Nếu bạn đang tìm cách nâng cao hiệu suất của đội sales, hãy chuyển sang trí tuệ nhân tạo – AI. Mặc dù chỉ có 37% trong số tất cả các tổ chức sales hiện đang sử dụng nó trong các quy trình bán hàng, nhưng hơn một nửa các tổ chức bán hàng hiệu quả cao đều tận dụng.

Điều đó không có nghĩa là chúng ta sẽ tự động hóa hoàn toàn công việc bán hàng của bạn. Thay vào đó, các công cụ AI có thể giúp nhóm của bạn tiết kiệm thời gian và dành nhiều năng lượng hơn cho việc bán hàng.

Trong bài đăng này, chúng ta sẽ tìm hiểu mọi thứ để bắt đầu với AI trong bán hàng – ý nghĩa của nó, tại sao bạn cần tận dụng nó và 5 ứng dụng mạnh mẽ cho quy trình bán hàng của bạn.

AI trong Sales là gì?

Trong sales sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa và tối ưu hóa quy trình bán hàng. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ phần mềm chứa các thuật toán có thể huấn luyện để xử lý các tập dữ liệu lớn. Các công cụ được thiết kế để giúp các nhóm tiết kiệm thời gian và bán hàng hiệu quả hơn.

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo học hỏi và áp dụng dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, bao gồm

• Thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và chức năng ra quyết định.
• Dự đoán hành vi và đưa ra đề xuất dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại.
• Tương tác với con người một cách thông minh. 

Sự cần thiết của trí tuệ nhân tạo trong bán hàng

Ước tính 33% thời gian của một saler được dành cho việc bán hàng. Công việc hành chính và các cuộc họp có thể kéo họ rời xa khỏi những khách hàng tiềm năng vì không đủ thời gian. Trí tuệ nhân tạo mang đến cơ hội hấp dẫn để cải thiện vấn đề này và nâng cấp hoạt động bán hàng của bạn.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã và đang dần bắt kịp. Một nghiên cứu gần đây của Salesforce cho thấy AI là một trong những công cụ bán hàng hàng đầu được coi là có giá trị hơn đáng kể vào năm 2022 so với năm 2019. Forrester cũng dự đoán rằng thị trường cho các nền tảng hỗ trợ AI sẽ tăng lên 37 tỷ USD vào năm 2025.

AI có thể hỗ trợ một số chức năng bán hàng, bao gồm:

• Thích nghi nhanh chóng với nhu cầu của người mua. Nhân viên có thể thích ứng nhanh hơn với sự phức tạp của người mua và hành trình thay đổi của người mua.
• Cá nhân hóa. Các công cụ thu thập và thu thập thông tin chuyên sâu từ hàng trăm điểm dữ liệu. Với thông tin này, bạn có thể nhắm mục tiêu thành công hơn các diện mạo khác nhau của mình.
• Truy cập dữ liệu thời gian thực. Nó cung cấp cho nhóm của bạn quyền truy cập tức thì vào dữ liệu. Bạn cũng có thể tạo nguồn sự thật đảm bảo tính chính xác và hợp lệ.
• Thu thập thông tin từ nhiều nền tảng. Ngày nay, các nỗ lực tiếp cận bán hàng mở rộng trên nhiều kênh. Nó có thể giúp nhóm của bạn theo dõi tất cả các khách hàng tiềm năng của bạn, bất kể bạn tìm thấy họ ở đâu.

Theo hầu hết các đại diện bán hàng, quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đã tăng tốc trong 3 năm qua. Cụ thể, nhu cầu công nghệ bán hàng đã thay đổi đáng kể trong giai đoạn này . Do đó, trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện để thích ứng thành công với bối cảnh bán hàng đang thay đổi.

Lợi ích của AI và tự động hóa trong Sale

AI và tự động hóa đã được chứng minh là động lực mang lại doanh thu lớn. Một cuộc khảo sát của Hubspot cho thấy 61% đội sales vượt quá mục tiêu doanh thu của họ đã tận dụng tự động hóa trong quy trình bán hàng của họ.

Và đây không phải là một ứng dụng dùng một lần. Các đội thành công đưa nó vào chiến lược của họ. Một nghiên cứu của The Hinge Research Institute cho thấy rằng các công ty tăng trưởng cao có nhiều khả năng có các chiến lược tự động hóa bán hàng và tiếp thị hoàn thiện hơn so với các công ty cùng ngành.

Ngoài việc đơn giản là thúc đẩy doanh thu, những lợi ích chính của nó và tự động hóa bao gồm:

• Nâng cao hiệu quả. Công ty tư vấn Deloitte nhận thấy rằng đối với phần lớn người dùng cấp cao nhất, hiệu quả là lợi ích chính mà họ tìm kiếm để đạt được từ việc áp dụng. Trong số các nhóm sử dụng, 33% báo cáo rằng họ đã làm cho các quy trình của tổ chức hiệu quả hơn ở mức độ cao.
• Loại bỏ các công việc hành chính tốn thời gian. Một nghiên cứu của Mckinsey cho thấy khoảng 30% nhiệm vụ bán hàng có thể dễ dàng được tự động hóa bằng cách sử dụng công nghệ bán hàng hiện có, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo.
• Cho phép lập kế hoạch và dự đoán bán hàng chính xác. AI và tự động hóa có thể giúp bạn cải thiện quy trình lập kế hoạch bán hàng theo nhiều cách, bao gồm thông tin chuyên sâu dựa trên trí tuệ nhân tạo và trí thông minh dự đoán.
• Tăng sự hài lòng trong công việc. Nó cũng có thể tác động tích cực đến tinh thần của đội nhóm. Trên thực tế, 8,2 % số người được hỏi trong một cuộc khảo sát của Deloitte năm 2022 cho biết họ tin tưởng mạnh mẽ rằng nó sẽ nâng cao hiệu suất công việc và sự hài lòng của họ.

5 cách để sử dụng AI trong bán hàng

Trong bán hàng nó có thể được tận dụng theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, đây là năm ứng dụng có thể biến đổi quy trình bán hàng của bạn.

1. Truy cập vào các ứng dụng, phân tích và làm giàu dữ liệu nâng cao.

Làm giàu dữ liệu là quá trình kéo dữ liệu vào cơ sở dữ liệu của tổ chức (thường là CRM) từ các nguồn của bên thứ ba. Mục tiêu của quy trình này là tạo ra sự hiểu biết tổng thể, toàn diện và chính xác hơn về khách hàng và khách hàng tiềm năng.

Trí tuệ nhân tạo cho phép bạn tối ưu hóa quy trình này bằng cách tổ chức và áp dụng dữ liệu này một cách hiệu quả.

Ví dụ: Hubspot cung cấp công cụ chấm điểm dự đoán sử dụng AI để xác định khách hàng tiềm năng chất lượng cao dựa trên các tiêu chí được xác định trước. Phần mềm này sẽ tiếp tục học theo thời gian để tăng độ chính xác.

Một ứng dụng thú vị khác của AI trong việc làm giàu dữ liệu là giải pháp DataPrep của Zoho giúp phân tích và chuyển đổi dữ liệu thành các “loại” mới.

Zoho sử dụng AI để trích xuất “ý nghĩa” từ thông tin hiện có trong CRM và sử dụng những phát hiện của nó để tạo các điểm dữ liệu mới, chẳng hạn như cảm xúc của khách hàng tiềm năng và chủ đề quan tâm. Sau đó, các điểm dữ liệu “mới” này có thể được tận dụng trong một số trường hợp sử dụng. Điều đó bao gồm chấm điểm khách hàng tiềm năng, ưu tiên khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa tiếp cận cộng đồng.

2. Nâng cao hiệu suất với trí thông minh hội thoại do AI cung cấp.

Hầu hết các phần mềm chat tinh vi đều tận dụng một số dạng trí tuệ nhân tạo để phân tích các sale call và rút ra những thông tin chi tiết quan trọng.

Một ví dụ tuyệt vời về một trong những công cụ này là giải pháp hội thoại thông minh của Hubspot. Nền tảng này sử dụng AI để “khám phá lý do đằng sau hiệu suất bán hàng”.

 

Chương trình xác định những hiểu biết chính, chẳng hạn như xu hướng và phản đối. Dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để dễ dàng xác định các khu vực yếu kém hoặc kém hiệu quả.

Một ví dụ khác về công cụ hội thoại do AI cung cấp là Chorus. Nền tảng này tận dụng nó để nhận biết ngữ cảnh trong cuộc trò chuyện, xác định những thời điểm quan trọng trong các sale call và thậm chí lưu ý đề cập của đối thủ cạnh tranh.

3. Tự động hóa và tối ưu hóa hỗ trợ bán hàng.

Hỗ trợ bán hàng là quá trình cung cấp cho nhân viên sales/team sales của bạn các tài nguyên và công cụ phù hợp để hỗ trợ họ chốt được nhiều giao dịch hơn. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách và sử dụng các phần mềm khác nhau. Các công cụ bạn chọn sẽ phụ thuộc vào khía cạnh nào của quy trình bán hàng mà bạn cần tối ưu hóa hoặc tự động hóa.

Cụ thể, AI cung cấp các cơ hội để hợp lý hóa và tối ưu hóa.

Ví dụ: RocketDocs tận dụng nó để giúp người dùng xây dựng và quản lý thư viện content. Công cụ này hiển thị thông tin liên quan khi cần thiết và thậm chí tự động kéo dữ liệu từ các thư viện này vào đề xuất.

Ngoài ra nó cũng có thể được tận dụng để cải thiện khả năng bán hàng thông qua các giải pháp bán hàng thông minh, nền tảng tiếp cận bán hàng và thậm chí cả CRM.

4. Cải thiện quản lý và dự báo các quy trình nhỏ 

Mặc dù hầu hết các đại diện bán hàng đều tuân theo các phương pháp hay nhất và chạy dự báo doanh số theo định kỳ, nhưng dữ liệu gần đây đã phát hiện ra rằng phần lớn các đại diện bán hàng dự đoán không chính xác quy trình bán hàng của họ. Tuy nhiên, tận dụng AI cho phép bạn giảm đáng kể khả năng xảy ra sai sót trong team sales của mình.

Hãy xem xét Aviso, một giải pháp dự báo dựa trên AI, để hiểu cách thức hoạt động của giải pháp này.

Aviso sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra thông tin chuyên sâu về các giao dịch cũng như quy trình tổng thể. Một số ứng dụng này bao gồm:

• WinScore Insights. Đây là điểm số thể hiện khả năng chốt giao dịch thành công
• Dự đoán. Điều này có thể được sử dụng để dự đoán tổng số giao dịch mới, gia hạn và rời bỏ trong một khoảng thời gian cố định.
• Dự đoán các viễn cảnh. Những dự báo động này có tính đến các kịch bản “điều gì xảy ra nếu”.
• Đề xuất. Những thông tin chi tiết này giải thích cho hiệu suất trước đây và hiện tại.

Các tính năng do nó cung cấp có thể là điểm khác biệt chính trong việc team sales có thể xây dựng dự báo tốt như thế nào, rút ​​ra thông tin chi tiết từ những dự báo này và đưa ra quyết định.

5. Hợp lý hóa và tối ưu hóa tương tác sales.

Tương tác bán hàng bao gồm tất cả các tương tác giữa người mua và người bán trong quy trình bán hàng — từ bước tiếp cận ban đầu cho đến khi khách hàng tham gia. Có hai cách có thể giúp bạn tận dụng dữ liệu và thông tin chi tiết để hợp lý hóa quy trình này .

Đầu tiên, nó có thể giúp bạn hiểu nhu cầu của khách hàng và các điểm yếu của họ.

Trường hợp sử dụng hàng đầu trong bán hàng là giúp các đại diện hiểu được nhu cầu của khách hàng, theo Sales Report của Salesforce. Kiến thức của bạn về nhu cầu của khách hàng giúp cho mọi quyết định bạn đưa ra trong quá trình tương tác với khách hàng — từ thuyết trình bán hàng đến nội dung bán hàng và phương pháp tiếp cận tổng thể.

Thứ hai, nó hỗ trợ cá nhân hóa và tự động hóa các tương tác của khách hàng.

Một ví dụ tuyệt vời về giải pháp tương tác bán hàng giúp là Apollo. Bạn có thể tận dụng trên nền tảng này để:

• Thiết lập thông báo tiếp cận tự động bằng cách sử dụng các trường tùy chỉnh được xác định trước.
• Tối ưu hóa hiệu suất tiếp cận cộng đồng của bạn bằng cách chạy thử nghiệm A/B.
• Truy cập AI insight về các chiến dịch tiếp cận cộng đồng của bạn, chẳng hạn như mức độ quan tâm của khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng tiềm năng.
• Tận dụng “công cụ quy tắc” để cập nhật các trình tự được xác định trước hoặc các chiến dịch tiếp cận cộng đồng sau khi đáp ứng các tiêu chí nhất định.

3 công cụ bán hàng AI phổ biến

Nếu bất kỳ trường hợp sử dụng nào trong số này phù hợp với team sale của bạn, thì đã đến lúc bắt đầu tìm kiếm giải pháp phù hợp. Dưới đây là một số công cụ Bán hàng nổi tiếng mà công ty có thể tận dụng.

HubSpot Sales Hub

Hubspot Sales Hub là một công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM) mạnh mẽ dành cho nhân viên bán hàng và nhóm bán hàng. Nền tảng này cung cấp một giải pháp toàn diện. Từ dự báo đến tìm kiếm khách hàng tiềm năng và thậm chí lên lịch các cuộc họp, bạn sẽ tìm ra cách để cải thiện quy trình làm việc của mình.

Sales Hub cũng tận dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập dữ liệu từ khách hàng tiềm năng và khách hàng của bạn. Các tính năng chính bao gồm:

• Thu thập dữ liệu thông qua máy quét danh thiếp di động. Điều này sử dụng máy học để lấy dữ liệu liên hệ trực tiếp vào CRM của bạn từ danh thiếp.
• Làm giàu dữ liệu. Tự động điền vào CMS của bạn bằng cách lấy các thuộc tính liên hệ từ các cuộc trò chuyện qua email với khách hàng tiềm năng, khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng. Dữ liệu này có thể là số điện thoại, vị trí địa lý, chức danh công việc, v.v.

Giá cả: Các tính năng này chỉ khả dụng trong các phiên bản premium của Sales Hub and Service Hub. Cả hai đều bắt đầu ở mức 500 đô la một tháng hoặc 5.400 đô la một năm.

Người dùng nói gì

“HubSpot Sales Hub đã giúp tôi xây dựng một hệ thống bán hàng mạnh mẽ và hiện đang hỗ trợ doanh nghiệp của chúng tôi rất nhiều vì chúng tôi có thể biến những khách hàng tiềm năng đó thành khách hàng. Kudos và làm tốt lắm, team! Tôi đặc biệt giới thiệu HubSpot Sales Hub cho các doanh nghiệp ngoài kia,” Gladys B. cho G2.

Clari

Clari giúp người dùng thực hiện 3 chức năng cốt lõi – dự báo, quản lý quy trình và thu thập thông tin từ doanh thu. Đối với các team sales te cụ thể, nền tảng lấy dữ liệu từ nhiều nguồn để giúp nhân viên bán hàng xây dựng các quy trình chính xác, theo thời gian thực và đặt mục tiêu bán hàng.

Dưới đây là một số cách nền tảng tận dụng trí tuệ nhân tạo:

• Dự báo dự đoán dựa trên AI. Điều này cho phép người dùng tận dụng nó để dự đoán chính xác hiệu suất bán hàng hàng tháng hoặc hàng quý. Dữ liệu này đặc biệt quan trọng để xác định EOQ (số lượng đặt hàng kinh tế) và quản lý tài nguyên.
• Thông tin chi tiết về quy trình. Những điều này cho phép người dùng xác định tình trạng tổng thể của quy trình, xác định rủi ro và ưu tiên hiệu quả các giao dịch trong quy trình.
• Cập nhật dữ liệu thông minh. Clari cũng có thể tự động làm phong phú thêm các liên hệ CRM bằng cách lấy và phân bổ dữ liệu từ các tương tác của khách hàng trên nhiều điểm tiếp xúc và kênh.

Giá cả: Giá cho nhóm của bạn có sẵn theo yêu cầu.

Người dùng nói gì

“Trong tổ chức của tôi, Clari đang được sử dụng để dự báo doanh số bán hàng và nắm bắt ý tưởng về những cơ hội nào sắp đến và chúng có thể kết thúc nhanh như thế nào. Đó thật sự là một công cụ phân tích mạnh mẽ và là nguồn tài nguyên không thể thiếu cho team của chúng tôi.” Kevin M. cho G2.

RocketDocs

Rocketdocs là một nền tảng ban đầu bắt đầu như một phần mềm đề xuất bán hàng nhưng sau đó đã phát triển thành một giải pháp hỗ trợ bán hàng và quản lý phản hồi.

Dưới đây là một số cách nền tảng này tận dụng để cải thiện quy trình bán hàng:

• Tự động điền. Tính năng này xác định các câu hỏi trong RFP, hiển thị “câu trả lời phù hợp” từ thư viện nội dung của bạn và tự động điền các trường này.
• Tự động hóa phản hồi.
• Tạo đề xuất. “Rapiddocs” cho phép bạn tận dụng các mẫu và bảng câu hỏi để lấy dữ liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu của bạn và xây dựng các tài liệu sales tùy chỉnh.

Giá cả: Phụ thuộc theo yêu cầu.

Người dùng nói gì

“RocketDocs cải thiện và nâng cao Quy trình làm việc RFP bằng cách sử dụng RST (Công nghệ phản hồi thông minh) và cung cấp cho chúng tôi các quy trình làm việc có thể tùy chỉnh để có thể sửa đổi quy trình. Theo dõi trong thời gian thực là một tính năng nâng cao khác cho phép chúng tôi lưu giữ hồ sơ theo dõi đầy đủ các hoạt động. Đó là một giải pháp tiết kiệm chi phí cho tổ chức của chúng tôi, giúp tăng tốc và cải thiện quy trình bán hàng,” Aniket S. cho G2.

Tận dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên nhu cầu bán hàng của bạn

Nếu bạn muốn cân nhắc kỹ hơn về việc kết hợp vào quy trình bán hàng của mình, thì điểm khởi đầu tốt là tìm ra khía cạnh nào trong quy trình của bạn có thể được đơn giản hóa hoặc tối ưu hóa.

Từ đó, đó là việc xác định các công cụ phù hợp với nhu cầu riêng của bạn.

Nguồn: Blog.hubspot

Đọc thêm những bài Kiến thức về Marketing Du lịch từ Asia Lion tại đây.