Bán bất động sản vốn là quá trình có giá trị giao dịch lớn, chu kỳ ra quyết định dài và chịu tác động mạnh từ tâm lý người mua. Trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh, công nghệ thay đổi cách bán BĐS bằng việc làm rõ hơn ai là khách hàng tiềm năng và đâu là nhu cầu thực sự của thị trường.
Thay vì phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân hay cảm nhận chủ quan, doanh nghiệp ngày nay tận dụng dữ liệu, nền tảng số và trí tuệ nhân tạo để tái cấu trúc hoạt động bán hàng. Công nghệ thay đổi cách bán BĐS khi tham gia trực tiếp vào quá trình tìm kiếm, phân loại và tiếp cận khách hàng theo từng giai đoạn trong hành trình mua. Cùng Ann Home tìm hiểu những chuyển dịch quan trọng này trong bài viết dưới đây.
Tìm kiếm khách hàng dựa trên dữ liệu hành vi
Trước đây, việc tìm kiếm khách hàng bất động sản chủ yếu dựa trên độ phủ thông tin và số lượng lượt tiếp cận. Cách làm này khiến doanh nghiệp khó phân biệt giữa nhu cầu thực và hành vi tìm hiểu mang tính tham khảo, dẫn đến hiệu quả bán hàng chưa tương xứng với chi phí bỏ ra.
Hiện nay, công nghệ thay đổi cách bán BĐS thông qua việc khai thác dữ liệu hành vi của người dùng trên môi trường số. Các tín hiệu như lịch sử tìm kiếm, thời gian tương tác với nội dung hay tần suất quay lại trang dự án giúp doanh nghiệp nhận diện nhóm khách hàng đang phát sinh nhu cầu thật, từ đó tập trung nguồn lực tiếp cận đúng đối tượng.
Công nghệ thay đổi cách bán BĐS: Tìm kiếm & phân loại
Trong bán BĐS, khách hàng không đồng đều về mức độ sẵn sàng ra quyết định. Nếu không phân loại rõ ràng, đội ngũ bán hàng dễ áp dụng cùng một kịch bản tư vấn cho mọi đối tượng, làm giảm hiệu quả tiếp cận và trải nghiệm khách hàng.
Thông qua hệ thống dữ liệu và CRM, công nghệ thay đổi cách bán BĐS bằng cách phân loại khách hàng theo từng giai đoạn trong hành trình mua, từ tìm hiểu ban đầu đến so sánh dự án và chuẩn bị giao dịch. Việc phân loại theo hành trình giúp doanh nghiệp xây dựng nội dung và kịch bản tư vấn phù hợp với từng nhóm khách hàng cụ thể.
Chấm điểm khách hàng để ưu tiên nguồn lực bán hàng
Trong thực tế, đội ngũ sales luôn bị giới hạn về thời gian và năng lực xử lý. Việc dàn trải chăm sóc toàn bộ khách hàng khiến hiệu suất tổng thể suy giảm, đặc biệt ở những dự án có lượng quan tâm lớn.
Công nghệ hỗ trợ chấm điểm khách hàng dựa trên tập hợp các yếu tố như hành vi tương tác, mức độ quan tâm đến sản phẩm cụ thể và khả năng tài chính dự đoán. Thông qua hệ thống chấm điểm, doanh nghiệp xác định rõ nhóm khách hàng cần được ưu tiên tư vấn trực tiếp và nhóm khách hàng phù hợp với các kịch bản nuôi dưỡng dài hạn. Cách tiếp cận này giúp tối ưu hiệu quả sử dụng nhân sự bán hàng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.
AI và Big Data định hình chiến lược tiếp cận khách hàng
Khi dữ liệu khách hàng được tích lũy đủ lớn, AI và Big Data trở thành công cụ phân tích xu hướng và dự báo nhu cầu. Các mô hình dữ liệu giúp nhận diện mối liên hệ giữa hành vi tìm kiếm, thời điểm quan tâm và khả năng ra quyết định mua trong từng phân khúc cụ thể.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chủ động xây dựng chiến lược tiếp cận khách hàng theo từng giai đoạn của thị trường. Việc đưa thông tin đúng thời điểm, đúng phân khúc giúp nâng cao chất lượng trải nghiệm khách hàng và tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn trong hoạt động bán BĐS.
