Tiết kiệm hơn 50% thời gian bán hàng với AI (Artificial intelligen) Scoring trong CRM Marketing Automation

541 lượt xem

Công nghệ AI (viết tắt của Artificial Intelligence) hoặc trí thông minh nhân tạo là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính, quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định), và từ đó nhận thức và đưa ra quyết định như con người.

 

Hàng ngày hệ thống CRM của doanh nghiệp phải tiếp nhận hàng chục, thậm chí hàng trăm leads đổ về, tình trạng các bạn nhân viên bán hàng (sales) phải xử lý cùng một lúc rất nhiều khách hàng tiềm năng như vậy thì câu chuyện các bạn sales phải bỏ ra rất nhiều thời gian để theo dõi và tương tác nhưng không tạo được hiệu suất cao vì chưa đánh giá đúng chất lượng của khách hàng tiềm năng. Vậy đâu mới là leads chất lượng với tỷ lệ mua hàng cao để nhân viên bán hàng dành thời gian nhiều hơn?

Hiểu rõ được vấn đề này trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, hệ thống CRM Marketing Automation đã ứng dụng công nghệ AI để phân tích các dữ liệu, sự kiện hiện có trong CRM từ đó chấm điểm leads, deals dựa trên khả năng mua hàng. Công nghệ AI Scoring trong CRM Marketing Automation còn cho thấy các sự kiện gây ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định mua hàng của khách hàng tiềm năng hoặc deals.

AI Scoring xếp hạng khách hàng tiềm năng dựa vào các tiêu chí được định nghĩa sẵn trong hệ thống CRM Marketing Automation, quá đó xác định giá trị của từng khách hàng. Việc này giúp các doanh nghiệp làm chủ được việc đánh giá/ xếp hạng leads/ deals của doanh nghiệp mình, ưu tiên các tương tác mà doanh nghiệp tin rằng sẽ giúp tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.

Quy trình chấm điểm leads bằng AI (AI Scoring) dựa trên dữ liệu được lưu trữ trong CRM, vì vậy lượng dữ liệu lưu trữ càng lớn thì khả năng dự đoán của tính năng này càng chính xác. Tất cả các trường dữ liệu trong mô hình dự đoán của AI Scoring được chia làm 2 nhóm:

  • Nhóm đầu tiên dùng để đào tạo
  • Nhóm thứ hai dùng để xác minh dự đoán. Kết quả của việc xác minh dự đoán được gọi là độ chính xác của mô hình dự đoán.

 

Để AI Scoring làm việc hiệu quả nhất, hệ thống CRM Marketing Automation sẽ sử dụng những dữ liệu cần thiết như:

  • Nguồn dữ liệu của leads/deals
  • Ngày và thời gian dữ liệu được tạo
  • Giá trị của tất cả các trường dữ liệu và các cập nhật của các trường dữ liệu này
  • Dữ liệu tổng số các cuộc gọi, emails, và các kênh giao tiếp bên ngoài được tích hợp sẵn.
  • Nội dung các cuộc gọi, emails, lịch sử tin nhắn.
  • Đường dẫn khách hàng
  • Các yêu cầu của khách hàng (lặp lại hoặc ban đầu).

Như vậy, công nghệ AI Scoring sử dụng tất cả các trường dữ liệu được lưu trong hệ thống CRM Marketing Automation để phân tích từ đó mô phỏng lại quy trình suy nghĩ và đánh giá khả năng mua hàng cũng như tỷ lệ chuyển đổi của từng leads/deals trong doanh nghiệp. Điều này giúp đội ngũ bán hàng của doanh nghiệp tiết kiệm được gần một nửa thời gian để tương tác với leads/deals, tập trung vào các leads/deals có tỷ lệ chuyển đổi cao từ đó tăng cường năng suất bán hàng.

Trải qua gần 10 năm hợp tác cùng Bitrix24, YouNet SI được Bitrix24 tin tưởng như là đối tác triển khai hệ thống CRM Marketing Automation hàng đầu tại thị trường Việt Nam & Đông Nam Á. Với kinh nghiệm tư vấn và đã triển khai cho các tập đoàn hàng đầu như: Prudential Finance, MobiFone, SeABank, Vietravel, Masan, Coteccons, ACBS, Mobifone, Tiki, Novaland,… YouNet SI mong muốn được đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt trên chặng đường số hóa – đưa các công nghệ hàng đầu vào hoạt động tiếp thị, bán hàng để tạo ra giá trị bền vững cho sự phát triển của doanh nghiệp Việt.

—————————————————————————————————————————————————

YouNet SI – Doanh nghiệp đi đầu trong tư vấn và triển khai các giải pháp quản trị truyền thông, cộng tác và số hóa các quy trình hoạt động Doanh nghiệp. YouNetSI hiện là đối tác chiến lược của Bitrix Inc. (Bitrix24 & BSM) trong triển khai hệ thống Bitrix24 tại thị trường Việt Nam, Đông Nam Á và Mỹ.