비즈니스 강화: AI가 생산성을 높이는 방법

AI는 우리의 일상생활, 업무, 커뮤니케이션에 혁명을 일으키고 있습니다. AI는 지루한 작업을 로봇이 대신할 뿐만 아니라 생산성을 크게 향상시킬 수도 있습니다. 그러면 어떻게 이런 일이 발생합니까? AI가 어떻게 생산성을 높일 수 있을까요 ?

반복적인 작업에서 하루의 몇 시간을 절약하거나 몇 주가 아닌 몇 분 만에 수행된 심층 데이터 분석을 바탕으로 결정을 내리는 것을 상상해 보십시오. 잠들지 않고 가장 필요할 때 도움을 줄 준비가 되어 있는 지능형 비서가 있다고 상상해보세요.

이것은 미래 지향적인 환상이 아닙니다. 이것은 오늘날 AI의 실용적인 응용 프로그램입니다. 생성 AI를 통한 워크플로우 최적화부터 자연어 처리를 기반으로 하는 가상 비서를 통한 고객 서비스 강화에 이르기까지 그 영향은 실제적이고 심오합니다.

이 게시물에 대해 자세히 알아보고 이러한 기술을 수용하면 이전과는 전혀 다른 방식으로 효율성 수준을 높일 수 있는 방법을 알아보세요!

목차:

• AI와 AI가 생산성에 미치는 영향 이해
  • 인공 지능의 기본 정의
  • 생산성 향상에서 AI의 역할
• 향상된 워크플로를 위해 생성적 AI 수용
  • Generative AI를 통한 워크플로 최적화
  • 생성적 AI를 사용하여 자동화된 작업 활용
• 생산성 향상을 위한 예측 분석의 힘
  • 데이터 기반 의사결정
  • 정보에 입각한 예측
  • 유지보수 일정
• AI 기반 고객 서비스 및 지원 시스템
  • 자연어 처리: 봇이 사용자를 더 잘 이해하도록 만들기
  • AI 도구를 사용하여 기본 쿼리 이상으로 이동
• AI를 통한 시간 관리 및 작업 자동화
  • AI와의 커뮤니케이션 최적화
  • 로봇 프로세스 자동화를 통한 생산성 재정의
• 생산 과정과 효율성에서 AI의 역할
  • 인공 지능을 통한 생산 라인 최적화
  • 인공 지능으로 구동되는 예측 유지 관리
• 생성 AI를 통한 생산성의 미래
  • 생성적 AI를 조기에 수용
  • 생산성 도구 영역의 혁신
  • 비즈니스 운영을 위한 앞으로의 길
  • AI가 주도하는 미래를 준비하다
• AI가 생산성을 높이는 방법과 관련된 FAQ
  • 생산성을 높이기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?
  • 생산성을 위해 생성 AI를 어떻게 사용합니까?
  • AI를 활용해 내 삶을 어떻게 개선할 수 있나요?
  • AI를 업무에 어떻게 활용하나요?
• 결론

AI와 AI가 생산성에 미치는 영향 이해

AI는 대규모 데이터 세트를 신속하게 분석하여 다양한 분야의 생산성을 혁신했습니다. IQ 150의 AI를 사용하면 데이터 세트를 빠르고 복잡하게 분석할 수 있습니다.

인공 지능의 기본 정의

인공지능을 이해하려면 먼저 핵심 요소를 이해해야 합니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 사용하여 컴퓨터를 훈련시키는 AI의 하위 집합입니다. 예를 들어 Apix Drive의 AI 정의는 이러한 기술을 통해 기계가 인간 행동을 모방하는 방법을 설명합니다.

자연어 처리는 기계가 인간이 입력한 텍스트 또는 음성 입력을 지능적으로 이해하고 응답할 수 있도록 하는 인공 지능의 또 다른 핵심 측면입니다. 이는 Google Assistant 또는 Siri에서 볼 수 있는 유사한 기능입니다.

생산성 향상에서 AI의 역할

AI를 통한 생산성 향상을 자세히 살펴보면 의료, 금융, 운송 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI가 제공하는 수많은 이점을 알 수 있습니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 효율성을 높일 수 있는 잠재력은 전 세계 기업에 상당한 시간 절약을 제공합니다.

언급할 가치가 있는 예는 AI 솔루션을 구현하여 데이터 입력과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 직원이 더 전략적인 작업에 시간을 확보하는 데 어떻게 도움이 되는지입니다. 이는 전반적인 비즈니스 효율성을 높이는 동시에 과거 패턴을 사용하는 기계 학습 시스템 덕분에 요구 사항이 신속하고 정확하게 충족되므로 고객 만족도도 향상됩니다. 수요 예측은 효과적으로 재고 수준을 관리합니다. 다운타임 감소 생산 라인은 출력 속도를 높이고 이러한 기술을 사용하는 기업의 수익성 향상을 성공적으로 통합합니다. 일상 업무에 투입됩니다.

통계는 다음과 같은 몇 가지 흥미로운 사실을 보여줍니다.

1. 2023년에만 AI 도입으로 AI가 구현된 산업에서 생산성이 40% 증가했습니다(통계 1).
2. AI는 대량의 데이터를 인간보다 더 정확하고 빠르게 분석해 오류를 줄이고 효율성을 높일 수 있다(통계 2).

결론적으로, 생산성 향상에 있어서 AI의 역할을 이해하는 것은 모든 성공적인 비즈니스에 매우 중요합니다. 이 혁신적인 기술의 가능성은 무궁무진합니다.

향상된 워크플로를 위해 생성적 AI 수용

생성 AI 영역은 특히 워크플로우 최적화와 관련하여 많은 산업 분야에서 빠르게 판도를 바꾸는 변화를 가져오고 있습니다. 프로세스를 자동화하는 AI 시스템의 잠재력은 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 AI 기반 대화 도우미에 대한 연구에서는 이러한 기술을 사용하면 성능과 효율성이 3% 향상될 수 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 더욱 놀라운 것은 이러한 도구의 도움으로 초보자와 저숙련 작업자의 생산성이 최대 7% 증가했다는 사실입니다.

Generative AI를 통한 워크플로 최적화

생성 인공 지능이 작업 흐름을 향상시키는 주요 방법 중 하나는 자동화를 통해서입니다. 일상적인 업무를 맡음으로써 직원들은 인간의 의견이 정말로 중요한 전략적 측면에 자유롭게 집중할 수 있습니다.

이러한 전환은 단지 시간을 절약하는 것이 아닙니다. 또한 수동 데이터 입력 또는 처리와 관련된 오류율도 줄어듭니다. 결과적으로 이는 팀과 부서 내 효율성 향상으로 이어집니다.

생성적 AI를 사용하여 자동화된 작업 활용

또한, 기계 학습 알고리즘을 활용하면 시스템이 일상적인 작업을 실행할 뿐만 아니라 그로부터 학습할 수도 있습니다. 이들은 시간이 지남에 따라 수집된 대규모 데이터 세트를 사용하여 향후 조치에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고 프로세스를 최적화합니다.

그렇다면 실제로는 어떤 모습일까요? 반복적인 부품 재고 관리(단조로운 특성으로 인해 종종 잠재적인 오류가 발생할 수 있는 작업)를 자동화하고 이를 복잡한 패턴을 이해하고 이전 동작을 기반으로 예측할 수 있는 지능형 시스템에 전적으로 넘겨주는 것을 상상해 보십시오.

이러한 수준의 정교함은 폐기물 감소(정확한 수요 예측으로 인해), 고객 만족도 향상(필요할 때 항상 제품을 사용할 수 있음), 기타 이점 중에서 더 나은 리소스 할당을 가져오며 모두 생산성 향상에 기여합니다.

AI 기술의 채택이 어렵게 보일 수 있지만, 이러한 시스템 통합을 시작하는 기업은 이제 장기적으로 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 이 최첨단 영역을 횡단하려면 올바른 도구를 준비하십시오.

생산성 향상을 위한 예측 분석의 힘

인공 지능, 특히 예측 분석 및 기계 학습 알고리즘은 다양한 산업에서 변화를 일으키는 힘으로 등장했습니다. 생산성 향상과 관련하여 특히 그렇습니다.

예측 분석은 AI를 통해 데이터 분석의 힘을 활용합니다. 이는 과거 데이터와 추세를 기반으로 기업이 미래 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 다음에 무슨 일이 일어날지 알면 기업이 사후 대응이 아닌 사전 대응을 할 수 있기 때문에 여기서 생산성 향상의 잠재력은 엄청납니다.

이에 대한 좋은 예는 재고 관리 시스템에 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하는 이러한 AI 기반 도구는 수요를 정확하게 예측하여 생산 라인에 항상 충분한 재고가 있지만 유휴 상태가 너무 많지 않도록 보장하여 리소스 사용을 최적화하고 시간을 절약할 수 있습니다.

데이터 기반 의사결정

예측 분석은 인간의 능력을 넘어서 수동으로 처리할 수 없는 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 크게 기여합니다. 예를 들어, 특정 달 동안 특정 제품 판매의 증가는 계절적 수요를 나타내거나 시간이 지남에 따라 변화하는 고객 행동을 반영할 수 있습니다.

이러한 지식을 통해 더 나은 전략 계획이 가능하고 가장 필요한 곳에 리소스를 할당할 수 있으므로 효율성이 크게 향상됩니다.

정보에 입각한 예측

의사결정 프로세스 외에도 인공지능 기술을 기반으로 한 예측 분석을 통해 수요 예측이 더욱 정확해집니다. 미래의 요구 사항에 대한 정확한 예측을 통해 낭비를 줄이는 동시에 시기적절한 배송을 보장하여 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.

유지보수 일정

이점은 생산 라인의 유지 관리 일정과 같은 영역으로 더욱 확장됩니다. 가동 중지 시간 비용(비생산 시간으로 인한 재정적 손실)으로 이어지는 기계 고장을 기다리는 대신, AI를 활용한 예측 유지 관리는 문제가 발생하기 전에 서비스가 필요한 시기를 예측하여 효과적으로 생산성을 극대화합니다.

이는 기업을 위한 예측 분석 측면에서 AI가 할 수 있는 일의 시작일 뿐입니다. 우리가 AI를 더 깊이 이해하고 조사함에 따라 예측 분석이 미래의 성공적인 기업을 형성하는 데 중요한 요소가 될 것이라는 점은 분명합니다.

AI 기반 고객 서비스 및 지원 시스템

AI가 고객 서비스에 미치는 영향은 혁명적입니다. AI를 활용하는 챗봇은 기업이 고객과 소통하는 방식을 대폭 변화시켰습니다. 이러한 고급 봇은 자연어 처리를 사용하여 고객 문의를 더 잘 이해하고 효율적인 상호 작용을 이끌어냅니다.

연구에 따르면 가상 비서는 응답 시간을 크게 줄이고 의사소통 프로세스를 간소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 오랜 대기 시간 없이 빠른 솔루션을 얻을 수 있어 고객 만족도가 높아진다는 것을 의미합니다(출처). 하지만 이는 단지 속도에 관한 것이 아닙니다. 이러한 도구는 많은 양의 쿼리를 동시에 처리할 수 있으므로 지원 담당자가 복잡한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

자연어 처리: 봇이 사용자를 더 잘 이해하도록 만들기

이러한 발전의 원동력은 주로 자연어 처리(NLP)에 있습니다. NLP를 통해 기계는 사람의 말이나 텍스트 입력을 이해하고 해석할 수 있습니다. 이 기술이 향상됨에 따라 AI 동료가 덜 로봇적이고 더 개인적인 느낌을 주는 관련 응답을 제공하는 능력도 향상됩니다.

이것은 더 이상 공상과학 소설이 아닙니다. 현실입니다. 그리고 이는 회사 고객 서비스 부서의 생산성 향상에 있어 큰 변화를 가져오고 있습니다.

AI 도구를 사용하여 기본 쿼리 이상으로 이동

더 이상 단순한 FAQ 스타일 봇에 국한되지 않습니다. 오늘날의 AI 시스템은 복잡한 요청을 효과적으로 탐색할 수 있습니다(출처). 이러한 많은 기술을 뒷받침하는 기계 학습 알고리즘을 통해 시간이 지남에 따라 더욱 스마트해지는 각 상호 작용을 통해 학습할 수 있습니다.

향상된 효율성을 제공하는 것 외에도 Google 어시스턴트와 같은 지능형 비서를 사용하면 일상적인 작업을 자동화하여 팀 구성원의 시간을 확보하고 대신 전략적인 프로젝트에 집중할 수 있습니다.

전반적으로 고객 서비스에 AI를 통합하면 기업과 고객 모두의 생산성과 만족도가 향상됩니다.

중요한 교훈:

AI는 챗봇과 자연어 처리(NLP) 덕분에 고객 서비스를 재편하고 있습니다. 이러한 기술은 응답 시간을 단축하고, 대량의 질문을 동시에 처리하며, 직원이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. AI는 각 상호 작용을 통해 학습하면서 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해집니다. 결과? 비즈니스 생산성이 향상되고 고객이 더 행복해집니다.

AI를 통한 시간 관리 및 작업 자동화

AI는 우리가 시간을 보다 효과적으로 정리하는 데 도움을 줄 수 있는 수준까지 발전했습니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 일상적인 활동 대신 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 예를 들어 작업 자동화를 위한 AI 시스템을 워크플로에 통합하면 일정을 최적화할 수 있습니다.

AI의 장점은 대규모 데이터 세트를 빠르고 정확하게 분석하는 능력에 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 엄청난 양의 정보로 인해 인간이 놓칠 수 있는 이러한 데이터 세트의 패턴을 식별하도록 설계되었습니다.

AI와의 커뮤니케이션 최적화

좋은 예는 Google Assistant와 같은 AI 도구나 자연어 처리(NLP)를 기반으로 하는 기타 커뮤니케이션 도구를 사용하는 것입니다. 이러한 도구는 사람의 개입 없이 알림 설정, 회의 구성, 후속 이메일 전송을 통해 팀 내 커뮤니케이션을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 자동화 시스템은 시간을 절약하는 동시에 중요한 세부 사항이 누락되지 않도록 보장합니다.

개별 작업을 관리하는 것 외에도 이러한 기술은 팀 노력을 조정하고 모든 사람이 공통 목표를 달성할 수 있도록 하는 반복적인 프로세스를 자동화하여 프로젝트 관리 노력을 지원합니다.

로봇 프로세스 자동화를 통한 생산성 재정의

단순한 작업 자동화를 넘어서 RPA(로봇 프로세스 자동화)가 시작됩니다. 여기에는 복잡한 비즈니스 작업도 자동으로 처리할 수 있는 소프트웨어 로봇 또는 "봇"을 만드는 것이 포함됩니다.
RPA는 효율성을 높일 뿐만 아니라 수동 데이터 입력 프로세스에 비해 오류를 줄여 생산성을 획기적으로 향상시킵니다.

인공 지능에 대한 이해는 유익할 뿐만 아니라, 기술이 우리 삶의 모든 측면에서 중추적인 역할을 하는 오늘날의 디지털 시대에 자신의 비즈니스나 경력이 계속 관련성을 유지하기를 원하는 사람들에게 필요합니다. 기존 리소스를 활용하면 스마트하게 고객 서비스를 향상할 수 있을 뿐만 아니라 AI 시스템에서 생성된 귀중한 통찰력을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 기반 자동화는 단지 생산성 향상에만 국한되지 않습니다. 이는 또한 고객 만족도 향상, 생산 라인 최적화, 잠재적인 재고 관리 문제를 해결하기 위한 수요 예측에 관한 것이기도 합니다.
일상 업무에 AI 도구를 채택하면 본질적으로 뒤에서 지칠 줄 모르고 작동하는 스마트 비서를 갖추게 되어 비즈니스나 경력 성장에 진정으로 중요한 일에 더 집중할 수 있습니다.

생산 과정과 효율성에서 AI의 역할

인공지능(AI)이 생산 공정에 미치는 영향은 탐구해볼 가치가 있는 주제입니다. 기술이 발전함에 따라 기업은 생산성을 높일 수 있는 더 많은 기회를 얻게 됩니다.

인공 지능을 통한 생산 라인 최적화

AI가 빛을 발하는 중요한 측면은 생산 라인 최적화에 있습니다. 공장 현장의 기계에서 수집된 대규모 데이터 세트를 분석하면 효율성 향상으로 이어지는 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 예측 유지 관리는 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 발견하여 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

이러한 이점은 이론적인 것이 아니라 전 세계 산업에서 관찰된 실제적인 결과입니다. 실제로 이 연구에 따르면 AI를 구현한 기업은 생산성이 최대 20% 증가했습니다.

인공 지능으로 구동되는 예측 유지 관리

최적화 외에도 AI가 필수적인 역할을 하는 또 다른 영역이 있습니다. 예측 유지 관리는 문제가 발생하기 전에 해결하는 것을 목표로 하는 접근 방식입니다. 이 전략은 장비 고장이나 결함을 정확하게 예측하기 위해 AI의 하위 분야인 기계 학습 알고리즘이 제공하는 지능형 분석과 결합된 대량의 수집 데이터를 사용하는 데 크게 의존합니다.

이러한 사전 예방적 접근 방식은 갑작스러운 고장이나 오작동을 처리하는 데 소요되는 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 근무 외 시간에 수리 일정을 계획할 수 있어 생산 라인의 중단이 최소화됩니다.
데이터는 많은 것을 말해줍니다: 연구 결과에 따르면 이로 인해 계획되지 않은 가동 중지 시간이 거의 절반으로 줄어들었습니다. 따라서 생산성을 극대화하고 업무를 원활하게 운영하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

AI 솔루션을 생산 프로세스에 구현하는 것은 단순히 현재를 개선하는 것이 아니라 미래에 대한 투자입니다. AI 기술이 발전함에 따라 계속해서 귀중한 통찰력을 제공하고 모든 산업 분야에서 생산성을 높일 것입니다.
제품 품질 개선을 통해 고객 만족도를 높이거나 대규모 데이터 세트를 분석하여 더 빠른 의사 결정 프로세스를 가능하게 하는 등 잠재력은 무한합니다.

생성 AI를 통한 생산성의 미래

AI는 항상 생산성 향상에 필수적이었습니다. 그러나 생성 AI 기술의 출현은 훨씬 더 유망한 미래를 제시합니다.

머신러닝 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 기반으로 하는 생성적 AI는 처음부터 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 기능을 통해 추세를 예측하고, 워크플로를 최적화하고, 고객 행동 패턴에 따라 적응할 수 있습니다.

생성적 AI를 조기에 수용

생성적 AI를 조기에 수용하면 기업에 상당한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 전례 없는 속도와 양으로 데이터를 분석하는 능력을 통해 이러한 도구를 통합하는 기업은 귀중한 통찰력을 신속하게 얻을 수 있습니다.

이러한 신속한 이해 AI는 효율성에 직접적인 영향을 미치는 더 빠른 의사 결정 프로세스를 가능하게 합니다. 고급 AI 솔루션 개발을 전문으로 하는 Egor Nazarov에 따르면 생성 모델을 채택한 회사는 전체 생산성이 평균 10% 증가한다고 합니다.

생산성 도구 영역의 혁신

Google Assistant를 통해 알림을 설정하거나 로봇 프로세스 자동화를 통해 반복 작업을 자동화하는 것부터 매일매일 발전이 이루어지고 있습니다. 이러한 혁신을 통해 일상적인 작업을 효율적으로 수행하는 동시에 직원들에게 전략적 프로젝트를 위한 작업 시간을 허용하여 결과를 극대화합니다.

비즈니스 운영을 위한 앞으로의 길

예측 유지 관리는 AI 구현이 이점을 제공하는 또 다른 영역입니다. 수요를 예측하고 이에 따라 생산 라인을 최적화함으로써 기업은 시간을 절약하고 가동 중지 시간 비용을 크게 절감합니다.

오늘날 성공적인 비즈니스 운영은 일을 완수하는 것뿐만 아니라 현명하게 수행하는 것도 중요합니다. 실시간 채팅 시스템과 같은 기술을 사용하여 품질을 향상시키는 동시에 낭비를 줄이는 것은 고객 서비스 경험을 대폭 향상시켜 만족도를 높이는 것입니다.

AI가 주도하는 미래를 준비하다

생성 AI를 통한 생산성의 미래는 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라 예측 기능을 사용하여 문제가 확대되기 전에 문제를 예측하고 잠재적인 문제를 해결하는 것입니다.

이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 문제 해결에 있어 사전 예방적인 접근 방식을 가능하게 합니다. 이는 효율적인 운영의 진정한 특징입니다. 따라서 끊임없이 진화하는 디지털 시대에 생산성을 향상시키려는 기업에게는 AI 기술을 이해하는 것이 필수적입니다.

AI가 생산성을 높이는 방법과 관련된 FAQ

생산성을 높이기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?

AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 데이터 분석을 통해 정확한 예측을 하며, 의사결정 프로세스를 개선하여 생산성을 향상시킵니다.

생산성을 위해 생성 AI를 어떻게 사용합니까?

생성적 AI를 사용하여 콘텐츠 생성을 자동화하고, 디자인 워크플로를 개선하고, 고객 상호 작용의 개인화를 강화합니다. 스마트 자동화에 관한 모든 것입니다.

AI를 활용해 내 삶을 어떻게 개선할 수 있나요?

AI를 사용하여 더 나은 삶을 누리려면 일정 관리를 위한 가상 비서, 건강 추적을 위한 피트니스 앱 또는 자기 개선을 위한 맞춤형 학습 도구를 활용하세요.

AI를 업무에 어떻게 활용하나요?

AI로 작업을 더 쉽게 하려면 챗봇이 일상적인 쿼리를 처리하고, 예측 분석을 통해 통찰력을 얻고, 지능적인 작업 할당을 통해 프로젝트 관리를 간소화할 수 있습니다.

결론

AI가 단순한 문구가 아니라는 것은 분명합니다. 효율성을 크게 높일 수 있는 잠재력이 있습니다. 그 영향을 이해함으로써 귀하는 이미 한 발 앞서 있습니다.

AI는 워크플로를 간소화하고 초보자도 전문가처럼 작업할 수 있도록 해줍니다. 머신 러닝을 기반으로 한 예측 분석을 통해 정보에 입각한 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 고객 지원 서비스도 향상되어 고객이 필요할 때 필요한 것을 제공합니다.

또한 작업 자동화가 전략적 작업에 소요되는 시간을 어떻게 절약할 수 있는지, 그리고 생산 라인이 AI 알고리즘을 기반으로 하는 예측 유지 관리를 통해 어떻게 이점을 얻을 수 있는지 살펴보았습니다. 본질적으로 AI가 생산성을 높이는 방법은 일상적인 작업을 자동화하고 귀중한 통찰력을 신속하게 제공하는 능력에 달려 있습니다 .

생성 AI의 미래는 생산성 수준을 몇 단계 높일 수 있는 발전과 함께 유망해 보입니다!

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.