Bứt Phá Doanh Số: Bí Quyết Sử Dụng AI Để Tăng Doanh Thu Bán Hàng

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc thu hút thêm khách hàng, cụ thể là chốt sales với khách hàng trong các cuộc gọi bán hàng, hoặc bạn đang điều hành một doanh nghiệp với đội ngũ bán hàng và muốn tăng cường hiệu suất bán hàng của họ, thì bài viết này này chính là dành cho bạn.   

Tôi sẽ trình bày cách mà chúng tôi đã sử dụng công cụ AI một cách đơn giản để tăng hiệu quả cho đội ngũ bán hàng của chúng tôi. Hãy cùng bắt đầu nhé.  

Ứng Dụng AI Vào Phân Tích Cuộc Gọi Bán Hàng

Đầu tiên, hãy cho phép tôi chia sẻ suy nghĩ của mình về AI nói chung, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ. Tôi cho rằng chúng là những cỗ máy tư duy tuyệt vời. Vấn đề chính là hầu hết mọi người, ví dụ, nhập các câu lệnh như "có thể viết một kịch bản bán hàng cho tôi không?" và tôi thực sự không nghĩ rằng AI có thể tạo ra thứ gì đó hữu ích nếu bạn không cung cấp cho nó các đầu vào và thông số chính xác.   

Tuy nhiên, tôi tin rằng AI là một công cụ phân tích dữ liệu tuyệt vời. Bạn có thể đưa vào một lượng lớn dữ liệu và nhận được những thông tin hữu ích từ đó.  

Cách chính mà chúng tôi sử dụng AI để tăng doanh số bán hàng là phân tích các cuộc gọi bán hàng hàng loạt. Thông thường, bạn sẽ phải nghe lại từng cuộc gọi bán hàng của nhân viên bán hàng hoặc của cả đội ngũ bán hàng, tự mình phân tích để tìm ra điểm sai sót, cách cải thiện và cách xử lý phản đối. Thay vào đó, chúng tôi sử dụng công nghệ Google API chuyển đổi Speech To Text để chuyển thông tin các cuộc gọi thành dạng văn bản.   

Nếu bạn không phải là dân kỹ thuật, bạn có thể  sử dụng một công cụ gọi là https://turboscribe.ai  

hoặc  https://fireflies.ai . hoặc bất cứ ông cụ chuyển đổi tập tin audio thành văn bản có độ chính xác cao).   

Sau khi chuyển đổi các cuộc gọi thành văn bản, chúng tôi yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn (như ChatGPT, Claude, Gimini…) phân tích các bản ghi này. Chúng tôi hỏi mô hình ngôn ngữ  "theo bạn, tôi có thể làm gì để cải thiện trong cuộc gọi bán hàng này không? " hoặc  "những phản đối nào thường xuất hiện trong mỗi cuộc gọi bán hàng?" để đội ngũ bán hàng có thể chuẩn bị trước cho những phản đối đó. Bạn thậm chí có thể yêu cầu Chat GPT hoặc bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào khác cung cấp câu trả lời để xử lý những phản đối này.  

Chiến Lược Xử Lý Phản Đối của khách hàng

Gần đây, chúng tôi cũng yêu cầu mô hình ngôn ngữ đóng vai trò là huấn luyện viên bán hàng, phân tích cuộc gọi từ góc độ phê bình và cung cấp phản hồi cá nhân hóa cho từng nhân viên bán hàng về điểm mạnh và những điều họ cần cải thiện. Điều này rất hữu ích vì nó cung cấp phản hồi khách quan - không có yếu tố phê bình cá nhân vì nó chỉ là máy tính phân tích cuộc gọi của bạn. Điều này giúp tránh tình trạng nhân viên bán hàng phản ứng cá nhân hoặc phòng thủ khi nhận được phản hồi tiêu cực.  

Sau khi chuyển đổi các cuộc gọi bán hàng thành văn bản một cách tự động, bạn có thể chuẩn bị cho các phản đối, tự phân tích từ góc độ trung lập thông qua mô hình ngôn ngữ, và hiện nay cũng có các công cụ giúp phân tích cả video như   https://www.fathom.video , để phân tích biểu hiện khuôn mặt của khách hàng tiềm năng nhằm hiểu rõ hơn về cảm xúc của họ và điều gì đã làm họ cảm thấy không hài lòng.  

Khi bạn đã phân tích được dữ liệu từ 100 cuộc gọi bán hàng, bạn sẽ có độ chính xác thống kê cao để phân tích. Sau đó, chúng tôi thường yêu cầu nhân viên bán hàng hoặc chính bản thân mình sửa chữa từng vấn đề một, sử dụng bản ghi và ý tưởng từ mô hình ngôn ngữ lớn như Chat GPT để khắc phục những vấn đề này. Điều này thường giúp tăng tỷ lệ chốt đơn hàng một cách đáng kể.  

Khi bạn phân tích những cuộc trò chuyện này, bạn sẽ có dữ liệu thống kê về những việc bạn có thể làm trước cuộc gọi để xử lý phản đối. Chúng tôi thường tạo nội dung dựa trên phản đối và câu hỏi mà mọi người thường hỏi trong cuộc gọi, vì bạn có thể phân tích chúng với độ chính xác thống kê. Sau đó, bạn tạo nội dung để giải quyết những phản đối thường gặp này, như email, âm thanh hoặc thậm chí video thu thập từ các cuộc gọi qua Zoom hay Google Meeting.    

Nếu làm đúng cách,phương pháp này sẽ giúp bạn tiếp cận gần hơn với phản đối thực sự. Thông thường trong bán hàng, mọi khách hàng đều có những phản đối ở bề mặt như  "tôi cần thời gian để suy nghĩ" , nhưng đằng sau đó là phản đối thực sự. Bạn có thể giải quyết ngay phản đối thực sự hoặc đào sâu hơn để tiếp cận nó.  

Bạn nên lặp lại quá trình này nhiều lần, phân tích 100 hoặc 50 cuộc gọi bán hàng (tùy thuộc vào khối lượng bạn có), tạo nội dung, thực hiện việc chuẩn bị trước, và thậm chí có thể gọi điện trước để thông báo cho khách hàng tiềm năng về những phản đối đã được chuẩn bị trước. Mỗi lần làm như vậy, bạn sẽ đi sâu hơn vào tâm trí của khách hàng tiềm năng và tập trung vào dữ liệu thống kê có liên quan mà khách hàng tiềm năng thường hỏi.  

Ứng Dụng Thực Tiễn Và Lợi Ích Kinh Doanh

Một mẹo chuyên nghiệp là hãy nhìn vào những cuộc gọi bán hàng đã chốt đơn thành công hoặc những cuộc gọi cần 3-4 lần mới chốt được, vì đó là khách hàng lý tưởng của bạn hoặc những người bạn thực sự muốn tập trung vào. Đôi khi, nếu quá trình lựa chọn không tốt, bạn sẽ gặp phải những khách hàng tiềm năng không chất lượng và ý kiến của họ không quan trọng. Bạn muốn tập trung vào những người bạn thực sự có cơ hội chốt đơn và có thể bạn đã chốt được họ sau đó hoặc vì một lý do nào đó mà không chốt được. Đây là "điểm ngọt ngào" mà bạn muốn phân tích và lấy dữ liệu từ đó.  

Theo tôi, đây là phương pháp tốt nhất để sử dụng AI nhằm tăng doanh số bán hàng. Vấn đề là nhiều người nghĩ AI quá phức tạp, họ nghĩ rằng mọi chatbot, đại lý giọng nói AI đều đã sẵn sàng và có thể bán hàng cho khách hàng tiềm năng. Tôi cho rằng quan điểm này hoàn toàn không chính xác.   

Hầu hết các dịch vụ AI hiện nay chỉ mới bắt đầu nghe giống con người, chúng chưa thể thay thế con người trong cuộc trò chuyện bán hàng giữa người với người, và mọi người muốn mua hàng từ con người, không phải máy móc.   

Vì vậy, bạn không nên cắt ngắn quá trình bán hàng, mà hãy sử dụng AI để tăng cường quá trình đó. Điều tốt nhất bạn có thể làm từ việc phân tích các quá trình bán hàng này là tạo ra tài sản bán hàng.   

Đừng quên đăng ký và ủng hộ SumoTech để cập nhật những chiến lược và phân tích mới nhất về AI và công nghệ. Cảm ơn bạn đã theo dõi và hẹn gặp lại trong các bài viết tiếp theo!