도는 30% 이상 향상되어,
경험과 직관에 의존하던 영업 방식을 데이터 기반으로 전환 했습니다.
리드의 질적·양적 개선을 통해 영업 인력을 수익성 높은 기회에 집중 투입할 수 있게 되었으며,
반복 업무 자동화로 전략적 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
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