본 논문은 B2B 비즈니스의 성공에 중요한 영향을 미치는 영업 프로세스 최적화를 위한 새로운 접근 방식인 "인과 예측 최적화 및 생성(Causal Predictive Optimization and Generation)"을 제시합니다. 이 접근 방식은 인과 기계 학습 기반의 예측 계층, 제약 조건 최적화 및 상황 밴딧 기반의 최적화 계층, 생성형 AI 및 피드백 루프 기반의 서비스 계층의 세 가지 계층으로 구성됩니다. LinkedIn에서의 시스템 구축 및 배포를 통해 기존 시스템 대비 상당한 성과 향상을 보여주며, 해당 분야에 폭넓게 적용 가능한 교훈과 통찰력을 공유합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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인과 기계 학습, 제약 조건 최적화, 상황 밴딧, 생성형 AI를 통합한 영업 프로세스 최적화 프레임워크 제시.
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LinkedIn 사례 연구를 통해 실제 적용 가능성 및 효과 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 환경에 대한 일반화 가능성 검증 필요.
