Ứng dụng AI cho Telesale: chức năng và lợi ích kinh doanh

Hoàng

October 27, 2025

18 phút đọc

Thách thức cốt lõi trong hoạt động bán hàng hiện đại nằm ở khối lượng công việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng khổng lồ cần thiết để duy trì một kênh bán hàng vững mạnh.

Công nghệ AI Voicebot giải quyết vấn đề này thông qua đảm nhận trách nhiệm tìm kiếm khách hàng ở quy mô lớn.

Chúng có khả năng tự động thực hiện hàng nghìn cuộc gọi mỗi ngày để giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ.

Vì vậy biến đổi hoàn toàn tính kinh tế của hoạt động bán hàng chủ động, chuyển từ quy trình tốn nhiều nhân lực sang một hoạt động có thể mở rộng, nhất quán và duy trì chất lượng ổn định trong mọi tương tác.

Ứng dụng quan trọng nhất về mặt chiến lược của công nghệ AI Voicebot tập trung vào hai chức năng gắn kết chặt chẽ: Đánh giá Chất lượng Lead và Hẹn Lịch Gặp Mặt.

Các mô hình bán hàng truyền thống thường khiến những nhân viên bán hàng có kinh nghiệm mắc kẹt trong công việc sàng lọc khách hàng tiềm năng thủ công tốn thời gian.

Tuy nhiên nhiều người trong số đó không có ý định mua hàng thực sự hoặc thiếu khả năng tài chính.

Hệ thống AI Voicebot loại bỏ sự lãng phí này khi tiến hành các cuộc trò chuyện đánh giá có cấu trúc.

AI sẽ đánh giá một cách có hệ thống về khả năng ngân sách, nhu cầu cụ thể và thời gian dự kiến mua hàng thông qua các câu hỏi được thiết kế kỹ lưỡng.

Quy trình sàng lọc thông minh đảm bảo cho các chuyên viên bán hàng chỉ tương tác với những khách hàng thực sự có tiềm năng thương mại.

Hệ thống sử dụng các thuật toán phức tạp để gán điểm đánh giá cho mỗi lead dựa trên phân tích cuộc trò chuyện.

Chỉ những khách hàng tiềm năng đạt ngưỡng điểm được xác định là “lead nóng” mới được chuyển lên nhân viên bán hàng để tương tác cá nhân hóa.

Cơ chế lọc này cải thiện đáng kể năng suất của đội ngũ bán hàng khi đảm bảo họ chỉ đầu tư thời gian vào những cơ hội có xác suất thành công cao.

Một nghiên cứu điển hình từ lĩnh vực bất động sản cho thấy tác động thực tế: một công ty triển khai AI cho đánh giá ban đầu đã đạt được mức tăng 62% về lead đạt chuẩn, đồng thời giảm thời gian sàng lọc sơ bộ của nhân viên.

Hơn nữa, các tác nhân AI có thể tự động sắp xếp lịch hẹn trong thời gian thực ngay trong cuộc trò chuyện.

Do đó tích hợp liền mạch việc quản lý lịch vào quy trình đánh giá và tối ưu hóa thêm quy trình bán hàng.

Ví dụ: Một công ty môi giới bất động sản triển khai AI Voicebot để gọi cho hơn 5.000 khách hàng đã đăng ký xem thông tin dự án mỗi tuần.

Hệ thống tự động hỏi về ngân sách (dưới 3 tỷ, từ 3-5 tỷ, trên 5 tỷ), thời gian dự kiến mua (trong 3 tháng, 6 tháng, hoặc chỉ tìm hiểu) và nhu cầu cụ thể (số phòng, vị trí, pháp lý).

Sau khi phân loại, chỉ 15% khách hàng có điểm cao nhất được chuyển cho đội sales, giúp tăng tỷ lệ chốt giao dịch từ 8% lên 19%.

Vượt ra khỏi hoạt động như một công cụ tự động hóa bán hàng độc lập, công nghệ AI đóng vai trò là một hệ thống huấn luyện số phức tạp.

Chúng tăng cường năng lực của nhân viên trong suốt các tương tác trực tiếp với khách hàng.

Khung hỗ trợ này biến đổi mối quan hệ truyền thống giữa công nghệ và nhân viên bán hàng, định vị AI như một cộng tác viên tích cực thay vì một sự thay thế.

Hệ thống sử dụng phân tích giọng nói theo thời gian thực để tiến hành phân tích đồng thời cả hiệu suất của nhân viên và trạng thái cảm xúc của khách hàng trong suốt các cuộc trò chuyện đang diễn ra.

Nó tạo ra các chỉ số hỗ trợ như InstaScore, đây là một chỉ báo hiệu suất động.

Đồng thời đưa ra cảnh báo ngay lập tức cho quản lý hoặc nhân viên khi phát hiện các tín hiệu hành vi tiêu cực như sự thất vọng của khách hàng.

Khả năng can thiệp kịp thời này ngăn chặn sự xấu đi của cuộc trò chuyện và tạo ra cơ hội để điều chỉnh trước khi mối quan hệ với khách hàng bị tổn hại.

Quan trọng hơn, hệ thống cung cấp các đề xuất Hành Động Tốt Nhất Tiếp Theo được hiển thị trực tiếp trên màn hình nhân viên trong suốt cuộc gọi.

Những gợi ý theo ngữ cảnh hướng dẫn nhân viên điều chỉnh cách tiếp cận bán hàng, sửa đổi kịch bản hoặc giới thiệu thông tin cụ thể phù hợp với yêu cầu và trạng thái cảm xúc tức thời của khách hàng.

Từ đó tối đa hóa tiềm năng chuyển đổi thông qua sự thích ứng động.

Đặc biệt đối với các nhân viên quản lý danh mục sản phẩm phức tạp hoặc quy trình bán hàng tinh vi, những lời nhắc thông minh này giảm tải nhận thức trong khi cải thiện mức độ liên quan và thời điểm phản hồi.

Thông qua phân tích hàng nghìn bản ghi âm cuộc gọi thành công, các hệ thống AI hỗ trợ Tối ưu hóa Kịch bản nhờ xác định các yếu tố ngôn ngữ chính xác, đặc điểm giọng điệu và các mẫu nhịp độ nói có tương quan với kết quả tích cực.

Hệ thống cũng tạo ra các cảnh báo về cơ hội bán thêm hoặc bán chéo mà nhân viên có thể bỏ qua trong dòng cuộc trò chuyện.

Vì vậy AI hoạt động hiệu quả như một cố vấn tối ưu hóa doanh thu theo thời gian thực.

Các nhân viên mới được tuyển hoặc những người có kinh nghiệm hạn chế nhận được huấn luyện tức thời từ các hệ thống AI.

Vì vậy giúp họ tiến hành các cuộc gọi với mức chất lượng tương đương với những người có kinh nghiệm hàng đầu.

Sự phát triển năng lực được tăng tốc này làm rút ngắn đáng kể thời gian đào tạo trong khi tạo ra tính nhất quán cao trong chất lượng tương tác với khách hàng.

Đay là đại diện cho lợi thế cạnh tranh đáng kể trong các ngành mà hiệu quả bán hàng quyết định trực tiếp vị thế thị trường.

Các tổ chức triển khai các hệ thống AI hỗ trợ báo cáo không chỉ các chỉ số hiệu suất cá nhân được cải thiện mà còn giảm sự chênh lệch trong kết quả trên các đội ngũ bán hàng của họ.

Do đó tạo ra khả năng dự đoán doanh thu rõ ràng hơn và độ chính xác dự báo sát với thực tế hơn.

Ví dụ: Tại một công ty viễn thông, nhân viên bán gói cước data đang gọi cho khách hàng. Hệ thống AI phát hiện khách hàng nói “Gói này hơi đắt” với giọng do dự → ngay lập tức hiển thị gợi ý trên màn hình nhân viên: “Đề xuất gói 12 tháng giảm 20%, nhấn mạnh tiết kiệm 480.000đ/năm”.

Khi khách hàng hỏi về tốc độ mạng tại khu vực nhà riêng → AI tự động tra cứu dữ liệu vùng phủ sóng và gợi ý: “Khách hàng ở Cầu Giấy, chất lượng mạng 4G+ tốt, có thể đề cập case study khách hàng tại tòa nhà gần đó.

Nhờ hệ thống này, nhân viên mới chỉ sau 2 tuần làm việc đã đạt tỷ lệ chuyển đổi 65% so với mức trung bình 45% của nhân viên 6 tháng kinh nghiệm.

Trong thị trường Quản trị Quan hệ Khách hàng (CRM) cạnh tranh khốc liệt, Salesforce đã khẳng định vị thế dẫn đầu không thể tranh cãi với nền tảng Einstein.

Nền tảng này đại diện cho sự chuyển mình mang tính đột phá trong cách trí tuệ nhân tạo tích hợp với các quy trình bán hàng cốt lõi.

Thay vì cung cấp AI như một tính năng bổ sung riêng biệt hay công cụ bên ngoài, Einstein nhúng khả năng phân tích dự đoán và cá nhân hóa trực tiếp vào cấu trúc hoạt động bán hàng hàng ngày.

Từ đó thay đổi căn bản cách các chuyên gia bán hàng sắp xếp ưu tiên công việc và tương tác với khách hàng tiềm năng.

Điểm đổi mới thực sự của Einstein nằm ở khả năng tự động phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, các tương tác với khách hàng và mô hình hành vi để tạo ra những dự đoán khả thi về xác suất chuyển đổi khách hàng tiềm năng.

Hệ thống chấm điểm dự đoán giúp nhân viên bán hàng tập trung thời gian và năng lượng vào những khách hàng tiềm năng có khả năng chuyển đổi cao nhất.

Nền tảng loại bỏ hiệu quả đoán mò, vấn đề từ lâu đã làm phiền nhiễu quá trình ưu tiên khách hàng tiềm năng.

Hơn nữa, nền tảng này vượt xa kết quả chấm điểm đơn thuần khi đưa ra gợi ý về các hành động tối ưu tiếp theo như gửi email theo dõi, sắp xếp cuộc gọi demo hay điều chỉnh chiến lược định giá.

Tất cả đều phù hợp với bối cảnh hành trình cụ thể của từng khách hàng tiềm năng qua phễu bán hàng.

Điểm khác biệt của Salesforce Einstein so với các công cụ phân tích CRM thông thường chính là sự tích hợp liền mạch của các khả năng AI này trong quy trình làm việc hiện tại.

Điều này có nghĩa các đội ngũ bán hàng không cần chuyển đổi qua lại giữa nhiều hệ thống hay tự diễn giải các báo cáo dữ liệu phức tạp.

Các insight xuất hiện một cách tự nhiên trong giao diện CRM mà nhân viên bán hàng vẫn sử dụng hàng ngày.

Do đó giảm đáng kể khó khăn trong quá trình áp dụng và đảm bảo các đề xuất dựa trên AI thực sự ảnh hưởng đến việc ra quyết định hàng ngày thay vì chỉ là những khả năng lý thuyết không được sử dụng.

Ví dụ: Một công ty bất động sản lớn sau khi triển khai Salesforce Einstein đã ghi nhận tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành giao dịch tăng 35% chỉ sau 6 tháng.

Hệ thống tự động phân tích hành vi của khách hàng xem thông tin dự án trực tuyến, lịch sử tương tác qua email và điện thoại.

Từ đó ưu tiên những khách hàng có ngân sách phù hợp và nhu cầu thực sự, giúp sales tập trung nguồn lực hiệu quả hơn.

Hiện tại các doanh nghiệp phần mềm lớn như SAP và Oracle đang đầu tư mạnh mẽ để tích hợp các khả năng AI tương tự vào các giải pháp Trải nghiệm Khách hàng (CX) và Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP) của họ.

Xu hướng chuyển dịch toàn ngành hướng tới những insight bán hàng thông minh này cho thấy CRM được hỗ trợ bởi AI đã chuyển từ đổi mới thử nghiệm sang hạ tầng thiết yếu cho các hoạt động bán hàng cạnh tranh.

Hạng mục chính thứ ba của các công cụ telesales AI giải quyết một trong những thách thức tốn nhiều nguồn lực nhất trong hoạt động bán hàng.

Đó là phân loại và nuôi dưỡng ban đầu các pipeline khách hàng tiềm năng có khối lượng lớn.

Các tổng đài viên giọng nói tự động là các hệ thống hội thoại tinh vi được hỗ trợ bởi AI đã chứng minh khả năng đáng chú ý khi xử lý các nhiệm vụ bán hàng lặp đi lặp lại, khối lượng cao.

Đó là những công việc mà trước đây đòi hỏi nguồn nhân lực đáng kể.

Ngoài ra còn đồng thời cải thiện chất lượng khách hàng tiềm năng và tỷ lệ chuyển đổi thông qua các quy trình phân loại nhất quán, dựa trên dữ liệu.

Các triển khai thực tế trên nhiều ngành đa dạng đã tạo ra bằng chứng thuyết phục về hiệu quả của các hệ thống này.

Trong lĩnh vực bất động sản, một tổ chức đạt được mức tăng đáng kể 62% khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn sau khi triển khai các tổng đài viên giọng nói AI để xử lý các yêu cầu thông tin bất động sản ban đầu và tiến hành các cuộc trò chuyện sàng lọc sơ bộ.

Các tổng đài viên AI tương tác với khách hàng tiềm năng thông qua dòng chảy hội thoại tự nhiên.

Chúng thu thập thông tin phân loại thiết yếu như ngân sách, thời gian và sở thích bất động sản, sau đó chuyển giao liền mạch các khách hàng tiềm năng có tiềm năng cao cho các tổng đài viên con người chỉ sau khi xác nhận sự quan tâm thực sự và khả năng tài chính.

Sự phân chia lao động chiến lược này giúp các tổng đài viên con người tập trung riêng vào người mua nghiêm túc thay vì dành hàng giờ cho những người chỉ xem qua và thu thập thông tin.

Ngành dịch vụ tài chính đã chứng kiến kết quả ấn tượng hơn, khi một công ty báo cáo mức tăng 156% khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn sau khi triển khai AI hội thoại để tương tác với khách hàng tiềm năng và đánh giá nhu cầu tài chính cũng như khả năng đủ điều kiện của họ.

Các tổng đài viên AI này có thể điều hướng các tiêu chí phân loại phức tạp bao gồm các câu hỏi tuân thủ quy định, đánh giá rủi ro và sự phù hợp của sản phẩm với tính nhất quán và tài liệu hoàn hảo.

Từ đó loại bỏ sự thay đổi xảy ra khi các tổng đài viên con người khác nhau áp dụng các tiêu chuẩn phân loại không nhất quán.

Ví dụ: Một công ty bảo hiểm nhân thọ hàng đầu đã triển khai hệ thống voice bot AI để xử lý các cuộc gọi tư vấn ban đầu. Voice bot có thể trò chuyện tự nhiên bằng tiếng Việt, hỏi về độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập và nhu cầu bảo hiểm của khách hàng.

Sau khi sàng lọc, hệ thống chỉ chuyển những khách hàng có nhu cầu rõ ràng và đủ điều kiện tài chính cho tư vấn viên con người.

Kết quả là số lượng cuộc gọi mà mỗi tư vấn viên phải xử lý giảm 40%, nhưng tỷ lệ chốt hợp đồng lại tăng 45% do họ chỉ tập trung vào khách hàng thực sự có tiềm năng.

Các chỉ số hiệu quả hoạt động tiết lộ quy mô tác động mà các hệ thống này mang lại.

Các tổng đài viên giọng nói AI thường xử lý khoảng 78% các yêu cầu cơ bản của khách hàng mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

Sự tự động hóa ấn tượng trong quản lý tiếp xúc cấp độ đầu tiên này giải phóng các chuyên gia bán hàng cao cấp để tập trung vào các khía cạnh tư vấn.

Họ có thời gian xây dựng mối quan hệ và giải quyết vấn đề phức tạp của bán hàng, những việc thực sự đòi hỏi chuyên môn con người, trí tuệ cảm xúc và tư duy sáng tạo.

Kết quả là một hoạt động bán hàng có thể mở rộng quy mô hơn, xử lý được khối lượng khách hàng tiềm năng cao hơn đáng kể mà không cần tăng nhân sự tương ứng.

Từ đó cải thiện thời gian phản hồi và đảm bảo không có yêu cầu nào của khách hàng tiềm năng bị bỏ qua do giới hạn năng lực.