Menu
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt và thị trường biến động khó lường, các nhà lãnh đạo hoạt động doanh thu (RevOps) phải đối mặt với vô vàn thách thức mới mỗi ngày.
Tuy nhiên, những thách thức phát triển nhanh chóng này càng trở nên trầm trọng hơn bởi một vấn đề cố hữu trong các nhóm bán hàng và tiếp thị: sự mất cân bằng.
Việc tự động hóa còn hạn chế khiến nhiều tác vụ RevOps vẫn phải thực hiện thủ công. Dữ liệu thiếu chính xác dẫn đến việc khách hàng tiềm năng không được chuyển hướng chính xác đến bộ phận bán hàng. Bên cạnh đó, các nền tảng rời rạc gây khó khăn trong việc tích hợp và quản lý. Tất cả những yếu tố này góp phần làm gia tăng sự bất đồng giữa bộ phận bán hàng và tiếp thị — hai nhóm cần phải phối hợp ăn ý hơn bao giờ hết trong bối cảnh hiện nay.
Để giải quyết những vấn đề trên, các nhà lãnh đạo RevOps cần hiểu rõ từng thách thức cụ thể và có các giải pháp phù hợp nhằm tối ưu hóa quy trình, tăng cường sự hợp tác giữa các bộ phận, đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh. Dưới đây là những thách thức lớn mà RevOps thường gặp phải và các giải pháp tự động hóa, tối ưu hóa dữ liệu để khắc phục từng vấn đề này
Các nhóm RevOps thường gặp phải phàn nàn rằng hệ thống CRM của họ không cung cấp dữ liệu cần thiết cho hoạt động bán hàng hoặc dữ liệu chứa đầy thông tin lộn xộn, không đầy đủ và không sử dụng được.
Một trong những nguyên nhân lớn khiến người bán phải dành nhiều thời gian hơn cho các công việc hành chính là do các công cụ và dữ liệu không được phân loại hiệu quả. Điều này làm giảm thời gian thực sự dành cho việc bán hàng.
Việc áp dụng CRM thấp do quản lý dữ liệu kém khiến các nhóm hoạt động mất lòng tin của đội ngũ bán hàng. Để khôi phục niềm tin vào CRM và giảm thời gian dành cho các công việc hành chính, cần tập trung vào việc giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu.
Dọn dẹp và cập nhật dữ liệu bằng cách sử dụng các giải pháp khớp dữ liệu, chuẩn hóa và loại bỏ trùng lặp là bước quan trọng để các nhà lãnh đạo RevOps duy trì một CRM đáng tin cậy.
Ngoài việc khắc phục các vấn đề với dữ liệu hiện có, cũng cần đảm bảo rằng CRM hoặc hệ thống tự động hóa tiếp thị (MAT) của bạn có đủ dữ liệu ban đầu. Việc tự động làm giàu dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba sẽ lấp đầy những khoảng trống trong hệ thống, giúp nhân viên bán hàng tránh được việc phải tìm kiếm khách hàng tiềm năng thủ công trên LinkedIn hay các nền tảng công khai khác.
Khi đội ngũ bán hàng có thể làm việc dựa trên dữ liệu tin cậy từ CRM, họ sẽ giảm thiểu chi phí hành chính và tập trung vào nhiệm vụ chính của mình – bán hàng.
Một trong những phàn nàn phổ biến từ đội ngũ bán hàng là họ không thể hành động hiệu quả dựa trên các khách hàng tiềm năng từ hoạt động tiếp thị – chẳng hạn như những người điền vào biểu mẫu hoặc danh sách sự kiện – vì thiếu thông tin đáng tin cậy.
Nếu không có quy trình làm giàu tự động để bổ sung thông tin như số điện thoại, địa chỉ email vào biểu mẫu, cũng như quy trình phân loại để chuyển hướng khách hàng tiềm năng đến đúng nhân viên bán hàng dựa trên ngành nghề, quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ chuyển đổi sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng.
Hệ quả là thời gian phản hồi khách hàng kéo dài, ảnh hưởng đến hiệu quả bán hàng và lợi nhuận. Ngân sách tiếp thị và thời gian quý báu đã đầu tư vào việc thu hút những khách hàng tiềm năng này có thể bị lãng phí.
Việc làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng một cách toàn diện có thể giúp chuyển đổi MQL thành SQL nhanh chóng và hiệu quả, hỗ trợ đội ngũ bán hàng đạt được thành công.
Các nhóm RevOps có thể tùy chỉnh mức độ tự động hóa phù hợp với nhu cầu kinh doanh hoặc thời gian diễn ra chiến dịch. Đôi khi, việc làm giàu dữ liệu có thể được thực hiện theo yêu cầu, trong khi những trường hợp khác, việc làm giàu có thể được lên lịch trình trước. Bằng cách này hay cách khác, công việc thủ công nhàm chán sẽ bị loại bỏ, đồng thời kết nối chặt chẽ hơn các nỗ lực bán hàng và tiếp thị.
Bước tiếp theo là chuyển giao SQL với đầy đủ thông tin chi tiết cho nhân viên bán hàng để họ có thể bắt đầu quá trình bán hàng một cách hiệu quả.
Theo Gartner, các ủy ban mua sắm ngày nay có thể bao gồm tới 11 người ra quyết định, thậm chí đôi khi con số này lên tới 20 người với nhiều vai trò khác nhau.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu mới theo cách truyền thống là một quá trình thủ công, tốn thời gian. Không phải nhân viên bán hàng nào, đặc biệt là những người mới, cũng có thể xác định chính xác tài khoản nào phù hợp nhất. Điều này thường dẫn đến việc lãng phí thời gian cho việc thu thập dữ liệu thủ công, thậm chí là dữ liệu không nhắm đúng mục tiêu.
Khi các nhóm bán hàng gặp khó khăn trong việc thu thập thông tin liên lạc cần thiết để tiếp cận các ủy ban mua hàng lớn, họ thường bị mắc kẹt trong cách tiếp cận bán hàng đơn lẻ. Việc không nhắm mục tiêu đúng người ra quyết định bằng cách tiếp cận bán hàng toàn diện sẽ làm tăng tỷ lệ mất giao dịch và ảnh hưởng đến doanh thu.
Hãy hỗ trợ đội ngũ bán hàng của bạn truyền tải thông điệp hiệu quả và tiếp cận đúng người ra quyết định tại các tài khoản tiềm năng nhất bằng cách sử dụng nền tảng thông tin dữ liệu tinh vi, cung cấp dữ liệu động, theo thời gian thực.
Với quy trình bán hàng tự động, các tài khoản mới phù hợp với tiêu chí ICP (Ideal Customer Profile) không chỉ được chỉ định cho đúng nhân viên bán hàng mà thông tin liên lạc của ủy ban mua hàng cũng được tự động làm giàu và cập nhật vào CRM hoặc MAT. Nhờ đó, nhân viên bán hàng có thể chủ động tiếp cận các tài khoản với đầy đủ thông tin liên lạc cần thiết. Khả năng chốt giao dịch thành công sẽ tăng lên khi họ xây dựng mối quan hệ với tất cả các bên liên quan trong quy trình mua hàng.
Tiếp thị dựa trên tài khoản (ABM) cũng trở nên cá nhân hóa hơn, cung cấp cho bộ phận bán hàng những thông tin chi tiết để có được những cuộc trò chuyện hiệu quả. Các tín hiệu nâng cao như dữ liệu về hành vi trực tuyến của khách hàng tiềm năng (ví dụ: lượt tải tài liệu, truy cập website,…) có thể nhanh chóng xác định các công ty mục tiêu đang quan tâm đến những vấn đề trọng yếu. Hệ thống sẽ tự động chuyển những công ty này vào chiến dịch phù hợp hoặc thông báo cho nhóm của bạn xây dựng chiến lược tiếp cận tùy chỉnh. Các thông báo về tin tức công ty cũng có thể được sử dụng để giúp các nhóm bán hàng và tiếp thị gửi thông điệp liên quan về các giải pháp hữu ích.
Tốc độ là yếu tố then quyết trong việc theo dõi khách hàng tiềm năng. Tuy nhiên, các nhóm RevOps thường thiếu khả năng tự động hóa dựa trên quy tắc để giải quyết nhu cầu phân loại khách hàng tiềm năng phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác.
Việc sử dụng các giải pháp phân loại điểm tiếp xúc không được liên kết thường đòi hỏi nhiều giờ nghiên cứu và nhập liệu thủ công, không chỉ lãng phí thời gian mà còn có thể dẫn đến dữ liệu kém chất lượng. Nếu không có giải pháp tự động hóa toàn diện, khách hàng tiềm năng sẽ nhanh chóng mất hứng thú. Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ khách hàng tiềm năng đủ điều kiện có thể giảm tới 400% chỉ sau 10 phút.
Hãy đẩy nhanh quy trình bằng cách sử dụng các công cụ tự động hóa linh hoạt, loại bỏ nhu cầu phân công thủ công và thiết lập logic phức tạp với nền tảng đơn giản, không cần code.
Một hệ thống phân loại tích hợp có khả năng tự động làm sạch, làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng và quản lý việc phân bổ khách hàng tiềm năng cho đúng nhân viên bán hàng theo thời gian thực là một bước đột phá. Nâng cao hiệu quả cho các nỗ lực phân loại và theo dõi khách hàng tiềm năng bằng cách sử dụng quy trình làm việc kết hợp, liền mạch, đảm bảo khách hàng tiềm năng luôn được chuyển giao kịp thời.
Thời gian từ lúc khách hàng điền biểu mẫu đến khi nhận được cuộc gọi từ nhân viên bán hàng phù hợp sẽ được rút ngắn đáng kể, chỉ còn tính bằng giây thay vì vài phút. Việc cung cấp thông tin khách hàng phù hợp cho đúng nhân viên bán hàng cũng sẽ giúp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Việc xác định và tiếp cận đúng đối tượng trong danh sách tài khoản mục tiêu đã khó, nay càng trở nên thách thức hơn khi danh sách này chưa được phát triển đầy đủ.
Hơn nữa, việc phụ thuộc vào quy trình thủ công để thu thập thông tin chi tiết về Hồ sơ Khách hàng Lý tưởng (ICP) sẽ dẫn đến quy trình chậm chạp, kém hiệu quả, khiến đội ngũ bán hàng mất tập trung vào các hoạt động bán hàng cốt lõi.
Tự động hóa quá trình xây dựng danh sách các công ty phù hợp với tiêu chí ICP, sau đó bàn giao cho đội ngũ bán hàng và tiếp thị để họ có thể triển khai bán hàng và chiến dịch tiếp thị một cách hiệu quả. Thiết lập quy trình làm việc tự động giúp bạn tìm kiếm dữ liệu ICP hàng loạt và trên quy mô lớn.
Nhờ tính năng tự động hóa, nhóm của bạn có thể nhanh chóng khám phá dữ liệu tài khoản và công ty mới được xây dựng theo tiêu chí ICP, rút ngắn thời gian đánh giá và tăng tốc độ xử lý dữ liệu một cách đáng kể.
Dữ liệu liên hệ của khách hàng cũng sẽ được ngữ cảnh hóa với những thông tin bổ sung quan trọng, như dữ liệu ý định, giúp tối ưu hóa quá trình bán hàng và tăng độ chính xác trong việc tiếp cận khách hàng.
Việc sử dụng nền tảng tự động hóa với dữ liệu hoàn chỉnh, chất lượng cao sẽ giúp đội ngũ bán hàng và tiếp thị của bạn nhắm mục tiêu hiệu quả hơn vào các tài khoản phù hợp nhất, từ đó nâng cao tỷ lệ thành công và sự ủng hộ của khách hàng.
Để vượt qua những thách thức đang ngày càng gia tăng, các nhà lãnh đạo RevOps cần tập trung vào việc tự động hóa quy trình, cải thiện quản lý dữ liệu và xây dựng sự hợp tác bền chặt giữa các nhóm bán hàng và tiếp thị. Việc triển khai các giải pháp tự động hóa thông minh sẽ giúp không chỉ tối ưu hóa hiệu suất làm việc mà còn tăng khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự. Trong một thị trường cạnh tranh khốc liệt, sự nhanh nhạy trong việc ứng dụng công nghệ và tối ưu hóa quy trình sẽ là chìa khóa giúp doanh nghiệp đạt được thành công bền vững.
Nguồn: Zoominfo.
