LEAD SCORING LÀ GÌ? CÁC BƯỚC XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẤM ĐIỂM KHÁCH HÀNG

Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, việc hiểu rõ và phân loại đúng khách hàng tiềm năng trở thành yếu tố sống còn trong chiến lược marketing và bán hàng của doanh nghiệp. Vậy lead scoring là gì và tại sao đây lại là công cụ giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả chăm sóc khách hàng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi? Cùng AI First tìm hiểu giải pháp thực chiến giúp hàng trăm doanh nghiệp Việt Nam tối ưu hóa nguồn lực, tập trung đúng khách hàng và phát triển bền vững.

Những điểm đáng chú ý trong bài viết:

• Tìm hiểu lead scoring là gì?
• Lí do doanh nghiệp cần chấm điểm khách hàng tiềm năng.
• Các yếu tố thường dùng để chấm điểm lead: Thông tin định danh, hành vi tương tác, mức độ tương tác đa kênh, giai đoạn trong hành trình khách hàng, phản hồi trực tiếp hoặc hành vi phủ định.
• Các mô hình lead Scoring phổ biến.
• Các bước xây dựng hệ thống Lead Scoring dễ hiểu: Từ xác định mục tiêu, thu thập và chuẩn hoá dữ liệu, lựa chọn mô hình AI, thiết lập và huấn luyện mô hình AI, triển khai tích hợp hệ thống chấm điểm đến theo dõi và đánh giá và tối ưu mô hình định kỳ.
• Một số công cụ AI Lead Scoring hiện nay.

1. Lead Scoring là gì?

Lead Scoring là quá trình đánh giá và chấm điểm khách hàng tiềm năng (lead) dựa trên mức độ quan tâm và độ phù hợp của họ với sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp. Hệ thống chấm điểm này giúp đội ngũ marketing và sales xác định đâu là khách hàng tiềm năng “nóng” nhất, từ đó ưu tiên chăm sóc, tăng tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu hiệu quả bán hàng.

2. Vì sao cần chấm điểm khách hàng tiềm năng?

Trong môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh, không phải mọi khách hàng tiềm năng đều có giá trị như nhau. Việc chấm điểm khách hàng tiềm năng (Lead Scoring) giúp doanh nghiệp SME xác định được đâu là nhóm khách hàng “chín muồi” nhất để ưu tiên chăm sóc. Dưới đây là những lý do vì sao doanh nghiệp nên áp dụng Lead Scoring ngay từ hôm nay:

• Tối đa hoá chiến lược tiếp thị và bán hàng: Lead Scoring giúp đội ngũ marketing xác định tệp khách hàng chất lượng cao để tập trung ngân sách, đồng thời hỗ trợ đội ngũ sales tiếp cận đúng người, đúng thời điểm.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Khi biết được mức độ quan tâm và hành vi của từng lead, doanh nghiệp có thể gửi nội dung, ưu đãi và thông điệp phù hợp, từ đó tăng độ hài lòng và tỷ lệ chuyển đổi.
• Rút ngắn chu kỳ bán hàng: Thay vì mất thời gian cho những khách hàng chưa sẵn sàng, Lead Scoring giúp sales tập trung vào những người có khả năng ra quyết định sớm, từ đó rút ngắn quy trình bán hàng.
• Giúp dự báo doanh thu chính xác hơn: Khi nắm được tỷ lệ chuyển đổi của từng nhóm lead theo điểm số, doanh nghiệp dễ dàng lên kế hoạch doanh thu theo quý, năm dựa trên dữ liệu thực tế.
• Gia tăng tỷ lệ chuyển đổi: Nhờ sàng lọc và ưu tiên lead hiệu quả, đội ngũ bán hàng có thể tập trung nguồn lực vào khách hàng tiềm năng thật sự từ đó tăng tỉ lệ chốt đơn thành công.

3. Các yếu tố thường dùng để chấm điểm Lead

Một hệ thống Lead Scoring hiệu quả không chỉ đơn thuần là gán điểm cho khách hàng tiềm năng một cách ngẫu nhiên, mà cần phải dựa trên các yếu tố cụ thể, có thể đo lường và phản ánh chính xác mức độ quan tâm, sự phù hợp và khả năng chuyển đổi của từng lead. 

Các yếu tố thường dùng để chấm điểm Lead: 

• Thông tin định danh 
• Hành vi tương tác 
• Mức độ tương tác trên đa kênh 
• Giai đoạn trong hành trình khách hàng
• Phản hồi trực tiếp hoặc hành vi phủ định

3.1. Thông tin định danh 

Thông tin định danh là yếu tố nền tảng trong hệ thống chấm điểm lead. Đây là tập hợp những dữ liệu cơ bản giúp xác định mức độ phù hợp giữa khách hàng tiềm năng với chân dung khách hàng lý tưởng của doanh nghiệp. Nếu một lead đáp ứng đầy đủ các tiêu chí về nhân khẩu học hoặc đặc điểm doanh nghiệp, họ sẽ được chấm điểm cao hơn, từ đó được ưu tiên tiếp cận và chăm sóc sớm hơn trong hành trình chuyển đổi.

• Vị trí địa lý: Ưu tiên các lead thuộc khu vực doanh nghiệp có thể cung cấp sản phẩm/dịch vụ hoặc đang nhắm tới để mở rộng thị trường.
• Độ tuổi, giới tính: Phù hợp với phân khúc khách hàng mục tiêu, đặc biệt quan trọng trong các ngành như mỹ phẩm, giáo dục, thời trang,…
• Chức danh hoặc vai trò công việc: Lead là người có quyền ra quyết định mua hàng (manager, giám đốc, chủ doanh nghiệp) sẽ được chấm điểm cao hơn.
• Ngành nghề hoặc lĩnh vực hoạt động: Ưu tiên những ngành đang có nhu cầu cao với sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp.
• Quy mô doanh nghiệp hoặc thu nhập cá nhân: Phản ánh năng lực tài chính, đây là yếu tố then chốt trong việc đánh giá khả năng chi trả.

3.2. Hành vi tương tác

Hành vi của khách hàng khi tương tác với website, nền tảng số hoặc các chiến dịch marketing của doanh nghiệp cho thấy rõ mức độ quan tâm thực sự đến sản phẩm/dịch vụ. Đây là một trong những yếu tố cốt lõi để dự đoán khả năng chuyển đổi của lead.

• Lượt truy cập website: Càng truy cập nhiều lần trong một khoảng thời gian ngắn, chứng tỏ nhu cầu tìm hiểu càng cao.
• Tải tài liệu, brochure, eBook: Cho thấy khách hàng muốn tìm hiểu sâu hơn về sản phẩm, giải pháp hoặc công ty.
• Xem video giới thiệu hoặc đăng ký tham gia webinar: Thể hiện sự nghiêm túc trong việc tìm kiếm giải pháp phù hợp.
• Thời gian ở lại trên trang: Ở lại càng lâu, càng cho thấy sự chú ý và quan tâm đến nội dung doanh nghiệp cung cấp.
• Tương tác với chatbot/Chat Robot AI: Tìm hiểu, hỏi đáp nhiều nội dung là tín hiệu của một lead chất lượng.

3.3. Mức độ tương tác trên đa kênh 

Khách hàng hiện nay có xu hướng tương tác với doanh nghiệp qua nhiều kênh như email, mạng xã hội, chatbot, hotline, sự kiện,… Việc đo lường tổng thể mức độ tương tác trên các kênh sẽ phản ánh rõ hơn về mức độ quan tâm và sự chủ động của khách hàng, từ đó giúp chấm điểm lead một cách chính xác hơn.

• Tỷ lệ mở email marketing: Lead mở email thường xuyên, đặc biệt là các email về khuyến mãi, giải pháp, báo giá sẽ có điểm cao.
• Click vào liên kết trong email: Hành vi click thể hiện lead đang hành động, không chỉ dừng ở mức tìm hiểu.
• Tương tác trên mạng xã hội: Like, comment, chia sẻ hoặc nhắn tin trên fanpage cho thấy sự quan tâm thực sự.
• Đăng ký sự kiện offline/online: Thể hiện lead sẵn sàng dành thời gian để tiếp cận doanh nghiệp.
• Chat qua nhiều nền tảng (Zalo, Messenger, Website): Độ phủ đa kênh thể hiện sự chủ động cao.

3.4. Giai đoạn trong hành trình khách hàng 

Lead ở mỗi giai đoạn khác nhau trong hành trình mua hàng sẽ có mức độ sẵn sàng ra quyết định khác nhau. Việc xác định chính xác hành trình khách hàng giúp doanh nghiệp không chỉ chấm điểm hợp lý, mà còn xây dựng kịch bản chăm sóc phù hợp.

• Giai đoạn Nhận biết (Awareness): Mới bắt đầu tìm hiểu, thường chỉ đọc bài blog, xem video (điểm thấp).
• Giai đoạn Cân nhắc (Consideration): Đã bắt đầu so sánh giải pháp, đọc tài liệu chuyên sâu (điểm trung bình).
• Giai đoạn Quyết định (Decision): Gửi form đăng ký, yêu cầu demo hoặc báo giá (điểm cao), cần chăm sóc ưu tiên.
• Giai đoạn Trung thành (Loyalty): Đã mua, hài lòng, có thể upsell hoặc giới thiệu nên có hệ thống điểm riêng để khai thác lại.

3.5. Phản hồi trực tiếp hoặc hành vi phủ định

Không phải mọi hành vi đều nên được cộng điểm. Một hệ thống Lead Scoring hiệu quả cũng cần xác định các dấu hiệu tiêu cực để trừ điểm, lọc bỏ những lead kém chất lượng hoặc không tiềm năng, tránh lãng phí nguồn lực chăm sóc.

• Hủy đăng ký email (unsubscribe): Cho thấy khách hàng không còn quan tâm hoặc bị làm phiền.
• Không tương tác trong thời gian dài: Lead bị “nguội”, cần đưa vào chiến dịch nuôi dưỡng lại.
• Phản hồi phủ định với chatbot/email: Khách hàng từ chối nhận tư vấn, thể hiện sự không quan tâm.
• Điền thông tin sai/giả mạo: Biểu hiện rõ ràng của lead không đủ chất lượng hoặc spam.

4. Các mô hình Lead Scoring phổ biến nhất hiện nay

Tùy vào mức độ trưởng thành trong quy trình bán hàng, khả năng thu thập dữ liệu và nguồn lực công nghệ, mỗi doanh nghiệp sẽ lựa chọn một mô hình Lead Scoring phù hợp. Dưới đây là bảng tổng hợp 5 mô hình phổ biến và được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay:

5. Các bước xây dựng hệ thống Lead Scoring 

Việc xây dựng một hệ thống Lead Scoring hiệu quả không chỉ giúp doanh nghiệp ưu tiên đúng đối tượng để chăm sóc mà còn tối ưu chi phí marketing và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Dưới đây là quy trình 6 bước dễ hiểu và thực tiễn, giúp doanh nghiệp SME triển khai hệ thống chấm điểm khách hàng tiềm năng một cách bài bản:

1. Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh và chân dung khách hàng tiềm năng
2. Bước 2: Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ các kênh khác nhau
3. Bước 3: Lựa chọn mô hình AI phù hợp để chấm điểm Lead
4. Bước 4: Thiết lập và huấn luyện mô hình AI
5. Bước 5: Triển khai tích hợp hệ thống chấm điểm vào quy trình marketing & sales
6. Bước 6: Theo dõi, đánh giá và tối ưu mô hình định kì

Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh và chân dung khách hàng tiềm năng

Trước khi xây dựng hệ thống chấm điểm, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu mình muốn đạt được thông qua Lead Scoring. Đồng thời, việc xác định chân dung khách hàng mục tiêu là nền tảng để xây dựng tiêu chí chấm điểm phù hợp với thực tế kinh doanh.

• Làm rõ mục tiêu sử dụng Lead Scoring: Tăng tỉ lệ chuyển đổi? Rút ngắn chu kỳ bán hàng? Cải thiện chất lượng lead?
• Xác định chân dung khách hàng lý tưởng (ICP): Dựa vào lịch sử khách hàng cũ, phân khúc thị trường, ngành nghề.
• Phân loại nhóm khách hàng tiềm năng: Theo lĩnh vực, quy mô, hành vi,... để phục vụ thiết lập mô hình sau này.

Bước 2: Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ các kênh khác nhau

Một hệ thống Lead Scoring hiệu quả cần được xây dựng trên nền tảng dữ liệu đầy đủ, chính xác và thống nhất. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn như website, mạng xã hội, chatbot, email, CRM,...

• Tổng hợp dữ liệu từ nhiều kênh: Website, form đăng ký, chatbot, mạng xã hội, email, tổng đài,...
• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu: Đảm bảo không trùng lặp, sai định dạng, thiếu trường dữ liệu cần thiết.
• Phân loại dữ liệu thành nhóm: Dữ liệu định danh, hành vi, mức độ tương tác, nhu cầu,...
• Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu không hợp lệ hoặc spam trước khi đưa vào hệ thống chấm điểm.

Bước 3: Lựa chọn mô hình AI phù hợp để chấm điểm Lead

Tùy vào mức độ trưởng thành số và dữ liệu hiện có, doanh nghiệp có thể lựa chọn mô hình chấm điểm phù hợp. Việc áp dụng công nghệ AI giúp tăng độ chính xác và khả năng học hỏi theo thời gian.

• Xác định mô hình Lead Scoring phù hợp: Hành vi, nhân khẩu học, dự đoán bằng AI, hoặc mô hình kết hợp.
• Đánh giá khả năng ứng dụng AI: Dựa trên dữ liệu hiện có, nguồn lực nội bộ và hạ tầng công nghệ.
• Chọn công cụ AI hỗ trợ: Ví dụ: HubSpot Predictive Lead Scoring, Salesforce Einstein, hoặc giải pháp AI tùy chỉnh.
• Ưu tiên mô hình dễ triển khai trước: Sau đó nâng cấp dần theo mức độ trưởng thành dữ liệu.

Bước 4: Thiết lập và huấn luyện mô hình AI

Sau khi chọn được mô hình phù hợp, doanh nghiệp cần thiết lập các tiêu chí chấm điểm cụ thể và huấn luyện AI bằng dữ liệu thực tế. Đây là giai đoạn quan trọng để hệ thống học hỏi và tạo ra logic chấm điểm chính xác.

• Gán trọng số cho từng yếu tố: Ví dụ: tải tài liệu +10, yêu cầu báo giá +20, mở email +5,...
• Cấu hình mô hình AI học từ dữ liệu lịch sử: Dựa trên các khách hàng đã mua hàng thành công.
• Thiết lập ngưỡng điểm: Phân loại lead thành nhóm “Nóng, Ấm, Lạnh” để xử lý phù hợp.
• Thử nghiệm mô hình: Kiểm tra đầu ra với dữ liệu mẫu để hiệu chỉnh thuật toán trước khi triển khai chính thức.

Bước 5: Triển khai tích hợp hệ thống chấm điểm vào quy trình marketing & sales

Lead Scoring chỉ phát huy hiệu quả khi được tích hợp trực tiếp vào quy trình vận hành thực tế. Điều này giúp các bộ phận marketing và sales phối hợp mượt mà, tránh bỏ sót cơ hội.

• Kết nối với hệ thống CRM, email, chatbot, nền tảng automation: Tự động cập nhật điểm số cho từng lead.
• Xây dựng quy trình xử lý theo từng nhóm điểm: Lead “nóng” được chuyển ngay cho sales, lead “ấm” được nuôi dưỡng bằng email,...
• Thông báo cho nhân sự liên quan: Khi lead đạt ngưỡng điểm cần chăm sóc đặc biệt.
• Thiết kế phễu tự động nuôi dưỡng: Giúp cá nhân hóa nội dung theo từng điểm số và hành vi.

Bước 6: Theo dõi, đánh giá và tối ưu mô hình định kỳ

Không có hệ thống nào là hoàn hảo ngay từ đầu. Doanh nghiệp cần thường xuyên theo dõi hiệu suất của hệ thống Lead Scoring, từ đó điều chỉnh mô hình để phù hợp hơn với thực tế kinh doanh và thị trường.

• Theo dõi hiệu quả từng nhóm lead: Tỉ lệ chuyển đổi, thời gian chốt đơn, giá trị đơn hàng,...
• Thu thập phản hồi từ đội sales & marketing: Để cập nhật hành vi mới, điều chỉnh trọng số, loại bỏ yếu tố không còn chính xác.
• Tối ưu lại tiêu chí và điểm số: Cập nhật định kỳ theo tháng hoặc quý.
• Huấn luyện lại mô hình AI: Dựa trên dữ liệu mới để duy trì độ chính xác cao.

6. Một số công cụ AI Lead Scoring phổ biến hiện nay

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, ngày càng có nhiều nền tảng tích hợp trí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp tự động hóa quá trình Lead Scoring. Các công cụ này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng độ chính xác khi phân loại và ưu tiên khách hàng tiềm năng. 

Dưới đây là một số phần mềm AI Lead Scoring nổi bật, được tin dùng bởi nhiều doanh nghiệp trên toàn cầu.

• HubSpot Predictive Lead Scoring
• Salesforce Einstein
• MadKudu
• LeadSquared
• Zoho CRM Zia 

6.1. HubSpot Predictive Lead Scoring

HubSpot là một nền tảng CRM toàn diện được rất nhiều doanh nghiệp SME và startup lựa chọn. Tính năng Predictive Lead Scoring của HubSpot sử dụng machine learning để tự động chấm điểm khách hàng dựa trên dữ liệu hành vi và nhân khẩu học.

Tính năng nổi bật:

• Phân tích hành vi người dùng và lịch sử tương tác: Dựa trên dữ liệu có sẵn trong CRM.
• Tự động tạo mô hình chấm điểm phù hợp cho từng doanh nghiệp: Không cần lập trình phức tạp.
• Phân loại lead thành các nhóm theo mức độ ưu tiên: Giúp đội sales tập trung vào khách hàng “nóng”.

6.2. Salesforce Einstein

Salesforce Einstein là bộ công cụ AI mạnh mẽ được tích hợp trực tiếp trong hệ sinh thái Salesforce. Với Einstein Lead Scoring, doanh nghiệp có thể tận dụng dữ liệu lớn và mô hình học máy để dự đoán chính xác khả năng chuyển đổi của từng lead.

Tính năng nổi bật:

• Tự động phân tích hàng trăm yếu tố trong dữ liệu CRM: Để xác định lead chất lượng cao.
• Cập nhật điểm số theo thời gian thực: Giúp đội ngũ kinh doanh phản ứng nhanh hơn.
• Hiển thị lý do chấm điểm minh bạch: Tăng độ tin cậy và hỗ trợ ra quyết định tốt hơn.

6.3. MadKudu

MadKudu là công cụ Lead Scoring chuyên biệt cho các doanh nghiệp SaaS và B2B, giúp đánh giá mức độ “fit” của từng lead dựa trên dữ liệu định danh và hành vi theo thời gian thực.

Tính năng nổi bật:

• Phân loại lead theo mức độ phù hợp (fit) và mức độ sẵn sàng mua (intent): Tối ưu hóa phễu bán hàng.
• Tích hợp với các công cụ phổ biến như HubSpot, Segment, Intercom,...
• Tự động tạo mô hình chấm điểm theo đặc thù doanh nghiệp: Không cần data scientist nội bộ.

6.4. LeadSquared

LeadSquared là giải pháp CRM tích hợp AI, phù hợp cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ muốn tự động hóa quy trình bán hàng và marketing. Công cụ này hỗ trợ chấm điểm lead dựa trên cả hành vi lẫn thời gian phản hồi.

Tính năng nổi bật:

• Chấm điểm real-time dựa trên hành vi tương tác: Email, trang web, cuộc gọi, form,...
• Tùy chỉnh mô hình scoring linh hoạt: Theo ngành, chiến dịch hoặc mục tiêu cụ thể.
• Hỗ trợ phễu bán hàng đa cấp: Gắn điểm và gợi ý hành động phù hợp cho từng cấp độ lead.

6.5. Zoho CRM Zia

Zia là trợ lý AI thông minh được tích hợp sẵn trong nền tảng Zoho CRM. Với khả năng học từ dữ liệu lịch sử và hành vi người dùng, Zia giúp doanh nghiệp SME dự đoán chính xác lead có khả năng chuyển đổi cao.

Tính năng nổi bật:

• Phân tích hành vi và dữ liệu lịch sử để dự đoán kết quả giao dịch: Ưu tiên lead chất lượng.
• Tự động đề xuất thời điểm tối ưu để liên hệ: Tăng hiệu quả làm việc cho đội sales.
• Hiển thị lý do vì sao lead có điểm cao hoặc thấp: Giúp cải thiện kịch bản nuôi dưỡng.

Việc hiểu rõ lead scoring là gì và triển khai đúng quy trình sẽ giúp doanh nghiệp SME thay đổi cách tiếp cận khách hàng tiềm năng. Dù doanh nghiệp mới bắt đầu hay đã có sẵn hệ thống dữ liệu, lead scoring sẽ là bước đệm quan trọng giúp bạn tối ưu hiệu suất marketing và sales, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và tạo ra tăng trưởng thực chất. Qua bài viết trên, AI First mong rằng có thể hỗ trợ doanh nghiệp từ tư duy chiến lược đến triển khai thực tế hệ thống lead scoring.