Chương 3 và 4. AI trong bán hàng, marketing và quảng cáo

Không bán được hàng thì không có doanh nghiệp. Hai chương bàn về AI tìm khách, chỉnh phễu bán hàng, cá nhân hóa marketing và viết quảng cáo.

Tóm tắt

Chương 3 và 4 là hai chương về bán hàng và marketing có AI. Pallen chỉ cách dùng AI để tìm khách tiềm năng, bán thêm cho khách cũ, dự đoán hành vi, chỉnh phễu bán hàng và dự báo doanh số, rồi chuyển sang marketing, quảng cáo, gọi điện, hội chợ, viết nội dung và tin nhắn SMS.

Ý chính

• Không bán được hàng thì không có doanh nghiệp.
• Tăng một bước phễu là doanh số gấp đôi.
• AI viết bản nháp đầu, giọng phải là của bạn.
• Cá nhân hóa từ dữ liệu khách.

Áp dụng ngay hôm nay

Vẽ phễu bán hàng của bạn với bốn bước, ghi tỷ lệ giữ lại ở mỗi bước, và chọn bước yếu nhất để thử một công cụ AI.

AI và bán hàng

Vì sao là bây giờ. Không bán được hàng thì không có doanh nghiệp. Gọi điện chào hàng nguội và phân tích thủ công đã lỗi thời. AI tự động hóa việc tìm khách tiềm năng, phân nhóm khách, chỉnh phễu bán hàng, phân tích dự báo và email cá nhân hóa. Bốn lý do để dùng: lợi thế cạnh tranh (chưa phải ai cũng dùng); giải phóng sức sáng tạo của con người (ghi chú, email nhắc giao cho máy); trải nghiệm khách hàng tốt hơn (thông điệp hợp với lịch sử xem và mua của từng người, chatbot); chiến lược dựa trên dữ liệu.

AI trong thực tế: Ashley Haun

Câu chuyện Ashley Haun. Ashley là người cố vấn kinh doanh và lối sống, khách chủ yếu tới qua giới thiệu.

• Khi chưa có AI: khoảng 2 giờ cho mỗi khách tiềm năng. Mỗi tuần 1 giờ tìm hiểu được khoảng 4 người, 15 phút viết email tiếp cận, 30 phút gọi giới thiệu, 15 phút email nhắc, khoảng 1 giờ hỏi đáp hoặc cuộc gọi thứ hai, 20 phút làm hợp đồng và hóa đơn, khách được ghi vào sổ tay. Bốn khách mỗi tuần là hơn 416 giờ mỗi năm.

• Khi có AI: chương trình giới thiệu ReferralCandy cộng Salesforce lo email nhắc; một lần dùng ChatGPT 5 phút để phân tích đặc điểm chung của khách cũ; LinkedIn Sales Navigator và Salesforce Starter Suite để quản lý khách tiềm năng; Persado soạn email tiếp cận (email nhắc còn khoảng 2 phút); email sau cuộc gọi tự gửi kèm đường link mua và đặt lịch. Kết quả: khoảng 35 phút mỗi khách, giảm 70%. Với 8 giờ mỗi tuần, cô có thể xử lý hơn 700 khách tiềm năng đủ điều kiện mỗi năm.

Nền tảng tác giả ưa dùng

Bộ công cụ ưa dùng. Salesforce Starter Suite (quản lý khách hàng CRM, dự báo, xếp lịch, link thanh toán "Pay Now", lộ trình bán hàng); Whatagraph (báo cáo bằng hình, phân tích dự báo); ClickFunnels (dựng phễu bán hàng không cần lập trình viên); Manychat (chatbot tìm khách tiềm năng); Pipedrive (ưu tiên các thương vụ); Zoho CRM với trợ lý Zia (dọn cơ sở dữ liệu, điền thông tin liên hệ, tự gửi email nhắc, nhắc việc).

Các tình huống sử dụng

Tìm khách tiềm năng (ChatGPT, ZoomInfo, Clearbit, HubSpot Sales Hub; dữ liệu cần có: lịch sử tương tác, lịch sử bán hàng, số liệu phân tích). Phân tích dự báo tìm người nhiều khả năng mua. Xác định khách hàng lý tưởng: đưa cho ChatGPT mục tiêu kinh doanh và thông tin về khách, nhờ nó đặt câu hỏi ngược lại cho bạn, rồi tóm tắt ba điều khách muốn, ba điều khiến họ do dự, ba điều họ lo.

Bán thêm cho khách cũ. Dùng NLP theo dõi email, bình luận và đánh giá. Ví dụ một shop trang sức online: khách khen là dấu hiệu nên mời họ khi ra mẫu mới; khách chê là cơ hội để sửa sai.

Dự đoán hành vi khách (Whatagraph; lịch sử bán hàng): phân nhóm, chấm điểm khách tiềm năng, dự đoán khách bỏ đi. Ví dụ quán cà phê: 60% hương vị latte mới bán được; phát mẫu thử miễn phí thì tỷ lệ thành công lên 85%; mô hình còn tính thêm nhân khẩu học, mùa, mức tương tác trên mạng và cập nhật liên tục.

Chỉnh phễu bán hàng (ClickFunnels, ZoomInfo). Tìm chỗ khách rơi rụng, gợi ý thời điểm đưa giảm giá hay dùng thử miễn phí. Các chỉ số cũ (lượt xem trang, tỷ lệ thoát, giỏ hàng bỏ dở) chỉ cho biết chuyện gì xảy ra mà không cho biết vì sao. Chấm điểm khách tiềm năng dựa trên hành vi.

Phép tính chuyển đổi. Nếu mỗi bước (biết tới, quan tâm, cân nhắc, hành động) chỉ giữ được 1% thì 1.000.000 người xem thành 10.000 lượt vào trang, thành 100 giỏ hàng, thành 1 khách mua. Chỉ cần tăng một bước lên 2% là doanh số gấp đôi (2 khách). Nhiều giỏ hàng mà ít người mua có thể là dấu hiệu giá quá cao. AI còn đưa cho nhân viên bán hàng những khách đã được sàng lọc trước, và giúp bạn kịp thích nghi (Brand24 báo khi có xu hướng mới).

Chatbot hỗ trợ bán hàng (Manychat, Zendesk, Intercom): trả lời câu hỏi thường gặp 24/7. Ví dụ Juli Bauer Roth (PaleOMG) dùng Manychat: ai bình luận chữ "App" trên Instagram sẽ được tự động trả lời và nhắn tin riêng thông tin đăng ký.

Dự báo doanh số (Starter Suite, Brand24): lịch sử, hành vi, xu hướng và cảm xúc, cập nhật liên tục, giúp chọn thời điểm ra sản phẩm và tuyển người.

Theo dõi doanh số (Starter Suite, Zoho, HubSpot, Pipedrive). So các chỉ số trước và sau khi có AI: tỷ lệ chuyển đổi (tổng và từng bước), độ dài chu kỳ bán hàng, số thương vụ chốt của mỗi nhân viên và mỗi bộ phận, doanh số theo từng sản phẩm hoặc dịch vụ.

AI và marketing, quảng cáo

Thời đại marketing mới. AI "đọc được suy nghĩ" khách nhờ dữ liệu. Tác giả ví với người bán hàng lâu năm trong tiệm đồ sửa nhà, biết khách cần gì. AI theo dõi hành vi và sở thích trên web, lập và tự cập nhật các nhóm khách. Còn bảng quảng cáo không có dữ liệu thì như "hét vào khoảng không".

Nền tảng: Adobe Express (mẫu thiết kế, tự đổi kích thước, bộ nhận diện thương hiệu); Flodesk (thiết kế email, tự động hóa, giá cố định và gửi không giới hạn); Klaviyo (email và SMS cho thương mại điện tử, phân nhóm theo nhân khẩu học, hành vi, tâm lý); AdQuick (mua chỗ đặt bảng quảng cáo ngoài trời, trợ lý AI dùng dữ liệu hành vi ở địa phương).

Chiến lược marketing có AI

Email theo dữ liệu. (Flodesk, Klaviyo, Mailchimp, HubSpot; dữ liệu: nhân khẩu học, lịch sử mua.)

• Nội dung theo nhóm: NLP điều chỉnh nội dung theo xu hướng và theo nhóm khách.

• Phân nhóm và dự đoán hành vi: đi xa hơn thử nghiệm A/B. Mailchimp cá nhân hóa theo nhóm và dự báo khả năng mua.

• Nhận diện thương hiệu: kết hợp nhà thiết kế thật với gợi ý của AI.

• Thiết kế chiến dịch: AI soạn chữ và hình, nhưng bạn là người định hướng và duyệt lại cho đúng tính cách thương hiệu.

• Email: giờ gửi tốt nhất, dự đoán tỷ lệ mở, nội dung cá nhân hóa. Danh sách email là của bạn, còn mạng xã hội là "đất thuê".

Câu lệnh mẫu: (1) phân tích giọng văn của một đoạn bạn dán vào; (2) viết email theo giọng đó cho một mục tiêu cụ thể; (3) "cho hai tiêu đề A/B cho email này".

Ví dụ cá nhân hóa: hãng mỹ phẩm Onekind (Matt Ruggieri) cho khách làm bài trắc nghiệm về da, gợi ý quy trình chăm sóc kèm mã giảm giá, và có dữ liệu hành vi cho các email sau.

Hỗ trợ marketing truyền thống

Quảng cáo in cần đúng ngay. (Persado.) Quảng cáo in và ngoài trời không sửa được khi đang chạy, nên dự đoán trước rất có ích: nhân khẩu học quanh bảng quảng cáo (tuổi, sở thích, thu nhập) và bài học từ chiến dịch cũ. Một cửa hàng thời trang gửi các cuốn catalog khác nhau cho từng nhóm khách do AI lập (Mailchimp, Klaviyo, dữ liệu cả tại cửa hàng và online). Quảng cáo radio cho một đại lý ô tô được đo bằng CallRail (số cuộc gọi, ý định qua từ khóa) và Placer.ai (thay đổi lượng khách tới cửa hàng).

Tiếp thị qua điện thoại

Gọi ai, khi nào. Các câu cần trả lời: gọi cho ai (nhóm khách); gọi để làm gì (ví dụ giảm số khách lỡ hẹn hoặc làm khảo sát, mục đích quyết định kịch bản); gọi lúc nào (giờ giấc quan trọng, ví dụ tránh giờ hành chính hay giờ cao điểm buổi sáng); nói gì (kịch bản tự nhiên); thành công thì làm gì tiếp (tự động hẹn gọi lại, đặt lịch, gửi hợp đồng); đo thế nào; đào tạo đội ra sao; tuân thủ luật quyền riêng tư và danh sách "không gọi" (Do Not Call) thế nào (AI có thể tóm tắt cho bạn).

Câu lệnh cho cửa hàng loa. Ví dụ câu lệnh: một cửa hàng loa thấy trên Google Analytics rằng hàng bán chạy là loa không dây dưới 500 USD, còn hàng được xem nhiều là dàn âm thanh vây quanh. Họ nhờ ChatGPT nghĩ chương trình khuyến mãi cho khách cũ.

Công cụ: LeadFuze (cơ sở dữ liệu khách hàng có AI, tìm số điện thoại); ZoomInfo (danh bạ doanh nghiệp, sáp nhập với DiscoverOrg năm 2019 để có sơ đồ tổ chức và số gọi trực tiếp); Freshsales (chấm điểm khả năng mua lại của khách cũ); Google Analytics cộng ChatGPT (nên bán gì); Clearbit (phân tích tương tác, giờ liên hệ tốt nhất); Boomerang (tự động hóa quy trình bán, dọn dữ liệu, theo dõi khách đổi việc); Seismic và Mindtickle (đào tạo, huấn luyện, đóng vai, theo dõi kết quả, dự báo); VoiceSpin Auto Dialer (tự quay số, lọc danh sách Do Not Call, phân tích giọng nói). Có thể dùng ChatGPT nghĩ kịch bản, ví dụ cho sản phẩm thân thiện môi trường.

Hội chợ triển lãm

Chuẩn bị cho hội chợ. (ChatGPT, Adobe Express/Firefly, Salesforce, HubSpot.) Gian hàng phải nổi bật, chốt được khách, kết nối được người, cân bằng các nguồn khách, rồi theo dõi lại thật nhanh. Hãy dùng ChatGPT như một đồng nghiệp để cùng nghĩ ý tưởng.

Ví dụ Katy (Undefining Motherhood, cuốn sổ kế hoạch Expecting & Organized) ở hội chợ Prego Expo. Chỉ một câu lệnh đã cho ra: chủ đề gian hàng ấm cúng, màn hình số và màn hình cảm ứng, hỏi đáp trực tiếp, góc cá nhân hóa sổ kế hoạch, quà tặng có thương hiệu, phiếu giảm giá, góc chụp ảnh, cập nhật mạng xã hội trực tiếp, gặp người ảnh hưởng, các buổi workshop ngắn, đăng ký nhận bản tin, và chiến dịch email sau hội chợ. Các câu lệnh tiếp theo: sơ đồ gian hàng 10×10 feet, chữ trên biển, chủ đề hỏi đáp, nhà cung cấp quà tặng, công nghệ cho góc mạng xã hội, chủ đề phát trực tiếp, người ảnh hưởng ở địa phương kèm tin nhắn mời, quy trình theo dõi tự động, và danh sách việc 7 ngày trước khi sản xuất để đưa vào Asana.

Viết nội dung quảng cáo

AI viết quảng cáo. (Claude, Gemini, ChatGPT, Anyword.) AI dự đoán thông điệp nào sẽ chạm tới khách. Tra trang There's An AI For That (cơ sở dữ liệu công cụ AI lớn nhất, theo sách). Thử nhiều công cụ với tâm thế của người mới học. Anyword viết nội dung có hiểu biết văn hóa và có Điểm dự đoán hiệu suất (Predictive Performance Score).

Marketing qua tin nhắn SMS

Tin nhắn SMS. (EZ Texting, SimpleTexting, Twilio, Textmagic, Klaviyo.) Hợp với khách là người quản lý có hộp thư quá đầy, người dưới 40 tuổi, hoặc người hay mua của đối thủ. Tin nhắn cá nhân hóa, tới ngay.

Ví dụ Judy Stakee (từng là phó chủ tịch Warner Chappell; tổ chức các khóa trại sáng tác nhạc, hơn 700 học viên cũ, học viên khoảng ngoài 25 tuổi). Câu hỏi cần đặt: có muốn quan hệ sâu hơn không? Có nhiều tin cần báo không? Có sẵn sàng trả lời tin nhắn lại không? Tin nhắn cá nhân hóa bằng AI, ví dụ "khóa trại ở Nashville chỉ cách bạn một chuyến bay ngắn", hay lời động viên buổi sáng "hôm nay viết ba câu hát nhé". Công cụ: EZ Texting (dễ dùng), SimpleTexting, Twilio (nâng cao), Textmagic (gửi hàng loạt, tự trả lời).

Luôn đọc và sửa lại nội dung AI viết. Đó chỉ là bản nháp đầu, giọng phải là của bạn.

Câu hỏi thường gặp

Vì sao chỉ cần cải thiện một bước của phễu bán hàng?

Sách đưa phép tính: nếu mỗi bước chỉ giữ được 1% thì 1.000.000 người xem thành 10.000 lượt vào trang, 100 giỏ hàng và 1 khách mua. Chỉ cần tăng một bước lên 2% là doanh số gấp đôi. Nhiều giỏ hàng mà ít người mua có thể là dấu hiệu giá quá cao.

Có nên đăng nguyên văn nội dung AI viết không?

Không. Pallen dặn luôn đọc và sửa lại nội dung AI viết, vì đó chỉ là bản nháp đầu và giọng phải là của bạn. Sách gợi ý câu lệnh phân tích giọng văn từ một đoạn bạn dán vào, rồi nhờ AI viết theo đúng giọng đó.

AI giúp gì cho việc bán hàng hằng ngày?

Theo sách, AI giúp tìm khách tiềm năng, theo dõi email và đánh giá để bán thêm cho khách cũ, chấm điểm khách, tìm chỗ khách rơi rụng trong phễu, trả lời câu hỏi thường gặp suốt ngày đêm qua chatbot và dự báo doanh số.