Advanced Workshop 01: Executive Sales & Marketing Engine 🎯
Kỹ năng cốt lõi: Biến AI thành đội ngũ Sales & Marketing tự động hóa. Từ việc nhận Lead đa kênh, tự động phân tích hành vi khách hàng đến tạo ra chuỗi kịch bản chăm sóc cá nhân hóa (Hyper-personalization) không chạm.
1. Executive Summary (Góc nhìn CEO)
- Vấn đề: Đội ngũ Sales phản hồi Lead chậm, content nuôi dưỡng (nurture) khách hàng chung chung, tỷ lệ rớt (drop) ở phễu giữa rất cao. Marketer tốn quá nhiều thời gian viết bài thủ công nhưng không ra chuyển đổi.
- Giải pháp: Hệ thống Agentic Workflow tiếp nhận Data từ Ads/Form → AI đánh giá điểm chất lượng Lead (Lead Scoring) → AI tự phân tích pain-point → Gửi chuỗi email/Zalo chăm sóc tự động cực kỳ cá nhân hóa.
- Kết quả kỳ vọng: Rút ngắn thời gian phản hồi từ hàng giờ xuống DƯỚI 3 PHÚT. Tỉ lệ chốt sale (Conversion Rate) tăng 25% nhờ content đánh trúng tim đen.
2. Kiến trúc Hệ thống (Architecture Diagram)
3. Playbook Triển khai (Bàn giao cho Team)
Bước 1: Setup Kênh Thu Thập Data Tập Trung (Data Ingestion)
- Nguồn cấp: Facebook/TikTok Lead Ads, Google Forms, Typeform.
- Luồng dữ liệu: Dùng
Make.comtạo một webhook tập trung. Mọi Lead đổ về đây thay vì nhân sự phải đi "cào" thủ công tải bằng file Excel. - Database: Tự động đẩy thông tin vào Google Sheets hoặc CRM hiện tại của công ty (HubSpot/Bitrix24).
Bước 2: AI Lead Scoring (Chấm điểm khách hàng)
- Cấu hình module OpenAI (hoặc Claude) trong Make.
- System Prompt cho AI:
"Đóng vai Giám đốc Kinh doanh. Dựa vào thông tin form (Chức vụ, quy mô công ty, câu hỏi đi kèm), hãy chấm điểm khách hàng này từ 1-10. Trả kết quả dưới dạng JSON:
{"score": 8, "pain_point": "Muốn số hóa nhưng sợ tốn kém", "priority": "HIGH"}." - Phân luồng:
- Điểm 8-10: Gửi thẳng vào nhóm Slack/Zalo nội bộ của đội Sale chốt nhanh.
- Điểm 5-7: Đưa vào chuỗi tự động nuôi dưỡng (Nurture).
Bước 3: Hyper-Personalized Messaging (Câu chào cá nhân hóa)
AI sẽ dựa vào pain_point vừa phân tích để sinh ra Kịch bản chốt Sale (Telesale Script) riêng biệt hoặc Email riêng biệt cho khách hàng đó.
- Không dùng mẫu: "Chào anh/chị, em là nhân viên bên công ty X..."
- AI sinh ra: "Chào anh Tuấn, em thấy công ty ABC của anh đang có quy mô 50 nhân sự và anh quan tâm đến việc chuyển đổi số. Bên em vừa giúp một công ty tương tự giảm 30% chi phí vận hành..."
4. Case Study Thực Chiến
Tình huống: Công ty BĐS có 500 Leads/tháng. Đội sale (10 người) gọi điện nhưng toàn bị từ chối vì chưa hiểu sát nhu cầu, không phân biệt được khách nóng/lạnh.
Cách giải quyết sau khóa học:
- Áp dụng AI Lead Scoring: Lọc ngay 100 khách "Spam", 150 khách "Nóng" (quan tâm giá trị thật), 250 khách "Ấm" (cần theo dõi).
- Xây dựng Zalo Auto-Greeting: AI tự lấy câu hỏi của khách lúc điền form để tạo lời chào cá nhân hóa => Tỉ lệ khách rep Zalo tăng từ 15% lên 40%.
- Mọi công đoạn chỉ qua 1 tài khoản Make.com (Chi phí $10/tháng) và API OpenAI (~$5/tháng). Quản lý không cần thêm nhân sự.
5. Hành động ngay tuần này (Takeaways)
✅ Hôm nay: Đăng ký tài khoản Make.com, vẽ lại sơ đồ khách hàng đến từ đâu.
✅ Ngày mai: Gắn Webhook vào 1 form duy nhất (mồi câu) đang chạy quảng cáo.
✅ Cuối tuần: Tự viết System Prompt hướng dẫn AI đọc hiểu form và chấm điểm khách.