Dynamics 365 예측 리드 스코어링: AI가 구매 의도를 파악하고 리드 우선순위를 정하는 방법

어떤 리드는 고객이 되고, 어떤 리드는 다시는 답하지 않는 이유는 무엇일까요? 이번 에피소드에서는 Dynamics 365가 과거 영업 데이터와 행동 신호를 분석해 구매 가능성이 높은 잠재 고객을 예측하는 방식과, AI 점수를 구체적인 영업 활동으로 바꾸는 방법을 설명합니다.

▶ Dynamics 365 예측 리드 스코어링: AI가 구매 의도를 파악하고 리드 우선순위를 정하는 방법 (AI 더빙)

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. D365가 실제로 보는 데이터: CRM 레코드와 함께 이메일 열람, 웹사이트 방문, 가격 페이지, 기기, 타이밍 같은 행동 신호
2. 정형 데이터와 비정형 데이터: 회의 메모도 중요한 이유와 ‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다’는 원칙
3. 고정된 점수표 대신 패턴 인식: 모델이 성사·실패한 영업 기회에서 학습하고 빠르게 응답하는 사람과 이메일만 여는 사람을 구분하는 방법
4. 점수에서 전략으로: 지금 전화하기, 웨비나 초대하기, 연락 잠시 중단하기 같은 구체적인 추천
5. 피드백 루프: 거래를 성사 또는 실패로 표시하고, 모델을 재학습하고, 특성을 검토하고, 이상값을 제외하기

이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.