AI và sự trở lại của “cuộc gọi lạnh”

Có thời, “cold call” - những cuộc gọi chào hàng tới khách hàng chưa từng quen biết, là một trong những vũ khí chủ lực của bộ phận kinh doanh. Nhưng rồi điện thoại di động, mạng xã hội, email marketing và đặc biệt là nạn spam khiến hình thức này trở thành nỗi phiền toái hơn là cơ hội. Ngày nay, nhiều người, đặc biệt là giới trẻ thậm chí không bao giờ nhấc máy nếu thấy số lạ.

Với DN, điều này đồng nghĩa một thực tế: Hàng nghìn giờ làm việc của đội ngũ bán hàng bị tiêu tốn vào những cuộc gọi không ai nghe máy. Thế nhưng, nghịch lý ở chỗ, theo Martal.AI, hơn 50% khách hàng B2B vẫn đến từ cold call. IBISWorld thống kê có gần 50.000 doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tiếp thị qua điện thoại tại Mỹ, với tốc độ tăng trưởng bình quân 4,9%/năm giai đoạn 2020-2025. Quy mô thị trường toàn cầu dự kiến chạm 11,5 tỷ USD vào năm tới.

Vấn đề không phải cold call “chết”, mà là cách chúng ta đang thực hiện nó không còn phù hợp. Và đây chính là khoảng trống để AI bước vào.

Bài toán lọc “cỏ khô” tìm “kim”

Câu chuyện của TitanX (một startup Mỹ) cho thấy sự thay đổi không nằm ở việc loại bỏ cold call, mà ở việc thông minh hơn trong cách chọn người để gọi. CEO Joey Gilkey gọi sản phẩm của mình là “Nền tảng ý định qua điện thoại”. Đây là một hệ thống AI có khả năng phân tích hàng loạt tín hiệu hành vi để xác định ai là người có khả năng nghe máy và quan tâm cao nhất.

Gilkey so sánh bán hàng qua điện thoại giống như tìm kim trong đống cỏ khô. Nghĩa là gọi ngẫu nhiên cho cả đống cỏ khô đó, hy vọng may mắn tìm được kim. Nhưng AI sẽ “sàng lọc” trước, trao tận tay cho bạn túi kim, để mỗi cuộc gọi đều có xác suất thành công cao hơn nhiều.

Thực tế, TitanX vận hành dựa trên một chuỗi phân tích ba lớp, nhằm biến những tín hiệu hành vi rời rạc thành một điểm số “ý định cao” để nhân viên bán hàng biết nên ưu tiên ai trước. Lớp đầu tiên là xác minh danh tính và số liên lạc, nơi AI kiểm tra số điện thoại có đúng thuộc về người cần gọi hay không, đồng thời loại bỏ những dữ liệu sai hoặc đã lỗi thời. Tiếp đó, hệ thống chuyển sang đánh giá trạng thái hoạt động của số điện thoại, xác định liệu nó còn được sử dụng hay đã bị bỏ, qua đó tránh lãng phí công sức vào các “số chết” vốn không thể mang lại phản hồi. Lớp cuối cùng là phân tích thói quen nghe máy, trong đó AI dựa vào các tín hiệu viễn thông để nhận diện xem người này có thường bắt máy số lạ hay không, và vào khung giờ nào họ dễ phản hồi nhất.

Tất cả dữ liệu này được tổng hợp từ 12 tín hiệu độc quyền, bao gồm lịch sử tương tác viễn thông, hành vi tiêu dùng, dữ liệu B2B và các biến động công nghệ có khả năng ảnh hưởng tới thói quen liên lạc của người dùng. Kết quả là một điểm số “ý định cao” - chỉ số giúp nhân viên bán hàng nhìn vào là biết ngay ai nên được gọi đầu tiên, và ai có thể xếp sau.

Điểm khác biệt của TitanX nằm ở khả năng không chỉ chỉ ra ai là người nên gọi, mà còn xác định khi nào là thời điểm vàng để thực hiện cuộc gọi. Khi AI nhận diện tín hiệu “cửa sổ tiếp nhận”, chẳng hạn khách hàng vừa tương tác với một nội dung liên quan tới sản phẩm hoặc có tần suất sử dụng điện thoại cao vào một khung giờ nhất định thì hệ thống sẽ lập tức gắn cờ để nhân viên gọi đúng lúc. Ví dụ, một DN cung cấp phần mềm quản lý kho nhận thấy nhiều khách hàng tiềm năng trả lời máy ngay sau khi họ tương tác với quảng cáo Facebook hoặc tải tài liệu từ website. TitanX có thể phát hiện các dấu hiệu đó và “nhắc” nhân viên gọi trong vòng 15 phút, qua đó tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi.

Một hãng bảo hiểm nhân thọ tại California từng đối diện tình huống quen thuộc: danh sách 10.000 khách hàng tiềm năng nhưng tỷ lệ nghe máy chỉ khoảng 2%. Sau khi áp dụng nền tảng AI lọc danh sách, chỉ còn 3.000 số được coi là “ý định cao”, nhưng tỷ lệ nghe máy tăng lên 18%, doanh số chốt hợp đồng tăng 4 lần trong quý đầu tiên.

Tại Việt Nam, một công ty cung cấp giải pháp phần mềm quản lý kho cho DN vừa và nhỏ cũng gặp khó khi gọi chào hàng. Trước đây, nhân viên thường mất cả ngày gọi 100 số, trong đó 90% là không bắt máy hoặc từ chối ngay. Khi hợp tác với một đơn vị công nghệ trong nước triển khai hệ thống AI lọc dữ liệu dựa trên tần suất tương tác số điện thoại trên Zalo, lịch sử phản hồi các chiến dịch SMS, thậm chí cả thời điểm thường online, đội ngũ đã giảm một nửa số cuộc gọi nhưng số cuộc hẹn demo phần mềm lại tăng gấp đôi. Điểm chung của những ví dụ này là DN không thay đổi sản phẩm hay đội ngũ bán hàng, mà thay đổi cách tiếp cận khách hàng… nhờ công nghệ.

Tương lai: cá nhân hóa ở quy mô lớn

Sự kết hợp giữa AI và cold call đang minh chứng cho khả năng “cá nhân hóa ở quy mô lớn” - điều mà trước đây gần như bất khả thi. Không còn chuyện gửi cùng một kịch bản đến hàng ngàn số, mà là hàng ngàn kịch bản được tinh chỉnh dựa trên dữ liệu hành vi, thời gian, và xác suất phản hồi.

Nếu coi tiếp thị qua mạng xã hội là cá nhân hóa ở không gian số, thì cold call thông minh là cá nhân hóa ở kênh giao tiếp trực tiếp nhất: giọng nói. Sức mạnh của kênh này nằm ở khả năng truyền cảm xúc, tạo kết nối nhanh và chốt quyết định ngay trong cuộc trò chuyện.

Tuy nhiên, để “tiến” cùng những ứng dụng hiệu quả với nền tảng từ AI, DN phải có đầu vào sạch, đầy đủ và nhất quán, do đó việc đồng bộ dữ liệu CRM, loại bỏ bản ghi trùng lặp, xóa thông tin lỗi thời là điều bắt buộc. Song song đó, đội ngũ bán hàng cần được huấn luyện để khai thác danh sách gợi ý từ AI theo hướng cá nhân hóa, nên tìm hiểu thêm thông tin về từng khách hàng, chuẩn bị kịch bản mở đầu phù hợp để biến lợi thế “đúng người - đúng thời điểm” thành một cuộc trò chuyện giàu tính thuyết phục.

DN cũng không nên chỉ dựa vào một kênh duy nhất. Trường hợp khách hàng không bắt máy ở lần đầu. Khi đó, quy trình đa kênh sẽ phát huy tác dụng: kết hợp gọi điện, gửi email, nhắn tin qua Zalo hoặc LinkedIn, rồi quay lại gọi sau để tăng khả năng kết nối. Quan trọng hơn, hệ thống AI chỉ trở nên thông minh hơn nếu được nuôi dưỡng bằng phản hồi thực tế. Vì vậy, sau mỗi cuộc gọi dù thành công hay thất bại, DN nên cập nhật kết quả để AI tinh chỉnh mô hình, liên tục nâng độ chính xác và hiệu suất tiếp cận qua thời gian.

Cold call không lỗi thời, nó chỉ cần được làm lại theo cách phù hợp với hành vi khách hàng hiện đại. Với sự hỗ trợ của AI, các doanh nghiệp có thể giảm lãng phí, nâng cao tỷ lệ thành công và quan trọng hơn là bảo vệ hình ảnh thương hiệu.