Based on “Computational modelling of speech data integration to assess interactions in b2b sales calls.”(2019) by Silber-Varod, Vered, A Lerner, N Carmi, D Amit, Y Guttel, C Orlob, and O Allouche in Proceedings of the IEEE 5th International Conference on Big Data Intelligence and Computing.
무엇을, 왜 연구했나?
상품이나 서비스의 판매를 제안하는 단계에서 전화나 방문 상담은 필수다. 영업사원은 전화나 방문을 통해 고객과 대화를 나누고 이에 기반해 세일즈 전략을 구상한다. B2B 영업의 경우 상품과 서비스의 내용이 복잡하기 때문에 세일즈 대화 내용 역시 간단하지 않다. 영업사원들은 고객의 이야기를 경청하는 데 집중하라고 교육받지만 실제로는 자신의 메시지를 전달하는 데 여념이 없다. 미팅을 마친 영업사원은 본인이 주로 듣고 왔다고 생각하지만 실제로는 그렇지 않은 경우가 대부분이다. 한 연구에 따르면 영업 고성과자는 대화의 54%를 듣기에 할애하고, 중성과자는 32%, 저성과자는 28%만을 할애한다. 문제는 고객과의 세일즈 대화에 대한 평가나 분석이 그동안 불가능했다는 점이다. 영업사원과 고객의 생각이 다른 것도 부지기수였다. 영업사원과 그를 관리하는 세일즈 매니저의 판단 역시 다른 경우가 많다. 종종 영업사원과 함께 고객을 방문한다는 한 세일즈 매니저는 “영업사원과 상황 판단에 대한 인식의 격차가 상당하지만 객관적인 근거가 없어 상호 불신만 키우고 있다”며 고충을 털어놓았다.
음성인식(Speech Recognition) 기술과 인공지능의 발전은 세일즈 대화를 과학적으로 분석할 수 있는 기반을 제공했다. 이스라엘 오픈 대학(Open university)과 대화 분석 솔루션 전문 기업 공닷아이오(Gong.io)의 공동 연구팀은 줌(Zoom)을 통해 진행된 359개의 B2B 세일즈 대화를 분석해 화자 간 대화 점유율, 기본 주파수(F0), 강도(Intensity), 배음과 잡음의 비율(Harmonic to Noise Ratio, HNR), 주파수 변동 측정치(Jitter), 진폭 변동 측정치(Shimmer) 등의 대화 특성(Feature)을 측정했다. 성별에 따른 변화를 확인하기 위해 영업사원과 고객을 모두 남녀로 나누고 영업사원과 고객의 목소리 특성값 차이를 확인했다.
