Dhisana AI는 매출 팀을 위해 설계된 지능형 자동화 플랫폼으로, 잠재 고객 발굴부터 판매 후 관리까지의 프로세스를 자동화하는 AI 에이전트를 제공합니다. 이 플랫폼은 실시간 인사이트, 맞춤형 아웃리치, 예측 분석을 통해 효율성을 극대화하여 기업이 참여도를 높이고 시간을 절약하며 수동 작업 없이 거래 주기를 가속화할 수 있도록 지원합니다. AI 에이전트는 다양한 데이터 소스를 분석하여 이상적인 고객 프로필을 구축하고, 리드 우선순위를 실시간으로 결정하여 초기 단계의 효율성을 높입니다. 또한, 맞춤형 이메일과 메시지를 통해 대규모 아웃리치를 개인화하고, 참여 신호에 기반한 콘텐츠 조정으로 응답률을 향상시킵니다. 판매 대화를 녹취 및 분석하여 주요 세부 사항을 식별하고, 구매 의도 신호를 모니터링하여 기회를 놓치지 않도록 합니다. 이 모든 기능은 수동 작업을 줄이고 팀 생산성을 전반적으로 개선하여 비즈니스 성장을 촉진하는 데 기여합니다.
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사용 방법 Dhisana AI?
Dhisana AI는 AI 에이전트를 배포하여 계정 발굴, 리드 우선순위 지정, 미팅 준비와 같은 작업을 자동화함으로써 판매 및 매출 워크플로우를 간소화합니다. 사용자는 에이전트 흐름을 설정하여 아웃리치를 처리하고, 대화를 분석하며, 매출을 예측할 수 있어, 수동 작업을 줄이고 전체 판매 과정에서 팀 생산성을 향상시킵니다.
Dhisana AI 의 주요 기능
다양한 데이터 소스를 탐색하여 이상적인 고객의 풍부한 프로필을 구축함으로써 계정 발굴을 자동화하고, 팀이 고잠재력 기회에 집중할 수 있도록 합니다.
적합성, 의도, 참여 분석을 기반으로 실시간으로 리드 우선순위를 지정하여 전환을 가속화하고 초기 단계 효율성을 개선합니다.
맞춤형 이메일과 메시지를 통해 대규모 아웃리치를 개인화하고, 참여 신호에 따라 콘텐츠를 조정하여 응답률을 높입니다.
잠재 고객을 연구하고 과거 상호작용을 분석하여 포괄적인 미팅 브리핑을 준비하여, 영업 담당자가 통화에 완전히 준비되도록 합니다.
판매 대화를 녹취 및 분석하여 통증 지점과 감정과 같은 주요 세부 사항을 표시하여 효과적인 코칭을 위한 완전한 가시성을 제공합니다.
구매 의도 신호를 모니터링하고 잠재 고객이 구매 의사를 보일 때 즉시 팀에 알려 기회를 놓치지 않도록 합니다.
후속 조치 시기나 콘텐츠와 같은 거래 가속화를 위한 다음 최적의 행동을 추천하여 마찰을 제거하고 거래를 더 빠르게 종료합니다.
Dhisana AI 의 사용 사례
영업 개발 담당자는 이를 사용하여 콜드 아웃리치와 리드 스코어링을 자동화하여 주당 10시간 이상을 절약하고 참여도를 38% 증가시킵니다. 예를 들어, IT 기업에서 Dhisana AI를 도입한 후, 자동화된 이메일 캠페인으로 잠재 고객 응답률이 크게 향상되어 영업 팀이 고가치 리드에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
어카운트 담당자는 미팅 브리핑과 실시간 코칭을 활용하여 통화 성과를 개선하고 거래를 25% 더 빠르게 종료합니다. 구체적으로, 금융 서비스 회사에서 이 플랫폼을 사용하여 고객 미팅 전에 자동 생성된 브리핑을 통해 담당자들이 고객 니즈를 정확히 파악하고, 실시간 분석으로 대화 중 즉시 조정하여 성공률을 높였습니다.
영업 매니저는 파이프라인 위험 집계를 활용하여 정체된 거래를 식별하고 고효과 코칭에 집중하여 팀 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, 제조업체에서 Dhisana AI의 위험 모니터링 기능으로 일찍이 문제 거래를 발견하고, 코칭을 통해 팀이 집중적으로 대응하여 전체 매출 손실을 20% 감소시켰습니다.
매출 운영 팀은 데이터 강화와 리드 라우팅을 자동화하여 수동 스프레드시트 없이 깨끗한 데이터를 유지하고 원활한 운영을 가능하게 합니다. 실제 사례로, e-커머스 기업에서 이 플랫폼을 통해 고객 데이터를 실시간으로 갱신하고 자동 분배하여 운영 효율을 30% 개선하고 오류를 최소화했습니다.
고객 성공 담당자는 제품 사용을 모니터링하여 이탈 위험을 예측하고 갱신 알림을 보내 확장을 주도하고 이탈을 줄입니다. 예를 들어, SaaS 회사에서 Dhisana AI의 사용 패턴 분석으로 고객 이탈 징후를 조기에 감지하고, 자동화된 알림 시스템으로 갱신률을 15% 높여 수익을 유지했습니다.
최고 매출 책임자는 AI 기반 예측과 인사이트에 접근하여 성장 레버를 발견하고 실시간으로 데이터 기반 결정을 내립니다. 구체적으로, 테크 스타트업에서 이 플랫폼의 예측 분석을 활용하여 시장 트렌드를 파악하고, 실시간 인사이트로 전략적 결정을 내려 분기별 매출을 40% 증가시켰습니다.
