Duy trì tính cạnh tranh trong hoạt động bán hàng hiện đại ngày nay một cách hiệu quả có nghĩa là nắm bắt các xu hướng công nghệ mới nhất.
Kể từ cuối năm 2022 – khi AI tiên tiến được công chúng biết đến nhờ ChatGPT của OpenAI – AI đã đi đầu trong sự thay đổi này, thay đổi cách các nhóm bán hàng (giống như hầu hết các nhóm khác) hoạt động và kết nối với khách hàng.
Trong bài đăng trên blog này, hãy cùng tìm hiểu cách AI hợp lý hóa các hoạt động bán hàng và giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Dưới đây là năm cách hàng đầu mà nhóm bán hàng có thể sử dụng AI để cá nhân hóa tốt hơn các hoạt động tương tác, tự động hóa công việc của quản trị viên, v.v., chứng minh rằng đó không chỉ là cắt giảm chi phí mà còn thay đổi cách thực hiện bán hàng.
1. Tương tác cá nhân hóa
Một chu kỳ bán hàng thông thường rất phức tạp, bao gồm nhiều điểm tiếp xúc và tương tác trước khi chuyển đổi. Cá nhân hóa sâu hơn liên quan đến việc hiểu nhu cầu kinh doanh, thách thức và xu hướng ngành của khách hàng tiềm năng. Các công cụ AI đặc biệt thành thạo trong việc sàng lọc các bộ dữ liệu lớn để khám phá những hiểu biết sâu sắc giúp điều chỉnh các tương tác phù hợp với các bối cảnh kinh doanh cụ thể này.
Chẳng hạn, AI có thể phân tích các tương tác trong quá khứ, như trao đổi email và lịch sử tương tác, để xác định loại nội dung hoặc tính năng sản phẩm nào phù hợp nhất với một khách hàng cụ thể. Điều này cho phép đội ngũ bán hàng đưa ra các giải pháp không chỉ là các dịch vụ hoặc sản phẩm chung chung mà còn được tùy chỉnh để giải quyết các thách thức và mục tiêu riêng của khách hàng.
AI có thể nâng cao chiến lược tiếp thị dựa trên tài khoản (ABM) bằng cách cho phép nhóm bán hàng tạo chiến lược nội dung được cá nhân hóa cao cho từng tài khoản. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các điểm tiếp xúc khác nhau trong báo giá bằng tiền mặt Trong quá trình xử lý, AI giúp tạo ra các thông điệp có tác động sâu sắc đến từng người ra quyết định trong tổ chức của khách hàng. Cách tiếp cận có mục tiêu này không chỉ củng cố các mối quan hệ mà còn làm tăng đáng kể khả năng chốt giao dịch.
2. Dự báo doanh số
Dự báo bán hàng chính xác là rất quan trọng trong bán hàng B2B, trong đó việc lập kế hoạch chiến lược và phân bổ nguồn lực phụ thuộc rất nhiều vào kết quả bán hàng dự đoán. AI tăng cường đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của những dự báo này bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và xác định các xu hướng khó phát hiện.
Các công cụ dự báo quy trình do AI điều khiển sử dụng dữ liệu bán hàng trước đây, điều kiện thị trường và hoạt động bán hàng theo thời gian thực để dự đoán hiệu suất bán hàng trong tương lai. Những công cụ này sử dụng phân tích dự đoán để mô hình hóa các tình huống khác nhau và tác động tiềm tàng của chúng đối với doanh số bán hàng, giúp đội ngũ bán hàng chuẩn bị hiệu quả hơn cho những biến động của thị trường trong tương lai.
Hơn nữa, các công cụ dự báo được tăng cường bởi AI có thể cập nhật động các dự đoán dựa trên dữ liệu mới. Điều này có nghĩa là dự báo doanh số bán hàng không cố định mà phát triển khi có thêm dữ liệu tương tác và giao dịch. Dự báo năng động như vậy đảm bảo rằng các chiến lược bán hàng vẫn linh hoạt và phản ứng nhanh với những thay đổi, nâng cao hiệu quả chung của hoạt động bán hàng.
Bằng cách tận dụng AI để dự báo doanh số nâng cao, các công ty B2B không chỉ có thể dự báo với độ chính xác cao hơn mà còn đạt được những hiểu biết sâu sắc về chiến lược, từ đó có thể dẫn đến cách tiếp cận chủ động hơn trong việc quản lý quy trình bán hàng và mối quan hệ khách hàng.
3. Định giá linh hoạt
Định giá linh hoạt là một ứng dụng AI tiên tiến có thể tăng đáng kể hiệu suất bán hàng B2B bằng cách tối ưu hóa chiến lược định giá dựa trên dữ liệu thị trường theo thời gian thực và hành vi của khách hàng. Công nghệ này cho phép các công ty điều chỉnh mô hình định giá một cách nhanh chóng để đáp ứng những thay đổi trên thị trường hoặc nhu cầu của khách hàng, đảm bảo khả năng cạnh tranh và tối đa hóa doanh thu.
Các công cụ AI như Compera phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, động lực thị trường, giá cả của đối thủ cạnh tranh và mô hình khách hàng để đề xuất các chiến lược định giá hiệu quả nhất cho các sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Ví dụ: nó có thể đề xuất giảm giá đặc biệt cho khách hàng có giá trị cao hoặc điều chỉnh giá trong thời kỳ nhu cầu cao nhất để tận dụng xu hướng thị trường.
Định giá linh hoạt do AI điều khiển có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng bằng cách đưa ra mức giá hợp lý phản ánh giá trị hiện tại của sản phẩm hoặc dịch vụ. Giá này có thể khác nhau giữa các phân khúc khách hàng hoặc thậm chí là khách hàng cá nhân dựa trên lịch sử mua hàng và mức độ trung thành của họ.
Bằng cách tích hợp các mô hình định giá linh hoạt được hỗ trợ bởi AI, đội ngũ bán hàng không chỉ hợp lý hóa chiến lược định giá của họ mà còn đảm bảo rằng chúng có khả năng thích ứng, dựa trên dữ liệu và phù hợp chặt chẽ với cả điều kiện thị trường và mong đợi của khách hàng.
Đối với các công ty B2B muốn cải tiến chiến lược giá và bán hàng của mình, Dịch vụ tư vấn AI là một khía cạnh quan trọng. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu nâng cao và kiến thức chuyên môn về AI/ML, các dịch vụ này nâng cao khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, cải thiện mối quan hệ với khách hàng và đẩy nhanh chu kỳ bán hàng, thúc đẩy quy trình bán hàng hiệu quả và cạnh tranh hơn.
4. Chấm điểm và ưu tiên khách hàng tiềm năng
Khi bạn có một lượng khách hàng tiềm năng dồi dào, việc quản lý họ một cách hiệu quả là rất quan trọng. Đội ngũ bán hàng có thể sử dụng AI để tăng cường đáng kể quy trình này thông qua hệ thống tính điểm khách hàng tiềm năng phức tạp, giúp đánh giá và xếp hạng khách hàng tiềm năng dựa trên khả năng chuyển đổi của họ. Ưu tiên này đảm bảo rằng đội ngũ bán hàng tập trung nỗ lực vào những khách hàng tiềm năng hứa hẹn nhất, tối ưu hóa cả thời gian và nguồn lực.
Các công cụ AI tích hợp nhiều điểm dữ liệu khác nhau như tương tác trong quá khứ, mức độ tương tác, quy mô công ty và hành vi cụ thể của ngành để tạo hồ sơ toàn diện về từng khách hàng tiềm năng. Thuật toán AI có thể kiểm tra dữ liệu lịch sử để nhận ra các mẫu cho thấy khả năng chuyển đổi cao. Điều này có thể bao gồm tần suất liên lạc, các loại câu hỏi mà khách hàng tiềm năng đặt ra hoặc mức độ tương tác của họ với nội dung cụ thể.
Ví dụ: Salesforce Einstein sử dụng công nghệ Machine Learning để liên tục tinh chỉnh mô hình tính điểm dựa trên dữ liệu mới, giúp quá trình đánh giá khách hàng tiềm năng trở nên năng động và chính xác hơn. Bằng cách tự động hóa việc xác định các khách hàng tiềm năng cao, nhóm bán hàng có thể phân bổ nhiều thời gian hơn để xây dựng các chiến lược tiếp cận được cá nhân hóa có nhiều khả năng gây được tiếng vang với các khách hàng tiềm năng hàng đầu.
Hơn nữa, tính năng chấm điểm khách hàng tiềm năng được hỗ trợ bởi AI có thể cảnh báo các nhóm bán hàng về những thay đổi về điểm số của khách hàng tiềm năng trong thời gian thực. Điều này có nghĩa là nếu mức độ tương tác của khách hàng tiềm năng tăng lên do tương tác gần đây hoặc thay đổi trong nhu cầu kinh doanh của họ, đội ngũ bán hàng có thể tận dụng ngay cơ hội này, tăng cơ hội bán hàng thành công.
Vì vậy, bằng cách tận dụng AI để ghi điểm và ưu tiên khách hàng tiềm năng, đội ngũ bán hàng có thể đảm bảo rằng họ không chỉ tiếp cận được nhiều khách hàng tiềm năng hơn mà còn tiếp cận được đúng khách hàng tiềm năng vào đúng thời điểm.
5. Tự động hóa các công việc hành chính
Khả năng tự động hóa các nhiệm vụ quản trị của AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong hoạt động bán hàng B2B, nơi hiệu quả và quản lý thời gian là rất quan trọng. Bằng cách đảm nhận các công việc thường ngày, AI cho phép đội ngũ bán hàng dành nhiều năng lượng hơn và tập trung vào việc tương tác với khách hàng và chốt giao dịch.
Chẳng hạn, các công cụ CRM được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý nhập dữ liệuquản lý chuỗi email, lên lịch cuộc họp và cập nhật nhật ký thông tin khách hàng mới. Việc tự động hóa này hợp lý hóa quy trình bán hàng, giảm gánh nặng hành chính và giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi của con người.
Tính năng tự động hóa do AI điều khiển mở rộng sang việc tạo và gửi email tiếp theo. AI có thể phân tích lịch sử tương tác với từng khách hàng để xác định chiến lược tiếp theo hiệu quả nhất, điều chỉnh thông điệp dựa trên phản hồi và mức độ tương tác trước đó của khách hàng. Cách tiếp cận được cá nhân hóa này đảm bảo rằng thông tin liên lạc có liên quan và kịp thời, từ đó tăng khả năng duy trì sự quan tâm của khách hàng và thúc đẩy quá trình bán hàng tiến lên phía trước.
Và AI có thể đưa ra những hiểu biết mang tính dự đoán về thời điểm tốt nhất để liên hệ với khách hàng hoặc gửi đề xuất, dựa trên các mẫu dữ liệu bao gồm tính khả dụng và tỷ lệ phản hồi của khách hàng. Khả năng dự đoán này đảm bảo rằng các nỗ lực bán hàng không chỉ mang tính hệ thống mà còn được tính toán theo thời gian một cách chiến lược, tối đa hóa tác động của mỗi tương tác.
Bằng cách tận dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ thiết yếu nhưng lặp đi lặp lại này, nhóm bán hàng B2B có thể cải thiện đáng kể năng suất và hiệu quả của họ, cho phép họ tập trung vào những gì họ làm tốt nhất – xây dựng mối quan hệ và chốt doanh số.
Kết thúc
Việc tích hợp các công cụ AI trong quy trình bán hàng hiện đại mang lại hiệu quả và hiệu quả, cho phép đội ngũ bán hàng tập trung vào các khía cạnh chiến lược của việc bán hàng như xây dựng mối quan hệ và chốt các giao dịch có giá trị cao. Các nhóm sử dụng AI có thể mong đợi không chỉ tỷ lệ chuyển đổi tăng lên mà còn có các hoạt động bán hàng phản ứng nhanh hơn, có thể thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường và nhu cầu của khách hàng.
Nhìn chung, các công ty hoan nghênh sự thích ứng và đầu tư liên tục vào các công cụ AI sẽ có vị thế tốt để dẫn đầu trong ngành của họ, tận dụng AI không chỉ như một công cụ mà còn là thành phần cốt lõi trong chiến lược bán hàng của họ.
(Nguồn hình ảnh: Freepik)
