소매업의 혁명: AI가 비즈니스 운영을 변화시키는 방법

매장에 가서 여러분의 필요를 예상한 것 같은 느낌을 받은 적이 있습니까? 이는 단지 훌륭한 고객 서비스가 아닙니다. AI를 사용하는 소매업체도 마찬가지입니다.

이 혁신적인 기술은 소매 환경을 재편하고 있으며 쇼핑 경험을 그 어느 때보다 개인화하고 있습니다. 좋아하는 청바지 스타일을 예측하는 것부터 선반에 적절한 양의 재고를 유지하는 것까지 인공 지능 도구는 소매업체가 소비자의 요구를 정확하게 충족할 수 있도록 도와줍니다.

매 순간이 중요한 이 빠르게 변화하는 세상에서 귀하의 선호도를 T 단위까지 아는 비서가 있다고 상상해 보십시오. 모든 것이 귀하의 취향에 따라 선별되어 있다는 것을 알고 매장에 들어가거나 온라인으로 탐색하는 것을 상상해 보십시오. 이것은 먼 꿈이 아니라 지금 일어나고 있습니다.

더 자세히 살펴보겠습니다! AI는 소매업체의 원활한 운영을 돕는 데 그치지 않습니다. 이는 재고 관리 및 수요 예측부터 추세 분석 및 사기 탐지에 이르기까지 모든 것을 혁신하는 동시에 쇼핑 경험을 완전히 새로운 수준으로 끌어올리고 있습니다.

목차:

• AI가 소매업 운영에 미치는 영향
  • AI를 통한 재고 관리 강화
  • AI를 통한 고객 서비스 혁신
• AI를 활용한 수요 예측 및 맞춤형 쇼핑
  • 정확한 수요 예측을 위한 예측 분석
  • 개인적인 손길: AI를 통한 맞춤형 쇼핑 경험
• 소매업에 계산원 없는 기술 활용
  • 소매업 운영에 미치는 영향
  • AI 기반 체크아웃 솔루션을 채택한 소매업체
  • 미래에는 계산원이 없습니다.
• 가격 최적화 및 추세 분석을 위한 AI 활용
  • 가격 최적화를 위한 AI 알고리즘
  • AI를 활용한 패션 리테일 트렌드 분석
• 온라인 소매 및 전자상거래에서 AI의 역할
  • 머신러닝을 통한 고객 데이터 분석
  • 재고 관리를 위한 인공 지능 도구 활용
  • 고객 관계 강화를 위한 AI
• 소매업의 사기 탐지 및 보안을 위한 AI 구현
  • 보안 강화를 위한 자연어 처리
  • 예측 분석: 미래의 사기 방지 수단?
  • 사기 탐지는 시작일 뿐입니다
• 소매 산업에서 AI의 미래 영향
  • AI 기술 활용에 있어서 온라인 소매업체의 역할
• Ai를 활용하는 소매업체 관련 FAQ
  • AI를 사용하는 소매업체는 어디인가요?
  • 얼마나 많은 소매업체가 AI를 사용하고 있나요?
  • 월마트에서는 AI가 어떻게 사용되나요?
  • 아마존은 AI를 사용하고 있나요?
• 결론

AI가 소매업 운영에 미치는 영향

인공지능(AI)은 전자상거래를 포함한 소매 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 디지털 혁신은 소매업체가 빠르게 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 수많은 이점을 제공합니다.

AI를 통한 재고 관리 강화

선도적인 소매업체는 AI 기술을 사용하여 재고 수준을 최적화하고 인건비를 절감하고 있습니다. Walmart의 혁신적인 재고 인텔리전스 타워는 이러한 추세를 입증합니다.

소매 운영의 중요한 측면은 제품에 대한 수요를 정확하게 예측하는 것입니다. 여기에 구매 내역, 검색 행태 등 다양한 소스에서 수집된 대량의 데이터를 AI가 분석해 빛을 발한다. 이는 소매업체가 공급망을 효율적으로 관리하는 데 도움이 되는 정확한 수요 예측을 가능하게 하는 패턴을 식별합니다.

AI를 통한 고객 서비스 혁신

AI 기술을 활용하여 고객 서비스는 기억에 남는 쇼핑 경험을 만드는 데 필수적인 부분이 되었습니다. 기계 학습 알고리즘은 고객 피드백을 분석하고 자연어 처리 도구는 인공 지능 도구의 발전 덕분에 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 기술 중심 접근 방식은 이전 상호 작용이나 온라인 또는 오프라인 구매 중에 파악된 개인 선호도를 기반으로 개인화된 솔루션을 제공함으로써 고객 관계를 크게 향상시킵니다.

변화된 산업: 통계가 말해주는 양

• 글로벌 “소매 분야 AI” 시장 규모는 2032년까지 457억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 비즈니스 운영을 변화시키는 것뿐만 아니라 현대적인 소매업 자체를 재편하는 것이기도 합니다.
• 흥미롭게도 머신러닝은 이 분야에서 가장 빠르게 성장하는 부문으로 부각되고 있습니다. 판매 전망 소프트웨어를 활용하여 수익을 창출하는 방법에 대해 이야기해 보세요.

유통업계에서 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수가 된 것은 분명합니다. 재고 수준 관리부터 고객 서비스 개선에 이르기까지 이러한 스마트 도구는 단순한 편의성 그 이상을 약속하며, 기술 중심 시대에 소매업체에 발전할 수 있는 방법을 제공합니다.

AI를 활용한 수요 예측 및 맞춤형 쇼핑

인공지능(AI)은 소매업계, 특히 수요 예측과 개인화된 쇼핑 경험 분야에 큰 파장을 일으키고 있습니다. Nike와 같은 소매업체는 예측 분석의 힘을 활용하여 소비자 수요를 실시간으로 이해하고 있습니다.

정확한 수요 예측을 위한 예측 분석

Nike가 이 분야로 도약한 것은 Celect라는 AI 스타트업을 1억 1천만 달러에 인수했을 때 주목할 만했습니다. 목표는? 지난 시즌이 아닌 지금 당장 고객이 원하는 것이 무엇인지 더 잘 파악하기 위해서입니다.

이러한 움직임으로 Nike는 AI 기반 분석을 사용하는 선도적인 소매업체 중 선두에 서게 되었습니다. 이를 통해 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어 등 다양한 채널에서 수집된 고객 데이터를 분석할 수 있습니다.

이러한 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하여 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이는 미래 수요를 정확하게 예측하는 데 도움이 되는 탐색 행동이나 구매 내역 추세의 변화일 수 있습니다.

개인적인 손길: AI를 통한 맞춤형 쇼핑 경험

사람들이 다음에 무엇을 살 것인지 예측하는 데 그치지 않습니다. 또한 쇼핑 방법을 개인화하는 것도 포함됩니다. 자연어 처리와 결합된 기계 학습은 소매업체에 고객 관계 개선에 더 집중하도록 비즈니스 운영을 혁신함으로써 우위를 제공합니다.

Amazon의 추천 시스템이나 Zara의 온라인 스타일 가이드를 생각해 보세요. 둘 다 AI 기술을 효과적으로 활용하여 고객 서비스를 크게 향상시킵니다. 쇼핑객의 습관과 선호도를 분석하여 각 사용자의 고유한 취향과 요구 사항에 따라 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다.

• 과거 구매 내역을 분석 중이신가요? 확인하다.
• 귀하의 탐색 행동을 기반으로 제품을 제안하시겠습니까? 전적으로.
• 미래에 무엇이 필요할지 예측하고 계십니까? AI가 해결해 드립니다.

이러한 수준의 개인화는 단순히 고객의 쇼핑을 더 쉽게 만드는 것이 아닙니다. 또한 소매업체가 정확한 수요 예측을 기반으로 재고를 관리하고 인건비를 절감하며 재고 수준을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

주식 관리. AI는 또한 고객 경험을 개인화하고, 물류를 간소화하고, 전략적 결정을 위해 빅데이터를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소매업에서는 단순히 새로운 기술을 활용하는 것이 아닙니다. 프로세스를 혁신하는 능력을 활용하는 것입니다.

소매업에 계산원 없는 기술 활용

매장에 들어가서 필요한 것을 가져간 다음 바로 출발한다고 상상해 보세요. 줄이 없습니다. 계산원이 없습니다. 꿈 같나요? 소매업에 계산원 없는 기술이 등장하면서 이것이 현실이 되고 있습니다.

이 시스템 뒤에 숨겨진 마법은 Amazon의 Just Walk Out 기술입니다. 쇼핑객은 출입구에서 스마트폰을 스캔하고 AI 알고리즘이 구매 내역을 포함한 고객 데이터를 분석하여 퇴장 시 자동으로 구매 대금을 청구합니다.

그런데 이 자동 결제 프로세스는 어떻게 작동하나요?

간단히 말해서 기계 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 인공 지능 도구를 사용하여 쇼핑객이 선반에서 무엇을 선택하고 가상 카트에 추가하는지 추적합니다.

소매업 운영에 미치는 영향

계산원 없는 기술은 단순히 쇼핑 경험을 변화시키는 것이 아닙니다. 이는 소매업 운영에도 큰 영향을 미칩니다. 자동화된 거래 처리를 통해 소매업체는 결제와 관련된 인건비를 줄이는 동시에 고객 서비스 효율성을 높일 수 있습니다.

이는 단순한 추측이 아니라 사실이다. Amazon은 미국 전역의 여러 매장에 Just Walk Out 기술을 구현한 이후 간접비가 감소했다고 보고했습니다.

AI 기반 체크아웃 솔루션을 채택한 소매업체

"그렇다면 계산원 없는 흐름에 뛰어드는 사람은 또 누구입니까?" , 당신이 묻는 것을 들었습니다.

실제로 꽤 많은데요.

• 대형 식료품점 Kroger는 무엇보다도 통로를 따라 디지털 가격표를 사용하여 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 것을 목표로 하는 실험적인 스마트 슈퍼마켓 프로젝트인 "Ralphs"를 위해 Microsoft와 협력했습니다.
• Ahold Delhaize USA는 AI 소매 기술로 구동되는 "마찰 없는 매장"을 출시했습니다.
• Standard Cognition과 Zippin은 전 세계 소매업체에 계산원 없는 솔루션을 제공하는 다른 회사입니다.

이것은 단지 지나가는 유행이 아닙니다. Juniper Research의 연구에 따르면 2023년까지 20억 달러 이상의 모바일 결제가 스마트 체크아웃을 통해 처리될 것으로 예측됩니다.

미래에는 계산원이 없습니다.

쇼핑 경험에 계속해서 혁명을 일으키고 있습니다. 이 흥미로운 혁신은 소매업에 대한 우리의 생각을 재편하여 소매업을 더 빠르고 효율적으로 만들고 있습니다.

가격 최적화 및 추세 분석을 위한 AI 활용

오늘날의 소매 환경에서는 앞서가는 것이 매우 중요합니다. 인공지능(AI)을 입력하세요. 선도적인 소매업체는 이제 고급 AI 도구를 사용하여 가격 책정 전략을 최적화하고 추세를 분석하고 있습니다.

가격 최적화를 위한 AI 알고리즘

가격은 모든 소매업에서 중요한 측면입니다. 수익성과 고객 매력 사이의 균형을 맞춰야 합니다. AI는 이러한 과제에 대한 완벽한 솔루션을 제공하여 소매업체가 기계 학습 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 사용하여 정보에 입각한 가격 결정을 내리면서 고객에게 경쟁력 있는 가격을 제공하는 동시에 이윤을 최적화할 수 있도록 해줍니다.

기계 학습 알고리즘을 활용하여 구매 내역, 소셜 미디어, 검색 행동 등 다양한 소스의 데이터를 분석함으로써 소매업체는 고객을 위한 경쟁력을 유지하면서 이익 마진을 최적화하는 정보에 입각한 가격 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 지능형 도구는 가격을 동적으로 조정하여 이익 마진을 최적화하는 동시에 고객에게 경쟁력 있는 가격을 제공하는 데 도움이 됩니다.

AI를 활용한 패션 리테일 트렌드 분석

패션 소매점? 이 부분이 마음에 드실 겁니다. 최신 소매 기술, 특히 인공 지능 덕분에 추세 분석이 그 어느 때보다 정확해졌습니다.

전자상거래 쇼핑 경험이나 플랫폼 전반에 걸친 온라인 피드백을 포함한 고객 데이터를 분석합니다. 이러한 고급 시스템은 미래 수요를 예측하는 패턴을 식별하여 예측할 수 없는 패션 주기로 인해 상당히 어려울 수 있는 더 나은 재고 관리를 가능하게 합니다.

이러한 수요 예측 기능이 제공하는 실용성은 여기서 끝나지 않습니다. 단순히 재고를 비축하는 것 이상으로 확장될 뿐만 아니라 전반적인 쇼핑 경험을 향상시키는 데에도 기여합니다. 왜냐하면 자신이 좋아하는 스타일을 손끝에서 바로 찾는 것을 좋아하지 않는 사람이 있기 때문입니다. 필요해?

그렇습니다. 업계 최고의 자리를 목표로 하고 있다면 인공 지능과 같은 최첨단 기술을 기반으로 하는 강력한 분석을 활용하는 것이 핵심일 것입니다.

온라인 소매 및 전자상거래에서 AI의 역할

AI는 온라인 소매 부문에 혁명을 일으키고 첨단 기술을 통해 운영을 변화시키고 있습니다. 고급 AI 기술을 통해 선도적인 소매업체는 고객 서비스를 한 단계 더 발전시키고 있습니다.

이러한 변화의 대표적인 예는 자연어 처리가 쇼핑 경험을 어떻게 향상시키는가입니다. 예를 들어, IBM Watson은 이 기술을 사용하여 고객의 탐색 행동을 해석하고 고객의 선호도에 따라 개인화된 추천을 제공합니다.

머신러닝을 통한 고객 데이터 분석

AI가 빛을 발하는 중요한 측면은 소셜 미디어나 구매 내역 등 다양한 소스에서 수집된 대량의 데이터를 분석하는 것입니다. 이러한 알고리즘은 고객 데이터를 분석하고 관련된 엄청난 양으로 인해 인간의 눈이 놓칠 수 있는 패턴을 식별합니다.

예를 들어 Nike는 머신러닝을 활용하여 플랫폼 전반에 걸쳐 고객 상호 작용을 분석함으로써 미래 수요를 정확하게 예측합니다. Celect라는 AI 스타트업에 대한 1억 1천만 달러 투자는 Nike가 재고를 효과적으로 관리하는 동시에 쇼핑 경험을 극적으로 향상시키는 데 도움이 되었습니다.

재고 관리를 위한 인공 지능 도구 활용

소매업체는 너무 많은 자본을 묶거나 품절의 위험 없이 재고 수준을 효과적으로 최적화하기 위해 정확한 수요 예측이 필요합니다. 여기서도 인공지능 도구는 과거 판매 데이터와 시장 동향을 결합하여 수요를 예측함으로써 유용합니다.

Amazon과 같은 대형 소매업체는 Amazon SageMaker가 제공하는 예측 모델을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 보다 정확한 수요 예측을 내립니다. 이는 수동 예측과 관련된 인건비를 줄여 소매업체가 최적의 재고 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다.

고객 관계 강화를 위한 AI

그들의 과거 행동. 이는 개인화된 쇼핑 경험을 맞춤화하고 고객 만족도와 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다. AI가 단순한 트렌드가 아니라 오늘날 온라인 소매업체에게 필수적인 도구라는 것은 분명합니다.

소매업의 사기 탐지 및 보안을 위한 AI 구현

사기 탐지 및 보안은 소매업체의 우선순위 목록에서 항상 높은 순위를 차지했습니다. 그러나 인공지능 도구의 등장으로 이러한 영역은 상당한 업그레이드를 경험하고 있습니다.

AI가 비즈니스를 변화시키는 중요한 방법 중 하나는 고객 데이터를 보호하는 것입니다. 소매업체는 신용카드 번호, 주소, 구매 내역 등 매일 방대한 양의 민감한 정보를 처리합니다. 따라서 사이버 범죄자로부터 이 보물을 보호하는 것이 무엇보다 중요합니다.

현대 소매 환경에서는 사기 행위를 시사할 수 있는 패턴을 식별하기 위해 대량의 데이터를 분석하는 기계 학습 알고리즘을 채택했습니다. 예를 들어, 한 위치에서 구매가 비정상적으로 급증하면 위험 신호가 나타날 수 있습니다.

보안 강화를 위한 자연어 처리

오늘날 소매업체가 많이 사용하고 있는 AI 기술의 또 다른 하위 집합인 자연어 처리(NLP)는 보안 조치와 고객 관계를 동시에 향상시킵니다. 그것은 일석이조로 두 마리의 새를 죽이는 것과 같습니다.

고객 서비스 상호 작용을 개선하기 위해 챗봇에 사용되는 것 외에도 NLP는 의심스러운 키워드나 문구에 대한 텍스트 콘텐츠를 분석하여 소셜 미디어나 이메일 통신을 통한 사기 시도를 탐지하는 데도 도움이 됩니다. IBM Watson의 자연어 이해(Natural Language Understanding)가 이에 대한 훌륭한 예입니다.

예측 분석: 미래의 사기 방지 수단?

예측 분석은 잠재적인 위협이 발생한 후에 이를 식별하는 것 외에도 미래의 위험으로부터 소매점 운영을 보호하기 위한 사전 예방적 접근 방식을 제시합니다.

검색 행동이나 구매 습관과 같은 과거 사건과 해당 신호를 분석함으로써 예측 모델은 가능한 사기 활동이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 예방 조치를 취할 시간을 확보하고 피해를 크게 최소화할 수 있습니다. 예를 들어 Zara와 같은 선도적인 패션 소매업체는 이러한 도구를 활용하여 사기 시도를 예측하고 완화할 수 있습니다.

따라서 소매업에서 AI를 사용하는 것은 단순히 쇼핑 경험을 향상하거나 재고 수준을 효율적으로 관리하는 것만이 아닙니다. 또한 기업에 큰 타격을 줄 수 있는 위협에 대한 강력한 방어막이기도 합니다.

사기 탐지는 시작일 뿐입니다

보안에만 관한 것이 아닙니다. AI는 소매업체에 실질적인 우위를 제공하여 고객과의 운영 및 상호 작용 방식을 변화시킬 수 있습니다.

소매 산업에서 AI의 미래 영향

소매업의 미래는 인공지능(AI)과 밀접하게 얽혀 있습니다. 기술이 발전함에 따라 주요 소매업체에서는 AI를 사용하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리고 진화하는 소매 시장에 적응하고 있습니다. AI 기술을 소매 운영에 통합함으로써 효율성을 높이고 정확한 수요를 예측하며 고객 관계를 개선하고 재고 수준을 최적화함으로써 비즈니스를 변화시켰습니다.

AI 알고리즘은 고객의 검색 행동과 구매 내역에서 수집된 대량의 데이터를 분석합니다. 이 분석은 소매업체가 제품에 대한 향후 수요를 예측할 수 있는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, The Precedence Research에서는 기존 방법에 비해 이러한 예측의 정확도가 크게 향상되었다고 보고했습니다.

이 기술이 변화를 가져오는 중요한 영역은 정확한 수요 예측을 기반으로 재고를 관리하는 것입니다. AI의 하위 집합인 기계 학습을 통해 소매업체는 재고 수준을 최적화하여 인건비를 크게 줄이는 동시에 리드 타임을 최소화할 수 있습니다.

수요 예측 또는 효과적인 재고 관리와 같은 백엔드 운영 외에도, 어디에서나 비즈니스를 변화시키는 고급 인공 지능 도구가 제공하는 자연어 처리 기능 덕분에 프런트엔드 고객 서비스 경험도 향상되었습니다. 머신러닝은 소셜 미디어 플랫폼이나 온라인 리뷰를 통해 고객 피드백을 분석하는 데 도움을 주어 기업이 쇼핑 경험을 크게 향상시킬 수 있도록 해줍니다.

AI 기술 활용에 있어서 온라인 소매업체의 역할

제품 추천뿐만 아니라 사기 탐지 보안 조치를 위해 이러한 시스템을 크게 활용하는 Amazon과 같은 전자 상거래 대기업도 포함되어 전 세계적으로 광범위한 사용자 기반의 안전한 거래를 보장합니다.

이러한 혁신은 그 어느 때보다 빠르게 패션 트렌드를 파악하는 것을 포함하여 소매업체가 치열한 경쟁 속에서도 성공할 수 있도록 지원하는 부분이며, 이는 특히 이전에 볼 수 없었던 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하려는 현대 패션 소매업체 매장에 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.

Ai를 활용하는 소매업체 관련 FAQ

AI를 사용하는 소매업체는 어디인가요?

많은 소매업체가 AI를 사용하지만 Amazon이 눈에 띕니다. 그들은 추천을 위해 기계 학습을 사용하고 Go 매장에서는 "Just Walk Out" 기술을 사용합니다.

얼마나 많은 소매업체가 AI를 사용하고 있나요?

정확한 숫자는 명확하지 않지만 빠르게 증가하고 있습니다. 2025년에는 모든 고객 상호작용의 약 80%가 AI로 관리될 것입니다.

월마트에서는 AI가 어떻게 사용되나요?

Walmart에서는 효율적인 창고 보관을 위해 Auto-S 자율 주행 바닥 스크러버 및 Alphabot 로봇과 같은 지능형 재고 관리 시스템을 채택했습니다.

아마존은 AI를 사용하고 있나요?

전적으로. Amazon은 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 쇼핑 경험을 개인화하고 물류부터 결제까지 운영을 간소화합니다.

결론

AI를 사용하는 소매업체가 어떻게 쇼핑 경험을 혁신하고 있는지 알아보는 우리의 여정은 정말 대단합니다. 재고 수준 관리부터 수요 예측까지 인공지능이 현대 소매업에서 중추적인 역할을 하고 있다는 것은 분명합니다.

우리는 기계 학습과 자연어 처리가 고객 서비스를 어떻게 향상시키는지 살펴보았습니다. 우리는 개인화된 쇼핑 경험을 위한 예측 분석의 힘을 발견했습니다. 그리고 계산 과정을 자동화하는 계산원 없는 기술이나 가격 최적화에 도움이 되는 알고리즘을 잊지 마십시오.

어디를 보든 AI는 트렌드를 형성하고 보안을 개선하며 온라인 소매업을 발전시키는 역할을 하고 있습니다. 이는 단순히 비즈니스 운영을 변화시키는 것이 아닙니다. 그것은 우리의 일상생활도 변화시키고 있습니다.

AI를 핵심으로 하는 소매업의 미래는 밝아 보입니다! 이 혁명은 이제 시작일 뿐이므로 주목하세요!

판매 전망 프로세스를 자동화하는 데 도움이 필요하십니까?

LeadFuze는 전체 연락처 정보를 포함하여 이상적인 리드를 찾는 데 필요한 모든 데이터를 제공합니다.

다양한 필터를 통해 도달하려는 리드에 집중하세요. 이것은 매우 구체적이지만 다음과 일치하는 모든 사람을 찾을 수 있습니다.

• 금융 서비스 또는 은행 산업에 종사하는 회사
• 직원이 10명 이상인 사람
• 애드워즈에 돈을 쓰는 사람
• Hubspot을 사용하는 사람
• 현재 마케팅 지원을 위한 채용 공고가 있는 사람
• HR 관리자의 역할로
• 이 역할을 맡은 지 1년도 채 되지 않았습니다.

그냥 당신에게 아이디어를 제공합니다.

또는 특정 계정이나 리드 찾기

LeadFuze를 사용하면 특정 개인의 연락처 정보를 찾거나 회사의 모든 직원에 대한 연락처 정보를 찾을 수도 있습니다.


전체 회사 목록을 업로드하고 해당 회사의 특정 부서에 속한 모든 사람을 찾을 수도 있습니다. 리드 생성을 자동화하는 방법을 알아보려면 LeadFuze를 확인하세요.