판매 정보 시장 규모 및 점유율(구성 요소(소프트웨어, 서비스)별) 배포 유형(온프레미스, 클라우드) 조직 규모(대기업, 중소기업) 애플리케이션(리드 관리 및 데이터 관리, 분석 및 보고) - 글로벌 공급 및 수요 분석, 성장 예측, 통계 보고서 2025-2037

세일즈 인텔리전스 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• AI 배포 급증 - B2B 영업 조직의 64% 이상이 2026년까지 직관 기반이 아닌 데이터 기반 의사결정을 내리기 위해 워크플로, 데이터, 분석을 통합하는 기술을 채택하게 될 것입니다. 또한 연구에 따르면 영업팀은 고객과 상호작용하는 데 소요되는 시간이 전체 시간의 약 29%에 불과한 것으로 나타났습니다. 나머지 시간은 데이터 입력, 회의, 잠재 고객 발굴, 추가 회의 준비 등 판매 주기와 특별히 관련이 없는 일상적인 집안일에 전념합니다.
  
  이에 따라 세일즈 인텔리전스에 AI의 통합이 늘어날 것으로 예상된다. 영업 분야의 AI는 지루한 프로세스를 자동화하고, 교차 판매 및 상향 판매 기회를 감지하고, 고객 행동을 관리 및 예측하고, 예측 정확도를 높이는 데 활용될 수 있습니다. 영업 분야의 AI는 생산성과 효율성을 높이는 동시에 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다.
• 온라인 쇼핑 트렌드 급증 - 전자상거래가 전 세계적으로 엄청난 성장을 이룬 이유는 소비자가 더 이상 오프라인 매장 한 곳이나 쇼핑몰 내 수백 곳의 매장에 국한되지 않기 때문입니다. 현재 다양한 판매 인텔리전스 마켓 플레이스에서 다양한 옵션과 브랜드에 대한 액세스를 제공하므로 원하는 매장에서 쇼핑할 수 있습니다. 고객이 전자상거래를 선호하는 또 다른 이유는 다양한 소매업체의 가격을 비교하고 최상의 제안을 받을 수 있다는 것입니다.
  
  그러나 이는 또한 다양한 온라인 비즈니스 간의 경쟁을 야기합니다. 이에 따라 영업인텔리전스에 대한 수요도 늘어날 것으로 예상된다. 기업은 전자상거래 비즈니스 인텔리전스로 인해 선호도, 구매 패턴, 인구통계 등 다양한 요소에 따라 소비자 기반을 나눌 수 있습니다. 조직은 고객 세그먼트에 대한 이해를 바탕으로 메시지, 제안, 판매 방법을 대상 그룹에 맞게 맞춤설정하여 판매 노력의 효율성과 관련성을 개선할 수 있습니다.
• 전 세계적으로 발견되는 인터넷 사용자 수 증가 - 인터넷 사용자 수가 증가함에 따라 인텐트 데이터의 양도 증가하고 있습니다. 본질적으로 B2B(기업 간) 의도 데이터는 회사가 상품이나 서비스를 획득하는 데 관심이 있을 수 있음을 나타내는 신호 모음입니다.
  
  웹 사이트 방문, 자료 다운로드, 소셜 미디어 상호 작용, 웹 세미나 등록 및 기타 활동은 모두 이러한 표시로 간주될 수 있습니다. 회사의 구매 의도에 대해 자세히 알아보기 위해 이러한 신호를 추적하고 분석하여 광고를 타겟팅할 수 있습니다. 따라서 영업 인텔리전스 시장의 채택도 증가할 것으로 예상됩니다.

도전과제

• 표준 규정 시행 - Sales Intelligence 시장의 가장 큰 장애물 중 하나는 표준 규정입니다. 영업 정보 회사가 수집, 저장 및 검토하는 대부분의 개인 정보는 연락처 세부 정보, 업무 책임 및 비즈니스 관계와 관련이 있습니다. 이 데이터는 영업팀과 마케팅팀을 교육하고 상담하는 것 외에도 사람과 조직에 대한 포괄적인 평가를 작성하는 데 자주 사용됩니다.
• 데이터 침해 위험 급증으로 예측 기간 동안 시장 성장이 저해될 예정입니다.
• 판매 인텔리전스의 복잡성 급증으로 인해 향후 판매 인텔리전스 시장 확장이 제한될 것으로 예상됩니다.