논문 브리핑
B2B 영업의 난제, '영역 설계'를 AI가 푼다: 매출 성장과 효율의 조화
글 · 한경모
안녕하세요, '지금은 인공지능 시대'의 테크 저널리스트입니다. 기업의 성장을 좌우하는 핵심 요소 중 하나는 바로 영업입니다. 특히 B2B 환경에서는 '영업 영역 설계(Territory Carving)'가 매우 중요한데요, 어떤 고객을 어떤 영업 사원에게 할당할지 결정하는 이 과정이 생각보다 복잡하고 비효율적입니다. 수십만 개의 고객사와 영업 사원 사이의 최적의 조합을 찾는 것은 단순한 퍼즐 맞추기가 아닙니다. 기존에는 영업 관리자의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많아, 기회 발굴과 자원 배분, 심지어 영업 사원의 사기에도 큰 영향을 미쳤습니다.
최근 arXiv에 발표된 'Tradeoff-Aware Territory Design: A Multi-Objective Decision System for Enterprise Customer-to-Seller Allocation' 논문은 이 고질적인 문제를 AI 기반의 '다중 목표 의사결정 시스템'으로 해결하는 방안을 제시합니다. 이 시스템은 단순한 자동화를 넘어, 성장(Growth), 균형(Balance), 역량(Capacity), 그리고 관계 지속성(Continuity) 등 다양한 목표 사이의 미묘한 트레이드오프를 정량적으로 분석하고 최적의 영업 영역을 제안합니다. 이는 매출 극대화와 영업 사원 간 공정성, 그리고 기존 고객 관계 유지라는 상충되는 목표를 동시에 고려해야 하는 현실을 반영한 것입니다.
핵심적으로 이 시스템은 다음과 같은 요소들을 통합적으로 고려합니다:
- 성장: 잠재력 높은 신규 고객 발굴 및 할당으로 매출 증대 기여
- 균형: 영업 사원별 할당되는 고객사의 규모, 잠재력 등을 공정하게 배분
- 역량: 영업 사원의 현재 부하와 전문성을 고려한 효율적인 자원 배분
- 지속성: 기존 고객과 영업 사원 간의 장기적인 관계 유지로 이탈 방지
인사이트
복잡한 B2B 영업 영역 설계를 AI 기반의 다중 목표 의사결정 시스템으로 최적화하여, 매출 성장과 자원 효율성, 관계 지속성이라는 상충되는 목표를 동시에 달성할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다.
자주 묻는 질문
- AI가 영업 사원 배치까지 결정할 수 있다는 게 진짜 가능해요?
- 네, 이 논문은 AI가 사람을 완전히 대체하는 것이 아니라, 영업 관리자가 다양한 목표(성장, 균형, 역량 등)를 고려해 최적의 영업 영역을 설계하도록 '지원'하는 시스템을 제안합니다. 데이터 기반의 정량적 분석으로 의사결정의 정확도와 효율성을 높이는 데 초점을 둡니다.
- 기존 고객과의 관계 유지는 어떻게 AI가 고려하나요?
- 시스템은 고객-영업 사원 관계의 지속성을 하나의 중요한 목표 변수로 설정하여 최적화 과정에 반영합니다. 이는 관계 유지로 인한 매출 기여나 이탈 방지 효과를 데이터로 학습하고, 이를 해치지 않는 범위 내에서 다른 목표들과의 균형점을 찾아 제안하는 방식으로 작동합니다.
- 이런 시스템은 모든 기업에 적용할 수 있나요?
- 주로 대규모의 복잡한 B2B 영업 조직에서 큰 효과를 볼 수 있습니다. 충분한 고객 및 영업 데이터가 있어야 시스템 학습 및 최적화가 가능하며, 초기 시스템 구축과 데이터 통합 과정이 필요하지만 장기적으로는 높은 ROI를 기대할 수 있습니다.
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