Vào khoảng năm 2019, trước sự bùng nổ của AI, các nhà lãnh đạo cấp cao chủ yếu lo lắng về việc đảm bảo các nhân viên bán hàng cập nhật chính xác dữ liệu vào CRM. Ngày nay, những mối quan tâm của họ đã mở rộng theo sự phát triển của các hệ thống công nghệ. Các lãnh đạo giờ đây đặt câu hỏi: “ROI của các nền tảng bán hàng dựa trên AI của chúng ta là gì?Đội ngũ của chúng ta đã tận dụng công nghệ này đến mức nào?Và làm thế nào để chúng ta vẫn có thể đảm bảo họ cập nhật CRM đúng cách?” ROI chiếm ưu thế trong các cuộc thảo luận về phần mềm, với AI được tích hợp trong các lộ trình phát triển sản phẩm, các cuộc họp về doanh thu và cả truyền thông xã hội. Dù đã có lời hứa về các chu kỳ bán hàng trơn tru, nhiều pipeline vẫn còn chưa hoàn chỉnh, phơi bày khoảng cách giữa cơn sốt AI và kết quả doanh thu thực tế—gọi là AI-washing—nơi mà các tuyên bố về chuyển đổi dựa trên AI gặp phải sự bất cập của quy trình làm việc và dữ liệu không đổi. Thông điệp này hướng tới các CRO và các lãnh đạo doanh thu đang tìm kiếm một lộ trình AI thực tế thay vì chỉ là lời đồn thổi, bằng cách so sánh các trợ lý bán hàng AI, các đại lý và người bán hàng AI đầy kỳ vọng để chỉ ra nơi hiệu quả thực sự vượt xa sự đơn thuần về năng suất, và cách xác nhận ROI mà không cần dựa vào phân bổ phức tạp. ### Thực tế trong các Nhóm doanh thu ngày nay Các insights từ ba lãnh đạo doanh thu trong lĩnh vực SaaS cho thấy công cụ AI đang phổ biến rộng rãi ngoại trừ trong hành trình mua hàng quan trọng. Nhiều trợ lý và bảng điều khiển tồn tại, nhưng tốc độ pipeline hiếm khi được cải thiện vì hiệu quả không đi kèm với ưu tiên công việc chỉ mang tính hình thức. Các nhà lãnh đạo doanh thu cần ít bước hơn để đến quyết định, chứ không phải nhiều nhiệm vụ AI hơn. #### 1. Bắt đầu bằng Động từ, không phải Nhà cung cấp Các nhân viên bán hàng và khách hàng B2B đối mặt với quá tải thông tin từ các thuật ngữ xu hướng. Cách nhanh nhất để làm rõ giá trị là chuyển mọi tuyên bố về AI thành một “công việc cần hoàn thành”. Nếu không có công việc rõ ràng, giá trị vẫn còn mơ hồ. - **Trợ lý** hỗ trợ chuẩn bị bằng cách cung cấp bối cảnh, tổng hợp tài khoản, soạn email, tăng tốc độ chuẩn bị. - **Đại lý** điều phối các quy trình đa bước—xác thực khách hàng tiềm năng, làm giàu dữ liệu, lên lịch, cập nhật CRM, thúc đẩy các bước tiếp theo—nhưng khi được thiết kế tốt, họ là công cụ điều phối, không chỉ là đồ chơi. - **AI SDRs** tự động hóa việc khai thác khách hàng tiềm năng và kích hoạt các liên lạc, nhưng vẫn dựa vào con người để khám phá và thương lượng; họ bổ sung năng lực chứ không thay thế nhân sự. Jonathan Pogact của Seamless. ai khuyên hãy xác định các công cụ AI phù hợp với các giai đoạn của hành trình khách hàng thay vì bắt buộc chúng phải phù hợp với sơ đồ tổ chức—đảm bảo trợ lý và đại lý giúp người bán hàng nâng cao hiệu quả và liên kết với các bước đo lường cụ thể. #### 2. Hiệu quả là Phiếu giảm giá; Hiệu quả thực là Nhân tố kích hoạt Ngành công nghiệp hứa hẹn “trả lại thời gian”, nhưng giá trị thực sự là “tỷ lệ lợi nhuận trên thời gian”: thực hiện đúng các hoạt động, đúng cách, đúng thứ tự. Hiệu suất tiết kiệm phút phút; còn hiệu quả loại bỏ các nút thắt cổ chai. AI nên tập trung vào các điểm nghẽn như lọc khách hàng không phù hợp hoặc giải quyết các đề xuất bị đình trệ. Eric Gilpin, CRO của G2, nhấn mạnh: “Tôi không muốn chỉ ‘hiệu quả’; tôi muốn hiệu quả thực sự; làm đúng việc, đúng cách, đúng thứ tự. ” Các thực hành tốt gồm tự động hóa các quy trình gần khách hàng cuối cùng (ví dụ đặt lịch họp, demo, ký đơn hàng) để thấy rõ ROI, hợp nhất các hệ thống công nghệ rời rạc để dễ dàng đưa vào hoạt động, và tích hợp AI một cách mượt mà để nhân viên bán hàng không cần phải học các cổng mới—tối đa hóa mức độ sử dụng. #### 3. Đo lường công việc, chứ không phải là sự ‘Wow’ Cơn sốt thị trường thường nghe về “AI được hỗ trợ”. Doanh thu đến từ những nâng cao đo lường rõ ràng các chỉ số chính như đặt lịch hẹn. Việc đo lường hiệu quả đòi hỏi một bảng điểm gồm bốn phần: - **Chất lượng (offline):** độ chính xác, phù hợp, phong cách, rõ ràng đã được xác minh qua con người trước khi triển khai. - **Sự chấp nhận (hành vi):** số người dùng hoạt động hàng tuần và tỷ lệ giữ chân; dưới 10–20% sự chấp nhận có nghĩa là ảnh hưởng nhỏ. - **Hiệu quả (vận hành):** thời gian thực hiện nhiệm vụ và chu kỳ - các chỉ số quan trọng nhưng thứ yếu. - **Tác động kinh doanh (thương mại):** tỷ lệ phản hồi cải thiện, số cuộc hẹn, các giai đoạn chuyển đổi, cơ hội tạo ra và chốt thành công. Tyler Phillips của Apollo. io nhận xét rằng tác động dễ dàng chứng minh nhất gần kết quả khách hàng—việc outreach dựa trên AI tạo phản hồi ngay lập tức cho thấy mối liên hệ rõ ràng. ### Các sai lầm phổ biến về AI trong bán hàng - **Tự động hoá các nhiệm vụ không liên quan:** Tránh tự động hoá những nhiệm vụ mang giá trị thấp hoặc không nằm trong doanh thu. - **Nhân viên bán hàng chưa chuẩn bị kỹ:** Người mua hàng đã xếp hạng các nhà cung cấp trước cuộc gọi; việc outreach chung chung bỏ lỡ các tín hiệu từ khách hàng. Sử dụng trợ lý để tổng hợp bối cảnh người mua và tối ưu hoá quá trình khám phá. - **Không phù hợp tính năng:** Hầu hết người dùng chỉ truy cập khoảng 20% các tính năng AI.

Các sản phẩm tốt sẽ cung cấp các hướng dẫn, đề xuất và biện pháp phòng ngừa gây bực bội. Jonathan Pogact tổng kết: “Công việc vặt vãnh sẽ được thực hiện nhanh hơn, nhưng doanh thu sẽ không tăng lên nếu không tập trung AI vào đúng thứ và đúng thứ tự. ” ### AI SDRs, trợ lý và đại lý: Những dữ liệu cho thấy gì? Phân tích khoảng 2000 đánh giá của G2 cho thấy: - AI SDRs và trợ lý hoạt động tốt nhất trong phân khúc doanh nghiệp nhỏ (SMB) và thị trường trung bình về tốc độ và đơn giản. - AI đại lý đảm nhiệm điều phối và các quy trình phức tạp của doanh nghiệp, thể hiện sự trưởng thành hướng tới “AI có khả năng tác động tự chủ. ” - Sự chấp nhận phụ thuộc vào quy mô công ty và vai trò: các SMB muốn nhanh chóng tiếp cận khách hàng tiềm năng; các doanh nghiệp lớn cần tích hợp tuân thủ và kiểm soát chặt chẽ. - Thời gian trở lại đầu tư (ROI) khác nhau, nhưng mức độ chấp nhận của người dùng vẫn là chỉ số quan trọng cho thành công. ### Từ AI-washing đến thực tế doanh thu: Hướng dẫn dành cho CROs AI giờ đây là hệ điều hành cho các nhóm doanh thu. Để khai thác sức mạnh này, các CRO cần: - **Kiểm kê “AI nhằm _____”:** Liên kết từng công cụ AI với kết quả bán hàng rõ ràng. - **Tự động phần cuối của quy trình:** Ưu tiên các hoạt động gần với doanh thu nhất, như chuyển đổi khách hàng tiềm năng nhanh, chuyển giao SDR sang AE. - **Thúc đẩy sự chấp nhận đồng đều:** Việc sử dụng hàng tuần của nhân viên bán hàng là điều thiết yếu để tránh tình trạng “đặt kho” (shelfware). - **Phối hợp vai trò với ROI:** Dùng trợ lý cho quy trình của nhân viên SMB; đại lý cho vận hành doanh nghiệp lớn. - **Lập kế hoạch hợp nhất và hợp lý hóa nhà cung cấp:** Dự kiến số nhà cung cấp sẽ giảm và các tiêu chuẩn ROI rõ ràng hơn. ### Kế hoạch 30 ngày cho CROs - **Tuần 1:** Kiểm tra tất cả các công cụ AI để xác định rõ các mục tiêu “để _____”; loại bỏ các công cụ không có ảnh hưởng đo được. - **Tuần 2:** Tự động hoá một quy trình phần cuối với vai trò đại lý rõ ràng và các mốc kiểm tra của con người; thí điểm với một nhóm nhỏ. - **Tuần 3:** Áp dụng bảng điểm gồm bốn chỉ số để đo lường chất lượng, sự chấp nhận, hiệu quả và tác động doanh nghiệp. - **Tuần 4:** Tối ưu hoá các nền tảng thành hai hệ thống chính; thiết lập quy trình quản lý, xác định sở hữu, nâng cấp và bảo mật. ### Đội bán hàng của bạn có tội AI-washing không? Thường là có. Nhiều nhóm triển khai công cụ AI để nâng cao hiệu quả nhưng không liên kết chúng với các bước rõ ràng của hành trình khách hàng, dẫn đến hiện tượng AI-washing—hiệu quả trưng bày mà không tạo ra doanh thu. Các CRO tập trung vào tự động hoá các quy trình cuối cùng, theo dõi kết quả thực tế và bắt buộc các nhà cung cấp đảm bảo trách nhiệm có thể biến AI thành động lực thúc đẩy hiệu suất. Thách thức liên tục là chuyển từ cơn sốt AI sang các quy trình dựa trên ROI rõ ràng, thúc đẩy giai đoạn chuyển đổi từ ý định mua hàng đến quyết định. Cuối cùng, hành trình khách hàng tối ưu sẽ vượt trội hơn các lời hứa marketing ồn ào về AI. ### Câu hỏi thường gặp 1. **AI-washing là gì?** Tuyên bố rằng đã áp dụng AI mà không có kết quả rõ ràng trong hành trình khách hàng, tạo ra vẻ ngoài nhưng không có tác dụng thực tế. 2. **Sự khác biệt giữa AI SDRs, trợ lý, và đại lý là gì?** Trợ lý hỗ trợ chuẩn bị và tổng hợp; đại lý điều phối các quy trình như phân phối khách hàng và lên lịch; AI SDRs tự động khai thác khách hàng tiềm năng nhưng không thay thế các hoạt động phức tạp của con người trong bán hàng. 3. **Làm thế nào để đo lường ROI?** Sử dụng các chỉ số chất lượng, chấp nhận, hiệu quả và tác động doanh nghiệp phù hợp với kết quả doanh thu. 4. **AI được ứng dụng mạnh nhất ở đâu?** Bắc Mỹ dẫn đầu; các khu vực châu Á - Thái Bình Dương và châu Âu đang tăng trưởng; các thị trường mới nổi như Ấn Độ, Australia và Pháp vẫn còn nhiều tiềm năng chưa khai thác. 5. **Làm thế nào để tránh AI-washing?** Kiểm tra các trường hợp sử dụng AI theo tư duy “để _____”, tự động hoá các bước cuối cùng trước, phù hợp công cụ với vai trò, và nhấn mạnh vào việc chấp nhận sử dụng. --- Tóm lại, vai trò của AI trong bán hàng đã tiến từ một thuật ngữ xu hướng thành một yếu tố thúc đẩy tăng trưởng thực sự. Thành công phụ thuộc vào việc ưu tiên hiệu quả thực sự hơn là chỉ năng suất, đo lường sát sao và duy trì kỷ luật trong việc áp dụng để biến các đội bán hàng thành những công cụ tạo ra doanh thu dự đoán được. Bạn đã sẵn sàng để hợp lý hóa con đường dẫn đến “đồng ý” của khách hàng lý tưởng chưa?