본 논문은 B2B 비즈니스의 성공에 중요한 영향을 미치는 영업 프로세스 최적화를 위한 원칙적인 접근 방식인 Causal Predictive Optimization and Generation (CPGO)을 제시합니다. CPGO는 인과 기계 학습 기반의 예측 계층, 제약 최적화 및 상황 밴딧 기반의 최적화 계층, 생성 AI 및 피드백 루프 기반의 서비스 계층의 세 가지 계층으로 구성됩니다. LinkedIn에서의 시스템 구현 및 배포를 통해 기존 시스템에 비해 상당한 성과를 달성했으며, 해당 분야에 널리 적용 가능한 교훈과 통찰력을 공유합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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인과 기계 학습, 제약 최적화, 상황 밴딧, 생성 AI를 통합한 영업 프로세스 최적화 시스템의 효과적인 구현 방안 제시
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LinkedIn 사례 연구를 통해 실제 적용 가능성과 성과 검증
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B2B 영업 분야에 널리 적용 가능한 통찰력 제공
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한계점:
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LinkedIn 특정 환경에 최적화된 시스템으로, 다른 B2B 환경으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
