제조 솔루션

Industry 4.0 시대에 접어들면서 기업들은 비용 상승, 글로벌 시장 혼란, 운영 복잡성 증가에 대응하여 산업 제조를 빠르게 혁신하고 있습니다. 이러한 변화는 기존 B2B 세일즈 모델을 다음과 같은 여러 핵심 측면에서 근본적으로 바꾸고 있습니다.

1. 기존 출시(GTM) 모델 붕괴
   현장 담당자, 무역 박람회, 대면 시연에 크게 의존했던 기존 GTM 모델이 현재 붕괴되고 있습니다. 현대의 B2B 구매자 이제 디지털과 인간 채널 모두에서 원활한 참여를 기대하고 있으며, 이에 따라 제조업체들은 단절된 접근 방식에서 벗어나 통합 관리되는 데이터 기반 참여로 전환해야 합니다.

2. 디지털 중심 셀프서비스로의 전환
   제조업체들은 관계 중심의 세일즈에서 디지털 중심의 참여 방식으로 전환하고 있습니다. 구매자들은 점점 더 온라인에서 제품을 조사하고, 구성하고, 구매하는 것을 선호하며, 이에 따라 복잡한 카탈로그, 협상 가격, 다단계 승인 절차를 처리할 수 있는 셀프서비스 포털에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 변화는 고객이 필요한 정보에 즉시 접근할 수 있도록 하여 파편화되고 수동적인 세일즈 프로세스로 인한 불편을 줄여줍니다.

3. 통합 데이터를 통한 정렬

   기존 세일즈 모델은 시스템, 사업부, 지역별로 분산된 데이터로 인해 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 인더스트리 4.0은 엔지니어링, 공급망, 서비스 포털의 데이터를 통합하는 단일 저장소를 필요로 합니다. 이러한 통합을 통해 세일즈 및 마케팅 팀은 고가치 계정을 우선시하고, 길고 복잡한 세일즈 주기에 걸쳐 적절한 시점에 올바른 이해 관계자에게 효과적으로 접근할 수 있도록 협력할 수 있습니다.

4. AI 기반 세일즈 자동화 도입
   AI와 에이전틱 솔루션의 통합이 제조업체가 구매 그룹과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다. AI 에이전트는 이제 브랜드 활성화를 자동화하고 디지털 접점에서 제품 노출 가능성을 높여 구매 주기를 단축하고 수동 세일즈 상호 작용에 대한 의존도를 줄이는 데 사용되고 있습니다. 나아가, 지능적인 대화형 환경은 구매자가 복잡한 구성 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 안내하여 구매 여정을 더욱 간편하고 효율적으로 만들어 줍니다.

5. 대규모 개인화
   Industry 4.0의 핵심 과제는 대규모 개인화와 운영 효율성 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 제조업체들은 AI 기반 분석을 통해 구매자의 관심사를 예측하는 360도 프로파일 기반 경험으로 전환하고 있습니다. 엔지니어 또는 조달 관리자 등 특정 페르소나에 맞춘 역할 기반의 스토어를 제공함으로써 기업은 경쟁 우위를 확보하고 변동성이 큰 시장에서 장기적인 고객 충성도를 구축할 수 있습니다.

산업 제조 부문의 세일즈 주기는 특히 길고 복잡하며, 총판과의 대화, 현장 담당자 방문, 서비스 포털 등에 데이터가 분산되어 있어 거래 진행 단계를 추적하기 어렵습니다. Adobe는 엔지니어링, 공급망, 서비스 채널의 데이터를 360도 프로파일로 통합하고, AI 기반 분석을 활용해 구매 그룹 전반의 구매자 관심도를 예측합니다.

이를 통해 세일즈 및 마케팅 팀은 ‘단일 데이터 저장소’를 중심으로 협력하여 고가치 계정을 우선시하고, 엔지니어, 공장 관리자, 조달팀 모두에게 일관된 메시지를 전달할 수 있습니다.

산업 제조 분야에서 AI 에이전트는 에이전틱 브랜드 활성화라는 전략을 통해 복잡한 SKU의 노출 가능성을 높입니다. 이 접근 방식은 자동화 및 제어 분야에서 다양한 변형을 가진 제품이나 특수 산업 기계와 같은 고도로 기술적인 제품도 구매자가 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 보장합니다. AI 에이전트는 다음과 같은 메커니즘을 통해 노출 가능성을 높입니다.

• AI 활용을 위한 콘텐츠 최적화: AI 에이전트는 디지털 제품 콘텐츠의 명확성, 구조, 정확성을 자동으로 향상합니다. 이러한 현대화를 통해 복잡한 SKU 기존 검색 엔진뿐만 아니라 현대 B2B 구매자들이 셀프서비스 리서치를 수행하는 새로운 AI 기반 플랫폼(예: 답변 엔진)에서도 효과적으로 색인화 및 노출됩니다.
• 수동적 검색을 안내형 여정으로 전환: 구매자가 방대하고 정적인 카탈로그를 탐색하는 대신, AI 에이전트는 수동적 검색을 개인화된 안내형 여정으로 전환합니다. 이를 통해 엔지니어나 조달 관리자와 같은 특정 페르소나는 자신의 의도와 활용 사례에 맞는 정확한 부품이나 구성을 찾을 수 있습니다.
• 콘텐츠 기반 현대화: Adobe는 제조업체가 콘텐츠를 클라우드용 AI 형식으로 마이그레이션할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 다양한 브랜드, 지역, 채널에서 복잡한 제품 및 서비스 정보를 효율적으로 관리하고 전달할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
• 자동화된 활성화 및 거버넌스: AI 에이전트는 콘텐츠를 자동으로 최적화, 활성화, 관리합니다. 이를 통해 구매자가 찾는 정보가 항상 정확하고 브랜드에 부합하며 업계 규정을 준수하도록 보장하며, 이는 검색 단계에서 신뢰를 구축하는 데 매우 중요합니다.
• 세일즈 마찰 감소: 이러한 자동화된 에이전트를 통해 제품의 '검색 가능성'을 높여 제조업체는 구매 주기를 단축하고, 기본적인 제품 교육 및 검색을 위한 수동 세일즈 상호 작용에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

많은 제조업체는 여전히 수동 견적과 관계 중심의 세일즈에 의존하고 있으며, 현대 구매자가 기대하는 디지털 셀프서비스 경험을 뒷받침할 통합 데이터 기반은 부족한 상태입니다.

Adobe는 복잡한 SKU 구성, 다단계 승인, 맞춤형 구성을 지원하는 역할 기반 스토어를 통해 구식 ERP 기반 포털을 현대적인 커머스 환경으로 전환합니다. 그 결과 제조업체는 고객이 원하는 방식으로 제품을 검색, 구성, 구매할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 한 전국적인 HVAC 시스템 총판은 이러한 유연성을 바탕으로 연간 10억 달러 이상의 온라인 매출을 달성했습니다.

Adobe의 AI 툴은 리드 확보에서 수익 창출에 이르는 프로세스를 간소화하고, 기존의 밀착형 수동 세일즈 모델을 확장 가능한 디지털 중심 운영으로 전환하여 판매 비용을 절감합니다. Adobe for Business를 활용하면 산업 제조업체는 다음과 같은 메커니즘을 통해 운영상의 복잡성을 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.

1. 리드 관리 및 계정 통합 관리 자동화

   Adobe는 개인 및 구매 그룹 데이터의 AI 기반 분석을 사용하여 구매자 관심도를 예측하고 보다 정확하게 오디언스를 타겟팅합니다.

   • 정확한 타겟팅: AI 기반 여정은 고객 확보, 크로스셀, 갱신 프로세스를 자동화하여 긴 판매 주기 내에서 엔지니어 또는 구매 팀과 같은 특정 이해 관계자에게 맞춤형 참여를 제공합니다.
   • 예측 인사이트: 제조업체는 실시간 가시성과 예측 인사이트 확보를 위해 AI에 투자함으로써 리드 확보에서 수익 창출에 이르는 프로세스 전반의 운영을 간소화하고 고가치 기회에만 리소스를 집중할 수 있습니다.

2. 수동 세일즈 상호 작용 의존도 감소

   비용 절감을 위한 핵심 전략은 셀프서비스 및 에이전트 기반 자동화로의 전환입니다.

   AI 에이전트: Adobe의 에이전틱 브랜드 활성화는 AI 에이전트를 사용하여 콘텐츠를 자동으로 최적화 및 관리합니다. 이를 통해 구매 주기를 단축하고, 구매자가 AI 기반 검색과 조사에 점점 더 의존함에 따라 수동적인 판매 상호 작용의 필요성을 줄일 수 있습니다.

   • 대화형 구매: AI 기반 개인화와 지능형 대화 경험을 통해 고객이 복잡한 제품을 독립적으로 조사하고, 구성하고, 구매할 수 있도록 지원합니다.
   • 지원 문의 감소: 기술 콘텐츠 제공을 자동화하고 다양한 채널에서 셀프서비스를 지원함으로써 지원 문의를 줄이고 전반적인 서비스 비용을 절감할 수 있습니다.

3. 콘텐츠 공급망 최적화

   제조업체는 일반적으로 수동 작업이 필요한 기술 및 마케팅 자료에 대한 높은 수요에 직면해 있습니다. Adobe는 AI 기반 콘텐츠 공급망을 통해 이러한 문제를 해결합니다.

   • 생성형 AI 가속화: Adobe GenStudio와 같은 툴을 사용하면 브랜드 콘텐츠를 빠르게 생성하고, 편집하고, 적용할 수 있어 팀의 수동 작업 부담을 줄이고 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
   • 워크플로우 자동화: Adobe는 검토 및 승인 주기와 같은 수동 콘텐츠 프로세스를 자동화하여 오류를 최소화하고 이전에는 광범위한 인적 감독이 필요했던 병목 현상을 해소합니다.
   • 관리형 에셋 재사용: AI 기반 디지털 에셋 관리는 역할 기반 거버넌스를 통해 내부 및 외부 콘텐츠를 더 빠르게 찾고, 재사용하고, 배포할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 필요한 곳에 콘텐츠를 제공하는 동시에 재작업과 관리 부담을 크게 줄일 수 있습니다.

AI 개인화는 기존의 밀착형 수동 프로세스를 지능형 셀프서비스 디지털 경험으로 전환하여 복잡한 산업용 제품 구성을 단순화합니다. Industry 4.0 프레임워크 내에서 이러한 전환은 다음과 같은 여러 특정 메커니즘을 통해 이루어집니다,

1. 역할 기반 스토어 및 맞춤형 카탈로그

   모든 사용자에게 동일한 복잡한 제품 매뉴얼을 강요하는 대신, Adobe의 AI 기반 웹 경험은 역할 기반 스토어를 제공합니다. 즉, 디지털 인터페이스를 통해 엔지니어, 플랜트 관리자, 조달 팀과 같은 다양한 이해 관계자의 특정 니즈에 맞게 제품 카탈로그, 콘텐츠, 가격을 자동으로 조정합니다.

   이 시스템은 복잡한 SKU 구성 및 변형의 가시성을 사용자의 의도와 페르소나에 맞춰 조정함으로써 대규모 제품 구성을 탐색하는 데 필요한 인지 부하를 줄입니다.

2. 지능적인 대화형 구매

   Adobe는 지능적인 대화형 구매 경험을 통해 복잡한 부품의 검색과 선택을 간소화합니다.

   • AI 기반 가이드: AI 개인화는 구매자가 복잡한 기계와 애프터마켓 부품에 대한 올바른 기술 사양을 파악할 수 있도록 선택 프로세스를 안내합니다.
   • 다단계 승인 지원: 이 플랫폼을 통해 협상 가격과 다단계 승인 처리를 자동화하여 구매자는 수동 세일즈 담당자를 기다리지 않고도 신속하고 정확하게 제품을 구성하고 견적을 받을 수 있습니다.

3. 생성형 AI를 통한 콘텐츠 지원

   제품 구성의 주요 장애물은 모든 가능한 변형을 지원하는 데 필요한 방대한 양의 기술 콘텐츠입니다. Adobe GenStudio와 같은 Adobe의 생성형 AI 툴은 다음과 같은 방식으로 이러한 콘텐츠 확장을 지원합니다.

   • 자동화된 콘텐츠 제작: 다양한 지역과 채널 전반의 제품 구성 도구에 사용할 고품질의 브랜드 이미지와 카피를 신속하게 제작합니다.
   • 디자인을 에셋으로 변환: 제품 디자인을 디지털 스토어에서 활용할 수 있는 수요 창출 콘텐츠로 직접 변환하는 과정을 간소화합니다.

4. ERP 기반 포털 현대화
   Adobe는 구식 ERP 기반 포털과 수동 견적 워크플로우를 현대적인 커머스 경험으로 전환합니다. 디지털 스토어와 백오피스 시스템을 통합함으로써, AI는 재고 현황, 맞춤 구성, 단계별 가격 책정 등에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 '자신만의 방식으로 조사하고, 구성하며, 구매'할 수 있으며, 수동 데이터 입력과 오프라인 커뮤니케이션으로 인한 불편함과 오류를 크게 줄일 수 있습니다.

5. 에이전틱 브랜드 활성화

   구매자들이 AI 기반 검색에 점점 더 의존함에 따라, Adobe는 AI 에이전트를 사용하여 제품 콘텐츠를 자동으로 최적화 및 관리합니다. 이를 통해 구매자가 복잡한 산업 시스템을 조사할 때 정확하고 구조화된 콘텐츠를 제공하여 구성 옵션을 명확하고 신뢰할 수 있게 제시함으로써 구매 주기를 단축할 수 있습니다.

   요약하면, 엔지니어링과 공급망의 데이터를 통합함으로써 Adobe는 제조업체가 구매자 관심도를 예측하고 가장 복잡한 산업용 어셈블리에 대해서도 '리드 확보에서 수익 창출에 이르는' 여정을 간소화하는 360도 프로필 기반 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

Adobe의 에이전틱 브랜드 활성화 솔루션은 AI 에이전트를 활용하여 디지털 제품 콘텐츠의 최적화, 활성화, 거버넌스를 자동화합니다. 이를 통해 구매자가 AI 기반 검색과 셀프서비스 리서치에 점점 더 의존하는 상황에서도 브랜드가 발견되고, 이해되며, 신뢰받을 수 있도록 지원합니다.

이러한 AI 에이전트는 다음과 같은 구체적인 방법을 통해 프로세스를 자동화합니다.

• 자동화된 콘텐츠 최적화: AI 에이전트는 디지털 제품 콘텐츠의 명확성, 구조, 정확성을 향상해 기존 검색 엔진과 새로운 AI 기반 접점 모두에서 노출 가능성을 높입니다. 이를 통해 수동적인 검색을 개인화된 안내형 여정으로 전환합니다.
• 확장 가능한 거버넌스: 에이전트는 콘텐츠가 브랜드에 부합하고 업계 규정을 준수하도록 자동으로 관리하여 기본 제공 거버넌스를 유지할 수 있도록 지원합니다. 제조업체는 AI 기반 시스템 내에서 에셋을 중앙화함으로써 스마트 태그 지정과 메타데이터를 활용하여 승인된 자료를 수동 감독 없이 효율적으로 재사용하고 용도를 변경할 수 있습니다.
• 워크플로우 통합 관리: AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하여 워크플로우 통합 관리를 지원하여 마케팅 및 세일 팀의 수동 개입 필요성을 최소화합니다. 이를 통해 제조업체는 구매 주기를 단축하고 수동 세일즈 상호 작용에 대한 전반적인 의존도를 줄일 수 있습니다.
• 채널 전반의 일관된 활성화: 이러한 툴은 총판 포털, 제품 구성 도구, 서비스 화면 등 다양한 채널에 고품질의 브랜드 이미지와 카피를 자동으로 전달하여 전 세계 각 지역과 다양한 고객 페르소나 전반에 걸쳐 일관성을 유지합니다.

산업 제조업체는 이러한 AI 에이전트를 활용하여 운영을 효율적으로 확장하고, 복잡한 산업 구매 그룹의 요구를 충족하는 데 필요한 구조와 정확한 콘텐츠를 제공하는 동시에 더욱 효율적이고 확장 가능한 성장을 추진할 수 있습니다.