Dữ liệu đang là vua và nhờ sự phát triển của AI, nhà vua giờ đây dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Những nền tảng như Google Analytics, Hubspot, Amplitude, Salesforce Einstein… đang mở ra khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn với tốc độ và mức chi tiết mà cách đây vài năm còn là điều xa xỉ.
Ở một góc độ nào đó, điều này tạo ra một giả định hấp dẫn:
Nếu doanh nghiệp có dữ liệu thì hiệu quả chiến lược marketing AI chắc hẳn sẽ cải thiện rõ rệt.
Thế nhưng thực tế không phải lúc nào cũng diễn ra theo hướng đó.
Có những doanh nghiệp đã đầu tư hệ thống khá bài bản nhưng vẫn gặp tình trạng: tỷ lệ chuyển đổi thấp, chi phí quảng cáo cao, tỷ lệ mở email không tăng, brand equity mờ nhạt, khách hàng không gắn bó.
Lý do nằm ở đâu?
Nếu dữ liệu đã đủ, AI đã có, mà chiến dịch vẫn không thành công thì vấn đề còn thiếu là gì? Cùng Wisdom Agency tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Nhìn lại thị trường: Data AI marketing thay đổi đầu vào nhưng chưa thể đảm bảo đầu ra
Ngày nay, thị trường vận hành trên một logic gần như mặc định: càng nhiều dữ liệu → càng nhanh phản ứng → càng cá nhân hóa → càng chiếm lợi thế.
Đó là lý do vì sao dù làm marketing thương hiệu hay performance, hầu hết marketer đều phải biết đọc data. Bất kỳ tổ chức nào cũng có bộ phận phân tích dữ liệu, nếu không có inhouse thì cũng thuê ngoài
Và quả thật, data đã làm thay đổi cách xây dựng chiến lược marketing AI, đặc biệt là chiến lược vận hành tự động hóa. Ví dụ một nhãn hàng mỹ phẩm có thể nhận diện nhóm khách sắp rời bỏ qua tần suất tương tác. Từ đó tự động cá nhân hóa lại nội dung email/website theo lịch sử mua hàng.
Chưa bao giờ chúng ta có thể “biết” rõ khách hàng như bây giờ. Đặc biệt với các ngành như bán lẻ, e-commerce, tài chính hay dịch vụ.. dữ liệu không chỉ có nhiều, mà còn cập nhật liên tục theo hành vi người dùng nhờ các nền tảng hỗ trợ như:
- CRM: Salesforce, Hubspot
- CDP: Segment, Antsomi, Bloomreach
- Marketing AI: Emarsys, Insider, Klaviyo
- Commerce Platform: Shopify Plus, Magento…
AI marketing không chỉ là xu hướng mà là hạ tầng mới đang cho phép doanh nghiệp:
- Thu thập dữ liệu tự động
- Phân loại và phân khúc khách hàng theo hành vi
- Gợi ý thời điểm gửi thông điệp
- Tự động hóa luồng nội dung và tương tác
Tất cả đều hứa hẹn giúp “cá nhân hóa ở quy mô lớn” – điều vốn được xem là đỉnh cao của hiệu quả marketing hiện đại.
Hình 1. Các công cụ AI trong marketing
Nhưng nếu dữ liệu ngày càng đầy đủ, AI ngày càng thông minh, vậy tại sao Email đúng người vẫn không được mở? Quảng cáo đúng tệp vẫn không được phản hồi? Hệ thống remarketing chính xác vẫn không giữ được khách hàng?
Lý do nằm ở chỗ: vẫn còn 1 khoảng trống giữa việc biết – và hiểu khách hàng. Nếu cá nhân hóa không xác đáng sẽ dễ rơi vào:
- Giao tiếp quá đà gây phiền nhiễu
- Tần suất có vượt quá sức chịu đựng cảm xúc người dùng?
- Có đang ngầm tạo ra cảm giác bị theo dõi, bị kiểm soát?
Bởi thế khi đối diện với kho tàng data khổng lồ, không chỉ nhìn số, mà phải nhìn “tone” phản ứng. Không chỉ đo hành vi, mà cần hiểu độ lệch giữa kỳ vọng và trải nghiệm thực tế. Cần phải thấy được động cơ phía sau, trạng thái tâm lý, bối cảnh sống và nhịp cảm xúc của người nhận.
Và những điều này chỉ được dẫn dắt bởi một bộ não chiến lược của con người. Công cụ có thể “tự chạy” không có nghĩa là đang chạy đúng hướng.
Data cho biết What.
Chiến lược gia cho hiểu Why.
Soi chiếu lại vai trò của Data từ AI và chiến lược marketing AI
Trong cấu trúc chiến lược marketing AI hiện đại, data thường được vận hành ở 3 tầng:
1. Phân tích tình hình: biết đang ở đâu
AI có thể đọc hàng triệu điểm dữ liệu để xác định khách hàng đến từ đâu, hành vi thế nào, xu hướng đang chuyển dịch ra sao. Các công cụ giúp xác định khách hàng nào đang có dấu hiệu rời bỏ, khách nào đang sẵn sàng mua lại, khách nào bị tác động bởi một kênh cụ thể. Hệ thống đưa ra “cảnh báo” và gợi ý hành động tương ứng.
2. Gợi ý định hướng hành động: nên làm gì tiếp theo
Dựa trên báo cáo dữ liệu, phần mềm AI làm marketing có thể gợi ý thời điểm gửi thông báo, email tốt nhất, nhóm khách nên remarketing, sản phẩm nào nên cross-sell…. có thể được AI thực hiện ngay, không cần con người can thiệp. Đây là tầng giữa giúp chọn đề ra hành động cần phản ứng.
3. Đo lường hiệu quả: đã đạt gì
AI có thể theo dõi KPI, phản ứng thị trường theo thời gian thực. Biết cái gì đang hoạt động, cái gì đang đi chệch mục tiêu, giúp hệ thống theo dõi tức thời và gợi ý cải tiến dựa trên dữ liệu thực tế.
Nhưng hãy lưu ý: AI có thể phân tích. AI có thể gợi ý. Nhưng AI không thể quyết định:
- Mục tiêu là gì
- Ưu tiên là gì
- Và điều gì KHÔNG nên làm
Xem thêm Cái gì nên giao cho con người, cái gì nên giao cho AI Marketing
Đây chính là tầng đầu não chiến lược, và cũng là điểm mù khiến không ít doanh nghiệp dù có hệ thống rất mạnh vẫn chạy hoài không đạt kết quả mong muốn.
Một người đang đi lạc, có xe tốt hơn không đồng nghĩa sẽ đến đích nhanh hơn.
Một hệ thống AI tối ưu rất nhanh, rất khéo, nhưng nếu không có định hướng chiến lược dẫn dắt, kết quả có thể chỉ là… tối ưu sai mục tiêu – ngay từ đầu.
Hình 2. Data và AI marketing không có khả năng dẫn đường
Vậy làm chiến lược thế nào khi hợp lực với AI làm marketing?
Chiến lược không phải là một bản PowerPoint dày 80 trang.
Chiến lược marketing AI là cách tổ chức ra các lớp quyết định, các luồng hành vi và thứ tự ưu tiên theo một trục tăng trưởng rõ ràng. Ví dụ:
- Khách hàng nào là trọng tâm trong giai đoạn này?
- Trải nghiệm nào nên tự động hóa? Trải nghiệm nào cần giữ tính người?
- Dữ liệu nào cần thu thập sâu hơn? Dữ liệu nào không cần thiết?
Mục tiêu không phải là tối ưu chiến dịch, mà là thiết kế lại toàn bộ hệ thống vận hành marketing để hướng về đúng phía tăng trưởng dài hạn.
Để làm được điều này, doanh nghiệp cần 3 lớp phối hợp:
- Data: nguyên liệu đầu vào
- AI: công cụ phân tích, dự báo
- Con người: người cầm lái chiến lược
Thường thì doanh nghiệp có đầy đủ dữ liệu và công cụ, nhưng vai trò đầu não chiến lược chưa thật sự tối ưu. Có 3 kỹ năng quan trọng mà mọi chiến lược gia dù đảm nhiệm CEO, Manager hay Senior của tổ chức đều cần sở hữu:
Hình 3. Bộ ba kỹ năng làm chiến lược marketing AI cần có
Kỹ năng đọc và phân tích dữ liệu
Không chỉ đơn thuần đọc báo cáo hay nhìn con số, mà phải hiểu sâu sắc dữ liệu thể hiện điều gì, phát hiện ra các mẫu hành vi, xu hướng tiềm ẩn, và biết đặt câu hỏi phù hợp. Ví dụ, khi một báo cáo cho thấy “CTR giảm”, người làm chiến lược marketing AI không dừng lại ở việc thay đổi nội dung, mà phải phân tích:
- Đây là tín hiệu nhất thời hay dấu hiệu thay đổi hành vi khách hàng?
- Tệp khách hàng có đang mệt mỏi với thông điệp không?
- Việc điều chỉnh có thể ảnh hưởng như thế nào đến giá trị thương hiệu dài hạn?
Khả năng đánh giá và ra quyết định dựa trên dữ liệu trong bối cảnh thực tế
Marketing AI tối tân thế nào cũng không đủ khả năng kết nối dữ liệu với thực tế kinh doanh, thị trường và cảm xúc khách hàng. Đầu não chiến lược cần phân biệt được đâu là biến động dữ liệu đáng quan tâm, đâu là nhiễu nền tạm thời, từ đó định hướng phản ứng phù hợp, tránh bị cuốn theo mọi biến động nhỏ mà mất phương hướng dài hạn.
Tư duy chiến lược và khả năng tổ chức ưu tiên
Đây là kỹ năng giúp xác định rõ điều gì nên làm ngay, điều gì cần theo dõi thêm, và điều gì nên bỏ qua. Tư duy này là nền tảng để thiết kế các lớp ứng dụng AI trong marketing và dữ liệu hiệu quả, tập trung vào mục tiêu tăng trưởng bền vững thay vì chỉ tối ưu ngắn hạn.
Ngoài ra, tùy thuộc vào độ trưởng thành dữ liệu và mục tiêu doanh nghiệp, người làm chiến lược có thể lựa chọn triển khai một số hướng tiếp cận như:
- Retention-first automation: ưu tiên giữ chân khách hàng hiện tại bằng AI thay vì chỉ tập trung mở rộng khách mới.
- Behavior-led segmentation: phân khúc khách hàng theo hành vi mới nhất thay vì dựa vào nhân khẩu học truyền thống.
- Journey-based automation: tối ưu tự động hóa theo từng giai đoạn hành trình khách hàng.
Tham khảo Cách thiết kế chân dung khách hàng và xây dựng hành trình khách hàng hiệu quả
Làm chiến lược, Wisdom Agency không ứng dụng AI trong marketing để làm chiến lược mà là…
Nhiều người nhầm tưởng làm chiến lược marketing AI tức là chiến lược hoạch định cách dùng AI trong tiếp thị. Tuy nhiên, tại Wisdom, chúng tôi không định nghĩa như thế mà là:
Chiến lược marketing với một hệ sinh thái mới, nơi dữ liệu có mặt ở mọi điểm chạm, và AI hỗ trợ các tác vụ máy móc.
Trong hệ sinh thái đó, vai trò của chiến lược không nhỏ lại mà càng phải rõ ràng hơn: chiến lược không chạy theo dữ liệu, mà phải dẫn dắt dữ liệu phục vụ cho đúng trục thương hiệu và mục tiêu dài hạn.
Đó là lý do tất cả các dự án tại Wisdom đều khởi động từ mô hình SandClock. Với framework đồng hồ cát, mô hình dẫn dắt chắt lọc dữ liệu qua các tầng quyết định chiến lược, từ bối cảnh thị trường đến nền tảng thương hiệu, và cuối cùng là thực thi marketing có kiểm soát.
- Rà soát hệ thống dữ liệu
- Nhận diện điểm mù
- Đo lại độ khớp giữa kỳ vọng thương hiệu và hành vi đang triển khai qua các công cụ AI
Đọc thêm Mô hình Sand Clock là gì?
Hình 4. Mô hình SandClock Tthiết kế bản quyền bởi Anh Nguyễn Hải Minh – General Director của Wisdom Agency.
Tại Wisdom, chúng tôi chú trọng phát triển năng lực “contextual analytics” – tức không chỉ “đọc” dữ liệu, mà đọc trong ngữ cảnh:
→ bối cảnh thương hiệu
→ bối cảnh ngành
→ bối cảnh cảm xúc và hành vi khách hàng ở từng thời điểm.
Đây là khác biệt lớn giữa một agency triển khai kỹ thuật và một một đối tác cố vấn – thực thi chiến lược như Wisdom Agency.
Với những doanh nghiệp đã đầu tư vào hệ thống dữ liệu, AI hoặc các nền tảng tự động hóa như CRM, CDP, email engine, advertising stack… nhưng vẫn cảm thấy kết quả chưa thật sự xứng đáng với mức đầu tư – thì có thể cân nhắc Wisdom Agency – cung cấp chiến lược marketing AI giúp làm rõ vai trò của từng dữ liệu, từng thuật toán, mang đến kết quả thực tế và tăng trưởng dài hạn.
Hotline: 028 7109 9978
Email: [email protected]
