90% đội ngũ bán hàng sử dụng AI agent – nhưng một nửa trong số đó gặp cùng một vấn đề về dữ liệu

Ngoài lương thưởng, nhân viên bán hàng thực sự muốn gì? Dưới đây là bốn phát hiện chính từ báo cáo State of Sales 2026 của Salesforce.

Những điểm chính

Chín trong mười đội ngũ bán hàng hiện đang sử dụng agent hoặc dự kiến sẽ sử dụng trong vòng hai năm tới.
94% lãnh đạo bán hàng có agent cho biết chúng là yếu tố then chốt để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
74% đội ngũ bán hàng có AI ưu tiên làm sạch dữ liệu để hỗ trợ.

Theo báo cáo State of Sales 2026 của Salesforce, 94% lãnh đạo bán hàng sử dụng agent cho biết chúng đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Trong lần phát hành thứ bảy của báo cáo, Salesforce đã khảo sát 4.050 chuyên gia bán hàng tại 22 quốc gia để tìm hiểu thêm về:

Việc áp dụng AI agent, các trường hợp sử dụng và lợi ích
Những yếu tố dữ liệu cần cải thiện để nâng cao hiệu quả của agent
Các mô hình doanh thu chủ chốt thúc đẩy tăng trưởng
Các chiến thuật cải thiện trải nghiệm của nhân viên bán hàng

Dưới đây là bốn phát hiện chính của báo cáo:

Nhân viên bán hàng chào đón AI agent gia nhập đội ngũ. Bị kẹt giữa kỳ vọng cao của khách hàng và năng lực phục vụ hạn chế, chín trong mười đội ngũ bán hàng tìm đến agent. Họ ghi nhận lợi ích trong lập kế hoạch bán hàng, giữ chân khách hàng và tìm kiếm khách hàng tiềm năng. 94% lãnh đạo bán hàng có agent cho biết chúng rất quan trọng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.

Việc áp dụng AI agent đòi hỏi dữ liệu tốt hơn và ít công cụ hơn. Các đội ngũ bán hàng đang hợp nhất dữ liệu và đơn giản hóa công nghệ để cải thiện kết quả AI và agent. Nhân viên bán hàng lo ngại về lỗi nhập liệu thủ công và dữ liệu trùng lặp. Những người khác cho rằng hệ thống công nghệ cồng kềnh làm chậm các sáng kiến AI. 84% đội ngũ chưa có nền tảng all-in-one có kế hoạch hợp nhất công nghệ.

Đội ngũ bán hàng sử dụng ba đòn bẩy chính để tăng trưởng. Họ không chỉ dựa vào AI mà còn tập trung vào lập kế hoạch bán hàng, đầu tư vào đối tác và áp dụng mô hình định giá theo mức sử dụng. 76% lãnh đạo bán hàng cho biết hình thức định giá theo mức sử dụng hiện quan trọng hơn so với năm trước.

Ngoài lương thưởng, đây là điều nhân viên bán hàng thực sự muốn. Họ muốn được huấn luyện cá nhân hóa hơn và minh bạch hơn về thu nhập. Lãnh đạo đang đưa vào các agent và tự động hóa để hỗ trợ. Nhiều người cũng cho rằng cộng đồng là chìa khóa thành công. Những người đạt hiệu suất cao có khả năng tham gia cộng đồng bán hàng bên ngoài công ty thường xuyên cao gấp 2,5 lần.

Trọng tâm của bài viết này là hai phát hiện đầu tiên: việc áp dụng AI agent và nhu cầu về dữ liệu tốt hơn cùng hệ thống công cụ hợp nhất.

Nhân viên bán hàng chào đón AI agent vào đội ngũ

Nhân viên bán hàng đang đối mặt với khủng hoảng về năng lực, bị kẹt giữa kỳ vọng khách hàng ngày càng cao và thời gian hạn chế để đáp ứng. Khách hàng hiện yêu cầu ROI rõ ràng, tương tác cá nhân hóa và được cung cấp kiến thức đầy đủ trước khi quyết định mua. Điều này khiến chu kỳ bán hàng kéo dài khi khách hàng trì hoãn quyết định.

Vấn đề cốt lõi không phải là thiếu động lực hay năng lực, mà là thiếu thời gian. Thực tế, họ dành hơn một nửa thời gian làm việc cho các hoạt động không tạo ra doanh số như nhập dữ liệu và tìm kiếm khách hàng tiềm năng. Khi cả ngày làm việc và lực lượng bán hàng đều có giới hạn, các tổ chức phải tìm cách tối đa hóa sản lượng với ít nguồn lực hơn.

Thay đổi trong nhu cầu khách hàng là thách thức lớn nhất của bán hàng.

AI agent: yếu tố thiết yếu cho thành công trong bán hàng hiện đại

Trước áp lực ngày càng tăng, các chuyên gia bán hàng ngày càng dựa vào AI agent để duy trì lợi thế cạnh tranh. Các agent hoạt động liên tục thay mặt đội ngũ bán hàng, và 94% lãnh đạo sử dụng chúng cho rằng chúng rất quan trọng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh hiện tại. Nhân viên bán hàng cho biết AI agent nâng cao đáng kể trải nghiệm bán hàng, thúc đẩy tăng trưởng pipeline, chốt nhiều thương vụ hơn và tăng doanh thu. Những lợi ích được ghi nhận bao gồm:

Nâng cao năng suất và hiệu quả: làm việc hiệu quả hơn, lập kế hoạch bán hàng tốt hơn và tăng khả năng đạt chỉ tiêu.
Dữ liệu tốt hơn và hiểu khách hàng sâu hơn: cải thiện độ chính xác dữ liệu và hiểu rõ khách hàng.
Tăng cường tương tác và giữ chân khách hàng: giữ chân khách hàng và tiếp cận các khách hàng tiềm năng trước đây bị bỏ sót.

Những lĩnh vực mang lại lợi ích lớn nhất gồm: độ chính xác dữ liệu, lập kế hoạch bán hàng, giữ chân khách hàng, tương tác với khách hàng và khách hàng tiềm năng, tiết kiệm chi phí.

AI agent được áp dụng trong toàn bộ chu kỳ bán hàng

Việc áp dụng AI agent đang tăng nhanh, với dự báo chín trong mười đội ngũ bán hàng đang sử dụng hoặc sẽ sử dụng trong hai năm tới. Chúng đang biến đổi toàn bộ chu kỳ bán hàng, giúp nhân viên vượt qua giới hạn về năng lực và tăng tốc quy trình, đồng thời vẫn cung cấp mức độ cá nhân hóa cao mà khách hàng mong đợi.

Các ứng dụng chính gồm: đơn giản hóa quá trình chốt deal bằng cách tạo báo giá, cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua xử lý đơn hàng hiệu quả, và hỗ trợ định giá theo mức sử dụng bằng cách theo dõi mức tiêu thụ sản phẩm. Ngành tài chính là một trong những lĩnh vực áp dụng nhiều nhất. Ví dụ, các nhà quản lý tài sản sử dụng agent để lên lịch họp và tạo báo cáo tài chính, giải phóng thời gian để tập trung vào khách hàng. Sự trỗi dậy của AI agent trong bán hàng không còn là xu hướng tương lai — nó đang diễn ra ngay bây giờ.

Việc áp dụng AI agent đòi hỏi dữ liệu tốt hơn và ít công cụ hơn

Để agent đưa ra kết quả chính xác và cá nhân hóa, chúng cần dữ liệu khách hàng và dữ liệu kinh doanh đầy đủ, hợp nhất. Tuy nhiên, điều này không dễ. 84% lãnh đạo dữ liệu và phân tích cho rằng chiến lược dữ liệu hiện tại cần được làm lại hoàn toàn để đáp ứng mục tiêu AI.

Việc hợp nhất dữ liệu làm lộ rõ các vấn đề như lỗi nhập thủ công và dữ liệu trùng lặp. Bảo mật cũng là mối quan tâm lớn, khi phần lớn nhân viên bán hàng cho biết khách hàng đặt câu hỏi chi tiết về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Hơn một nửa cho biết lo ngại bảo mật làm chậm các sáng kiến AI. Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết về công nghệ bán hàng có thể khai thác dữ liệu khách hàng một cách an toàn đồng thời bảo vệ dữ liệu. Các vấn đề dữ liệu chính gồm: lỗi nhập thủ công, dữ liệu trùng lặp, lo ngại bảo mật, dữ liệu thiếu và dữ liệu hỏng.

Phần lớn đội ngũ bán hàng sử dụng trung bình tám công cụ riêng lẻ thay vì một nền tảng thống nhất. Hai phần ba đội ngũ sử dụng cách này, dẫn đến hệ thống công nghệ cồng kềnh và gần một nửa nhân viên cảm thấy quá tải.

Hệ quả với dữ liệu cũng đáng lo. Các công cụ riêng lẻ tạo ra các silo dữ liệu, khiến việc truy cập và khai thác trở nên khó khăn ngay cả khi dữ liệu chất lượng cao. Lãnh đạo dữ liệu ước tính 19% dữ liệu của họ không thể truy cập, và phần này thường chứa những insight giá trị nhất. Dữ liệu bị “mắc kẹt” làm giảm khả năng quan sát toàn bộ hoạt động bán hàng và cản trở hiệu quả AI. 51% lãnh đạo sử dụng AI cho biết các silo công nghệ là rào cản làm chậm hoặc hạn chế sáng kiến AI.

Để tối đa hóa lợi ích của AI và agent, các đội ngũ đang tập trung vào nền tảng: công nghệ tinh gọn và dữ liệu chất lượng. Phần lớn đang hợp nhất hệ thống công nghệ; hơn 80% đội chưa có nền tảng thống nhất có kế hoạch làm điều này. Những đội có hiệu suất cao dẫn đầu xu hướng này, có khả năng áp dụng nền tảng cao hơn 1,3 lần và ưu tiên làm sạch dữ liệu cao hơn 1,5 lần để đạt kết quả AI tốt hơn.

10 điểm chính của báo cáo State of Sales 2026

Chín trong mười đội ngũ bán hàng đang sử dụng agent hoặc sẽ sử dụng trong hai năm tới.
94% lãnh đạo bán hàng có agent cho biết chúng rất quan trọng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
Những đội có hiệu suất cao có khả năng sử dụng agent tìm kiếm khách hàng tiềm năng cao hơn 1,7 lần.
Những đội có hiệu suất cao có khả năng sử dụng agent cho huấn luyện cao hơn 1,4 lần.
84% đội chưa có nền tảng all-in-one có kế hoạch hợp nhất công nghệ.
74% đội bán hàng có AI ưu tiên làm sạch dữ liệu để hỗ trợ.
76% lãnh đạo bán hàng cho biết định giá theo mức sử dụng quan trọng hơn so với năm trước.
91% chuyên gia bán hàng cho biết AI mang lại lợi ích cho lập kế hoạch bán hàng.
89% chuyên gia bán hàng cho biết bán hàng qua đối tác ngày càng quan trọng để đạt mục tiêu doanh thu.
32% lãnh đạo bán hàng cho biết hệ thống công nghệ của họ thiếu khả năng quản lý hoa hồng.