B2B 영업팀을 위한 업무 자동화 AI : 리드 수집, 견적서/영업 보고서 작성, 영업 데이터 기록/관리

B2B 영업 조직의 반복 업무, AI로 얼마나 자동화할 수 있을까요?

B2B 영업 조직은 각종 사업 제안서, 견적서, 영업 활동 보고서, 세금계산서 등 다양한 문서를 다룹니다.

실수가 곧바로 손실로 이어질 수 있어 꼼꼼한 검토가 필수지만, 많은 업무가 반복적이고 규칙적인 수작업으로 이루어져 비효율이 발생하기 쉽습니다.

✅ 신규 리드를 확보하기 위해 산업, 매출, 직원수 등 다양한 기준으로 기업 리스트를 직접 조사해 정리하는 데 상당한 시간이 듭니다.

✅ 고객마다 요구가 다르다 보니, 맞춤 제안서와 견적서를 만들 때마다 과거 자료를 하나하나 찾아보고, 초안을 처음부터 다시 써야 합니다.

✅ 매일 쌓이는 영업 활동을 보고서로 정리하는 일이 생각보다 많은 시간을 차지합니다.

✅ 거래명세표나 세금계산서처럼 자주 작성하는 문서도, 필요한 정보를 직접 찾아 입력해야 해서 번거로움이 큽니다.

이번 글에서는 실제 B2B 영업 조직이 AI를 활용해 어떻게 영업 업무를 효율화 할 수 있는지, 4가지 구체적인 사례로 소개합니다.

B2B 영업을 위한 AI 솔루션 4가지

🔎 솔루션 1 : 기업 리드 수집 및 분류 AI

BEFORE : 새로운 영업 리드, 아직도 일일이 찾아보고 계신가요?

B2B 영업팀에서는 잠재 고객(리드) 발굴을 위해 산업별 기업 리스트를 하나씩 수집하고, 직원 수나 매출 정보를 홈페이지나 각종 포털에서 직접 확인해 정리하는 일이 반복됩니다.

하지만 관련 데이터가 여러 채널에 흩어져 있고, 표준화되지 않은 정보 때문에 원하는 조건에 맞는 리드를 찾는 데 많은 시간이 소요됩니다.

• 리드 정보 수집 채널 분산 : 기업정보 포털, 뉴스, 홈페이지 등 다양한 채널에 데이터가 흩어져 있음
• 기준별 수작업 분류 : 산업군, 매출, 직원 수 등 기준별로 직접 분류해야 함
• 중복/누락 발생: 기존 고객사와 중복되거나 선별하는 과정에서 누락되기 쉬움
• 우선순위 타겟팅 한계: 영업팀이 원하는 조건별로 리드를 추출하기 어려움

AFTER : 이제, AI가 기업 데이터를 자동으로 수집하고 분류까지 합니다

AI가 주요 채널(기업정보 포털, 뉴스, 홈페이지 등)에서 기업 데이터를 실시간으로 크롤링해 산업, 매출, 직원 수 등 주요 기준별로 자동 분류합니다.

이제 원하는 조건만 설정하면, 영업팀은 즉시 타겟팅 가능한 리드 리스트를 확보할 수 있습니다.

• 리드 정보 수집 자동화 : 기업정보 포털, 뉴스, 홈페이지 등에서 리드 정보를 실시간으로 모음
• 기준별 분류 자동화 : 산업·매출·직원수 등 핵심 조건에 맞는 리드를 자동으로 분류
• 중복 및 누락 자동 감지 : 기존 고객 데이터와 비교해 중복되거나 누락된 리드를 AI가 자동으로 식별
• 우선순위 타겟 리스트 제공 : 설정한 우선순위에 따라, 바로 활용 가능한 타겟 리드 리스트를 생성

📌 맞춤형 AI를 도입하면 이런 것도 가능합니다

✔️ 기존 고객·중복/유사 리드 자동 식별 : 기존 고객 데이터와 대조하여, 중복되거나 유사한 리드를 자동으로 걸러줍니다.

✔️ 조직별 맞춤 리드 리스트 자동 제공 : 영업 부서, 담당자별로 필요에 맞춘 리드 리스트를 자동으로 생성·배포합니다.

✔️ 리드 관리 이력 자동 기록 및 리포팅 : 리드 접촉 이력, 상태 변화, 담당자 메모 등을 자동으로 기록하고 리포트 형태로 제공합니다.

✔️ 타겟 리드별 맞춤 메세지 생성 : 타겟 리드의 언론 기사, 사업 변화 등 주요 이슈와, 영업팀이 강조하고자 하는 우리 회사의 강점을 조합하여 타겟 리드 맞춤 메세지를 생성합니다.

실제 DALPHA 사례 1 : 국내 기업 리드 수집·분류 AI

Before

IT 서비스 기업 B사는 신규 영업을 위해 영업 관리 인력 1~2명이 잠재 고객사 정보를 수작업으로 수집해 왔습니다. 기업명, 대표 이메일/전화번호와 같은 컨택 포인트는 물론이고, 직원수, 3개년 매출·영업이익, 기업 설명 등까지 직접 추려야 했는데요.

그럼에도 불구하고 기존 고객사와 중복된 기업이 걸러지지 않았고, 매력적인 고객군(ICP)인지 판단하는 데 많은 리소스가 반복 투입되었습니다.

After

기업명만 입력하면 매출, 영업이익, 직원수 등 주요 정보가 자동으로 채워지고, 기업 도메인, 대표 이메일/전화번호, 기업 설명까지 한 번에 정리됩니다.

(1) 기존 고객 데이터와 대조해 중복된 리드나 유사 리드를 AI가 자동으로 필터링합니다.

(2) 그리고 AI가 영업 부서와 담당자별로 필요한 조건에 맞춘 리드 리스트를 제공합니다.

그 결과, 이제 인턴의 리소스 투입 없이도 효율적으로 신규 리드를 수집하고, 우선순위와 일치하는 타겟을 빠르게 선별할 수 있게 되었습니다.

실제 DALPHA 사례 2 : 해외 기업 리드 수집·분류 AI

Before

글로벌 B2B 영업팀을 둔 C사는 일본 등 해외 시장에서 새로운 파트너사와 잠재 고객사를 발굴해 현지 영업 기회를 넓히는 것이 중요한 과제였습니다.

이를 위해 해외에서 우리 산업·브랜드·경쟁사가 어떻게 언급되고 있는지, 유망 기업이나 파트너 후보가 어디에 있는지 실시간으로 파악할 필요가 있었습니다.

하지만 기존에 사용하던 S사 솔루션은 국내 데이터에 한정되어, 해외 SNS, 산업 뉴스, 웹사이트에서 필요한 정보를 얻기가 쉽지 않았습니다.

결국 영업팀은 각 국가와 채널별로 사이트를 일일이 방문해 타깃 키워드, 경쟁사, 파트너 후보의 언급 현황을 수집하고 정리해야 했습니다. 매번 해외 리드를 리스트업하는 데 1시간 이상이 소요됐습니다.

After

이제 영업팀은 원하는 산업 키워드나 조건만 입력하면 됩니다. 해외 각국의 SNS, 산업 뉴스, 웹사이트에서 AI가 우리 산업·브랜드·경쟁사, 그리고 파트너 후보의 언급 현황과 시장 동향을 자동으로 수집해 한 번에 확인할 수 있습니다.

(1) 신규 해외 기업 리드의 발굴 내역과 관리 이력이 자동으로 기록됩니다. 어떤 리드를 언제 발굴했고, 어떤 채널을 통해 파악했는지 리포트 형태로 한눈에 확인할 수 있습니다.

(2) 또한 AI가 신규 해외 기업 리드의 타겟 리드의 언론 기사, 사업 변화 등 주요 이슈를 분석해, 우리 회사의 강점을 조합하여 타겟 리드 맞춤 메세지를 생성합니다.

그 결과, C사는 우선순위가 높은 해외 기업 리드를 빠르고 정확하게 수집할 뿐만 아니라, 효과적으로 리드에 접근할 수 있게 되었습니다.

📄 솔루션 2 : 견적서/제안 요청서 초안 자동 생성 AI

BEFORE : 제안서, 견적서 작성에 아직도 많은 시간을 쓰고 계신가요?

B2B 영업팀은 고객사별로 요구사항이 조금씩 다른 제안서, 견적서를 반복적으로 작성합니다.

특히 RFP(제안요청서)마다 요구조건이 다르고, 과거 자료를 참고하려 해도 파일이 흩어져 있어 원하는 정보를 찾기가 쉽지 않습니다.

결국 비슷한 내용임에도 매번 처음부터 자료를 찾고 초안을 새로 만드는 데 많은 시간이 소요됩니다.

• 제안 요청서·견적서 자료 분산: 과거 작성했던 문서가 흩어져 있어 원하는 내용을 찾기 어렵습니다.
• 반복되는 초안 작성: 비슷한 제안서라도 매번 처음부터 새로 작성해야 합니다.
• RFP 요구조건 수작업 반영: 복잡한 RFP마다 요구조건을 일일이 확인해 반영해야 합니다.
• 양식/포맷 표준화 한계: 고객사나 프로젝트별로 양식이 달라 표준화가 어렵습니다.

AFTER : 이제, AI가 제안서/견적서 초안을 자동으로 생성합니다

AI가 회사의 과거 제안서, 견적서, RFP 데이터를 분석해 고객사와 프로젝트의 요구에 맞는 초안을 자동으로 생성해줍니다.

• 자료 통합 자동화: 과거 제안요청서·견적서를 한 번에 모아, 필요한 내용을 쉽게 검색·활용
• 초안 작성 자동화: 유사 사례를 기반으로 비슷한 초안을 즉시 생성
• RFP 요구조건 자동 반영: RFP 파일 업로드만 하면 요구조건을 자동 분석해 초안에 반영
• 양식/포맷 자동 표준화: 다양한 프로젝트/고객사별 양식을 AI가 자동으로 구분·정리

📌 맞춤형 AI를 도입하면 이런 것도 가능합니다

✔️ 고객별 자동 양식 추천: 자주 쓰는 제안서·견적서 양식을 고객별로 자동으로 불러와줍니다.

✔️ 과거 유사 문서 자동 연결: 비슷한 과거 제안서나 견적서를 자동으로 찾아 초안에 참고할 수 있게 해줍니다.

✔️ 프로젝트별 핵심 내용 자동 반영: 납기, 예산, 주요 스펙 등 프로젝트별로 중요한 정보가 초안에 자동으로 들어갑니다.

✔️ 경쟁사·시장 데이터 기반 차별화 포인트 제안: 경쟁사 제안서, 시장 사례 등을 분석해 우리만의 강점이나 차별화 포인트를 자동으로 정리해줍니다.

실제 DALPHA 사례 1 : 견적서 초안 자동 생성 AI

Before

여행 서비스 기업 D사는 약 10명의 담당자가 고객 문의를 받고, 여행 일정이나 인원, 여행지 등 정보를 정리해 견적서 초안을 모두 수작업으로 작성했습니다.

각자 방식과 템플릿이 달라 자료가 흩어지고, 견적 품질과 가격 산정 기준도 들쑥날쑥했습니다.

이 때문에 유사한 문의에도 매번 처음부터 견적서를 다시 써야 했고, 과거 자료를 참고하기도 쉽지 않아 작성과 발송에 시간이 오래 걸리고 응대 지연과 인력 부담이 컸습니다.

After

이제 고객이 홈페이지나 챗봇을 통해 여행 견적을 요청하면, 필요한 정보가 자동으로 수집되고 AI가 즉시 맞춤형 견적서 초안을 만들어줍니다.

(1) 고객별 핵심 정보(여행 일정, 인원, 여행지, 예산 등)가 자동으로 견적서에 반영되어 담당자별 편차가 크게 줄었습니다.

(2) 경쟁사 및 시장 트렌드 기반 차별화 포인트 제안 기능을 통해 유사 여행 상품, 최신 트렌드, 경쟁사 견적 데이터를 분석해 우리만의 강점이나 인기 서비스 요소를 견적서에 자동으로 반영합니다.

이로써 견적서 작성 시간이 대폭 줄고, 품질과 일관성이 높아졌으며 고객 만족도도 크게 개선되었습니다.

실제 DALPHA 사례 2 : 견적서 초안 자동 생성 및 가격 추천 AI

Before

건설 기업 E사는 여러 업체에서 들어오는 공사 견적 요청에 대응할 때 각 품목의 적정 단가를 직접 계산하고, 내역서 초안도 수작업으로 작성해야 했습니다.

문제는 견적마다 품목이 다르고, 과거 내역서와 설계 자료를 찾아보며 단가 후보를 여러 개 비교해야 해서, 담당자마다 반복적으로 많은 시간을 들여야 했습니다.

특히 건설업의 견적 산출은 다른 업체와의 시간 싸움이어서, 조금만 늦어져도 경쟁력을 잃는 경우가 대다수였습니다. 그러나 E사의 기존 프로세스에서는 여러 업체의 요청이 몰릴 때 한정된 인력으로 동시에 견적을 처리하는 데 어려움이 많았고, 리드타임이 길어져 고객사 대응이 늦어지는 경우가 잦았습니다.

After

이제 AI가 기존 내역서와 설계 자료를 분석해, 새로 요청된 품목별로 단가 후보를 자동 추천해줍니다. 담당자는 한 화면에서 여러 단가를 비교하고, 최적의 단가를 선택하면 AI가 공사 내역서 초안을 바로 완성해줍니다.

(1) 과거 유사 문서 자동 연결 기능으로, AI가 1) 건축 유형, 2) 공사 지역, 3) 공종, 4) 공사 품목 카테고리의 유사도를 고려해서 과거의 유사 견적서를 정확히 참조하여 견적 산출에 반영할 수 있습니다.

(2) 고객별 자동 양식 추천 기능으로, 업체별로 자주 쓰는 내역서 포맷이나 견적 양식을 AI가 자동으로 불러와 담당자가 불필요한 반복 작업 없이 바로 견적서를 완성할 수 있습니다.

복잡했던 수작업 과정이 간소화되어 견적 처리 속도가 빨라졌고, 한정된 인력으로도 여러 업체 요청에 신속하게 대응할 수 있게 됐습니다. 전체 리드타임이 크게 줄면서 고객 만족도와 수주 성공률도 함께 높아졌습니다.

📈 솔루션 3 : 영업 활동 보고서 자동화 AI

BEFORE : 영업 활동 보고서 작성에 아직도 많은 시간을 쓰고 계신가요?

B2B 영업팀은 미팅이나 통화 등 영업 활동 내용을 직접 정리해, 매번 반복적으로 보고서를 작성해야 합니다.

그러나 활동별 데이터를 하나하나 기록하고, 성과나 이슈를 정리하는 데 시간이 오래 걸립니다. 그뿐만 아니라 팀/고객사별로 양식이 달라 표준화된 보고서 관리도 어렵습니다.

• 반복되는 보고서 작성: 매일 유사한 활동 내용을 새로 입력해야 합니다.
• 성과·지표 수작업 정리: 실적, 미팅 결과, 이슈 등을 직접 취합해야 합니다.
• 양식/포맷 표준화 한계: 팀·고객사별로 양식이 달라 일관성 있게 관리하기 어렵습니다.
• 영업 활동 녹음본 수기 정리: 통화·미팅 등 녹음된 활동 내역을 직접 들어가며 일일이 기록해야 합니다.

AFTER : 이제, AI가 영업 활동 보고서를 자동으로 작성합니다

AI가 영업팀의 활동 데이터를 실시간으로 분석해, 반복되는 보고서 작성과 성과 관리, 녹음본 정리까지 모두 자동화합니다.

이제 영업팀은 보고서 작성에 들이던 시간을 줄이고, 보다 중요한 전략 실행과 고객 대응에 집중할 수 있습니다.

• 반복되는 보고서 작성 자동화: 매일 유사한 활동 내용이 자동으로 작성됩니다.
• 성과·지표 자동 정리: 실적, 미팅 결과, 이슈 등이 자동으로 정리됩니다.
• 양식/포맷 자동 표준화: 다양한 양식도 AI가 자동으로 통일·정리합니다.
• 녹음본 자동 스크립트화 및 보고서 반영: 영업 활동 녹음파일을 AI가 자동으로 텍스트로 변환하고, 핵심 내용이 보고서에 바로 반영됩니다.

📌 맞춤형 AI를 도입하면 이런 것도 가능합니다

✔️ 활동별 자동 템플릿 추천: 미팅, 콜 등 자주 쓰는 보고서 템플릿을 자동으로 불러와줍니다.

✔️ 회사별 맞춤 용어 자동 적용: 자주 쓰는 표현과 포맷도 AI가 자동 반영합니다.

✔️ 핵심 지표·성과 자동 강조: 프로젝트별로 중요한 지표와 성과가 자동으로 보고서에 반영됩니다.

✔️ 이슈·특이사항 자동 하이라이트: 활동별 주요 이슈나 특이사항이 보고서에 자동으로 표시됩니다.

실제 DALPHA 사례 : 영업 활동 보고서 자동화 (OCR 활용)

Before

식음료 F사의 영업사원들은 매일 마트를 방문해 음료 제품 코너의 진열 사진을 촬영한 뒤, 우리 제품과 경쟁사 제품의 가격, 진열 현황을 사진마다 일일이 확인하며 직접 보고서를 작성해왔습니다. 매장마다 가격과 진열 상황이 모두 다르다 보니, 하나하나 꼼꼼히 살펴봐야 했고 매장별로 자주 쓰는 용어나 보고서 양식이 달라 매번 맞춰 작성하는 데도 시간이 오래 걸렸습니다.

특히 이슈나 특이사항이 생길 때마다 별도로 기록하는 작업이 번거로웠고, 이런 반복적인 과정에 부담을 느껴 보고서 제출을 깜빡하거나 늦어지는 경우도 자주 있었습니다. 영업사원들은 이 업무가 번거롭고 어렵게 느껴져 실제 영업 활동에 집중하기가 쉽지 않았지만, 본사에서는 현장 관리와 데이터 축적을 위해 반드시 필요한 일이었습니다.

After

영업사원이 사진을 업로드하면 AI가 진열 사진을 자동으로 분석해, 제품별 가격과 진열 현황을 한 번에 추출합니다. 영업 보고서도 표와 그래프로 자동 정리되어, 제출까지 훨씬 빨라졌습니다.

(1) 회사별 맞춤 용어 자동 적용 기능으로 매장별로 달랐던 용어나 표현을 AI가 자동으로 반영해 누구나 일관된 형태로 신속하게 보고서를 완성할 수 있습니다.

(2) 이슈·특이사항 자동 하이라이트 기능으로 가격 변화, 품절 등 주요 이슈나 특이사항을 AI가 자동으로 감지해 보고서에서 한눈에 볼 수 있도록 강조해줍니다.

영업 보고서 자동화 AI 도입 이후 영업사원들의 보고서 제출이 원활해졌고, 본사에서는 데이터 기반의 관리가용이해졌습니다. 동시에 영업사원들은 현장 활동에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.

📁 솔루션 4 : 영업 데이터 기록 자동화 & 전략 보고서 AI

BEFORE : 영업 데이터, 아직도 흩어진 채 어렵게 관리하고 계신가요?

영업 데이터는 회사 전체의 전략 수립과 성과 개선에 꼭 필요한 자산입니다. 하지만 실제 현장에서는 기록이 누락되거나 여러 형태로 흩어지기 쉽고, 분석에 활용하려면 표준화된 형태로 정리해야 합니다.

실무자들이 바쁜 고객 응대 속에서 데이터를 일일이 기입해야 하다 보니, 중요한 정보가 빠지거나 제대로 정리되지 않은 채 남는 경우가 많습니다.

• 영업 데이터 누락/미기입 : 현장에서 일일이 기록하기 번거로워, 중요한 정보가 자주 빠짐
• 데이터 파편화: 거래명세표, 세금계산서, 미팅 기록, 영수증 등 각기 다른 양식과 파일로 흩어짐
• 표준화·통합의 한계 : 양식·포맷이 제각각이라 전체 흐름을 한눈에 파악하기 어렵고, 분석이 복잡함
• 실질적 활용의 어려움: 데이터가 쌓여도 실제 전략 수립이나 보고서 작성에 바로 활용하기 어려움

AFTER : 이제, AI가 흩어진 영업 데이터를 표준화해 자동으로 모으고, 실무와 전략에 바로 쓸 수 있게 만들어드립니다

AI가 각종 영업 데이터를 자동으로 추출·정제해 누락 없이 통합하고, CRM 현황과 전략 보고서까지 완성합니다.

1단계 – 영업 데이터 자동 수집·표준화

• 거래명세표, 세금계산서, 미팅 녹음, 영수증/전표 등 다양한 문서와 음성 데이터를 AI가 자동 추출·정제해 표준화된 형태로 통합 관리

2단계 – CRM 현황 분석 자동화

• 표준화된 데이터를 기반으로 거래처별 매출, 미수금, 영업활동, 방문/콜 기록 등 CRM 주요 지표를 AI가 자동으로 분석

3단계 – 영업 전략 보고서 자동 생성

• 통합된 데이터를 바탕으로 트렌드, 이슈, 유사 사례, 리스크 등 전략적 인사이트를 담은 보고서를 자동으로 생성
• 실무자는 인사이트와 액션 포인트에만 집중하면 됩니다

📌 맞춤형 AI를 도입하면 이런 것도 가능합니다

✔️ ERP/CRM/회계 시스템 연동: 회사의 여러 시스템과 유기적으로 연결해, 데이터가 중복되거나 누락되는 문제를 최소화

✔️ 회사별/산업별 맞춤 전략 리포트: 실적, 이슈, KPI, 성장 포인트 등 원하는 기준에 맞춰 전략 리포트를 자동 설계

✔️ 고객/거래처별 맞춤 인사이트 제공: 고객별, 거래처별 영업 패턴과 성과를 비교 분석해 맞춤형 영업 전략을 제안

✔️ 실적 추이·이슈 트래킹 자동화: 기간별 실적 변화와 반복 이슈를 AI가 자동으로 추적, 알림 및 분석 리포트로 제공

실제 DALPHA 사례 : 영업 데이터 표준화 자동화 & 전략 보고서 활용

Before

프랜차이즈 F사는 전국 매장 단위의 매출, 고객, 거래 데이터를 본사에서 빠짐없이 수집·관리하는 것이 매우 중요한 과제였습니다.

정확한 매출 집계와 고객정보 관리는 본사의 실적 관리뿐만 아니라, 향후 마케팅, 신규 서비스 기획, 전략 보고서 작성까지 모든 의사결정의 기초가 되기 때문입니다.

이를 위해 매장 직원들은 거래가 발생할 때마다 영수증에 고객 이름과 전화번호 등을 수기로 적고, 영수증 사진을 찍어 본사로 전달해야 했습니다.

본사 관리팀은 매월 15,000건이 넘는 영수증 이미지를 받아, 각 매장명, 거래일시, 고객정보 등 모든 데이터를 정해진 양식에 맞춰 일일이 엑셀에 옮겨 적는 방식으로 집계했습니다.

하지만 매장별로 영수증 작성 방식이나 정보 기입 형태가 제각각이고, 수기로 적힌 정보는 식별이 어렵거나 빠뜨리기 쉬워, 실제 입력 과정에서 중요한 데이터가 누락되거나 잘못 입력되는 일이 잦았습니다.

반복되는 수작업에 관리팀의 업무 부담이 컸고, 정확한 데이터 통합과 신속한 전략 보고서 작성에도 한계가 있었습니다.

After

이제 현장 직원은 영수증 이미지만 업로드하면 됩니다. AI가 매장명, 고객 이름, 전화번호, 거래일시 등 모든 필드값을 자동으로 추출해, 월 15,000건이 넘는 영업 데이터를 한 번에 표준화된 엑셀 파일로 정리해줍니다.

(1) 영업 데이터 자동 수집·표준화 기능으로, 수기로 적힌 정보까지 AI가 빠짐없이 추출해, 모든 매장의 데이터를 통일된 포맷으로 자동 집계할 수 있습니다.

(2) 영업 전략 보고서 자동 생성 기능으로, AI가 대량의 영업 데이터를 분석해 매출, 고객 특성, 반복 이슈 등 주요 인사이트를 바로 제공하고, 전사 보고서와 실적 관리에 즉시 활용할 수 있습니다.

그 결과, 영업 관리팀은 월 15,000건 입력에 소요되던 업무 시간을 60% 이상 단축할 수 있었고, 데이터 누락이나 입력 오류도 크게 줄었습니다.

현장과 본사 모두 실시간 전략 분석과 신속한 의사결정이 가능해졌으며, 입력 업무 부담이 줄어든 현장에서는 고객 응대와 실제 영업 활동에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.

이제 핵심 고객 대응과 수주 전략에 집중하세요

지금까지 B2B 영업 조직의 리드 확보부터 반복적인 문서 업무까지 AI로 자동화할 수 있는 4가지 주요 사례를 살펴봤습니다.

영업·사업개발팀이 수작업과 반복 업무에서 벗어나 고객 분석과 수주 전략 수립 등 더 중요한 일에 몰입할 때, 조직 전체의 성과가 달라집니다.

우리 회사의 영업 문서 업무, 어디까지 자동화할 수 있을지 궁금하시다면?

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실제 도입 사례와 함께 맞춤형 자동화 솔루션을 제안해드립니다.

Minsu Choi