We replaced our sales team with 20 AI agents—here’s what happened next | Jason Lemkin (SaaStr)

SaaStr đã chuyển đổi đội ngũ sales từ 10 nhân sự xuống còn 1.2 người và 20 tác nhân AI, duy trì hiệu suất kinh doanh tương đương với chi phí và năng suất vượt trội.
AI đang thay thế các công việc sales lặp lại và loại bỏ những người có năng lực trung bình, giải phóng nhân sự giỏi để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Tương lai của sales sẽ chứng kiến các chuyên gia quản lý AI agent để mở rộng quy mô hoạt động, thay vì thực hiện các nhiệm vụ cơ bản như gửi email và sàng lọc khách hàng tiềm năng.

Sales — Bán hàng
AI Agent — Tác nhân AI
Go-to-Market (GTM) — Tiếp cận thị trường
SDR (Sales Development Representative) — Đại diện phát triển kinh doanh
AE (Account Executive) — Quản lý tài khoản
Chief of AI — Giám đốc AI
Hyper employable — Khả năng tuyển dụng cao
Lead — Khách hàng tiềm năng
ROI (Return On Investment) — Lợi tức đầu tư
Productivity — Năng suất

Chuyển đổi Đội ngũ `Sales` với `AI`

Trước đây, chúng tôi có khoảng 10 nhân viên toàn thời gian. Hiện tại, chúng tôi chỉ có 1,2 người và 20 tác nhân AI (agent). 10 bàn làm việc từng dành cho đội ngũ go-to-market giờ đây được gắn nhãn với tên các agent của chúng tôi: Reply cho replet, Quali cho qualified, Arty cho artisan. Một agent khác mang tên Agent Force vẫn đang cần một biệt danh. Các agent này làm việc suốt đêm, cuối tuần và cả vào dịp Giáng sinh. Chúng tôi đã ngừng tuyển dụng nhân sự cho bộ phận sales.

Hoạt động kinh doanh đang diễn ra rất giống so với khi chúng tôi có 10 nhân sự. Mặc dù tôi vẫn sẽ tuyển dụng ngay lập tức nếu có thêm hai nhân viên xuất sắc muốn tham gia, nhưng tôi không thể thuê một người mà sau ba tháng làm việc vẫn không biết SaaStr hoạt động như thế nào. AI đang thay thế những công việc mà mọi người không muốn làm và đang loại bỏ những người có năng lực trung bình.

Về tương lai của ngành sales, tôi hình dung chúng ta sẽ có những SDR với mức lương 250.000 đô la mỗi năm, nhưng họ sẽ quản lý 10 agent thay vì 10 người. Những SDR trẻ tuổi điển hình được tuyển dụng từ trường đại học để gửi email sẽ không còn cần thiết nữa. Những người chuyên sàng lọc lead đến, hay xử lý các yêu cầu liên hệ, sẽ trở nên lỗi thời vào năm tới.

Tương lai của Nghề `Sales` và Khả năng Tuyển dụng

Nếu bạn có thể thích nghi với sự thay đổi này, bạn sẽ có khả năng tuyển dụng cao (hyper employable). Khách mời hôm nay là Jason Lemkin, nhà sáng lập và CEO của SaaStr – cộng đồng lớn nhất thế giới dành cho các nhà sáng lập B2B. Jason là một chuyên gia sâu sắc về sales và go-to-market, đồng thời anh cũng đang đi sâu vào nghiên cứu những gì AI có thể làm cho ngành sales. Anh ấy đã chuyển đổi đội ngũ sales của SaaStr từ khoảng 10 SDR và AE thành một AE toàn thời gian, một Chief of AI bán thời gian tên là Amelia, và 20 tác nhân AI. Hiện tại, đội ngũ AI của anh ấy đang đạt hiệu suất tương tự như đội ngũ nhân sự trước đây, và đây mới chỉ là khởi đầu.

Những cuộc trò chuyện như thế này rất thú vị vì khách mời đang sống trong tương lai và mang đến cho chúng ta cái nhìn về những gì sắp tới, cách chúng ta có thể đạt được điều đó và tránh được những cạm bẫy trên đường đi. Chúng tôi sẽ thảo luận về những bài học anh ấy đã rút ra về xu hướng của sales và go-to-market trong thời đại AI, lời khuyên cho lộ trình sự nghiệp của nhân viên sales, tương lai của tổ chức go-to-market, cách các startup AI có thể thành công, những công cụ AI hữu ích nhất, và quá trình chuyển đổi đội ngũ sales sang AI.

SaaStr: Mô hình Kinh doanh và Chặng đường `AI` hóa

Jason Lemkin, một nhà sáng lập hai lần, bắt đầu viết blog vào năm 2012 về những sai lầm của mình sau khi bán startup cho Adobe. Từ đó, anh đã tổ chức các buổi gặp mặt, và sự kiện SaaStr Annual thu hút 10.000 người mỗi năm. Anh cũng đã đầu tư gần 200 triệu đô la vào các nhà sáng lập trong cộng đồng. Mặc dù ban đầu không có doanh thu, SaaStr hiện là một doanh nghiệp lớn với doanh thu hàng năm đạt con số tám chữ số, mặc dù chi phí, đặc biệt là cho các sự kiện, khá lớn. Đội ngũ go-to-market của SaaStr đã được xây dựng theo thời gian để quản lý hàng trăm nhà tài trợ.

Khoảnh khắc thay đổi lớn đến vào tháng 5 năm nay. Khi đó, SaaStr đã có một tác nhân AI tên là Deli đang hoạt động. Ngay trước sự kiện thường niên với ngân sách bảy con số và doanh thu tám con số, hai nhân viên sales chủ chốt đã nghỉ việc ngay tại chỗ. Đây là lần thứ ba Jason đối mặt với tình huống tương tự. Anh đã quyết định chuyển hướng hoàn toàn sang tác nhân AI bằng cách trao đổi với Amelia, Chief AI Officer của công ty: "Chúng ta sẽ ngừng tuyển dụng con người cho sales. Chúng ta sẽ đẩy giới hạn với các agent, ngay cả khi nó không hoàn toàn hoàn hảo." Tác nhân AI Deli trước đó đã tự mình chốt một hợp đồng tài trợ trị giá 70.000 đô la, cho thấy tiềm năng của AI ngay cả khi không được đào tạo chuyên sâu về sales hay GTM. Việc liên tục phải trả lương cao cho các SDR trẻ tuổi chỉ để họ nghỉ việc là điều Jason không muốn lặp lại.

Ngày nay, văn phòng của SaaStr yên tĩnh lạ thường, với 10 bàn làm việc cũ của nhân viên go-to-market giờ được đặt tên các agent. Các CEO của các công ty AI hàng đầu cũng có chung mong muốn giữ đội sales nhỏ gọn vì lý do văn hóa.

Hiệu quả của `Tác nhân AI` và Bài học Đào tạo

Nhìn chung, năng suất ròng của đội ngũ AI tương đương với đội ngũ con người trước đây, nhưng hiệu quả hơn nhiều và có khả năng mở rộng (scales) vì đây là phần mềm. Để các tác nhân AI hoạt động hiệu quả, cần có thời gian và quy trình đào tạo cẩn thận. Chúng không thể hoạt động ngay lập tức. Khi được điều chỉnh tốt, thông qua việc sử dụng những nhân viên sales giỏi nhất hoặc script bán hàng hiệu quả nhất để đào tạo, tác nhân AI có thể trở thành một phiên bản của nhân viên sales xuất sắc nhất. Jason nhấn mạnh rằng trong thời đại AI, anh không muốn tiếp tục thuê những nhân viên sales có nguy cơ nghỉ việc, mà muốn tiên phong khám phá giới hạn của công nghệ này.

Dịch vụ SaaStr: Tài trợ và Vé Sự kiện

Về mô hình kinh doanh của SaaStr, đội ngũ sales của họ chủ yếu bán hai loại sản phẩm:

Tài trợ: Các gói tài trợ cho sự kiện SaaStr Annual, trung bình khoảng 70.000 đến 80.000 đô la.
Vé tham dự: Vé sự kiện SaaStr Annual, với nhiều mức giá khác nhau, từ vài trăm đô la cho đến 2.000 đô la cho các VC mua vào phút chót. Các nhà sáng lập mua vé sớm sẽ được hưởng mức giá ưu đãi hơn. Để tối đa hóa doanh thu vé, cần có các drip campaign và hoạt động tiếp cận chủ động chứ không chỉ đơn thuần là gửi email.

Lời nhắn từ Nhà tài trợ: DX và Vzero

Tập podcast này được tài trợ bởi:

DX: Nền tảng developer intelligence giúp các tổ chức thích ứng với kỷ nguyên AI. DX cung cấp dữ liệu và thông tin chi tiết về hiệu quả sử dụng công cụ AI, cách chúng mang lại giá trị cho các developer và tác động đến năng suất engineer. Các công ty như Dropbox, Booking.com, Adyen và Intercom đã sử dụng DX để hiểu sâu hơn về những thay đổi này. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập getdx.com/lenny.
Vzero từ Vercel: Trợ lý phát triển web dành cho các chuyên gia từ mọi nền tảng kỹ thuật, bao gồm quản lý sản phẩm, designer và developer. Vzero giúp người dùng tạo prototype hoạt động, phác thảo kế hoạch dự án, tạo giao diện tương tác và xây dựng ứng dụng full stack mà không cần viết mã. Với các tính năng như tích hợp AI, cơ sở dữ liệu, nhập ảnh chụp màn hình và đồng bộ hóa với GitHub, Vzero giúp giảm thiểu các nút thắt trong quá trình phát triển và tăng cường cộng tác. Kết quả là, quá trình phát triển nhanh hơn và con đường từ ý tưởng đến triển khai được rút ngắn. Vercel xây dựng V0 cho những builder muốn tạo ra sản phẩm ngay lập tức. Truy cập versell.com/lenny để bắt đầu.

Sự Chuyển Đổi trong Hoạt Động Bán Hàng với `AI Agent`

Bạn phải kích hoạt lại những người đã đến tham dự Lenny Summit ba năm trước, bạn muốn họ quay trở lại vì họ là những người tốt. Và điều đó đòi hỏi công sức. Khi cơ sở khách hàng của bạn mở rộng, bạn biết đấy, hiện có bao nhiêu người đăng ký nhận bản tin của Lenny? Khoảng 1,2 triệu người hoặc hơn.

1,2 triệu người xấp xỉ.

Được rồi. Bao nhiêu người trong số đó một con người có thể tự mình liên hệ?

Gần như không có ai.

2.000 người. Đúng vậy.

Hãy tưởng tượng bạn thuê một SDR 21 tuổi mới ra trường cao đẳng và nói: "Đây là danh sách của tôi, 1,2 triệu người. Bắt đầu gọi cho họ. Tôi muốn họ đến Lenny Summit."

Dù sao, chúng tôi có phiên bản thấp cấp này, đó là vé sự kiện, phải không? Mang lại bốn hoặc năm triệu đô la mỗi năm. Và sau đó chúng tôi có chu kỳ bán hàng cao cấp hơn. Chúng rất khác nhau. Và thực tế, chúng có các agent khác nhau. Và sau đó chúng tôi có một agent khác để đưa những người đã ngừng tương tác quay trở lại. Vì vậy, chúng tôi có các agent dành cho khách hàng cao cấp và thấp cấp đã ngừng tương tác. Họ có quy trình làm việc khác nhau và chúng tôi thực sự sử dụng các nhà cung cấp khác nhau cho đến hiện tại.

Được rồi. Và trước đây, trước khi thế giới tương lai này xuất hiện, bạn có bao nhiêu SDR? Bao nhiêu nhân viên kinh doanh trong...

Chúng tôi sẽ có từ hai đến ba SDR và lên đến năm AE.

Được rồi. Vậy là khoảng tám, chín người làm việc toàn thời gian cho Saster, đúng vậy, để tìm kiếm nhà tài trợ và bán vé.

Đúng vậy. Mặc dù rất nhiều là inbound và gia hạn, nhưng đúng vậy, để quản lý hoạt động kinh doanh đó, để quản lý việc quản lý bán hàng và go-to-market. Hãy gọi đó là 8 đến 9 người trong go-to-market. Bây giờ chúng tôi có 1.2...

1.2...

Con người.

Con người, 1.2 con người.

20 AI agent.

1 phẩy... 0,2 con người là gì?

Amelia, Giám đốc AI của chúng tôi, người điều hành mọi thứ. Cô ấy dành 20% thời gian của mình để quản lý các agent, điều phối các agent.

Được rồi.

Đó là điều mà tôi nghĩ mọi người không... Hãy đi sâu vào đó. Họ nói về nó, nhưng họ không thực sự hiểu điều đó có nghĩa là gì.

Đúng vậy. Được rồi. Tôi chắc chắn muốn dành thời gian ở đó. Được rồi. Vậy là bạn từng có khoảng 10 người làm việc toàn thời gian. Bây giờ bạn có 1.2 con người và bạn nói là 20 agent.

20 agent. Đúng vậy.

Được rồi. Và điều bạn đang mô tả là hoạt động kinh doanh đang diễn ra rất giống với khi bạn có 10 con người. Bây giờ bạn có 20 agent. Hoạt động kinh doanh vẫn như vậy.

Đúng vậy. Nghe này, nếu tôi có thêm hai người tài giỏi muốn tham gia, đừng hiểu lầm tôi, và điều này đúng với mọi công ty tăng trưởng nhanh, tôi sẽ tuyển họ ngay lập tức. Và nếu bạn đến Vercel, nếu bạn đến Replit, nếu bạn đến đó, tất cả họ sẽ nói với bạn điều tương tự. Tôi đã ở London khi chúng tôi vừa tham gia sự kiện của mình. Chúng tôi đã cùng với Maggie, người trong ban lãnh đạo của OpenAI. Cô ấy nói rằng họ không thể tuyển đủ đại diện kinh doanh enterprise bây giờ. Được rồi. Nhưng những gì AI đang thay thế là những vị trí ở mức trung bình và dưới trung bình. Những người không thực sự hiểu Linear làm gì. Những người không thực sự biết pull request là gì hoặc Replit hoạt động chính xác như thế nào. AI có thể làm tốt hơn. Không phải tốt hơn những người giỏi nhất, phải không? Vì vậy, tôi rất muốn có thêm con người, nhưng tôi sẽ không thuê một người mà sau ba tháng làm việc lại không biết Saster làm gì. Tôi không thể làm điều đó thêm một lần nào nữa. Và bạn cũng không cần phải làm vậy. Tôi không nghĩ bạn cần phải làm vậy. Vì vậy, chúng tôi không làm... Đây là điều này. AI đang thay thế những công việc mà mọi người không muốn làm ngày nay và nó đang thay thế những người ở mức trung bình và tầm thường. Công việc của họ đang gặp rủi ro. Họ đang gặp rủi ro. Đối với những người giỏi nhất, đúng là họ sẽ có được siêu năng lực từ AI, nhưng tôi không chắc phần còn lại sẽ như vậy. Đó là một lời cảnh báo, nhưng tôi rất muốn có nhiều hơn một người, nhưng cuối cùng, 1.2 con người cộng với 20 AI agent đang làm được khoảng những gì 10 đội ngũ go-to-market con người đã làm.

Cơ Cấu Đội Ngũ Bán Hàng: Từ Con Người đến `AI Agent`

Chà. Được rồi. Tôi muốn dành thời gian để nói về các agent khác nhau mà bạn đã xây dựng, nhưng trước hết, nhìn rộng hơn, sau khi trải qua trải nghiệm này. Bạn thấy thế giới go-to-market sẽ thay đổi như thế nào trong năm tới, trong những năm tới? Tất cả các chiến lược đều hoạt động. Chỉ là các playbook đã lỗi thời trong thời đại AI. Tất cả các chiến lược đều hoạt động. Outbound vẫn hiệu quả. Hội thảo trực tuyến vẫn hiệu quả. Podcast vẫn hiệu quả. Được rồi. Các sự kiện vẫn hiệu quả. Tất cả những thứ này đều hiệu quả. Tất cả những thứ này đều hiệu quả. Tại sao 11 Labs lại tổ chức road show, phải không? Nó hiệu quả. Tại sao? Tại sao họ lại tham gia podcast của Lenny? Nó hiệu quả. Vì vậy, tất cả các chiến lược đều hoạt động. Chỉ là các playbook đã lỗi thời vì đối với những người không sống trong thời đại AI, tăng trưởng đã giảm tốc rất nhiều đến mức không có gì dường như hoạt động. Được rồi, nó vẫn hoạt động. Nó chỉ hoạt động tệ hơn rất nhiều so với năm 2021, nhưng các chiến lược vẫn hoạt động. Chúng chỉ không có đủ ROI. Không có đủ ngân sách cho SaaS kiểu cũ từ năm 2021. Những công ty đang phát triển bùng nổ, phải không? Vercel, Replit, 11 Labs, họ có rất nhiều nhu cầu, rất nhiều nhu cầu đến nỗi, bạn biết đấy, họ vẫn đang thực hiện các chiến lược, nhưng họ đang làm chúng một cách khác biệt. Họ đang làm chúng với trọng tâm PLG mạnh mẽ vì có quá nhiều nhu cầu, và họ thường chọn lọc những khách hàng tiềm năng để nói chuyện, để liên hệ. Chẳng hạn, Bolt có lẽ là số ba xa vời sau Rep và Lovable, phải không? Nhưng một trong những nhân viên kinh doanh cũ của tôi điều hành bộ phận bán hàng ở đó. Và tôi đã nói chuyện với anh ấy khi họ từ 0 lên 50 triệu đô la chỉ trong sáu tháng. Anh ấy nói, "Chúng tôi thực sự có quá nhiều khách hàng tiềm năng. Một nửa công việc của chúng tôi là chọn những người để phản hồi, phải không?" Và anh ấy nói, và anh ấy cũng nói, "Chúng tôi đã chốt một giao dịch bảy con số mà chúng tôi cướp được từ Lovable vì không ai gọi lại cho họ ở Lovable." Vì vậy, công ty B2B SaaS truyền thống của bạn, ngay cả những công ty có doanh thu hàng tỷ đô la, ngay cả HubSpots và tất cả chúng, họ không có quá nhiều khách hàng tiềm năng tuyệt vời đến nỗi họ không gọi lại cho họ. Vì vậy đó là một thế giới khác, không dễ dàng, một thế giới khác. Và sau đó thế giới này, nơi không có gì dường như hoạt động, chỉ là vì nhu cầu đã bốc hơi, phải không? Vì vậy, cả hai phía đều có động lực vào năm 2026 để thúc đẩy giới hạn cho AI trong go-to-market. Những công ty tăng trưởng siêu tốc không thể tiếp cận mọi người, họ không thể làm mọi thứ. Không phải ai cũng giống như Vercel sẽ tự xây dựng nội bộ. Chúng ta có thể nói về lý do tại sao hầu hết mọi người không nên xây dựng, họ nên mua vì những lý do tương tự luôn đúng trong phần mềm, hoặc chúng ta có thể nói về nó. Ở phân khúc thấp, bạn vẫn cần con người, nhưng hiệu quả tối đa sẽ là yếu tố quyết định cho năm 2026. Vì vậy, bất cứ nơi nào AI hoạt động, nhu cầu là vô tận. Vì vậy, mọi người hoặc đang tìm kiếm hiệu quả hơn hoặc họ chỉ không thể phục vụ lượng inbound khổng lồ mà họ có. Ừm, và vì vậy, có thể điều đó không hoàn toàn trả lời câu hỏi của bạn hoặc tôi đã hơi lạc đề, nhưng đó là cách thế giới đang thay đổi. Giống như, khi chúng tôi làm điều này lần đầu tiên, cách đây không lâu, theo một cách nào đó, trước khi AI bùng nổ, tất cả các công ty B2B đều giống nhau. Giống như họ tăng trưởng với tốc độ hơi khác nhau. Một số bùng nổ nhanh hơn như Samsara. Một số mất nhiều thời gian hơn như UiPath, nhưng thôi nào. Tất cả họ đều tăng trưởng theo cùng một cách cho cùng một ACV cho cùng một deal size. Bây giờ, giống như trong quỹ đầu tư mạo hiểm và mọi thứ khác, nó bị phân hóa mạnh mẽ, phải không? Bạn có phân khúc thấp, nơi tất cả là về tăng giá và áp đặt các chính sách lên cơ sở khách hàng. Và ở phân khúc cao, chúng ta có điều gì đó chưa từng thấy kể từ năm 2020, đó là tất cả mọi người cùng lúc tham gia thị trường. Tất cả mọi người cùng lúc tham gia thị trường. Đây là điều mà mọi người không hiểu. Tại sao những công ty này lại hoạt động tốt như vậy? Tại sao chúng lại bùng nổ? Bởi vì không chỉ ở phần mềm. Chúng ta yêu thích những thứ này, Lenny, phải không? Tất cả những công cụ mới này. Chúng ta yêu thích chúng. Nhưng không phải một hãng luật đang xem xét Harvey. Là tất cả mọi người. Là tất cả mọi người, phải không? Không phải một vài người đang xem video trên internet. Là tất cả mọi người đang cố gắng tạo video trên internet vì có rất nhiều sự thúc đẩy từ cấp trên rằng chúng ta cần áp dụng AI. Chúng ta cần năng suất hơn.

Động Lực Ứng Dụng `AI` trong `Go-to-Market`

Bây giờ, mọi người, không phải theo cách truyền thống, giống như chỉ số truyền thống là trong hầu hết các danh mục, 3 đến 5% khách hàng tiềm năng sẽ tham gia thị trường mỗi năm.

Vì vậy, bạn sẽ gửi hàng nghìn tỷ email và thực hiện cuộc gọi lạnh và bạn sẽ hy vọng có thể năm 2026 là thời điểm họ sẵn sàng từ bỏ Salesforce để sử dụng sản phẩm mới của bạn. Vì vậy, tổng cộng, 5%. Trong nhiều danh mục, chúng ta đang ở mức hơn 50% trên thị trường. Vì vậy, điều đó hoàn toàn thay đổi. Các chiến lược vẫn hoạt động. Trực tiếp gặp mặt, thực sự biết bạn đang bán cái quái gì, biết cách vượt qua quy trình mua sắm, tất cả những điều đó đều hiệu quả. Nhưng ngoài những cửa sổ kỳ lạ, những cửa sổ nhân tạo vào năm 2020, chúng ta chưa bao giờ có nhiều người cùng lúc tham gia thị trường như vậy.

Và đây là dành riêng cho sản phẩm AI hay...

Đúng vậy. Những sản phẩm có ROI khổng lồ.

Đúng vậy. Năng suất.

Tôi muốn, tôi cần đưa một công cụ Vibe Code vào công ty của mình, Lenny. Được rồi. Hãy ra ngoài và làm việc. So sánh Replit, Lovable và bất kỳ ai khác rồi mua một cái. Được rồi. Giống như tại sao Harvey và những người khác ở Lagora lại làm được điều đó? Ý tôi là chúng là những công cụ tuyệt vời nhưng mọi người đều nói rằng chúng ta cần tự động hóa cách chúng ta xem xét hợp đồng và tài liệu bằng AI ngay bây giờ. Họ muốn một người dẫn đầu và họ sẽ làm điều đó và điều đó sẽ chậm lại, không phải ai cũng có thể tham gia thị trường mỗi năm. Nó làm kiệt sức một enterprise. Vì vậy, đây là một phiên bản của bong bóng AI sẽ kết thúc và chúng ta sẽ trở lại một cách nào đó với cách làm cũ nhưng khi mọi người đều tham gia thị trường, nó chỉ đơn giản là thay đổi cách bạn vận hành toàn bộ công việc. Vì vậy, những công ty tăng trưởng nhanh nhất và những công ty tăng trưởng chậm nhất đều có động lực để sử dụng AI ở đây chỉ vì những lý do khác nhau.

Tương Lai của Nghề Bán Hàng

Còn về ngành nghề bán hàng cụ thể thì sao? SDR có bị thay thế hoàn toàn không? AE thì sao? Bạn thấy tương lai của ngành nghề bán hàng như thế nào?

Cái kiểu SDR trẻ tuổi cổ điển được tuyển dụng từ trường đại học để gửi email và phản hồi email inbound và có thể trả lời lại sau đó trong ngày hoặc ngày hôm sau. Chúng ta không cần họ. Chúng ta sẽ không cần hầu hết trong số họ. SDR gõ cửa ở nhiều ngành công nghiệp sẽ không bị thay thế, phải không? SDR làm việc dựa trên email theo chuỗi sẽ bị AI thay thế 90% vào năm tới. Mọi người có cách gọi khác nhau. Tôi gọi BDR là những người sàng lọc khách hàng tiềm năng đến. Cái quy trình liên hệ rườm rà mà chúng ta thấy, chúng ta không cần họ ngày nay. Họ nên tuyệt chủng vào năm tới. Không có lý do gì trong thời đại AI mà tôi phải nhấn nút liên hệ với tôi, chờ một hoặc hai ngày để một người 21 tuổi không biết Linear làm gì nói, "Chào, bạn làm gì? Bạn sẵn lòng trả cho tôi bao nhiêu? Có thể tôi sẽ sắp xếp một cuộc gọi với Lenny vào cuối tuần này." Không cần làm điều đó với AI. AI, riêng AI của chúng tôi, một trong những agent của chúng tôi hoàn toàn sàng lọc mọi người trên trang web để họ thậm chí không biết mình đang được sàng lọc. Nó chỉ lên lịch cuộc họp với nhân viên kinh doanh. Vì vậy, SDR này, SDR dựa trên email này và việc con người sàng lọc khách hàng tiềm năng này, điều không tốt cho khách hàng. Cảm giác không tốt khi bị sàng lọc, phải không? Họ sẽ hầu hết tuyệt chủng vào năm tới. Tôi đoán với bạn, bây giờ AE, con người cổ điển thực hiện việc bán hàng, hầu hết các công cụ chưa có ở đó cho hầu hết các phần. Tôi nghĩ 70% công việc của họ sẽ an toàn vào cuối năm tới, nhưng tôi nghĩ nó sẽ giảm xuống còn 40 hoặc 50%. Tôi không nghĩ có lý do gì mà những gì chúng ta đang thấy ở các danh mục khác, một agent tuyệt vời không thể chốt giao dịch. Nếu không có nhiều điều để đàm phán giá và agent biết sản phẩm tốt hơn con người, ít nhất là đối với những người như bạn và tôi. Ý tôi là, bạn có thích nói chuyện với một con người trong bán hàng không?

Đôi khi. Tôi thà trò chuyện với một AI thực sự thông minh.

Đúng vậy. Vì vậy, tất cả điều đó đang được tiến hành bây giờ. Nhưng phần cổ điển và khó khăn và rất nhiều người hỏi câu hỏi này, Lenny, họ nói, ừm, được rồi Jason, tôi thấy điều đó trong dữ liệu của bạn. Làm thế nào chúng ta sẽ xây dựng ngành nghề bán hàng nếu không có các vị trí sơ cấp trong SDR và AE? Và đó là một câu hỏi bao quát trên toàn bộ AI.

Tác động của AI đến thị trường lao động

Chúng ta đã và đang chứng kiến trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung sức mạnh vào nhóm kỹ sư cấp trung, phải không? Đồng thời, nhiều công ty cũng cắt giảm số lượng tuyển dụng kỹ sư cấp độ mới vào nghề – ví dụ như Shopify và các công ty khác – nơi họ ưu tiên một kỹ sư có sáu hoặc bảy năm kinh nghiệm, nhanh nhẹn như một "cỗ máy coding", hơn là đào tạo một người mới. Ngày nay, điều đó đơn giản là hiệu quả hơn. Tôi chắc rằng bạn cũng thấy điều này ở nhiều người mà bạn đã nói chuyện. Tình trạng tương tự cũng sẽ xảy ra trong lĩnh vực bán hàng. Do đó, những người biết cách quản lý và làm việc với một tác nhân (agent), những người thực sự hiểu sản phẩm của mình, sẽ trở nên có giá trị hơn, và những người còn lại sẽ ít giá trị hơn.

Vai trò của lãnh đạo và kỹ năng cần thiết trong kỷ nguyên AI

Điều thú vị là, tôi là một nhà đầu tư vào nhiều công ty khởi nghiệp, giống như bạn. Và tôi thực sự đang thấy nhiều yêu cầu tuyển dụng cho các vị trí go to market và sales people. Bạn có nghĩ rằng đây chỉ là tình trạng tạm thời vì nhu cầu quá lớn, nên họ nghĩ: "Ồ, chúng ta cần người hỗ trợ ngay lập tức, và sau này mọi thứ sẽ dần được AI hóa theo thời gian" hay họ chỉ đang tìm kiếm những người có kinh nghiệm cao mà bạn vừa đề cập?

Nghe này, dù bạn quản lý con người hay điều phối các tác nhân, bạn đều cần khả năng lãnh đạo. Chúng ta vẫn chưa tạo ra một CEO tự động hoàn toàn. Tôi biết nhiều người trên Twitter nói rằng AI sẽ thay thế CEO, nhưng tôi không nghĩ điều đó mang tính nghĩa đen mà là nghĩa bóng. Vì vậy, chúng ta vẫn sẽ cần đội ngũ điều hành cấp cao (C-suite). Chúng ta vẫn sẽ cần các Phó chủ tịch (VP). Việc quản lý hàng triệu lead (khách hàng tiềm năng), nửa triệu lead đã trở thành một khối lượng công việc khổng lồ. Chúng ta cần những nhà lãnh đạo này. Câu hỏi đặt ra, và tôi đã thấy lời kêu gọi của bạn cũng như bài đăng trên Twitter của bạn, là: có bao nhiêu người trong số những người hiện đang sử dụng các quy trình làm việc (playbook) cũ sẽ là những người phù hợp cho tương lai? Tôi nghĩ có lẽ chỉ 20% những người tôi nói chuyện hiện vẫn đang hoảng loạn về AI. Tôi sẽ cho bạn biết cách để không nằm trong 20% đó, nếu bạn muốn biết. Nhưng tôi nghĩ rất ít người, như Janine từ Vercel, sẽ thực hiện được bước nhảy vọt đó. Chúng ta sẽ thấy, sẽ có những tổ chức lớn, chẳng hạn như Denise vừa rời Slack và Salesforce sau 14 năm để trở thành CRO của OpenAI. Cô ấy sẽ làm việc ở cấp độ khá cao, nên có thể cô ấy không cần biết cách triển khai các tác nhân. Nhưng đối với hầu hết các vị trí mà các công ty của bạn muốn tuyển dụng, tôi sẽ đảm bảo rằng họ thực sự muốn xắn tay áo lên và thực hiện công việc của năm 2026, 2027. Việc họ từng làm việc tại Slack không nhất thiết có nghĩa là họ có những kỹ năng phù hợp với công ty khởi nghiệp của bạn.

Làm thế nào để không bị tụt hậu trong kỷ nguyên AI?

Bạn nói rằng bạn có một vài mẹo để giúp mọi người trở thành 20% những người đó. Một số mẹo đó là gì? Nếu ai đó đang nghe điều này và nghĩ: "Ôi không, công việc của mình đang gặp nguy hiểm. Mình nên tập trung vào điều gì?"

Nó có vẻ đơn giản, nhưng nó sẽ hiệu quả, và hầu như không ai đang làm điều này. Hãy chọn một công cụ AI, một tác nhân có khả năng tự chủ, để giải quyết một trong các vấn đề của bạn. Không cần phải là vấn đề quá phức tạp, chỉ cần chọn một vấn đề gây khó khăn nhất hoặc cấp bách nhất. Đó có thể là hỗ trợ khách hàng, SDR (đại diện phát triển bán hàng), hoặc đủ điều kiện đầu vào. Hãy chọn một. Chọn một nhà cung cấp hàng đầu. Tôi không quan tâm đó là nhà cung cấp nào. Chúng ta có thể nói về cách chọn nhà cung cấp, nhưng hãy chọn một nhà cung cấp hàng đầu mà bạn thấy phù hợp và đối xử tốt với bạn, rồi tự mình thực hiện. Huấn luyện tác nhân. Nạp dữ liệu. Thực hiện các lần lặp lại. Hiểu cách hoạt động của cái thứ này.

Phương pháp tiếp cận thực tế với công cụ AI

Những người đang gặp khó khăn hiện nay chưa bao giờ tự mình làm điều đó. Thật sự, chúng tôi đã biến thành một cửa hàng tư vấn, Lenny, thật điên rồ. Tôi không biết mình nghĩ gì về điều đó, nhưng chúng tôi vừa thực hiện một dự án. Amelia, giám đốc AI của chúng tôi, và Mia, người đã điều hành dự án đó, đã có một cuộc gọi với một công ty B2B niêm yết công khai trị giá hơn 10 tỷ đô la mà bạn sẽ nghĩ là một nhà lãnh đạo AI. Và chúng tôi đã nói chuyện với nhóm của họ và họ nói: "Chúng tôi đang gặp khó khăn." Thứ nhất, không có cơ hội. Thứ hai, chúng tôi hỏi họ: "Các bạn đã tự mình làm được bao nhiêu phần của việc này?" Họ hỏi: "Bạn đã tự làm chưa?" Và chỉ có sự im lặng trong cuộc gọi có 20 người này. Không ai tự mình làm. Vì vậy, họ nghĩ rằng họ có thể lấy một tác nhân chưa được huấn luyện, không có dữ liệu huấn luyện, và chỉ cần giao nó cho một nhóm SDR trẻ tuổi hai mươi và nó sẽ tự động bán hàng. Nó không hoạt động theo cách đó.

Quy trình triển khai và huấn luyện tác nhân AI

Vì vậy, cách tất cả các tác nhân này hoạt động là có rất nhiều thuật ngữ chuyên ngành gây khó hiểu: nạp dữ liệu (ingestion), điều phối (orchestration), huấn luyện (training). Các bạn ơi, nó không khó đến vậy. Nó chỉ khác biệt thôi. Đó là cùng một quy trình B2B mà chúng ta đã làm trong hơn một thập kỷ. Bạn truy cập một trang web, cung cấp URL trang web của bạn. Bạn cung cấp URL của wiki của bạn. Bạn cung cấp URL của các tài liệu huấn luyện của bạn. Có thể bạn tải lên bản cáo bạch của mình. Bạn tải lên một vài tài liệu. Nó sẽ nạp dữ liệu. Nạp dữ liệu có nghĩa là nó tải lên, xử lý dữ liệu và thực hiện một số thứ khác mà bạn không thực sự cần biết, như ragging (Retrieval Augmented Generation) hoặc vectoring (tạo vector nhúng). Điều đó thực sự không quan trọng. Bạn tải lên một số thứ và nó hiểu được, nhưng chưa hoàn hảo.

Sau đó, lý tưởng nhất là nó sẽ biến thành các câu hỏi, và bạn trả lời những câu hỏi này, và nó sẽ trở nên tốt hơn khi bạn trả lời và huấn luyện nó nhiều hơn. Huấn luyện chỉ đơn giản là trả lời các câu hỏi và ngày càng trở nên tốt hơn. Vì vậy, đầu tiên bạn tải lên rất nhiều tài liệu của mình. Sau đó, bạn dành hàng giờ để huấn luyện nó, thường là với sự giúp đỡ của nhà cung cấp, một người được gọi là kỹ sư triển khai tiền tuyến (forward deploy engineer), một thuật ngữ nghe có vẻ đáng sợ. Nó có nghĩa là một người sẽ giúp bạn thực hiện điều này. Bạn tải lên tài liệu của mình, cố gắng làm cho nó đúng, và sau đó bạn phải đảm bảo nó đúng. Đó là kiểm thử chất lượng (QA testing). Và mỗi ngày khi SDR AI đó gửi email và thực hiện các email thử nghiệm, chúng sẽ nói một số điều ngớ ngẩn. Có thể đó là ảo giác (hallucinations). Thực sự không quan trọng thuật ngữ kỹ thuật là gì, và bạn sửa nó. Nếu bạn làm điều này trong 30 ngày và mỗi ngày bạn dành một hoặc hai giờ để sửa những lỗi đó, thì đến ngày thứ 30, nó sẽ khá tốt. Bất cứ ai trong lĩnh vực B2B hoặc SaaS đều có thể làm được điều tôi vừa mô tả. Nó không khác biệt nhiều so với những việc chúng ta đã làm, chỉ là trình tự khác nhau. Nhưng không ai làm điều này. Mọi người đều hoảng sợ.

Trở thành chuyên gia AI: Tự tay triển khai tác nhân

Nếu bạn có thể làm được điều này – chọn bất kỳ công cụ AI nào, chọn AgentForce, chọn Qualified, chọn Artisan, chọn bất cứ thứ gì bạn muốn – và đưa nó vào sản xuất (production), bạn sẽ có khả năng được tuyển dụng cực kỳ cao (hyper employable). Tất cả các công ty bạn đã nói đến cần một người GTM sẽ thuê bạn. Bạn thậm chí có thể trở thành Cấp điều hành GTM phụ trách agent (Chief Agentic GTM Officer) của họ. Hầu hết mọi người đều có thể làm được điều này nếu họ muốn. Nó chỉ mất một tháng thời gian của bạn và có thể bạn mất 50 hoặc 60 giờ, cộng với thời gian đánh giá nhà cung cấp.

Ngày xưa, như khi chúng tôi làm podcast của mình, bạn sẽ thuê một công ty quảng cáo và sau đó phó thác cho họ. Đó là cách bạn làm những việc này. Nhưng bây giờ không còn vậy nữa. Các công ty quảng cáo không biết cách làm điều này; bạn phải tự mình làm. Nhưng nếu bạn làm, bạn sẽ thực sự bùng nổ. Bạn sẽ học được rất nhiều. Bạn sẽ hiểu được những ranh giới (boundaries) và khả năng của tác nhân, nó có thể làm gì và không thể làm gì. Và sau đó bạn sẽ biết cách làm cho cái tiếp theo. Chẳng hạn, chúng tôi đã đi khá xa với AgentForce, một agent của Salesforce mà Mark thường nói nhiều về nó, nhưng chúng tôi có lẽ là một trong số ít tổ chức có quy mô như chúng tôi đang sử dụng nó.

Tôi sẽ cho bạn biết một mẹo nhỏ khá thú vị. Chúng tôi có ba tác nhân này làm việc cho bộ phận bán hàng. Sau khi huấn luyện và học cách sử dụng chúng trong nhiều tháng, chúng tôi đã rút gọn xuống còn một câu lệnh/lời nhắc (prompt). Prompt cũng là một từ nghe có vẻ đáng sợ khác, đó là một chuỗi văn bản mô tả những gì bạn muốn tác nhân này làm. Chúng tôi đã lấy câu lệnh/lời nhắc đó và đưa cho AgentForce. Sau một ngày, nó đã khá tốt. Vì vậy, nếu bạn có thể tự mình làm được một trong những điều này, nó sẽ rất khó, thậm chí tàn bạo. Nhưng sau đó, cái thứ hai sẽ dễ dàng hơn. Và rồi bạn sẽ giống như bậc thầy của vũ trụ trong AI nếu bạn có thể tự mình làm điều đó. Nhưng nếu bạn đang chờ đợi những người trong nhóm của bạn làm, nếu bạn đang chờ một công ty quảng cáo làm, tôi nghĩ bạn sẽ mất việc. Vì vậy, mọi người đều đến với chúng tôi như những chuyên gia. Chúng tôi không phải là chuyên gia chỉ vì chúng tôi đã làm điều đó 20 lần.

Các tác nhân AI đã triển khai và công cụ hỗ trợ

Tôi nghĩ điều có ích ở đây là thực hiện một chuyến tham quan nhanh các tác nhân mà bạn đã xây dựng và chức năng của chúng, những tác nhân nào có tác động lớn nhất. Và sau đó, khi bạn làm điều đó, hãy nói về những sản phẩm bạn sử dụng, những gì đã cung cấp sức mạnh cho các tác nhân này mà bạn thích và có thể không thích. Nếu bất kỳ ai truy cập saster.ai/agents, bạn sẽ thấy tất cả những gì chúng tôi đã xây dựng. Tất cả đều được liệt kê theo dạng gạch đầu dòng. Bạn có thể sao chép chúng tôi, và tôi sẽ hướng dẫn bạn. Nhưng có hai lưu ý hoặc điều quan trọng nhất: Tôi đã xây dựng rất nhiều thứ trong Replit. Chúng ta có thể nói về nó cho vui. Tôi là một trong 1% người dùng hàng đầu, tôi yêu nó. Tuy nhiên, không có thứ GTM nào chúng tôi tự xây dựng. Đừng tự xây dựng nó. Bạn không phải là Vercel. Bạn không có một kỹ sư xuất sắc làm việc toàn thời gian muốn xây dựng những thứ này. Liệu tất cả những thứ này có thể tự xây dựng được không? Đó là ý tưởng tương tự như việc tự xây dựng Notion của riêng bạn. Bạn có thể làm được, nhưng đừng làm. Những sản phẩm này đắt tiền, nhưng không quá đắt đến mức phải tự xây dựng. Và tốc độ đổi mới quá nhanh. Ngay cả khi bạn có thể thuê ai đó để xây dựng nội bộ, nó sẽ trở nên lỗi thời nếu bạn không cẩn thận trong vài tháng. Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng rất nhiều thứ.

Lời khuyên: Đừng tự xây dựng công cụ AI Go-to-Market

Chúng ta có thể nói về... tôi đã xây dựng một máy tính để thực hiện các phép tính khởi nghiệp, đã được sử dụng 800.000 lần trong 90 ngày.

Cho định giá đúng không?

Đúng vậy, cho các định giá. Tôi đã xây dựng một công cụ đánh giá pitch deck đã xem xét gần 3.000 pitch deck. Rất nhiều thứ thú vị, nhưng không có thứ GTM nào chúng tôi tự xây dựng. Không một cái nào. Vì vậy, chỉ là một lưu ý, đừng tự xây dựng nó trừ khi bạn là Vercel, trừ khi bạn có lý do. Đó là một podcast tuyệt vời. Nó thật tuyệt vời. Đừng làm điều đó. Đừng làm điều đó.

Về cơ bản, trừ khi bạn có những kỹ sư go to market tuyệt vời...

Và họ thực sự muốn làm điều đó. Họ thực sự rất háo hức muốn làm điều đó. Đừng làm.

Kinh nghiệm với các công cụ tạo bản sao kỹ thuật số

Vì vậy, tôi đã bắt đầu, và đây không phải là nơi mà những người khác sẽ bắt đầu, nhưng có một số bài học. Tôi đã bắt đầu với một ứng dụng tên là Deli, tạo ra các bản sao kỹ thuật số. Và bạn đã sử dụng nó cho Lenny bot từ rất lâu rồi. Tôi đã thấy bạn làm điều đó. Cái gì cơ? Đúng vậy. Lenny.com. Hãy xem cái đó.

Tôi đã thấy nó từ rất lâu rồi. Nó thú vị, nhưng tôi không hiểu ngay. Và sau đó Brian Halligan, người sáng lập và chủ tịch của HubSpot, cũng đã làm một cái. Họ được Sequoia hỗ trợ và anh ấy làm việc tại Sequoia, vì vậy anh ấy đã giúp họ từ sớm. Và sau đó tôi đã có một khoảnh khắc kỳ diệu, và đây là cách nó hoạt động trong AI, khi tôi thấy sự kết hợp của hai thứ đó. Vì vậy, của bạn thực sự giống như mọi người nên yêu thích Lenny bot vì nó đã... nếu mọi người chưa thử, hãy thử nó. Nó đã nạp dữ liệu, tôi biết đó là một thuật ngữ đáng sợ đối với một số người. Nó đã nạp dữ liệu mọi cuộc phỏng vấn bạn từng thực hiện, phải không? Mọi từ nội dung bạn đã viết. Vì vậy, và nó có thể kết hợp tất cả chúng lại với nhau. Nó có thể kết hợp câu chuyện Vercel và những gì bạn đã làm với Dylan tại Figma và có thể tổng hợp kiến thức, và nó khá tốt. Nó khá tốt.

Thử nghiệm và thách thức khi xây dựng bản sao AI

Tuy nhiên, điều tôi thích ở bản của Brian hơn của bạn là nó là Brian và Lenny bot thì giống như Lenny, nhưng nó cũng giống như tất cả khách mời của bạn, phải không? Tôi nghĩ đó là siêu năng lực của nó, phải không? Đó là cách tôi nghĩ về nó không chỉ là trí tuệ của tôi. Đó là những bài học từ mỗi người mà tôi đã mời đến podcast này. Vì vậy, nó rất tuyệt. Nhưng tôi nghĩ, này, có lẽ cuối cùng tôi có thể làm một cái ở giữa hai cái đó. Giống như tôi đã là một nhà sáng lập và tôi đã viết 10.000 bài nội dung. Vì vậy, điều đó hơi giống Brian, nhưng tôi có nhiều hơn Brian và tôi không phải là Lenny về mặt năng suất, nhưng tôi có rất nhiều giọng nói. Vì vậy, tôi nghĩ, tôi sẽ thử. Tôi đã sử dụng Deli. Tôi ngay lập tức làm hỏng nó vì tôi có quá nhiều dữ liệu để nạp dữ liệu. Mất khoảng một tuần để nó hoạt động. Và nó đã hoạt động.

Sử dụng `Agent AI` cho Hỗ trợ khách hàng và Bán tài trợ

Người dùng đã dành hàng giờ mỗi ngày để xem JSON kỹ thuật số trên một trình duyệt khác, nhưng họ không làm điều đó với Lenny. Thay vào đó, họ sẽ hỏi về những vấn đề của đội ngũ sales và cách xử lý, rồi tải lên LinkedIn để hỏi liệu họ có nên tuyển dụng người hay không. Sau đó, một điều thú vị đã xảy ra: bởi vì chúng tôi tổ chức các sự kiện này, mọi người bắt đầu sử dụng nó để hỏi các câu hỏi liên quan đến sự kiện. "Này, làm sao tôi có thể được hoàn tiền?" "Này, tôi có thể được giảm giá không?" "Hội chợ hạt San Mateo ở đâu?" "Jason Liz có thực sự ở Khu vực Vịnh San Francisco không?" "Ai sẽ diễn thuyết?" Có vô số câu hỏi, đúng không?

Và trước đây chúng tôi sử dụng Prefin Intercom, nhưng chúng tôi quá bận rộn nên thường trả lời sau khoảng hai tuần — đó là dịch vụ hỗ trợ tệ nhất từ trước đến nay. Sau đó, agent (tác nhân AI) bắt đầu tự động thực hiện việc hỗ trợ. Rồi nó còn làm một việc khác: tự bán tài trợ. Vì vậy, bạn có thể bắt đầu bằng cách... một nơi để bắt đầu, nếu bạn chưa từng, là ở bộ phận support (hỗ trợ), được chứ? Bạn không nhất thiết phải mua Sierra, hay Decacon, hay Finn. Nhưng một nơi tiềm năng để bắt đầu là support của bạn: liệu bạn có thể cung cấp dịch vụ hỗ trợ 24/7 tuyệt vời không? Hầu hết các ứng dụng đều không thể. Thực tế, một số nhà lãnh đạo AI tồi tệ nhất lại không có bất kỳ hỗ trợ nào trên trang web của họ. Vậy đó là một nơi để bắt đầu.

Triển khai `Agent AI` cho `Outbound` và `Inbound`

Sau đó, nơi tiếp theo chúng tôi bắt đầu — đối với chúng tôi, tầm nhìn dài hạn cho bước tiếp theo là: "Này, chúng tôi muốn thử outbound (tiếp cận khách hàng tiềm năng)." Được thôi, vì chúng tôi không có 1,2 triệu cái tên như bạn, nhưng chúng tôi có khoảng 400.000. Được. Và chúng tôi có dữ liệu về họ. Vì vậy, chúng tôi muốn nói: "Này, hãy quay lại sự kiện SAT của chúng tôi." Chúng tôi không biết nên sử dụng cái gì và tôi sẽ chia sẻ một số bài học. Chúng tôi đã chọn một công ty YC (Y Combinator) tên là Artisan. Họ đã phát triển từ con số 0 lên 10 triệu đô la trong năm nay. Chúng tôi chọn họ, nhưng điều quan trọng là lý do: họ là một nhà tài trợ tại Saster. Chúng tôi không biết, nhưng họ đã đề nghị giúp đỡ chúng tôi nhiều nhất. Đây là điểm mấu chốt. Chúng tôi không biết liệu Artisan có phải là... (tôi có ý kiến riêng bây giờ). Chúng tôi chưa triển khai họ, nhưng một nhà cung cấp khác đã tranh cãi với chúng tôi. Anh ta nói, "Tôi cần 100K trả trước trước khi tôi giúp bạn." Được thôi. Một người khác thì nói họ sợ Saster. Họ không muốn bị PR (quan hệ công chúng) xấu nếu thất bại. Công bằng. >> À, đúng vậy, một công ty cụ thể. >> "Chúng tôi không muốn là người đầu tiên của bạn." Được thôi. Và Artisan nói, "Chúng tôi sẽ làm." Và chúng tôi không có gì. Và đây là điều thú vị về những thứ Agentic. Nó giống như support. Nếu bạn không có gì, thì nó không cần phải thay đổi cả thế giới. Nếu bạn thực sự không làm gì và bạn bắt đầu làm điều gì đó mang lại ROI (Return On Investment) cao, thì bạn sẽ nhận được lợi nhuận, đúng không? Vì vậy, chúng tôi đã làm điều đó. Chúng tôi đã huấn luyện nó. Nó rất tuyệt. Chúng tôi đã gửi khoảng 60.000 email. Đã thấy tỷ lệ phản hồi khá cao. Sau đó, chúng tôi nói, "À, chúng ta sẽ thử inbound (tiếp nhận khách hàng tiềm năng)." Chúng tôi không muốn có trải nghiệm đáng buồn khi một nhân viên sales nghỉ việc và phải hai tuần sau mới có người nói chuyện với họ. Vì vậy, chúng tôi đã sử dụng nhà cung cấp tên là Qualified, được thành lập bởi cựu CMO (Chief Marketing Officer) của Salesforce mà hiện nay đang làm rất nhiều việc, nhưng chủ yếu tập trung vào các vấn đề đủ điều kiện. Điều đó đã có hiệu quả ngay lập tức. Chúng tôi có một người vào lúc 11 giờ đêm thứ Bảy muốn tài trợ, và họ đã tài trợ, và nó hoạt động rất tốt. Nhưng một lần nữa, họ đã giúp chúng tôi... >> Và đây là một agent đang gửi email cho các prospect (khách hàng tiềm năng), thuyết phục họ trở thành nhà tài trợ. >> Chà, thực tế là nếu bạn vào sasterannual.com và bất kỳ ai cũng nên mua một sản phẩm như thế này. Nó không cần phải là Qualified, nhưng... và họ sẽ là bong bóng, cái bong bóng giống như Intercom được điều chỉnh để phân loại các inbound prospect. Những người nói: "Này, tôi muốn tài trợ cho podcast (chương trình phát thanh kỹ thuật số) của Lenny." "Xin lỗi, chúng tôi đã kín lịch đến năm 2028, nhưng nếu bạn muốn vào danh sách chờ, hãy đăng ký ở đây," được chứ? Hoặc thậm chí tốt hơn đối với chúng tôi, nó sẽ loại bỏ những người không phù hợp, đúng không? Nó sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian và nó sẽ làm việc 24 giờ, sau đó nó sẽ chỉ thiết lập cuộc họp. Vì vậy, lý do đó là một lựa chọn thứ hai tuyệt vời là vì không ai sẵn sàng làm điều đó. Không một người nào sẵn sàng nhấc điện thoại và nói chuyện với những người này. Vì vậy, nó là một "trái cây chín cây" (low-hanging fruit) dễ dàng đạt được. Nhưng chìa khóa cho hai lần đầu tiên, và nếu bạn chọn một agent, đó là họ đã đề nghị giúp đỡ nhiều nhất.

Tầm quan trọng của hỗ trợ triển khai và quy mô dữ liệu cần thiết

Cuối cùng, Lenny, tất cả những agent này đều chạy trên Claude (điện toán đám mây) 4. Về cơ bản, tất cả đều sử dụng một loạt API (giao diện lập trình ứng dụng) kết hợp lại với nhau. Điều đó không mới trong phần mềm, phải không? Việc kết hợp một loạt API dưới lớp vỏ bề mặt. Nhưng sâu xa, tôi không muốn làm ai khó chịu, nhiều nhà lãnh đạo trong lĩnh vực AI GTM (Go-To-Market) này giống nhau hơn là khác biệt. Chúng giống nhau hơn là khác biệt ở tầng cốt lõi. Điều đó không có nghĩa là các tính năng ngang bằng nhau. Vì vậy, bởi vì bạn phải huấn luyện chúng và việc đó mất cả tháng, phần mềm tốt nhất thế giới mà không có sự trợ giúp huấn luyện bạn thì không phải là thứ mà 99% mọi người nên mua. Ngày nay, trước đây chúng ta sẽ đánh giá phần mềm tốt nhất. Chúng ta sẽ lập một ma trận, thực hiện công việc của họ, so sánh các tính năng, v.v. Nhưng bây giờ bạn phải thêm một cột khác, đó là engineer (kỹ sư) triển khai tại chỗ hoặc kiến trúc sư giải pháp (SE) của bạn. Hãy nói chuyện với họ và hỏi ai sẽ giúp tôi, và trước khi bạn ký séc, hãy gọi điện cho Lenny và xem liệu Lenny có thực sự giúp triển khai không. Nếu Lenny giỏi và nhà cung cấp khác tốt hơn nhưng không giúp đỡ bạn, thì đừng làm. Và đó là lý do tại sao chúng tôi đã thành công lớn với hai lần đầu tiên chúng tôi làm. Vâng, họ là các startup (công ty khởi nghiệp), đúng không? Vì vậy họ làm việc chăm chỉ hơn, nhưng Artisan và Qualified đã làm việc cùng chúng tôi. Và chúng tôi không ngốc, nhưng đó là một công việc. Chúng tôi cần sự giúp đỡ, đúng không? Và đó là điều tôi học được là bạn có đối tác này, FD (Forward Deployed Engineer) và nhà cung cấp. Và nhiều người trong số họ có thể sẽ không nhận việc kinh doanh của bạn nếu họ không nghĩ rằng họ có thể giúp bạn. Những người giỏi nhất từ chối rất nhiều công việc kinh doanh ngày nay, điều này thật thú vị, phải không? Một bài học thú vị từ việc này đối với mọi người là... rất nhiều người nói, và họ sẽ nói với bạn nếu bạn sử dụng những nhà cung cấp này, rằng bạn có quá nhiều dữ liệu. Saster không giống chúng tôi. Chúng tôi là một startup. Chúng tôi nhỏ bé. Bạn có 400.000 người trong cơ sở dữ liệu của mình. Lenny có 1,2 triệu. Đó không phải là... tôi chỉ có 300 khách hàng, được chứ? Hoặc 200 khách hàng. Điều tôi học được là... điều đó sai. Nếu bạn có 300 khách hàng, bao nhiêu người đã truy cập trang web của bạn? 30.000. Bạn có bao nhiêu lead (khách hàng tiềm năng)? Bạn có bao nhiêu người trong cơ sở dữ liệu của mình? Bạn đã cố gắng tiếp cận bao nhiêu người trước đây? Nhiều hơn những gì một con người đang làm. Và sau đó họ đột nhiên có khoảnh khắc 'à ha' như: "Bạn có bao nhiêu người trong HubSpot của mình?" Đúng không? Bạn có bao nhiêu người trong CRM (Customer Relationship Management) của mình? Họ tra cứu. 31.000. Được thôi. Bạn có bao nhiêu người đang nói chuyện với họ? Không. Bạn không cần quy mô số lượng mà bạn và tôi có để làm cho các agent này hoạt động. Bạn cần một chút quy mô và bạn cần một chút lưu lượng truy cập, nhưng không nhiều như bạn nghĩ. Vì vậy, tất cả những bài học chúng tôi có được... rất nhiều người thành thật mà nói, họ không muốn làm việc. Họ nói, "Chà, Saster có quy mô lớn. Họ có nhiều năm kinh nghiệm." Điều đó không đúng. Và hóa ra điều đó cũng đúng với việc huấn luyện. Tôi chắc rằng bạn đã thấy điều đó với Lenny. Tôi nghĩ rằng việc có 12 năm nội dung đã tạo nên sự khác biệt. Không. Điều quan trọng là có vài tháng nội dung thực sự tốt và một long tail (phần đuôi dài) sau đó. Nhưng bạn không cần huấn luyện sâu và nhiều như bạn nghĩ. Bạn chỉ cần một chút để thực sự giỏi. Vì vậy, bất kỳ ai có bất kỳ quy mô nào, thậm chí doanh thu vài triệu trở lên, đều có thể hưởng lợi từ các sản phẩm này, đúng không?

Tối ưu hóa `Lead` tiềm năng và thách thức quản lý `Agent AI`

Vì vậy, chúng tôi đã sử dụng bot tổng quát để đạt được một mức độ nhất định. Sau đó chúng tôi sử dụng SDR (Sales Development Representative) cho outbound, sau đó là inbound, và sau đó chúng tôi triển khai Agent Force rất sớm với Salesforce. Lúc đầu, chúng tôi không biết phải làm gì với Agent Force, phải không? Nhưng chúng tôi quyết định sẽ kích hoạt lại những người mà bộ phận sales cho rằng không đáng dành thời gian. Những người đã liên hệ với sales. Và điều này đúng ở mọi startup. Chúng tôi thậm chí còn nói về một số nhà lãnh đạo AI mà một người nói: "Bạn biết không? Tôi không nghĩ đây là đủ hoa hồng. Tôi khá bận. Tôi đang có một giao dịch 4 triệu đô la với Meta." Chúng tôi chỉ sử dụng Agent Force cho những trường hợp đó. Được thôi. Và chúng tôi đã huấn luyện nó bằng một prompt (câu lệnh/lời nhắc) rất giống nhau. Nó có tỷ lệ phản hồi 70%. Đó là những người rất muốn tương tác với chúng tôi. 70% là một tỷ lệ quá tốt và đây là điều mà con người không sẵn lòng làm. Nó không đáng thời gian của họ. Và tôi biết điều này nghe có vẻ chỉ trích và có thể tôi sẽ làm một số người trong sales không hài lòng. Nhưng thực tế là nếu bạn ở trong môi trường giàu lead (khách hàng tiềm năng), được chứ? Và tôi nghĩ có những môi trường giàu lead và nghèo lead ngay cả đối với các công ty lớn, nhưng các startup thì không đủ. Nhưng cuối cùng bạn sẽ trở nên giàu lead, được chứ? Các đại diện sales chỉ đơn giản là không theo dõi hết tất cả. Đó là bản chất con người. Ngay cả bạn cũng vậy. Tôi cá là có nhiều người muốn tài trợ cho newsletter (bản tin) hơn số lượng bạn có thể nhận, phải không? Bạn có nhấc điện thoại nói chuyện với tất cả họ không? >> À, tôi trả lời tất cả họ và sau đó chúng tôi chỉ bán cho họ. Chúng tôi đã kín. >> Đúng vậy, nhưng bạn hiểu ý tôi, phải không? Ngay cả với quy mô của bạn, bạn cũng hiểu ý tôi, phải không? >> Vâng, vâng. Nó trở nên khó khăn. >> Và hãy tưởng tượng đột nhiên bạn có sáu tháng hàng tồn kho sẵn có. Tôi cá là nếu bạn khởi động một agent và tự động gửi email lại cho tất cả những người đó, bạn sẽ lấp đầy lịch làm việc, phải không? >> Vậy thì, bất cứ ai cũng có thể làm những điều này. Bạn nghĩ bạn không thể, trừ khi bạn quá nhỏ... >> Đến mức bạn có đủ người để nói chuyện với mọi lead tiềm năng, mọi người truy cập trang web của bạn, mọi người nhấp vào bất cứ thứ gì, bạn đều có thể hưởng lợi từ AI. Vậy đó là hành trình của chúng tôi, và sau đó chúng tôi đã làm rất nhiều thứ niche (ngách) khác. Tôi sẽ nói cho bạn biết cuối cùng rằng chúng ta đang ở đâu ngày hôm nay – đây có lẽ là quá nhiều bài học – chúng ta đang ở điểm mà có lẽ chúng ta không thể làm thêm một cái nữa, bởi vì hiện tại khi chúng tôi làm Deli lúc đầu, khi tôi sao chép bạn với Deli, ngay cả tôi cũng dành gần một giờ mỗi ngày để huấn luyện nó lúc đầu. Bởi vì khi chúng tôi bắt đầu sử dụng nó để hỗ trợ, ban đầu nó bắt đầu thông báo cho mọi người sai ngày, được chứ? Và chúng ta có thể nói về lý do tại sao. Vì vậy, tôi phải sửa nó và nó đã mắc một số lỗi. Và vì vậy, khi mọi người bắt đầu sử dụng nó, tôi phải dành một giờ mỗi sáng để khởi động Deli, xem xét các vấn đề và trả lời chúng. Tôi không còn phải làm điều đó nữa. Nó đã được huấn luyện tốt. Chúng tôi có rất nhiều agent đang gửi rất nhiều email đến mức Amelia phải dành, bạn biết đấy, 10 đến 15 giờ mỗi tuần để xem xét các output (đầu ra của tác nhân) và điều đó thật mệt mỏi, bởi vì các agent làm việc suốt đêm, họ làm việc vào cuối tuần và họ làm việc vào Giáng sinh. Đó là một vấn đề lớn, phải không? Việc trở thành người điều phối hoặc trưởng bộ phận AI không phải là một công việc tốt cho những người lười biếng, bởi vì các agent không bao giờ ngủ, đúng không? Vì vậy, bây giờ mất rất nhiều thời gian để quản lý 20 agent này. Điều này thật thú vị. Chúng tôi không thể – tôi không biết khi nào chúng tôi sẽ làm cái thứ 21. Chúng tôi có thể đã đủ rồi. Và đối với những người là startup, đây là một lý do để nỗ lực hơn nữa, bởi vì tất cả mọi người đều tham gia thị trường trong năm nay. Được chứ, tất cả mọi người. Và điều đó sẽ tiếp tục xảy ra. Nhưng business process change (thay đổi quy trình kinh doanh) vẫn là một vấn đề đối với phần mềm kinh doanh. Business process change xét cho cùng. Và rất nhiều founder (nhà sáng lập) đã hiểu sai điều này. Và 99% những người làm sales, họ không quan tâm đến business process change. Trong công việc sales, họ chỉ muốn nhận hoa hồng của mình. Không thực sự quan trọng bạn trả bao nhiêu cho một ứng dụng cho một khách hàng miễn là nó công bằng. Tất cả là công việc phải làm để thay đổi cách bạn kinh doanh, phải không? Và vì vậy, ngay cả chúng tôi cũng đang ở điểm quá tải, phải không? Vì vậy, chỉ cần lưu ý rằng nếu bạn là một startup hoặc thậm chí Salesforce hay HubSpot, có thể hãy chốt những giao dịch đó trong 12 tháng tới, bởi vì cửa sổ có thể đóng lại khi mọi người nói: "Nghe này, đó là agent tuyệt vời nhất tôi từng thấy. Tôi đã kiệt sức vì năm cái trước. Tôi đã phải làm năm cái năm ngoái. Tôi thực sự không thể đưa thêm một ứng dụng nào vào enterprise (doanh nghiệp lớn) của mình nữa."

Tác nhân `AI` và Thách thức Email Chất lượng

Điều này sẽ trở thành một trở ngại. Ngày nay, mọi thứ dường như đều có lợi thế (tailwinds), phải không? Mọi thứ đang bùng nổ. Nhưng mọi người sẽ kiệt sức vì có quá nhiều agent. Thật sự kiệt sức. Được rồi. Có rất nhiều điều để học hỏi từ những gì bạn vừa chia sẻ. Một điều tôi chắc chắn muốn hỏi là khi mọi người nghe về việc agent gửi email, agent nói chuyện với khách hàng của bạn... chúng tôi nhận được, tôi nhận được, rất nhiều email tệ.

Vâng. Bạn đã học được gì về việc tạo ra những email outbound này sao cho tốt và không chỉ là, bạn biết đấy, những thứ gây nhiễu? Làm thế nào để bạn tạo ra những cuộc trò chuyện chất lượng cao?

Đó là một câu hỏi thực sự, thực sự, thực sự hay.

Huấn luyện `AI Agent` để Tạo Email Chất lượng

Vậy thì, có lẽ hai bài học lớn nhất là: hãy lấy người giỏi nhất trong sales team của bạn, người tiếp thị giỏi nhất mà bạn có, lấy bản sao email của họ và sử dụng nó làm template cho AI của bạn. Sai lầm khủng khiếp mà mọi người mắc phải—tất cả mọi người vào năm 2024 đều nói rằng những sản phẩm này không hoạt động. Có hai lý do khiến chúng không hoạt động. Đó là trước Claude 4, phải không? Replit không hoạt động. Lovable không tồn tại. Gamma không thực sự hoạt động trước năm 2025, phải không? Trước khi các LLM đạt đến điểm mà chúng có thể hoạt động cho các use case này. Đó là một ngưỡng.

Điều khác xảy ra vào năm 2024 là các vendor (nhà cung cấp) đã nói dối và nói, "chỉ cần bật sản phẩm lên. Nó sẽ mang lại doanh thu cho bạn. Không cần train nó, không cần làm gì cả. Chúng tôi sẽ làm mọi thứ như một thiên tài AI thần kỳ." Đó không phải là cách nó hoạt động. Điều bạn cần làm để một agent thành công trong go-to-market (tiếp cận thị trường) và sales (bán hàng) ngày nay là: nếu bạn lấy những gì hoạt động hiệu quả cho người giỏi nhất của mình, train (tôi biết điều này nghe có vẻ đáng sợ, nhưng không phải vậy) tải văn bản đó lên. Train agent dựa trên đó và để nó lặp lại và AB test (kiểm thử A/B) từ đó.

Agent rất giỏi trong việc AB testing. Chúng rất giỏi trong việc tạo ra các variant (biến thể). AI – ví dụ, bạn yêu cầu Claude hoặc ChatGPT tạo một variant từ email tốt nhất của bạn. Bạn nói, "Hãy cho tôi ba phiên bản email tốt nhất của tôi." Chúng sẽ khá tốt. Đó là tất cả những gì agent phải làm: lấy email tốt nhất bạn từng gửi và đưa nó qua một API rồi... (Tôi đang làm cho nó nghe đơn giản hơn thực tế, nhưng cũng không phải là quá nhiều).

Vì vậy, hãy train nó. Sau đó, những gì nó sẽ làm là bạn cung cấp cho nó một số data sources (nguồn dữ liệu), và data source có thể đơn giản như Salesforce. Sau đó, nếu nó có bất kỳ dữ liệu nào về Lenny, nó có thể kéo dữ liệu và cá nhân hóa nhẹ email đó. Và thậm chí tốt hơn, nếu nhiều sản phẩm này theo dõi tất cả khách truy cập trang web của bạn, chúng có thể thấy những gì đã xảy ra và sử dụng các API khác để cá nhân hóa email của bạn nhiều hơn. Kết quả là các email mà AI viết ra khá tốt. Nếu bạn nhận được những email tồi tệ, đó là một sản phẩm được train kém từ một vendor tồi. Bạn nên nhận được những email mà khi đọc, bạn nghĩ, "Cái này không tốt bằng những gì Jason nói trên podcast của Lenny, nhưng nó khá tốt." Đó là những gì AI có thể làm ngày nay. Và điều kỳ diệu là nếu con người không làm được điều đó, hoặc nếu những người bình thường của bạn còn tệ hơn.

So sánh Chất lượng Email: `AI` và Con người

Và tôi sẽ nói với bạn, một trong những bài học đầu tiên tôi học được khi startup (công ty khởi nghiệp) cuối cùng của tôi được Adobe mua lại. Sam Blonde là một trong những sales leaders (trưởng nhóm kinh doanh) của chúng tôi. Sau đó, anh ấy trở thành CRO (Giám đốc Doanh thu) của Brex và các công ty khác. Chúng tôi đã nhận được một nhóm reps (đại diện bán hàng) từ Adobe. Chúng tôi không yêu cầu họ. Và anh ấy nói, "Trời ơi, tôi chưa bao giờ đọc email của mọi người trước đây. Đây là những email tệ nhất mà tôi từng đọc." Vì vậy, AI có thể làm tốt hơn thế. AI có thể làm tốt hơn thế. Và bạn chỉ cần train nó với những gì tốt nhất của bạn, và nó sẽ khá tốt.

Và vì vậy, bạn chỉ là chưa thấy một agent được train tốt. Điểm của bạn về việc các email của salespeople (nhân viên kinh doanh) đã không thực sự tốt ngay từ đầu là rất mạnh mẽ, bởi vì tất cả những gì chúng ta đang xem xét là những email "ổn" từ AI, và bạn đang nói rằng, "con người thực sự không tốt hơn nhiều nếu bạn nhìn kỹ vào chúng." Trời ơi, chúng không phải là... nghe này, những email outbound tốt nhất bạn từng nhận được... ví dụ, tôi biết bạn đã thực hiện nhiều khoản đầu tư, và nhiều trong số đó là inbound (đến từ bên trong) với bạn. Họ muốn Lenny tham gia. Đúng vậy. Một số trong số đó quá tốt đến nỗi bạn không thể tin được. Đúng vậy. Một vài cái. Vâng. Có bao nhiêu cái như vậy? Nhưng nhiều cái không như vậy. Đúng vậy.

Vì vậy, những founder (nhà sáng lập) giỏi nhất, những sales execs (giám đốc điều hành kinh doanh) giỏi nhất và những SDRs (Đại diện Phát triển Bán hàng) giỏi nhất sẽ dành hai giờ để nghiên cứu một email. Okay. Tôi nên liên hệ với ai chính xác ở IBM? Họ đã làm gì? Ai khác chính xác là đối thủ cạnh tranh đang sử dụng họ? ROI (Tỷ suất lợi nhuận đầu tư) chính xác là gì? Họ sẽ kể cho bạn một câu chuyện hoàn hảo. Bạn nhận được câu chuyện hay nhất thế giới: đây là đối thủ của bạn, đây là cách họ sử dụng, đây là thời điểm chính xác họ mua, đây là ROI, đây là case study (nghiên cứu điển hình). Đó là một email tuyệt vời, phải không? Bao nhiêu SDR 21 tuổi làm được điều đó? Không, họ sử dụng một công cụ tự động hóa, cho dù đó là Outreach hay Gong hay Salesoft hay Mixmax hay một công cụ dựa trên AI, nhưng họ không làm gì cả. Nó sẽ không tuyệt vời đến thế. Vì vậy, đó là lý do tại sao mọi người hơi bối rối. Tiêu chuẩn đủ tốt cho AI GTM (tiếp cận thị trường bằng AI) không cao như chúng ta nghĩ. Nó giống như một bản sao chép của người giỏi nhất của bạn, được tái tạo tốt nhất có thể. Nó sẽ đánh bại người ở mức trung bình của bạn. Nó sẽ đánh bại người hoàn toàn không biết gì về sản phẩm của bạn.

Minh bạch về `AI` trong Email

Và sau đó, điều tôi học được và một câu hỏi khác mà mọi người thường hỏi là, "Okay, Jason, email đó khá tốt. Nó không tuyệt vời như bạn nói trên sân khấu, nhưng nó khá tốt." Nhưng bạn có nói với mọi người rằng đó là AI hay bạn giấu nó đi? Và điều chúng tôi học được từ việc gửi hàng trăm nghìn email là điều đó không quan trọng. Chúng ta đang sống trong một thời đại mà mọi người không thực sự quan tâm, miễn là email mang lại giá trị và họ biết rằng họ sẽ nhận được phản hồi ngay lập tức. Chúng tôi đã thử cả hai. Chúng tôi đã thử nói, "Chào, đây là Amelia kỹ thuật số hoặc Jason kỹ thuật số." Chúng tôi đã thử giả mạo. Và điều chúng tôi học được là bây giờ chúng tôi chỉ gửi nó. Chúng tôi chỉ gửi nó và không ai quan tâm. Và đôi khi, đặc biệt là các founder, sẽ nhận được email trả lời. Họ sẽ nói, "Haha, tôi có thể biết đây là AI, nhưng nó khá tốt. Tôi có thể đặt lịch họp được không?" Điều đó nói lên tất cả, phải không? Vì vậy, chúng ta đang lo lắng, chúng ta đang tạo ra các vấn đề như những cái cớ để không làm việc.

Vai trò của `AI` trong Bán hàng Khối lượng lớn và Doanh nghiệp

Đây có phải là cơ hội để con người tiếp tục phát triển ở lớp email tốt hơn nhiều này không? Điều này đã được đặt ra khi chúng tôi có Jen Ael trong podcast. Tôi hỏi cô ấy, "Bạn dùng công cụ gì?" Cô ấy nói, "Không có gì. Tôi chỉ viết thủ công." Và nó hoạt động rất tốt vì mọi người đều gửi email AI. Đây có phải là nơi mà các salespeople go-to-market vẫn có thể tồn tại với email tốt hơn nhiều, hay điều đó cũng...? Đối với việc bạn có một đội ngũ con người hiệu suất cao đang săn lùng các logo (khách hàng doanh nghiệp) có giá trị cao, và khi... đây là những điều kinh điển. Lenny, tôi và Jen ở trong một phòng hội nghị, chúng tôi đặt một bảng trắng liệt kê 50 người giỏi nhất mà chúng tôi muốn tài trợ cho podcast của Lenny. Chỉ có 50 người thôi, okay? Và tất cả chúng tôi đang cố gắng bán cho họ những gói tài trợ mới này. Chúng là nửa triệu đô la cho hai năm. Chấp nhận hoặc bỏ qua. Okay. Và tôi chia chúng ra, và chúng tôi nói Lenny giỏi nhất cái này, Jason giỏi nhất cái kia, Jen giỏi nhất cái nọ, và mỗi người chúng tôi nhận 15 hoặc 17 khách hàng. Anh bạn, không cần AI ở đó, phải không? Đồng ý. Không cần AI ngày nay vì ROI thực sự cao. Vâng. Và chúng tôi rất giỏi, và chúng tôi biết rằng ba chúng tôi rất khác biệt. Ba chúng tôi thực sự khác biệt. Nó sẽ rất thành công và chúng tôi không cần bất kỳ AI nào. Có thể một trong chúng tôi sẽ lấy email của mình và chạy qua Claude thật nhanh chỉ để làm cho nó tốt hơn, phải không? Hoặc điều tôi làm là tôi làm nó để nghiên cứu nhiều hơn. Giống như tôi viết email hay nhất thế giới và sau đó tôi nói, "Claude, làm thế nào tôi có thể làm cho cái này tốt hơn? Hãy nghiên cứu một chút. Nó vẫn sẽ tốt hơn." Vì vậy, đó là một sự thúc đẩy từ AI mà Jen nên làm. Tôi yêu Jen, nhưng cô ấy nên ít nhất là làm cho nó tốt hơn.

Nhưng đối với 45-50 khách hàng tốt nhất của chúng tôi, chúng tôi không cần nó. Điều gì sẽ xảy ra nếu có 5.000 khách hàng? Cách tiếp cận của cô ấy đơn giản là không hiệu quả. Vì vậy, vâng, nhiều điều chúng ta đang nói đến rất phù hợp với sales (bán hàng) có khối lượng lớn hơn. Nhưng khi mọi thứ lớn hơn, tất cả đều có khối lượng lớn hơn. Có rất nhiều khối lượng khi bạn mở rộng quy mô, phải không? Vì vậy, vâng, nếu bạn nhỏ và bạn có ba khách hàng tiềm năng và bạn vừa mới tham gia Y Combinator, có thể bạn không cần những công cụ này, nhưng chúng ta nhanh chóng vượt ra khỏi giai đoạn đó. Và cách tiếp cận cá nhân hóa của Jen, tôi nghĩ, sẽ hiệu quả cho enterprise (doanh nghiệp lớn) có giá trị cao, nhưng ngoài điều đó ra, tôi không biết, anh bạn. Bạn không thể tiếp cận đủ người. Con người không thể tiếp cận đủ người, và con người không muốn làm công việc đó. Họ không muốn nói chuyện với những lead (khách hàng tiềm năng) bình thường. Họ thực sự không muốn.

Thách thức Tuyển dụng `Sales Talent` và Giải pháp `AI`

Tôi sẽ kể cho bạn một ví dụ: khi tôi ở London, tôi muốn mua một sản phẩm trị giá 10.000 đô la. Okay? Và tôi đang ở London. Và chúng tôi đang làm SaaS (phần mềm dưới dạng dịch vụ). Tôi không có thời gian, phải không? Và tôi bị nhầm lẫn với các múi giờ, Lenny. Tôi không biết bạn có bị không. Tôi thậm chí không biết bây giờ là mấy giờ ở Bay Area. Vì vậy, tôi chỉ gửi email cho rep này vào cuối năm. Tôi nói, "Chỉ cần gửi cho tôi hợp đồng. Tôi muốn mua nó, nhưng tôi có hai câu hỏi. Tôi có hai câu hỏi muốn được trả lời." Tôi đã nói với anh ấy hai câu hỏi này. Và chúng thậm chí không liên quan đến giá cả. Anh ấy mất ba ngày để trả lời tôi và anh ấy giới thiệu tôi với một người khác trong nhóm của anh ấy. Nó không đáng thời gian của anh ấy. 10.000 đô la không đủ vì không đủ commission (hoa hồng) cho anh ấy, phải không? Vì vậy, anh ấy giới thiệu một người khác cho tôi và người kia nói, "Tôi không thể trả lời câu hỏi của bạn trừ khi bạn sẽ gọi điện thoại." Và tôi nói, "Tôi ở London. Tôi đang đi du lịch. Nếu bạn sẽ..." Thông thường, tôi sẽ bỏ qua, nhưng tôi đang... Đó là một hành trình. Tôi nói, "Nếu bạn trả lời hai câu hỏi của tôi, tôi sẽ mua sản phẩm của bạn với giá 10.000 đô la." Anh ấy nói, "Tôi cần gọi điện thoại." AI tốt hơn thế. Đây không phải là điều Jen làm trên bảng trắng. Vì vậy, ít nhất, nó sẽ lấp đầy tất cả các khoảng trống, ngay cả khi quy trình của Jen đúng, AI có thể lấp đầy tất cả các khoảng trống. Còn tất cả các nhà tài trợ mà chúng tôi... các lead mà chúng tôi không theo dõi và chúng tôi nhận được tỷ lệ phản hồi 70% thì sao? Ý tôi là, những người như Jen rất hiếm, họ là "viên kim cương thô." Không có nhiều người như vậy.

Vì vậy, tôi yêu cô ấy và tôi yêu những gì cô ấy nói và tôi đồng ý với 99% điều đó. Nhưng đây là một điểm liên quan: hầu hết chúng ta không có những brand (thương hiệu) hot nhất và chúng ta không có CRO tinh nhuệ nhất điều hành chúng. Vì vậy, chúng ta đành chấp nhận một sales team (đội ngũ kinh doanh) không phải là tốt nhất. Đó là sự thật. Hầu hết 99% sales reps giỏi nhất chỉ muốn làm việc ở những brand hot nhất. Và ngay khi ánh hào quang của bạn mờ nhạt đi một chút, họ không muốn làm việc. Họ ngay lập tức muốn nhảy sang công việc tiếp theo. Có rất nhiều lý do tại sao. Vì vậy, hãy nhớ rằng 99% thế giới không thể thu hút một đội ngũ toàn những người như Jen hoặc giỏi hơn. Nó chỉ là thực tế. Ngay cả tôi cũng không thể. Ngay cả bạn, Lenny, bạn rất tuyệt vời, nhưng ngay cả nhiều người muốn làm việc cho bạn, nếu bạn muốn thuê ai đó, họ sẽ nói, "Ồ, tôi yêu Lenny, nhưng tôi phải làm gì? Tôi phải bán quảng cáo bản tin..." Không, không, không, không, không, không, không, tôi muốn trở thành CRO tại Lovable. Tôi yêu Lenny, nhưng liệu điều đó có thực sự đưa tôi đến đó không? Đúng vậy. Vâng. Vì vậy, AI có thể đánh bại những điều đó.

Giới hạn của `AI` trong Bán hàng Trực tiếp

Nhưng AI không thể đánh bại các giao dịch enterprise. Tôi không biết AI sẽ hoạt động như thế nào trong in-person sales (bán hàng trực tiếp). Ai đó thông minh hơn tôi sẽ phải trả lời điều đó. Nhưng nhiều trong số... bạn biết đấy, bạn có một lượng khán giả khổng lồ, Lenny, nhưng tôi vẫn nghĩ hầu hết mọi người của bạn đều làm tech (công nghệ) và thực hiện tech sales (bán hàng công nghệ). Tech là phân khúc lớn nhất trong nền kinh tế của chúng ta và đang phát triển, phải không? Vì vậy, phần lớn, những công cụ này sẽ hoạt động cho tech sales. Tech sales diễn ra qua Zoom, qua điện thoại, qua email. Chúng ta không... Chúng ta nên gõ cửa nhiều hơn. Chúng ta nên làm nhiều hơn trực tiếp.

Tự Động Hóa `GTM` và Vai Trò của `Agent` `AI`

Tất cả dữ liệu tôi thu thập được đều cho thấy mọi thứ chốt được với tỷ lệ cao hơn nếu bạn đến trực tiếp. Tuy nhiên, trong ngành công nghệ, chúng ta về cơ bản đang cố gắng tự động hóa tối đa mọi thứ trong chiến lược GTM (Go-To-Market).

Điều tôi nghĩ có thể hữu ích là hãy để tôi lùi lại một chút và mô tả những gì bạn đã trải qua ở đây. Bạn từng có—tôi rất thích hình ảnh này bạn đã vẽ—về bàn làm việc của các nhân viên sales (bán hàng) trong văn phòng bạn, nơi bạn có các SDR (Sales Development Representative) inbound, các SDR outbound, có thể là một nhân viên hỗ trợ... và ba hoặc bốn AE (Account Executive) đảm nhiệm việc tiếp nhận các lead (khách hàng tiềm năng) này và sau đó chốt giao dịch.

Và bây giờ, thay vì con người, có một agent (tác nhân AI) đảm nhiệm mỗi công việc này. Vâng. Bạn có agent inbound, agent outbound này chỉ gửi email để tìm kiếm các lead tiềm năng. Một agent inbound đang nói chuyện với những người quan tâm, cố gắng khiến họ hứng thú hơn. Và sau đó, có agent AE hay tôi quên mất rồi? Chúng tôi có—đó là điều tôi vẫn đang tìm hiểu. Chúng tôi có một AE toàn thời gian cộng với 20% thời gian của Amelia, vì vậy tổng cộng là 1.2 người, đảm nhiệm công việc của năm hoặc sáu AE. Tôi hiểu. Và không có SDR, BDR (Business Development Representative). Đã rõ. Vậy về cơ bản, toàn bộ phần đầu của phễu bán hàng (sales funnel) là do trí tuệ nhân tạo (AI) đảm nhiệm. Vâng. Và bây giờ chỉ có một người vận hành tiếp nhận tất cả những thứ tuyệt vời này và chốt các giao dịch, đàm phán giá cả, và những việc tương tự. Đúng vậy. Có thể là 1.2 người, chỉ để nói rõ. Nhưng vâng, hãy gọi là 1.2. Vâng. Đó là điều tôi muốn nói. Vậy Amelia, điều đó thực sự quan trọng. Chỉ cần một người, không nhất thiết là toàn thời gian, nhưng chỉ cần giám sát các agent này, theo dõi email, đảm bảo chất lượng cao, đảm bảo chúng hoạt động đúng. Hãy nói về tầm quan trọng của phần này đối với toàn bộ hoạt động.

Tầm Quan Trọng của Giám Sát và Điều Phối `AI`

Điều đó rất quan trọng. Thực sự rất quan trọng. Và bạn biết đấy, mọi người đang đăng trên LinkedIn rằng họ muốn thuê những kỹ sư GTM—tôi không nghĩ vai trò đó tồn tại ngày nay. Tôi lo lắng khi thấy những vai trò này. Tôi nghĩ ngày nay (và nghe này, nếu chúng ta gặp lại sau 18 tháng, chúng ta sẽ cập nhật điều này vì thế giới thay đổi quá nhanh, phải không?), tôi nghĩ 95% trong số 100% bạn phải thăng chức một người nội bộ. Đó phải là một nerd (người cực kỳ am hiểu kỹ thuật/chuyên môn), một người thích marketing (tiếp thị) và sales (bán hàng) và có tư duy định lượng (quant). Bạn biết đấy, nhiều người làm trong lĩnh vực B2C (Business-to-Consumer) thực sự giỏi những thứ này vì trong B2C, sales và marketing gần như là một. Nhưng đó phải là một nerd thích ngồi trước dữ liệu vài giờ mỗi ngày để định tuyến dữ liệu và quản lý các agent này. Họ có thể đến từ product (sản phẩm), họ có thể đến từ marketing (tiếp thị), hoặc có thể từ RevOps (Revenue Operations), nhưng họ phải nerd. Khả năng họ đến từ bộ phận sales truyền thống là gần bằng không. Vì vậy, tôi sẽ tìm một người trong nhóm của mình giơ tay và nói: "Tôi đã làm điều này rồi." Được thôi, tôi đã viết 10 ứng dụng trong Replit và tôi yêu Vercel và tôi đã làm điều này, và tôi đã tự mình thử những cái này. Tôi có thể quản lý chúng cho bạn không? Và sau đó để họ làm chief orchestration officer (giám đốc điều phối). Nhưng đó là một bộ kỹ năng mới. Thực sự là như vậy. Và cuối cùng, việc tìm một người sẽ dành một hoặc hai giờ mỗi ngày để quản lý các agent này là ranh giới mới mà chúng ta phải tìm ra. Chúng hoạt động tự động nhưng không phải là không có sự giám sát và lặp lại liên tục. Đó là phần khó hiểu. Nếu bạn chỉ mua một trong những sản phẩm này và biến mất, bạn sẽ có không (zero) ROI (Tỷ suất hoàn vốn). Vậy có thể đây là một câu trả lời quá dài, nhưng điều đó rất quan trọng. Và tôi chỉ nghĩ thật không may mắn là bạn sẽ phải phát triển nguồn lực này trong nội bộ ngày nay. Bạn phải, ngay cả trong Vercel cũng cơ bản phát triển nguồn lực này trong nội bộ, phải không? Chúng ta không phải ai cũng là Vercel, nhưng tôi chưa thấy điều đó. Mọi người đều đang đăng tuyển cho công việc này. Nhưng chúng ta cần những người kỳ cựu. Chúng ta chưa có những người kỳ cựu, phải không? Và quay trở lại phần đầu cuộc trò chuyện, nếu bạn là người đó, bạn sẽ rất dễ tìm việc vào năm tới. Bạn sẽ có rất nhiều lời mời làm việc, bạn sẽ không biết phải làm gì, bạn sẽ phải từ chối họ.

Phân Đoạn `Base` Khách Hàng và `Master Agent`

Và khi bạn nghĩ về Amelia, bạn sẽ mô tả cô ấy là một kỹ sư go-to-market (thị trường) hay đó là một vai trò khác? Chief Orchestration Officer, tôi sẽ nói. Vâng. Được thôi. Nhưng cô ấy nắm rõ product (sản phẩm) một cách thấu đáo. Cô ấy biết tất cả các đặc điểm riêng hoạt động như thế nào, cách tất cả các agent hoạt động. Và đây là—đây là một vấn đề phức tạp, nhưng thú vị. Nếu bạn đang chạy nhiều agent, được rồi, ai đó phải segment (phân đoạn) base (cơ sở khách hàng) mà các agent đang làm việc cùng, nếu không, chúng sẽ có rất nhiều xung đột. Bạn cần một người đủ thông minh—và bất kỳ marketer (chuyên gia tiếp thị) demand gen (tạo nhu cầu) nerd nào yêu thích data (dữ liệu) đều có thể làm được điều này. Nhưng bạn phải segment base của mình, nếu không nó sẽ trở thành một mớ hỗn độn. Có những người trên X (trước đây là Twitter) và internet nói về những master agent (tác nhân chủ) có thể quản lý các agent khác, vốn lại quản lý các agent khác. Chúng ta chưa đạt đến đó. Được rồi, có lẽ tôi rất hào hứng với nó, nhưng chúng ta chưa đạt đến đó. Vì vậy, chỉ riêng việc tìm ra cách segment base của bạn để bạn có thể thực hiện inbound (tiếp thị vào), retargeting (nhắm mục tiêu lại), remarketing (tiếp thị lại), new marketing (tiếp thị mới), v.v. — điều đó phức tạp, nhưng hầu hết các marketer đẳng cấp đều hiểu điều đó. Họ đã thực hiện A/B testing (thử nghiệm A/B), segmenting base của họ. Điều này không mới, phải không? Không. Không. Vâng, đúng vậy, nhưng bật nó lên mà không cần làm gì thì là một thất bại. Chẳng có cơ hội nào cả.

Quảng cáo `Data Dog`

Tập này được tài trợ bởi Data Dog, hiện là nơi đặt EPO, nền tảng dẫn đầu về experimentation (thử nghiệm) và feature flagging (đánh dấu tính năng). Các product manager (quản lý sản phẩm) tại các công ty hàng đầu thế giới sử dụng Data Dog, cùng nền tảng mà các engineer (kỹ sư) của họ tin cậy hàng ngày để kết nối các product insights (thông tin chi tiết về sản phẩm) với các product issues (vấn đề sản phẩm) như bugs (lỗi), UX friction (ma sát trải nghiệm người dùng) và business impact (tác động kinh doanh). Nó bắt đầu với product analytics (phân tích sản phẩm), nơi các PM (Product Manager) có thể xem replays (phát lại phiên), xem xét các funnel (phễu), tìm hiểu sâu về retention (tỷ lệ giữ chân) và khám phá các growth metrics (chỉ số tăng trưởng) của họ. Nơi các công cụ khác dừng lại, Data Dog còn tiến xa hơn. Nó giúp bạn thực sự chẩn đoán tác động của việc funnel drop-offs (sụt giảm phễu), bugs và UX friction. Khi bạn biết cần tập trung vào đâu, các thử nghiệm sẽ chứng minh điều gì hiệu quả. Tôi đã chứng kiến điều này tận mắt khi tôi ở Airbnb, nơi nền tảng experimentation (thử nghiệm) của chúng tôi rất quan trọng để phân tích điều gì hiệu quả và điều gì đã sai. Và cùng một đội đã xây dựng experimentation tại Airbnb đã xây dựng EPO. Data Dog sau đó cho phép bạn vượt ra ngoài những con số với session replay (phát lại phiên hoạt động). Xem chính xác cách người dùng tương tác với heat maps (bản đồ nhiệt) và scroll maps (bản đồ cuộn) để thực sự hiểu hành vi của họ. Và tất cả điều này được hỗ trợ bởi feature flags (cờ tính năng) được gắn với dữ liệu thời gian thực để bạn có thể triển khai an toàn, nhắm mục tiêu chính xác và học hỏi liên tục. Data Dog không chỉ là engineering metrics (chỉ số kỹ thuật). Đó là nơi các đội ngũ sản phẩm tuyệt vời học hỏi nhanh hơn, sửa lỗi thông minh hơn và triển khai với sự tự tin. Yêu cầu bản demo tại datadoghq.com/lenny. Đó là datadoghq.com/lenny.

Lời Khuyên Cho `Salespeople` và `Managers` trong Kỷ Nguyên `AI`

Tôi đang xem lại một số ghi chú mà tôi đã ghi lại khi bạn nói, về lời khuyên cho từng chức năng gần như, về cách để thành công trong tương lai mà bạn đang nhìn thấy. Vì vậy tôi cố gắng tóm tắt ngắn gọn. Lời khuyên của bạn cho những người bán hàng là: hãy sử dụng các agent (tác nhân AI), tự mình xây dựng một cái, cố gắng huấn luyện nó, giúp nó chạy, chạy song song với bạn để bạn hiểu các công cụ này và trở thành người trong đội sales (bán hàng) hoặc người đó là... Đối với lãnh đạo, tôi khuyên như vậy. Đối với các nhà lãnh đạo, tôi không biết liệu một SDR trung bình hoặc một nhân viên bán hàng cấp dưới có nhận được ngân sách cho agent của riêng họ hay không. Nếu họ có, hãy tận dụng nó, vấn đề, Lenny, là tất cả những agent hoạt động ngày nay, họ có các kỹ sư triển khai tiền tuyến (forward-deployed engineers), họ có huấn luyện, vì vậy chúng đều có giá từ 50 nghìn đô la trở lên. 50 nghìn, 80 nghìn. Ý tôi là, mọi người trả nhiều hơn, đừng hiểu sai ý tôi, nhưng điểm khởi đầu cho những sản phẩm này là khoảng 50 nghìn đô la cộng thêm 25 nghìn đô la cho FDE (Kỹ sư triển khai tiền tuyến) hoặc 75 nghìn đô la. Giống như, họ muốn—ngay cả Clay tôi nghĩ cũng bắt đầu từ 100 nghìn đô la một năm. Vì vậy, nếu bạn là một tổ chức lớn hơn, điều đó rẻ hơn một con người, phải không? Đó là một yêu cầu cao, nhưng không có sản phẩm giá 99 đô la một tháng, cái mà có rất nhiều—họ đang cố gắng, và tôi nghĩ nó sẽ đến—chúng chưa tự động huấn luyện tốt lắm. Và vì vậy tôi không biết liệu nhân viên cấp dưới có tiếp cận được ngân sách 100 nghìn đô la không may mắn hay không, phải không? Vì vậy lời khuyên đó là dành cho các VP (Phó Chủ tịch), những người đang lo lắng—rất nhiều người trong số họ lo lắng rằng tôi đã lỗi thời, phải không? Rằng tôi đã lỗi thời, rằng tôi sẽ không nhận được vai trò đó ở Vercel hoặc OpenAI. Ừm, vậy hãy—tiếp tục. Lời khuyên của tôi cho các nhân viên cấp dưới là hãy đón nhận nó. Bất kể công cụ nào tổ chức của bạn đang sử dụng, hãy trở thành người giỏi nhất trong việc làm việc với agent đó, và bạn sẽ tự động làm việc hiệu quả hơn. Vâng. Có phiền không khi bạn đến công sở và agent đã sắp xếp bốn cuộc gọi cho bạn, và có thể bạn chỉ muốn làm hai trong số đó? Hãy đón nhận nó. Hãy đón nhận nó vì bạn sẽ năng suất gấp đôi. Đúng vậy. Tôi vừa nói chuyện hôm qua. Có một công ty mà tôi là thành viên ban giám đốc tên là owner.com, giống như AI cho các nhà hàng, họ đang vượt mốc 100 triệu đô la doanh thu và tăng trưởng rất nhanh. Anh ấy có 100 người trong đội ngũ bán hàng. Kyle làm. Với AI, anh ấy đang cố gắng—anh ấy đang nhắm mục tiêu 3 đến 5 triệu đô la doanh thu cho mỗi đại diện (rep). 3 đến 5 triệu đô la. Thành thật mà nói, nếu đây là ba hoặc bốn năm trước cho một công ty tương tự, thì sẽ là 3 đến 500 nghìn đô la. Đó là hiệu quả tăng lên một bậc. Vẫn 100 đại diện, phải không? 100 đại diện. Ừm, anh ấy sẽ cần nhiều hơn để đạt được mục tiêu cho năm tới, nhưng 3 đến 5 triệu đô la cho mỗi đại diện. Vì vậy, nếu bạn là người có thể làm việc với những công cụ đó, bạn trở nên có giá trị hơn. Nhưng nếu bạn chống lại nó, nếu bạn không muốn tham gia cuộc họp bổ sung đó, nếu bạn chống lại nó, ừm, có một—có một—có một công cụ, một công cụ khác mà chúng tôi sử dụng cho RevOps. Chúng tôi sử dụng hai. Một cái tên là Momentum, một cái tên là Attention. Cả hai đều tuyệt vời. Chúng rất giống nhau. Và điều nó làm là mọi thứ mà một con người làm đều được theo dõi tự động trong CRM (Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng) của bạn ngay lập tức. Mọi thông tin liên lạc (comm) thời gian thực. Đã có những công cụ làm được một phần việc này trước đây, nhưng nghĩa đen là mọi thứ. Và khi chúng tôi triển khai nó, và điều đó đã xảy ra với một vài người khác mà tôi biết, một trong những người trong đội cũ đó đã nghỉ việc ngay ngày hôm đó. Nghỉ việc ngay ngày chúng tôi triển khai AI RevOps. Bạn biết tại sao không? Anh ta đã không làm gì trong 30 ngày. Trò chơi đã kết thúc. Ồ, chà. Mỗi ngày anh ta sẽ đến buổi họp đứng của chúng tôi và anh ta nói: "Vâng, tôi đang làm outbound và tôi thực sự đang làm việc với giao dịch đó với Vercel và không có gì chốt được." Và sau đó chúng tôi nói, "Ồ, chúng tôi..." và anh ta nghỉ việc ngay ngày hôm đó. Vì vậy, ý tôi là anh ta đã không chủ động đón nhận nó, phải không? Hãy chủ động đón nhận nó. Bây giờ bạn sẽ có minh bạch hoàn toàn về ngày làm việc của mình. Bạn biết đấy, granola là, bạn biết đấy, một ví dụ phụ cho mọi thứ. Nhưng AI sẽ theo dõi mọi thứ bạn làm. Nếu bạn muốn chống lại nó, bạn muốn chống lại tương lai, chúc bạn may mắn. Nhưng hãy đón nhận nó và bạn sẽ—bạn sẽ vượt lên các đồng nghiệp của mình những người không đón nhận điều này. Hãy đón nhận tất cả sự minh bạch, tất cả các lead (khách hàng tiềm năng), tất cả công việc mà nó bắt bạn làm. Bởi vì bạn không thể chốt được gấp 10 lần với cùng một lượng công việc, phải không? Không. Chúng tôi làm nhiều công việc hơn với AI. Tôi đang làm việc chăm chỉ nhất từ trước đến nay. Đó là với tất cả những agent này và tất cả đầu ra mà chúng tạo ra, và Amelia làm rất nhiều việc đó, nhưng ngay cả tôi cũng đang làm việc chăm chỉ nhất. Nhưng nó tốt hơn, nhưng không phải là ít công việc hơn; đó là nhiều công việc hơn. Các agent rất năng suất, bạn phải theo kịp. Vì vậy tôi—xin lỗi vì đã ngắt lời—đối với các quản lý, hãy mua một agent, triển khai nó tự mình, đừng để người khác làm. Hãy làm mọi thứ từ huấn luyện đến thu thập dữ liệu (ingestion) đến điều phối (orchestration), và những thuật ngữ đó sẽ bớt đáng sợ hơn đối với bạn. Đối với nhân viên cấp dưới, hãy là chàng trai, cô gái, người yêu thích những công cụ này và là người đầu tiên đón nhận bất cứ điều gì. Đừng chống lại nó.

Cơ Hội Cho Các `Founder` và `Startup`

Tuyệt vời. Được rồi. Đối với các founder (nhà sáng lập) trong các startup (công ty khởi nghiệp), điều tôi đang nghe là, ừm, hãy trở thành kỹ sư triển khai tiền tuyến đó, có người đó, kỹ sư bán hàng đó, người luôn ở đó giúp đỡ các công ty. Đây về cơ bản là một cơ hội để—để—ừm, cạnh tranh với các đối thủ lớn hơn nơi bạn thực sự có mặt để giúp họ thiết lập mọi thứ. Giống như tất cả các công ty bạn đã đề cập, không có công ty nào là công ty lớn.

Hỗ trợ cá nhân hóa: Mô hình `FDE` trở lại

Tất cả đều là các startup, điều này thực sự thú vị. Đúng vậy. Tôi phải nói rằng cách chúng tôi làm việc với Salesforce hiện nay... Nó giống như cách tôi đã không làm việc với Salesforce kể từ khi đó là sản phẩm đầu tiên tôi mua. Ý tôi là, 20 năm trước, anh bạn. Khi tôi mua Salesforce 20 năm trước, mọi thứ đều được hỗ trợ tận tình (hands-on). Tôi mua hai chỗ ngồi. Tôi nhớ ngày xưa đã nói chuyện với đại diện bán hàng của mình, tôi nói: "Đừng nói chuyện với tôi. Anh không có thời gian đâu. Anh làm ở Salesforce mà. Tôi chỉ mua hai chỗ thôi." Anh ấy đáp: "Không, không, không. Đây là việc chúng tôi làm. Tôi ở đây để hỗ trợ anh. Tôi sẽ giúp anh đưa ứng dụng của mình lên App Exchange. Chúng ta sẽ làm tất cả những điều đó." Và điều đó đã biến mất. Giờ thì nó hơi trở lại, phải không?

Mark hiện có 2.000 người đang làm việc này tại Salesforce. Vì vậy, chúng tôi có một forward deployed engineer. Tôi thậm chí không chắc nó có ý nghĩa kinh tế hay không. Và có lẽ trong hai năm tới, một người như bạn hoặc tôi sẽ không nhận được một FDE, nhưng các công ty lớn đang dần tìm ra cách. Nhưng đúng vậy, hãy chọn một nhà cung cấp sẽ giúp bạn thành công với một FDE, phải không? Mọi người thường dùng thuật ngữ này, nhưng một lần nữa, đó chỉ là người sẽ đảm bảo bạn được đào tạo và onboarding sản phẩm của bạn một cách thực sự. Các startup có động lực làm điều này theo cách mà có lẽ một số incumbents (các công ty đã có chỗ đứng) vẫn đang tìm hiểu, phải không?

Chiến lược khởi nghiệp: Bán dịch vụ trước phần mềm

Điều này mở ra một cơ hội lớn cho các startup thực sự làm được điều đó. Và điều này thực sự rất phù hợp với gợi ý của Jen dành cho các startup, đó là bán dịch vụ ban đầu, giống như làm việc cho họ, giải quyết vấn đề của họ không phải bằng phần mềm để bắt đầu, sau đó phát triển thành một hợp đồng lớn với họ mà là phần mềm. Ý bạn là "đặt chân và mở rộng" (land and expand), bắt đầu với một giao dịch nhỏ hơn rồi phát triển nó? Không, giống như một người ngồi đó thực hiện công việc này cùng với họ. Về cơ bản, điều bạn đang mô tả là không chỉ nói "chúng tôi có phần mềm, hãy dùng thử đi." Mà là "chúng tôi sẽ có người trong nhóm giúp bạn tìm ra giải pháp này", và có thể thậm chí chưa có phần mềm để làm tất cả những điều này, nhưng chúng tôi sẽ để họ làm cho bạn, sau đó phần mềm sẽ đảm nhận ngày càng nhiều công việc đó theo thời gian.

Tôi nghĩ đó luôn là một lời khuyên tuyệt vời và các startup luôn giỏi ở điều này. Chẳng hạn, trong những ngày đầu, CEO sẽ tự làm công việc hỗ trợ và onboarding bạn. Tôi nghĩ điều khác biệt ngày nay là agent sẽ thất bại nếu không được đào tạo và onboarding sản phẩm này. Nó sẽ thất bại, nó sẽ không bao giờ hoạt động. Vì vậy, nó trở thành một yêu cầu bắt buộc nếu bạn muốn giành chiến thắng. Bạn cần một đội ngũ con người, chúng ta có thể gọi họ là forward deployed engineers, những người đảm bảo 100% rằng khi agent được bật lên, nó hoạt động tuyệt vời. Đó là công việc của bạn với tư cách là một founder – đảm bảo nó hoạt động tuyệt vời. So với ngày xưa, ngay cả khi tôi xây dựng một trong những dịch vụ e-signature đầu tiên dễ sử dụng, một số khách hàng lớn phải mất hai năm để đưa vào hoạt động. Điều đó là không thể chấp nhận được trong thời đại AI. Đúng vậy.

`FDE` và `Sales Engineer`: Vai trò trong kỷ nguyên `AI`

Và những forward deployed engineer này chỉ là một tên gọi khác cho sales engineer, hay họ có chuyên môn khác? Có thể. Tôi nghĩ tất cả các thuật ngữ này đều gây nhầm lẫn, tất cả các hoạt động orchestration và ingestion này. Tôi nghĩ chúng ta... Palantir rõ ràng là công ty B2B công khai thành công nhất hiện nay, có thể Databricks và một vài công ty khác sẽ vượt qua họ trong làn sóng IPO tiếp theo. Nhưng ý tưởng của họ về forward deployed engineers cũng tương tự, nhưng đó là các giao dịch trị giá hàng trăm triệu đô la. Hầu hết chúng ta không thực hiện các giao dịch trị giá một trăm triệu đô la. Vì vậy, ý tưởng bạn sẽ có Gary Tan và một đội ngũ người ra văn phòng trong 6 tháng để làm cho phần mềm hoạt động, điều đó phần nào khơi dậy ý tưởng này.

Nhưng thực sự, chắc chắn đó có thể là một sales engineer hoặc solution architect, nhưng sự khác biệt là các SE mà nhiều người trong chúng ta đã làm việc cùng ngày xưa là các tài nguyên, và thường thì có một tỷ lệ cổ điển là tám sales reps (đại diện bán hàng) cho một SE. Vì vậy, tám rep sẽ có một nhóm và một SE sẽ chịu trách nhiệm, và bạn phải tranh giành thời gian của Jason hoặc Lenny để giúp đỡ tám rep đó. Điều này đã bị đảo ngược. Công việc số một của FDE là giúp khách hàng thành công. Được thôi. Mới hôm nọ, tôi đang trình bày, một lãnh đạo AI đã chốt một giao dịch trị giá 3 triệu đô la. FDE đã tự mình làm tất cả. Bộ phận bán hàng thậm chí không tham gia vào giao dịch. Họ đến tận nơi, họ triển khai, họ điều chỉnh mọi thứ. Tất cả những gì bộ phận bán hàng làm là quản lý nó thông qua quy trình mua sắm. Được thôi, điều đó khá khác so với một người chỉ trả lời vài câu hỏi cho con người, phải không?

Vì vậy, đó là sự kết hợp giữa customer success và SE hoặc bất cứ điều gì khác, nhưng thực sự, thành thật mà nói, đó chỉ là một consultant truyền thống làm cho sản phẩm hoạt động ngay từ ngày đầu. Ngay từ ngày đầu. Đó là sự khác biệt: khi bạn triển khai, nó hoạt động. Khi bạn triển khai, nó hoạt động. Đó là điều đó, và đó là một cái tên hoa mỹ cho một nhóm người trong nhóm của bạn, những người đảm bảo rằng khi triển khai, AI agent thực sự hoạt động. Vì vậy, bạn có tỷ lệ thành công 100% thay vì tỷ lệ 5% của năm 2024. Những người này cần có kiến thức technical. Tôi không biết liệu họ có cần phải là engineer hay không. Điều đó thực sự có thể thay đổi tùy thuộc vào... Tôi thích khi họ là những engineer ở mức khá nhưng lại yêu thích sản phẩm. Đó là loại FDE yêu thích của tôi. Giống như họ không thực sự muốn code nhiều nữa, nhưng họ đã từng code và họ chỉ yêu sản phẩm của bạn. Nhưng tôi không nghĩ đó có thể là người không có product chops, nhưng những người khác nhau đều có thể làm được, nhưng họ phải nắm vững sản phẩm. Đúng vậy, các startup như tôi nói, thuật ngữ này được sử dụng nhiều, bạn cần bốn người sẽ chỉ đảm bảo rằng khi triển khai, sản phẩm của bạn, sản phẩm agentic của bạn hoạt động. Đó là điều bạn cần.

Tác động của `AI` đến quy trình bán hàng

Tôi nghĩ điều có thể hữu ích để kết thúc cuộc trò chuyện này là xem xét những điều đang thay đổi, một vài điều đã thay đổi và giờ đây sẽ khác biệt trong thế giới bán hàng go-to-market (GTM). Và một vài điều sẽ vẫn giữ nguyên là gì? Vâng, hãy cùng xem xét. Rõ ràng, hỗ trợ (support) là yếu tố đầu tiên đã thay đổi. Nó rõ ràng đã thay đổi vĩnh viễn với AI, phải không? Bất kể nhà cung cấp nào bạn nhìn vào, 50 đến 80% công việc hỗ trợ được thực hiện bởi AI. Và chúng ta không phải lúc nào cũng nghĩ support là GTM, nhưng nó là sự khởi đầu của hành trình khách hàng, rất quan trọng đối với hành trình khách hàng. Vì vậy, nếu bạn nghi ngờ, hãy xem xét, bạn biết đấy, support đã thay đổi vĩnh viễn. Vậy là con tàu đó đã rời bến rồi.

Thực sự, khi chúng ta ghi âm điều này, không có nhiều thay đổi trong bán hàng. Ý tôi là, tôi nghĩ những điều chúng ta đã nói là những điều tiên phong. Tôi nghĩ SDR truyền thống dựa trên cadence (nhịp điệu), chạy các chiến dịch thông qua một công cụ do chính mình làm, sẽ gần như tuyệt chủng trong vòng 12 tháng. Không có lý do gì mà AI không thể làm tốt hơn vai trò đó. Công việc định danh (qualifier) truyền thống, định danh các inbound leads (khách hàng tiềm năng đến), vốn là một trải nghiệm tồi tệ cho khách hàng, cũng sẽ tương tự gần như tuyệt chủng trong vòng 12 tháng. Phần còn lại, chúng ta sẽ chờ xem.

Tôi nghĩ điều chúng ta biết đối với các rep (đại diện), đối với các sales rep, mọi người đều muốn làm việc hiệu quả hơn nữa trong 12 tháng tới. Có nhiều lý do mà mọi người muốn, ở cấp thấp, đó là chi phí, áp lực về lợi nhuận. Ở cấp cao, đó là văn hóa. Chúng ta không muốn 200 rep chạy lung tung. Mỗi rep tại công ty, tạo ra 3 đến 5 triệu đô la mỗi rep thì khác rất nhiều so với 300 đến 500 nghìn đô la. Vì vậy, bạn phải thích nghi với tư cách là một rep. Vẫn còn, mọi lãnh đạo AI đều không thể tuyển đủ rep như chúng ta đã nói, nhưng bạn sẽ phải thích nghi để trở nên năng suất hơn theo cấp số nhân nếu không phải theo cấp số mũ với sự trợ giúp của AI. Vì vậy, bạn phải thực sự chấp nhận những tools này.

Và mọi người, rất nhiều người, rất nhiều lãnh đạo GTM theo trường phái cũ đều nói rằng, bạn biết đấy, AI sẽ không làm hại các sales rep. Nó chỉ mang lại cho họ superpowers. Những người giỏi nhất thì có, còn những người tầm thường sẽ chỉ càng tầm thường hơn, phải không? Vì vậy, tôi nghĩ AE (Account Executive) là chúng ta sẽ luôn có nhân viên bán hàng, nhưng chỉ là người giỏi giao tiếp (people person) thì không còn đủ nữa. Bạn biết làm thế nào để nhận ra một nhân viên bán hàng tầm thường không, Lenny?

Bạn hỏi họ xem họ thực sự giỏi điều gì. "Tôi là một người giỏi giao tiếp, Lenny." Bạn biết tôi giỏi thế nào không, Lenny? "Tôi đang nhắn tin với 10 khách hàng tốt nhất của mình. Tôi là một người giỏi giao tiếp."

Ừm, những phản đối kỹ thuật khó khăn nhất mà sản phẩm của bạn gặp phải là gì? Họ không biết, nhưng họ là một người giỏi giao tiếp. Bạn biết đấy, đây giống như golf 3.0 vậy. Nó không đủ. Nó không đủ. Vì vậy, những người giỏi giao tiếp đang trở nên lỗi thời trong bán hàng. Field sales (bán hàng tại chỗ), không biết AI sẽ tác động thế nào nếu bạn đang ở ngoài hiện trường. Ý tôi là, bạn biết đấy, các lãnh đạo enterprise (doanh nghiệp lớn) đang tuyển thêm nhân viên field sales hơn bao giờ hết. Salesforce đang tuyển nhiều hơn bao giờ hết. Và gõ cửa vẫn hiệu quả, anh bạn. Vì vậy, không biết câu trả lời ở đó. Nhưng nhân viên văn phòng và nhân viên làm việc tại nhà, AI sẽ chiếm càng nhiều công việc của bạn hoặc làm cho bạn tốt hơn càng nhiều càng tốt, và bạn phải chấp nhận điều đó. Vì vậy, tôi sẽ nói từ hỗ trợ đến gõ cửa. Bạn biết đấy, chúng ta sẽ đi từ 80% xuống 0%.

Điện thoại và `SMS`: Giới hạn và tiềm năng `AI`

Thế còn các cuộc gọi điện thoại (phone calls) thì sao? Đó là một câu hỏi tuyệt vời và chúng ta nên đề cập đến. Rõ ràng, có rất nhiều vấn đề về robocall và quy định liên quan. Chắc chắn nhiều startup vẫn đang phá vỡ các quy tắc. Tôi sẽ nói thế này. Nghe này, có các cuộc gọi điện thoại và thậm chí cả SMS. Có những giới hạn về mức độ SMS bạn có thể tự động hóa, phải không? Nhiều doanh nghiệp theo trường phái cũ thậm chí không kiểm tra email, phải không? Ý tôi là, bạn đang làm việc trong xưởng. Vì vậy, đó là những câu hỏi chưa được giải đáp. Mọi người đang phá vỡ các quy tắc. OpenAI vẫn phá vỡ các quy tắc, phải không? Hiện tại, nó đang cấp phép nội dung Disney. Trước đây nó chỉ mượn nội dung Disney. Chúng ta sẽ chờ xem.

Vì vậy, tôi không biết câu trả lời cho điều đó. Tôi nghĩ ở Châu Âu chắc chắn sẽ chậm hơn nhiều so với Mỹ, nhưng các startup sẽ đẩy giới hạn. Họ sẽ đẩy giới hạn về những gì chúng ta có thể làm với AI calls (cuộc gọi AI), AI enhanced (cuộc gọi được AI tăng cường), liệu một con người có đang tham gia vào cuộc gọi hay không, nhưng AI đang làm tất cả công việc. Có thể điều đó là hợp pháp, phải không? Nhận được nhiều consent (sự đồng ý) cho SMS hơn chúng ta thường nhận. Vì vậy, để nghĩ rằng các rào cản thông thường đối với robocalling và SMS sẽ... rằng các startup sẽ không phá vỡ các quy tắc trong thời đại AI, tôi nghi ngờ, nhưng đó là một câu hỏi hay. Điều đó khó thực hiện hơn.

Kỹ năng `cold calling` truyền thống

Một điều tôi muốn nói thêm là – và đó là một phản đối tốt cho tất cả những điều này – và tôi cũng rất muốn nghe ý kiến của Jen, nhưng nếu bạn nói chuyện với các startup mà bạn sẽ đầu tư vào, Lenny, ít trong số họ giỏi các cuộc gọi ra bên ngoài (outbound phone calls) hơn bạn nghĩ, phải không? Chúng tôi đã có nhiều lãnh đạo revenue (doanh thu) tại Ripling Speak at SaaStr, CRO cũ của tôi và những người khác. Họ đã chậm phát triển cold calling (gọi điện lạnh) vì chúng tôi chưa bao giờ làm điều đó khi CRO cũ còn trong nhóm của tôi. Vì vậy, bạn phải mời một người đã làm việc với Sam Blonde tại Brex, người đã làm được điều đó. Nâng điện thoại lên và chốt giao dịch là một nghệ thuật thực sự. Đó là một kỹ năng chuyên biệt.

Và vì vậy, nếu đó là kỹ năng chuyên biệt của bạn và không có cách nào để AI hưởng lợi, thì cứ làm. Nhưng tôi không nghĩ đối với hầu hết các cuộc gọi công nghệ, điều đó có tác động lớn như chúng ta giả vờ. Tôi không nghĩ hầu hết các startup mà bạn và tôi làm việc cùng và hầu hết những người nghe điều này đều không chốt phần lớn doanh thu của họ bằng các cuộc gọi lạnh từ con người. Đó là một nghề thủ công hiệu quả, nhưng bạn phải thực sự giỏi nó. Bạn có một câu nói ở đâu đó rằng nếu bạn có thể chốt giao dịch qua tin nhắn văn bản, AI có thể chốt nó. Đúng vậy. Tôi nói đùa theo nghĩa là những người nói điều đó, tôi nghĩ họ có mối quan hệ yếu hơn với khách hàng.

Thay đổi kỳ vọng của khách hàng với AI

Đây là lý do tại sao mọi người có mối quan hệ với khách hàng yếu hơn so với những gì họ nghĩ. Nếu việc chốt một giao dịch qua tin nhắn văn bản dễ dàng đến vậy – và chúng tôi đã thực hiện hàng trăm nghìn giao dịch như thế này, nhận thấy rằng mọi người không ngại nếu đó là một AI – thì tại sao một AI tốt lại không thể chốt giao dịch qua tin nhắn văn bản? Đúng chứ? AI cũng có thể là một "người giao tiếp giỏi". Điều đó hoàn toàn có thể. Nếu bạn không tin tôi, các bạn hãy vào Lennybot. Có phải URL là Lennybot.com không? >> Lennybot.com. >> Nếu bạn không nghĩ AI có thể là một "người giao tiếp giỏi", hãy dành hàng giờ trên Lennybot.

Vâng, và phần tuyệt vời nhất là bạn có thể trò chuyện với Lennybot bằng giọng nói. Có một tính năng giọng nói nghe giống hệt tôi. Thật khó tin.

Đúng vậy. Vì vậy, một lý do cao hơn để sử dụng Lennybot là hãy đến với một tư duy học hỏi. Đừng mang theo định kiến. Bạn sẽ thấy rằng AI có thể là một "người giao tiếp giỏi". Mọi người dành hàng giờ đồng hồ. Ai là chuyên gia trị liệu tốt nhất của chúng ta ngày nay, khi chúng ta ghi âm cuộc trò chuyện này? ChatGPT là chuyên gia trị liệu tốt nhất của chúng ta trên Trái đất. Đó là một "người giao tiếp giỏi". Nghe có vẻ ngớ ngẩn, nhưng nếu đó là lập luận phòng thủ tốt nhất của bạn trong bán hàng rằng bạn là một "người giao tiếp giỏi", thì bạn đang đứng trên bờ vực. Kỹ năng đó là không đủ. "Người giao tiếp giỏi" là tuyệt vời khi mọi người mua phần mềm enterprise mất hai năm để triển khai và họ không biết nó hoạt động như thế nào, và đó là một niềm hy vọng mong manh. Khi bạn mong đợi agent hoạt động trong giai đoạn pilot trước khi khoản thanh toán lớn đến, thì "người giao tiếp giỏi" là không đủ. Thật tuyệt vời, hãy cho tôi biết người sẽ triển khai agent của tôi, đào tạo nó và đưa nó vào sản xuất cho tôi trước khi tôi trả tiền cho bạn. Điều này là, bạn biết đấy, đây là giấc mơ. Đây có lẽ là một trong những thay đổi lớn nhất. Khi tôi nói chuyện với Marc Benioff, Salesforce là công ty lớn nhất, phải không? 44 tỷ đô la, đó là con tàu lớn nhất để xoay chuyển. Anh ấy nói rằng điều số một tôi ghen tị với Palantir là quy mô giao dịch lớn của họ. Anh ấy đã nói đùa về điều đó trên tất cả các phương tiện truyền thông và báo chí. Nhưng điều khác là anh ấy ước, anh ấy nói, tôi ước tôi có thể, nhưng tôi không thể làm điều đó hôm nay. Tôi ước mọi khách hàng của Salesforce bây giờ có thể hoạt động trực tiếp trước khi họ thanh toán. Điều đó rất khác so với cách chúng ta được đào tạo theo nhiều cách, gần như là bóc lột khách hàng để họ mua sản phẩm. Đầu tiên, hãy cố gắng tránh một pilot, sau đó thực hiện pilot nhỏ nhất có thể, sau đó triển khai nó trong nhiều năm cho những người khác nhau. AI đã nâng cao tiêu chuẩn về những gì khách hàng mong đợi. Và đó là lý do tại sao những công ty tốt nhất đang phát triển bùng nổ vì ROI rất cao. Vì vậy, bạn phải mang lại ROI trước khi tài liệu được ký điện tử ngày hôm nay. Những người chưa hoàn toàn nắm bắt điều đó đang ở các công ty đại chúng tăng trưởng 8%. Họ vẫn đang cố gắng chơi trò chơi.

Tác động của AI đến Sales và Go-to-Market

Có những điều khác mà bạn nghĩ sẽ thay đổi mà mọi người có thể không nghĩ đến, những điều sẽ thay đổi cách chúng ta thực hiện sales trong vài năm tới là gì? Về cơ bản, chúng ta sẽ cần nhiều chuyên gia sales và go-to-market hơn bao giờ hết, bởi vì những người chiến thắng đang phát triển quá nhanh đến nỗi ngay cả khi họ hiệu quả hơn, họ vẫn sẽ cần nhiều con người hơn bao giờ hết. Tôi, tôi, tôi, chúng ta sẽ phải lập một bảng tính để xem điểm giao cắt. Rõ ràng, nhiều công ty đang cắt giảm nhân sự. Microsoft đã nói rằng họ đã vượt qua đỉnh nhân viên. Họ sẽ không bao giờ lớn hơn nữa. Chúng ta đang thấy điều này ở tất cả các công ty chúng tôi làm việc cùng. Họ không muốn, họ muốn tinh gọn nhất có thể. Nhưng trí tuệ nhân tạo đã là một phần rất lớn của nền kinh tế của chúng ta rồi, phải không? Và nó là một lực lượng tự nhiên đến nỗi mọi người đều, bạn biết đấy, mọi người cuối cùng đều chuyển sang enterprise. Mọi người cuối cùng đều có một đội ngũ sales. Mọi người cuối cùng đều làm được điều đó. Nó đang xảy ra nhanh hơn. Bạn biết đấy, 11 Labs — 50% doanh số của họ hiện đến từ enterprise, phải không? Ý tôi là, tôi không biết mọi người. Việc Vercel vừa bổ sung Janine có nghĩa là họ đang chuyển sang enterprise theo định nghĩa, phải không? Tôi nghĩ Replit vừa bổ sung một đội ngũ sales vài tháng trước và bây giờ họ đã bổ sung một CRO khác. Vì vậy, họ đã đạt doanh thu 10 triệu đô la mà không có đội ngũ sales truyền thống, nhưng ở mức một tỷ đô la, nó sẽ tràn ngập salespeople. Vì vậy, nếu bạn trở nên xuất sắc trong lĩnh vực này, nếu bạn mua một agent hôm nay, khi bạn nghe điều này và tự triển khai nó, thực hiện công việc khó khăn và đào tạo nó, tích hợp nó và lặp lại nó mỗi ngày, đi trước nó và sau đó có hai agent, rồi ba, rồi bốn, bạn có thể trở nên có giá trị hơn, có trải nghiệm tốt hơn trong GTM và tôi tin rằng tôi hy vọng sẽ được trả lương tốt hơn. Như tôi đã nói, chúng ta nên có những SDR được trả 250.000 đô la một năm, nhưng họ sẽ như ở Vercel, họ sẽ quản lý 10 agent, không phải 10 người. Khi đó họ sẽ có giá trị 250.000 đô la thay vì 80.000 hoặc 90.000 đô la. Nó không quá nhiều, phải không? Vì vậy, một thế giới tuyệt vời đang đến. Đây là những thời điểm tốt nhất, phải không Lenny, cho product và business, phải không? Chỉ là nó không được phân phối đều. Vì vậy, bạn muốn có những kỹ năng đó, mặc dù chúng ta sẽ không cần những SDR này và mặc dù chúng ta sẽ không cần BDRs, mặc dù chúng ta có thể loại bỏ một nửa AEs, nhưng số lượng doanh thu và tăng trưởng ở các nhà lãnh đạo AI là quá phi thường, phải không? Không chỉ ở các startup mà còn ở Google Cloud ở mọi nơi, Azure, họ đang tuyển rất nhiều người, điều đó xét cho cùng là tích cực cho ngành nghề nhưng không phải cho cách chúng ta đã làm trong quá khứ, bạn đang gặp rủi ro.

Kỷ nguyên AI: Công việc vất vả hơn, cơ hội lớn hơn

Điều đó thực sự thú vị là chúng ta vẫn đang tuyển dụng, và đây cũng là điều tôi đã thấy, giống như mọi người đang tuyển salespeople và go-to-market people. Bạn có nghĩ rằng sẽ có một đỉnh điểm trong vài năm tới, khi AI làm ngày càng nhiều việc này, hay chỉ là khó đoán vì ai biết AI sẽ phát triển lớn đến mức nào, các công ty này sẽ lớn đến mức nào? Ý tôi là, nó đã vượt quá một nghìn tỷ đô la rồi. Tôi không thấy bất kỳ lý do nào, và nó đang tăng tốc. Số lượng AI đang tăng lên. Gartner nói rằng năm tới sẽ là sự tăng tốc nhanh nhất của dòng tiền được triển khai vào phần mềm trong một thập kỷ. Nó đã tăng tốc trở lại. Điều đó có thể kéo dài mãi không? Không. Cuối cùng, chúng ta tiêu thụ 100% GDP toàn cầu. Không còn tiền để mua. Có một số giới hạn. Nhưng tôi nghĩ rằng, tôi không nghĩ bạn và tôi và bất kỳ ai trong số hàng triệu người theo dõi bạn, tôi không nghĩ chúng ta phải suy nghĩ quá nhiều hơn ba đến bốn năm tới ở đây. Có quá nhiều thay đổi. Nếu bạn trở thành bậc thầy về AI, bạn sẽ có khả năng được tuyển dụng cao trong hai đến ba năm tới. Và nếu bạn duy trì tư duy học hỏi, điều đó sẽ tiếp tục tăng trưởng. Và vì vậy, bạn sẽ có một công việc mà tôi nghĩ là thú vị hơn nhiều, ngay cả khi mệt mỏi hơn so với trước đây. Nhưng những ngày làm việc 20 giờ một tuần và kiểu làm việc qua loa, chốt được một vài giao dịch, bạn biết đấy, tôi nghĩ những điều đó đã mãi mãi lùi về phía sau. Đó là một thời gian tuyệt vời. Ngay cả bạn cũng có một chút điều đó. Tôi nghĩ bạn đang làm việc chăm chỉ hơn trước, phải không?

Tôi đang làm việc chăm chỉ hơn rất nhiều. Đúng vậy.

Ý tôi là, phong cách cổ điển của Lenny với 100.000 người đăng ký là kiểu để tôi yên, tôi đi nghỉ nhiều, tôi làm một số việc tốt. Ý tôi là, nó vẫn là một phần phong cách của bạn, nhưng tôi nghĩ bạn đang làm việc chăm chỉ hơn.

Tôi đang làm việc cực kỳ chăm chỉ. Đúng vậy. Ý tưởng ban đầu là tạo ra một cuộc sống newsletter thư giãn. Tôi chỉ viết một newsletter mỗi tuần. Cuộc sống sẽ tốt đẹp.

Và nó chỉ là quá khó để bỏ qua những cơ hội thực sự thú vị và làm nhiều hơn, giúp nó phát triển lớn hơn. Giống như tôi không thể cưỡng lại được. Vì vậy, vâng, tôi đang làm việc.

Và đó cũng nên là tất cả chúng ta. Giống như chúng ta nên cảm thấy nếu bạn không cảm thấy những gì bạn nói hoặc thậm chí một phiên bản của những gì tôi nói, thì bạn không sống, bạn không ở đúng, bạn không sống giấc mơ AI ngày nay. Đó là nhiều công việc hơn. Nó nên mệt mỏi. Nó nên giống như vậy, ngay cả khi nó tốt hơn theo một số cách, đó chỉ là nhiều công việc hơn. Nhưng đây là thời điểm thú vị nhất trong cuộc đời chúng ta để làm phần mềm. Ý tôi là, lạy Chúa, tôi thậm chí không thể lập trình, Lenny, và tôi đã xây dựng 12 ứng dụng trên Replit trong 150 ngày qua, được sử dụng hàng triệu lần. Tôi đã chờ 10 năm để một số người này xây dựng một số ứng dụng này. Tôi chỉ tự làm thôi, phải không? Tôi đã thực sự, khi tôi ở London, tôi đã xây dựng một ứng dụng hoàn chỉnh nơi bạn có thể bán, bạn có thể thực hành bán Harvey Cursor Replit và ChatGPT Enterprise, và nó hoạt động như chúng ta không thể làm điều này ngay cả vào đầu năm, phải không? Vì vậy, đây là những thời điểm kỳ diệu và thực tế là chúng ta có thể điều hành một doanh nghiệp tám chữ số với ba người và 20 agent. Giống như, bạn biết đấy, hãy phấn khích hoặc hãy tham gia vào một trong những công ty tăng trưởng chậm chạp này. Ý tôi là, lời khuyên của tôi là chọn một trong hai lộ trình sự nghiệp ngày hôm nay. Hoặc làm việc chăm chỉ hơn như ngay cả bạn và tôi đang làm, phải không? Chúng ta không cần phải làm thế. Hoặc thành thật mà nói, tôi sẽ nói sự thật là, có một nghìn kỳ lân ra đời vào năm 2021, phải không? 800 trong số đó đang tăng trưởng khá chậm, sẽ không bao giờ IPO, có thể không có một exit, nhưng họ hài lòng với mức tăng trưởng 8% hoặc 15%. Nếu bạn không muốn tham gia vào hành trình chúng ta đã nói, tôi không phán xét. Tôi hiểu. Chúng ta là con người, phải không? Chúng ta có gia đình. Không phải tất cả chúng ta đều bị ám ảnh. Tôi nghĩ tôi khá ám ảnh. Tôi nghĩ bạn đã trở nên ám ảnh hơn. Nếu đó không phải là bạn, hãy tham gia một thứ gì đó tăng trưởng chậm hơn. Họ vẫn cần người. Không nhiều bằng. Họ vẫn cần người. Nhưng tôi sẽ chọn một con đường cho năm tới. Đừng giả vờ rằng có một con đường trung bình sẽ bắt đầu vì nó không tồn tại trong GTM. Và tôi không nghĩ nó tồn tại trong product hay engineering nữa.

Sức mạnh của AI trong xây dựng và hợp tác

Tôi yêu cái cách bạn hào hứng về điều này. Giống như bạn có thể nhận ra trên Twitter rằng việc học hỏi và chia sẻ này thú vị đến mức nào đối với bạn, và tôi thích việc bạn chia sẻ nó, nhưng tôi nghĩ đó chỉ là một dấu hiệu cho thấy bạn quá hào hứng về những gì đang xảy ra và những gì bạn đang học hỏi, và bạn không thể không chia sẻ nó. Tôi cũng vậy. Tôi kiểu như, "Ôi, tôi vừa khám phá ra điều này thật tuyệt. Tôi phải tweet về nó."

Thật kỳ diệu khi khả năng xây dựng những thứ mà chúng ta không thể xây dựng trước đây, hoặc xây dựng theo những cách và tốc độ khác nhau. Nó thật sự…

Và nó đang tăng tốc. Nó rất… Ý tôi là chúng ta có thể nói về nó mãi mãi, nhưng ngay cả đối với tôi, tôi chỉ chọn Replit. Tôi chọn Replit vì Twitter đã gợi ý cho tôi. Tôi có thể đã chọn một công cụ khác. Giống như tôi không phải là một nhà đầu tư và tôi cũng không thiên vị, nhưng tôi thuộc top 1%.

Để nhấn mạnh lại điều bạn vừa nói, bạn là một trong 1% người dùng Replit hàng đầu.

Vâng.

Wow.

Vâng. Vì vậy, nó thực sự không hoạt động tốt khi tôi bắt đầu khoảng 170 ngày trước. Sau đó, một phiên bản V2 ra đời và nó trở nên tốt hơn. Những ảo giác biến mất, và đây chỉ là một điều mà bạn phải phấn khích, mọi người có thể không biết điều này và các công cụ khác khi V3 ra đời, tôi không biết, khoảng 45 ngày trước, bây giờ nó có các agent nói chuyện với nhau. Vì vậy, điều xảy ra là khi bạn và tôi, một lần nữa, tôi không thực sự biết lập trình, vì vậy khi tôi gặp một vấn đề và tôi đang cố gắng tìm cách làm gì đó, agent sẽ gọi một kiến trúc sư hoặc một agent khác, và họ tranh luận và tranh cãi với nhau và họ đưa ra câu trả lời đúng ngay lần đầu tiên. Lần đầu tiên điều này xảy ra, tôi đã ngã khỏi ghế. Nó không chỉ là kỳ diệu, ý tôi là, tuyệt vời, bạn có thể đưa ra một câu lệnh/lời nhắc và xây dựng một ứng dụng tồi tệ không hoạt động, bây giờ, 150 ngày sau, bạn có các agent tranh luận về cách xây dựng mã nguồn tốt hơn với nhau, và bạn thậm chí không cần biết lập trình. Ý tôi là, đây là thời điểm tuyệt vời nhất, thời điểm tuyệt vời hơn duy nhất sẽ là năm tới, phải không? Tôi đã chờ đợi, tôi đã chờ đợi, phải không? Và, bạn biết đấy, và chỉ những thứ mà bạn có thể xây dựng ngày hôm nay và những thứ khác, ý tôi là, bạn biết điều này nhưng những người khác, ý tôi là, đó là tôi xây dựng mà không cần biết lập trình. Điều hiển nhiên khác, bạn biết đấy, nếu bạn đang xây dựng bất kỳ cái gì, tại sao mọi người lại năng suất đến vậy với tất cả các công cụ này? Mọi bit phần mềm mã nguồn mở trên thế giới đều có trong các công cụ này.

Tiềm năng của AI trong GTM và Sales: Đừng Hoài Nghi

Nếu bạn muốn xây dựng thứ gì đó đã có sẵn, nó rất dễ dàng. Còn những thứ mới mẻ thì thực sự khó, phải không? Nó không hề dễ hơn chút nào, nhưng mà, chúng thực sự tuyệt vời. Và có lẽ, đối với GTM (go-to-market) cho sales, nó đang chậm hơn một chút, và có lẽ có nhiều lý do cho điều đó. Một phần, tôi nghĩ, trớ trêu thay, là do founders quan tâm đến lĩnh vực nào. Vì vậy, marketing đang đi sau sales trong AI.

Chẳng hạn như AI SDR (Đại diện Phát triển Kinh doanh sử dụng trí tuệ nhân tạo) đã bùng nổ. Tôi thực sự không biết tại sao. Tôi đã đầu tư vào một vài công cụ AI trước đó. Tôi đã đầu tư vào Salesoft, công ty này được bán với giá 2,5 tỷ đô la, như một thỏa thuận đầu tư hạt giống cuối cùng vào năm 2020. Không ai muốn tham gia vào danh mục đó. Bây giờ, mọi người trên thế giới đều muốn xây dựng một AI SDR / CRM. Nhưng marketing chậm hơn chỉ vì mọi người thực sự không muốn xây dựng cursor (điểm khởi đầu/công cụ cơ bản) cho marketing. Mọi người nói rằng họ muốn, nhưng nó vẫn chưa thực sự có, tuy nhiên, nó sẽ đạt được điều đó. Nhưng sự đổi mới sẽ chỉ tăng tốc. Nó chắc chắn sẽ tăng tốc. Vì vậy, đừng hoài nghi về những điều này.

Lời khuyên để trải nghiệm sản phẩm của chính bạn

Nếu bạn không hào hứng như tôi, thì đây là lời khuyên cuối cùng của tôi về vấn đề này. Nếu bạn không cảm thấy như tôi, đây là lời khuyên của tôi trong kỳ nghỉ lễ. Khi bạn có một khoảnh khắc tĩnh lặng, nhấm nháp ly rượu vang nóng hoặc sô cô la nóng của mình, hãy mở trình duyệt lên. Làm điều đó ở chế độ ẩn danh (incognito). Truy cập ứng dụng của bạn và thực hiện mọi thứ bằng một địa chỉ Gmail mới.

Hãy thử bộ phận hỗ trợ (support). Xem support của bạn như thế nào. Thử liên hệ bộ phận sales. Đăng ký newsletter. Làm mọi thứ. Thử sản phẩm của bạn. Nếu bạn làm điều này một cách lặng lẽ, trái tim bạn sẽ nhói đau. Bạn sẽ khóc về một số điều bạn đã thấy. Bạn sẽ khóc vì support của bạn tệ đến mức nào. Bạn sẽ khóc vì bộ phận sales mất bao lâu để phản hồi bạn. Bạn sẽ khóc vì một vài điều.

Hãy chọn điều khiến bạn bật khóc nhiều nhất khi nhấm nháp ly rượu vang nóng và mua tác nhân AI đó để sửa chữa nó. Khi đó, bạn sẽ có được niềm đam mê mà chúng tôi đang có. Tôi luôn khuyên mọi người làm điều này, nhưng trước đây nó không dễ thực hiện như vậy. Nhiều người trong số các bạn cứ mãi bị lạc lối; bạn quên đi những điều này, bạn quên đi quy trình giới thiệu/hòa nhập (onboarding workflow) và bạn quên đi bộ phận support, và bạn quên liên hệ tệ đến mức nào. Bạn quá mải mê với những điều chiến lược. Vậy nên, hãy nhớ: mỗi năm một lần, lý tưởng nhất là mỗi quý một lần, hãy thực hiện bài kiểm tra chế độ incognito này. Ngay cả đối với newsletter của Lenny, tôi cá là chúng ta có thể tìm thấy một phần nào đó mà bạn đã bỏ sót.

Không, sẽ không xảy ra đâu. Tôi chỉ đùa thôi. >> Bạn sẽ nói, "Ôi Chúa ơi, tôi không thể tin là mình đã không đụng đến nó kể từ khi ra mắt Substack. Nó thậm chí còn không dẫn đến đúng trang; trang đó chỉ hiển thị lỗi 404." >> Tôi sẽ làm điều này trong kỳ nghỉ lễ.

Và tôi thích điều này — thông thường lời khuyên sẽ là, "Được rồi, hãy gửi email cho quản lý sản phẩm của bạn và nói với họ rằng bạn đã tìm thấy tất cả những lỗi này." Điều bạn đang nói ở đây là, "Không, hãy tìm một tác nhân AI để xử lý việc này trong tương lai. Hãy biến điều này thành một trải nghiệm tốt hơn nhiều cho tất cả mọi người, luôn luôn."

Vâng. Vâng. Và nếu đó là điều khiến bạn bật khóc, nó có thể thôi thúc bạn thực hiện nó. >> Vâng. Và nó không giống như bạn phải đưa nó lên môi trường production. Nó không giống như bạn phải có Giám đốc điều hành của mình phê duyệt điều này. Nó chỉ giống như, hãy cho họ thấy những gì bạn có thể làm. "Đây là những gì tôi đã làm vào cuối tuần. Có lẽ chúng ta nên khám phá việc làm điều này với trang web của chúng ta." >> Vâng. Công việc của tôi chỉ là jaw. >> Vâng.

AI và Tác động đến Việc làm

Ôi trời. Jason, tôi cảm thấy mình có thể trò chuyện với bạn hàng giờ, nhưng tôi nghĩ đây là một thời điểm tốt để kết thúc. Có điều gì bạn muốn chia sẻ, hay có điều gì bạn muốn để lại cho người nghe không?

Một điều cuối cùng thường xuất hiện, điều tôi đã học được và mọi người đang băn khoăn mà chúng ta có thể làm rõ, đó là nhiều người lo lắng: "Này, điều này sẽ ảnh hưởng đến việc làm của mọi người. Tôi phải làm gì?" Chẳng hạn như, "Được rồi, tôi đã làm theo những gì bạn nói. Tôi đã dùng chế độ incognito. Tôi sẽ đưa tác nhân AI này vào — tác nhân bán hàng hoặc tác nhân hỗ trợ này. Tôi đã thử, tôi thậm chí đã làm rồi, nhưng tôi lo lắng mình sẽ gặp phải sự phản đối và mọi người sẽ mất việc làm."

Tôi không có câu trả lời hoàn hảo cho điều này, nhưng tôi nghĩ chúng ta nên thành thật về nó. Hãy thành thật rằng đối với những người giỏi nhất, nó sẽ giúp họ năng suất hơn. Đối với những người giỏi nhất, nó thậm chí sẽ rất thú vị. Đối với những người giỏi nhất, họ sẽ làm công việc của mình tốt hơn. Và nếu nó là một mối đe dọa đối với một số người trong nhóm, thì tương lai đằng nào cũng sẽ đến. Tốt hơn hết chúng ta nên đón nhận nó. Vì vậy, khi tôi nghe điều này, tôi sẽ tích cực về nó. Tôi sẽ giải thích rằng nó giúp những người giỏi nhất. Nhưng tôi không nghĩ rằng việc né tránh nó là câu trả lời đúng đắn trong tổ chức của bạn. Nó sẽ dẫn đến sự thay đổi, và nếu một số công việc thay đổi từ thế giới này sang thế giới khác, đó là cuộc sống trong thời đại AI. Đừng che giấu nó; tôi không nghĩ điều đó hữu ích.

Tôi thích điều đó, trong trường hợp của bạn và trong trường hợp của Jean tại Vercel, không phải là bạn đã sa thải ai. Trong trường hợp của bạn, các SDR đã nghỉ việc. Còn trong trường hợp của cô ấy, cô ấy đã điều chuyển họ, tôi tin là từ inbound sang outbound hoặc outbound sang inbound; cô ấy chỉ sắp xếp lại để họ có tác động lớn hơn ở nơi khác.

Tôi nghĩ đó là một điểm thực sự quan trọng. Đây là một điều khác mà tôi nghĩ truyền thông tạo ra quá nhiều kịch tính. Tôi không nghĩ AI không phải... ý tôi là, AI đã dẫn đến một số đợt sa thải. Nhưng ngay cả khi hầu hết những trường hợp chúng ta đọc, đó chỉ là một lời biện minh để thực hiện sa thải. Nó chỉ là một lý do để đổ lỗi cho AI. Vấn đề lớn hơn nhiều là con người sẽ không được lấp đầy (backfilled) bởi con người khác. Chúng ta sẽ sử dụng AI để lấp đầy. Đó là điều chúng tôi đã làm. Chẳng hạn, chúng tôi không sa thải... Tôi chưa bao giờ sa thải bất kỳ ai trong suốt lộ trình sự nghiệp của mình ngoại trừ một vài lần vì hành vi không phù hợp, phải không? Đó là điều bạn bị sa thải ngày nay vì những hành vi đó. Nhưng thực tế, tôi chưa bao giờ sa thải bất kỳ ai không làm điều gì không phù hợp. Họ chỉ... khi họ ra đi, lần này chúng tôi chỉ nói, "Bây giờ là lúc cho các tác nhân AI," phải không? Và đó là một lực lượng tự nhiên lớn hơn nhiều so với một số đợt sa thải ngẫu nhiên mà có lẽ không thực sự mới mẻ với AI, phải không? Có lẽ không phải vì bạn đã đưa 20 tác nhân AI vào năm 2025; có lẽ là vì bạn chỉ muốn thu nhỏ quy mô (downsize) và đây là lý do bào chữa.

Vì vậy, AI có lẽ ít là một mối đe dọa đối với bạn hơn bạn nghĩ. Nhưng điều đó có nghĩa là nếu bạn không muốn đón nhận nó, Lenny, có lẽ đừng rời bỏ công việc hiện tại của bạn.

Vâng, tôi chỉ... >> Có lẽ đừng rời bỏ công việc hiện tại của bạn. >> Bởi vì nơi mới có thể sẽ không tuyển dụng cho vị trí này. >> Vâng, tôi có một exec (điều hành) sales mà tôi rất quý mến. Tôi đã quen anh ấy nhiều năm. Anh ấy đã chuyển từ một công việc lương 100 nghìn đô la, sau đó gần 800 nghìn đô la, rồi giảm xuống 200 nghìn đô la, sau đó bỏ công việc đó vì không thích, và giờ anh ấy không thể tìm được công việc nào cả. Anh ấy đang đi học lại. Vì vậy, có lẽ hãy ở lại.

Có lẽ tất cả chúng ta nên ở lại. >> Không có gì đáng xấu hổ khi ở lại, phải không? >> Vâng, tôi thích điều đó.

Vòng Hỏi Đáp Nhanh: Sách, Phim và Công cụ AI yêu thích

Vâng, với điều đó, Jason, chúng ta đã đến với vòng lightning round (vòng hỏi đáp nhanh) rất thú vị của chúng ta. Đây là lần thứ hai bạn tham gia lightning round, vì vậy tôi sẽ làm cho nó nhanh gọn.

Câu hỏi đầu tiên: Có một vài cuốn sách nào bạn thường xuyên giới thiệu cho người khác không?

Gần đây tôi được yêu cầu viết lời giới thiệu cho một cuốn sách của một trong những revenue leader (nhà lãnh đạo doanh thu) mà tôi kính trọng nhất trên thế giới. Tôi đã đọc một chút. Tôi không thể làm được vì mặc dù nó hay, nhưng nó đã lỗi thời. Nó không đủ cập nhật trong AI. Và tôi không biết liệu chúng ta đã nói điều này chưa, có thể là trước khi chúng ta bắt đầu podcast. Các chiến thuật (plays) đều hiệu quả, nhưng các sách hướng dẫn (playbooks) thì không thực sự hiệu quả. Vì vậy, rất nhiều cuốn sách GTM này là playbooks, đặc biệt là những người bán khóa học và những thứ tương tự. Nhưng chúng là playbooks. Hãy tránh xa các playbooks. Hãy đón nhận các plays. Và vì vậy, hãy đọc tất cả những cuốn sách go-to-market và sales này và lấy những ý tưởng tuyệt vời từ chúng, đó luôn là mục tiêu của một cuốn sách, phải không? Chọn hai hoặc ba điều từ đó. Nhưng tôi nghĩ tôi đang chờ đợi cấp độ sách tiếp theo trong GTM vào năm 2026 bởi vì tất cả những gì tôi đã đọc đều quá lỗi thời. Vì vậy, hãy là một người hoài nghi. Nắm lấy các plays nhưng đừng áp dụng playbook.

Tôi vừa có Elena Verna, trưởng bộ phận phát triển (growth) của Lovable, trên podcast. Cô ấy cũng đưa ra lời khuyên tương tự rằng tất cả các sách hướng dẫn (playbooks) mà cô ấy đã sử dụng trong 20 năm qua về growth không còn hiệu quả nữa tại các công ty AI.

Câu hỏi tiếp theo: Bạn có bộ phim hoặc chương trình truyền hình yêu thích gần đây nào mà bạn thực sự thích không?

Bộ này tên gì nhỉ? Nó tên gì? Pluribus. Có phải không? >> Pluribus. Vâng. >> Tôi đang xem đó.

Và đây là một chương trình hay. Đây là điều tôi nhận ra lý do tại sao bạn nên hào hứng về AI và GTM là Pluribus. Bởi vì trong Pluribus, có một kiểu tâm trí tập thể (hive mind), phải không? Tất cả mọi người, trừ 11 hoặc 13, đều được kết nối. Mọi người không hiểu điều này. Đây là lý do tại sao, ngay bây giờ, toàn bộ mục đích khi chúng ta làm điều này (có lẽ chúng ta sẽ làm lần thứ ba nếu tôi may mắn) chỉ là để các tác nhân AI của bạn gần như tốt bằng con người, nhưng làm việc 24/7 và ở quy mô lớn. Điều đó thực sự rất tốt. Nếu nó có thể làm việc gấp 10 hoặc 100 lần nhiều hơn 24/7, tốt gần như con người của bạn, đó là một tài nguyên mà bạn thậm chí không có hôm nay. Nó không quá phức tạp. Khi AI thực sự là tâm trí tập thể (hive mind), khi nó có thể chia sẻ tất cả dữ liệu giữa tất cả các tác nhân của bạn và biết mọi thứ xảy ra, thì con người sẽ gặp rủi ro trong GTM. Họ sẽ tốt hơn rất nhiều khi họ là tâm trí tập thể (hive mind).

Ngay bây giờ, tâm trí tập thể của chúng ta... và có một chút sự phục hưng cho Salesforce với tư cách là một CRM. Có rất nhiều lý do, mặc dù nó đã cũ (nó được thành lập vào những năm 90), nhưng nó đã trở thành trung tâm cho các tác nhân AI GTM này. Tất cả chúng đều kết nối vào, vì vậy Salesforce đã trở thành cơ sở dữ liệu cho tất cả những điều này. Đó là một gợi ý nhỏ về tâm trí tập thể Pluribus. Nhưng khi tất cả các tác nhân này có thể nói chuyện với nhau thực sự và chia sẻ tất cả dữ liệu GTM và tất cả dữ liệu khách hàng và mọi thứ — lần tới khi chúng ta làm điều đó, 3,88 triệu người đọc của Lenny's, và tất cả các tác nhân có thể chia sẻ dữ liệu với nhau. Không con người nào... Tôi không có ý biến Pluribus thành một chương trình AI GTM. Nhưng đó là sự kết nối của tôi. Nhưng nó khá tốt, phải không?

Tôi hiểu rồi. Tôi hiểu rồi. Ôi trời, chương trình đó hay quá. Tôi cảm thấy như mỗi tập tôi đều nhận được thông báo từ Apple TV rằng có một tập mới của Pluribus. Tôi kiểu như, "Tôi không thể chờ đợi để xem nó." Mỗi tập kết thúc, và tôi lại kiểu, "Ôi, tôi không thể chờ đợi để xem điều gì xảy ra tiếp theo."

Được rồi. Có sản phẩm yêu thích nào bạn mới khám phá mà bạn thực sự yêu thích, như một ứng dụng (app) hay một thiết bị (gadget) hay quần áo?

Có lẽ không phải hai tuần gần đây. Tôi sẽ chỉ đưa ra một cái nhỏ, chỉ dành cho GTM. Mọi người đều nói về Sora và tất cả những thứ video này, và tôi thích nó. Tôi hiểu điều đó. Nhưng có một ứng dụng (app) tên là Reeve. Nó từng là Reevar. Nó dành cho tạo hình ảnh (imaging), và những người xây dựng nó đã tự xây dựng LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) hình ảnh của riêng họ. Lý do tôi đề cập đến điều này — tôi sử dụng nó mỗi ngày — là vì nó có thể làm rất nhiều điều thú vị với một câu lệnh/lời nhắc (prompt), phải không? Nhưng nếu bạn muốn làm những thứ hay ho cho marketing, nếu bạn muốn tạo một hình ảnh tuyệt vời (tôi có một CMO mua sản phẩm của tôi để làm điều này), tôi không biết công cụ nào tốt hơn cho loại việc đó. Những thứ mà chúng ta từng tự hành hạ mình, chúng ta từng mở Canva và cố gắng tạo ra mọi thứ, hoặc tệ hơn nữa, chờ đợi bốn ngày để ai đó làm cho bạn. Đây là một trong những tờ ghi chú (cheat sheets) của tôi. Tôi có một vài công cụ mà tôi sử dụng mà mọi người không biết. Nhưng bây giờ nó là app.rei (Revi), nó đã đổi tên, nhưng nó chỉ là một câu lệnh/lời nhắc đơn giản. Hãy truy cập vào đó, nhập bất kỳ hình ảnh nào bạn muốn tạo. Và đối với rất nhiều công việc B2B nhàm chán mà chúng ta thích làm, tôi thấy nó là tốt nhất.

Và nó là reve.com? >> Vâng, Revi. >> Tôi đang xem nó ngay bây giờ: "Copy bar delivers matcha through a quiet moss garden." >> app.ve.com? >> Vâng. Tuyệt. >> Ồ, bạn đang... ồ, bạn đang tạo hình ảnh! Bạn nói... >> Tôi chỉ đang xem ví dụ họ đưa ra ở đây.

Công cụ AI cho nội dung chuyên biệt

[Người nói 1]: À, tôi đang truy cập trang web đây. Vâng, cái này rất tuyệt. Và bạn đang nói rằng nó tốt hơn Nano Banana và tất cả những thứ khác sao? [Người nói 2]: Cho trường hợp sử dụng này. [Người nói 1]: Và bạn và tôi, chúng tôi chỉ muốn tạo một ảnh thu nhỏ. Tôi muốn một hình ảnh cho bài viết của mình. Tôi muốn—tôi vừa mới làm xong một nội dung chuyên biệt của mình. Tôi chỉ muốn làm điều đó. Tôi phải làm. Tôi không nghĩ có gì tốt hơn cho trường hợp sử dụng này. [Người nói 2]: Tôi dùng nó hai ba lần một ngày, và tôi dùng tất cả những thứ này. [Người nói 1]: Được rồi. Cái bản alpha hơn, bản alpha hơn, để chia sẻ với khán giả.

Lời khuyên cho nhà sáng lập: Đừng bỏ cuộc

[Người nói 1]: Được rồi. Hai câu hỏi nữa. Bạn có phương châm sống yêu thích nào mà bạn thường tự mình quay lại trong công việc hay cuộc sống, và có thể bạn còn chia sẻ với người khác không? [Người nói 2]: Tôi sẽ chỉ nói cho bạn một điều trong thời điểm kỳ lạ này. Đây có lẽ là startup tốt nhất của bạn. [Người nói 1]: Tôi vừa nói chuyện hôm qua với một người bạn của tôi, một startup vừa huy động được 20 triệu đô la từ một trong hai hoặc ba quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu, nhà sáng lập đã bỏ việc ngay ngày hôm sau. Vừa mới gọi điện hôm qua, CEO của một công ty trị giá 250 triệu đô la cũng vừa bỏ việc. Không thành công hay không biết ai đó để tham gia một startup AI "nóng hổi". Có lẽ, hầu hết thời gian, có những lúc và những nơi để bạn bỏ cuộc khi bạn có khách hàng, khi bạn có doanh thu một, hai, năm hoặc mười triệu đô la. Nhưng chúng ta thường nghĩ rằng sẽ dễ dàng hơn để quay lại mức doanh thu 10 triệu đô la đó, để có lại 100 hoặc 200 khách hàng hài lòng. Có vẻ dễ dàng hơn để bỏ cuộc trong thời đại AI, nhưng tôi thà giữ 500 khách hàng hài lòng đó, xây dựng sản phẩm AI tuyệt vời đó, và bán nó cho 500 khách hàng hài lòng, hơn là phải đi tìm họ từ đầu. Đi tìm 10 hoặc 20 triệu đô la đó. Vì vậy, tôi đã có một cuộc trò chuyện thứ ba với một nhà sáng lập vừa vượt mốc 100 triệu đô la mà muốn rời đi để thành lập một startup về robot sau 10 năm. Tôi kiểu, tôi hiểu mà, nhưng mà cái này, bạn biết đấy, bạn có chín con số vốn chủ sở hữu trong công ty này. Có thể hãy đi lên cấp độ tiếp theo. Có rất nhiều thứ đang diễn ra. Chúng đang giảm tốc, tăng tốc. Tôi thường nghĩ rằng startup tốt nhất cho các nhà sáng lập, không nhất thiết cho những người khác, là startup mà bạn đang làm việc. Và nếu bạn không hài lòng, hãy biến nó thành startup AI "nóng hổi" của bạn.

Thời điểm vàng cho AI: Vẫn chưa quá muộn

[Người nói 1]: Không phải. Vấn đề là: Chưa quá muộn đâu, Lenny. Đôi khi cảm giác như đã quá muộn trên mạng xã hội. Có thể đã quá muộn để xây dựng ChatGPT tiếp theo một cách rẻ tiền. Được chứ? Nhưng đối với hầu hết mọi thứ, chưa quá muộn đâu. Vẫn còn quá sớm. Chúng ta thậm chí còn chưa có những công cụ AI marketing tuyệt vời. Chúng ta thực sự vẫn còn rất sớm với các AI SDR. Các thị trường chưa ổn định. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng tốt hơn rất nhiều. Thật đấy, nếu bạn muốn, chưa quá muộn đâu. Vì vậy, startup tốt nhất mà bạn từng có có lẽ là cái bạn đang làm việc hôm nay. Đừng bỏ cuộc. Đừng bỏ cuộc nếu bạn có khách hàng hài lòng. Có lẽ đó là cách—đừng bỏ cuộc nếu bạn có khách hàng hài lòng. Họ sẽ mua nhiều hơn từ bạn.

SaaStr: Hành trình và số liệu

[Người nói 1]: Tôi rất thích những lời khuyên như vậy. Điều đó thật sự trao quyền, lạc quan và giúp mọi người giảm căng thẳng, tôi nghĩ là như vậy. Vì vậy, điều đó thật tuyệt. Câu hỏi cuối cùng. Cho đến thời điểm này, bạn đã tổ chức bao nhiêu SaaStr rồi? Tức là đã có bao nhiêu năm SaaStr rồi? [Người nói 2]: Trời đất ơi. Chúng tôi đã làm cái lớn đầu tiên, chúng tôi đã tổ chức một số buổi gặp mặt, bạn biết rồi đấy, đúng không? Và sau đó chúng tôi đã tổ chức cái lớn hơn đầu tiên vào năm 2015. Vậy là 2016. Chúng tôi đã tạm dừng vào năm 2020, nhưng chúng tôi đã tổ chức vào năm 2021. Chúng tôi là sự kiện duy nhất ở Vùng Vịnh vào năm 2021. Vậy là 12 cái rồi sao? 12 năm. Lâu thật đấy, anh bạn. [Người nói 1]: Và sau đó, tổng cộng đã có bao nhiêu bài nói chuyện trong số đó? [Người nói 2]: Và sau đó chúng tôi đã tổ chức bảy sự kiện ở Châu Âu. Vậy là 12 ở Mỹ và bảy ở Châu Âu. [Người nói 1]: Vâng. Vậy là khoảng 20. Được rồi. 20 sự kiện. [Người nói 2]: 20 sự kiện lớn hơn. Vâng. [Người nói 1]: Tôi không biết, có lẽ nếu tính cả những sự kiện nhỏ hơn, thì cái hàng năm khoảng 300. [Người nói 1]: Vậy thì hàng ngàn, 4.000 trong những năm qua.

Bài nói chuyện được đề xuất

[Người nói 1]: Vậy thì đây là câu hỏi. Có bài nói chuyện nào mà bạn nghĩ là bạn thích nhất trong tất cả những sự kiện đó không? Có bài nào mà bạn kiểu, "Ồ, bài này thực sự nổi bật. Đây là bài tôi luôn chia sẻ với mọi người. Một bài mà bạn nghĩ mọi người nên xem nếu họ muốn xem một bài nói chuyện trong tất cả SaaStr." [Người nói 2]: Thật thú vị. Nó giống như nhiều thứ trong lĩnh vực B2B (Business-to-Business). Mọi thứ khá giống nhau trong 10 năm, và rồi đột nhiên mọi thứ trở nên lỗi thời. Đúng chứ. Nếu bạn muốn xem một bài cũ hơn, không quá cũ, nhưng cũ theo thời gian AI trên internet mà tôi nghĩ sẽ thay đổi cách bạn suy nghĩ, hãy xem bài tôi đã làm với Ben Chestnut ngay sau khi họ được mua lại, bởi vì đó là một thời điểm kỳ diệu. Bài đó có tên là Everything That Breaks on the Way to One Billion. Nó chỉ có 23.000 lượt xem. Với Lenny thì không đáng kể, nhưng với tôi, đó là khá tốt. Được rồi. Và đó là một khoảnh khắc ngay sau khi anh ấy bán một công ty trị giá tỷ đô la, nơi anh ấy nói về việc thỏa thuận gần như đổ vỡ như thế nào, nơi anh ấy thách thức gần như mọi chỉ số B2B mà chúng ta biết, cách bạn biết, điều hành một doanh nghiệp có lợi nhuận ở quy mô đó, không thực sự quan tâm đến CLTV và CAC hay bất kỳ điều gì trong số đó, điều gì thực sự quan trọng đối với khách hàng. Liệu Mailchimp có còn tiên tiến như ngày nay không? Đúng chứ? Có lẽ là không. Nhưng đó là một bài mà khi tôi nhìn vào, bởi vì mọi thứ đều giống nhau. Chúng ta không thực sự bị thách thức trong cách suy nghĩ của mình. Mọi người đều nói về những gì họ muốn quảng bá, đúng không? Bạn rất giỏi trong việc khiến mọi người không nói về những gì họ muốn quảng bá. Nhưng bài đó, tôi nghĩ, là một bài tuyệt vời. Và nếu mọi người muốn xem một bài về GTM (Go-to-Market), chỉ một số bài yêu thích. Chúng tôi đã làm bài này. Đó là một bài gần đây. Matt Planku của Rippling đã làm một bài với Sam Blonde, người từng là CRO của Brex. Nó có tên là Rippling Secrets to Hypergrowth. Nghe có vẻ giống một quảng cáo cho Rippling, nhưng không sao, đúng không? Nhưng bởi vì Sam đã làm việc cùng họ, và giờ Sam đang trong hội đồng quản trị, và họ có sự thông thạo của hai CRO trung thực và có tư duy học hỏi theo phong cách của Lenny. Bài này về revenue playbook từ Rippling. Đó là một bài 14 điểm cho GTM.

Vai trò của khách mời Podcast

[Người nói 1]: Tôi vừa mời Matt McInnes tham gia podcast. Cựu COO, giờ là CPO của Rippling. Vậy đó sẽ là một sự kết hợp tốt của hai bài nói chuyện đó. Jason, tôi không biết bạn có biết điều này không, nhưng bạn là khách mời podcast hoàn hảo vì bạn có kinh nghiệm sâu rộng trong lĩnh vực này, đến nỗi bạn có câu trả lời cho mọi thứ tôi hỏi. Hơn nữa, bạn đang sống trong tương lai mà tất cả chúng ta đang hướng tới, và bạn thực sự hands-on kể cho chúng tôi biết tương lai sẽ như thế nào, nó hoạt động ra sao, làm thế nào bạn có thể đạt được điều đó, điều gì bạn không nên làm và điều gì chúng tôi sẽ mang lại. Vì vậy, tôi rất biết ơn bạn đã ở đây chia sẻ tất cả những lời khuyên này với chúng tôi. Tôi rất mong chờ nhiều cuộc trò chuyện podcast hơn nữa. Vậy thì, cảm ơn bạn đã làm điều này. [Người nói 2]: Được rồi, Lenny, bạn là nhất. Tôi chỉ là một người hâm mộ cuồng nhiệt. Tôi may mắn được ở đây. Vì vậy, cảm ơn bạn.

Kêu gọi hành động: Thử nghiệm công cụ SaaStr AI

[Người nói 1]: À, cho phép tôi hỏi bạn, làm thế nào người nghe có thể hữu ích cho bạn? Là câu hỏi kết thúc, [Người nói 2]: Điều thú vị đối với tôi là chúng tôi có hai trang web, saster.com và saster.ai. Chỉ cần truy cập saster.ai, và hãy thử các công cụ AI mà chúng tôi đã xây dựng. Hãy thử công cụ tính toán định giá mà chúng tôi đã nói đến. Hãy thử AIVC, thử bất kỳ công cụ AI nào của chúng tôi, và chỉ cần vui vẻ và chia sẻ bất kỳ phản hồi nào. Bởi vì tôi đã đợi 10 năm để xây dựng các công cụ AI cho cộng đồng SaaStr. Bây giờ tôi muốn xây dựng khoảng 20 cái. Vì vậy, bên cạnh những công cụ AI bạn nên mua mà chúng ta đã nói, việc tự xây dựng cũng khá thú vị. Vì vậy, hãy thử các công cụ AI của chúng tôi và cho tôi những phản hồi mang tính xây dựng nhưng tử tế. [Người nói 1]: Được rồi. Và đó là saster.ai. [Người nói 2]: Vâng, tôi vẫn đang cố gắng tìm hiểu vấn đề giữa .ai và .com. Chúng tôi gặp vấn đề về SEO, nên tôi không thể thực sự chuyển nó sang, nhưng mà... [Người nói 1]: Nó trông tuyệt vời. Nó hoạt động. Nó hoạt động. Nó cũng ngắn hơn. Nó ngắn hơn thật. [Người nói 1]: Jason, cảm ơn bạn rất nhiều vì đã đến đây. [Người nói 2]: Được rồi, Lenny, bạn là nhất. [Người nói 1]: Tạm biệt mọi người. [Người nói 1]: Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã lắng nghe. Nếu bạn thấy điều này có giá trị, bạn có thể đăng ký theo dõi chương trình trên Apple Podcasts, Spotify hoặc ứng dụng podcast yêu thích của bạn. Ngoài ra, xin hãy cân nhắc đánh giá hoặc để lại bình luận vì điều đó thực sự giúp những người nghe khác tìm thấy podcast. Bạn có thể tìm tất cả các tập trước hoặc tìm hiểu thêm về chương trình tại lennyspodcast.com. Hẹn gặp lại bạn trong tập tiếp theo.

TL;DR

SaaStr đã chuyển đổi đội ngũ sales từ 10 nhân sự xuống còn 1.2 người và 20 tác nhân AI, duy trì hiệu suất kinh doanh tương đương với chi phí và năng suất vượt trội.
AI đang thay thế các công việc sales lặp lại và loại bỏ những người có năng lực trung bình, giải phóng nhân sự giỏi để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Tương lai của sales sẽ chứng kiến các chuyên gia quản lý AI agent để mở rộng quy mô hoạt động, thay vì thực hiện các nhiệm vụ cơ bản như gửi email và sàng lọc khách hàng tiềm năng.

Điểm chính

Tối ưu hóa năng suất: AI agent có thể thay thế hiệu quả các vị trí sales cấp thấp và trung bình, đặc biệt cho các nhiệm vụ lặp lại như gửi email, sàng lọc khách hàng tiềm năng và tiếp cận khách hàng.
Chuyển đổi vai trò nhân sự: Thay vì loại bỏ hoàn toàn, AI sẽ nâng tầm vai trò của nhân viên sales giỏi, biến họ thành những người quản lý và điều phối các đội ngũ AI agent khổng lồ.
Đào tạo AI cẩn thận: AI agent không hoạt động ngay lập tức; chúng cần được huấn luyện kỹ lưỡng dựa trên quy trình bán hàng hiệu quả nhất và dữ liệu từ những nhân viên sales xuất sắc.
Nhu cầu thị trường cho AI: Sự bùng nổ của sản phẩm AI tạo ra một lượng lớn nhu cầu thị trường, nơi AI agent có thể giúp các công ty xử lý khối lượng lớn khách hàng tiềm năng và tối đa hóa hiệu quả Go-to-Market (GTM).
Chiến lược GTM thích ứng: Các chiến lược sales truyền thống vẫn hiệu quả, nhưng các "playbook" cần được cập nhật để tích hợp AI nhằm đạt được lợi tức đầu tư (ROI) đủ lớn trong bối cảnh thị trường thay đổi.
Quản lý chuyên trách AI: Việc có một vai trò chuyên trách như "Chief of AI" (Giám đốc AI) là cần thiết để điều phối và tối ưu hóa hoạt động của các tác nhân AI trong đội ngũ sales.
Ưu tiên mua thay vì xây: Đối với hầu hết các công ty, việc mua các giải pháp AI có sẵn cho các chức năng GTM sẽ hiệu quả hơn là tự xây dựng nội bộ.

Từ vựng

Sales — Bán hàng
AI Agent — Tác nhân AI
Go-to-Market (GTM) — Tiếp cận thị trường
SDR (Sales Development Representative) — Đại diện phát triển kinh doanh
AE (Account Executive) — Quản lý tài khoản
Chief of AI — Giám đốc AI
Hyper employable — Khả năng tuyển dụng cao
Lead — Khách hàng tiềm năng
ROI (Return On Investment) — Lợi tức đầu tư
Productivity — Năng suất

Nội dung chi tiết

Chuyển đổi Đội ngũ `Sales` với `AI`

Tương lai của Nghề `Sales` và Khả năng Tuyển dụng

SaaStr: Mô hình Kinh doanh và Chặng đường `AI` hóa

Hiệu quả của `Tác nhân AI` và Bài học Đào tạo

Dịch vụ SaaStr: Tài trợ và Vé Sự kiện

Về mô hình kinh doanh của SaaStr, đội ngũ sales của họ chủ yếu bán hai loại sản phẩm:

Tài trợ: Các gói tài trợ cho sự kiện SaaStr Annual, trung bình khoảng 70.000 đến 80.000 đô la.
Vé tham dự: Vé sự kiện SaaStr Annual, với nhiều mức giá khác nhau, từ vài trăm đô la cho đến 2.000 đô la cho các VC mua vào phút chót. Các nhà sáng lập mua vé sớm sẽ được hưởng mức giá ưu đãi hơn. Để tối đa hóa doanh thu vé, cần có các drip campaign và hoạt động tiếp cận chủ động chứ không chỉ đơn thuần là gửi email.

Lời nhắn từ Nhà tài trợ: DX và Vzero

Tập podcast này được tài trợ bởi:

DX: Nền tảng developer intelligence giúp các tổ chức thích ứng với kỷ nguyên AI. DX cung cấp dữ liệu và thông tin chi tiết về hiệu quả sử dụng công cụ AI, cách chúng mang lại giá trị cho các developer và tác động đến năng suất engineer. Các công ty như Dropbox, Booking.com, Adyen và Intercom đã sử dụng DX để hiểu sâu hơn về những thay đổi này. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập getdx.com/lenny.
Vzero từ Vercel: Trợ lý phát triển web dành cho các chuyên gia từ mọi nền tảng kỹ thuật, bao gồm quản lý sản phẩm, designer và developer. Vzero giúp người dùng tạo prototype hoạt động, phác thảo kế hoạch dự án, tạo giao diện tương tác và xây dựng ứng dụng full stack mà không cần viết mã. Với các tính năng như tích hợp AI, cơ sở dữ liệu, nhập ảnh chụp màn hình và đồng bộ hóa với GitHub, Vzero giúp giảm thiểu các nút thắt trong quá trình phát triển và tăng cường cộng tác. Kết quả là, quá trình phát triển nhanh hơn và con đường từ ý tưởng đến triển khai được rút ngắn. Vercel xây dựng V0 cho những builder muốn tạo ra sản phẩm ngay lập tức. Truy cập versell.com/lenny để bắt đầu.

Sự Chuyển Đổi trong Hoạt Động Bán Hàng với `AI Agent`

1,2 triệu người xấp xỉ.

Được rồi. Bao nhiêu người trong số đó một con người có thể tự mình liên hệ?

Gần như không có ai.

2.000 người. Đúng vậy.

Được rồi. Và trước đây, trước khi thế giới tương lai này xuất hiện, bạn có bao nhiêu SDR? Bao nhiêu nhân viên kinh doanh trong...

Chúng tôi sẽ có từ hai đến ba SDR và lên đến năm AE.

Được rồi. Vậy là khoảng tám, chín người làm việc toàn thời gian cho Saster, đúng vậy, để tìm kiếm nhà tài trợ và bán vé.

1.2...

Con người.

Con người, 1.2 con người.

20 AI agent.

1 phẩy... 0,2 con người là gì?

Amelia, Giám đốc AI của chúng tôi, người điều hành mọi thứ. Cô ấy dành 20% thời gian của mình để quản lý các agent, điều phối các agent.

Được rồi.

Đó là điều mà tôi nghĩ mọi người không... Hãy đi sâu vào đó. Họ nói về nó, nhưng họ không thực sự hiểu điều đó có nghĩa là gì.

20 agent. Đúng vậy.

Cơ Cấu Đội Ngũ Bán Hàng: Từ Con Người đến `AI Agent`

Động Lực Ứng Dụng `AI` trong `Go-to-Market`

Và đây là dành riêng cho sản phẩm AI hay...

Đúng vậy. Những sản phẩm có ROI khổng lồ.

Đúng vậy. Năng suất.

Tương Lai của Nghề Bán Hàng

Còn về ngành nghề bán hàng cụ thể thì sao? SDR có bị thay thế hoàn toàn không? AE thì sao? Bạn thấy tương lai của ngành nghề bán hàng như thế nào?

Đôi khi. Tôi thà trò chuyện với một AI thực sự thông minh.

Tác động của AI đến thị trường lao động

Vai trò của lãnh đạo và kỹ năng cần thiết trong kỷ nguyên AI

Làm thế nào để không bị tụt hậu trong kỷ nguyên AI?

Phương pháp tiếp cận thực tế với công cụ AI

Quy trình triển khai và huấn luyện tác nhân AI

Trở thành chuyên gia AI: Tự tay triển khai tác nhân

Các tác nhân AI đã triển khai và công cụ hỗ trợ

Lời khuyên: Đừng tự xây dựng công cụ AI Go-to-Market

Chúng ta có thể nói về... tôi đã xây dựng một máy tính để thực hiện các phép tính khởi nghiệp, đã được sử dụng 800.000 lần trong 90 ngày.

Cho định giá đúng không?

Về cơ bản, trừ khi bạn có những kỹ sư go to market tuyệt vời...

Và họ thực sự muốn làm điều đó. Họ thực sự rất háo hức muốn làm điều đó. Đừng làm.

Kinh nghiệm với các công cụ tạo bản sao kỹ thuật số

Thử nghiệm và thách thức khi xây dựng bản sao AI

Sử dụng `Agent AI` cho Hỗ trợ khách hàng và Bán tài trợ

Triển khai `Agent AI` cho `Outbound` và `Inbound`

Tầm quan trọng của hỗ trợ triển khai và quy mô dữ liệu cần thiết

Tối ưu hóa `Lead` tiềm năng và thách thức quản lý `Agent AI`

Tác nhân `AI` và Thách thức Email Chất lượng

Đó là một câu hỏi thực sự, thực sự, thực sự hay.

Huấn luyện `AI Agent` để Tạo Email Chất lượng

So sánh Chất lượng Email: `AI` và Con người

Minh bạch về `AI` trong Email

Vai trò của `AI` trong Bán hàng Khối lượng lớn và Doanh nghiệp

Thách thức Tuyển dụng `Sales Talent` và Giải pháp `AI`

Giới hạn của `AI` trong Bán hàng Trực tiếp

Tự Động Hóa `GTM` và Vai Trò của `Agent` `AI`

Tầm Quan Trọng của Giám Sát và Điều Phối `AI`

Phân Đoạn `Base` Khách Hàng và `Master Agent`

Quảng cáo `Data Dog`

Lời Khuyên Cho `Salespeople` và `Managers` trong Kỷ Nguyên `AI`

Cơ Hội Cho Các `Founder` và `Startup`

Hỗ trợ cá nhân hóa: Mô hình `FDE` trở lại

Chiến lược khởi nghiệp: Bán dịch vụ trước phần mềm

`FDE` và `Sales Engineer`: Vai trò trong kỷ nguyên `AI`

Tác động của `AI` đến quy trình bán hàng

Điện thoại và `SMS`: Giới hạn và tiềm năng `AI`

Kỹ năng `cold calling` truyền thống

Thay đổi kỳ vọng của khách hàng với AI

Vâng, và phần tuyệt vời nhất là bạn có thể trò chuyện với Lennybot bằng giọng nói. Có một tính năng giọng nói nghe giống hệt tôi. Thật khó tin.

Đúng vậy. Vì vậy, một lý do cao hơn để sử dụng Lennybot là hãy đến với một tư duy học hỏi. Đừng mang theo định kiến. Bạn sẽ thấy rằng AI có thể là một "người giao tiếp giỏi". Mọi người dành hàng giờ đồng hồ. Ai là chuyên gia trị liệu tốt nhất của chúng ta ngày nay, khi chúng ta ghi âm cuộc trò chuyện này? ChatGPT là chuyên gia trị liệu tốt nhất của chúng ta trên Trái đất. Đó là một "người giao tiếp giỏi". Nghe có vẻ ngớ ngẩn, nhưng nếu đó là lập luận phòng thủ tốt nhất của bạn trong bán hàng rằng bạn là một "người giao tiếp giỏi", thì bạn đang đứng trên bờ vực. Kỹ năng đó là không đủ. "Người giao tiếp giỏi" là tuyệt vời khi mọi người mua phần mềm enterprise mất hai năm để triển khai và họ không biết nó hoạt động như thế nào, và đó là một niềm hy vọng mong manh. Khi bạn mong đợi agent hoạt động trong giai đoạn pilot trước khi khoản thanh toán lớn đến, thì "người giao tiếp giỏi" là không đủ. Thật tuyệt vời, hãy cho tôi biết người sẽ triển khai agent của tôi, đào tạo nó và đưa nó vào sản xuất cho tôi trước khi tôi trả tiền cho bạn. Điều này là, bạn biết đấy, đây là giấc mơ. Đây có lẽ là một trong những thay đổi lớn nhất. Khi tôi nói chuyện với Marc Benioff, Salesforce là công ty lớn nhất, phải không? 44 tỷ đô la, đó là con tàu lớn nhất để xoay chuyển. Anh ấy nói rằng điều số một tôi ghen tị với Palantir là quy mô giao dịch lớn của họ. Anh ấy đã nói đùa về điều đó trên tất cả các phương tiện truyền thông và báo chí. Nhưng điều khác là anh ấy ước, anh ấy nói, tôi ước tôi có thể, nhưng tôi không thể làm điều đó hôm nay. Tôi ước mọi khách hàng của Salesforce bây giờ có thể hoạt động trực tiếp trước khi họ thanh toán. Điều đó rất khác so với cách chúng ta được đào tạo theo nhiều cách, gần như là bóc lột khách hàng để họ mua sản phẩm. Đầu tiên, hãy cố gắng tránh một pilot, sau đó thực hiện pilot nhỏ nhất có thể, sau đó triển khai nó trong nhiều năm cho những người khác nhau. AI đã nâng cao tiêu chuẩn về những gì khách hàng mong đợi. Và đó là lý do tại sao những công ty tốt nhất đang phát triển bùng nổ vì ROI rất cao. Vì vậy, bạn phải mang lại ROI trước khi tài liệu được ký điện tử ngày hôm nay. Những người chưa hoàn toàn nắm bắt điều đó đang ở các công ty đại chúng tăng trưởng 8%. Họ vẫn đang cố gắng chơi trò chơi.

Tác động của AI đến Sales và Go-to-Market

Kỷ nguyên AI: Công việc vất vả hơn, cơ hội lớn hơn

Tôi đang làm việc chăm chỉ hơn rất nhiều. Đúng vậy.

Ý tôi là, phong cách cổ điển của Lenny với 100.000 người đăng ký là kiểu để tôi yên, tôi đi nghỉ nhiều, tôi làm một số việc tốt. Ý tôi là, nó vẫn là một phần phong cách của bạn, nhưng tôi nghĩ bạn đang làm việc chăm chỉ hơn.

Tôi đang làm việc cực kỳ chăm chỉ. Đúng vậy. Ý tưởng ban đầu là tạo ra một cuộc sống newsletter thư giãn. Tôi chỉ viết một newsletter mỗi tuần. Cuộc sống sẽ tốt đẹp.

Và nó chỉ là quá khó để bỏ qua những cơ hội thực sự thú vị và làm nhiều hơn, giúp nó phát triển lớn hơn. Giống như tôi không thể cưỡng lại được. Vì vậy, vâng, tôi đang làm việc.

Và đó cũng nên là tất cả chúng ta. Giống như chúng ta nên cảm thấy nếu bạn không cảm thấy những gì bạn nói hoặc thậm chí một phiên bản của những gì tôi nói, thì bạn không sống, bạn không ở đúng, bạn không sống giấc mơ AI ngày nay. Đó là nhiều công việc hơn. Nó nên mệt mỏi. Nó nên giống như vậy, ngay cả khi nó tốt hơn theo một số cách, đó chỉ là nhiều công việc hơn. Nhưng đây là thời điểm thú vị nhất trong cuộc đời chúng ta để làm phần mềm. Ý tôi là, lạy Chúa, tôi thậm chí không thể lập trình, Lenny, và tôi đã xây dựng 12 ứng dụng trên Replit trong 150 ngày qua, được sử dụng hàng triệu lần. Tôi đã chờ 10 năm để một số người này xây dựng một số ứng dụng này. Tôi chỉ tự làm thôi, phải không? Tôi đã thực sự, khi tôi ở London, tôi đã xây dựng một ứng dụng hoàn chỉnh nơi bạn có thể bán, bạn có thể thực hành bán Harvey Cursor Replit và ChatGPT Enterprise, và nó hoạt động như chúng ta không thể làm điều này ngay cả vào đầu năm, phải không? Vì vậy, đây là những thời điểm kỳ diệu và thực tế là chúng ta có thể điều hành một doanh nghiệp tám chữ số với ba người và 20 agent. Giống như, bạn biết đấy, hãy phấn khích hoặc hãy tham gia vào một trong những công ty tăng trưởng chậm chạp này. Ý tôi là, lời khuyên của tôi là chọn một trong hai lộ trình sự nghiệp ngày hôm nay. Hoặc làm việc chăm chỉ hơn như ngay cả bạn và tôi đang làm, phải không? Chúng ta không cần phải làm thế. Hoặc thành thật mà nói, tôi sẽ nói sự thật là, có một nghìn kỳ lân ra đời vào năm 2021, phải không? 800 trong số đó đang tăng trưởng khá chậm, sẽ không bao giờ IPO, có thể không có một exit, nhưng họ hài lòng với mức tăng trưởng 8% hoặc 15%. Nếu bạn không muốn tham gia vào hành trình chúng ta đã nói, tôi không phán xét. Tôi hiểu. Chúng ta là con người, phải không? Chúng ta có gia đình. Không phải tất cả chúng ta đều bị ám ảnh. Tôi nghĩ tôi khá ám ảnh. Tôi nghĩ bạn đã trở nên ám ảnh hơn. Nếu đó không phải là bạn, hãy tham gia một thứ gì đó tăng trưởng chậm hơn. Họ vẫn cần người. Không nhiều bằng. Họ vẫn cần người. Nhưng tôi sẽ chọn một con đường cho năm tới. Đừng giả vờ rằng có một con đường trung bình sẽ bắt đầu vì nó không tồn tại trong GTM. Và tôi không nghĩ nó tồn tại trong product hay engineering nữa.

Sức mạnh của AI trong xây dựng và hợp tác

Thật kỳ diệu khi khả năng xây dựng những thứ mà chúng ta không thể xây dựng trước đây, hoặc xây dựng theo những cách và tốc độ khác nhau. Nó thật sự…

Và nó đang tăng tốc. Nó rất… Ý tôi là chúng ta có thể nói về nó mãi mãi, nhưng ngay cả đối với tôi, tôi chỉ chọn Replit. Tôi chọn Replit vì Twitter đã gợi ý cho tôi. Tôi có thể đã chọn một công cụ khác. Giống như tôi không phải là một nhà đầu tư và tôi cũng không thiên vị, nhưng tôi thuộc top 1%.

Để nhấn mạnh lại điều bạn vừa nói, bạn là một trong 1% người dùng Replit hàng đầu.

Vâng.

Wow.

Vâng. Vì vậy, nó thực sự không hoạt động tốt khi tôi bắt đầu khoảng 170 ngày trước. Sau đó, một phiên bản V2 ra đời và nó trở nên tốt hơn. Những ảo giác biến mất, và đây chỉ là một điều mà bạn phải phấn khích, mọi người có thể không biết điều này và các công cụ khác khi V3 ra đời, tôi không biết, khoảng 45 ngày trước, bây giờ nó có các agent nói chuyện với nhau. Vì vậy, điều xảy ra là khi bạn và tôi, một lần nữa, tôi không thực sự biết lập trình, vì vậy khi tôi gặp một vấn đề và tôi đang cố gắng tìm cách làm gì đó, agent sẽ gọi một kiến trúc sư hoặc một agent khác, và họ tranh luận và tranh cãi với nhau và họ đưa ra câu trả lời đúng ngay lần đầu tiên. Lần đầu tiên điều này xảy ra, tôi đã ngã khỏi ghế. Nó không chỉ là kỳ diệu, ý tôi là, tuyệt vời, bạn có thể đưa ra một câu lệnh/lời nhắc và xây dựng một ứng dụng tồi tệ không hoạt động, bây giờ, 150 ngày sau, bạn có các agent tranh luận về cách xây dựng mã nguồn tốt hơn với nhau, và bạn thậm chí không cần biết lập trình. Ý tôi là, đây là thời điểm tuyệt vời nhất, thời điểm tuyệt vời hơn duy nhất sẽ là năm tới, phải không? Tôi đã chờ đợi, tôi đã chờ đợi, phải không? Và, bạn biết đấy, và chỉ những thứ mà bạn có thể xây dựng ngày hôm nay và những thứ khác, ý tôi là, bạn biết điều này nhưng những người khác, ý tôi là, đó là tôi xây dựng mà không cần biết lập trình. Điều hiển nhiên khác, bạn biết đấy, nếu bạn đang xây dựng bất kỳ cái gì, tại sao mọi người lại năng suất đến vậy với tất cả các công cụ này? Mọi bit phần mềm mã nguồn mở trên thế giới đều có trong các công cụ này.

Tiềm năng của AI trong GTM và Sales: Đừng Hoài Nghi

Lời khuyên để trải nghiệm sản phẩm của chính bạn

Không, sẽ không xảy ra đâu. Tôi chỉ đùa thôi. >> Bạn sẽ nói, "Ôi Chúa ơi, tôi không thể tin là mình đã không đụng đến nó kể từ khi ra mắt Substack. Nó thậm chí còn không dẫn đến đúng trang; trang đó chỉ hiển thị lỗi 404." >> Tôi sẽ làm điều này trong kỳ nghỉ lễ.

Vâng. Vâng. Và nếu đó là điều khiến bạn bật khóc, nó có thể thôi thúc bạn thực hiện nó. >> Vâng. Và nó không giống như bạn phải đưa nó lên môi trường production. Nó không giống như bạn phải có Giám đốc điều hành của mình phê duyệt điều này. Nó chỉ giống như, hãy cho họ thấy những gì bạn có thể làm. "Đây là những gì tôi đã làm vào cuối tuần. Có lẽ chúng ta nên khám phá việc làm điều này với trang web của chúng ta." >> Vâng. Công việc của tôi chỉ là jaw. >> Vâng.

AI và Tác động đến Việc làm

Tôi thích điều đó, trong trường hợp của bạn và trong trường hợp của Jean tại Vercel, không phải là bạn đã sa thải ai. Trong trường hợp của bạn, các SDR đã nghỉ việc. Còn trong trường hợp của cô ấy, cô ấy đã điều chuyển họ, tôi tin là từ inbound sang outbound hoặc outbound sang inbound; cô ấy chỉ sắp xếp lại để họ có tác động lớn hơn ở nơi khác.

Tôi nghĩ đó là một điểm thực sự quan trọng. Đây là một điều khác mà tôi nghĩ truyền thông tạo ra quá nhiều kịch tính. Tôi không nghĩ AI không phải... ý tôi là, AI đã dẫn đến một số đợt sa thải. Nhưng ngay cả khi hầu hết những trường hợp chúng ta đọc, đó chỉ là một lời biện minh để thực hiện sa thải. Nó chỉ là một lý do để đổ lỗi cho AI. Vấn đề lớn hơn nhiều là con người sẽ không được lấp đầy (backfilled) bởi con người khác. Chúng ta sẽ sử dụng AI để lấp đầy. Đó là điều chúng tôi đã làm. Chẳng hạn, chúng tôi không sa thải... Tôi chưa bao giờ sa thải bất kỳ ai trong suốt lộ trình sự nghiệp của mình ngoại trừ một vài lần vì hành vi không phù hợp, phải không? Đó là điều bạn bị sa thải ngày nay vì những hành vi đó. Nhưng thực tế, tôi chưa bao giờ sa thải bất kỳ ai không làm điều gì không phù hợp. Họ chỉ... khi họ ra đi, lần này chúng tôi chỉ nói, "Bây giờ là lúc cho các tác nhân AI," phải không? Và đó là một lực lượng tự nhiên lớn hơn nhiều so với một số đợt sa thải ngẫu nhiên mà có lẽ không thực sự mới mẻ với AI, phải không? Có lẽ không phải vì bạn đã đưa 20 tác nhân AI vào năm 2025; có lẽ là vì bạn chỉ muốn thu nhỏ quy mô (downsize) và đây là lý do bào chữa.

Vâng, tôi chỉ... >> Có lẽ đừng rời bỏ công việc hiện tại của bạn. >> Bởi vì nơi mới có thể sẽ không tuyển dụng cho vị trí này. >> Vâng, tôi có một exec (điều hành) sales mà tôi rất quý mến. Tôi đã quen anh ấy nhiều năm. Anh ấy đã chuyển từ một công việc lương 100 nghìn đô la, sau đó gần 800 nghìn đô la, rồi giảm xuống 200 nghìn đô la, sau đó bỏ công việc đó vì không thích, và giờ anh ấy không thể tìm được công việc nào cả. Anh ấy đang đi học lại. Vì vậy, có lẽ hãy ở lại.

Có lẽ tất cả chúng ta nên ở lại. >> Không có gì đáng xấu hổ khi ở lại, phải không? >> Vâng, tôi thích điều đó.

Vòng Hỏi Đáp Nhanh: Sách, Phim và Công cụ AI yêu thích

Câu hỏi đầu tiên: Có một vài cuốn sách nào bạn thường xuyên giới thiệu cho người khác không?

Tôi vừa có Elena Verna, trưởng bộ phận phát triển (growth) của Lovable, trên podcast. Cô ấy cũng đưa ra lời khuyên tương tự rằng tất cả các sách hướng dẫn (playbooks) mà cô ấy đã sử dụng trong 20 năm qua về growth không còn hiệu quả nữa tại các công ty AI.

Câu hỏi tiếp theo: Bạn có bộ phim hoặc chương trình truyền hình yêu thích gần đây nào mà bạn thực sự thích không?

Bộ này tên gì nhỉ? Nó tên gì? Pluribus. Có phải không? >> Pluribus. Vâng. >> Tôi đang xem đó.

Tôi hiểu rồi. Tôi hiểu rồi. Ôi trời, chương trình đó hay quá. Tôi cảm thấy như mỗi tập tôi đều nhận được thông báo từ Apple TV rằng có một tập mới của Pluribus. Tôi kiểu như, "Tôi không thể chờ đợi để xem nó." Mỗi tập kết thúc, và tôi lại kiểu, "Ôi, tôi không thể chờ đợi để xem điều gì xảy ra tiếp theo."

Có lẽ không phải hai tuần gần đây. Tôi sẽ chỉ đưa ra một cái nhỏ, chỉ dành cho GTM. Mọi người đều nói về Sora và tất cả những thứ video này, và tôi thích nó. Tôi hiểu điều đó. Nhưng có một ứng dụng (app) tên là Reeve. Nó từng là Reevar. Nó dành cho tạo hình ảnh (imaging), và những người xây dựng nó đã tự xây dựng LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) hình ảnh của riêng họ. Lý do tôi đề cập đến điều này — tôi sử dụng nó mỗi ngày — là vì nó có thể làm rất nhiều điều thú vị với một câu lệnh/lời nhắc (prompt), phải không? Nhưng nếu bạn muốn làm những thứ hay ho cho marketing, nếu bạn muốn tạo một hình ảnh tuyệt vời (tôi có một CMO mua sản phẩm của tôi để làm điều này), tôi không biết công cụ nào tốt hơn cho loại việc đó. Những thứ mà chúng ta từng tự hành hạ mình, chúng ta từng mở Canva và cố gắng tạo ra mọi thứ, hoặc tệ hơn nữa, chờ đợi bốn ngày để ai đó làm cho bạn. Đây là một trong những tờ ghi chú (cheat sheets) của tôi. Tôi có một vài công cụ mà tôi sử dụng mà mọi người không biết. Nhưng bây giờ nó là app.rei (Revi), nó đã đổi tên, nhưng nó chỉ là một câu lệnh/lời nhắc đơn giản. Hãy truy cập vào đó, nhập bất kỳ hình ảnh nào bạn muốn tạo. Và đối với rất nhiều công việc B2B nhàm chán mà chúng ta thích làm, tôi thấy nó là tốt nhất.

Và nó là reve.com? >> Vâng, Revi. >> Tôi đang xem nó ngay bây giờ: "Copy bar delivers matcha through a quiet moss garden." >> app.ve.com? >> Vâng. Tuyệt. >> Ồ, bạn đang... ồ, bạn đang tạo hình ảnh! Bạn nói... >> Tôi chỉ đang xem ví dụ họ đưa ra ở đây.

Chuyển đổi Đội ngũ Sales với AI

Tương lai của Nghề Sales và Khả năng Tuyển dụng

SaaStr: Mô hình Kinh doanh và Chặng đường AI hóa

Hiệu quả của Tác nhân AI và Bài học Đào tạo

Dịch vụ SaaStr: Tài trợ và Vé Sự kiện

Lời nhắn từ Nhà tài trợ: DX và Vzero

Sự Chuyển Đổi trong Hoạt Động Bán Hàng với AI Agent

Cơ Cấu Đội Ngũ Bán Hàng: Từ Con Người đến AI Agent

Động Lực Ứng Dụng AI trong Go-to-Market

Tương Lai của Nghề Bán Hàng

Tác động của AI đến thị trường lao động

Vai trò của lãnh đạo và kỹ năng cần thiết trong kỷ nguyên AI

Làm thế nào để không bị tụt hậu trong kỷ nguyên AI?

Phương pháp tiếp cận thực tế với công cụ AI

Quy trình triển khai và huấn luyện tác nhân AI

Trở thành chuyên gia AI: Tự tay triển khai tác nhân

Các tác nhân AI đã triển khai và công cụ hỗ trợ

Lời khuyên: Đừng tự xây dựng công cụ AI Go-to-Market

Kinh nghiệm với các công cụ tạo bản sao kỹ thuật số

Thử nghiệm và thách thức khi xây dựng bản sao AI

Sử dụng Agent AI cho Hỗ trợ khách hàng và Bán tài trợ

Triển khai Agent AI cho Outbound và Inbound

Tầm quan trọng của hỗ trợ triển khai và quy mô dữ liệu cần thiết

Tối ưu hóa Lead tiềm năng và thách thức quản lý Agent AI

Tác nhân AI và Thách thức Email Chất lượng

Huấn luyện AI Agent để Tạo Email Chất lượng

So sánh Chất lượng Email: AI và Con người

Minh bạch về AI trong Email

Vai trò của AI trong Bán hàng Khối lượng lớn và Doanh nghiệp

Thách thức Tuyển dụng Sales Talent và Giải pháp AI

Giới hạn của AI trong Bán hàng Trực tiếp

Tự Động Hóa GTM và Vai Trò của Agent AI

Tầm Quan Trọng của Giám Sát và Điều Phối AI

Phân Đoạn Base Khách Hàng và Master Agent

Quảng cáo Data Dog

Lời Khuyên Cho Salespeople và Managers trong Kỷ Nguyên AI

Cơ Hội Cho Các Founder và Startup

Hỗ trợ cá nhân hóa: Mô hình FDE trở lại

Chiến lược khởi nghiệp: Bán dịch vụ trước phần mềm

FDE và Sales Engineer: Vai trò trong kỷ nguyên AI

Tác động của AI đến quy trình bán hàng

Điện thoại và SMS: Giới hạn và tiềm năng AI

Kỹ năng cold calling truyền thống

Thay đổi kỳ vọng của khách hàng với AI

Tác động của AI đến Sales và Go-to-Market

Kỷ nguyên AI: Công việc vất vả hơn, cơ hội lớn hơn

Sức mạnh của AI trong xây dựng và hợp tác

Tiềm năng của AI trong GTM và Sales: Đừng Hoài Nghi

Lời khuyên để trải nghiệm sản phẩm của chính bạn

AI và Tác động đến Việc làm

Vòng Hỏi Đáp Nhanh: Sách, Phim và Công cụ AI yêu thích

Công cụ AI cho nội dung chuyên biệt

Lời khuyên cho nhà sáng lập: Đừng bỏ cuộc

Thời điểm vàng cho AI: Vẫn chưa quá muộn

SaaStr: Hành trình và số liệu

Bài nói chuyện được đề xuất

Vai trò của khách mời Podcast

Kêu gọi hành động: Thử nghiệm công cụ SaaStr AI

TL;DR

Điểm chính

Từ vựng

Nội dung chi tiết

Chuyển đổi Đội ngũ Sales với AI

Tương lai của Nghề Sales và Khả năng Tuyển dụng

SaaStr: Mô hình Kinh doanh và Chặng đường AI hóa

Hiệu quả của Tác nhân AI và Bài học Đào tạo

Dịch vụ SaaStr: Tài trợ và Vé Sự kiện

Lời nhắn từ Nhà tài trợ: DX và Vzero

Sự Chuyển Đổi trong Hoạt Động Bán Hàng với AI Agent

Cơ Cấu Đội Ngũ Bán Hàng: Từ Con Người đến AI Agent

Động Lực Ứng Dụng AI trong Go-to-Market

Tương Lai của Nghề Bán Hàng

Tác động của AI đến thị trường lao động

Vai trò của lãnh đạo và kỹ năng cần thiết trong kỷ nguyên AI

Làm thế nào để không bị tụt hậu trong kỷ nguyên AI?

Phương pháp tiếp cận thực tế với công cụ AI

Quy trình triển khai và huấn luyện tác nhân AI

Trở thành chuyên gia AI: Tự tay triển khai tác nhân

Các tác nhân AI đã triển khai và công cụ hỗ trợ

Lời khuyên: Đừng tự xây dựng công cụ AI Go-to-Market

Chuyển đổi Đội ngũ `Sales` với `AI`

Tương lai của Nghề `Sales` và Khả năng Tuyển dụng

SaaStr: Mô hình Kinh doanh và Chặng đường `AI` hóa

Hiệu quả của `Tác nhân AI` và Bài học Đào tạo

Sự Chuyển Đổi trong Hoạt Động Bán Hàng với `AI Agent`

Cơ Cấu Đội Ngũ Bán Hàng: Từ Con Người đến `AI Agent`

Động Lực Ứng Dụng `AI` trong `Go-to-Market`

Sử dụng `Agent AI` cho Hỗ trợ khách hàng và Bán tài trợ

Triển khai `Agent AI` cho `Outbound` và `Inbound`

Tối ưu hóa `Lead` tiềm năng và thách thức quản lý `Agent AI`

Tác nhân `AI` và Thách thức Email Chất lượng

Huấn luyện `AI Agent` để Tạo Email Chất lượng

So sánh Chất lượng Email: `AI` và Con người

Minh bạch về `AI` trong Email

Vai trò của `AI` trong Bán hàng Khối lượng lớn và Doanh nghiệp

Thách thức Tuyển dụng `Sales Talent` và Giải pháp `AI`

Giới hạn của `AI` trong Bán hàng Trực tiếp

Tự Động Hóa `GTM` và Vai Trò của `Agent` `AI`

Tầm Quan Trọng của Giám Sát và Điều Phối `AI`

Phân Đoạn `Base` Khách Hàng và `Master Agent`

Quảng cáo `Data Dog`

Lời Khuyên Cho `Salespeople` và `Managers` trong Kỷ Nguyên `AI`

Cơ Hội Cho Các `Founder` và `Startup`

Hỗ trợ cá nhân hóa: Mô hình `FDE` trở lại

`FDE` và `Sales Engineer`: Vai trò trong kỷ nguyên `AI`

Tác động của `AI` đến quy trình bán hàng

Điện thoại và `SMS`: Giới hạn và tiềm năng `AI`

Kỹ năng `cold calling` truyền thống

Chuyển đổi Đội ngũ `Sales` với `AI`

Tương lai của Nghề `Sales` và Khả năng Tuyển dụng

SaaStr: Mô hình Kinh doanh và Chặng đường `AI` hóa

Hiệu quả của `Tác nhân AI` và Bài học Đào tạo

Sự Chuyển Đổi trong Hoạt Động Bán Hàng với `AI Agent`

Cơ Cấu Đội Ngũ Bán Hàng: Từ Con Người đến `AI Agent`

Động Lực Ứng Dụng `AI` trong `Go-to-Market`

Sử dụng `Agent AI` cho Hỗ trợ khách hàng và Bán tài trợ

Triển khai `Agent AI` cho `Outbound` và `Inbound`

Tối ưu hóa `Lead` tiềm năng và thách thức quản lý `Agent AI`

Tác nhân `AI` và Thách thức Email Chất lượng

Huấn luyện `AI Agent` để Tạo Email Chất lượng

So sánh Chất lượng Email: `AI` và Con người

Minh bạch về `AI` trong Email

Vai trò của `AI` trong Bán hàng Khối lượng lớn và Doanh nghiệp

Thách thức Tuyển dụng `Sales Talent` và Giải pháp `AI`

Giới hạn của `AI` trong Bán hàng Trực tiếp

Tự Động Hóa `GTM` và Vai Trò của `Agent` `AI`

Tầm Quan Trọng của Giám Sát và Điều Phối `AI`

Phân Đoạn `Base` Khách Hàng và `Master Agent`

Quảng cáo `Data Dog`

Lời Khuyên Cho `Salespeople` và `Managers` trong Kỷ Nguyên `AI`

Cơ Hội Cho Các `Founder` và `Startup`

Hỗ trợ cá nhân hóa: Mô hình `FDE` trở lại

`FDE` và `Sales Engineer`: Vai trò trong kỷ nguyên `AI`

Tác động của `AI` đến quy trình bán hàng

Điện thoại và `SMS`: Giới hạn và tiềm năng `AI`

Kỹ năng `cold calling` truyền thống