So sánh AI và phương pháp tìm kiếm khách hàng truyền thống: Khi nào AI vượt trội hơn phương pháp tiếp cận thủ công (và khi nào thì không)

Trí tuệ nhân tạo giờ đây có thể xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà trước đây chiếm trọn cả ngày làm việc. Nhân viên bán hàng có thể hợp tác với AI để nghiên cứu khách hàng tiềm năng và soạn thảo thông điệp phù hợp, nhờ đó họ có thể tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ.

Các đội ngũ bán hàng giỏi biết cách cân bằng, hiểu khi nào trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay thế việc tiếp cận thủ công và khi nào khách hàng tiềm năng cần sự tương tác trực tiếp từ con người. Các trợ lý bán hàng được hỗ trợ bởi AI Breeze có thể giúp các đội ngũ xây dựng phương pháp kết hợp phù hợp.

Bài viết này sẽ khám phá những lợi thế của việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng dựa trên trí tuệ nhân tạo, những trường hợp mà việc tiếp cận thủ công vẫn hiệu quả hơn, và cách kết hợp cả hai phương pháp.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI so với phương pháp truyền thống: Quyết định bạn đang đưa ra

Hiện nay, các nhà lãnh đạo bán hàng đang theo đuổi ba con đường riêng biệt: tự động hóa hoàn toàn, tương tác lấy con người làm trọng tâm, hoặc mô hình kết hợp cả hai. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và rủi ro riêng. Dưới đây là những lợi ích của AI so với phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống.

Khi AI tìm kiếm khách hàng tiềm năng thắng thế

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI tự động hóa quá trình nghiên cứu, chấm điểm khách hàng tiềm năng và tiếp cận ban đầu. Trên thực tế, các công cụ AI có thể giúp các nhóm hiểu được tín hiệu về ý định mua hàng và tìm kiếm khách hàng tiềm năng phù hợp với hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP). Với khả năng hoạt động trên quy mô lớn, các tác nhân AI như Breeze có thể giúp các nhóm bán hàng với số lượng lớn.

Khác với các công cụ tự động hóa thông thường, Breeze được đào tạo để hoạt động như một đối tác bán hàng. Nó liên tục tinh chỉnh mục tiêu, điều chỉnh chuỗi hành động dựa trên dữ liệu tương tác và học hỏi từ phản hồi của nhân viên bán hàng. Điều đó có nghĩa là mô hình tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI của bạn không chỉ chạy các chiến dịch mà còn trở nên thông minh hơn sau mỗi cuộc trò chuyện.

- Xuất hàng quy mô lớn

Các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tìm kiếm khách hàng tiềm năng ở quy mô mà con người không thể sánh kịp. Trước đây, các nhân viên bán hàng phải nghiên cứu từng khách hàng tiềm năng một cách riêng lẻ, tìm hiểu thông tin trên hồ sơ LinkedIn và các cập nhật của công ty. Các hệ thống AI có thể thu thập hàng nghìn hồ sơ khách hàng tiềm năng trong vài phút và phát hiện các tín hiệu hành vi trên quy mô lớn. Với một hệ thống AI như Breeze, đội ngũ bán hàng biết được khách hàng tiềm năng nào có khả năng mua hàng cao nhất.

Khi các công cụ AI xác định được đối tượng mục tiêu, quy trình tự động đảm bảo không bỏ sót bất kỳ khách hàng tiềm năng nào. Các quy trình tiếp cận được thực hiện tự động.

Vì vậy, đối với các nhóm cần tiếp cận nhiều khách hàng tiềm năng để đạt được doanh số cao, tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI là một giải pháp hữu ích.

Tôi đã trực tiếp sử dụng các công cụ AI để tìm ra hàng trăm tài khoản mới chỉ trong vài phút. Tôi có thể tìm thấy những khách hàng tiềm năng phù hợp với hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) của mình nhưng chưa được bộ phận marketing hoặc các nhân viên bán hàng khác tiếp cận. Đó là điều mà trước đây phải mất nhiều ngày nghiên cứu thủ công. Trong bối cảnh đó, AI không chỉ hữu ích mà còn là một yếu tố nhân rộng sức mạnh.

- Khi nghiên cứu thị trường mới

Nó cũng cực kỳ hiệu quả trong việc khám phá các thị trường lân cận. Giả sử một công ty trước đây tập trung vào phần mềm dịch vụ B2B (SaaS) tại New York. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp nhóm thăm dò thị trường fintech ở khu vực Trung Tây. AI có thể nhanh chóng tạo ra bản đồ định hướng. Với thông tin này, các nhân viên bán hàng có thể thấy những công ty nào có tiềm năng trở thành khách hàng hàng đầu nhưng lại hoạt động ở những thị trường mới.

Tôi đã tận mắt chứng kiến ​​khả năng này. Tôi đã sử dụng AI để giúp các công ty mở rộng sang các lĩnh vực mới, đặc biệt là khi thời gian xây dựng kênh bán hàng quan trọng hơn sự hoàn hảo.

Với Breeze, đội ngũ bán hàng có thể tự động hóa việc nghiên cứu khách hàng tiềm năng. Breeze phân tích nhiều nguồn dữ liệu để xác định thời điểm khách hàng tiềm năng có khả năng tương tác cao nhất, cho phép nhân viên bán hàng mở rộng quy mô tương tác mà không làm giảm tính phù hợp.

- Thử nghiệm các chiến thuật bán hàng mới

Các nhân viên bán hàng cũng nên sử dụng AI để thử nghiệm và cải tiến. Muốn xác thực một góc độ truyền thông mới hoặc chuỗi email tiếp cận khách hàng tiềm năng mới? Hãy chạy thử nghiệm trên một nhóm khách hàng tiềm năng do AI tạo ra. Nếu có hiệu quả, hãy tiếp tục phát triển. Nếu không, hãy nhanh chóng điều chỉnh hướng đi. Vòng lặp thử nghiệm đó chính là nơi AI thực sự tỏa sáng. Nó cho phép các đội ngũ bán hàng hoạt động nhanh hơn mà không bị kiệt sức.

Mẹo hay: Các nhân viên bán hàng mới thường xuyên thử nghiệm để tìm ra phong cách riêng của mình. Trí tuệ nhân tạo (AI) đặc biệt hữu ích cho những nhân viên mới vào nghề, những người vẫn đang phát triển kỹ năng tiếp cận khách hàng. AI đóng vai trò như một đối tác và cung cấp cho họ một nền tảng để làm việc.

Khi tiếp cận thủ công mang lại hiệu quả

Khi các nhân viên bán hàng coi kết quả đầu ra của AI như thể chỉ cần cắm vào là chạy, mô hình sẽ chỉ hiển thị những gì nó đã biết. Các nhóm sẽ thấy những tài khoản trông giống hệt nhau, với cùng chức danh, ở cùng thành phố. Đó là lúc việc tiếp cận thủ công phát huy tác dụng.

Việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng thủ công dựa vào phán đoán của con người và các mối quan hệ cá nhân. Khi các giao dịch phụ thuộc vào mối quan hệ, các tín hiệu mua hàng tinh tế hoặc việc xác định ý định mua hàng ở giai đoạn đầu, thì các nhân viên bán hàng trực tiếp sẽ phát huy tối đa hiệu quả.

- Dành cho các tài khoản giá trị cao

Trong bán hàng, có những lúc nhân viên không cần tốc độ: họ cần trực giác. Đó là lúc việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng do con người thực hiện trở nên thiết yếu. Nhân viên nên tập trung vào việc tiếp cận thủ công khi sự tinh tế, bối cảnh và khả năng phán đoán quan trọng hơn quy mô.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo có thể tìm ra các mẫu hình, nhưng nó không thể cảm nhận được sự khẩn cấp. Và chắc chắn nó không thể xây dựng lòng tin theo cách mà một người bán hàng tò mò, nhạy bén về mặt cảm xúc có thể làm được. Việc thêm yếu tố con người và nuôi dưỡng các mối quan hệ đặc biệt quan trọng đối với các khách hàng có giá trị cao.

Tôi từng chứng kiến ​​các mô hình tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI bỏ lỡ những cơ hội vàng chỉ vì dữ liệu không khớp với khuôn mẫu mà chúng mong đợi.

Ví dụ, tôi từng chốt một hợp đồng trị giá 200.000 đô la với một công ty logistics tự lực cánh sinh, công ty này không có bất kỳ "tín hiệu" nào mà mô hình đang tìm kiếm. Nhưng, tôi tình cờ đọc được một bình luận trong một diễn đàn chuyên biệt trên LinkedIn, nơi Giám đốc điều hành (COO) ám chỉ việc cần một đối tác tích hợp dữ liệu. Khách hàng tiềm năng đó sẽ không bao giờ được phát hiện bởi hệ thống tự động. Chính sự tò mò của con người đã giúp nhìn thấy tín hiệu trong mớ hỗn độn.

- Khi thâm nhập thị trường mới

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp các nhóm nghiên cứu thị trường mới. Tuy nhiên, con người vẫn nên là người dẫn dắt chiến lược khi thâm nhập vào những lĩnh vực mới này.

Khi thâm nhập vào các thị trường mới nổi hoặc các phân khúc khách hàng lý tưởng (ICP) mới, các nhân viên bán hàng nên ưu tiên phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng do con người thực hiện. Các công cụ AI chỉ thông minh khi dữ liệu được sử dụng để huấn luyện chúng đủ mạnh. Nếu không có dữ liệu lịch sử nào về phân khúc đó trong hệ thống CRM của nhóm, mô hình sẽ không thể bắt đầu tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

Phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống cho phép các nhóm học hỏi trực tiếp từ thực tế: cách người mua giao tiếp, những yếu tố nào gây ảnh hưởng và ai là những người có sức ảnh hưởng bất ngờ. Đó là bối cảnh vô cùng quý giá, đặc biệt là ở những thị trường mới.

Tôi đã hỗ trợ các nhóm thâm nhập vào các thị trường như Mỹ Latinh và châu Á Thái Bình Dương, nơi việc tiếp cận khách hàng thủ công là điều cần thiết.

- Khi định hướng ý định ban đầu

Khi các nhân viên bán hàng xử lý các tín hiệu về ý định mua hàng ban đầu, con người nên đóng vai trò chủ đạo. Các công cụ AI thường dựa vào các tín hiệu rõ ràng, có thể theo dõi được, chẳng hạn như thay đổi về nhân khẩu học công ty hoặc tin tuyển dụng. Nhưng đối với ý định mua hàng ban đầu, các tín hiệu mua hàng thực sự thường xuất hiện ở những khía cạnh khó nhận biết hơn. Điều đó có thể bao gồm:

• Một vị giám đốc đặt câu hỏi trong cộng đồng Slack.
• Một nhà sáng lập bình luận về xu hướng của Gartner.
• Một chuyên gia hàng đầu về doanh thu đang âm thầm theo dõi trang công ty của bạn.

Đây là những khoảnh khắc mà trực giác con người có thể phát hiện ra một cánh cửa hé mở và hành động nhanh chóng. Trí tuệ nhân tạo rất giỏi trong việc tìm kiếm những người sẵn sàng mua hàng, còn nhân viên bán hàng lại rất giỏi trong việc tạo sự thân thiện để mọi người sẵn sàng trò chuyện .

- Đối với các giao dịch có nhiều bên liên quan

Việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng do con người thực hiện đóng vai trò quan trọng trong việc thâm nhập vào các tổ chức phức tạp với nhiều bên liên quan. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp cho nhân viên bán hàng một hoặc hai thông tin liên hệ. Nhưng AI không thể lập bản đồ động lực quyền lực nội bộ. Nó không thể cho bạn biết ai đang tác động đến ngân sách đằng sau hậu trường hoặc bộ phận nào đang có mâu thuẫn.

Tôi đã dành cả ngày để phân tích ngược sơ đồ tổ chức trên LinkedIn và sử dụng các mối quan hệ gián tiếp để xây dựng mạng lưới thông tin ngầm. Những nỗ lực đó đã trực tiếp dẫn đến các thương vụ doanh nghiệp đa chiều mà trí tuệ nhân tạo đơn thuần không thể thâm nhập được.

- Thay đổi chiến lược phức tạp

Cuối cùng, việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng do con người thực hiện là điều thiết yếu đối với các nhóm đang thực hiện những thay đổi chiến lược. Nếu các công ty đang tham gia vào một lĩnh vực cạnh tranh, tái định vị thương hiệu hoặc định vị lại vị trí của mình, họ không thể chỉ dựa vào các mô hình được đào tạo sẵn để truyền tải thông điệp.

Các nhóm cần những người chủ động trò chuyện , định hình lại các ý kiến ​​phản đối, truyền đạt những câu chuyện mới trong thời gian thực. Theo nghĩa này, hoạt động tiếp cận do con người dẫn dắt không chỉ là động lực thúc đẩy doanh số mà còn là yếu tố xây dựng thương hiệu.

Vì vậy, khi thương vụ phức tạp, người mua hoài nghi, hoặc thị trường chưa rõ ràng, hãy nhờ đến yếu tố con người. Đó là lúc kinh nghiệm, sự thấu cảm và khả năng tiếp cận sáng tạo luôn mang lại chiến thắng.

Cách xây dựng chiến lược tìm kiếm khách hàng tiềm năng kết hợp

Cuộc tranh luận giữa AI và phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống đã kết thúc. Không phải là chọn một trong hai. Các nhóm cần biết khi nào nên sử dụng từng phương pháp. AI giống như một con dao mổ: nó tạo ra những đường cắt gọn gàng, có thể lặp lại. Phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng do con người dẫn dắt giống như bàn tay biết khi nào cần tạm dừng, thay đổi góc độ hoặc cảm nhận sự kháng cự.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng theo phương pháp kết hợp (hybrid prospecting) là sự kết hợp giữa tự động hóa bằng AI và tương tác trực tiếp với con người. Các nhóm hợp tác với Breeze có thể tận dụng tối đa phương pháp kết hợp này.

Khi xây dựng chiến lược tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI, tôi luôn bắt đầu từ cùng một tiền đề: đừng xây dựng nó một cách biệt lập. Một chiến lược AI tốt không chỉ đơn thuần là cắm các bộ lọc và hy vọng sẽ có một lượng lớn khách hàng tiềm năng. Đó là sự kết hợp giữa học máy và học hỏi của con người . Và điều đó có nghĩa là bạn cần đối xử với hệ thống AI của mình như một nhân viên bán hàng tiềm năng: nó cần được đào tạo, phản hồi, hướng dẫn và huấn luyện.

Đây là một khuôn khổ có thể giúp các nhóm bắt đầu.

Xác định ICP của bạn.

Khi xây dựng chiến lược kết hợp, các nhóm nên thiết lập hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) rõ ràng. Việc biết đối tượng mục tiêu có thể giúp xác định những khách hàng tiềm năng nào nên được tiếp cận bằng công cụ AI và những khách hàng nào vẫn cần sự tương tác của con người.

Tôi thường thấy các nhóm sử dụng các tiêu chí nhắm mục tiêu lỗi thời hoặc quá rộng để đưa vào công cụ AI của họ, rồi tự hỏi tại sao kết quả lại không chính xác. Tôi luôn hỏi:

• Những thương vụ nào của bạn đang diễn ra nhanh nhất?
• Ai là người ủng hộ bạn trong nội bộ công ty?
• Những tài khoản đã đóng và bị mất của bạn có điểm chung gì?

Thông tin chi tiết đó nên định hướng các dữ liệu đầu vào của bạn. Và mô hình của bạn nên được huấn luyện dựa trên thông tin tình báo hiện tại về quy trình bán hàng , chứ không chỉ dựa trên những thành công trong quá khứ đã lỗi thời.

Hãy nắm rõ nguồn dữ liệu của bạn.

Tiếp theo, các nhóm cần lựa chọn nguồn dữ liệu một cách cẩn thận. Nhiều công cụ AI dựa nhiều vào LinkedIn, Crunchbase hoặc hồ sơ CRM nội bộ, những nguồn này hữu ích nhưng thường mang tính thiên vị. Nếu CRM có những thiếu sót hoặc hoạt động bán hàng trong quá khứ nghiêng về một lĩnh vực cụ thể, thì việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI sẽ tiếp tục duy trì sự thiên vị đó. Đó là mối nguy hiểm của dữ liệu chưa được kiểm tra: AI học những gì bạn đã làm, chứ không phải những gì có thể làm được.

Tôi từng làm việc với một nhóm mà mô hình AI của họ hoàn toàn bỏ qua các khách hàng tiềm năng từ khu vực công, không phải vì chúng không có giá trị, mà vì chưa ai từng chốt được hợp đồng nào như vậy trước đây. Đó là lý do tại sao tôi khuyên nên kết hợp nhiều bộ dữ liệu khác nhau.

Tích hợp các công cụ làm phong phú thông tin, thu thập dữ liệu từ các trang tuyển dụng, theo dõi xu hướng tuyển dụng và sử dụng công cụ lắng nghe mạng xã hội. Nguồn thông tin càng đa dạng, mô hình tìm kiếm ứng viên bằng AI càng trở nên cân bằng hơn. Và các nhóm bắt đầu xây dựng một hệ thống giúp phát hiện cơ hội, chứ không chỉ đơn thuần là sự quen thuộc.

Hãy xác định chiến lược phân khúc thị trường của bạn.

Tiếp theo là chiến lược phân khúc. Tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI không nên áp dụng một khuôn mẫu chung cho tất cả. Các nhóm nên xây dựng quy trình làm việc riêng biệt cho các cấp độ khách hàng khác nhau.

Hãy để AI tìm kiếm khách hàng tiềm năng trên quy mô lớn cho các doanh nghiệp tầm trung hoặc các hoạt động mở rộng, nơi có thể cá nhân hóa theo mẫu. Nhưng đối với các giao dịch doanh nghiệp lớn và có giá trị hợp đồng cao, hãy sử dụng AI như một công cụ khuếch đại tín hiệu, chứ không phải là người ra quyết định cuối cùng. Hãy để mô hình đề xuất mục tiêu, sau đó để các nhân viên bán hàng làm những gì họ giỏi nhất: đào sâu hơn, đối chiếu thông tin và cá nhân hóa một cách có chủ đích.

Một kỹ thuật tôi luôn sử dụng là cái mà tôi gọi là “Lớp kiểm tra thủ công”. Trước khi bất kỳ danh sách nào do AI tạo ra được đưa vào sử dụng, tôi đều tham khảo ý kiến ​​của đại diện bán hàng hoặc chuyên gia chiến lược để kiểm tra xem có thiếu sót hoặc thiên vị rõ ràng nào không. Bạn sẽ ngạc nhiên khi thấy có bao nhiêu danh sách trông rất tuyệt vời lại chứa đến 80% thông tin không chính xác sau khi bạn lọc ra những tài khoản quá nhỏ, quá lớn hoặc hoàn toàn không phù hợp với giá trị cốt lõi của sản phẩm.

Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra tốc độ, nhưng bạn vẫn cần con người để biến nó thành chiến lược.

Sử dụng các công cụ tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI để tìm và gửi tin nhắn đến các tài khoản mục tiêu.

Với cơ sở hạ tầng phù hợp, các nhóm có thể tận dụng nền tảng tìm kiếm khách hàng tiềm năng dựa trên trí tuệ nhân tạo để xây dựng danh sách khách hàng mục tiêu. Breeze Intelligence cho phép các nhóm tự động tìm kiếm các công ty phù hợp với các thuộc tính nhân khẩu học cụ thể. Điều đó bao gồm việc nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng dựa trên:

• Ngành công nghiệp.
• Kích cỡ.
• Bộ công nghệ.
• Các chỉ số tăng trưởng.
• Và vị trí địa lý.

Quy trình tìm kiếm tự động này thường xác định được nhiều tài khoản tiềm năng hơn so với các phương pháp nghiên cứu thủ công. Hơn nữa, trí tuệ nhân tạo (AI) giúp quá trình này nhanh hơn. Việc lập danh sách thủ công có thể mất nhiều ngày. Giờ đây, các danh sách lớn có thể được tạo ra chỉ trong vài giờ.

Một số doanh nghiệp có thể sử dụng AI để gửi tin nhắn tiếp cận ban đầu đến các phân khúc khách hàng nhất định. Mặc dù các tài khoản có giá trị cao và phức tạp có thể cần đến sự can thiệp của con người, Breeze cho phép các nhân viên bán hàng gửi tin nhắn tiếp cận một cách chiến lược trên quy mô lớn.

Thiết lập các điểm kích hoạt dựa trên CRM để thúc đẩy sự tương tác của con người.

Trong quy trình làm việc kết hợp, AI có thể tìm kiếm khách hàng tiềm năng và thực hiện bước tiếp cận ban đầu. Từ đó, con người sẽ tham gia. Quy trình làm việc kết hợp phụ thuộc vào các tín hiệu rõ ràng để xác định thời điểm khách hàng tiềm năng chuyển từ chuỗi tự động sang sự quan tâm của con người. Các công cụ AI tích hợp với hệ thống CRM để thống nhất dữ liệu và tuân thủ các quy định. Sự tích hợp đó giúp quá trình chuyển đổi diễn ra liền mạch.

Các tác nhân gây kích hoạt thường gặp bao gồm:

• Khách hàng tiềm năng phản hồi lại các thông tin liên hệ được tạo ra bởi AI.
• Điểm tương tác vượt quá ngưỡng quy định.
• Giá trị giao dịch vượt quá một số tiền nhất định.
• Hoặc các tài khoản đáp ứng các tiêu chí về hồ sơ khách hàng lý tưởng.

Smart CRM và Breeze AI Suite cho phép triển khai các chiến lược tìm kiếm khách hàng tiềm năng kết hợp. Hệ thống CRM có thể tự động chuyển các khách hàng tiềm năng này đến các đại diện bán hàng phù hợp và tạm dừng các chuỗi hành động do AI điều khiển. Sau khi kế hoạch kết hợp được thiết lập, các nhóm có thể quản lý các chuỗi tiếp cận, nhiệm vụ và việc thực hiện.

Thiết lập các vòng phản hồi.

Việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI đòi hỏi các vòng phản hồi. Trên thực tế, chiến lược AI của nhóm nên phát triển dựa trên những gì đang hiệu quả trên thực tế. Nếu nhân viên bán hàng bỏ qua các khách hàng tiềm năng được đề xuất, đó không phải là vấn đề về hành vi: đó là vấn đề về dữ liệu. Các nhóm bán hàng nên theo dõi tỷ lệ chuyển đổi, chất lượng cuộc họp và các chỉ số về năng lực. Điều đó có thể giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Xây dựng các cơ chế để nhân viên bán hàng đánh giá chất lượng khách hàng tiềm năng, phát hiện sự không phù hợp và làm nổi bật những thành công đến từ bên ngoài mô hình. Đó là cách các nhóm cải thiện độ chính xác theo thời gian, và cũng là cách họ tránh được cạm bẫy củng cố sự thiên vị trong các mô hình tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI thông qua dữ liệu thụ động.

Hãy huấn luyện đội ngũ của bạn.

Cuối cùng, hãy đào tạo đội ngũ về các phương pháp tốt nhất trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI. Các nhóm không chỉ nên tập trung vào kết quả mà còn cần hiểu rõ lý do tại sao. Nếu nhân viên bán hàng không hiểu cách thức hoạt động của mô hình, mục tiêu tối ưu hóa của nó, hoặc cách điều chỉnh hướng đi, họ sẽ hoặc quá tin tưởng vào nó hoặc bỏ qua nó. Cả hai đều nguy hiểm.

Tôi từng dẫn dắt các buổi giới thiệu về AI, và khoảnh khắc quý giá nhất không phải là việc hướng dẫn sử dụng công cụ; mà là cuộc thảo luận cởi mở về những điểm mạnh và điểm yếu của AI. Sự minh bạch đó xây dựng lòng tin. Và lòng tin thúc đẩy việc áp dụng.

Theo tôi, chiến lược tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI tốt nhất là chiến lược có tính mô-đun, lặp đi lặp lại và có sự tham gia của con người. Bạn cần các hệ thống có khả năng mở rộng, nhưng bạn cũng cần khả năng phán đoán ở mỗi bước. Đây không phải là cuộc đối đầu giữa AI và phương pháp tìm kiếm khách hàng truyền thống, mà là sự kết hợp giữa AI và phương pháp truyền thống, mỗi bên bổ trợ cho bên kia.

Bởi vì suy cho cùng, trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra một danh sách. Nhưng chỉ có con người mới có thể xây dựng mối quan hệ. Và cho dù mô hình có tiên tiến đến đâu, chính giọng nói, sự đồng cảm và tầm nhìn của bạn mới là yếu tố quyết định thành công của thương vụ.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng: Nên tự động hóa những gì bằng AI so với phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống?

Việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng theo phương pháp kết hợp hiệu quả đòi hỏi các nhóm phải biết những nhiệm vụ nào cần sự giám sát của con người. Khung phân tích sau đây có thể giúp các nhóm quyết định nhiệm vụ nào nên giao cho nhân viên bán hàng và nhiệm vụ nào nên để cho trí tuệ nhân tạo (AI) thực hiện.

Tìm kiếm và nghiên cứu khách hàng tiềm năng

Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) nên đảm nhiệm phần lớn các hoạt động nghiên cứu ban đầu. Các nhiệm vụ thu thập và xử lý dữ liệu này tận dụng lợi thế về tốc độ và quy mô của AI trong khi yêu cầu sự phán đoán tối thiểu. Điều đó bao gồm:

• Xác định các công ty mục tiêu.
• Tìm kiếm các đầu mối liên hệ quan trọng.
• Thu thập dữ liệu về đặc điểm doanh nghiệp.
• Và quét tìm các sự kiện kích hoạt.

Các nhân viên bán hàng nên tập trung thời gian vào việc hiểu bối cảnh chiến lược. Vị thế cạnh tranh, các ưu tiên của tổ chức và mạng lưới quan hệ đều cần đến sự tương tác của con người.

Phần mềm tìm kiếm khách hàng tiềm năng Breeze có thể tự động xử lý khối lượng công việc nghiên cứu này. Sau khi nhân viên bán hàng đăng ký các công ty mục tiêu, phần mềm sẽ liên tục theo dõi các tín hiệu mua hàng và nghiên cứu khách hàng tiềm năng từ nhiều nguồn khác nhau. Khả năng nghiên cứu tự động này giúp nhân viên bán hàng tập trung năng lượng vào bối cảnh chiến lược thay vì thu thập dữ liệu.

Chấm điểm và ưu tiên khách hàng tiềm năng

Chấm điểm khách hàng tiềm năng dự đoán là một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của AI trong việc tìm kiếm khách hàng. Các mô hình học máy có thể phân tích hàng trăm biến số từ dữ liệu nhân khẩu học và hành vi để xem tài khoản nào có khả năng chuyển đổi cao nhất. Breeze AI Suite cung cấp những hiểu biết từ AI giúp các nhóm ưu tiên các tài khoản dựa trên khả năng mua hàng, thời điểm liên hệ tối ưu và kênh liên lạc ưa thích.

Ngoài ra, còn bao gồm tính năng chấm điểm khách hàng tiềm năng dự đoán. Công cụ này sử dụng máy học để xác định xác suất các liên hệ đang mở sẽ chốt đơn trong vòng 90 ngày. Những tính năng này giúp đội ngũ bán hàng ưu tiên các nỗ lực tiếp cận dựa trên dự đoán dựa trên dữ liệu chứ không chỉ dựa vào trực giác.

Các nhân viên bán hàng nên thường xuyên xem xét kết quả chấm điểm của AI để xác nhận rằng kết quả phù hợp với các ưu tiên chiến lược. Ngay cả khi một số tài khoản có điểm thấp trong các mô hình dự đoán, nhân viên bán hàng vẫn có thể đảm bảo rằng các khách hàng tiềm năng có tiềm năng hợp tác, tầm ảnh hưởng thị trường hoặc giá trị lâu dài vẫn nhận được sự tiếp cận.

Cá nhân hóa và soạn thảo

Trí tuệ nhân tạo (AI) rất giỏi trong việc tạo ra các bản nháp tin nhắn ban đầu tích hợp các chi tiết cụ thể về khách hàng tiềm năng, chẳng hạn như tên công ty hoặc tin tức gần đây. Các hệ thống này tạo ra nội dung tiếp cận mạch lạc với quy mô lớn và nhanh chóng. Tuy nhiên, con người nên:

• Tinh chỉnh các bản nháp do AI tạo ra để đảm bảo độ chính xác.
• Điều chỉnh giọng điệu sao cho phù hợp với phong cách thương hiệu.
• Và xác minh rằng các đề xuất giá trị phù hợp với khả năng thực tế của sản phẩm. Sa

Công cụ tìm kiếm khách hàng tiềm năng Breeze có thể tạo ra các bản nháp email cá nhân hóa trên quy mô lớn, kết hợp ngữ cảnh từ CRM và các hướng dẫn nhắn tin có thể tùy chỉnh.

Chạm lần đầu so với đa luồng

Các chuỗi hành động do AI điều khiển hoạt động hiệu quả cho các lần tiếp xúc ban đầu với khách hàng tiềm năng, khi mục tiêu là tiếp cận rộng rãi và tạo ra phản hồi. Hệ thống tự động có thể quản lý các lần tiếp xúc đầu tiên và thứ hai—email giới thiệu, tin nhắn theo dõi và nội dung nuôi dưỡng dựa trên giá trị—yêu cầu tùy chỉnh tối thiểu. Tuy nhiên, một khi khách hàng tiềm năng phản hồi hoặc nhiều bên liên quan cần tương tác, sự điều phối của con người trở nên thiết yếu. Nhân viên bán hàng phải phối hợp các hoạt động tiếp cận đa chiều để xây dựng mối quan hệ với các ủy ban mua hàng, điều chỉnh thông điệp cho phù hợp với ưu tiên của từng bên liên quan và quản lý thời gian để tránh làm quá tải khách hàng.

Điểm chuyển giao cần được xác định rõ ràng: AI đảm nhiệm việc tiếp cận khách hàng tiềm năng và tạo phản hồi ban đầu; con người sẽ tiếp quản khi cuộc trò chuyện bắt đầu hoặc khi chiến lược quản lý tài khoản yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ giữa nhiều người liên hệ. Quy trình làm việc của CRM nên tự động hóa quá trình chuyển giao này dựa trên việc phát hiện phản hồi và thay đổi trạng thái tài khoản.

Theo dõi và chuẩn bị cuộc họp

Hệ thống AI nên xử lý các nhiệm vụ theo dõi thường xuyên, chẳng hạn như:

• Gửi lời nhắc cuộc họp.
• Chia sẻ các bản tóm tắt.
• Cung cấp các nguồn lực đã hứa.
• Và khơi lại niềm tin vào những khách hàng tiềm năng đã tạm ngừng hoạt động.

Ứng dụng tìm kiếm khách hàng tiềm năng Breeze có thể tự động hóa các hoạt động theo dõi thường xuyên này trong khi vẫn duy trì tính cá nhân hóa.

Tuy nhiên, con người nên quản lý việc theo dõi đối với các cơ hội đang hoạt động, các tài khoản có giá trị cao hoặc các tình huống đòi hỏi sự phán đoán về các bước tiếp theo.

Chuẩn bị cuộc họp là một nhiệm vụ hợp tác. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra các bản tóm tắt mà các nhân viên bán hàng có thể xem xét và bổ sung thêm bối cảnh chiến lược. Sự phân chia này đảm bảo các nhân viên bán hàng tham gia cuộc trò chuyện với sự chuẩn bị kỹ lưỡng, đồng thời tránh được chi phí thời gian cho việc tổng hợp nghiên cứu thủ công.

Câu hỏi thường gặp về AI so với tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống

Trước khi bắt đầu xây dựng chiến lược kết hợp của mình, đây là một vài câu hỏi thường gặp mà các nhóm đặt ra khi triển khai các công cụ tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI.

Cách tốt nhất để tích hợp các công cụ tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI với hệ thống CRM của chúng ta là gì?

Việc tích hợp hiệu quả đòi hỏi dữ liệu phải được đồng bộ giữa các công cụ tìm kiếm khách hàng tiềm năng và hệ thống CRM. Các công cụ AI cần có khả năng truy cập vào hồ sơ khách hàng tiềm năng trong CRM đồng thời ghi lại các kết quả nghiên cứu vào hệ thống CRM.

Phần mềm tìm kiếm khách hàng tiềm năng Breeze tích hợp trực tiếp với Smart CRM, tự động đồng bộ dữ liệu trực tiếp vào hồ sơ liên hệ và công ty. Sự tích hợp này có nghĩa là các tín hiệu mua hàng được phát hiện bởi người tìm kiếm khách hàng tiềm năng sẽ tự động được chuyển vào CRM.

Tôi nên theo dõi những chỉ số KPI nào để đo lường sự thành công của việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI?

Các tổ chức nên theo dõi:

• Số lượng khách hàng tiếp cận được bởi mỗi nhân viên bán hàng.
• Thời gian tiết kiệm được cho mỗi lần lặp lại mỗi tuần.
• Chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng đủ điều kiện.
• Tỷ lệ liên hệ-phản hồi.
• Tỷ lệ phản hồi cuộc họp.
• Chuyển đổi cuộc gặp gỡ thành cơ hội.
• Và tỷ lệ cơ hội so với tỷ lệ chốt đơn thành công.

Các nhóm cũng nên theo dõi tốc độ xử lý đơn hàng và quy mô giao dịch trung bình để đảm bảo rằng việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI tạo ra các cơ hội chất lượng. Bảng điều khiển báo cáo cung cấp khả năng hiển thị thống nhất về các chỉ số này trên cả các hoạt động do AI và con người thực hiện. Khả năng hiển thị đó cho phép các nhóm so sánh hiệu suất và xác định chiến thuật nào mang lại kết quả.

Chúng ta nên xử lý việc cá nhân hóa bằng AI như thế nào mà không làm tổn hại đến lòng tin thương hiệu?

Các tổ chức phải thực hiện việc xem xét thủ công bắt buộc đối với tất cả các nội dung tiếp cận do AI tạo ra trước khi chúng đến tay khách hàng tiềm năng, đặc biệt là trong giai đoạn triển khai ban đầu. Nhân viên bán hàng nên xác minh rằng việc cá nhân hóa bằng AI tham chiếu đến thông tin chính xác và đưa ra những tuyên bố chính xác về sự phù hợp của sản phẩm hoặc giá trị mang lại.

Khi niềm tin vào chất lượng đầu ra của AI tăng lên, các tổ chức có thể giảm bớt các yêu cầu xem xét một cách có chọn lọc đối với các phân khúc khách hàng tiềm năng có rủi ro thấp. Các nhóm vẫn nên duy trì sự giám sát đối với các tài khoản có giá trị cao hoặc phức tạp.

Khi nào chúng ta nên tạm dừng sử dụng AI và chuyển sang tìm kiếm khách hàng tiềm năng thủ công?

Các nhóm nên tạm dừng các chuỗi hành động do AI điều khiển và chuyển sang tiếp cận khách hàng tiềm năng do con người thực hiện khi:

• Thể hiện sự quan tâm nghiêm túc đến việc mua hàng.
• Bày tỏ những lo ngại về các thông tin liên lạc trước đó.
• Yêu cầu thông tin chi tiết về sản phẩm.
• Đề cập đến các đánh giá tích cực liên quan đến đối thủ cạnh tranh.
• Trải qua các sự kiện nhạy cảm, chẳng hạn như sáp nhập, thay đổi lãnh đạo, vòng gọi vốn hoặc biến động thị trường.

Hệ thống CRM nên cho phép tạm dừng quy trình dễ dàng với thông báo tự động cho các đại diện được chỉ định khi các điều kiện này xảy ra.

Làm thế nào để chúng ta ngăn chặn việc tự động hóa quá mức quy trình tìm kiếm khách hàng tiềm năng trong nhóm của mình?

Các tổ chức nên thiết lập ranh giới rõ ràng cho việc tự động hóa. Chính sách nội bộ cần nêu rõ loại tài khoản nào phải được sự can thiệp của con người. Ngoài ra, các nhà lãnh đạo nên lưu ý đến sự "lạm phát tự động hóa", tức là khi các tài khoản cần sự can thiệp của con người lại chỉ được xử lý bởi AI. Những rào cản này giúp các nhóm nhận thấy khi nào việc sử dụng AI vượt quá giới hạn cho phép.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI so với con người — Phương pháp kết hợp mang lại hiệu quả tốt hơn.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng bằng AI sử dụng tự động hóa để mở rộng quy mô tiếp cận. Trong khi đó, tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống dựa vào phán đoán và mối quan hệ của con người. AI hoạt động hiệu quả nhất đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với khối lượng lớn. Phương pháp thủ công lại thắng thế đối với các giao dịch phức tạp, tiếp cận cấp quản lý cao cấp và các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ, nơi mà sự tin tưởng là yếu tố quyết định. Phương pháp hiệu quả nhất là sự kết hợp của cả hai cách tiếp cận này.

Để đạt kết quả tốt nhất, hãy đào tạo đội ngũ của bạn, theo dõi kết quả và điều chỉnh sự kết hợp khi dữ liệu của bạn được thu thập đầy đủ hơn. Bạn đã sẵn sàng để xem AI và con người có thể phối hợp với nhau như thế nào chưa? Bắt đầu dùng thử miễn phí hoặc yêu cầu bản demo để xem Smart CRM và Breeze AI Suite giúp đội ngũ của bạn mở rộng quy mô mà vẫn giữ được yếu tố con người như thế nào.