Phần 2: Hành trình chuyển đổi của HubSpot với Agent-first GTM

Đây là phần thứ hai trong loạt bài ba phần về cách HubSpot chuyển đổi với AI. Phần một đề cập đến cách chúng tôi xây dựng với AI. Phần ba sẽ nói về cách chúng tôi vận hành như một công ty AI-first.

Trong ba năm qua, chúng tôi đã tái xây dựng toàn bộ cách thức thu hút, tương tác và làm hài lòng khách hàng bằng một mô hình go-to-market mới. Với AI, chúng tôi đã thêm hàng trăm nghìn công ty vào tổng thị trường mục tiêu (TAM), tăng trưởng lượng khách hàng tiềm năng có chất lượng từ các công cụ trả lời (answer engines) lên 1.850%, và hiện đặt được hơn 10.000 cuộc hẹn mỗi quý thông qua tiếp cận cá nhân hóa, với tỷ lệ thắng tăng 13% ở các giao dịch sử dụng hướng dẫn bán hàng.

Ngày nay, chúng tôi vận hành mô hình Agent-first GTM: một vòng quay (flywheel) nơi các agent (tác nhân AI) thực hiện công việc thực sự ở mọi giai đoạn, còn con người hoạt động với tác động cao hơn, kết nối sâu sắc hơn với khách hàng.

Thu hút: Tìm đúng khách hàng nhanh hơn

Phần trên cùng của phễu (funnel) hiện tại khác hoàn toàn so với ba năm trước. Nơi chúng tôi từng phụ thuộc vào các form điền thông tin, khách hàng tiềm năng từ nội dung và đội chat inbound, giờ đây chúng tôi vận hành một cỗ máy nhu cầu được hỗ trợ bởi AI.

Để xây dựng lại điều này, chúng tôi đặt ba cược: tìm đúng công ty, chuyển đổi những người đã thể hiện sự quan tâm, và xuất hiện đúng nơi người mua đang chuyển đến.

Cược thứ nhất bắt đầu với Demand Agent (Tác nhân nhu cầu). Nó xác định Hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) và tìm kiếm các công ty mới phù hợp. Agent làm giàu thông tin liên hệ với các tín hiệu từ nhiều nguồn dữ liệu, và tạo ra điểm giá trị tiềm năng cho mỗi tài khoản: dự đoán cả khả năng chốt giao dịch và doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) kỳ vọng. Năm ngoái, Demand Agent đã thêm 345.000 tài khoản vào tổng thị trường mục tiêu – những tài khoản mà trước đây nhân viên bán hàng không có đủ dữ liệu để theo đuổi.

Cược thứ hai là tự động hóa quy trình khi một khách hàng tiềm năng thể hiện sự quan tâm. Chúng tôi xây dựng Inbound Agent (Tác nhân inbound), một chatbot trên website xử lý 82% tất cả các cuộc trò chuyện inbound mà không cần sự can thiệp của con người. Agent này đánh giá khách truy cập, xử lý các câu hỏi cạnh tranh, sử dụng điểm xu hướng (propensity scoring) để xác định ý định mua hàng thực sự, đặt lịch hẹn với nhân viên bán hàng và tự chốt những gì có thể. Hiện tại, nó đã bắt đầu bán gói HubSpot Starter khi phù hợp rõ ràng.

Cược thứ ba xoay quanh một loại người mua hoàn toàn khác: những người chưa “giơ tay” nhưng đang đặt câu hỏi ở nơi khác. Chúng tôi đã đi sớm vào Tối ưu hóa công cụ trả lời (Answer Engine Optimization – AEO), và xây dựng AEO Agent để làm cho HubSpot hiển thị và đáng tin cậy trong các phản hồi do AI tạo ra từ các công cụ như ChatGPT và Perplexity. HubSpot hiện là CRM hiển thị nhiều nhất trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Khách hàng tiềm năng có chất lượng từ câu trả lời AI đã tăng 1.850% từ Q1 2025 đến Q1 2026. Những khách hàng tiềm năng này có tỷ lệ chuyển đổi cao gấp 3 lần so với tìm kiếm truyền thống.

Tương tác: Kết nối sâu hơn với khách hàng

Chuyển đổi sự quan tâm thành pipeline (đường ống) là lĩnh vực chúng tôi đầu tư mạnh mẽ. Chúng tôi xây dựng các agent và trợ lý ở mọi giai đoạn của quy trình bán hàng, mỗi công cụ dạy chúng tôi một điều bất ngờ.

Bài học đầu tiên đến từ Prospecting Agent (Tác nhân tìm kiếm). Chúng tôi cho rằng các chuỗi email sẽ làm hầu hết công việc. Nhưng không. Chỉ có một tỷ lệ nhỏ các cuộc hẹn được đặt qua email đơn thuần. Vì vậy, chúng tôi xây dựng lại agent để điều phối trên tất cả các kênh: theo dõi tín hiệu ý định, tạo các chuỗi tiếp xúc đa kênh được cá nhân hóa, và tạo nhiệm vụ cho nhân viên bán hàng vào đúng thời điểm. Ngày nay, các cuộc tiếp cận được cá nhân hóa bằng AI đặt được hơn 10.000 cuộc hẹn mỗi quý.

Bài học thứ hai đến từ các giao dịch đang tiến hành. Chúng tôi bắt đầu bằng cách xây dựng một nơi duy nhất nơi nhân viên bán hàng có thể thấy mọi thông tin về giao dịch, như điểm rủi ro và các giao dịch tương tự đã thắng. Điều này hữu ích, nhưng chúng tôi học được rằng nhân viên bán hàng không chỉ muốn một bảng điều khiển. Họ muốn đặt câu hỏi. Vì vậy, chúng tôi xây dựng Guided Sales Assistant (Trợ lý bán hàng có hướng dẫn), một giao diện hội thoại tự nhiên cho phép nhân viên bán hàng tra cứu pipeline của họ như hỏi một đồng nghiệp: rủi ro của giao dịch này là gì, chúng ta đã thắng trong những tình huống tương tự như thế nào, tôi nên làm gì tiếp theo? Ngữ cảnh này đang giúp thúc đẩy kết quả: chúng tôi thấy tỷ lệ thắng tăng 13% ở các giao dịch sử dụng hướng dẫn AI.

Chúng tôi cũng xây dựng cho giai đoạn đánh giá trong hành trình của người mua. Một pre-sales agent xử lý các câu hỏi kỹ thuật phức tạp mà nếu không sẽ cần chuyên gia. Một Demo Agent (Tác nhân demo) tạo ra một môi trường demo tùy chỉnh ngay lập tức, phù hợp với ngành, khu vực địa lý và quy mô công ty cụ thể của khách hàng tiềm năng. Những tính năng này loại bỏ các điểm ma sát từng làm chậm các giao dịch.

Chăm sóc: Mở rộng thành công và hỗ trợ với AI

Khi chúng tôi đưa AI vào giai đoạn chăm sóc, bộ phận hỗ trợ gần như ngay lập tức tìm thấy sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product-market fit). Khách hàng nhận được câu trả lời nhanh hơn, nhóm của chúng tôi có thêm năng lực, và CSAT (Chỉ số hài lòng của khách hàng) tăng lên. Customer Agent (Tác nhân khách hàng) hiện giải quyết khoảng 60% các yêu cầu hỗ trợ nội bộ mà không cần sự can thiệp của con người. Đối với các doanh nghiệp đang suy nghĩ về nơi bắt đầu với AI, chúng tôi khuyến nghị bắt đầu từ hỗ trợ. Kết quả có thể dự đoán trước và con đường đến giá trị là nhanh nhất.

Tuy nhiên, thành công của khách hàng (customer success) lại là một câu chuyện khác. Con đường đến với AI ít rõ ràng hơn và kết quả đáng ngạc nhiên hơn. Thay vì thay thế kết nối con người, các agent đã giúp kết nối sâu sắc hơn.

Vấn đề chúng tôi giải quyết là sự chú ý. Các CSM (Quản lý thành công khách hàng) phụ trách nhiều tài khoản và không thể dành sự tập trung xứng đáng cho từng tài khoản. Câu hỏi họ thường hỏi nhất là: hôm nay tôi nên tập trung vào tài khoản nào?

Customer Success Assistant (Trợ lý thành công khách hàng) của chúng tôi trả lời câu hỏi đó. Nó xác định ai cần sự chú ý và tại sao, soạn thảo nội dung tiếp cận, và đánh dấu các cơ hội để thúc đẩy tương tác sâu hơn. Hơn 80% CSM của chúng tôi sử dụng nó mỗi tuần. Điều chúng tôi nhận thấy không chỉ là hiệu quả. Các CSM sử dụng trợ lý đang có những cuộc trò chuyện tốt hơn, dựa trên ngữ cảnh, tập trung vào kết quả và diễn ra trước khi khách hàng phải yêu cầu hỗ trợ. Kết quả: tỷ lệ giữ chân khách hàng (customer save rate) cao hơn 7 điểm.

Đối với những khách hàng không có CSM được chỉ định, Digital Success Agent (Tác nhân thành công số) của chúng tôi hướng dẫn họ qua sản phẩm, đề xuất các bước tiếp theo dựa trên mô hình sử dụng và giới thiệu các tính năng mới.

Bánh đà GTM Agent-first

Đây là cách mô hình Agent-first GTM hoạt động trong thực tế, và nó tiếp tục phát triển với những thử nghiệm mới mỗi ngày.

Phần quan trọng nhất là ý nghĩa của nó đối với các nhóm của chúng tôi. Người làm marketing giờ đây tiếp cận từng khách hàng với nội dung phù hợp. Nhân viên bán hàng bước vào mọi cuộc trò chuyện với đầy đủ ngữ cảnh. CSM biết chính xác ai cần họ và tại sao. Mọi nhóm đều làm tốt hơn trong việc đạt được mục tiêu của mình.

Điều đó xảy ra bởi vì không có agent nào làm việc một mình. Demand Agent mở rộng phạm vi tiếp cận. Inbound Agent chuyển đổi những người đã bày tỏ sự quan tâm ban đầu. AEO thu hút những người mua chưa từng ở trong phễu của chúng tôi. Prospecting Agent và Deal Assistant (Trợ lý giao dịch) tăng tốc các giao dịch quan trọng. Customer Agent và Success Assistants giữ chân khách hàng lâu hơn và giúp họ nhận được nhiều giá trị hơn. Đó là bánh đà. Và nó ngày càng mạnh mẽ hơn qua mỗi tương tác.

Chúng tôi xây dựng Agent-first GTM với hai mươi năm dữ liệu, hàng trăm nghìn khách hàng và một vị trí thuận lợi để quan sát cách các đội ngũ xuất sắc nhất thế giới tiếp thị, bán hàng và phục vụ. Đó là lý do chúng tôi chia sẻ cách tiếp cận của mình.

Ghi chú về tính khả dụng: Nhiều khả năng được mô tả trong loạt bài này là sự kết hợp giữa các công cụ do HubSpot xây dựng, agent của bên thứ ba và tích hợp tùy chỉnh. Một số khả năng có sẵn trong HubSpot: tính năng AEO, làm giàu dữ liệu để thúc đẩy nhu cầu, và agent cho hỗ trợ khách hàng và tìm kiếm khách hàng tiềm năng. Các trợ lý như Guided Sales Assistant và Customer Success Assistant cũng có thể được xây dựng dưới dạng trợ lý tùy chỉnh.

Chúng tôi là một công ty lớn hơn hầu hết khách hàng của mình, và một số thứ chúng tôi xây dựng phản ánh quy mô đó. Đó luôn là mô hình của chúng tôi: trước tiên chứng minh trên chính mình, sau đó xây dựng cho khách hàng. Cam kết đổi mới của chúng tôi có nghĩa là chúng tôi học hỏi nhanh hơn, và những bài học đó trực tiếp quay trở lại sản phẩm để khách hàng không phải tự mình tìm ra giải pháp.