AI-DRIVEN SALES AUTOMATION THAY ĐỔI CÁCH SMES TỰ ĐỘNG BÁN HÀNG RA SAO?

AI-Driven Sales Automation đang trở thành xu hướng tất yếu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình bán hàng. Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, các công việc lặp đi lặp lại được xử lý tự động, giúp đội ngũ sales làm việc hiệu quả và thông minh hơn. Cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá sức mạnh của công nghệ này trong các nội dung dưới đây!

1. AI Driven Sales Automation là gì?

AI Driven là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu, học hỏi và tự động đưa ra các quyết định thông minh nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Sales Automation là việc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại trong quy trình bán hàng, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất cho đội ngũ bán hàng.

Khi kết hợp lại, AI Driven Sales Automation là hệ thống tự động hóa bán hàng thông minh, ứng dụng AI để không chỉ thực hiện các tác vụ tự động mà còn liên tục học hỏi, phân tích và tối ưu quy trình bán hàng. Từ đó, doanh nghiệp tiếp cận khách hàng hiệu quả và chính xác hơn.

Theo Mr.Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings chia sẻ: “AI Driven Sales Automation không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn là “bạn đồng hành thông minh” giúp đội sales làm việc hiệu quả và sáng tạo hơn mỗi ngày”.

2. Tại sao doanh nghiệp SME cần ứng dụng AI Driven Sales Automation?

Nhiều doanh nghiệp SME hiện vẫn đang vận hành hoạt động bán hàng theo cách truyền thống, phụ thuộc nhiều vào các công việc thủ công và quy trình chưa được chuẩn hóa, khiến hiệu quả kinh doanh bị hạn chế nghiêm trọng.

• Nhân viên sales mất nhiều thời gian cho các công việc thủ công lặp đi lặp lại, khiến họ không thể tập trung vào việc tư vấn và chốt đơn hiệu quả.
• Theo dõi khách hàng tiềm năng thiếu nhất quán dễ dẫn đến bỏ sót cơ hội và mất khách về tay đối thủ.
• Doanh nghiệp gặp khó trong việc sàng lọc và ưu tiên khách hàng tiềm năng vì thiếu công cụ đánh giá chính xác, làm giảm tỷ lệ chuyển đổi.
• Gửi thông điệp bán hàng không cá nhân hóa khiến khách hàng cảm thấy bị làm phiền và giảm tương tác thực sự.
• Dữ liệu bán hàng phân tán rải rác gây khó khăn trong phân tích và ra quyết định chiến lược chính xác.
• Quy trình bán hàng thiếu chuẩn hóa dẫn đến hiệu suất không đồng đều và khó mở rộng đội ngũ.

Trước những "nỗi đau" dai dẳng đó, AI Driven Sales Automation xuất hiện như một giải pháp công nghệ mạnh mẽ. Việc ứng dụng AI Driven Sales Automation giúp SMEs vượt qua những “nỗi đau” này bằng cách:

• Tự động hóa tác vụ lặp lại, giải phóng thời gian cho sales: AI có thể tự động nhập liệu, gửi email theo kịch bản, lên lịch hẹn cơ bản, giúp sales tập trung vào việc tương tác chất lượng cao với khách hàng.
• Không bỏ sót khách hàng tiềm năng: Hệ thống AI tự động theo dõi, nhắc nhở và thậm chí gửi thông điệp nuôi dưỡng đến từng lead theo lịch trình được thiết lập, đảm bảo mọi cơ hội đều được chăm sóc.
• Chấm điểm và ưu tiên lead thông minh: AI phân tích dữ liệu hành vi và thông tin khách hàng để tự động chấm điểm mức độ tiềm năng, giúp sales biết cần tập trung vào ai trước.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn: AI giúp phân tích dữ liệu để tạo ra các thông điệp, nội dung và đề xuất được cá nhân hóa cho từng khách hàng, tăng mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi.
• Cung cấp insight giá trị từ dữ liệu: AI tổng hợp và phân tích dữ liệu bán hàng một cách nhanh chóng, đưa ra các báo cáo trực quan, dự đoán xu hướng, giúp ban lãnh đạo đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.
• Chuẩn hóa và tối ưu hóa quy trình bán hàng: AI giúp thiết lập các luồng công việc tự động, đảm bảo tính nhất quán trong quy trình và dễ dàng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.

Theo Mr. Tony Dzung – Chủ tịch HĐQT HBR Holdings, một trong những doanh nghiệp tiên phong ứng dụng AI vào quản lý vận hành, chia sẻ: “AI Driven Sales Automation giống như “trợ lý đắc lực” giúp đội ngũ sales giải phóng khỏi những công việc lặp đi lặp lại, đồng thời nâng cao khả năng chốt đơn và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng”.

3. Cách AI và tự động hóa đang thay đổi các chiến lược bán hàng

Mr. Tony Dzung đã có chia sẻ về sự phát triển của AI trong ngành bán hàng: “AI và tự động hóa đang làm thay đổi hoàn toàn ngành bán hàng, từ việc tạo ra khách hàng tiềm năng đến việc chốt giao dịch”. 

Theo nghiên cứu của Mr. Michael Brown trong bài viết “The Future of Sales: How AI and Automation Are Transforming Go-to-Market Strategies”, khi các kỹ sư Go-to-Market thay thế các vai trò bán hàng truyền thống và các tác vụ lặp đi lặp lại được AI xử lý, doanh nghiệp cần thích nghi nếu không muốn bị bỏ lại phía sau. 

Tuy nhiên, mối quan hệ và sự tin cậy giữa con người vẫn là yếu tố quan trọng trong các giao dịch bán hàng có giá trị cao. Dưới đây là cách các doanh nghiệp có thể cân bằng giữa hiệu quả và cá nhân hóa để phát triển trong kỷ nguyên bán hàng do AI thúc đẩy:

3.1. Kỹ Sư Go-to-Market thay thế RevOps và SalesOps bằng chuyên môn kỹ thuật

Nhiều công ty đang thay thế các vai trò truyền thống trong vận hành doanh thu (RevOps) và vận hành bán hàng (SalesOps) bằng các kỹ sư Go-to-Market (GTM). Các kỹ sư này tập trung vào tự động hóa nội bộ, tối ưu hóa hiệu quả và quy trình bán hàng thông qua các giải pháp kỹ thuật.  

Thay vì chỉ dựa vào các nhóm vận hành để quản lý hệ thống CRM và phân tích bán hàng, các kỹ sư GTM xây dựng tự động hóa tùy chỉnh, tích hợp công cụ AI và nâng cao ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, mặc dù công nghệ giúp tối ưu hóa quy trình bán hàng, các giai đoạn quan trọng như thương lượng và chốt hợp đồng vẫn đòi hỏi sự tham gia của con người. AI và tự động hóa chỉ là công cụ hỗ trợ, sự kết hợp giữa công nghệ và yếu tố con người mới giúp doanh nghiệp phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

3.2. Tự động hóa đầu phễu: Từ Co-Pilot thành Agentic tạo khách hàng tiềm năng

AI đã chuyển từ việc hỗ trợ đơn thuần sang trở thành các đại lý thực thụ, có khả năng xử lý các nhiệm vụ theo trình tự. Các đại lý AI sẽ đảm nhận việc xác định khách hàng tiềm năng, nhắm mục tiêu các công ty, tìm kiếm thông tin liên hệ và cá nhân hóa các chiến dịch tiếp cận qua email, điện thoại, tin nhắn, đồng thời quản lý nhịp độ và phân phối tin nhắn.

Do đó, vai trò của đại diện phát triển bán hàng (SDR) truyền thống đang giảm dần. AI có khả năng thay thế nhiều công việc trước đây thuộc về con người, giúp quy trình tạo khách hàng tiềm năng trở nên hiệu quả và gọn gàng hơn, giảm bớt sự phụ thuộc vào các tác vụ thủ công.

3.3. Đáy phễu: Sự ổn định giữa những tiến bộ công nghệ

Dù các tiến bộ công nghệ xảy ra nhanh chóng ở các lĩnh vực khác, quy trình bán hàng ở đáy phễu vẫn không thay đổi nhiều. Những giai đoạn quan trọng như thương lượng, chốt đơn và ký hợp đồng vẫn đòi hỏi sự tương tác con người, xây dựng lòng tin và kỹ năng thuyết phục tinh tế.

3.4. AI nâng cao quy trình tuyển dụng và lãnh đạo

AI đang làm cho quá trình tuyển dụng và đào tạo trong bán hàng trở nên hiệu quả hơn. Các tình huống mô phỏng AI, quét hồ sơ và đánh giá ứng viên giúp việc tìm kiếm và tuyển dụng tài năng trở nên dễ dàng hơn. Những công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, cho phép tổ chức xây dựng các đội ngũ bán hàng hiệu quả hơn.

4. Lộ trình triển khai AI Driven Sales Automation hiệu quả cho SMEs

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) hoàn toàn có thể tận dụng sức mạnh của AI Driven Sales Automation để nâng cao hiệu quả bán hàng và tối ưu nguồn lực. Tuy nhiên, để đạt được kết quả thực sự bền vững, việc triển khai cần được xây dựng trên một lộ trình rõ ràng:

4.1. Giai đoạn chuẩn bị và lập kế hoạch (Foundation & Planning)

Giai đoạn chuẩn bị và lập kế hoạch là bước nền tảng quan trọng quyết định thành công khi triển khai AI Driven Sales Automation. Ở giai đoạn này, doanh nghiệp cần đánh giá chính xác hiện trạng hoạt động bán hàng và xác định mục tiêu rõ ràng, cụ thể nhằm tập trung nguồn lực đúng hướng.

1 - Đánh giá hiện trạng và xác định mục tiêu rõ ràng

Trước khi bắt đầu triển khai AI Driven Sales Automation, doanh nghiệp cần tiến hành đánh giá toàn diện quy trình bán hàng hiện tại để nhận diện chính xác các điểm nghẽn (Bottleneck), đó là những khâu làm chậm hoặc gây khó khăn cho hoạt động bán hàng, ví dụ:

• Thời gian nhập liệu thủ công kéo dài, gây chậm trễ xử lý thông tin khách hàng.
• Tình trạng bỏ sót khách hàng tiềm năng do thiếu công cụ nhắc nhở hoặc theo dõi không đồng bộ.
• Khó khăn trong việc phân loại và ưu tiên các khách hàng tiềm năng dựa trên dữ liệu chưa được khai thác hiệu quả.
• Quy trình làm việc thiếu chuẩn hóa khiến nhân viên mỗi người vận hành khác nhau, dẫn đến hiệu suất không đồng đều.
• Thiếu công cụ đo lường và báo cáo hiệu quả bán hàng chính xác, gây khó khăn cho việc ra quyết định.

Sau khi đánh giá rõ thực trạng, doanh nghiệp cần xác định mục tiêu rõ ràng và cụ thể để hướng đến những kết quả khả thi và đo lường được. Mục tiêu này nên tuân thủ nguyên tắc SMART, cụ thể:

• Specific (Cụ thể): Mục tiêu phải rõ ràng, không mơ hồ. Ví dụ: "Giảm thời gian nhập liệu thủ công."
• Measurable (Đo lường được): Có thể đo lường được bằng con số cụ thể. Ví dụ: "Giảm 25% thời gian nhập liệu."
• Achievable (Khả thi): Mục tiêu phải thực tế, phù hợp với nguồn lực doanh nghiệp.
• Relevant (Liên quan): Phù hợp với định hướng và nhu cầu phát triển của doanh nghiệp.
• Time-bound (Có thời hạn): Đặt thời hạn cụ thể để hoàn thành mục tiêu. Ví dụ: "Trong vòng 6 tháng."

Ví dụ về mục tiêu SMART cho triển khai AI Driven Sales Automation:

• Giảm 25% thời gian nhập liệu thủ công của đội ngũ sales trong 6 tháng.
• Tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng lên 15% trong quý tiếp theo.
• Rút ngắn thời gian phản hồi khách hàng tiềm năng xuống dưới 1 giờ.
• Chuẩn hóa quy trình follow-up khách hàng để đảm bảo 100% lead được chăm sóc đúng hẹn trong vòng 24 giờ.
• Nâng cao tỷ lệ mở email chăm sóc khách hàng lên 20% trong 3 tháng.

2 - Nghiên cứu và lựa chọn công cụ AI phù hợp

Việc chọn lựa công cụ AI phù hợp là bước then chốt giúp doanh nghiệp SME triển khai thành công AI Driven Sales Automation. Một công cụ phù hợp không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn tối ưu hóa hiệu suất làm việc và dễ dàng vận hành trong thực tế.

• Ưu tiên giải pháp đám mây (Cloud-based SaaS): Các công cụ dựa trên nền tảng đám mây thường có chi phí đầu tư ban đầu thấp hơn so với giải pháp cài đặt tại chỗ. Đồng thời, chúng dễ dàng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển, được cập nhật tính năng tự động và không đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật lớn để quản lý hạ tầng. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các SME có nguồn lực hạn chế.
• Chọn công cụ có giao diện thân thiện và khả năng tích hợp cao: Doanh nghiệp nhỏ thường không có đội ngũ IT chuyên biệt nên cần ưu tiên những phần mềm dễ sử dụng, giao diện trực quan, giúp đội ngũ sales và quản lý nhanh chóng làm quen. Ngoài ra, công cụ cần tích hợp mượt mà với hệ thống hiện có như CRM, Email Marketing, phần mềm quản lý khách hàng để tránh gián đoạn quy trình và tăng tính hiệu quả.
• Bắt đầu với các tính năng cốt lõi: Nhiều SMEs thành công khi khởi đầu với những công cụ CRM tích hợp AI phổ biến như HubSpot Sales Hub, Zoho CRM with Zia hay Salesforce Sales Cloud Einstein ở các gói nhỏ, phù hợp quy mô doanh nghiệp. Ngoài ra, nền tảng Sales Engagement như Outreach, SalesLoft cũng cung cấp các gói linh hoạt, giúp doanh nghiệp nhanh chóng tiếp cận tự động hóa mà không cần đầu tư quá lớn ngay từ đầu.
• Xem xét bổ sung các công cụ AI chuyên biệt: Tùy theo nhu cầu cụ thể, doanh nghiệp có thể lựa chọn thêm các công cụ chuyên dụng như Chatbot AI (Tidio, Intercom) để tự động tương tác khách hàng, công cụ phân tích cuộc gọi bán hàng (Gong.io, Chorus.ai) cho những đội sales lớn hơn, hoặc phần mềm hỗ trợ viết email bằng AI như Lavender.ai, Regie.ai để tăng hiệu quả giao tiếp.
• Thử nghiệm thực tế trước khi quyết định: Đừng chỉ dựa vào quảng cáo hay lời giới thiệu. Hãy đọc kỹ đánh giá người dùng, yêu cầu bản demo và tận dụng các bản dùng thử miễn phí để kiểm tra xem công cụ có phù hợp với quy trình làm việc và nhu cầu của doanh nghiệp hay không. Đây là bước quan trọng để tránh đầu tư sai lầm.
• Cân nhắc tổng chi phí sở hữu (TCO): Khi lựa chọn công cụ, doanh nghiệp cần tính toán kỹ tổng chi phí sở hữu, bao gồm phí đăng ký hàng tháng/năm, chi phí triển khai, đào tạo nhân viên và tích hợp với hệ thống hiện tại. Việc này giúp đảm bảo ngân sách phù hợp và không phát sinh chi phí bất ngờ trong quá trình sử dụng.

3 - Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation)

Dữ liệu là nền tảng quan trọng nhất quyết định sự thành công của bất kỳ hệ thống AI nào, trong đó có AI Driven Sales Automation. Chất lượng dữ liệu đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả phân tích, dự đoán và tự động hóa mà hệ thống AI có thể thực hiện. Do đó, doanh nghiệp cần được thực hiện một cách bài bản và kỹ lưỡng.

• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng hiện có: Trước tiên, doanh nghiệp cần rà soát và loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, lỗi thời hoặc không đầy đủ trong hệ thống CRM và các nguồn dữ liệu khác. Dữ liệu sạch, chính xác sẽ giúp AI đưa ra những insight đúng đắn và các tác vụ tự động hóa diễn ra hiệu quả hơn.
• Thiết lập quy trình thu thập dữ liệu nhất quán: Việc nhập liệu và ghi nhận thông tin khách hàng phải được thực hiện đồng bộ, tuân thủ quy trình chuẩn để tránh sai lệch và thiếu sót. Điều này đảm bảo dữ liệu mới luôn chính xác, liên tục cập nhật và có thể sử dụng ngay cho các mô hình AI.
• Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu: Khi thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các luật bảo vệ dữ liệu như GDPR tại châu Âu, CCPA ở Mỹ hoặc các quy định tương tự tại địa phương. Việc này bao gồm việc có được sự đồng ý rõ ràng của khách hàng khi thu thập và sử dụng dữ liệu, nhằm bảo vệ quyền riêng tư và giữ vững uy tín doanh nghiệp.

4.2. Giai đoạn triển khai và tích hợp (Implementation & Integration)

Sau khi hoàn tất bước chuẩn bị và lập kế hoạch, doanh nghiệp sẽ tiến vào giai đoạn triển khai và tích hợp hệ thống AI Driven Sales Automation vào quy trình bán hàng hiện tại. Đây là bước then chốt để đảm bảo công nghệ hoạt động ổn định, đồng bộ với các công cụ và nền tảng khác, từ đó tối ưu hóa hiệu quả vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng một cách toàn diện.

1 - Triển khai theo từng giai đoạn (Phased Rollout / Pilot Program)

Khi áp dụng AI Driven Sales Automation, việc triển khai theo từng giai đoạn nhỏ là chiến lược tối ưu giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, đồng thời dễ dàng kiểm soát và điều chỉnh để đạt hiệu quả cao nhất. Thay vì áp dụng ngay quy mô lớn, bắt đầu từ những bước nhỏ, có kiểm soát sẽ giúp doanh nghiệp học hỏi và hoàn thiện hệ thống trước khi mở rộng.

• Bắt đầu nhỏ từ quy mô nhỏ: Lựa chọn 1 hoặc 2 quy trình bán hàng cụ thể hoặc một nhóm nhỏ nhân viên sales để thử nghiệm công nghệ AI. Cách làm này giúp giảm thiểu rủi ro thất bại đồng thời tạo điều kiện để đánh giá hiệu quả thực tế của giải pháp. Ví dụ dự án thí điểm:
• Tự động chấm điểm và phân loại khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi và thông tin thu thập được.
• Cá nhân hóa nội dung email theo dõi để tăng khả năng tương tác và chuyển đổi.
• Sử dụng Chatbot AI để trả lời nhanh các câu hỏi thường gặp, giảm tải cho đội ngũ sales.
• Thu thập phản hồi sớm và thường xuyên: Trong suốt quá trình thử nghiệm, cần liên tục thu thập ý kiến từ đội ngũ nhân viên tham gia, nhằm phát hiện nhanh các vấn đề và cơ hội cải tiến. Phản hồi kịp thời giúp doanh nghiệp điều chỉnh giải pháp phù hợp hơn với thực tế, đồng thời nâng cao sự chấp nhận và hài lòng từ người dùng cuối.

2 - Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái công nghệ hiện có

Để AI Driven Sales Automation phát huy tối đa hiệu quả, việc tích hợp mượt mà với hệ thống công nghệ hiện có của doanh nghiệp là yếu tố không thể thiếu. Một hệ sinh thái công nghệ đồng bộ giúp tối ưu luồng dữ liệu, giảm thiểu sai sót và mang lại cái nhìn toàn diện về khách hàng, hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.

• Ưu tiên tích hợp với CRM: CRM là trung tâm quản lý dữ liệu khách hàng của doanh nghiệp. Hệ thống AI Sales Automation cần khả năng đọc và ghi dữ liệu trực tiếp vào CRM một cách hiệu quả để đảm bảo thông tin luôn được cập nhật, đồng bộ và chính xác.
• Tích hợp với các công cụ khác trong hệ sinh thái: Ngoài CRM, doanh nghiệp nên cân nhắc tích hợp AI với các công cụ Marketing Automation, phần mềm kế toán, hệ thống quản lý kho hoặc các ứng dụng kinh doanh khác. Việc này giúp tạo ra một luồng dữ liệu thống nhất, từ đó có thể đánh giá 360 độ về hành trình khách hàng và hiệu quả kinh doanh tổng thể.
• Sử dụng API hoặc công cụ tích hợp bên thứ ba: Để kết nối các hệ thống không đồng nhất, doanh nghiệp có thể tận dụng các API được cung cấp bởi nhà phát triển phần mềm hoặc sử dụng các công cụ trung gian như Zapier, Integromat để thiết lập các luồng công việc tự động và tích hợp dễ dàng hơn.

3 - Đào tạo và trao quyền cho đội ngũ

Việc triển khai AI Driven Sales Automation không chỉ là đổi mới công nghệ mà còn là thay đổi văn hóa làm việc trong doanh nghiệp. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần tập trung đào tạo và trao quyền cho đội ngũ sales, giúp họ hiểu rõ vai trò của AI như một công cụ hỗ trợ, đồng thời tự tin sử dụng công nghệ mới trong công việc hàng ngày.

• Truyền thông rõ ràng về lợi ích của AI: Giúp nhân viên nhận thức rằng AI không thay thế mà hỗ trợ họ giảm bớt các tác vụ thủ công, nhàm chán, từ đó dành nhiều thời gian hơn cho những công việc mang lại giá trị cao như xây dựng mối quan hệ khách hàng và tư vấn chiến lược bán hàng.
• Cung cấp chương trình đào tạo thực tế: Tổ chức các buổi hướng dẫn cách sử dụng công cụ AI, cách đọc và diễn giải các đề xuất từ hệ thống, đồng thời giúp nhân viên hiểu cách tích hợp AI vào quy trình làm việc hàng ngày để nâng cao hiệu quả.
• Khuyến khích văn hóa học hỏi và thích nghi: AI và công nghệ liên tục thay đổi, doanh nghiệp cần thúc đẩy môi trường làm việc khuyến khích nhân viên cập nhật kiến thức mới, phát triển kỹ năng liên tục nhằm bắt kịp xu hướng và tận dụng tốt các công cụ hiện đại.
• Giải quyết các mối lo ngại về việc làm: Tạo sự minh bạch và tin tưởng bằng cách nhấn mạnh rằng AI hỗ trợ nâng cao năng lực và hiệu suất con người, chứ không phải thay thế hoàn toàn, giúp giảm thiểu lo lắng và tăng sự đồng thuận trong đội ngũ.

4.3. Giai đoạn tối ưu hóa và mở rộng (Optimization & Scaling)

Khi hệ thống AI Driven Sales Automation đã được triển khai ổn định, giai đoạn tiếp theo là tối ưu hóa liên tục để nâng cao hiệu quả và chuẩn bị mở rộng quy mô phù hợp với sự phát triển của doanh nghiệp. 

Giai đoạn này tập trung vào việc phân tích dữ liệu vận hành, điều chỉnh quy trình, đồng thời mở rộng phạm vi ứng dụng AI để tận dụng tối đa tiềm năng và duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

1 - Theo dõi, phân tích và tối ưu hóa liên tục

Để đảm bảo hệ thống AI Driven Sales Automation luôn hoạt động hiệu quả và mang lại kết quả tốt nhất, doanh nghiệp cần duy trì việc theo dõi sát sao, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa liên tục. Việc này giúp phát hiện kịp thời các điểm yếu, điều chỉnh chiến lược và tận dụng tối đa tiềm năng công nghệ trong suốt quá trình vận hành.

• Thiết lập các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) rõ ràng: Xác định và theo dõi các KPIs liên quan trực tiếp đến mục tiêu ban đầu của doanh nghiệp, ví dụ như tỷ lệ chuyển đổi khách hàng, tốc độ chu kỳ bán hàng, giá trị đơn hàng trung bình hay mức độ tương tác của khách hàng tiềm năng. Các chỉ số này là cơ sở để đánh giá hiệu quả và đưa ra quyết định cải tiến.
• Sử dụng bảng điều khiển (dashboards) và báo cáo do công cụ AI cung cấp: Tận dụng các dashboard trực quan và báo cáo phân tích từ hệ thống AI để theo dõi hiệu suất theo thời gian thực, từ đó nhận biết nhanh những điểm cần cải thiện hoặc các xu hướng mới trong hành vi khách hàng.
• Thực hiện A/B testing: Tiến hành thử nghiệm A/B trên các chiến dịch email, thông điệp chatbot hoặc các yếu tố trong quy trình tự động hóa nhằm xác định phương án tiếp cận hiệu quả nhất, giúp tăng tỉ lệ phản hồi và chuyển đổi.
• Tinh chỉnh các mô hình AI: Dựa trên dữ liệu thu thập được và phản hồi thực tế, doanh nghiệp cần điều chỉnh, đào tạo lại các mô hình AI để nâng cao độ chính xác trong dự đoán và đề xuất, đảm bảo hệ thống ngày càng thông minh và phù hợp hơn với đặc thù kinh doanh.

2 - Lặp lại và mở rộng quy mô (Iterate & Scale)

Sau khi đạt được kết quả tích cực từ các dự án thí điểm, doanh nghiệp nên tiến hành mở rộng dần quy mô triển khai AI Driven Sales Automation sang các quy trình khác hoặc bộ phận bán hàng khác nhằm tận dụng tối đa hiệu quả công nghệ. Việc mở rộng này cần được thực hiện một cách có kế hoạch, dựa trên những bài học rút ra từ giai đoạn thử nghiệm để tránh sai sót và tối ưu nguồn lực.

• Mở rộng từ các dự án thí điểm thành công: Bắt đầu bằng việc nhân rộng những quy trình hoặc nhóm đã áp dụng AI thành công sang các phòng ban, quy trình bán hàng khác trong doanh nghiệp, giúp tăng hiệu suất tổng thể mà không gây gián đoạn hoạt động.
• Không ngừng tìm kiếm các ứng dụng mới của AI: Doanh nghiệp cần duy trì tinh thần đổi mới, liên tục khám phá và thử nghiệm các công nghệ AI mới có thể hỗ trợ hoặc cải tiến các khía cạnh khác của bán hàng, từ đó duy trì lợi thế cạnh tranh và đáp ứng tốt hơn nhu cầu phát triển.

Ví dụ, doanh nghiệp SME có thể bắt đầu áp dụng AI tự động chấm điểm khách hàng tiềm năng cho đội sales nhỏ, giúp tăng tỷ lệ chốt đơn. Sau khi thấy hiệu quả rõ rệt, nhà lãnh đạo mở rộng ứng dụng AI sang tự động gửi email chăm sóc và dùng chatbot hỗ trợ trả lời khách hàng, giúp nâng cao trải nghiệm và tăng doanh số bán hàng.

3 - Duy trì yếu tố con người

Mặc dù AI Driven Sales Automation giúp tự động hóa nhiều công việc nhưng con người vẫn đóng vai trò không thể thiếu trong các mối quan hệ kinh doanh, đặc biệt trong những giao dịch phức tạp hoặc giai đoạn cuối của quy trình bán hàng. AI không phải để thay thế mà là công cụ hỗ trợ, giúp nhân viên tập trung hơn vào các tương tác mang giá trị cao.

• AI tăng cường, không thay thế: Trong các giao dịch B2B phức tạp hay các bước chốt đơn quan trọng, sự đồng cảm, khả năng xây dựng mối quan hệ và kỹ năng đàm phán của con người vẫn là yếu tố quyết định thành công.
• Giải phóng thời gian cho tương tác chất lượng: AI giúp giảm bớt các tác vụ thủ công, nhờ đó nhân viên sales có thêm thời gian và năng lượng để tư vấn sâu sắc, hiểu rõ nhu cầu khách hàng và tạo dựng mối quan hệ bền vững.
• Tạo sự cân bằng giữa công nghệ và con người: Doanh nghiệp cần đảm bảo sự phối hợp nhịp nhàng giữa AI và nhân viên, sử dụng AI để hỗ trợ các tác vụ kỹ thuật còn con người tập trung vào khía cạnh sáng tạo và cảm xúc trong bán hàng.

5. Các thách thức khi triển khai AI Driven Sales Automation và cách khắc phục

Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) khi bắt đầu áp dụng AI Driven Sales Automation thường gặp phải không ít khó khăn khiến quá trình chuyển đổi trở nên phức tạp và tốn kém. Dưới đây là một số thách thức khi bắt đầu triển khai AI Driven Sales Automation:

• Chi phí đầu tư ban đầu: Việc triển khai AI Driven Sales Automation thường đòi hỏi ngân sách không nhỏ cho phần mềm, tích hợp và đào tạo. → Giải pháp: Ưu tiên lựa chọn các giải pháp dạng SaaS (dịch vụ thuê bao), bắt đầu với gói cơ bản, mở rộng dần theo hiệu quả thực tế, đồng thời tận dụng các chương trình hỗ trợ khởi nghiệp hoặc ưu đãi từ nhà cung cấp.
• Thiếu hụt nhân sự có kỹ năng về AI: Đa số SME chưa có đội ngũ chuyên môn về AI và tự động hóa, gây khó khăn trong vận hành và tối ưu hệ thống. → Giải pháp: Đầu tư đào tạo nội bộ, hợp tác với đơn vị tư vấn chuyên nghiệp hoặc thuê ngoài để nhanh chóng triển khai hiệu quả.
• Vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: AI xử lý lượng lớn dữ liệu khách hàng, nếu không được bảo mật tốt dễ gây rủi ro về thông tin và uy tín doanh nghiệp. → Giải pháp: Áp dụng các tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt, sử dụng nền tảng có chứng nhận bảo mật và minh bạch trong quản lý dữ liệu.
• Sự e ngại thay đổi từ đội ngũ nhân viên: Nhân viên có thể lo ngại mất việc hoặc không quen với công nghệ mới, ảnh hưởng đến hiệu quả triển khai. → Giải pháp: Tạo môi trường đào tạo, truyền thông rõ ràng về lợi ích và vai trò của AI là công cụ hỗ trợ, khuyến khích sự tham gia và hợp tác từ nhân viên.

6. Xu hướng phát triển của AI Driven Sales Automation trong tương lai

Theo nhận định của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings: “AI Driven Sales Automation sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, trở nên thông minh và chính xác hơn”.

Trong bối cảnh công nghệ phát triển không ngừng, AI Driven Sales Automation đang định hình lại cách thức doanh nghiệp tiếp cận và chăm sóc khách hàng. Những cải tiến về trí tuệ nhân tạo và sự kết hợp với các công nghệ mới hứa hẹn mang đến những trải nghiệm bán hàng thông minh, cá nhân hóa và hiệu quả hơn bao giờ hết.

1 - AI ngày càng thông minh và tinh vi hơn

Công nghệ như Generative AI cho phép tự động tạo ra nội dung bán hàng với mức độ cá nhân hóa rất cao, phù hợp từng khách hàng riêng biệt. Điều này giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn, tạo ra những trải nghiệm thuyết phục và tăng khả năng chuyển đổi.

Ví dụ, AI Driven Sales Automation có thể tự động viết email bán hàng với nội dung và tiêu đề riêng cho từng khách hàng dựa trên lịch sử xem sản phẩm của họ.

2 - Tích hợp sâu rộng với các công nghệ khác

AI sẽ không hoạt động riêng lẻ mà ngày càng được kết nối chặt chẽ với Internet of Things (IoT), AR/VR, tạo ra các trải nghiệm bán hàng đa chiều, sinh động và trực quan hơn. Những công nghệ này hỗ trợ đội ngũ bán hàng tương tác với khách hàng theo cách hoàn toàn mới, nâng cao hiệu quả và sự hấp dẫn của quy trình bán hàng.

Ví dụ, khách hàng dùng ứng dụng AR để "đặt thử" sofa ảo vào phòng khách nhà mình, AI phân tích hành vi sử dụng AR để gợi ý các mẫu sofa tương tự.

3 - Vai trò của con người trong kỷ nguyên AI sales

Dù AI hỗ trợ rất lớn, con người vẫn giữ vai trò then chốt trong việc xây dựng mối quan hệ phức tạp và xử lý những tình huống đòi hỏi sự nhạy bén, kỹ năng mềm. Nhân viên bán hàng cần tập trung phát triển các kỹ năng này để khai thác tối đa tiềm năng từ sự hỗ trợ của AI.

Ví dụ, nhân viên bán hàng tập trung xây dựng mối quan hệ sâu sắc với khách hàng lớn để AI tự động theo dõi và nhắc nhở các điểm cần chú ý từ dữ liệu tương tác trước đó.

4 - Dự đoán về những thay đổi lớn trong ngành bán hàng

Ngành bán hàng sẽ chứng kiến sự chuyển đổi mạnh mẽ khi AI trở thành người đồng hành thông minh, giúp doanh nghiệp không chỉ bán hàng nhanh hơn mà còn chính xác và thấu hiểu hơn nhu cầu khách hàng. Đây sẽ là lợi thế cạnh tranh bền vững trong tương lai gần.

Ví dụ, AI dự báo khách hàng nào có khả năng mua hàng cao nhất, giúp đội ngũ bán hàng tập trung nguồn lực hiệu quả hơn, chốt sales nhanh và chính xác hơn.

Chuyển đổi số với AI Driven Sales Automation đang là xu hướng không thể bỏ qua cho doanh nghiệp hiện đại. Hy vọng rằng qua bài viết, các doanh nghiệp đã hiểu rõ hơn về sức mạnh và cách triển khai công nghệ này. Đừng quên đăng ký khóa học của Trường Doanh Nhân HBR để nâng tầm năng lực vận hành trong kỷ nguyên AI.