영업 성과 리뷰 - 모든 이니셔티브를 측정합니다 — Claude Skill

영업 성과 리뷰

전체를 보는 주기적 보고서입니다. 다른 분석 composite은 한 조각만 봅니다. 단일 캠페인의 이메일이나 현재 영업 파이프라인 상태처럼요. 이 composite은 창업자나 영업 리더가 모든 팀 미팅에서 묻는 질문에 답합니다. "이 기간에 우리가 무엇을 했고, 실제로 핵심 지표를 움직였나?"

모든 영업 initiative를 inventory로 만들고, 각 initiative의 영업 파이프라인과 매출 기여를 측정하고, 서로 비교한 뒤, 팀이 함께 리뷰할 수 있는 발표 준비된 보고서를 만듭니다.

pipeline-review 및 sequence-performance와 다른 점:

이 composite은 더 깊은 캠페인 수준 진단에는 sequence-performance를, 파이프라인 상태에는 pipeline-review를 호출할 수 있습니다. 하지만 주된 역할은 initiative 간 전체 관점입니다.

자동 로드 시점

다음 경우 이 composite을 로드합니다.

• 사용자가 "영업 리뷰", "주기 리뷰", "이번 달 무엇을 했나요", "팀 성과 보고서", "영업 standup 보고서"라고 말함
• 사용자가 "주간/월간/분기 영업 미팅을 준비해 주세요"라고 말함
• 사용자가 "무엇이 작동하나요", "어디에 집중해야 하나요", "우리 initiative가 성과를 내나요"라고 질문함
• 기간 말(주간, 격주, 월간, 분기) 리뷰가 필요함

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0단계: 설정(1회)

첫 실행에서 이 선호도를 수집하고 저장합니다. 이후 실행에서는 건너뜁니다.

데이터 소스

일반적인 active_channels:

active_channels: [
  "outbound_email",        # Cold email campaigns
  "outbound_linkedin",     # LinkedIn outreach
  "inbound_content",       # Blog, SEO, content marketing
  "inbound_website",       # Website conversions, demo requests
  "events",                # Conferences, webinars, meetups
  "referrals",             # 파트너/고객 추천
  "paid_ads",              # Google Ads, LinkedIn Ads, Meta Ads
  "social_organic",        # LinkedIn posts, Twitter, community
  "partnerships",          # 공동 판매, 연동, 채널
  "product_led",           # Free trial, freemium, PLG
  "warm_outbound"          # Re-engagement, nurture, expansion
]

팀 및 목표

Targets 구조:

targets: {
  meetings_booked: integer | null
  qualified_opportunities: integer | null
  pipeline_created: number | null       # 금액
  deals_closed: integer | null
  revenue_closed: number | null
  other: [                              # Custom KPIs
    { name: string, target: number }
  ]
}

보고서 독자 옵션:

• "team" - 영업팀 스탠드업. 전술적이고 실행 중심입니다. "다음 주 무엇을 하나?"
• "leadership" - VP/창업자 검토. 전략적이고 추세 중심입니다. "우리는 계획대로 가고 있나? 어디에 투자할까?"
• "board" - 이사회/투자자 업데이트. 상위 수준이고 지표 중심입니다. "시장 진출 motion이 작동하나?"

Initiative 카테고리

팀이 운영하는 이니셔티브 카테고리를 정의합니다. 이것이 보고서 분류 체계가 됩니다.

initiative_categories: [
  {
    name: "Outbound Email Campaigns"
    data_source: "smartlead"           # or "instantly", "outreach", etc.
    metrics_available: ["sent", "opens", "replies", "meetings"]
  },
  {
    name: "LinkedIn Outreach"
    data_source: "manual_tracking"     # or "dripify", "expandi"
    metrics_available: ["connections_sent", "accepted", "replies", "meetings"]
  },
  {
    name: "Events & Webinars"
    data_source: "spreadsheet"
    metrics_available: ["attended", "leads_captured", "meetings", "pipeline"]
  },
  {
    name: "Inbound / Content"
    data_source: "hubspot"             # or "website_analytics"
    metrics_available: ["visitors", "leads", "mqls", "meetings"]
  },
  {
    name: "Referrals & Partnerships"
    data_source: "crm"
    metrics_available: ["intros", "meetings", "pipeline", "closed"]
  }
]

설정 저장 위치: clients/<client-name>/config/sales-performance-review.json 또는 동등한 위치.

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1단계: 모든 이니셔티브 inventory 작성

목적: 리뷰 기간 동안 실행된 모든 영업 이니셔티브의 완전한 inventory를 만듭니다. 보고서에서 빠지는 것이 없어야 합니다.

입력 계약

period: {
  type: "weekly" | "fortnightly" | "monthly" | "quarterly" | "custom"
  start_date: string
  end_date: string
  comparison_period: boolean          # 기본값: true
}
initiative_categories: [...]          # 설정에서 가져옴
data_sources: { ... }                 # 설정에서 가져옴

프로세스

각 이니셔티브 카테고리에 대해 해당 기간에 실행된 구체 이니셔티브 목록을 가져옵니다.

A) 영업 연락 이메일 캠페인

설정된 영업 연락 도구에서 가져옵니다.

각 캠페인에서 수집:

• 캠페인명
• 시작일
• 상태(활성 / 일시 중지 / 완료)
• 타깃 audience 설명
• 적재된 전체 lead
• 현재 지표 snapshot(발송, 열람, 답장 - 상세 분석은 3단계)

B) LinkedIn 영업 연락

LinkedIn 자동화 도구 또는 수동 추적에서 가져옵니다.

• 캠페인/시퀀스 이름
• 보낸 connection request
• 보낸 메시지
• 활동 기간

C) 이벤트 및 webinar

추적 spreadsheet, CRM, 또는 사용자 제공 데이터에서 가져옵니다.

• 이벤트명
• 날짜
• 유형(컨퍼런스, 웨비나, 모임, 주최 이벤트)
• 참석자/lead 수집
• 후속 연락 상태

D) 인바운드 / 콘텐츠

웹사이트 분석, CRM, 마케팅 도구에서 가져옵니다.

• 게시된 콘텐츠(블로그 글, 사례 연구, 백서)
• 웹사이트 traffic / lead form 제출
• 데모 요청
• MQL 수

E) 추천 및 파트너십

CRM 또는 수동 추적에서 가져옵니다.

• 추천 출처(누가 추천했는지)
• 소개 수
• 미팅 수

F) 기타 이니셔티브

사용자에게 묻습니다: "위에 잡히지 않은 다른 영업 이니셔티브가 이 기간에 있었나요?"

• 시작한 광고 캠페인
• 제품 주도 성장 실험
• 신규 채널 테스트
• 일회성 영업 연락(컨퍼런스 후속 대량 발송 등)

출력 계약

initiative_inventory: [
  {
    id: string                         # 생성된 식별자
    name: string                       # 이니셔티브 이름
    category: string                   # 속한 카테고리
    channel: string                    # "email", "linkedin", "event", "inbound", "referral" 등
    launch_date: string
    status: "active" | "paused" | "completed"
    description: string                # 이 이니셔티브가 무엇이었는지 1-2문장 요약
    target_audience: string            # 누구를 타깃했는지
    data_source: string                # 데이터 출처
    raw_data_available: boolean        # 상세 지표를 가져올 수 있는지
  }
]

사람 확인 지점

## 이니셔티브 inventory — [Period]

Y개 카테고리에서 X개 이니셔티브 발견:

| # | 이니셔티브 | 카테고리 | 채널 | 시작일 | 상태 |
|---|-----------|----------|---------|----------|--------|
| 1 | Q1 Series A 영업 연락 | 영업 연락 이메일 | 이메일 | Jan 15 | 활성 |
| 2 | LinkedIn ABM 캠페인 | LinkedIn 영업 연락 | LinkedIn | Jan 20 | 활성 |
| 3 | SaaStr Conference | 이벤트 | 대면 | Feb 5 | 완료 |
| 4 | Blog: "State of X" report | 인바운드 콘텐츠 | 콘텐츠 | Feb 10 | 활성 |
| 5 | Acme와의 partner intro program | 추천 | 파트너 | Jan 1 | 활성 |

빠진 것이 있나요? 여기 잡히지 않은 이니셔티브가 있나요?

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2단계: 이니셔티브 수준 지표 가져오기

목적: inventory의 각 이니셔티브에 대해 상세 성과 지표를 가져옵니다. 아직 분석하지 않는 데이터 수집 단계입니다.

입력 계약

initiative_inventory: [...]           # 1단계에서 가져옴
period: { ... }
outreach_tools: [...]                 # 설정에서 가져옴
crm_tool: string                     # 설정에서 가져옴

프로세스

각 이니셔티브에 대해 채널에 맞는 지표를 가져옵니다.

영업 연락 이메일 지표

LinkedIn 영업 연락 지표

이벤트 지표

인바운드 / 콘텐츠 지표

추천 / 파트너십 지표

영업 파이프라인 attribution

중요 단계: 이니셔티브를 영업 파이프라인과 매출에 연결합니다. 기간 중 CRM에 생성된 각 거래에 대해:

• 어떤 이니셔티브가 출처인가? 첫 접점 attribution
• 어떤 이니셔티브가 영향을 줬는가? 다중 접점, 추적 가능하면
• 현재 단계
• 금액

이것이 "우리가 무엇을 했는가"와 "무엇을 만들어냈는가" 사이의 다리입니다.

기여 분석 방법(가능한 가장 좋은 것 사용):

출력 계약

initiative_metrics: [
  {
    id: string                         # inventory와 일치
    name: string
    category: string
    channel: string
    metrics: {
      # 활동 지표 (무엇을 했는가)
      activity_volume: integer          # 발송 이메일, 연결 요청, 확보 리드 등
      activity_label: string            # "발송 이메일", "연결 요청" 등

      # 응답 지표 (무슨 일이 일어났는가)
      responses: integer                # 답장, 수락, 양식 제출 등
      response_rate: percentage
      response_label: string            # "답장", "수락", "제출" 등

      # 미팅 지표 (파이프라인 진입)
      meetings_booked: integer
      meeting_rate: percentage           # Meetings / activity_volume
      meetings_qualified: integer | null
      qualification_rate: percentage | null

      # 파이프라인 지표 (비즈니스 영향)
      pipeline_created: number | null    # 금액
      deals_created: integer | null
      avg_deal_size: number | null

      # 매출 지표 (거래가 마감된 경우)
      deals_won: integer | null
      revenue_closed: number | null

      # 효율 지표
      cost: number | null                # 비용 데이터가 있으면
      cost_per_meeting: number | null
      cost_per_pipeline_dollar: number | null
      roi: number | null                 # Revenue / cost

      # 비교 기간
      vs_prior: {
        activity_change: percentage
        response_rate_change: percentage
        meetings_change: percentage
        pipeline_change: percentage
      } | null
    }
  }
]

사람 확인 지점

## 지표 가져오기 완료

| 이니셔티브 | 활동 | 응답 | 미팅 | 파이프라인 | 매출 |
|-----------|----------|-----------|----------|----------|---------|
| Q1 Series A 영업 연락 | 2,500건 발송 | 125개 답장(5%) | 18 | $240K | $0 |
| LinkedIn ABM | 요청 300건 | 180건 수락(60%) | 8 | $120K | $45K |
| SaaStr Conference | 리드 150개 | 후속 연락 45건 | 12 | $180K | $0 |
| 블로그 콘텐츠 | 게시물 5개 | 리드 28개 | 4 | $50K | $0 |
| 파트너 소개 | 소개 15건 | 미팅 12건 | 12 | $200K | $80K |

영업 파이프라인 기여 분석 참고:
- X개 거래는 특정 이니셔티브에 기여를 연결할 수 없음
- Y개 거래는 다중 접점 기여 분석이 있음(주 출처에 집계)

데이터가 정확해 보이나요? 수정할 것이 있나요?

---

3단계: 이니셔티브 성과 분석

목적: 각 이니셔티브에 점수를 매기고, 서로 비교하며, 작동하는 것, 작동하지 않는 것, 공백을 식별합니다. 순수 LLM 추론 + 계산입니다.

입력 계약

initiative_metrics: [...]             # 2단계에서 가져옴
targets: { ... }                      # 설정에서 가져옴
team_members: [...]                   # 설정에서 가져옴
period: { ... }

분석 섹션

A) 이니셔티브 점수표

각 이니셔티브에 대해 점수표를 만듭니다.

이니셔티브: [Name]
카테고리: [Category] | 채널: [Channel]
상태: [Active/Paused/Completed]

활동:      [X sent/captured/etc.]    [이전 대비 +/-Y%]
응답:      [X replies/accepts]       [Z% 비율] [기준 이상/수준/이하]
미팅:      [X booked]                [Z% 전환]
파이프라인: $[X]                     [이전 대비 +/-Y%]
매출:      $[X]                      [해당 시]
효율:      미팅당 비용 $[X]          [비용 데이터가 있는 경우]

등급: [A/B/C/D/F]
판정: [한 문장 — "강한 성과, 확장" / "성과 부족, 문구 진단" / 기타]

등급 기준:

B) 이니셔티브 간 비교

일관된 지표로 모든 이니셔티브를 순위화합니다.

C) 퍼널 분석(전체 퍼널 보기)

모든 이니셔티브를 합친 전체 퍼널을 매핑합니다.

전체 활동 → 전체 응답 → 전체 미팅 → 적격 → 파이프라인 → 수주
[X건 이메일+  [Y건 답장+ [Z건 미팅] [W건 적격] [$P]       [$R]
연결 요청+    수락+
리드 등]      리드]

각 단계 전환율:
활동 → 응답: X%
응답 → 미팅: X%
미팅 → 적격: X%
적격 → 파이프라인: X%
파이프라인 → 수주: X%

D) 공백 분석

실적을 목표와 비교합니다.

목표보다 뒤처진 경우:

• 어떤 이니셔티브가 산출을 늘려야 하나요?
• 공백을 닫으려면 추가 활동이 얼마나 필요한가요?
• 현재 전환율 기준 목표 달성에 이메일/이벤트/소개가 몇 개 더 필요한가요?

E) 노력 vs 영향 매트릭스

각 이니셔티브를 2x2에 분류합니다.

                    높은 영향
                        │
    확장                │           최적화
    (높은 영향,         │       (높은 영향,
     낮은 노력)         │        높은 노력)
                        │
────────────────────────┼─────────────────────
                        │
    유지                │           재검토
    (낮은 영향,         │       (낮은 영향,
     낮은 노력)         │        높은 노력)
                        │
                    낮은 영향

• 확장: 노력 대비 파이프라인/미팅이 높음. 여기에 리소스를 투입합니다.
• 최적화: 결과는 만들지만 리소스가 많이 듭니다. 더 효율적으로 만들 방법을 찾습니다.
• 유지: 낮은 노력, 보통 수준 결과. 계속 운영하되 더 투자하지 않습니다.
• 재검토: 높은 노력, 낮은 결과. 이유를 진단하거나 중단합니다.

F) 추세 분석(비교 기간이 있으면)

출력 계약

analysis: {
  initiative_scorecards: [
    {
      id: string
      name: string
      category: string
      grade: "A" | "B" | "C" | "D" | "F"
      verdict: string
      key_metrics_summary: string
    }
  ]

  cross_initiative_ranking: {
    by_meetings_per_dollar: [ { name: string, value: number } ] | null
    by_meeting_conversion: [ { name: string, value: percentage } ]
    by_pipeline_per_meeting: [ { name: string, value: number } ] | null
    by_win_rate: [ { name: string, value: percentage } ] | null
    overall_best_performer: string
    overall_worst_performer: string
  }

  funnel: {
    total_activity: integer
    total_responses: integer
    total_meetings: integer
    total_qualified: integer | null
    total_pipeline: number | null
    total_won: number | null
    stage_conversions: [ { from: string, to: string, rate: percentage } ]
    biggest_drop_off: string          # 어느 단계에서 가장 많이 잃는지
  }

  gap_analysis: {
    targets_summary: [ { metric: string, target: number, actual: number, gap: number, status: string } ]
    behind_on: string[]               # 뒤처진 target
    incremental_needed: string        # "공백을 닫으려면 Y 채널에서 미팅 X개 더 필요"
  } | null

  effort_impact_matrix: {
    scale_up: [ { name: string, reason: string } ]
    optimize: [ { name: string, reason: string } ]
    maintain: [ { name: string, reason: string } ]
    question: [ { name: string, reason: string } ]
  }

  trends: {
    overall_direction: "improving" | "stable" | "declining"
    notable_shifts: string[]
  } | null
}

---

4단계: insight와 권장안 생성

목적: 분석을 실행 가능한 insight로 정제합니다. 무엇을 더 밀어붙일지, 무엇을 고칠지, 무엇을 중단할지, 무엇을 시작할지 결정합니다. 순수 LLM 추론입니다.

프로세스

A) 작동하는 것(double down)

명확히 결과를 만드는 이니셔티브 또는 패턴을 식별합니다.

B) 작동하지 않는 것(수정 또는 중단)

C) 빠진 것(Start)

D) 리소스 배분 권장안

effort-impact 분석을 바탕으로 다음 기간 팀 시간을 어떻게 배분할지 권장합니다.

다음 기간 권장 시간 배분:
- [Channel A]: 팀 시간 X% → Y%로 증가(이유)
- [Channel B]: X% 유지(이유)
- [Channel C]: X% → Y%로 감소 또는 제거(이유)
- [New Channel]: 테스트용 Z% 배정(이유)

출력 계약

insights: {
  double_down: [
    { initiative: string, recommendation: string, expected_impact: string, data_point: string }
  ]
  fix_or_kill: [
    { initiative: string, recommendation: string, deadline: string, data_point: string }
  ]
  start: [
    { recommendation: string, rationale: string, effort_estimate: string }
  ]
  resource_allocation: {
    current: [ { channel: string, effort_percentage: percentage } ]
    recommended: [ { channel: string, effort_percentage: percentage, change: string, reason: string } ]
  }
  key_risks: string[]                 # 다음 기간 목표에 대한 상위 3개 위험
}

---

5단계: 보고서 생성

목적: 팀이 함께 리뷰할 수 있는 발표 준비 완료 보고서를 만듭니다. 전체 상세 보고서와 슬라이드용 요약 두 가지 형식입니다.

입력 계약

initiative_inventory: [...]           # 1단계에서 가져옴
initiative_metrics: [...]             # 2단계에서 가져옴
analysis: { ... }                     # 3단계에서 가져옴
insights: { ... }                     # 4단계에서 가져옴
targets: { ... }                      # 설정에서 가져옴
report_audience: string               # 설정에서 가져옴
period: { ... }

보고서 구조

report_audience에 따라 깊이와 톤을 조정합니다.

# 영업 성과 리뷰 — [Period Type]: [Start Date]부터 [End Date]까지

## 경영진 요약

**기간 개요:** [2-3 sentences: what happened, headline result]

### 점수표
| 지표 | target | actual | status | trend |
|--------|--------|--------|--------|-------|
| 예약된 미팅 | X | Y | [ahead/behind] | [이전 대비 +/-Z%] |
| 적격 미팅 | X | Y | [ahead/behind] | [+/-Z%] |
| 생성된 파이프라인 | $X | $Y | [ahead/behind] | [+/-Z%] |
| 마감된 매출 | $X | $Y | [ahead/behind] | [+/-Z%] |

### 핵심 insight
1. **최고 성과:** [Initiative] — [one-line result with key number]
2. **가장 큰 우려:** [이슈] — [한 줄 설명]
3. **가장 큰 기회:** [다음에 할 일] — [예상 영향]

---

## 이니셔티브 성과

### 개요
| # | 이니셔티브 | 채널 | 등급 | 미팅 | 파이프라인 | 판정 |
|---|-----------|---------|-------|----------|----------|---------|
| 1 | [name] | 이메일 | A | 18 | $240K | 확장 |
| 2 | [name] | LinkedIn | B | 8 | $120K | 최적화 |
| 3 | [name] | 이벤트 | B+ | 12 | $180K | 반복 |
| 4 | [name] | 콘텐츠 | C | 4 | $50K | 시간이 필요 |
| 5 | [name] | 추천 | A | 12 | $200K | 더 투자 |

### 상세 점수표

#### [이니셔티브 1 이름] — 등급: [X]
**무엇인가:** [한 문장 설명]
**타깃 청중:** [대상]

| 지표 | 값 | 기준 | 상태 |
|--------|-------|-----------|--------|
| [활동] | X | — | — |
| 응답률 | X% | Y% | [상회/하회] |
| 예약된 미팅 | X | — | — |
| 미팅 전환 | X% | Y% | [상회/하회] |
| 생성된 파이프라인 | $X | — | — |
| 미팅당 비용 | $X | — | [사용 가능 시] |

**작동한 것:** [성과가 좋았던 구체 항목]
**작동하지 않은 것:** [구체 이슈]
**권장안:** [확장 / 최적화 / 수정 / 중단]

[각 이니셔티브에 대해 반복]

---

## 이니셔티브 간 비교

### 효율 순위
| 순위 | 이니셔티브 | 예약된 미팅 | 미팅 전환 | 미팅당 파이프라인 | 미팅당 비용 |
|------|-----------|----------------|-------------------|---------------------|-----------------|
| 1 | [name] | X | Y% | $Z | $W |
| 2 | [name] | X | Y% | $Z | $W |
| ... |

### 노력 vs 영향 매트릭스

확장 (높은 영향, 효율적): • [이니셔티브] — [이유] • [이니셔티브] — [이유]

최적화 (높은 영향, 리소스 많이 필요): • [이니셔티브] — [이유]

유지 (낮은 노력, 보통 결과): • [이니셔티브] — [이유]

재검토 (높은 노력, 낮은 결과): • [이니셔티브] — [이유]

---

## 전체 퍼널 분석

### 집계 퍼널

[총 활동] → [응답] → [미팅] → [적격 판정] → [파이프라인] → [수주] X,XXX XXX XX XX $XXX K $XX K X.X% X.X% XX% XX% XX%

### 채널별 퍼널
| 채널 | 활동 | → 응답 | → 미팅 | → 적격 | → 파이프라인 | → 수주 |
|---------|----------|-----------|-----------|-------------|-----------|-------|
| 이메일 | X | Y% | Z% | W% | $V | $U |
| LinkedIn | X | Y% | Z% | W% | $V | $U |
| 이벤트 | X | Y% | Z% | W% | $V | $U |
| 인바운드 | X | Y% | Z% | W% | $V | $U |
| 추천 | X | Y% | Z% | W% | $V | $U |

**가장 큰 이탈:** [단계] — [파이프라인의 X%가 여기서 손실됩니다. 이유와 대응.]

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## 공백 분석(목표 대비)

| 목표 항목 | 목표 | 실제 | 공백 | 공백을 닫는 방법 |
|--------|------|--------|-----|-----------------|
| 미팅 | X | Y | -Z | [전환율이 가장 좋은 채널]에서 Z개 더 필요 |
| 파이프라인 | $X | $Y | -$Z | 평균 거래 규모 $W 기준 적격 미팅 Z개 더 필요 |
| 매출 | $X | $Y | -$Z | 현재 파이프라인에서 X개 거래 더 마감 필요 |

**목표까지 경로:** [구체 계획 — "[channel] 볼륨을 X% 늘리고 현재 전환율을 유지하면 Y주 안에 공백을 닫습니다."]

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## 추세(이전 기간 대비)

| 지표 | 이전 기간 | 현재 기간 | 변화 | 신호 |
|--------|-------------|---------------|--------|--------|
| 전체 미팅 | X | Y | +/-Z% | [개선/하락] |
| 적격 판정률 | X% | Y% | +/-Z 포인트 | [맥락] |
| 생성된 파이프라인 | $X | $Y | +/-Z% | [맥락] |
| 최고 채널 | [channel] | [channel] | [변경 여부] | [맥락] |
| 평균 거래 규모 | $X | $Y | +/-Z% | [맥락] |

[추세가 의미하는 바에 대한 해설]

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## 작동하는 것(Double Down)

1. **[이니셔티브/채널]** — [숫자가 있는 증거]. 권장안: [구체 조치 + 예상 영향].
2. **[이니셔티브/채널]** — [증거]. 권장안: [조치].
3. **[패턴]** — [증거]. 권장안: [조치].

## 작동하지 않는 것(Fix or Kill)

1. **[이니셔티브/채널]** — [증거]. 권장안: [기한이 있는 수정 계획 또는 중단 결정].
2. **[이니셔티브/채널]** — [증거]. 권장안: [조치].

## 빠진 것(Start)

1. **[새 이니셔티브]** — [근거]. 예상 노력: [X]. 예상 영향: [Y].

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## 권장 리소스 배분(다음 기간)

| 채널 | 현재 노력 | 권장안 | 변화 | 이유 |
|---------|---------------|-------------|--------|--------|
| 아웃바운드 이메일 | X% | Y% | [+/-Z%] | [이유] |
| LinkedIn | X% | Y% | [+/-Z%] | [reason] |
| 이벤트 | X% | Y% | [+/-Z%] | [이유] |
| 콘텐츠/인바운드 | X% | Y% | [+/-Z%] | [이유] |
| 추천 | X% | Y% | [+/-Z%] | [이유] |

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## 실행 항목

### 이번 주
| # | 조치 | 담당자 | 기한 | 예상 영향 |
|---|--------|-------|----------|----------------|
| 1 | [조치] | [이름] | [날짜] | [영향] |
| 2 | [조치] | [이름] | [날짜] | [영향] |

### 이번 달
| # | 조치 | 담당자 | 예상 영향 |
|---|--------|-------|----------------|
| 1 | [조치] | [이름] | [영향] |

### 핵심 위험
1. [완화 계획이 있는 위험]
2. [완화 계획이 있는 위험]

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6단계: Export 및 배포

목적: 보고서를 저장하고 선택적으로 배포합니다.

출력 옵션

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실행 요약

전체 사람 검토 시간: 약 15-25분. 수동 데이터 수집, spreadsheet 작성, 분석으로는 2-4시간 걸릴 보고서입니다.

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Cadence Guide

보고서 깊이는 기간 길이에 따라 조정됩니다. 주간 리뷰는 activity와 blockers에 집중합니다. 분기 리뷰는 trends, ROI, strategic allocation에 집중합니다.

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팁

• 기여 분석이 가장 어렵습니다. 완벽이 좋은 결과의 적이 되지 않게 하세요. 다중 접점 기여 분석이 안 되면 첫 접점도 괜찮습니다. CRM 출처 필드가 비어 있으면 이메일/이름 매칭을 사용하세요. 기여 분석이 조금이라도 있는 것이 없는 것보다 훨씬 낫습니다.
• 같은 지표로 채널을 비교하세요. "2,500개 이메일을 보냈고 컨퍼런스 1개에 참석했다"는 무의미합니다. "이메일은 미팅당 $0.50으로 18개 미팅을 만들었고, 컨퍼런스는 미팅당 $400으로 12개 미팅을 만들었다"가 실행 가능합니다.
• 노력-영향 매트릭스가 리소스 배분을 이끕니다. 보고서에서 가장 중요한 시각 자료입니다. 복잡한 다중 채널 논의를 네 개 사분면으로 단순화합니다.
• 가능하면 비용 데이터를 포함하세요. 비용 데이터 없는 매출 숫자는 이야기의 절반만 말합니다. 추천에서 나온 $200K 파이프라인(무료)은 이벤트에서 나온 $200K 파이프라인($50K 비용)과 완전히 다릅니다.
• trend direction은 absolute number보다 중요합니다. 지난달 1.5%였던 3% reply rate는 훌륭합니다. 지난달 8%였던 5% reply rate는 우려됩니다. 항상 trajectory를 보여주세요.
• 모든 보고서는 구체적인 action items와 owners로 끝내세요. action 없는 아름다운 보고서는 낭비입니다. 모든 insight는 "누가 언제까지 무엇을 하는가"로 이어져야 합니다.
• 과거 보고서를 저장하세요. 진짜 힘은 Q1 review를 Q2, Q3와 비교할 때 나옵니다. 리뷰 기간 간 trends는 단일 보고서로는 보이지 않는 전략적 변화를 드러냅니다.