Báo cáo McKinsey: 7 cách AI tạo sinh giúp doanh nghiệp B2B tăng trưởng lợi nhuận cực nhanh

• Bài viết phân tích 7 tình huống ứng dụng AI tạo sinh (gen AI) trong quy trình bán hàng B2B, giúp doanh nghiệp thúc đẩy tăng trưởng lợi nhuận nhanh và bền vững.

• Theo khảo sát McKinsey B2B Pulse 2024 với 3.942 người ra quyết định tại 13 quốc gia, 19% đã triển khai gen AI trong bán hàng, 23% đang trong quá trình thử nghiệm.

• 1. Next-best opportunity (Cơ hội tốt nhất tiếp theo):

  • Gen AI giúp sàng lọc, ưu tiên khách hàng tiềm năng bằng cách tổng hợp dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn như CRM, báo cáo công ty, dữ liệu công khai.

  • Một công ty vật liệu công nghiệp áp dụng gen AI vào dữ liệu giấy phép xây dựng để xác định dự án mới, từ đó cá nhân hóa tiếp cận, tăng giá trị pipeline lên hơn 1 tỉ USD.

• 2. Next-best action (Hành động tốt nhất tiếp theo):

  • Gen AI giúp phân loại khách hàng theo mức độ tương tác và đề xuất hành động phù hợp như gửi email, lời thoại, mời hội thảo.

  • Một công ty sản xuất thiết bị nâng cấp cơ sở dữ liệu khách hàng, dùng AI để dự đoán nhu cầu bảo trì và tăng doanh thu từ dịch vụ sau bán hơn 20%.

• 3. Meeting support (Hỗ trợ họp khách hàng):

  • Gen AI tạo ghi chú cuộc họp gồm thông tin tài chính, mục tiêu chiến lược, dữ liệu bán hàng, yêu cầu khách hàng, giúp tiết kiệm thời gian chuẩn bị.

  • Một công ty vật liệu đã cắt giảm 10% thời gian không trực tiếp tiếp xúc khách hàng nhờ công cụ hỗ trợ họp phát triển chỉ trong 7 tuần.

• 4. Proposal responder (Phản hồi đề xuất):

  • Gen AI tăng tốc trả lời RFP, tổng hợp dữ liệu từ hàng ngàn tài liệu và hợp đồng công khai để tạo phản hồi chính xác, đồng nhất.

  • Một tổ chức chăm sóc sức khỏe tiết kiệm 60–80% thời gian phân tích đối thủ nhờ công cụ AI này.

• 5. Smart pricing (Định giá thông minh):

  • AI phân tích hàng trăm thông số để đề xuất mức chiết khấu hợp lý, tối ưu theo mục tiêu (lợi nhuận, doanh số...).

  • Một công ty dịch vụ B2B tăng lợi nhuận thêm 10% bằng mô hình định giá AI dựa trên dữ liệu lịch sử giao dịch và hành vi khách hàng.

• 6. Smart research assistant (Trợ lý nghiên cứu thông minh):

  • AI tạo bản đồ khách hàng, đánh giá tiềm năng từng tài khoản, so sánh yếu tố mua hàng với đối thủ.

  • Một công ty công nghiệp toàn cầu tăng 40% tỷ lệ chuyển đổi và giảm 30% thời gian xử lý khách hàng mới.

• 7. Smart coach (Huấn luyện viên thông minh):

  • Gen AI phân tích transcript cuộc gọi để gợi ý huấn luyện cá nhân hóa.

  • Một công ty viễn thông giảm 20% chi phí đào tạo và tăng 7 điểm hài lòng khách hàng sau triển khai.

• Các doanh nghiệp hàng đầu đã bắt đầu quan tâm đến Agentic AI – giai đoạn tiếp theo của AI, nơi các agent tự động thực thi hành động như gửi email hoặc thiết lập cuộc hẹn.

• 5 bài học chính khi triển khai gen AI:

  • Bắt đầu từ bài toán kinh doanh thay vì công nghệ.

  • Thiết kế xoay quanh người bán.

  • Kết hợp mua sẵn và tùy chỉnh để tạo lợi thế cạnh tranh.

  • Cân bằng giữa tác động nhanh và chiến lược lâu dài.

  • Đầu tư vào việc tăng khả năng chấp nhận của đội ngũ bán hàng.

📌 7 ứng dụng thực tế của gen AI đã giúp các doanh nghiệp B2B như sản xuất thiết bị, chăm sóc sức khỏe, viễn thông, và công nghiệp tăng từ 10% đến 40% hiệu quả kinh doanh. Điểm chung là cá nhân hóa hành động bán hàng, định giá thông minh, và hỗ trợ người bán theo thời gian thực. Đặc biệt, agentic AI hứa hẹn nâng tầm mọi bước trong chuỗi bán hàng B2B. Với chiến lược phù hợp, các công ty có thể biến tiềm năng thành lợi nhuận thực sự.

https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/unlocking-profitable-b2b-growth-through-gen-ai

#McKinsey

5 bài học chính khi triển khai gen AI trong bán hàng B2B, được rút ra từ báo cáo "Unlocking profitable B2B growth through gen AI":

1. Bắt đầu từ bài toán kinh doanh, không phải công nghệ

• Doanh nghiệp cần xuất phát từ vấn đề cụ thể đang gặp phải trong hoạt động bán hàng, thay vì bị cuốn theo làn sóng công nghệ.

• Một số câu hỏi then chốt cần đặt ra:

  • Liệu chúng ta đang gặp khó trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng?

  • Có đang mất quá nhiều thời gian để phản hồi RFP hay chuẩn bị họp khách hàng?

• Chỉ khi xác định được thách thức lớn nhất, doanh nghiệp mới lựa chọn đúng loại công nghệ phù hợp (có thể là automation, AI truyền thống, hoặc gen AI).

• Ví dụ, nếu doanh nghiệp chưa có hệ thống xử lý đơn hàng tự động, gen AI có thể không phải giải pháp tốt nhất do mức độ chịu lỗi thấp (low tolerance for error) của quy trình này.

2. Giữ người bán hàng làm trung tâm (seller-centric design)

• Mọi giải pháp gen AI đều cần xoay quanh trải nghiệm và nhu cầu thực tế của đội ngũ bán hàng, không phải chỉ để "khoe công nghệ".

• Gen AI phải trả lời được các câu hỏi:

  • Có thật sự giúp người bán tiết kiệm thời gian?

  • Đầu ra có dễ hiểu không?

  • Có thể giải thích lại cho khách hàng không?

  • Có gợi ý hành động cụ thể không?

  • Có đủ đáng tin để người bán sử dụng hàng ngày?

• Nếu câu trả lời là “không” với bất kỳ câu hỏi nào trên, doanh nghiệp cần tái thiết kế giải pháp, từ tính năng cho đến cách hiển thị thông tin.

3. Mua những thứ dễ, tự xây dựng thứ tạo ra lợi thế cạnh tranh

• Thực tế, phần lớn doanh nghiệp không tự xây gen AI từ đầu, mà kết hợp giữa:

  • Mua giải pháp sẵn có cho tác vụ đơn giản (ví dụ: tóm tắt biên bản họp)

  • Tùy biến (build) những phần phức tạp có thể mang lại lợi thế riêng (ví dụ: định giá động dựa trên hàng trăm chỉ số).

• Mô hình "buy-plus-build" giúp doanh nghiệp linh hoạt, tiết kiệm thời gian nhưng vẫn đạt được tính độc quyền ở những điểm chạm quan trọng.

4. Cân bằng giữa tác động tức thời và năng lực lâu dài

• Cần có chiến lược AI tổng thể rõ ràng, tránh triển khai rời rạc, gây lãng phí tài nguyên và khó tích hợp về sau.

• Lộ trình lý tưởng:

  • Xác định MVP (Minimum Viable Product) cho từng use case.

  • Đưa vào triển khai nhanh, dùng kết quả tích cực ban đầu làm động lực cho tổ chức.

• Song song, cần đầu tư vào hạ tầng dài hạn:

  • Quản trị dữ liệu vững chắc.

  • Stack công nghệ hiện đại phù hợp với AI.

  • Phát triển đội ngũ nội bộ, từ tuyển dụng đến đào tạo kỹ năng AI.

5. Đầu tư vào việc thuyết phục và huấn luyện đội ngũ bán hàng

• Triển khai gen AI không chỉ là kỹ thuật, mà là quản trị thay đổi văn hóa và hành vi trong đội ngũ bán hàng.

• Một số chiến lược giúp tăng tỷ lệ chấp nhận:

  • Giao tiếp thường xuyên, rõ ràng về lợi ích và kỳ vọng.

  • Tạo "người dùng mẫu" (seller champion) để làm hình mẫu lan tỏa.

  • Thử nghiệm nhỏ (pilot) và học hỏi, lặp lại với cải tiến liên tục.

  • Khen thưởng nhóm bán hàng thử nghiệm AI, coi việc “bắt lỗi AI” là một phần của đổi mới.

• Thiết lập trung tâm xuất sắc (Center of Excellence) để quản lý quy mô, chia sẻ kinh nghiệm và đảm bảo triển khai đồng bộ.