Tại SaaStr AI London, Amelia và tôi đã tham gia thảo luận về hành trình AI SDR (Sales Development Representative) của chúng tôi, chia sẻ tất cả email, dữ liệu và chỉ số hiệu suất. Phản ứng vòng đó rất ấn tượng, nhưng phản đối lớn nhất là “Điều này không phù hợp với tôi—Tôi thiếu quy mô, dữ liệu và 10 năm lịch sử của các bạn. ” Điều đó hoàn toàn sai. Nếu bạn có khách hàng, doanh thu và bất kỳ kích thước cơ sở dữ liệu nào, các đại lý AI có thể làm việc cho bạn. Bạn không cần dữ liệu lớn hay lịch sử dày đặc, chỉ cần một phương pháp tiếp cận vững chắc. Sau khi gửi hơn 60. 000 email siêu cá nhân hóa, tự động đặt hơn 130 cuộc họp và tạo ra 15% doanh thu cho sự kiện ở London qua các đại lý AI (có thể đạt 50% vào SaaStr AI Annual 2026), đây là năm bài học lớn nhất của chúng tôi: 1. **Đại lý AI làm những điều con người không làm được:** Các SDR con người tránh theo dõi những người tham dự trở lại hoặc những khách hàng “ma” (ghosted) đang theo đuổi các hợp đồng nhỏ hơn, tập trung vào những nhà tài trợ giá trị cao. Dù có thưởng và giám sát, họ vẫn không thực hiện. Các đại lý AI đã xử lý những khách hàng bị bỏ quên này, tạo ra 15% doanh thu vé London và đạt tỉ lệ mở email tới 70% đối với khách hàng “ma”. Các SDR AI thành công vì làm những công việc nhàm chán, ít ưu tiên mà con người bỏ qua. 2. **Siêu cá nhân hóa quy mô hoạt động tốt—“đủ tốt” là được:** Con người gửi từ 75-300 email cá nhân hóa mỗi tháng; AI gửi gần 60. 000 trong sáu tháng—gấp 32 lần sản lượng đó. Email của AI có mức cá nhân hóa trung bình (mức 3 đến 6 trong 10), đề cập tên công ty hoặc hoạt động gần đây nhưng không tạo ra những thông điệp phức tạp. Cá nhân hóa đều đặn, phù hợp quy mô vượt xa sự xuất sắc ngẫu nhiên của con người. 3. **Đào tạo đại lý như nhân viên mới:** Các sản phẩm AI SDR không tự nhiên tạo ra doanh thu. Bạn phải xây dựng và hoàn thiện phương pháp bán hàng cùng con người: email, kịch bản, xử lý phản đối, tài liệu. Sau đó, đào tạo AI trong khoảng một tháng trước khi mở rộng quy mô. Kỳ vọng sự cẩn thận như tuyển dụng SDR hàng đầu, nhưng thay vì tuyển người, bạn để AI đảm nhiệm vai trò đó. 4. **Phân khúc khắt khe:** Không bao giờ triển khai AI toàn bộ dữ liệu cùng một lúc. Thay vào đó, nhóm khách hàng thành các nhóm 800-1. 000 người, tạo các đại lý phụ cho các nhóm khách hàng khác nhau (CRO, CMO, khách truy cập website, khách hàng bỏ cuộc) và đặt mục tiêu cụ thể (đặt cuộc họp, bán vé, tái tiếp thị khách bỏ quên).

Bắt đầu với các phân đoạn có rủi ro thấp như khách chưa phản hồi hoặc yêu cầu inbound chưa thể xử lý hết. Tránh tập trung vào khách hàng quan trọng ngay từ đầu để quản lý kỳ vọng và chuẩn bị cho đại lý. 5. **Bạn chỉ cần đúng hai người để thành công:** Thứ nhất, một kỹ sư chuyên gia từ phía nhà cung cấp—kiến trúc sư giải pháp hoặc kỹ sư triển khai dự án—người giúp đào tạo và vận hành đại lý đúng cách. Nếu thiếu hỗ trợ này, ngay cả sản phẩm tốt nhất cũng thất bại. Thứ hai, một kỹ sư nội bộ về GTM (“người yêu thích AI”) quản lý hệ thống, xác định CTA, phân nhóm khách hàng, theo dõi các hoạt động tiếp theo. Người này thường không xuất thân từ bán hàng truyền thống, mà từ marketing, RevOps hoặc các vị trí kỹ thuật. Các giải pháp AI tự phục vụ vẫn chưa chín muồi; sự tham gia của con người là thiết yếu để đào tạo và mở rộng quy mô. **Công nghệ phù hợp:** Chúng tôi vận hành hơn 20 đại lý AI—nhiều hơn cả nhân viên bán hàng—dùng Artisan (~6% phản hồi outbound), Qualified (~6% phản hồi inbound với hơn 130 cuộc họp từ tháng 8), và Agentforce (tỉ lệ mở 70% trong tái tiếp thị). Việc triển khai và tinh chỉnh mất khoảng hai tuần, cần theo dõi liên tục và liên kết đến một nguồn dữ liệu duy nhất để phân bổ khách hàng phù hợp. Với giao tiếp, ưu tiên chat (được 85% khách tiềm năng ưa thích) trước khi thêm các hình thức thoại và video (tăng độ phức tạp). **5 sai lầm lớn cần tránh:** 1. Giữ con người làm những công việc họ không thích, như theo dõi vé; AI làm tốt hơn và giúp tăng doanh thu. 2. Không theo dõi mọi tin nhắn của AI từ sớm, dễ mắc lỗi và bỏ lỡ cơ hội huấn luyện. 3. Không đánh giá đúng thời gian vận hành đại lý; cần ít nhất hai tuần để triển khai hợp lý. 4. Xây dựng chiến lược AI dựa trên những thành viên có thể rời đi sớm, gây xáo trộn. 5. Đánh giá quá nhiều nhà cung cấp AI cùng lúc, làm trì hoãn huấn luyện và đánh giá đúng năng lực; tốt hơn chọn một hoặc ba nhà cung cấp đáng tin cậy và đầu tư sâu hơn. **Kết luận:** Đến 2026, không còn lý do gì để chậm trễ trong việc phản hồi con người. Các sản phẩm AI SDR—qua chat, thoại, video—hiệu quả nhưng đòi hỏi chiến lược rõ ràng: sao chép các thực hành tốt nhất của con người, duy trì tài liệu rõ ràng, huấn luyện đại lý kỹ lưỡng, phân khúc khách hàng cẩn thận, và có những con người thực sự từ nhà cung cấp lẫn nội bộ để giám sát triển khai. Ngay cả mức tăng trưởng khiêm tốn 15-20% nhờ AI cũng đủ tạo ra doanh thu “bất ngờ” từ những khách hàng chưa được chăm sóc hoặc bỏ quên. Khách hàng của bạn xứng đáng nhận điều đó, và bây giờ AI đã làm được điều đó dễ dàng hơn.