Revenue Hacker: Phân tích Lead & Tối đa hóa Doanh thu

Giới thiệu khóa học chi tiết

Khóa học được thiết kế nhằm giúp học viên nhìn danh sách lead dưới góc nhìn vận hành bán hàng chuyên nghiệp: dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được chuyển hóa thành hành động cụ thể trong ngày. Thay vì xử lý lead theo cảm tính hoặc thói quen cá nhân, chương trình hướng dẫn cách chuẩn hóa dữ liệu, chấm điểm có căn cứ, phân loại theo mức độ tiềm năng và xây dựng pipeline 5 bước phù hợp với mô hình bán hàng B2C cá nhân.

Thông qua việc ứng dụng AI vào làm sạch ghi chú rời rạc, dựng “hồ sơ lead 1 dòng”, chấm điểm theo 4 dấu hiệu mua và gợi ý bước tiếp theo, học viên từng bước biến lead thành cơ hội (opportunity) có trạng thái rõ ràng, có tỷ lệ chốt hợp lý và có dự báo doanh thu cụ thể theo tuần/tháng. Khóa học không tập trung vào lý thuyết trừu tượng mà hướng đến xây dựng “bộ hệ thống phân tích cá nhân” có thể sử dụng ngay trong công việc thực tế.

Xu hướng công nghệ

Trong bối cảnh số hóa mạnh mẽ, lượng lead tăng nhanh nhưng chất lượng không đồng đều. Việc sở hữu nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với việc tăng doanh thu nếu thiếu hệ thống đánh giá và theo dõi. AI ngày càng được ứng dụng sâu trong bán hàng cá nhân, đặc biệt ở các hoạt động như tóm tắt thông tin, phân tích hành vi, gợi ý câu hỏi và ước tính xác suất chốt.

Tuy nhiên, AI chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu đầu vào được chuẩn hóa. Do đó, năng lực chuẩn hóa ghi chú, xây dựng thang điểm lead, thiết kế pipeline theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và đọc điểm nghẽn trong quy trình bán là kỹ năng thiết yếu để người làm sales chủ động kiểm soát kết quả, thay vì phụ thuộc vào may mắn hoặc cảm giác chủ quan.

Nhu cầu và mục tiêu chương trình

Chương trình được xây dựng nhằm giúp học viên hình thành tư duy bán hàng có căn cứ, vận hành lead theo hệ thống và dự báo doanh thu một cách thực tế, có kiểm chứng.

G1: Nhìn danh sách lead theo góc nhìn Sales: biết ai nên bám trước – ai cần nuôi – ai nên dừng; tránh bám theo cảm tính.
G2: Dùng AI để làm sạch ghi chú rời rạc, dựng hồ sơ lead rõ ràng và chấm điểm theo 4 dấu hiệu dễ hiểu; chọn Top ưu tiên kèm bước bám tiếp theo.
G3: Biến lead thành cơ hội (opportunity) có trạng thái 5 bước; gán tỷ lệ chốt có lý do; tính doanh thu kỳ vọng và dự báo tuần/tháng theo 3 kịch bản.
G4: Tạo nhịp vận hành bám lead: 3 ưu tiên/tuần, playbook 7 ngày theo 3 nhóm lead + KPI tối thiểu; tuân thủ ẩn danh dữ liệu và luôn có bước kiểm tra (AI gợi ý, Sales quyết).

Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với cá nhân làm bán hàng B2C, đặc biệt là những người đang tự quản lý danh sách lead, cần nâng cao khả năng phân loại, theo dõi cơ hội và dự báo doanh thu cá nhân một cách có hệ thống. Chương trình hướng đến người đi làm mong muốn giảm xử lý theo cảm tính, tăng khả năng kiểm soát và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Mục tiêu đầu ra

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có thể:

Giải thích được vì sao “dữ liệu lead chỉ có giá trị khi biến thành hành động trong ngày”, mô tả được pipeline 5 bước phù hợp bán hàng B2C cá nhân và 03 nhóm lead (nóng nhanh, ấm đều, nuôi lâu) kèm KPI bám lead tối thiểu.
Dùng AI để làm gọn ghi chú rời rạc và dựng “hồ sơ lead 1 dòng” (có nguồn/ghi chú) cho tối thiểu 50 lead trong file Lead_List_50 (ẩn danh).
Chấm điểm lead theo 4 dấu hiệu dễ hiểu và phân loại lead; tạo Lead_Score rõ ràng, chọn Top 10 lead ưu tiên kèm lý do.
Viết được 03 tin nhắn bám lead (tự nhiên, lịch sự, hỏi đúng trọng tâm, không nói quá), và áp dụng checklist 5 câu hỏi trước khi nhắn.
Dựng được bảng theo dõi cơ hội (Opportunity_Tracker) theo pipeline 5 bước và gán trạng thái cho Top 10 lead một cách nhất quán.
Dùng AI để gợi ý tỷ lệ chốt dựa trên dấu hiệu khách và lịch sử tương tác (AI gợi ý, Sales quyết), tính được doanh thu kỳ vọng (Deal value × Probability) và tạo forecast tuần/tháng theo 3 kịch bản thấp–vừa–cao.
Đọc được điểm nghẽn trong quá trình bán (thiếu lead/thiếu phản hồi/thiếu hẹn/thiếu chốt) và rút ra 03 ưu tiên hành động để tăng tỷ lệ chốt trong tuần; tạo bước tiếp theo và nội dung nhắn phù hợp từng nhóm lead.
Lập được báo cáo dự báo 1 trang (số cơ hội, doanh thu kỳ vọng, điểm nghẽn, đề xuất hành động) và thiết kế playbook 7 ngày bám lead theo 3 nhóm + bảng KPI theo tuần để tự theo dõi hoặc gửi quản lý.

Phương pháp học

Chương trình triển khai theo mô hình online kết hợp thực hành workshop. Nội dung lý thuyết được trình bày ngắn gọn, tập trung vào nguyên tắc và cách làm cụ thể. Phần thực hành hướng dẫn trực tiếp trên file theo dõi lead (Google Sheet/Excel), thiết kế bảng chấm điểm và xây dựng Opportunity_Tracker theo pipeline 5 bước.

Học viên được hướng dẫn cách thiết kế AI Agent để tóm tắt lead, gợi ý câu hỏi và đề xuất bước hành động tiếp theo. Các bài tập yêu cầu áp dụng ngay trên dữ liệu ẩn danh của cá nhân nhằm đảm bảo tính thực tế và khả năng chuyển giao vào công việc.

Lý do nên học

Khóa học giúp chuyển đổi cách tiếp cận bán hàng từ “làm nhiều” sang “làm đúng trọng tâm”. Thay vì tăng số lượng lead một cách dàn trải, học viên biết cách xác định Top ưu tiên, tập trung vào lead có dấu hiệu mua rõ ràng và phân bổ thời gian hợp lý cho từng nhóm.

Việc chuẩn hóa dữ liệu và gán xác suất chốt có lý do giúp doanh thu kỳ vọng không còn mang tính ước đoán. Playbook 7 ngày và KPI tuần tạo nhịp vận hành ổn định, từ đó nâng cao khả năng kiểm soát kết quả và chủ động điều chỉnh khi xuất hiện điểm nghẽn.

Nội dung nổi bật

Khởi động tư duy “Bán hàng không suy đoán mà cần có căn cứ”; thiết lập bản đồ bán hàng cá nhân và xác định điểm nghẽn thường gặp.
Chuẩn hóa cách ghi lead để AI đọc được và người bán nhìn ra vấn đề: thống nhất cột dữ liệu, quy tắc ghi chú ngắn – rõ – cùng một kiểu.
Xây tiêu chí đánh giá lead theo 4 dấu hiệu mua; thiết kế thang điểm 100 và bảng chấm điểm dễ sử dụng.
Xây dựng AI Agent để tóm tắt lead, gợi ý câu hỏi và đề xuất hành động tiếp theo dựa trên dữ liệu rõ ràng.
Thiết lập theo dõi tỷ lệ chuyển đổi qua các bước: Nhận lead → Liên hệ được → Trao đổi nhu cầu → Báo giá/đề xuất → Đàm phán → Chốt; phân tích điểm rơi và thời gian xử lý.
Mổ xẻ nguyên nhân mất cơ hội và gắn cách sửa cụ thể theo từng nhóm vấn đề thực chiến.
Dự báo doanh thu cá nhân theo công thức đơn giản; dùng AI rà soát giả định và xây dựng forecast theo 3 kịch bản.
Tổng hợp sản phẩm cuối khóa: file theo dõi lead, bảng chấm điểm, báo cáo tuần ngắn gọn, dự báo doanh thu tháng – hình thành “Bộ hệ thống phân tích cá nhân” giảm cảm tính và tăng khả năng kiểm soát.

Đội ngũ xây dựng chương trình

Chương trình được xây dựng bởi đội ngũ chuyên gia có nền tảng vững chắc về công nghệ, AI và kinh nghiệm đào tạo thực tiễn trong môi trường doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa tư duy hệ thống, kinh nghiệm quản lý công nghệ và năng lực triển khai đào tạo giúp nội dung khóa học được thiết kế theo hướng ứng dụng cao, dễ triển khai và phù hợp với người đi làm.

Mentor Hồ Sơn Tùng

CEO NEWAIVIET, Giảng viên Trường Cao đẳng Bách khoa Hà Nội
Giám đốc đào tạo Aptech Việt Nam
Trưởng khoa phát triển chương trình FUNiX.
Nguyên CTO tại Công ty Cổ phần Giải pháp Công nghệ Lạc Hồng
Nguyên CTO Tập đoàn Công nghệ Thăng Long
Nguyên CTO AIBOX

Mentor Lương Minh Thanh

Trưởng khoa AI khối kinh tế – FUNiX
Top 5 giảng viên AI có số giờ đào tạo ứng dụng AI nhiều nhất tại Việt Nam
10 năm kinh nghiệm trong đào tạo công nghệ
Chuyên gia đào tạo nội bộ doanh nghiệp về ứng dụng AI trong chuyển đổi số, đồng thời là giảng viên đào tạo AI & an toàn an ninh mạng
Giảng viên đào tạo ứng dụng AI tại ACF, tài trợ bởi Quỹ Google.org.