Von: Nền tảng AI kết hợp nhiều mô hình lớn để cách mạng hóa đội ngũ bán hàng và vận hành doanh thu

Trong khi các kỹ sư và nhà phát triển đã tận dụng AI để thay đổi hoàn toàn quy trình làm việc nhờ các công cụ như Claude Code hay Cursor, thì đội ngũ bán hàng vẫn đang chật vật với các dữ liệu phân mảnh và nhập liệu thủ công. Von, một nền tảng AI mới từ đội ngũ đứng sau startup Rattle, ra đời để lấp đầy khoảng trống này. Bằng cách định vị mình không phải là một giải pháp đơn lẻ mà là một "lớp thông minh" (intelligence layer) nền tảng, Von mong muốn mang lại cho các đội ngũ Go-To-Market (GTM) những gì mà IDE hiện đại đã mang lại cho các nhà phát triển: một giao diện suy luận duy nhất hiểu toàn bộ ngữ cảnh kinh doanh.

"AI đã cách mạng hóa quy trình làm việc của những người xây dựng sản phẩm, nhưng chưa có gì cách mạng hóa quy trình làm việc của những người bán sản phẩm đó," Sahil Aggarwal, CEO của Von, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn với VentureBeat. "Đó chính là những gì chúng tôi đang cố gắng xây dựng với Von."

Công nghệ: Đồ thị ngữ cảnh và động cơ đa mô hình

Nằm ở trọng tâm khả năng của Von là sự thay đổi tiếp cận so với phương pháp "thanh tìm kiếm" truyền thống của AI doanh nghiệp. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiêu chuẩn thường gặp khó khăn với tính chất lan man và phi cấu trúc của dữ liệu bán hàng, Von bắt đầu triển khai bằng cách xây dựng một "đồ thị ngữ cảnh" (context graph) của toàn bộ doanh nghiệp.

Quá trình này bao gồm việc tiêu thụ dữ liệu có cấu trúc từ các hệ thống CRM như Salesforce và HubSpot, cùng với dữ liệu phi cấu trúc từ các trình ghi âm cuộc gọi (Gong, Zoom, Chorus), chuỗi email và tài liệu nội bộ.

"Khi Von xây dựng đồ thị ngữ cảnh này, nó sẽ hiểu doanh nghiệp của bạn tốt hơn bất kỳ ai khác trong công ty," Aggarwal khẳng định.

Sự hiểu biết này dựa trên "bản thể học" (ontology) cụ thể của một công ty—ngôn ngữ độc đáo của các giai đoạn giao dịch, định nghĩa lãnh thổ và kiến thức thể chế. "Chúng tôi đào tạo các mô hình nền tảng này trên chính doanh nghiệp và bản thể học của công ty để khiến mô hình hoạt động vì họ," CEO bổ sung.

Thay vì dựa vào một LLM duy nhất, Von sử dụng chiến lược "hỗn hợp mô hình" (mixture of models) để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí. Trong kiến trúc này, Claude của Anthropic được triển khai cho suy luận cấp cao và "tư duy", ChatGPT xử lý dữ liệu hàng loạt, và Gemini của Google được sử dụng để tạo các tài sản sáng tạo như slide thuyết trình và báo cáo.

Tiếp cận kỹ thuật này cho phép Von giải quyết một sự thất vọng phổ biến trong Vận hành Bán hàng (Sales Ops): khoảng cách giữa những gì được ghi nhận trong CRM và những gì thực sự xảy ra trong một cuộc họp. Bằng cách đối chiếu bản ghi âm cuộc gọi với hồ sơ Salesforce, hệ thống có thể xác định các sai lệch trong "lý do thua cuộc" hoặc xác minh sức khỏe của giao dịch dựa trên cảm xúc thay vì chỉ dựa vào cập nhật thủ công của nhân viên.

Từ hàng đợi báo cáo đến nhân sự AI

Von được thiết kế để hoạt động như một "Nhà khoa học dữ liệu AI" hoặc một "Giám đốc Vận hành Doanh thu (VP of RevOps)" nằm trên cùng các công cụ theo dõi doanh thu hiện có của doanh nghiệp.

Trong một bản demo sản phẩm ban đầu, Aggarwal đã cho thấy nền tảng có thể phân tích 101 tài khoản SMB để xác định rủi ro rời bỏ khách hàng (churn) chỉ trong hơn ba phút—một nhiệm vụ mà ước tính sẽ mất một đến hai tuần đối với một nhà phân tích con người.

Giao diện chính của nền tảng giống với môi trường chat, nhưng các đầu ra được thiết kế để trở thành tài sản doanh thu có thể hành động được. Các chức năng chính bao gồm:

• Giám sát sức khỏe giao dịch (Deal Health Monitoring): Đối chiếu các cuộc gọi và email để làm nổi bật các cam kết "rủi ro" có thể bị bỏ qua cho đến cuối quý.
• Tóm tắt tự động (Automated Briefing): Tạo tài liệu ngữ cảnh trước cuộc gọi dựa trên toàn bộ lịch sử của một tài khoản, đảm bảo nhân viên bán hàng được nắm bắt mọi điểm chạm trước đó.
• Phân tích Thắng/Thua (Win/Loss Analysis): Phân tích cụm các bản ghi âm để tìm ra "lý do thực sự" của các giao dịch thất bại, thường thấy rằng lý do được ghi trong CRM không khớp với phản hồi thực tế của khách hàng.
• Tự động hóa Vận hành Doanh thu: Xử lý các nhiệm vụ quản trị Salesforce "cấp thấp", chẳng hạn như tạo luồng công việc, quy tắc xác thực hoặc dọn dẹp lãnh thổ tài khoản.

Mục tiêu là chuyển dịch Vận hành Doanh thu (RevOps) từ một "hàng đợi báo cáo" xử lý các yêu cầu dữ liệu ngẫu nhiên thành một lớp cơ sở hạ tầng. Như Kieran Snaith, SVP của Revenue Operations tại Qualified, đã lưu ý trong một bài đăng blog, mục tiêu là cho phép các nhà lãnh đạo "chạy doanh nghiệp qua chat", đặt các câu hỏi phức tạp về độ tin cậy của dự báo hoặc rủi ro pipeline và nhận được câu trả lời dựa trên dữ liệu ngay lập tức.

Chuyển hướng thành "Salesforce tiếp theo"

Von được vận hành bởi Rattle Software Inc., một công ty trước đây đã tìm thấy thành công với "Rattle"—một doanh thu doanh thu bảy con số tập trung vào tích hợp Salesforce-Slack. Aggarwal mô tả Von là một bước ngoặt lớn hướng tới một cơ hội lớn hơn, nhằm mục đích xây dựng "Salesforce tiếp theo".

Doanh nghiệp này đã thấy sự tăng trưởng nhanh chóng trong giai đoạn đầu, reportedly vượt qua 500.000 USD doanh thu trong tám tuần đầu ra mắt, với dự báo đạt 10 triệu USD trong năm đầu tiên.

Sản phẩm được điều chỉnh bởi giấy phép thương mại độc quyền điển hình của doanh nghiệp SaaS. Không giống như các công cụ mã nguồn mở, giấy phép "hạn chế" của Von có nghĩa là mã nguồn cơ bản và công nghệ "đồ thị ngữ cảnh" là độc quyền của Rattle Software Inc. Người dùng được cấp quyền sử dụng phần mềm cho mục đích kinh doanh nội bộ, không thể chuyển nhượng và độc quyền, với công ty giữ lại tất cả các quyền, quyền sở hữu và lợi ích đối với dịch vụ.

Triết lý tích hợp sâu này mở rộng ra toàn hệ sinh thái SaaS, nơi Aggarwal quan sát thấy: "Các giải pháp đơn lẻ trong SaaS thực chất đã chết. Chúng sẽ rất khó để tồn tại trong thế giới này, vì các giải pháp đơn lẻ giờ đây có thể được mã hóa trắng (white-coded) trong một công ty."

Giá cả tuân theo mô hình kết hợp giữa đăng ký theo người dùng và tín dụng dựa trên mức tiêu thụ. Cấu trúc này được thiết kế để mở rộng theo nhân vật sử dụng công cụ; ví dụ, một ghế Chief Revenue Officer (CRO) có thể có giá 1.000 USD mỗi tháng cho phân tích chiến lược sâu, trong khi các ghế người bán cá nhân có thể thấp tới 20 USD mỗi tháng cho các nhiệm vụ nghiên cứu và theo dõi cơ bản.

Hiện tại, công ty đang nhận được sự hỗ trợ từ một số quỹ vốn mạo hiểm hàng đầu, bao gồm Sequoia Capital, Lightspeed, Insight Partners và GV (Google Ventures).

Phản ứng từ người dùng sớm

Phản ứng từ những người chấp nhận sớm làm nổi bật sự thay đổi trong cách AI đang được tích hợp vào bộ phận bán hàng.

Taylor Kelly, Trưởng bộ phận Vận hành Doanh thu tại Tapcart, nhận xét rằng "Von xử lý phân tích và thông tin chi tiết mà thông thường sẽ cần thuê thêm một nhà phân tích toàn thời gian," cụ thể là trích dẫn khả năng xử lý các cấu hình Salesforce phức tạp và đánh giá rủi ro giao dịch của nó. Tương tự, Evan Briere, VP của Đối tác tại DemandScience, lưu ý rằng kết nối trực tiếp của Von với các nguồn dữ liệu khiến nó "thực sự có thể áp dụng" so với các công cụ AI ngang (horizontal AI) mang tính "lý thuyết" hơn như ChatGPT.

Các phản hồi khác từ cộng đồng người dùng sớm của nền tảng bao gồm:

• CJ Oordt, Giám đốc Bán hàng tại Coalesce: Mô tả nó như một "trợ lý nghiên cứu biết mọi cuộc trò chuyện và ghi chú".
• Rob Janke, Giám đốc Vận hành Doanh thu tại QuickNode: Khẳng định Von "đã giải quyết khoảng trống này trước khi chúng tôi thậm chí có thể bắt đầu tự xây dựng nó".
• Sydney, Trưởng bộ phận Gia hạn tại 15Five: Nhấn mạnh tác động của nó đối với thông tin gia hạn, cho phép cô phân tích các tín hiệu cuộc trò chuyện thực tế trên toàn bộ danh sách khách hàng trong vài phút.

Cảm nhận chung của những người dùng này là Von đóng vai trò là "nhân sự bổ sung" thay vì chỉ là một công cụ. Điều này phản ánh các số liệu nội bộ của công ty, báo cáo rằng Von hiện đang hoàn thành hơn 10.000 nhiệm vụ doanh thu mỗi tuần cho cơ sở khách hàng của mình.

Một tổ chức doanh thu tự chủ

Sự ra đời của Von báo hiệu sự trưởng thành của AI trong doanh nghiệp. Chúng ta đang vượt qua kỷ nguyên "AI như một tính năng"—nơi một chatbot chỉ được gắn thêm vào một CRM hiện có—hướng tới "AI như một nhân cách". Bằng cách đào tạo các mô hình nền tảng trên logic kinh doanh cụ thể của một công ty, Von đang cố gắng tạo ra một hệ thống không chỉ trả lại dữ liệu mà còn đưa ra các "phán đoán".

Khi các tổ chức nhìn về phần còn lại của năm 2026, thách thức đối với các nhà lãnh đạo RevOps sẽ là vấn đề niềm tin và cơ sở hạ tầng. Nếu Von có thể duy trì độ chính xác 95% trong việc dự đoán kết quả giao dịch như được tuyên bố, vai trò của người bán hàng con người sẽ chắc chắn chuyển dịch sang quản lý mối quan hệ giá trị cao hơn, để lại "khoa học dữ liệu" của việc bán hàng cho các tác nhân AI.

Hiện tại, Von vẫn là một thử nghiệm tăng trưởng cao để xem liệu "lớp thông minh" có thể cuối cùng mang lại mức độ quy trình làm việc mang tính cách mạng cho những người bán hàng như nó đã mang lại cho những người xây dựng sản phẩm hay không.