Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được nhiều doanh nghiệp trên thế giới ứng dụng vào việc chuyển đổi cách thức kinh doanh, trong đó mảng hoạt động được chú trọng chuyển đổi đầu tiên là bán hàng. Tại những công ty bán hàng trực tuyến như Amazon và Netflix, AI được thiết kế trước tiên và chủ yếu là để tăng hiệu quả bán hàng.

Một trong những ứng dụng chính của AI trong bán hàng là làm tăng hiệu quả tìm kiếm, tiếp cận và... kiếm tiền từ khách hàng. Cụ thể, AI giúp nhân viên bán hàng nhận diện và tập trung vào nhóm khách hàng tiềm năng nhất, hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của họ, phối hợp bán hàng với các kênh khác hiệu quả hơn, tìm cơ hội bán chéo (cross-selling) và bán hàng gia tăng sản phẩm (upselling), ngăn chặn sự rời bỏ của khách hàng... Những kết quả mà doanh nghiệp có thể đạt được là doanh số cao, chi phí thấp, hiệu quả tăng cao và môi trường bán hàng tốt hơn.

Tuy nhiên, thực tế đến thời điểm hiện tại, vẫn không có nhiều doanh nghiệp gặt hái được thành công mỹ mãn với công nghệ AI. Một số doanh nghiệp đã nỗ lực xây dựng hệ thống AI nhưng vẫn chưa đạt được kết quả mong muốn. Nguyên nhân cho những sự thất bại này là do các đơn vị này chưa nhận ra hoặc chưa có các giải pháp hiệu quả để vượt qua những thách thức gặp phải khi ứng dụng AI vào bán hàng.

Andris A. Zoltners và các đồng nghiệp trong một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra một số thách thức mà các doanh nghiệp khi ứng dụng AI có thể gặp phải nhằm giúp các doanh nghiệp chủ động giải quyết để áp dụng thành công (nguồn: HBR, 2019).

Thử thách đầu tiên là cần tạo ra được một nhóm liên chức năng (cross-functional team) làm việc cùng nhau. Việc đưa các mô hình AI vào bán hàng đòi hỏi phải thiết lập một đội mới đảm trách những vai trò mới với những nhóm kỹ năng riêng biệt. Trong nhóm này, các nhân viên bán hàng rất quan trọng trong việc đưa ra tiếng nói đại diện cho lực lượng bán hàng, sản phẩm và nhu cầu của khách hàng.

Bên cạnh đó, nhóm này còn cần các thành viên có những chuyên môn khác như các chuyên gia dữ liệu lớn, các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học... để biến các dữ liệu này thành những gợi ý giải pháp giúp đáp ứng tốt các nhu cầu của khách hàng. Ngoài ra, để gắn kết tất cả những người này lại với nhau, nhóm cũng cần một người có thể hiểu cả về bán hàng và công nghệ, người giúp các kỹ sư công nghệ hiểu được bài toán theo “ngôn ngữ” của khách hàng và ngược lại.

Thử thách thứ hai là việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Để hệ thống AI hoạt động tốt thì các doanh nghiệp cần cung cấp một lượng dữ liệu khổng lồ cho hệ thống. Trong đó, một số dữ liệu được cấu trúc (như nhân khẩu học, lịch sử mua hàng) và một số dữ liệu không có cấu trúc (như các từ trong e-mail hoặc bản ghi âm). Việc doanh nghiệp tổng hợp tất cả các dữ liệu để sử dụng một lần là không đơn giản. Ngoài ra, việc tạo ra các quy trình cần thiết để liên tục làm mới dữ liệu có thể gây khó khăn, tốn thời gian và tốn kém cho doanh nghiệp.

Tuy nhiên, AI có thể làm việc với dữ liệu không đầy đủ hoặc không hoàn hảo, miễn là dữ liệu không bị sai lệch hệ thống. Trên thực tế, AI có thể cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách dự đoán các giá trị bị thiếu hoặc xác định các lỗi có thể xảy ra để doanh nghiệp khắc phục. Chính vì vậy, doanh nghiệp không cần phải đợi đến khi có bộ dữ liệu hoàn hảo, quy mô lớn mới tiến hành thực hiện mà có thể tập trung xây dựng một bộ dữ liệu quy mô nhỏ rồi tiến hành chạy thử nghiệm.

Thử thách thứ ba là hiểu đúng về cách vận hành hệ thống AI. Việc triển khai một hệ thống AI khá phức tạp, để thành công doanh nghiệp nên làm theo mô hình thiết kế và thử nghiệm nhanh (Agile), chia thành các giai đoạn, liên tục thiết kế và thử nghiệm dựa trên những phản hồi của đội ngũ bán hàng để cải tiến. Tuy nhiên, thực tế một số doanh nghiệp muốn thấy được các giá trị rõ ràng mới quyết định đầu tư để thay đổi cách mà họ đang bán hàng.

Điều này là một đòi hỏi khó thực hiện vì hệ thống AI được cải tiến và phát triển phụ thuộc vào kết quả ở những giai đoạn trước đó, do đó kết quả cuối khó mà dự đoán được. Doanh nghiệp nên bắt đầu thử nghiệm từ quy mô nhỏ, triển khai hệ thống AI với một kênh bán hàng trước rồi sau đó mở rộng ra cho tất cả các kênh bán hàng khác.

Thử thách thứ tư là làm cho các nhân viên bán hàng chấp nhận hệ thống AI. Mức độ hiểu và chấp nhận của nhân viên đối với một công cụ hoặc công nghệ bán hàng mới là yếu tố quan trọng quyết định sự thành công của việc áp dụng chúng. Khi áp dụng AI doanh nghiệp sẽ đối diện với thử thách là nhiều nhân viên vẫn còn hoài nghi về những tiềm năng của AI đối với việc bán hàng nên họ có thể không áp dụng và làm theo cách cũ. Để vượt qua thử thách này, doanh nghiệp có thể áp dụng nhiều cách khác nhau để khuyến khích lực lượng bán hàng chấp nhận các công cụ AI.

Để mọi việc diễn ra thuận lợi, nhà quản trị cần đảm bảo các công cụ AI phù hợp với cách nhân viên bán hàng đang thực hiện công việc hàng ngày của họ, sau đó cung cấp thêm những thông tin chuyên sâu, những giải thích, khuyến nghị từ hệ thống AI theo quy trình làm việc nhằm giúp họ nâng cao hiệu quả công việc.

Bên cạnh đó, nhà quản trị cũng cần khuyến khích nhân viên bán hàng cung cấp những phản hồi về các đề xuất từ hệ thống. Chẳng hạn, khuyến nghị này có hữu ích không? Nếu không, tại sao không? Bạn đã giải quyết vấn đề đó chưa?... Phản hồi như vậy giúp cải thiện hệ thống AI và quan trọng hơn là nó giúp cho các nhân viên bán hàng tham gia với vai trò như là những đối tác trong việc xây dựng hệ thống AI.

Thực tế đã chứng minh AI có thể có tác động đáng kể đến doanh số của doanh nghiệp, nhưng việc triển khai công nghệ này là không phải dễ dàng. Doanh nghiệp cần vượt qua những nghi ngờ, thử thách ban đầu để bắt tay vào triển khai từ quy mô nhỏ rồi dần mở rộng ra quy mô lớn hơn, từ một kênh bán hàng đơn lẻ đến tất cả các kênh. Bằng cách giữ mọi thứ đơn giản để bắt đầu, liên tục thử nghiệm và cải tiến, doanh nghiệp sẽ gặt hái được những kết quả vượt trên mong đợi.

Huỳnh Kim Tôn

Theo Saigon Times