11 quy trình tự động hóa bán hàng được hỗ trợ bởi AI, hiệu quả cho mọi giai đoạn của phễu bán hàng

Tự động hóa bán hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo giải quyết vấn đề này bằng cách tự động hóa các tác vụ thường xuyên trong toàn bộ quy trình bán hàng. Các quy trình này giúp các nhóm phản hồi nhanh hơn và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn mà không cần đến sự can thiệp thủ công.

Hướng dẫn này trình bày các ví dụ về quy trình tự động hóa bán hàng bằng AI trải dài từ tạo khách hàng tiềm năng, sàng lọc, nuôi dưỡng, chuyển đổi và tương tác sau bán hàng. Mỗi giai đoạn AI đều có các chiến thuật cụ thể, đề xuất công cụ và các bước triển khai được thiết kế để giảm thiểu công việc thủ công đồng thời cải thiện kết quả.

Quy trình tự động hóa bán hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo là gì?

Quy trình tự động hóa bán hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng phần mềm học hỏi từ dữ liệu để xử lý các nhiệm vụ bán hàng lặp đi lặp lại. Chúng có thể phát hiện tín hiệu mua hàng, dự đoán hành động tiếp theo của khách hàng và tự động kích hoạt các bước theo dõi, cho phép đội ngũ bán hàng tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ thay vì quản lý các công việc thủ công. 81% chuyên gia bán hàng trong nghiên cứu của chúng tôi cho biết AI giúp họ dành ít thời gian hơn cho các nhiệm vụ thủ công và 78% cho biết nó giúp họ làm việc hiệu quả hơn.

Tự động hóa truyền thống tuân theo logic điều kiện - thì. Tự động hóa bằng AI thích ứng dựa trên các mẫu mà nó phát hiện được từ hàng nghìn tương tác, học hỏi những thông điệp nào hiệu quả nhất, khi nào khách hàng tiềm năng sẵn sàng mua và cách cá nhân hóa ở quy mô lớn.

Điều này dẫn đến:

• Phản hồi khách hàng tiềm năng nhanh hơn
• Ưu tiên thông minh hơn
• Nuôi dưỡng cá nhân
• Dự báo chính xác
• Giảm thiểu việc nhập liệu thủ công.

Các hệ thống dựa trên quy tắc thực thi các chuỗi được xác định trước, trong khi các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo phân tích ngữ cảnh, đề xuất các hành động tiếp theo và điều chỉnh chiến lược dựa trên những gì đang hiệu quả hiện tại.

Việc xem xét của con người vẫn rất quan trọng đối với các quyết định mang tính sống còn, việc xây dựng mối quan hệ và các cuộc đàm phán phức tạp, nơi mà khả năng phán đoán quan trọng hơn dự đoán.

Các quy trình tự động hóa bán hàng AI tốt nhất bạn có thể triển khai ngay bây giờ

Nhận thức về quy trình làm việc tự động

Giai đoạn nhận thức tập trung vào việc thu hút sự quan tâm từ những khách hàng tiềm năng mới biết đến giải pháp của bạn, nhanh chóng sàng lọc họ và chuyển họ đến đúng người đại diện mà không chậm trễ. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy 63% các nhà lãnh đạo bán hàng cho rằng AI trong bán hàng B2B giúp họ cạnh tranh dễ dàng hơn trong ngành của mình.

Các kênh ở giai đoạn này bao gồm:

• Biểu mẫu trang web
• Chatbots
• Các câu hỏi về mạng xã hội
• Tải xuống nội dung
• Yêu cầu demo

Dưới đây là một số ví dụ về quy trình tự động hóa bán hàng bằng AI ở giai đoạn này:

- Phân loại và định tuyến khách hàng tiềm năng dựa trên trí tuệ nhân tạo

Hệ thống sàng lọc và định tuyến khách hàng tiềm năng dựa trên AI sử dụng trí tuệ nhân tạo đàm thoại để đặt các câu hỏi sàng lọc dựa trên hành vi của khách truy cập, quy mô công ty và nguồn giới thiệu. Andrew Romanyuk , đồng sáng lập kiêm Phó chủ tịch cấp cao phụ trách tăng trưởng tại công ty phát triển Python Pynest , đã triển khai các tác nhân AI phân tích hành vi của công ty trên các nguồn mở, bao gồm các ấn phẩm, tin tuyển dụng và công nghệ được sử dụng, để xác định mức độ quan tâm tiềm năng.

Cách tiếp cận này đã giảm thời gian sàng lọc khách hàng tiềm năng ban đầu xuống 32%, cho phép nhóm của họ tập trung hoàn toàn vào những khách hàng tiềm năng thể hiện tín hiệu mua hàng thực sự. Quy trình làm việc tự động đánh dấu các tài khoản có ý định mua hàng cao và chuyển chúng đến các nhân viên bán hàng chuyên trách dựa trên quy mô giao dịch, tiềm năng và khu vực.

Mẹo hay : Để thiết lập điều này, hãy tạo quy trình chấm điểm khách hàng tiềm năng bằng AI để gán điểm dựa trên mức độ tương tác, thông tin doanh nghiệp và tín hiệu mua hàng. Kết hợp điều này với các quy tắc định tuyến tự động để khách hàng tiềm năng đủ điều kiện được chuyển đến đúng người đại diện mà không bị chậm trễ.

- Xử lý yêu cầu demo thông minh

Hệ thống xử lý yêu cầu demo thông minh tự động hóa toàn bộ quy trình lên lịch, từ yêu cầu ban đầu đến khâu chuẩn bị trước cuộc họp. Quy trình làm việc dựa trên AI này làm phong phú thêm hồ sơ liên hệ bằng dữ liệu về đặc điểm doanh nghiệp, đề xuất các nghiên cứu điển hình hoặc các buổi giới thiệu sản phẩm phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của họ. Nhân viên bán hàng nhận được thông báo tức thì với đầy đủ ngữ cảnh về lý do tại sao khách hàng tiềm năng lại quan trọng, điều gì đã thu hút sự quan tâm của họ và những bên liên quan nào tham gia.

- Chuỗi email dựa trên ý định

Chuỗi email dựa trên ý định sử dụng các yếu tố kích hoạt hành vi để khởi động hoạt động tiếp cận cá nhân hóa thông qua tự động hóa tiếp thị email khi khách hàng tiềm năng truy cập trang giá cả nhiều lần hoặc tải xuống nội dung so sánh với đối thủ cạnh tranh trong một khoảng thời gian ngắn. Trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích các mẫu duyệt web để phát hiện tín hiệu mua hàng, sau đó tự động khởi chạy các chuỗi email được điều chỉnh phù hợp với giai đoạn nghiên cứu của khách hàng tiềm năng.

Các tin nhắn tham chiếu đến các trang cụ thể đã xem và nội dung đã tải xuống, tạo sự liền mạch giữa việc duyệt web ẩn danh và tiếp cận trực tiếp. Quy trình làm việc điều chỉnh thời gian gửi dựa trên thời điểm mỗi khách hàng tiềm năng thường tương tác với email.

Xem xét các quy trình làm việc tự động

Các quy trình AI ở giai đoạn cân nhắc giúp giáo dục khách hàng tiềm năng thông qua các đề xuất và theo dõi được cá nhân hóa. Các quy trình này sử dụng các yếu tố kích hoạt dựa trên hành vi và nội dung do AI tạo ra để cung cấp thông tin phù hợp vào đúng thời điểm, từ đó giảm thiểu nhu cầu cá nhân hóa thủ công. Các email tự động chung chung không hiệu quả ở đây vì người mua ngày càng có nhiều thông tin hơn bao giờ hết — 96% khách hàng tiềm năng tự nghiên cứu trước khi liên hệ với đại diện bán hàng.

Dưới đây là một số ví dụ về quy trình làm việc ở giai đoạn này:

- Các cuộc theo dõi sau buổi demo do AI tạo ra

Sau các cuộc gọi tìm hiểu nhu cầu, hệ thống tự động tạo ra các email tóm tắt được cá nhân hóa, nêu bật những vấn đề cụ thể đã được thảo luận và sắp xếp các tài liệu liên quan vào một không gian kỹ thuật số dùng chung. AI phân tích bản ghi cuộc gọi để xác định các mối quan tâm chính, sau đó soạn thảo các email theo dõi có trích dẫn chính xác và các ưu tiên mà khách hàng tiềm năng đã đề cập.

Edward Arnold , Giám đốc điều hành kiêm người sáng lập Flowla , nhận thấy phương pháp này giúp giảm thời gian chuẩn bị thủ công khoảng 30 phút cho mỗi cuộc gọi và tăng tỷ lệ chuyển đổi từ bản demo sang giao dịch lên 12%, chủ yếu bằng cách thu hẹp khoảng cách thời gian phản hồi sau các cuộc họp. Hệ thống cũng hiển thị các nghiên cứu điển hình và tài nguyên phù hợp với ngành nghề và trường hợp sử dụng của khách hàng tiềm năng.

- Đề xuất nội dung dựa trên hành vi

Hệ thống đề xuất nội dung dựa trên hành vi theo dõi mức độ tương tác của khách hàng tiềm năng với các tài liệu và tự động đề xuất các bước tiếp theo dựa trên mô hình tiêu thụ. Nếu ai đó tải xuống tài liệu kỹ thuật, hệ thống sẽ gửi hướng dẫn triển khai hoặc công cụ tính toán ROI trong vòng 24 giờ.

Khi khách hàng tiềm năng truy cập nhiều lần vào trang giá cả, AI sẽ kích hoạt các chuỗi hành động giải quyết những thắc mắc thường gặp về chi phí và giá trị. Quy trình làm việc điều chỉnh việc phân phối nội dung dựa trên vai trò — gửi tài liệu kỹ thuật cho kỹ sư trong khi cung cấp tóm tắt dành cho người ra quyết định. Điều này tạo ra một lộ trình học tập tự định hướng, mang tính cá nhân hóa mà không cần sự can thiệp thủ công.

- Theo dõi sự tham gia của nhiều bên liên quan

Tính năng theo dõi tương tác đa bên giám sát khi các liên hệ mới từ cùng một tài khoản tham gia vào quy trình bán hàng và tự động điều chỉnh thông điệp để đưa họ vào các cuộc trò chuyện phù hợp. Quy trình này xác định các thành viên ủy ban mua hàng dựa trên tên miền email và kết nối LinkedIn, sau đó tạo ra các chuỗi thông điệp được tùy chỉnh cho từng vai trò.

Khi Giám đốc tài chính (CFO) tham gia vào các cuộc thảo luận trước đây chỉ dành cho các bên liên quan về CNTT, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tạo ra nội dung tập trung vào ngân sách và phân tích lợi tức đầu tư (ROI). Điều này đảm bảo mọi người ra quyết định đều nhận được thông tin phù hợp với mối quan tâm của họ mà không cần nhân viên phải theo dõi thủ công ai cần gì.

Mẹo hay : Đo lường tác động của các quy trình này bằng cách theo dõi sự cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, thời gian từ khách hàng tiềm năng đến cơ hội bán hàng và mức độ tương tác theo từng vai trò trực tiếp trong báo cáo quy trình làm việc của CRM.

Quy trình tự động hóa quyết định

Quy trình làm việc AI ở giai đoạn ra quyết định giúp loại bỏ ma sát, duy trì động lực và cung cấp cho các ủy ban mua hàng sự rõ ràng cần thiết để tiến lên. Các giao dịch bị đình trệ ở đây khi các bên liên quan trong bán hàng B2B thiếu sự đồng thuận, các bước tiếp theo không rõ ràng hoặc các phản đối quan trọng không được giải quyết. Tự động hóa AI giúp các giao dịch tiếp tục tiến triển bằng cách phát hiện sớm các rủi ro và đảm bảo mọi bên liên quan đều có những gì họ cần để nói "có".

Các ví dụ về quy trình làm việc ở giai đoạn này bao gồm:

- Tạo lập kế hoạch kinh doanh dựa trên trí tuệ nhân tạo

Công nghệ tạo lập bản đề xuất kinh doanh dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) tự động biên soạn các bản đề xuất kinh doanh dựa trên bản ghi cuộc gọi tìm hiểu nhu cầu và các vấn đề khó khăn đã được ghi nhận. Tại Lattice , đội ngũ bán hàng sử dụng AI của Dock để xây dựng các bản nháp đầu tiên bằng cách trích xuất thông tin trực tiếp từ các bản ghi âm cuộc gọi của Gong.

Các nhân viên bán hàng chỉ cần vài cú nhấp chuột để tải bản ghi âm vào các mẫu có sẵn, sau đó tinh chỉnh kết quả với người hướng dẫn của họ. Kết quả là các bản đề xuất kinh doanh nghe giống như giọng điệu của khách hàng tiềm năng. Lattice đã ghi nhận mức tăng 25% tỷ lệ thắng ở giai đoạn cuối mỗi năm bằng cách tập trung vào việc giành chiến thắng trong chu kỳ bán hàng thứ hai và bảo vệ khoản đầu tư thông qua các tài liệu do AI tạo ra này.

- Phát hiện và can thiệp rủi ro giao dịch

Công cụ phát hiện rủi ro giao dịch theo dõi các mô hình tương tác, sự tham gia của các bên liên quan và tâm trạng cuộc trò chuyện để cảnh báo các giao dịch có nguy cơ bị đình trệ. Trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích những người ra quyết định nào vắng mặt trong các cuộc gọi, liệu các cuộc thảo luận về ngân sách đã diễn ra hay chưa và liệu tiến độ thực hiện có còn chưa rõ ràng hay không.

Khi hệ thống phát hiện các bên liên quan bị thiếu hoặc các phản đối chưa được giải đáp, nó sẽ tự động tạo nhiệm vụ cho các nhân viên bán hàng và thông báo cho người quản lý. Tại Pynest, các mô hình AI đánh giá khả năng hoàn tất giao dịch và ưu tiên các cơ hội đang hoạt động, dẫn đến tốc độ xử lý giao dịch tăng khoảng 22%.

- Tóm tắt cuộc gọi tự động và các mục hành động

Tóm tắt cuộc gọi tự động tạo ra các bản tóm tắt có cấu trúc sau mỗi cuộc gọi bán hàng, ghi lại các bước tiếp theo, câu hỏi chưa được giải đáp và cam kết từ cả hai phía. Trí tuệ nhân tạo (AI) trích xuất các mục hành động, chỉ định người chịu trách nhiệm và đặt thời hạn dựa trên ngữ cảnh cuộc trò chuyện.

Các bản tóm tắt này được chuyển trực tiếp vào hệ thống CRM và các phòng họp chung, đảm bảo mọi bên liên quan — kể cả những người vắng mặt trong cuộc gọi — đều hiểu rõ những bước tiếp theo. Khi nhiều bên liên quan tham gia các cuộc gọi ở giai đoạn cuối, các bản tóm tắt tự động sẽ ngăn ngừa sự hiểu lầm bằng cách ghi lại chính xác những gì đã được thống nhất và ai chịu trách nhiệm cho từng bước tiếp theo.

Quy trình tự động hóa giữ chân nhân viên

Quy trình tự động hóa giai đoạn giữ chân khách hàng phân tích các tín hiệu sau bán hàng từ việc sử dụng sản phẩm, tương tác hỗ trợ và tình trạng tài khoản để hiểu rõ các cơ hội mở rộng chủ động và gia hạn hợp đồng. Khách hàng rời bỏ khi các nhóm bỏ lỡ các dấu hiệu cảnh báo sớm hoặc không tận dụng được các cơ hội tăng trưởng. Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI giám sát các mô hình tương tác, xác định rủi ro trước khi chúng leo thang và kích hoạt các điểm tiếp xúc phù hợp vào đúng thời điểm.

Các ví dụ về quy trình làm việc của giai đoạn này bao gồm:

- Đánh giá sức khỏe tâm thần và dự đoán tỷ lệ bỏ học

Hệ thống chấm điểm sức khỏe hành vi phân tích hoạt động sản phẩm, tần suất yêu cầu hỗ trợ và mô hình sử dụng tính năng để dự đoán rủi ro khách hàng rời bỏ trước khi họ ngừng sử dụng sản phẩm. Tại Pynest, trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích hành vi hiện tại của khách hàng và xác định các tài khoản có dấu hiệu cảnh báo sớm, chẳng hạn như tần suất đăng nhập giảm hoặc số lượng yêu cầu hỗ trợ tăng lên.

Sau khi áp dụng phương pháp này, tỷ lệ giữ chân khách hàng đã tăng 15% vì các nhà quản lý có thể phản hồi kịp thời và đúng hướng. Hệ thống tự động kích hoạt các chuỗi liên hệ khi điểm sức khỏe khách hàng giảm, chuyển các tài khoản có rủi ro cao cho các nhà quản lý thành công khách hàng và đề xuất các biện pháp can thiệp cụ thể dựa trên các yếu tố dẫn đến sự suy giảm.

- Các yếu tố kích hoạt mở rộng dựa trên mức sử dụng

Các cơ chế mở rộng dựa trên mức sử dụng theo dõi việc áp dụng tính năng và ngưỡng sử dụng để xác định các tài khoản sẵn sàng cho việc bán thêm hoặc nâng cấp gói dịch vụ. Khi khách hàng liên tục đạt đến giới hạn sử dụng hoặc áp dụng các tính năng nâng cao, AI sẽ tự động đánh dấu các cơ hội mở rộng và tạo ra các đề xuất tùy chỉnh hiển thị lợi tức đầu tư (ROI) dựa trên mô hình sử dụng thực tế của họ.

Quy trình này tạo ra các thông báo nâng cấp được cá nhân hóa, tham chiếu đến các quy trình cụ thể mà khách hàng đã áp dụng, giúp chứng minh tính khả thi của việc mở rộng thay vì chỉ là suy đoán. Các đội ngũ bán hàng và chăm sóc khách hàng nhận được cảnh báo với các bước tiếp theo được đề xuất, các tùy chọn về giá cả và các điểm cần thảo luận dựa trên trải nghiệm thực tế của khách hàng với sản phẩm.

Lưu ý : Tất cả các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI này đều có thể chạy trực tiếp Smart CRM, giúp tập trung hóa dữ liệu, quản lý quy trình bán hàng và theo dõi. Điều này loại bỏ nhu cầu sử dụng nhiều công cụ khác nhau và đảm bảo mọi quy trình làm việc đều chạy trên dữ liệu sạch, được đồng bộ hóa.

Cách triển khai các quy trình bán hàng AI

Việc xây dựng quy trình bán hàng dựa trên AI tuân theo một mô hình lặp lại, đảm bảo dữ liệu sạch, định tuyến chính xác và kết quả có thể đo lường được. Bắt đầu với các mục tiêu rõ ràng, lập bản đồ các trường dữ liệu phù hợp và để AI xử lý các công việc lặp đi lặp lại trong khi nhóm của bạn tập trung vào các tương tác có giá trị cao.

Bước 1: Xác định mục tiêu và phạm vi quy trình làm việc của bạn.

Hãy bắt đầu bằng cách xác định mục tiêu bạn muốn quy trình làm việc đạt được và giai đoạn nào trong phễu bán hàng mà nó phục vụ. Hãy cụ thể về kết quả mong muốn — “giảm thời gian phản hồi yêu cầu dùng thử” sẽ tốt hơn là “cải thiện việc theo dõi khách hàng tiềm năng”.

Xác định loại đối tượng mà quy trình công việc nên sử dụng: danh bạ để nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, giao dịch để quản lý quy trình bán hàng, vé để tự động hóa hỗ trợ hoặc công ty cho các chiến dịch dựa trên tài khoản. Điều hướng đến Tự động hóa > Quy trình công việc, sau đó nhấp vào Tạo quy trình công việc > Từ đầu hoặc chọn một mẫu phù hợp với mục tiêu của bạn.

Bước 2: Xác nhận các trường dữ liệu và thuộc tính bắt buộc.

Trước khi xây dựng các trình kích hoạt và hành động, hãy xác minh rằng các trường dữ liệu cần thiết đã tồn tại và chứa thông tin chính xác và sạch sẽ. Dữ liệu thiếu hoặc không nhất quán sẽ làm hỏng quá trình tự động hóa trước khi nó bắt đầu.

Danh sách kiểm tra lập bản đồ bất động sản:

• Các trường theo dõi nguồn khách hàng tiềm năng và chiến dịch được điền đầy đủ một cách nhất quán.
• Việc phân công người liên hệ và người phụ trách giao dịch hiện đang được tiến hành.
• Các giá trị giai đoạn vòng đời và giai đoạn giao dịch phù hợp với quy trình bán hàng của bạn.
• Có các thuộc tính tùy chỉnh dành riêng cho ngành nghề, quy mô công ty và lĩnh vực sản phẩm quan tâm.
• Các trường ngày tháng cho hoạt động cuối cùng, lần theo dõi tiếp theo và ngày gia hạn đều chính xác.

Hãy vào Cài đặt > Thuộc tính để kiểm tra các trường hiện có hoặc tạo trường mới. Sử dụng các quy tắc xác thực thuộc tính để ngăn dữ liệu không hợp lệ nhập vào hệ thống.

Việc duy trì tính toàn vẹn dữ liệu và tuân thủ các quy định là vô cùng quan trọng. Thường xuyên kiểm tra nguồn khách hàng tiềm năng, giai đoạn vòng đời và các thuộc tính đồng ý. Sử dụng các quy tắc xác thực để ngăn chặn dữ liệu không đầy đủ và ghi lại logic quy trình làm việc của AI để đảm bảo tính minh bạch và tuân thủ các tiêu chuẩn về quyền riêng tư.

Bước 3: Thiết lập các điều kiện kích hoạt đăng ký.

Các yếu tố kích hoạt đăng ký xác định bản ghi nào sẽ được đưa vào quy trình làm việc của bạn và vào thời điểm nào. Sử dụng các yếu tố kích hoạt dựa trên bộ lọc (khi đáp ứng các tiêu chí cụ thể), các yếu tố kích hoạt dựa trên sự kiện (khi một sự kiện cụ thể xảy ra) hoặc các yếu tố kích hoạt dựa trên lịch trình (vào những ngày cụ thể).

Để thiết lập trình kích hoạt, hãy nhấp vào hộp Đăng ký trình kích hoạt trong trình chỉnh sửa quy trình làm việc. Bạn có thể cấu hình trình kích hoạt theo cách thủ công hoặc sử dụng Breeze để tạo chúng bằng AI.

Đối với các trình kích hoạt do AI tạo ra, hãy nhấp vào Sử dụng AI để tạo, mô tả điều gì sẽ kích hoạt quy trình làm việc (ví dụ: “khách hàng gửi biểu mẫu trang giá cả” hoặc “giao dịch bước vào giai đoạn quyết định”), sau đó nhấp vào Tạo trình kích hoạt.

Xem lại trình kích hoạt được đề xuất và nhấp vào "Giữ trình kích hoạt" nếu nó phù hợp với ý định của bạn.

Các ví dụ phổ biến về yếu tố kích hoạt đăng ký theo từng giai đoạn bán hàng:

• Giai đoạn nhận thức : Điền biểu mẫu trên các trang đích cụ thể, lần truy cập trang web đầu tiên từ tài khoản mục tiêu.
• Giai đoạn cân nhắc : Xác nhận tham dự buổi giới thiệu sản phẩm, trang giá cả đã được truy cập hơn 3 lần trong 7 ngày.
• Giai đoạn quyết định : Giai đoạn giao dịch chuyển sang “Đã gửi đề xuất”, thêm bên liên quan mới vào giao dịch.
• Giai đoạn duy trì : Mức độ sử dụng sản phẩm giảm xuống dưới ngưỡng quy định, ngày gia hạn trong vòng 90 ngày.

Nếu dữ liệu của bạn chưa hoàn hảo, hãy bắt đầu từ những bước nhỏ. Xây dựng một quy trình làm việc đơn giản để tự động hóa việc lên lịch trình demo hoặc các nhiệm vụ theo dõi. Trí tuệ nhân tạo của vẫn có thể hoạt động với dữ liệu chưa đầy đủ và cải thiện độ chính xác khi có thêm dữ liệu được điền vào.

Bước 4: Cấu hình logic và hành động của AI.

Sau khi thiết lập các yếu tố kích hoạt, hãy xác định các hành động mà quy trình công việc nên thực hiện. Breeze có thể tạo ra chuỗi hành động dựa trên các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Nhấp vào biểu tượng dấu cộng (+) trong trình chỉnh sửa quy trình làm việc, sau đó chọn Sử dụng AI để tạo. Mô tả các hành động bạn muốn thực hiện (ví dụ: “gửi email theo dõi cá nhân hóa đề cập đến ngành nghề của họ, tạo nhiệm vụ cho nhân viên kinh doanh, cập nhật giai đoạn giao dịch”). Breeze sẽ đề xuất một chuỗi các hành động.

Xem xét lại từng hành động được tạo ra và tùy chỉnh khi cần thiết. Bạn có thể thêm logic điều kiện bằng cách sử dụng các nhánh if/then để tạo ra các đường dẫn khác nhau dựa trên giá trị thuộc tính, mức độ tương tác hoặc sự tham gia của các bên liên quan.

Đối với các tác nhân Breeze xử lý các suy luận phức tạp hơn và các quy trình nhiều bước, hãy truy cập tài liệu về tác nhân Breeze để tìm hiểu cách triển khai quy trình làm việc AI tự động.

Mẹo cấu hình hành động:

• Tùy chỉnh nội dung email bằng cách sử dụng thông tin liên hệ và thuộc tính của công ty.
• Thiết lập thứ tự ưu tiên và thời hạn hoàn thành nhiệm vụ dựa trên giá trị giao dịch hoặc mức độ khẩn cấp.
• Lộ trình ưu tiên cao dẫn đến các thành viên nhóm cụ thể bằng cách sử dụng quy tắc luân phiên hoặc theo khu vực.
• Thêm khoảng thời gian trì hoãn giữa các hành động để tránh làm khách hàng tiềm năng choáng ngợp với quá nhiều điểm tiếp xúc cùng lúc.

Bước 5: Gán quyền sở hữu và quy tắc định tuyến.

Việc chỉ định người chịu trách nhiệm phù hợp đảm bảo thành viên nhóm phù hợp sẽ xử lý từng bản ghi. Hãy truy cập vào các đề xuất của bạn, nhấp vào tên của một bản ghi. Trong bảng điều khiển bên trái, nhấp vào Xem tất cả thuộc tính, tìm kiếm [Đối tượng] người chịu trách nhiệm, nhấp vào menu thả xuống, sau đó chọn người chịu trách nhiệm.

Tạo nhiệm vụ cho người quản lý khi các cơ hội có giá trị cao nhưng chưa được phân công người chịu trách nhiệm sau một khoảng thời gian nhất định.

Bước 6: Thêm chức năng đo lường và báo cáo.

Trước khi kích hoạt quy trình làm việc, hãy xác định các chỉ số thành công. Theo dõi tỷ lệ đăng ký, tỷ lệ hoàn thành hành động, thời gian dành cho quy trình làm việc và kết quả chuyển đổi.

Để theo dõi hiệu suất quy trình làm việc, hãy điều hướng đến trình chỉnh sửa quy trình làm việc, nhấp vào Xem > Số liệu ở trên cùng, sau đó bật tính năng theo dõi số liệu trong bảng điều khiển bên phải.

Bạn cũng có thể truy cập cài đặt quy trình làm việc bằng cách nhấp vào Cài đặt ở góc trên bên trái của trình chỉnh sửa quy trình làm việc, nơi bạn có thể bật “So sánh tỷ lệ chuyển đổi cho từng nhánh và điểm cuối” để theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và các chỉ số hiệu suất.

Thiết lập thông báo nội bộ khi quy trình công việc đạt đến ngưỡng khối lượng hoặc khi các nhánh cụ thể phát hiện hoạt động bất thường. Điều này giúp bạn phát hiện sự cố trước khi chúng ảnh hưởng đến kết quả.

Bước 7: Kiểm tra và bật nguồn.

Ở góc trên bên phải của trình chỉnh sửa quy trình làm việc, hãy nhấp vào Xem lại và xuất bản. Quyết định xem có nên đăng ký các bản ghi hiện có đáp ứng tiêu chí hay chỉ đăng ký các bản ghi mới trong tương lai.

Hãy thử nghiệm quy trình làm việc với một nhóm nhỏ trước. Theo dõi sát sao 50-100 lượt đăng ký đầu tiên và kiểm tra các lỗi dữ liệu, vấn đề về thời gian hoặc các nhánh không mong muốn. Sau khi được xác nhận, hãy mở rộng tiêu chí đăng ký cho toàn bộ đối tượng mục tiêu của bạn.

Câu hỏi thường gặp (FAQ) về quy trình bán hàng bằng AI

Làm thế nào để chọn đúng các yếu tố kích hoạt cho quy trình làm việc của AI?

Hãy chọn các yếu tố kích hoạt dựa trên các hành động có ý định mua hàng cao, báo hiệu sự sẵn sàng mua hàng, chẳng hạn như truy cập trang giá cả, yêu cầu dùng thử, tải xuống bảng so sánh của đối thủ cạnh tranh hoặc truy cập lại trang web trong vòng 48 giờ. Tránh kích hoạt dựa trên các hành vi có tín hiệu thấp như mở bản tin hoặc chỉ đọc một bài đăng trên blog.

Hãy bắt đầu bằng cách thử nghiệm các yếu tố kích hoạt với các phân khúc nhỏ trước, đo lường tỷ lệ chuyển đổi, sau đó mở rộng quy mô những gì hiệu quả và loại bỏ những gì gây nhiễu. Tập trung vào các hành động có liên quan đến tiến trình của quy trình bán hàng và các giao dịch đã hoàn tất.

Làm thế nào để đảm bảo việc chấm điểm và phân bổ khách hàng tiềm năng công bằng và tuân thủ quy định?

Đảm bảo tính công bằng và tuân thủ quy định trong việc chấm điểm khách hàng tiềm năng bằng cách kiểm tra định kỳ các mô hình chấm điểm hàng quý để đảm bảo chúng không thiên vị đối với các đặc điểm được bảo vệ hoặc khu vực địa lý nhất định. Ghi lại các tiêu chí được sử dụng cho các quyết định phân bổ và duy trì sự minh bạch với nhóm của bạn về cách thức phân bổ khách hàng tiềm năng.

Sử dụng phương pháp phân phối luân phiên cho các khách hàng tiềm năng có chất lượng tương đương để tránh thiên vị. Lưu trữ hồ sơ đồng ý đúng cách và tôn trọng ngay lập tức các yêu cầu từ chối tham gia trong tất cả các quy trình chấm điểm khách hàng tiềm năng bằng AI. Kiểm tra định kỳ giúp xác định và sửa chữa bất kỳ sự thiên vị không chủ ý nào trong thuật toán chấm điểm.

Tôi có thể xây dựng những công cụ này nếu dữ liệu của tôi lộn xộn không?

Đúng vậy, quy trình làm việc của AI có thể được xây dựng ngay cả với dữ liệu không gọn gàng, nhưng hãy bắt đầu bằng việc làm sạch các trường quan trọng nhất trước: người liên hệ, giai đoạn giao dịch, tên công ty và nguồn khách hàng tiềm năng. Quy trình làm việc của AI cần dữ liệu đầu vào định tuyến và chấm điểm chính xác để hoạt động đúng cách.

Hãy bắt đầu với những quy trình tự động hóa đơn giản không yêu cầu dữ liệu hoàn hảo, chẳng hạn như theo dõi thời gian phản hồi hoặc lên lịch họp. Khi bạn làm sạch nhiều bản ghi hơn, hãy dần dần tăng độ phức tạp cho quy trình làm việc và mô hình chấm điểm của mình.

Cách tốt nhất để kiểm tra quy trình làm việc của AI là gì?

Kiểm tra quy trình làm việc của AI bằng cách sử dụng phương pháp kiểm thử song song, trong đó các đề xuất của AI chạy song song với quy trình hiện tại của bạn mà không thay thế nó. So sánh tỷ lệ chuyển đổi, thời gian phản hồi và tốc độ giao dịch giữa phương pháp hỗ trợ AI và phương pháp thủ công trong khoảng thời gian từ 30 đến 60 ngày.

Hãy bắt đầu với các quy trình làm việc có rủi ro thấp, chẳng hạn như tối ưu hóa tiêu đề email, trước khi tự động hóa các hoạt động có rủi ro cao. Theo dõi các trường hợp báo động sai, đo lường mức độ chấp nhận của nhân viên bán hàng và thu thập phản hồi trước khi triển khai rộng rãi.

Tôi có thể chạy mọi thứ trên cùng một nền tảng được không?

Tích hợp hầu hết các nhu cầu tự động hóa bán hàng trong một hệ thống duy nhất: thu thập khách hàng tiềm năng, chấm điểm, định tuyến, sắp xếp thứ tự bán hàng, quản lý quy trình bán hàng và báo cáo. Cách tiếp cận thống nhất này giúp giảm thiểu các vấn đề phức tạp trong việc tích hợp và tự động đồng bộ hóa dữ liệu.

Chỉ thêm các tích hợp có chọn lọc khi cần các khả năng chuyên biệt, chẳng hạn như giám sát ý định nâng cao hoặc làm giàu dữ liệu chuyên ngành. Ít nền tảng hơn đồng nghĩa với việc triển khai nhanh hơn và dữ liệu sạch hơn.

Tự động hóa các công việc tốn nhiều thời gian.

Các quy trình tự động hóa bán hàng bằng AI không còn là tùy chọn đối với các nhóm đang cố gắng mở rộng quy mô mà không bị kiệt sức. Các quy trình được cá nhân hóa giúp thu thập khách hàng tiềm năng nhanh hơn, sàng lọc thông minh hơn, nuôi dưỡng khách hàng một cách chính xác và cảnh báo rủi ro trước khi chúng làm đổ vỡ các giao dịch.

Tôi đề nghị bắt đầu từ quy mô nhỏ. Chọn một giai đoạn trong phễu bán hàng của bạn, tạo quy trình làm việc, đo lường tác động của nó, rồi sau đó mở rộng.

Công nghệ Breeze AI giúp việc này trở nên dễ dàng mà không cần đến đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu. Nó học hỏi từ những thành công của bạn, đề xuất những giải pháp hiệu quả và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại từng tiêu tốn hàng giờ mỗi tuần.

Cho dù bạn đang tự động hóa việc định tuyến, sàng lọc hay giữ chân khách hàng tiềm năng, mỗi quy trình tự động hóa bán hàng bằng AI đều kết nối trực tiếp dữ liệu, hành động và thông tin chi tiết — giúp các nhóm hoạt động nhanh hơn mà không làm giảm chất lượng.