16 trường hợp sử dụng AI trong bán hàng [+ 34 công cụ để làm đúng]

Tôi đã sử dụng AI trong bán hàng nhiều năm nay.

Hiện tại tôi giúp quản lý một đội bán hàng tại một công ty AI — và chắc chắn chúng tôi dùng các công cụ AI trong mọi hoạt động bán hàng.

Chúng tôi dùng chatbot doanh nghiệp. Chúng tôi dùng AI agent phức tạp. Chúng tôi dùng cả công cụ đặt lịch AI đơn giản.

Mỗi công cụ đều có vai trò riêng.

Không chỉ áp dụng nội bộ. Chúng tôi đã giúp hàng trăm công ty triển khai quy trình bán hàng AI của riêng họ.

Và trong bài viết này, tôi đã tổng hợp một số cách dễ dàng và hiệu quả nhất để bạn ứng dụng AI vào bán hàng.

1. Đặt lịch họp

Đây là việc dễ nhất để tự động hóa.

Nếu nhân viên bán hàng của bạn vẫn tự đặt lịch thủ công, đã đến lúc tự động hóa ngay.

Và nếu công ty bạn đã tự động hóa đặt lịch, hãy làm cho quy trình này thông minh hơn nữa.

Nhiều công cụ AI có tính năng đặt lịch, có thể kết nối với hệ thống lịch hiện tại của nhóm bạn.

Những công cụ này tự động hóa quy trình đặt lịch: quản lý lịch trống, đề xuất thời gian họp và gửi lời mời cá nhân hóa.

AI cũng có thể đánh giá khách hàng tiềm năng trước khi cho phép họ đặt lịch — tôi sẽ nói thêm ở phần dưới.

Công cụ tốt nhất

• Clara — công cụ đặt lịch ảo xử lý mọi trao đổi cần thiết
• Một chatbot AI tích hợp Calendly (hoặc công cụ đặt lịch khác)

Mẹo và thủ thuật

• Đảm bảo công cụ đặt lịch AI tích hợp hoàn toàn với hệ thống lịch của nhóm để tránh trùng lịch hoặc xung đột
• Tạo các mẫu cuộc họp cá nhân hóa cho từng loại khách hàng để tối ưu hóa việc đặt lịch

2. Dự báo doanh số

Dự báo doanh số rất quan trọng cho việc lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực, nhưng làm thủ công thường thiếu chính xác hoặc tốn thời gian.

Công cụ dự báo dùng AI loại bỏ phỏng đoán bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng cũ, điều kiện thị trường hiện tại và pipeline thực tế.

Những công cụ này tạo ra dự báo doanh số chính xác hơn, giúp nhóm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và điều chỉnh chiến lược theo biến động thị trường.

AI giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các mô hình và xu hướng để kịp thời thích nghi.

Công cụ tốt nhất

• Anaplan — phần mềm lập kế hoạch kinh doanh có tính năng dự báo doanh số
• Clari — hỗ trợ ra quyết định và thực thi bán hàng dựa trên AI trên nhiều kênh
• Gong.io — một trong những công cụ bán hàng phổ biến trên mạng
• Salesforce Einstein — có tính năng dự báo thông minh dựa trên AI

Mẹo và thủ thuật

• Thường xuyên cập nhật dữ liệu để bao gồm cả chỉ số ngoài bán hàng (như xu hướng thị trường hoặc cảm nhận khách hàng)
• Dùng AI để chạy các kịch bản dự báo khác nhau, chuẩn bị cho nhiều tình huống thị trường

3. Đánh giá khách hàng tiềm năng

Đây là một phần cốt lõi của AI tạo khách hàng tiềm năng.

Tăng gấp bốn lần số lượng khách hàng tiềm năng cũng vô nghĩa nếu chất lượng thấp. Bắt đội ngũ bán hàng lọc qua hàng trăm khách hàng không phù hợp chỉ lãng phí tiền bạc.

Nếu bạn có đủ khách hàng tiềm năng, thì bước đánh giá là quan trọng nhất.

Và nếu bạn lo lắng về việc giao việc đánh giá khách hàng cho AI, tôi có thể chia sẻ một điều: rất nhiều khách hàng của chúng tôi nhận xét rằng AI đánh giá khách hàng còn tốt hơn cả con người.

Tại sao? Con người dễ bị sa đà vào chi tiết không quan trọng (hãy tìm hiểu về ‘bikeshedding’). Và họ không giỏi nhận diện mẫu như AI.

Nhưng AI rất chính xác — và có thể ngày càng tốt hơn theo thời gian.

Bạn có thể thiết kế các luồng khác nhau dựa trên bất cứ tiêu chí nào: ngân sách, mục đích sử dụng, quy mô công ty, ngành nghề, vai trò quyết định, mức độ tương tác, vấn đề cụ thể họ đề cập, v.v.

Và đừng quên tặng người dùng một giá trị nào đó: báo cáo phân tích ngành, kết quả đánh giá tính cách, hoặc video hướng dẫn tăng khách tiềm năng gấp 10 lần.

Công cụ tốt nhất

• CRM tích hợp AI (Hubspot, Salesforce, Zendesk, v.v.) — hầu hết CRM hiện nay đều có AI nhưng không phải cái nào cũng tốt
• Exceed.ai — công cụ chuyên tự động hóa hội thoại với khách hàng tiềm năng
• Conversica — cung cấp Revenue Digital Assistants: bot hỗ trợ đội marketing và bán hàng
• LeadCrunch — công cụ quản lý khách hàng tiềm năng và tạo nhu cầu B2B

Mẹo và thủ thuật

• Tạo mô hình chấm điểm tùy chỉnh cho từng phân khúc

4. Chấm điểm, phân loại và chuyển khách hàng tiềm năng

Nếu bạn đã dùng AI để tạo khách hàng tiềm năng, hãy triển khai luôn hệ thống chấm điểm. Cách chấm điểm thế nào là tùy bạn.

Dựa vào việc khách hàng tiềm năng là nóng, ấm hay lạnh, bạn có thể hướng dẫn tác nhân AI sử dụng các chiến lược theo dõi khác nhau.

Có thể khách hàng nóng sẽ nhận được tin nhắn gửi cho Trưởng phòng Kinh doanh để anh ấy gọi điện, còn khách hàng lạnh thì nhận email tự động (nhưng cá nhân hóa).

Nếu bạn phân loại khách hàng, AI agent của bạn có thể chuyển đúng khách cho đúng người phụ trách.

Các thương vụ lớn sẽ chuyển cho CRO, còn khách hàng LATAM sẽ chuyển cho đội bán hàng nói tiếng Tây Ban Nha.

Công cụ tốt nhất

• MadKudu — dành cho doanh nghiệp PLG. Dùng dữ liệu hành vi và công ty để chấm điểm khách hàng tiềm năng
• Clearbit — bổ sung dữ liệu khách hàng để phân loại
• Segment by Twilio — tuyệt vời để thu thập dữ liệu người dùng từ nhiều công cụ theo thời gian thực (phục vụ chuyển tiếp)

Mẹo và thủ thuật

• Bắt đầu bằng cách cung cấp cho AI dữ liệu CRM lịch sử sạch sẽ
• Chấm điểm khách hàng dựa trên tín hiệu hành vi như số lần truy cập trang hoặc sử dụng sản phẩm

5. Tóm tắt cuộc họp

Viết tóm tắt cuộc họp thủ công là việc bạn nên tự động hóa từ lâu – rất tốn thời gian và dễ sai sót.

Công cụ AI có thể tự động tạo tóm tắt cuộc họp bằng cách phân tích bản ghi hội thoại và xác định các hành động, quyết định, việc cần theo dõi.

Các bản tóm tắt này có thể tích hợp vào CRM hoặc hệ thống bán hàng khác, giúp nhóm luôn cập nhật mà không tốn công sức. Đội bán hàng có thể tập trung vào bước tiếp theo thay vì sa lầy vào việc hành chính.

Công cụ tốt nhất

• Otter.ai — công cụ ghi âm nổi tiếng nay đã có AI
• Fireflies.ai — công cụ ghi âm ít nổi tiếng hơn, dùng cho ghi chú và việc cần làm sau họp
• AI chatbot — không muốn nhắc lại mãi, nhưng chúng làm được mọi thứ!

Mẹo và thủ thuật

• Thay vì chỉ rút gọn hội thoại, hãy tùy chỉnh bản tóm tắt AI tập trung vào bước tiếp theo hoặc vấn đề của khách hàng
• Đảm bảo công cụ tích hợp với CRM để tự động đính kèm tóm tắt vào đúng hồ sơ khách hàng

6. Tóm tắt thông tin tài khoản

Chúng tôi có một vài AI agent nội bộ làm việc này.

Một bot được đội Customer Success sử dụng. Họ có một bot tổng hợp mọi thông tin về tài khoản khách hàng (từ help desk, tracker sản phẩm, Apollo, v.v.), bao gồm cả chỉ số quan trọng.

Khi nhân viên CS cần dữ liệu về một tài khoản, chỉ cần hỏi AI agent, bot sẽ tổng hợp mọi thứ cần biết thành một bản tóm tắt gọn gàng.

Bot cũng gửi cập nhật hàng tuần và hàng tháng tự động trên Slack. Rất tiện lợi.

Quản lý tài khoản hiệu quả cần thu thập và tổng hợp rất nhiều dữ liệu. Vì vậy, giao cho AI là lý tưởng.

Công cụ tốt nhất

• Clari — Clari Copilot có thể hỗ trợ việc này
• Gong.io — nền tảng 'revenue intelligence' nổi tiếng cũng làm được
• AI chatbot, như ChatGPT hoặc AI agent tùy chỉnh (giống như chúng tôi dùng hàng ngày)

Mẹo và thủ thuật

• Tự động tạo điểm số sức khỏe tài khoản để dễ dàng nhận diện tài khoản có nguy cơ rủi ro
• Thiết lập AI để đánh dấu các cập nhật tài khoản quan trọng như gia hạn hoặc thay đổi hợp đồng lớn
• Đặt trigger tự động trong CRM để tạo tóm tắt tài khoản ở các giai đoạn quan trọng (ví dụ: trước khi gia hạn hoặc review quý) giúp nhân viên bán hàng luôn có thông tin mới nhất
• Dùng AI làm nổi bật các việc cần làm, như ticket hỗ trợ còn mở hoặc ngày gia hạn hợp đồng, ngay trong bản tóm tắt để ưu tiên chăm sóc
• Cá nhân hóa định dạng tóm tắt dựa trên độ phức tạp của tài khoản

7. Tiếp cận khách hàng mới (Outbound)

Đây cũng là một chức năng bán hàng mà chúng tôi tự động hóa tối đa.

Tìm kiếm khách hàng mới rất tốn thời gian, nhưng AI có thể giúp quá trình này hiệu quả và cá nhân hóa hơn.

Công cụ AI có thể tự động tiếp cận bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng tiềm năng để tạo thông điệp phù hợp với từng người.

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng tiềm năng — như ngành nghề, lịch sử tương tác và sở thích — các công cụ AI có thể tạo ra những thông điệp cá nhân hóa phù hợp với từng người.

AI cũng tự động thực hiện tiếp cận vào thời điểm tối ưu, đảm bảo đội ngũ của bạn kết nối với khách hàng tiềm năng khi họ có khả năng phản hồi cao nhất.

Marcus Chan, Chủ tịch và Nhà sáng lập Venli Consulting Group, nhận xét: "AI đưa ra hướng dẫn cá nhân hóa và chính xác đến mức chúng tôi luôn giới thiệu giải pháp phù hợp nhất — không cần phải thúc ép.”

Ví dụ: Bot outbound cá nhân hóa của chúng tôi sẽ tra cứu quy mô công ty và ngành nghề của khách hàng tiềm năng, sau đó tạo ra một thông điệp riêng biệt để gửi email cho họ.

Công cụ tốt nhất

• Outreach.io — một 'nền tảng thực thi bán hàng' dành cho các đội ngũ doanh thu
• Salesloft — một 'nền tảng điều phối doanh thu'
• Hệ thống CRM tích hợp AI với khả năng tự động hóa outbound (chúng ta đã đề cập ở trên)
• Chatbot AI (như thường lệ)

Mẹo và thủ thuật

• Xác định thời điểm tiếp cận tối ưu bằng cách theo dõi các mẫu hành vi và tương tác riêng của từng khách hàng tiềm năng
• Phân tích động thái của đối thủ để điều chỉnh cách tiếp cận, làm nổi bật lợi thế của bạn theo thời gian thực
• Thiết lập các thử nghiệm A/B do AI điều khiển để kiểm tra các kiểu thông điệp và thời điểm tiếp cận khác nhau, sau đó sử dụng dữ liệu thời gian thực để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp theo dựa trên những gì hiệu quả nhất

8. Xây dựng business case

Để xây dựng một business case thuyết phục khách hàng tiềm năng, cần thu thập dữ liệu liên quan và chứng minh rõ ràng lợi tức đầu tư (ROI).

AI có thể phân tích các vấn đề cụ thể và vị thế thị trường của khách hàng tiềm năng để cung cấp những thông tin phù hợp, giúp củng cố đề xuất của bạn.

Dù là chạy mô hình tài chính hay phân tích đối thủ, AI đảm bảo các đề xuất của bạn dựa trên dữ liệu thực tế chứ không phải phỏng đoán.

Nhờ đó, đội ngũ bán hàng của bạn có thể xây dựng các bài thuyết trình cá nhân hóa, thuyết phục, phù hợp với mục tiêu của khách hàng tiềm năng, làm rõ lý do vì sao giải pháp của bạn là lựa chọn phù hợp.

Công cụ tốt nhất

• Clay — công cụ làm giàu dữ liệu mà chúng tôi ưa thích
• Crayon — công cụ tình báo cạnh tranh chuyên về xây dựng business case mạnh mẽ
• ChatGPT hoặc chatbot AI tùy chỉnh

Mẹo và thủ thuật

• Kết hợp các case study hoặc số liệu tham chiếu từ khách hàng tương tự vào business case do AI xây dựng để tăng độ tin cậy
• Sử dụng AI để mô phỏng các kịch bản tài chính khác nhau (ví dụ: rút ngắn thời gian tạo giá trị, tiết kiệm chi phí) và để khách hàng tiềm năng chọn kịch bản phù hợp nhất với mục tiêu kinh doanh của họ
• Điều chỉnh các phân tích AI để phù hợp với các chỉ số KPI cụ thể của khách hàng tiềm năng

9. Phân tích đối thủ cạnh tranh

AI agent chuyên phân tích đối thủ của chúng tôi? Chúng tôi đặt tên rất sáng tạo là 'Competitive Intelligence Bot'.

Đội Product Marketing của chúng tôi sử dụng nó để nhận các bản quét và phân tích mới nhất về các đối thủ chính. Chỉ cần hỏi nó về Công ty X, nó sẽ tự động thu thập thông tin trên website của họ về tính năng mới, thay đổi giá, tích hợp, hợp tác và chiến lược nội dung.

Việc này được thực hiện tự động hàng tuần, giúp xây dựng kho lưu trữ dài hạn về thông tin đối thủ.

Các công cụ AI có thể theo dõi hoạt động của đối thủ — như điều chỉnh giá, chiến dịch marketing, đánh giá khách hàng — theo thời gian thực.

Những thông tin này giúp đội ngũ của chúng tôi điều chỉnh chiến lược mà không cần phải nghiên cứu thủ công tốn thời gian, dù là điều chỉnh giá, cập nhật sản phẩm hay phát hiện các khoảng trống trên thị trường mà đối thủ chưa khai thác.

Công cụ tốt nhất

• Crayon — đã đề cập ở trên, công cụ tình báo cạnh tranh
• Klue — công cụ hỗ trợ cạnh tranh với các chức năng tương tự
• Botpress — không phải tự khen, nhưng đây là công cụ chúng tôi sử dụng

Mẹo và thủ thuật

• Thiết lập các công cụ AI để theo dõi không chỉ đối thủ trực tiếp mà cả các công ty mới nổi hoặc biến động thị trường có thể ảnh hưởng đến lĩnh vực của bạn trong tương lai gần
• Sử dụng thông tin cạnh tranh để xây dựng các chiến lược đối phó dựa trên dữ liệu, như các ưu đãi hoặc ra mắt tính năng sớm
• Thiết lập lịch đánh giá định kỳ cho dữ liệu đối thủ

10. Tối ưu hóa giá bán

AI là trí tuệ. Không chỉ dùng để tự động hóa các tác vụ đơn giản.

Quyết định giá có thể ảnh hưởng lớn đến doanh thu, nhưng việc giữ giá cạnh tranh đồng thời tối đa hóa lợi nhuận không hề đơn giản.

Các mô hình định giá động dựa trên AI sẽ điều chỉnh giá theo thời gian thực dựa trên nhu cầu thị trường, giá đối thủ và hành vi khách hàng.

Điều này giúp giá bán luôn cạnh tranh đồng thời tối ưu hóa doanh thu.

Với sự hỗ trợ của machine learning, AI còn giúp dự đoán xu hướng giá trong tương lai, cho phép doanh nghiệp chủ động điều chỉnh chiến lược để thích ứng với biến động thị trường.

Công cụ tốt nhất

• PROS — phần mềm tối ưu hóa và quản lý giá (họ thực sự có mọi thứ ngày nay)
• Zilliant — công cụ chuyên về tối ưu hóa giá và bán hàng
• Mô hình AI tùy chỉnh — nếu bạn không muốn dùng công cụ chuyên biệt, chatbot và AI agent cũng có thể làm việc này khá dễ dàng

Mẹo và thủ thuật

• Sử dụng AI để kiểm tra các chiến lược giá khác nhau trên từng phân khúc và kênh
• Liên tục theo dõi phản hồi khách hàng để đảm bảo định giá động không ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng của khách

11. Phân tích cảm xúc khách hàng

Hiểu được cảm xúc của khách hàng về thương hiệu là yếu tố then chốt để cải thiện hiệu quả bán hàng. Có rất nhiều công cụ AI phân tích đánh giá khách hàng, bài đăng mạng xã hội và phản hồi khác để xác định cảm xúc của họ.

Những thông tin này có thể dùng để điều chỉnh thông điệp, cải thiện tương tác hoặc xử lý vấn đề sản phẩm.

Các công cụ AI sử dụng NLP rất phù hợp cho các tác vụ này, vì chúng cần xử lý lượng lớn văn bản thô. (Và ai muốn dành thời gian làm việc đó bằng tay chứ?)

Công cụ tốt nhất

• Qualtrics Social Connect — công cụ tổng hợp các cuộc trò chuyện về một nơi (như Instagram, WhatsApp, Facebook, v.v.)
• AI agent — xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở mức cao: chuyển đổi hội thoại không cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc
• MonkeyLearn — nền tảng machine learning để phân tích văn bản, trích xuất dữ liệu từ văn bản thô

Mẹo và thủ thuật

• Phân tích cảm xúc theo từng nhóm khách hàng hoặc phân khúc thị trường khác nhau
• Thiết lập AI cảnh báo cho đội bán hàng và hỗ trợ khi cảm xúc tiêu cực tăng cao, cho phép can thiệp ngay để ngăn chặn rời bỏ
• Kết hợp dữ liệu cảm xúc với thông tin hành vi mua hàng để xác định cơ hội bán thêm khi cảm xúc khách hàng tích cực

12. Tạo khách hàng tiềm năng

Harvard Business Review phát hiện AI trong tạo khách hàng tiềm năng có thể tăng số lượng lead lên 50% và giảm chi phí liên quan 60%.

Có hai kiểu công ty sử dụng AI tạo khách hàng tiềm năng: công ty có quá nhiều lead và công ty có quá ít lead.

Nếu bạn thiếu khách hàng tiềm năng, bạn sẽ muốn hệ thống AI tập trung vào việc tìm kiếm và liên hệ khách hàng tiềm năng.

Nếu bạn có quá nhiều khách hàng tiềm năng, bạn sẽ muốn AI tập trung vào việc đánh giá và liên hệ khách hàng tiềm năng.

AI tạo khách hàng tiềm năng là một công cụ đa năng. Có vô số cách để dùng AI cho việc này – và sử dụng nó để xây dựng danh sách lead là điều hiển nhiên.

Tạo ra khách hàng tiềm năng chất lượng cao là yếu tố sống còn cho thành công bán hàng, và AI giúp quá trình này nhanh hơn, chính xác hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn — như mạng xã hội, lượt truy cập website, tương tác email — các công cụ AI có thể xác định và ưu tiên những lead có khả năng chuyển đổi cao nhất.

Và vì một công cụ AI chất lượng sẽ kết nối với CRM của bạn (và tự động hóa outbound), đội bán hàng của bạn có thể tự động hóa gần như toàn bộ quy trình bán hàng.

Công cụ tốt nhất

• Clearbit by HubSpot — một tính năng của HubSpot cho phép làm giàu dữ liệu liên hệ
• AI agent hoặc chatbot — chúng tôi dùng AI agent để tạo khách hàng tiềm năng, và nhiều khách hàng, đối tác của chúng tôi cũng vậy

Mẹo và thủ thuật

• Để AI phân tích hồ sơ khách hàng trên nhiều kênh để tìm ra các mẫu hành vi của lead
• Sử dụng AI để tự động hóa thử nghiệm A/B các chiến lược tạo khách hàng tiềm năng khác nhau
• Đảm bảo công cụ AI tích hợp với nền tảng tự động hóa marketing để theo dõi tương tác lead trên các chiến dịch và điểm chạm

13. Dự đoán khách hàng rời bỏ

Việc dự đoán khách hàng rời bỏ một cách thủ công gần như không thể. Nhưng các công cụ AI có thể cung cấp một mô hình dự đoán thông minh.

Chúng có thể phân tích các mẫu hành vi khách hàng để phát hiện sớm dấu hiệu không hài lòng hoặc giảm tương tác. Bằng cách nhận diện các yếu tố rủi ro sớm, đội bán hàng có thể chủ động triển khai các chiến lược giữ chân — như ưu đãi cá nhân hóa hoặc tiếp cận mục tiêu — để ngăn rời bỏ trước khi xảy ra.

Công cụ tốt nhất

• ChurnZero — cho phép bạn xem cách khách hàng sử dụng sản phẩm, đánh giá mức độ hài lòng + khả năng gia hạn, và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
• GainSight — nền tảng Customer Success giúp thống nhất hành trình khách hàng sau bán hàng
• Các tính năng dự đoán rời bỏ dựa trên AI trong CRM của bạn — hầu hết các hệ thống hiện nay đều có tích hợp
• Mô hình AI tùy chỉnh — nếu bạn muốn một giải pháp tất cả trong một

Mẹo và thủ thuật

• Phát hiện sớm các dấu hiệu cảnh báo rời bỏ, như giảm tương tác hoặc thời gian phản hồi lâu, và thiết lập quy trình xử lý các vấn đề này trước khi chúng trở nên nghiêm trọng
• Xây dựng các chiến dịch giữ chân khách hàng dựa trên hành vi cụ thể, ví dụ như tặng ưu đãi cho khách hàng không tương tác trong một khoảng thời gian nhất định
• Theo dõi chiến lược giữ chân nào hiệu quả nhất với từng nhóm khách hàng, và liên tục tối ưu hóa dựa trên đề xuất của AI

14. Theo dõi hoạt động mạng xã hội

Tín hiệu mua hàng không chỉ xuất hiện trên website công ty. Mạng xã hội là nguồn thông tin quý giá về khách hàng và tín hiệu mua hàng, nhưng việc theo dõi liên tục lại rất khó khăn.

May mắn thay, các công cụ AI có thể giám sát mạng xã hội, theo dõi các lượt nhắc đến thương hiệu, sản phẩm và thậm chí cả đối thủ cạnh tranh của bạn.

Bằng cách phân tích cảm xúc khách hàng và phát hiện tín hiệu mua hàng tiềm năng, AI giúp đội ngũ bán hàng tiếp cận đúng thời điểm. Điều này cho phép họ tương tác với khách hàng tiềm năng vào lúc thích hợp và điều chỉnh thông điệp phù hợp với các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội.

Công cụ tốt nhất

• Hootsuite Insights — cung cấp trực quan hóa dữ liệu phong phú để phân loại các lượt nhắc đến theo danh mục như nhân khẩu học, cảm xúc và thái độ.
• Sprout Social — công cụ quản lý mạng xã hội nổi bật và đang phát triển
• Brandwatch — cung cấp công cụ tìm kiếm trên mạng xã hội và internet để xác định đúng đối tượng, cơ hội hành động và các vấn đề cần tránh

Mẹo và thủ thuật

• Thiết lập công cụ AI để theo dõi cả các lượt nhắc đến đối thủ, xác định cơ hội tiếp cận khách hàng tiềm năng khi họ bày tỏ sự không hài lòng với đối thủ
• Huấn luyện hệ thống AI ưu tiên các lượt nhắc đến trên mạng xã hội liên quan đến ý định mua hàng – như hỏi về sản phẩm hoặc phàn nàn về đối thủ

15. Phân tích hành vi khách hàng

Đội ngũ bán hàng hiểu rằng nắm bắt hành vi khách hàng là chìa khóa để hoàn thiện chiến lược bán hàng dựa trên AI. Với các công cụ AI, không chỉ theo dõi hành động của khách hàng mà còn phát hiện các xu hướng theo thời gian thực, như cách họ di chuyển trên trang web hoặc tương tác với sản phẩm cụ thể.

Những thông tin này giúp đội ngũ bán hàng vượt qua các kịch bản chung, tiếp cận đúng khách hàng vào đúng thời điểm.

Công cụ tốt nhất

• Spark AI từ Mixpanel — tính năng của Mixpanel cho phép chuyển truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành báo cáo có thể hành động
• Amplitude AI — phần mềm phân tích dữ liệu thời gian thực cho web và di động, dùng để phân tích hành vi dữ liệu của khách truy cập

Mẹo và thủ thuật

• Sử dụng AI để theo dõi không chỉ khách hàng làm gì mà còn khi nào họ thực hiện hành động đó
• Liên tục cung cấp dữ liệu mới từ nhiều điểm chạm (website, ứng dụng di động, mạng xã hội) cho AI để hoàn thiện mô hình hành vi

16. Cung cấp thông tin sản phẩm cá nhân hóa

Cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa bằng cách dự đoán hành vi người tiêu dùng là một trong những ứng dụng quan trọng của AI trong kinh doanh.

Chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI có thể cung cấp thông tin và đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho khách hàng theo thời gian thực, giúp họ đưa ra quyết định mua hàng chính xác hơn.

Hệ thống này có thể đề xuất thêm sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi của khách, giúp tăng giá trị giao dịch trung bình.

Cá nhân hóa là yếu tố then chốt để tăng chuyển đổi, và AI có thể thực hiện điều này rất hiệu quả. Bằng cách phân tích hành vi, lịch sử mua hàng và sở thích khách hàng, hệ thống AI có thể đưa ra đề xuất sản phẩm phù hợp ngay lập tức.

AI hội thoại cá nhân hóa không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn tăng khả năng bán thêm và bán chéo, giúp tăng doanh thu tổng thể.

Công cụ tốt nhất

• Botpress, hoặc một nền tảng chatbot AI hoặc AI agent khác

Mẹo và thủ thuật

• Sử dụng nội dung động để tự động điều chỉnh đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi thời gian thực, như thói quen duyệt web hoặc giỏ hàng bị bỏ quên
• Thiết lập AI đối chiếu hồ sơ khách hàng với dữ liệu tồn kho, đảm bảo đề xuất sản phẩm vừa cá nhân hóa vừa có sẵn trong kho
• Thử nghiệm A/B các cách tiếp cận thông tin sản phẩm cá nhân hóa để xác định phương án nào mang lại chuyển đổi cao nhất
• Khám phá Botpress Academy để học những kiến thức cơ bản về xây dựng chatbot hoặc AI agent

Triển khai AI Agent vào tháng tới

Sẵn sàng sử dụng công cụ AI để đưa doanh nghiệp của bạn dẫn đầu?

Dù là xác định khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa tiếp cận hay cá nhân hóa tương tác khách hàng, thời điểm tốt nhất để tự động hóa quy trình bán hàng là ngày hôm qua.

Botpress là nền tảng AI agent hoàn toàn mở và có thể mở rộng cho doanh nghiệp. Nền tảng của chúng tôi cho phép nhà phát triển xây dựng chatbot và AI agent với bất kỳ tính năng nào, cho mọi quy trình công việc.

Bộ bảo mật nâng cao của chúng tôi đảm bảo dữ liệu khách hàng luôn được bảo vệ và hoàn toàn do đội ngũ phát triển của bạn kiểm soát.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Hoặc liên hệ đội ngũ kinh doanh của chúng tôi để biết thêm chi tiết.

Câu hỏi thường gặp

1. Sự khác biệt giữa công cụ AI và tự động hóa truyền thống trong bán hàng là gì?

Sự khác biệt giữa công cụ AI và tự động hóa truyền thống trong bán hàng nằm ở khả năng thích ứng: tự động hóa truyền thống sử dụng các quy tắc cố định (ví dụ: tự động gửi email sau khi gửi biểu mẫu), còn công cụ AI học hỏi từ hành vi người dùng và cải thiện quyết định theo thời gian.

2. AI agent khác gì so với chatbot cơ bản trong quy trình bán hàng?

AI agent khác với chatbot cơ bản ở chỗ chúng hoạt động tự chủ. Chúng hiểu ngữ cảnh hội thoại, xác định khách hàng tiềm năng qua câu hỏi, đề xuất hành động tiếp theo và tích hợp với CRM để thúc đẩy tiến trình giao dịch, trong khi chatbot cơ bản chỉ xử lý các truy vấn đơn giản theo quy tắc.

3. Tôi có cần kiến thức kỹ thuật để triển khai AI vào bán hàng không?

Bạn không cần kiến thức kỹ thuật để triển khai AI vào bán hàng vì nhiều công cụ hiện nay không yêu cầu lập trình hoặc chỉ cần thao tác đơn giản, phù hợp cho người không chuyên. Tuy nhiên, có chuyên gia kỹ thuật sẽ hỗ trợ tích hợp tùy chỉnh hoặc kết nối công cụ AI với CRM và nguồn dữ liệu.

4. AI cho bán hàng khác gì giữa B2B và B2C?

AI cho bán hàng khác nhau giữa B2B và B2C do chu kỳ bán hàng và hành vi người mua: ở B2B, AI hỗ trợ bán hàng theo tài khoản với công cụ chấm điểm khách hàng tiềm năng và dự báo giao dịch; ở B2C, AI tập trung vào cá nhân hóa quy mô lớn, như đề xuất sản phẩm và nhắc nhở khôi phục giỏ hàng.

5. Làm sao để chọn đúng công cụ AI cho đội ngũ bán hàng?

Để chọn đúng công cụ AI cho đội ngũ bán hàng, hãy bắt đầu bằng cách xác định các vấn đề cốt lõi (ví dụ: xác định khách hàng tiềm năng, dự báo quy trình bán hàng, gửi email tiếp cận), sau đó đánh giá các nền tảng AI giải quyết các vấn đề đó và tích hợp được với hệ thống hiện tại của bạn.