Theo chia sẻ của anh Vũ Văn Hiếu Thảnh - Trưởng phòng kinh doanh khối Doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Bizfly, có tới 70 – 80% lead từ các chiến dịch quảng cáo không thực sự đủ “nóng” để mua ngay. Nếu sales cứ dàn trải công sức cho mọi khách hàng như nhau, không chỉ hiệu suất bị giảm sút mà còn dễ bỏ lỡ những cơ hội thực sự giá trị.

Đây là lúc doanh nghiệp cần đến AI Lead Scoring – công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân loại, chấm điểm và đề xuất mức độ ưu tiên cho từng khách hàng tiềm năng, từ đó giúp đội sales chỉ cần làm việc với 20% khách nhưng mang lại 80% doanh thu.

Vấn đề nan giải: Sales đang tốn nhiều thời gian cho những “cold lead”, khó chuyển đổi

Ở hầu hết doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty có kênh inbound marketing mạnh, mỗi ngày đội ngũ sale phải xử lý hàng chục đến hàng trăm lead từ nhiều nguồn khác nhau: Form trên website, quảng cáo Facebook, chatbot Zalo, khách để lại số điện thoại, đăng ký nhận tài liệu,…

Tuy nhiên, một thực trạng dễ thấy:

• Không phải lead nào cũng sẵn sàng mua ngay, nhưng vẫn bị đẩy về cho sale như nhau
• Sale không đủ thời gian hoặc công cụ để đánh giá mức độ tiềm năng của từng khách
• Nhiều cuộc gọi bị từ chối, bị “seen” hoặc bị “để mai gọi lại nhé” dẫn đến mỏi mệt và mất động lực
• Điều này dẫn đến việc Lead chất thì bị bỏ lỡ vì không được ưu tiên kịp thời, còn Lead kém thì chiếm thời gian và làm giảm hiệu suất tổng thể.

Vấn đề ở đây không phải do con người kém, mà là do doanh nghiệp chưa có một cơ chế phân loại khách hàng khoa học, tự động và sát thực tế. Và đó chính là khoảng trống mà AI có thể lấp đầy.

AI Lead Scoring là gì? Khác gì với cách chấm điểm truyền thống?

Nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam đã ứng dụng lead scoring nhưng chỉ ở mức thủ công, dựa theo các tiêu chí đã fix cứng, ví dụ:

• Mở email: +5 điểm
• Click vào link: +10 điểm
• Xem trang bảng giá: +15 điểm
• Không tương tác sau 7 ngày: -10 điểm
• … và cứ thế, cộng/trừ theo một bảng điểm cố định.

Cách làm này tuy dễ triển khai, nhưng thiếu tính thích ứng với thực tế, bởi:

• Hành vi khách hàng ngày càng phức tạp, không thể “điểm số hóa” bằng vài tiêu chí
• Không phản ánh được ngữ cảnh và mức độ quan tâm thật sự
• Dễ bị sai lệch nếu lượng dữ liệu lớn và đa nguồn

Vậy AI Lead Scoring khác biệt như thế nào?

AI Lead Scoring sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) để phân tích dữ liệu đa chiều về mỗi lead, từ đó dự đoán khả năng chuyển đổi theo xác suất, chứ không đơn thuần là cộng/trừ điểm, cụ thể như sau:

Thay vì hỏi: “Khách A có mở email không?”, AI đặt ra câu hỏi lớn hơn: “Dựa trên toàn bộ hành vi, vị trí, thiết bị, thời gian truy cập và lịch sử tương tác, khách A giống bao nhiêu phần trăm so với những người đã từng mua hàng?”

Và dựa vào đó, AI:

• Gán điểm tương đối chính xác (ví dụ: lead A có khả năng chuyển đổi 78%)
• Phân nhóm lead: Hot – Warm – Cold
• Tự động thay đổi điểm nếu hành vi của lead thay đổi (ví dụ: đột ngột truy cập lại trang bảng giá sau 1 tuần → tăng điểm ngay)

Cách AI phân tích và chấm điểm lead: Tư duy như một “sales leader” giỏi

Nếu một trưởng nhóm sales giàu kinh nghiệm có thể nhận thấy khách hàng tiềm  năng từ cách họ nhắn tin, hỏi giá hay đặt lịch, thì AI Lead Scoring cũng có thể làm điều tương tự, nhưng ở quy mô hàng ngàn người cùng lúc. Vậy AI hoạt động như thế nào?

Thu thập và phân tích dữ liệu đa kênh

AI không chỉ nhìn vào hành động cụ thể (click vào nút nào, để lại form ra sao) mà còn thu thập các tín hiệu từ:

• Nguồn truy cập (Facebook Ads, Google, Email, Referral...)
• Thời gian truy cập (giờ hành chính, cuối tuần, ban đêm)
• Số trang đã xem và thứ tự hành vi trên website
• Từ khóa tìm kiếm trước đó (nếu có)
• Hành vi trước đây (đã từng mở email? đã từng bỏ giỏ hàng?…)

Nhận diện mô hình hành vi

Dựa vào hàng ngàn khách hàng cũ đã từng mua, AI học được rằng:

• Những ai xem bảng giá → quay lại trong 2 ngày → hỏi tư vấn có tỉ lệ mua cao gấp 4 lần
• Những ai truy cập sau 11 giờ đêm và không để lại form thường là tham khảo, không mua

AI sẽ so sánh lead mới với những mô hình này để gán điểm một cách tương đối chính xác, ví dụ:

• Khách A → 85% khả năng mua
• Khách B → 38% khả năng mua → cần nuôi dưỡng thêm

Tự học và cải tiến theo thời gian

Một trong những ưu điểm vượt trội của AI là khả năng tự cải thiện mô hình scoring dựa trên kết quả thực tế.

• Nếu khách hàng kiểu C được gán điểm cao nhưng không mua → AI sẽ tự điều chỉnh trọng số
• Nếu khách kiểu D ban đầu bị chấm thấp nhưng lại chốt deal → AI ghi nhận mẫu hành vi mới

Nghĩa là càng sử dụng lâu, AI càng "thông minh hơn", chính xác hơn và chấm điểm sát thực tế hơn cả con người.

Quy trình ứng dụng AI để phân loại và ưu tiên lead hiệu quả

Bước 1: Tập trung toàn bộ lead về một hệ thống trung tâm

Trước khi chấm điểm, bạn cần đảm bảo toàn bộ dữ liệu về khách hàng đều được lưu trữ tập trung và đồng nhất.

• Tích hợp các nguồn: Facebook Lead Ads, Zalo OA, Website, Landing Page, chatbot, form đăng ký,...
• Kết nối về hệ thống CRM hoặc CDP (nếu có)
• Gắn các chỉ số cơ bản: nguồn, thời gian đăng ký, hành vi website, sản phẩm quan tâm...

Tất cả điều này nhằm đảm bảo bạn có hồ sơ khách hàng thống nhất, đủ dữ liệu để AI bắt đầu phân tích.

Bước 2: Triển khai mô hình AI Lead Scoring hoặc tích hợp công cụ có sẵn

Tuỳ theo khả năng kỹ thuật và ngân sách, bạn có thể:

• Tích hợp giải pháp có sẵn (như Bizfly AI Sales Agent, Bizfly CDP có sẵn mô hình scoring)
• Hoặc tự xây dựng mô hình scoring đơn giản dựa trên dữ liệu ban đầu (nếu có đội kỹ thuật)

Chúng tôi gợi bạn ban đầu nên dùng mô hình AI có sẵn để có baseline. Sau đó tinh chỉnh dần theo đặc thù doanh nghiệp.

Bước 3: Cá nhân hóa mô hình theo ngành và hành vi đặc thù

Không phải lead nào điểm cao cũng là lead “nóng” nếu bạn không gắn vào ngữ cảnh ngành:

• Trong ngành B2B các chỉ số quan trọng có thể là số trang xem, vị trí người xem, lượt tải tài liệu….
• Trong ngành bán lẻ chỉ số quan trọng sẽ là hành vi bỏ giỏ hàng, xem giá nhiều lần…

Do đó, bạn nên:

• Gắn trọng số riêng theo đặc thù ngành/ngành dọc
• Kết hợp dữ liệu offline (đơn hàng, phản hồi từ telesale) để điều chỉnh mô hình AI

Bước 4: Phân nhóm lead theo mức độ ưu tiên (HOT – WARM – COLD)

Sau khi có điểm, hệ thống sẽ phân loại tự động, ví dụ như:

• Nhóm Hot Lead: Trên 80 điểm, chuyển ngay cho sales xử lý
• Nhóm Warm Lead: Từ 50-80 điểm, cần nuôi dưỡng, retargeting thêm.
• Nhóm Cold Lead: Dưới 50 điểm, cần chăm sóc định kỳ và thường xuyên.

Bước 5: Kết nối AI với các hoạt động tiếp theo, tự động hóa xử lý

Sau khi phân nhóm, hãy:

• Kết nối nhóm Lead HOT với AI Sales Agent để tư vấn & chốt đơn tự động
• Đẩy Lead Warm vào workflow Email/Zalo nurturing
• Thiết lập rule: Nếu lead Warm tương tác lại (click, chat...) thì sẽ đẩy lên nhóm Hot
• Tạo báo cáo định kỳ để review hiệu quả từng nhóm

Lợi ích thực tế khi dùng AI để chấm điểm lead

Ứng dụng AI vào quá trình chấm điểm và phân loại lead không chỉ là một xu hướng công nghệ mà là một cách tiếp cận chiến lược giúp tối ưu hiệu suất kinh doanh, đặc biệt trong bối cảnh doanh nghiệp cần làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn.

• Tăng rõ rệt tỉ lệ chuyển đổi từ lead sang khách hàng: Khi sales chỉ tập trung vào top 20 – 30% lead tiềm năng nhất, tỷ lệ chốt đơn thường tăng gấp 1.5 – 3 lần so với cách xử lý dàn trải. 
• Giảm lãng phí nguồn lực cho các lead “ảo”: Hệ thống AI loại trừ sớm những lead có hành vi lướt qua, điền form sai lệch, không phù hợp ngành hàng…
• Tối ưu phối hợp giữa Marketing – Sales: AI giúp đưa ra một “tiêu chuẩn khách quan” để đánh giá chất lượng lead, không còn tranh luận cảm tính giữa Marketing & Sales.
• Cá nhân hóa kịch bản xử lý theo từng nhóm lead: Lead “nóng” có thể được gửi ngay đến AI Sales Agent để chốt đơn, Lead “ấm” được chăm bằng email/Zalo automation trong 7 ngày,....
• Tự động học hỏi, càng dùng càng thông minh: Sau mỗi lần khách mua – không mua – phản hồi – hoặc từ chối, AI sẽ điều chỉnh lại trọng số và logic đánh giá.

Bizfly AI Sales Agent – Tự động chấm điểm và tư vấn bán hàng, giúp tối ưu chuyển đổi

Việc chấm điểm lead chỉ thực sự tạo ra giá trị khi đi kèm với hành động tức thời, đúng ngữ cảnh và có khả năng cá nhân hóa cao. 

Đó là lý do tại sao Bizfly AI Sales Agent không chỉ là công cụ trả lời tự động mà là một nhân viên kinh doanh ảo thông minh, được thiết kế để xử lý lead chất lượng theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu hành vi và điểm số do AI đánh giá.

Với Bizfly AI Sales Agent, bạn có thể:

• Tự động tiếp cận lead điểm cao ngay khi khách vừa để lại thông tin
• Tư vấn đúng nhu cầu dựa trên lịch sử tương tác và hành vi người dùng
• Dẫn dắt hội thoại theo kịch bản chốt đơn, xử lý phản đối, gợi ý ưu đãi hoặc upsell
• Kết nối mượt mà với đội sales người thật khi khách đã sẵn sàng hành động
• Đồng bộ dữ liệu tương tác về CRM/CDP, liên tục cải tiến mô hình Lead Scoring

Bạn không cần phải lựa chọn giữa “chấm điểm” và “giao tiếp”, Bizfly AI Sales Agent là giải pháp giúp bạn thực hiện cả hai việc trong một hệ thống khép kín:

• Lead vào hệ thống → AI phân tích và gán điểm
• Lead tiềm năng cao → Bizfly AI Sales Agent tư vấn, phản hồi ngay tức thì
• Lead phản hồi tốt → Đặt lịch tư vấn, kích hoạt demo, tạo đơn tự động hoặc chuyển sang người thật
• Hành vi được ghi nhận → quay lại cải tiến điểm số và kịch bản

Để tìm hiểu thêm về cơ chế hoạt động của Bizfly AI Sales Agent, bạn có thể để lại thông tin dưới đây, đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ để tư vấn chi tiết.

DEMO AI SALES AGENT

Kết luận

AI Lead Scoring không chỉ giúp doanh nghiệp biết rõ đâu là lead tiềm năng nhất, mà còn là nền tảng để tối ưu hóa nguồn lực, gia tăng hiệu suất đội sale và tạo ra trải nghiệm khách hàng mượt mà hơn. Hy vọng bạn đã hiểu thêm về tính năng này và biết cách ứng dụng để tối ưu hiệu suất làm việc cho đội ngũ nhân viên kinh doanh.