Bên trong thế giới của AI BDR — Liệu AI có thể thay thế các đại diện phát triển kinh doanh là con người?

Họ là những người đào sâu tìm kiếm, nghiên cứu khách hàng tiềm năng, xác định cơ hội và xây dựng một hệ thống khách hàng tiềm năng từ con số không. Họ là những người nhấc điện thoại, gửi những email chào hàng và khơi gợi sự quan tâm ở những nơi trước đó không hề có.

Sau gần một thập kỷ miệt mài tìm kiếm khách hàng tiềm năng cho doanh nghiệp, tôi đã trở thành một đội ngũ phát triển kinh doanh một người. Và điều bất ngờ là, trí tuệ nhân tạo (AI) có nghĩa là những giờ tôi dành để nghiên cứu khách hàng tiềm năng và cố gắng vượt qua sự cạnh tranh khốc liệt giờ đây có thể được tự động hóa. Một cách hiệu quả. Trên quy mô lớn.

Đương nhiên, tôi phải điều tra.

Hãy đọc tiếp để khám phá những gì tôi đã tìm hiểu về AI BDR và ​​cách chúng đang thay đổi cuộc chơi.

Nhân viên phát triển kinh doanh AI là gì?

Thành thật mà nói, ngày nay, "AI" gần như được gắn trước mọi thứ, từ bàn chải đánh răng đến danh sách việc cần làm. Vì vậy, trước khi bị cuốn vào những từ ngữ thời thượng, tôi muốn phân tích mọi thứ một cách đơn giản. Đầu tiên, hãy quay lại những điều cơ bản. BDR là ai?

Theo Gartner , một BDR (Business Development Representative) “chịu trách nhiệm tạo ra các cơ hội kinh doanh mới bằng cách sàng lọc khách hàng tiềm năng và tìm kiếm khách hàng thông qua các tài khoản kinh doanh hiện có để tiếp cận những người mua tiềm năng.”

Nói một cách đơn giản, họ là những người nghiên cứu, liên hệ và bắt đầu các cuộc trò chuyện mà (hy vọng) sẽ dẫn đến doanh số bán hàng. Giờ hãy cùng xem xét vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI). Về bản chất, trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tự động hóa, hỗ trợ hoặc tối ưu hóa các nhiệm vụ, đặc biệt là những nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc đòi hỏi nhiều dữ liệu.

Vậy, khi kết hợp cả hai lại, ta sẽ có kết quả như sau:

AI BDR là một phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và tối ưu hóa các nhiệm vụ phát triển kinh doanh cốt lõi và lặp đi lặp lại, chẳng hạn như tìm kiếm khách hàng tiềm năng, sàng lọc khách hàng tiềm năng và tiếp cận khách hàng, với mục tiêu tạo ra các cơ hội kinh doanh mới trên quy mô lớn.

Cách thức hoạt động của AI BDR (Business Development Representative)

Giống như nhiều giải pháp AI khác, AI BDR sử dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để mô phỏng các phần của quy trình BDR và ​​sao chép nó với tốc độ và quy mô đáng kinh ngạc. Vậy, một quy trình BDR điển hình trông như thế nào? Năm 2020, các BDR đã chia sẻ với chúng tôi về một ngày làm việc điển hình của họ.

Thales Brito bắt đầu bằng một việc nghe có vẻ đơn giản nhưng lại vô cùng cần thiết — pha cà phê, kiểm tra lịch và chuẩn bị tinh thần cho ngày mới. Jenise Thng chia sẻ rằng cô dành buổi sáng để tìm kiếm các công ty mà cô dự định liên hệ, trong khi Natsumi Uchida cho biết điện thoại công việc của cô "về cơ bản đã trở thành người bạn thân nhất" nhờ số lượng cuộc gọi mà cô thực hiện mỗi ngày.

Rồi đến những công việc chuyên sâu hơn. Juliana Bermudez đã nói về việc kết nối với khách hàng và tìm hiểu về mô hình kinh doanh của họ, còn Sarah Stamp mô tả việc sàng lọc các khách hàng tiềm năng đến từ các kênh khác nhau để tìm ra những tài khoản phù hợp nhất. Cô ấy nói: “Tôi sàng lọc tất cả các khách hàng tiềm năng tạo ra thông qua nội dung blog tuyệt vời của họ, và từ đó, tôi sẽ tìm ra những khách hàng tiềm năng phù hợp nhất.”

Điều thú vị là rất nhiều trong số các nhiệm vụ này (kiểm tra lịch, tìm kiếm khách hàng tiềm năng, liên hệ qua điện thoại, nghiên cứu, hoặc thậm chí là theo dõi) hiện nay đều được hỗ trợ bởi các công cụ bán hàng AI và đã trở thành một phần cốt lõi của các dịch vụ BDR AI.

• Trước đây, Thng phải tự tìm kiếm các công ty để liên hệ, nhưng giờ đây, các công cụ AI có thể sử dụng phân tích dự đoán để lựa chọn trước các khách hàng tiềm năng dựa trên thông tin doanh nghiệp, tín hiệu mua hàng và lịch sử tương tác. AI cũng sẽ tận dụng các công nghệ tương tự để hỗ trợ các chuyên viên phát triển kinh doanh (BDR) như Stamp tự động lọc ra các khách hàng tiềm năng có ý định mua hàng cao .
• Trong khi Brillaud chuẩn bị các email theo dõi, các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể soạn thảo các email phù hợp với ngành nghề hoặc hành vi của khách hàng tiềm năng .
• Đối với người như Uchida, người mà công việc hàng ngày xoay quanh các cuộc gọi, AI có thể âm thầm tham gia, ghi lại cuộc trò chuyện và đánh dấu những khoảnh khắc quan trọng , giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất.
• AI BDR cũng có thể tối ưu hóa việc lập kế hoạch lịch trình và quy trình làm việc cho các BDR như Brito, thiết lập các ưu tiên dựa trên điểm số khách hàng tiềm năng và mức độ khẩn cấp, đặc biệt khi được tích hợp với các CRM  .
• Cung cấp hỗ trợ hành chính chắc chắn là lĩnh vực của AI. Ngày nay, các chuyên viên phát triển kinh doanh (BDR) dựa trên AI có thể tự động hóa hoàn toàn quy trình theo dõi, cung cấp các đề xuất nội dung phù hợp và tự động ghi lại mọi tương tác vào CRM . Brillaud của năm 2020 sẽ rất biết ơn điều đó.

Nếu AI giỏi đến vậy trong việc phân tích rủi ro kinh doanh (BDR), thì câu hỏi đặt ra là…

Liệu AI BDR có thể thay thế nhân viên bán hàng là con người?

Ờ, không.

Và tôi sẽ giải thích lý do.

Khi được hỏi liệu các chuyên viên phát triển kinh doanh (BDR) dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể thay thế các nhân viên bán hàng là con người hay không, Johnny Lee Reinoso , người sáng lập C-Level Partners , đã phản bác lại bằng câu hỏi này: “Liệu AI có bao giờ bán hàng tốt như con người không?” Câu trả lời của ông là? Thực ra là không.

Như Reinoso đã nói (và tôi đồng ý), cốt lõi của việc bán hàng thực sự nằm ở việc “thể hiện sự đồng cảm chân thành, xây dựng lòng tin và tạo dựng các mối liên kết giữa người với người”. Ông nhấn mạnh điểm này bằng một phép so sánh đáng nhớ: “Trong bán hàng, trí tuệ nhân tạo sẽ luôn chơi cờ caro trong khi con người chơi cờ vua”.

Nhưng đừng chỉ tin lời tôi, Allen-Knuth hay Reinoso. Theo Báo cáo Xu hướng Bán hàng năm 2024, 82% nhân viên bán hàng (bao gồm cả BDR) đồng ý rằng mặc dù các công cụ AI giúp giảm bớt các công việc thủ công, nhưng xây dựng mối quan hệ bền chặt vẫn là phần quan trọng và bổ ích nhất của công việc. Nó không chỉ đơn thuần là gửi email hay sàng lọc khách hàng tiềm năng, mà còn là hiểu con người và khả năng kết nối theo cách mà mã lập trình không thể thay thế được.

Và người mua cũng có cùng cảm nhận.

Nghiên cứu cũng cho thấy 96% khách hàng tiềm năng tự tìm hiểu thông tin trước khi liên hệ với đại diện bán hàng, điều đó có nghĩa là khi họ liên hệ với bạn, họ đã đọc các bài đăng trên blog, xem các bản demo và so sánh sản phẩm của bạn với các sản phẩm khác (nếu bạn muốn đăng tải thông tin đó lên mạng).

Điều họ tìm kiếm bây giờ không phải là thông tin, mà là sự đồng cảm. Một điều gì đó tạo nên sự kết nối. Một người hiểu được vấn đề. Và đó là nơi mà những người làm BDR (Business Development Representative) thực thụ tỏa sáng.

Ngay cả những điều nhỏ nhặt như nhắc lại cuộc trò chuyện trước đó, mối liên hệ chung, hay bất kỳ liên lạc nào trước đây cũng có thể làm tăng đáng kể sự tin tưởng và tương tác. Theo các tiêu chuẩn ngành, việc nhắc lại các tương tác trước đó có thể cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng lên đến 50% . Bối cảnh đó, sự phù hợp được cá nhân hóa đó, tất cả đều mang đậm tính nhân văn.

Điều đó không có nghĩa là AI BDR không có chỗ đứng. AI BDR cực kỳ giỏi trong những công việc lặp đi lặp lại, tẻ nhạt và nặng về quản trị — và đây là lý do tại sao việc ứng dụng AI trong bán hàng đang tăng kỷ lục . Chúng có thể tìm kiếm khách hàng tiềm năng, phân loại, chấm điểm và thậm chí khởi động đợt tiếp cận đầu tiên.

Tuy nhiên, Tido Carriero , đồng sáng lập của Koala, cảnh báo không nên quá vội vàng áp dụng tự động hóa. “Tôi nghĩ chúng ta đang chứng kiến ​​sự giảm bớt việc sử dụng AI SDR chỉ vì chúng chưa thực sự đáp ứng được nhu cầu về ngữ cảnh chu đáo và hữu ích. Cuối cùng, nếu bạn không cung cấp giá trị trong tin nhắn gửi đi, bạn sẽ không thể đặt lịch hẹn. Và nhiều AI SDR đã không đáp ứng được kỳ vọng đó.”

Tóm lại? Cho đến khi AI BDR có thể kết nối với mọi người ở cấp độ cảm xúc, cho đến khi chúng có thể nắm bắt được tình hình, thích ứng và xây dựng lòng tin trong thời gian thực, chúng chỉ có vai trò hỗ trợ chứ không phải thay thế.

Và thành thật mà nói, đó có lẽ là kịch bản tốt nhất. Như Michael Brown, giáo sư Trường Kinh doanh Columbia, đã nói trong một cuộc phỏng vấn với Business Insider , “Tôi không biết người mua nào muốn được bán hàng bởi một phi công phụ.”

Tại sao nên thuê AI BDR?

Giờ chúng ta đã hiểu được những điểm mạnh của AI BDR, hãy cùng xem chúng thực sự mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp của bạn và tại sao điều đó lại quan trọng.

Họ đảm nhận các công việc thủ công (để nhóm của bạn có thể tập trung vào việc bán hàng).

Không ai muốn một nhân viên phát triển kinh doanh (BDR) chỉ đến văn phòng, gọi 50 cuộc điện thoại từ một bảng tính gồm 7.000 khách hàng tiềm năng chưa được tiếp cận, rồi ra về. Phát triển kinh doanh thực sự không phải là gọi điện hàng loạt. Đó là tiếp cận dựa trên giá trị.

AI BDR (Nhân viên Phát triển Kinh doanh) sẽ đảm nhiệm những công việc tốn nhiều công sức — nghiên cứu khách hàng tiềm năng, chấm điểm dựa trên mức độ phù hợp và ý định mua hàng, v.v., để nhân viên bán hàng của bạn có thể tập trung vào những cuộc trò chuyện mang lại doanh thu. Ví dụ, hãy xem Ceros , một nền tảng thiết kế nội dung sáng tạo. Khi doanh nghiệp của họ phát triển , quy trình bán hàng trở nên rối rắm với các hệ thống rời rạc và bảng tính cồng kềnh.

Theo Douglas Botchman , giám đốc điều hành doanh thu, “Cách tiếp cận của chúng tôi đối với việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng là 'số lượng hơn chất lượng'. Hệ thống và quy trình của chúng tôi trở nên quá phức tạp và rời rạc. Nhân viên bán hàng lãng phí thời gian và thiếu hiểu biết. Năng suất của họ giảm mạnh. Họ như đang mò mẫm trong bóng tối. Điều tồi tệ nhất: Khách hàng của chúng tôi phải chịu thiệt thòi. Vì nhân viên bán hàng quá sa lầy, họ đã đánh mất điều họ làm tốt nhất: thực sự kết nối với khách hàng tiềm năng.”

Ceros đã áp dụng, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và hiển thị những thông tin quan trọng trực tiếp trong hồ sơ khách hàng. Không còn phải tìm kiếm qua nhiều tab nữa. Với tính năng tự động hóa dựa trên AI, nhân viên bán hàng có thể tập trung vào việc xác định vấn đề và thúc đẩy giao dịch.

Kết quả? Số lượng giao dịch tăng 180% và số lượng khách hàng tiềm năng đủ điều kiện bán hàng tăng hơn 18% trong vòng 5 năm. Điều này chứng minh rằng việc giúp nhân viên bán hàng tiết kiệm thời gian sẽ dẫn đến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong việc tạo ra nguồn khách hàng tiềm năng.

Chúng giúp nâng cao chất lượng cuộc trò chuyện với khách hàng bằng cách giúp nhân viên bán hàng trở nên thông minh hơn.

Ngay cả những nhân viên bán hàng giàu kinh nghiệm nhất cũng không phải là chuyên gia trong mọi lĩnh vực. Nhưng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp họ nói chuyện một cách tự tin hơn. Ví dụ như Haley Gault , một nhân viên bán hàng của Salesforce, người đã chuẩn bị cho cuộc trò chuyện với khách hàng trong lĩnh vực trạm sạc xe điện, một chủ đề mà cô ấy không quen thuộc.

Thay vào đó, cô ấy đã nhờ đến sự trợ giúp của AI Agentforce của Salesforce để chuẩn bị. “Tôi không chuyên về một lĩnh vực cụ thể nào, vì vậy tôi không phải là chuyên gia trong ngành về hợp đồng xe điện,” cô ấy nói. Để chuẩn bị cho cuộc gọi, cô ấy đã yêu cầu trợ lý bán hàng AI cung cấp thông tin liên quan đến hoạt động kinh doanh (xu hướng ngành, bản ghi âm cuộc gọi, doanh số bán hàng trước đó, v.v.).

“Đó là cách giúp tôi nhanh chóng nắm bắt thông tin về khách hàng này. Các cuộc trao đổi trước đây với Salesforce là gì? Ai là những bên liên quan chính?” Làm việc từ xa tại Pittsburgh, Gault nhấn mạnh cách các công cụ AI giúp cô chuẩn bị cho các cuộc họp khi không có đồng nghiệp ở gần để đóng vai hoặc trao đổi ý tưởng.

Những công cụ AI này cũng hỗ trợ cá nhân hóa và tính nhất quán, đảm bảo các nhân viên bán hàng mang đến ngữ cảnh phù hợp trong mỗi cuộc gọi. Như một nhân viên bán hàng B2B đã nói trong một cuộc khảo sát nghiên cứu bán hàng: “Nhờ các công cụ AI, người mua biết nhiều hơn về sản phẩm của tôi, và tôi hiểu rõ hơn về nhu cầu của họ.”

Họ không bao giờ quên theo dõi sát sao.

Đây là một thống kê mà mọi người lãnh đạo bán hàng đều biết rõ: 80% giao dịch cần ít nhất năm lần liên hệ lại, nhưng 94% nhân viên bán hàng bỏ cuộc trước lần thứ năm. Tại sao? Không phải vì thiếu nỗ lực. Mà là vì thiếu năng lực. Nhân viên bán hàng phải xử lý nhiều cuộc trò chuyện, lịch trình và công cụ cùng lúc. Cuối cùng, một số khách hàng tiềm năng bị bỏ sót.

Các chuyên viên phát triển kinh doanh (BDR) dựa trên AI xử lý việc theo dõi liên tục với độ chính xác tuyệt đối — gửi đúng thông điệp vào đúng thời điểm, dựa trên hành vi, mức độ tương tác và ngữ cảnh. Gold's Gym SoCal là một ví dụ điển hình. Sau khi tăng số lượng khách hàng tiềm năng từ 750 lên 4.000 bằng cách sử dụng Marketing, họ đã gặp phải trở ngại.

Theo Brian Morris , phó chủ tịch phụ trách bán hàng, “Hệ thống hoạt động rất tốt cho đến khi nó gặp trục trặc. Nhiều khách hàng tiềm năng bị bỏ sót. Đôi khi bị chậm trễ đến vài tuần. Đột nhiên, tôi phải đóng vai trò là người quản lý CNTT thay vì tập trung vào chiến lược.”

Sau khi tích hợp các công cụ tự động hóa và theo dõi khách hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo, mọi thứ đã thay đổi. Nhân viên bán hàng giờ đây nhận được thông báo theo thời gian thực khi khách hàng tiềm năng nhấp vào email hoặc truy cập trang web, và tất cả dữ liệu tương tác liên quan đều có sẵn ngay lập tức.

Hoạt động tiếp cận khách hàng của họ giờ đây kịp thời, phù hợp và được hỗ trợ bởi dữ liệu. Và sự phát triển đã tự nói lên tất cả, “Nhân viên của chúng tôi đang phát triển cùng với doanh nghiệp,” Morris nói. “Chúng tôi đã tăng từ 12 câu lạc bộ lên 23, và đây mới chỉ là khởi đầu.”

Chúng có thể vượt qua những giới hạn mà con người không thể.

Trí tuệ nhân tạo (AI) không biết mệt mỏi, mất tập trung hay nản lòng, và đó là một lợi thế rất lớn trong việc tiếp cận số lượng lớn khách hàng. Như Inna Kubovski , Phó chủ tịch tiếp thị tại Vendict , giải thích: “AI không thể bị đánh bại về tính nhất quán, khả năng hoàn thành và quy mô.”

Vendict — một giải pháp quản lý rủi ro và tuân thủ dựa trên trí tuệ nhân tạo — đã xây dựng trợ lý phát triển kinh doanh (BDR) AI nội bộ mang tên “Maya” như một phần cốt lõi trong hệ thống tiếp thị của họ. Maya sàng lọc khách hàng tiềm năng đến từ các kênh khác nhau, thực hiện các chiến dịch tiếp cận khách hàng, hỗ trợ trò chuyện trực tuyến và tăng cường năng lực bán hàng, tất cả đều được thực hiện một cách hoàn hảo.

“Maya không bao giờ quên một khách hàng tiềm năng nào, không bao giờ bỏ lỡ cuộc gọi theo dõi và không hề nản lòng khi ai đó đột ngột biến mất không dấu vết,” Kubovski nói. Điều thú vị là, cô ấy nhận thấy rằng một số khách hàng tiềm năng thực sự thích nói chuyện với Maya trước.

“Cô ấy mang đến cho khách hàng tiềm năng một cách tiếp cận ít áp lực hơn. Một số người thực sự thích trò chuyện với bot trước – cảm giác an toàn hơn, phù hợp với họ hơn và giúp họ tránh được áp lực bán hàng giai đoạn đầu mà họ muốn bỏ qua. Điều đó làm giảm rào cản gia nhập và tăng tỷ lệ phản hồi, đặc biệt là trong các thị trường phức tạp hoặc cạnh tranh gay gắt.”

Các công cụ và giải pháp AI BDR tốt nhất

Dưới đây là một số tác nhân và công cụ AI BDR đang tạo ra sự khác biệt đáng kể hiện nay.

Lưu ý:  Thuật ngữ AI BDR và ​​AI SDR (nhân viên phát triển kinh doanh) thường được sử dụng thay thế cho nhau, đặc biệt khi nền tảng/công cụ xử lý việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng, vì cả hai vai trò đều chồng chéo nhau trong việc thúc đẩy quy trình bán hàng qua các giai đoạn đầu.

Breeze Prospecting Agent 

Chức năng: Breeze được tích hợp và được thiết kế để nghiên cứu, chấm điểm khách hàng tiềm năng, cá nhân hóa tiếp cận và tối ưu hóa thời gian theo dõi. Được tích hợp đầy đủ với CRM , nó cho phép các nhân viên bán hàng chạy các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI trong một nền tảng thống nhất — từ tìm kiếm thông tin đến tiếp cận và lên lịch.

Trong một bài đăng trên LinkedIn , Karin Tamir , CEO của Glare Marketing Technologies, chia sẻ: “Tôi đã sử dụng Breeze Prospecting Agent được hai tuần và thực sự rất ấn tượng. Nó không chỉ đơn thuần là tự động hóa mà còn mang lại hiệu quả và sự nhất quán trong cách chúng ta tương tác với khách hàng tiềm năng. Cho dù là tiếp cận các tài khoản có giá trị cao hay duy trì sự tương tác với các phân khúc ưu tiên thấp hơn, công cụ này đều đáp ứng được nhu cầu của bạn.”

Điều tôi thích: Nó được tích hợp sâu vào hệ sinh thái, có nghĩa là dữ liệu CRM, lịch sử liên hệ và các mẫu đều được tập trung hóa, giúp cá nhân hóa hiệu quả hơn nhiều. Ngoài ra, nó tập trung vào những gì AI làm tốt nhất: nghiên cứu, tự động hóa, giám sát và phân tích dữ liệu — mà không hứa hẹn quá nhiều về những gì AI chưa thể làm được.

Giá cả: Bao gồm trong các gói Professional và Enterprise (từ 90–150 đô la Mỹ/người dùng/tháng).

Ava của Artisan

Chức năng: Ava là một trợ lý bán hàng tự động hoàn toàn (AI SDR) xử lý mọi thứ từ các chiến dịch email và LinkedIn đến việc để lại tin nhắn thoại và sàng lọc khách hàng tiềm năng. Nó có thể gửi hàng trăm tin nhắn cá nhân hóa với số lượng lớn và tích hợp trực tiếp với hệ thống CRM của bạn.

Bất chấp những tranh cãi xung quanh chiến dịch quảng cáo táo bạo "Ngừng tuyển dụng con người" , Artisan tuyên bố chiến dịch này đã tạo ra doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) mới trị giá 2 triệu đô la .

Mới đây, người sáng lập, Jaspar Carmichael-Jack , chia sẻ rằng họ sẽ tập trung mạnh vào khả năng của Ava bằng cách giới thiệu các yếu tố kích hoạt ý định mới để tìm ra khách hàng tiềm năng vào đúng thời điểm, làm giàu dữ liệu từ hệ thống CRM hiện có của khách hàng để giúp khám phá các phân khúc chưa được khai thác, các kênh tiếp cận bổ sung để đa dạng hóa việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng và tối ưu hóa tin nhắn tự động, sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện tỷ lệ phản hồi theo thời gian.

Điều tôi thích: Có một điều gì đó vừa kỳ lạ vừa an tâm khi tương tác với các công cụ AI có hình đại diện, và Ava khai thác triệt để thiết kế dựa trên cá tính này.

Ngoài yếu tố thẩm mỹ, Ava còn được hỗ trợ bởi một cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm 300 triệu liên hệ và hơn 65 bộ lọc nhắm mục tiêu, giúp nó cực kỳ linh hoạt cho việc gửi email đi. Nó cũng có tính năng quản lý khả năng gửi email tự động — điều chỉnh thời gian, danh tính người gửi và cấu trúc tin nhắn để tránh thư mục spam và duy trì tỷ lệ hiển thị cao trong hộp thư đến.

Giá cả: Giá cả phụ thuộc vào số lượng khách hàng tiềm năng bạn nhắm đến và khối lượng tiếp cận của bạn. Artisan chia giá này giữa các vị trí BDR và ​​AE. Bạn cần đặt lịch tư vấn để biết giá cụ thể.

Eve của Conversica

Chức năng: Eve là trợ lý bán hàng AI được thiết kế cho các cuộc hội thoại hai chiều tự nhiên, đặc biệt là qua email, giọng nói và tin nhắn SMS. Nó sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn độc quyền của Conversica, Nhận dạng Giọng nói Tự động và Hiểu Ngôn ngữ Tự nhiên để tạo ra giọng nói giống người thật một cách ấn tượng. Eve sàng lọc khách hàng tiềm năng, thực hiện theo dõi, cập nhật CRM và nói được hơn 120 ngôn ngữ.

Điều tôi thích: Đây là một trong số ít công cụ thực sự tạo ra âm thanh tự nhiên trong các cuộc gọi chào hàng. Rất phù hợp với các nhóm cần trí tuệ nhân tạo để xử lý các cuộc trò chuyện giai đoạn đầu hoặc mở rộng phạm vi tiếp cận đa ngôn ngữ.

Giá cả: Cần báo giá riêng.

Bosh của Relevance AI

Chức năng: Bosh là một trợ lý bán hàng AI có thể tùy chỉnh từ nền tảng không cần lập trình của Relevance AI. Bạn có thể huấn luyện nó bằng dữ liệu sản phẩm của riêng mình, và nó sẽ quản lý toàn bộ quy trình làm việc: tìm kiếm khách hàng tiềm năng, trò chuyện, lên lịch và cập nhật CRM. Nó cũng đáp ứng các yêu cầu tuân thủ SOC 2 và kiểm soát quyền riêng tư dữ liệu.

Điều tôi thích: Cách tiếp cận ưu tiên quyền riêng tư của nó là điểm nổi bật, đảm bảo không có dữ liệu độc quyền nào của bạn được sử dụng để huấn luyện các mô hình bên ngoài. Nó cũng có khả năng tùy chỉnh cao và tích hợp với hơn 20 nền tảng.

Giá cả: Giá sẽ được báo qua tư vấn bán hàng.

Jason AI của Reply.io

Chức năng: Jason là một chuyên viên bán hàng trong Reply.io, sử dụng hơn 1 tỷ điểm dữ liệu thời gian thực. Nó xử lý việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng, tiếp cận cá nhân hóa, các chiến dịch đa kênh (email, LinkedIn, SMS) và theo dõi tự động. Jason cũng giúp xác định khách hàng lý tưởng (ICP) và điều chỉnh thông điệp phù hợp.

Điều tôi thích: Khả năng tự động tạo và tinh chỉnh hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) dựa trên giá trị cốt lõi của bạn rất mạnh mẽ đối với các đội ngũ bán hàng tinh gọn. Bạn cũng có thể chuyển đổi giữa chế độ tự động và chế độ hỗ trợ để tự động hóa phản hồi, tùy thuộc vào mức độ kiểm soát mà bạn muốn đối với thông điệp.

Giá cả: Bắt đầu từ 300 đô la/tháng cho 500 liên hệ hoạt động. Các gói cao hơn (ví dụ: 50.000 liên hệ) có giá 15.000 đô la/tháng.

Chào mừng bạn đến với dịch vụ bán hàng do AI hỗ trợ.

Hơn 40% chuyên gia bán hàng đã sử dụng AI trong công việc, và 76% tin rằng đến năm 2030, hầu hết mọi người sẽ dựa vào một số hình thức AI hoặc tự động hóa để hỗ trợ công việc của họ. Theo những gì tôi thu thập được, đó không chỉ là dự đoán. Đó là hiện thực. Việc sử dụng AI để xử lý các hoạt động tiếp cận khách hàng thường xuyên sẽ giúp bạn tiết kiệm được nhiều giờ trong tuần — những giờ mà bạn có thể dành cho công việc thực sự tạo ra sự khác biệt cho công ty của mình.

Nhưng trước khi bắt đầu, Kubovski đưa ra một số lời khuyên. “Hãy bắt đầu bằng việc xây dựng nền tảng — đừng vội vàng tự động hóa. Điều đó có nghĩa là xác định thông điệp, đối tượng và loại cuộc trò chuyện mà bạn thực sự muốn có. Chúng tôi đã huấn luyện Maya trước tiên: Không chỉ về cú pháp email, mà còn về cách chúng tôi nói về sản phẩm của mình, chúng tôi đang bán cho ai và họ quan tâm đến điều gì.”

“Vì vậy, dù bạn đang triển khai giải pháp AI BDR hay tự động hóa quy trình tuân thủ, lời khuyên vẫn như nhau: Hãy đầu tư vào bối cảnh trước khi đầu tư vào việc thực thi. Đó là cách bạn khiến AI không chỉ đơn thuần là một lối tắt mà còn giống một người đồng đội thông minh.”