AI MARKETING AUTOMATION: CÁCH MẠNG HOÁ TIẾP THỊ KỸ THUẬT SỐ

Trong kỷ nguyên số, AI Marketing Automation đang trở thành công cụ không thể thiếu giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất tiếp thị, tự động hóa quy trình và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Trong bài viết này, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá những ứng dụng nổi bật nhất của AI Marketing Automation trong việc tối ưu hiệu quả tiếp thị và gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp.

1. AI Marketing Automation là gì?

AI Marketing Automation là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa tiếp thị (Marketing Automation) nhằm giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các hoạt động marketing một cách thông minh và hiệu quả hơn.

• Marketing Automation vốn là việc sử dụng công nghệ để tự động hóa các quy trình marketing như email marketing, quản lý chiến dịch, phân loại khách hàng tiềm năng và theo dõi hiệu suất.
• AI (Artificial Intelligence) bổ sung khả năng học hỏi, phân tích dữ liệu lớn và ra quyết định theo thời gian thực vào hệ thống Marketing Automation.

Theo Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings, Tự động hóa (Automation) và Trí tuệ nhân tạo (AI) thường bị nhầm lẫn là cùng một khái niệm, nhưng thực tế chúng có sự khác biệt rõ ràng về cách thức hoạt động cũng như ứng dụng trong marketing. 

Dưới đây là bảng phân tích sự khác nhau giữa Tự động hóa (Automation) và Trí tuệ nhân tạo (AI):

Như vậy, Mr. Tony Dzung nhận định rằng: “Automation giúp thực hiện công việc nhanh hơn, còn AI giúp công việc đó trở nên thông minh hơn.” Khi kết hợp cả hai công nghệ này, doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn có thể cá nhân hóa và tối ưu hóa chiến dịch marketing một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng tỷ lệ chuyển đổi và tối đa hóa hiệu suất tiếp thị.

2. Lợi ích của AI Marketing Automation

“AI Marketing Automation không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn mà còn mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể trong một thị trường ngày càng số hóa và tập trung vào khách hàng.” - Mr. Tony Dzung nhấn mạnh. 

Dưới đây là những lợi ích quan trọng nhất khi ứng dụng AI vào Marketing Automation:

• Tăng hiệu suất làm việc, giảm tải công việc thủ công: AI giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như gửi email, phân loại khách hàng, tối ưu hóa quảng cáo… Nhờ đó, đội ngũ marketing có thể tập trung vào các hoạt động chiến lược quan trọng hơn. 
• Cung cấp dữ liệu và phân tích chuyên sâu: AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và cung cấp những insights có giá trị. Marketers có thể dễ dàng hiểu hơn về hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn: Với AI, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa từng thông điệp, nội dung tiếp thị, đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích và hành vi của từng khách hàng một cách tự động. Điều này giúp tăng tỷ lệ tương tác, giữ chân khách hàng và nâng cao doanh thu.
• Tối ưu hóa chiến dịch marketing liên tục: AI có khả năng tự động phân tích hiệu suất chiến dịch theo thời gian thực và điều chỉnh các yếu tố như nội dung quảng cáo, đối tượng mục tiêu, thời gian phân phối để đạt hiệu quả tối đa. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí quảng cáo và nâng cao ROI đáng kể.
• Nâng cao hiệu quả tương tác và chăm sóc khách hàng: Các chatbot AI và trợ lý ảo có thể hỗ trợ khách hàng 24/7. Điều này không chỉ giúp giảm tải cho đội ngũ chăm sóc khách hàng mà còn tăng mức độ hài lòng và trung thành của khách hàng.
• Tạo lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ: Trong một thị trường ngày càng cạnh tranh, doanh nghiệp ứng dụng AI vào Marketing Automation có thể tối ưu hóa chiến lược nhanh chóng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tốt hơn và khai thác dữ liệu hiệu quả hơn so với đối thủ.

3. Những ứng dụng nổi bật của AI Marketing Automation

Dưới đây là những ứng dụng quan trọng nhất mà AI đang được triển khai trong Marketing Automation, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất và cạnh tranh hiệu quả hơn trên thị trường.

3.1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Dưới góc nhìn của một chuyên gia hàng đầu về marketing, Mr. Tony Dzung nhận định: “Cá nhân hóa không còn là một lựa chọn mà đã trở thành tiêu chuẩn trong marketing hiện đại. Khách hàng mong đợi những trải nghiệm được thiết kế riêng cho họ, thay vì những thông điệp chung chung mà họ dễ dàng bỏ qua.”

Trên thực tế, 46% khách hàng sẵn sàng mua nhiều hơn khi họ nhận được trải nghiệm được cá nhân hóa. Đáng chú ý, 50% khách hàng sẽ sẵn sàng cung cấp thêm dữ liệu cá nhân nếu họ được thông báo rõ ràng về cách dữ liệu của họ sẽ được sử dụng để mang lại trải nghiệm phù hợp hơn.

Trong Marketing Automation truyền thống, cá nhân hóa chỉ dừng lại ở việc sử dụng tên khách hàng trong email hoặc phân nhóm khách hàng dựa trên nhân khẩu học đơn giản. Nội dung tiếp thị được điều chỉnh một cách thủ công và mang tính quy luật cứng nhắc.

Tuy nhiên, AI đã giúp tối ưu hoá việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng bằng cách:

• Phân tích dữ liệu khách hàng đa kênh: AI có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn như lịch sử mua sắm, lượt truy cập website, tương tác trên mạng xã hội, phản hồi email, giúp tạo hồ sơ khách hàng chi tiết hơn.
• Gợi ý sản phẩm và nội dung phù hợp theo thời gian thực: Ví dụ, nếu một khách hàng thường xuyên tìm kiếm mỹ phẩm hữu cơ, AI có thể tự động hiển thị quảng cáo hoặc gửi email giới thiệu sản phẩm phù hợp.
• Điều chỉnh nội dung website theo từng khách truy cập: AI có thể dự đoán sở thích và nhu cầu của từng người, giúp hiển thị nội dung phù hợp với họ ngay khi họ quay lại website.

3.2. Sáng tạo nội dung marketing

Sáng tạo nội dung là một trong những yếu tố cốt lõi của marketing, nhưng cũng là một trong những công việc tốn nhiều thời gian và công sức nhất. 

Mr. Tony Dzung chia sẻ: “Nếu như trước đây, tự động hóa marketing thường được áp dụng ở bước phân bổ nội dung, còn viết nội dung vẫn chủ yếu do con người thực hiện thì giờ đây, AI có thể giúp sáng tạo nội dung tự nhiên như con người.”

Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 30% nội dung tiếp thị outbound sẽ được tạo ra bởi AI, cho thấy AI sẽ trở thành một phần không thể thiếu của tiếp thị kỹ thuật số.

AI giúp tối ưu hóa quy trình sáng tạo nội dung bằng cách:

• Tự động tạo nội dung: AI có thể viết bài blog, mô tả sản phẩm, email marketing, bài đăng mạng xã hội trong thời gian ngắn. Các công cụ như Jasper, ChatGPT đã giúp các marketer tiết kiệm hàng giờ đồng hồ trong việc tạo nội dung.
• Cá nhân hóa nội dung theo từng đối tượng khách hàng: AI có thể phân tích hành vi người dùng để điều chỉnh nội dung phù hợp với sở thích và nhu cầu của họ. Ví dụ, AI có thể tạo ra nhiều phiên bản khác nhau của một bài quảng cáo để phù hợp với từng phân khúc khách hàng.
• Chuyển đổi nội dung thành nhiều định dạng khác nhau: AI có thể hỗ trợ chuyển đổi bài viết thành infographic, video, podcast, bản tin email, giúp mở rộng phạm vi tiếp cận và tăng hiệu quả truyền thông đa kênh.

3.3. Tự động hóa Email Marketing

Theo Mr. Tony Dzung đánh giá, Email Marketing vẫn là một trong những kênh tiếp thị có ROI cao nhất, nhưng việc gửi email đại trà mà không có sự tùy chỉnh dễ khiến khách hàng bỏ qua hoặc đánh dấu là spam.

Với Marketing Automation truyền thống, doanh nghiệp chỉ có thể thiết lập chiến dịch gửi email hàng loạt theo những lịch trình cố định. Tuy nhiên, với sự giúp đỡ của AI, việc gửi email marketing trở nên hiệu quả hơn bằng cách:

• Tối ưu hóa thời gian gửi email: AI phân tích hành vi mở email của từng khách hàng và gửi email vào thời điểm mà họ có nhiều khả năng mở nhất.
• Phản hồi khách hàng: Công nghệ AI có thể tự động phản hồi email của khách hàng một cách nhanh chóng, chính xác
• Dự đoán và phân loại khách hàng: AI giúp xác định khách hàng nào có khả năng mua hàng cao nhất, từ đó tập trung nguồn lực tiếp thị qua email hiệu quả hơn.

Theo một nghiên cứu của Campaign Monitor, việc gửi email cá nhân hóa có thể tăng tỷ lệ mở lên đến 26%, giúp tăng cường hiệu quả tiếp cận khách hàng trong chiến dịch marketing. 

3.4. Tìm kiếm và tự động nuôi dưỡng khách hàng

Không phải tất cả khách hàng tiềm năng đều sẵn sàng mua hàng ngay lập tức. Marketing Automation truyền thống chỉ có thể phân nhóm khách hàng theo phễu bán hàng cố định, trong khi AI có thể phân tích hành vi để xác định những khách hàng có tiềm năng cao nhất. 

Cụ thể như sau: 

• Chấm điểm khách hàng tiềm năng (Lead Scoring): AI đánh giá mức độ quan tâm của khách hàng dựa trên hành vi của họ, như số lần ghé thăm website, thời gian trên trang, tải tài liệu, mở email…
• Tạo kịch bản nuôi dưỡng khách hàng tự động: AI có thể tự động gửi nội dung phù hợp với từng giai đoạn trong hành trình mua hàng.
• Dự đoán thời điểm chốt sale: AI có thể nhận diện khi nào khách hàng đã sẵn sàng mua hàng và kích hoạt các chiến dịch remarketing hoặc ưu đãi phù hợp.

Theo một báo cáo của HubSpot, 85% nhân viên bán hàng sử dụng AI và tự động hóa cho biết AI giúp họ tìm kiếm khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn. Đồng thời, 79% cho rằng AI giúp họ tiết kiệm thời gian đáng kể. Điều này cho thấy AI không chỉ hỗ trợ tự động hóa quy trình chấm điểm khách hàng mà còn giúp giảm bớt gánh nặng thời gian cho các đội ngũ bán hàng.

3.5. Phân tích dự đoán 

Dữ liệu là nền tảng của mọi quyết định marketing, nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ thời gian và nguồn lực để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Mr. Tony Dzung cho rằng đây chính là lúc AI phát huy tối đa vai trò của mình. 

AI Marketing Automation đưa phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới bằng cách sử dụng machine learning để tìm ra các xu hướng ẩn giấu, dự đoán chính xác hành vi khách hàng và tự động tối ưu hóa chiến lược marketing theo thời gian thực.

• Dự đoán hành vi khách hàng: AI phân tích dữ liệu từ nhiều điểm chạm (website, email, mạng xã hội…) để xác định ai có khả năng mua hàng hoặc rời bỏ thương hiệu, giúp doanh nghiệp triển khai các chiến dịch remarketing đúng lúc.
• Dự đoán hiệu suất chiến dịch: AI có thể phân tích dữ liệu từ các chiến dịch trước để dự báo hiệu quả của các chiến dịch sắp tới và tự động điều chỉnh ngân sách quảng cáo hoặc nội dung tiếp thị để đạt hiệu suất tối ưu.
• Phát hiện xu hướng thị trường: AI rà soát dữ liệu từ nhiều nguồn để nhận diện các xu hướng tiêu dùng mới, giúp doanh nghiệp đón đầu thị trường thay vì chỉ chạy theo đối thủ.

3.6. Tối ưu hóa các kênh Marketing 

Doanh nghiệp hiện nay cần tiếp cận khách hàng trên nhiều kênh khác nhau. Marketing Automation truyền thống giúp triển khai chiến dịch trên nhiều kênh nhưng không thể tối ưu hóa tự động giữa các kênh. 

AI Marketing Automation giải quyết vấn đề này bằng cách phân tích hiệu suất từng kênh theo thời gian thực và tự động điều chỉnh chiến lược, ngân sách, nội dung để tối đa hóa hiệu quả.

• Xác định kênh hiệu quả nhất: AI phân tích dữ liệu để xác định kênh nào mang lại nhiều chuyển đổi nhất, sau đó tự động điều chỉnh ngân sách để tập trung vào các kênh hiệu quả.
• Tối ưu hóa quảng cáo đa kênh: AI liên tục điều chỉnh nội dung, ngân sách, thời gian chạy quảng cáo theo thời gian thực để tăng hiệu suất chiến dịch.
• Tích hợp trải nghiệm đa kênh (Omnichannel): AI giúp đồng bộ dữ liệu khách hàng từ website, email, social media, quảng cáo… để đảm bảo trải nghiệm liền mạch trên mọi nền tảng.

3.7. Cải thiện dịch vụ khách hàng bằng Chatbot AI

Mr. Tony Dzung nhận định: “Khách hàng ngày càng mong đợi sự hỗ trợ tức thì và chính xác từ doanh nghiệp. Họ sẵn sàng rời bỏ doanh nghiệp nếu không được đáp ứng nhu cầu mổ cách nhanh chóng.”

Marketing Automation truyền thống chỉ có thể gửi email trả lời tự động hoặc thiết lập các kịch bản chăm sóc khách hàng cố định, nhưng Chatbot AI có thể tương tác theo thời gian thực, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí dự đoán nhu cầu của khách hàng.

• Hỗ trợ khách hàng 24/7: Chatbot AI có thể xử lý hàng ngàn yêu cầu khách hàng cùng lúc, từ đặt hàng, theo dõi đơn hàng đến giải đáp thắc mắc, giúp doanh nghiệp không bỏ lỡ bất kỳ cơ hội tương tác nào.

• Cá nhân hóa cuộc trò chuyện: Chatbot có thể dựa trên lịch sử tương tác của khách hàng để đưa ra phản hồi phù hợp, ví dụ như gợi ý sản phẩm hoặc cung cấp ưu đãi đặc biệt dựa trên sở thích của từng người.
• Hỗ trợ đa nền tảng: AI chatbot có thể hoạt động trên nhiều kênh như website, Facebook Messenger, WhatsApp, Zalo, Instagram… giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận dịch vụ mà không cần phải gọi điện hay gửi email chờ đợi.
• Kết hợp AI giọng nói và NLP: Một số chatbot hiện đại có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tích hợp giọng nói, giúp trải nghiệm tương tác trở nên tự nhiên hơn.

Theo một khảo sát của Statista, cứ 10 trường hợp thì có 4 trường hợp chatbot trả lời chính xác câu hỏi của khách hàng. Bên cạnh đó, báo cáo của Intercom đã chỉ ra rằng chatbot cũng giúp tăng doanh số bán hàng lên 67%. Như vậy, chatbot không chỉ đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà còn đóng góp trực tiếp vào doanh thu của doanh nghiệp.

4. Các bước triển khai AI Marketing Automation hiệu quả

Việc triển khai AI Marketing Automation không chỉ đơn thuần là áp dụng công nghệ mà còn đòi hỏi một chiến lược rõ ràng và quy trình thực hiện bài bản. Dưới đây là các bước quan trọng giúp doanh nghiệp ứng dụng AI vào marketing một cách hiệu quả.

4.1. Xác định mục tiêu cụ thể

Trước khi triển khai AI Marketing Automation, Mr. Tony Dzung cho rằng doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu chính của mình. Doanh nghiệp muốn tăng doanh số, nâng cao nhận thức thương hiệu, cải thiện trải nghiệm khách hàng hay tối ưu chi phí tiếp thị? Khi có mục tiêu cụ thể, doanh nghiệp có thể đo lường hiệu quả và điều chỉnh chiến lược một cách chính xác.

4.2. Thu thập và phân tích dữ liệu

“AI hoạt động dựa trên dữ liệu, vì vậy chất lượng dữ liệu sẽ quyết định hiệu quả của AI Marketing Automation.” - Mr. Tony Dzung nhấn mạnh. 

Theo đó, Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn như website, mạng xã hội, CRM, email, quảng cáo số... Sau đó, AI sẽ phân tích các dữ liệu này để hiểu rõ hành vi, sở thích, nhân khẩu học của khách hàng, giúp cá nhân hóa chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn.

4.3. Lựa chọn công cụ AI phù hợp

Dựa trên mục tiêu và ngân sách, doanh nghiệp cần lựa chọn công cụ hoặc nền tảng AI Marketing Automation phù hợp. Các nền tảng phổ biến như HubSpot, Salesforce Einstein, Marketo, Optimove... cung cấp nhiều tính năng như tự động hóa email, phân khúc khách hàng, tối ưu quảng cáo và phân tích dữ liệu. Việc tham khảo ý kiến chuyên gia và đánh giá các công cụ trên thị trường sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn tốt nhất.

4.4. Tích hợp AI vào hệ thống hiện có

Để AI hoạt động hiệu quả, Mr. Tony Dzung cho rằng nó cần được tích hợp với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp như hệ thống CRM, email marketing, nền tảng quản lý khách hàng, phần mềm quảng cáo... Việc kết nối các hệ thống giúp AI đồng bộ dữ liệu, tối ưu quy trình tiếp thị và mang lại trải nghiệm liền mạch cho khách hàng.

4.5. Theo dõi, đo lường và tối ưu hóa

Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi các chỉ số quan trọng như tỷ lệ mở email, tỷ lệ nhấp chuột, tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu từ chiến dịch... để đánh giá hiệu quả của AI Marketing Automation. Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu giúp điều chỉnh chiến lược, cải thiện nội dung và tối ưu hiệu suất tiếp thị theo thời gian.

Việc triển khai AI Marketing Automation đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng nhưng nếu thực hiện đúng, doanh nghiệp có thể tối ưu hiệu quả tiếp thị, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và nâng cao lợi nhuận một cách đáng kể.

5. Gợi ý một số công cụ AI Marketing Automation hàng đầu

Để khai thác tối đa sức mạnh của AI Marketing Automation, doanh nghiệp cần lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu của mình. Dưới đây là một số nền tảng AI hàng đầu giúp tối ưu hóa chiến dịch marketing, tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu suất tiếp thị:

• HubSpot: Đây là một trong những nền tảng Marketing Automation hàng đầu, HubSpot cung cấp nhiều tính năng AI mạnh mẽ giúp cá nhân hóa nội dung, tối ưu hóa chiến dịch email marketing và hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot AI. 
• Salesforce Einstein: Salesforce tích hợp AI vào hệ sinh thái của mình để giúp doanh nghiệp tự động phân loại khách hàng, tối ưu hóa quy trình marketing và dự đoán xu hướng tiêu dùng. Công cụ Salesforce Marketing Cloud còn hỗ trợ cá nhân hóa email marketing, phân tích dữ liệu khách hàng và quản lý mạng xã hội.
• Dynamic Yield: Đây là một nền tảng AI chuyên về tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) và cá nhân hóa nội dung. Dynamic Yield giúp doanh nghiệp tùy chỉnh nội dung website, email và quảng cáo dựa trên hành vi của từng khách hàng, từ đó cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
• Albert AI: Albert là một công cụ tối ưu hóa quảng cáo tự động trên nhiều nền tảng như Google Ads, Facebook, Instagram và các kênh digital khác. AI của Albert liên tục phân tích hiệu suất chiến dịch, điều chỉnh ngân sách, nhắm mục tiêu chính xác hơn và tự động tối ưu hóa nội dung quảng cáo để đạt hiệu quả cao nhất.
• Answer Socrates: Công cụ này giúp doanh nghiệp nghiên cứu từ khóa và xu hướng tìm kiếm theo thời gian thực. Answer Socrates sử dụng AI để đề xuất những chủ đề có lượng tìm kiếm cao, giúp các marketer xây dựng chiến lược nội dung hiệu quả hơn.

6. Xu hướng AI Marketing Automation nổi bật trong tương lai

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, AI Marketing Automation không ngừng đổi mới để mang lại những giải pháp tiếp thị thông minh hơn, cá nhân hóa hơn và hiệu quả hơn. Dưới đây là những xu hướng AI Marketing Automation được dự đoán sẽ định hình lại tương lai của ngành tiếp thị.

• Tối ưu hóa nhắm mục tiêu quảng cáo (Ad Targeting Refinement): AI ngày sẽ ngày càng được tích hợp sâu vào các nền tảng quảng cáo, giúp marketer nhắm mục tiêu chính xác hơn. Các thuật toán AI không chỉ xác định đối tượng khách hàng phù hợp, mà còn gợi ý thời điểm hiển thị tối ưu, nội dung quảng cáo hiệu quả và kênh quảng bá phù hợp nhất.

• Chatbot AI ngày càng thông minh hơn: Chatbot không còn chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi cơ bản, mà ngày càng trở nên thông minh hơn, tương tác tự nhiên hơn và có thể xử lý các tác vụ phức tạp như thanh toán, đặt hàng và hỗ trợ khách hàng.

• Phân tích dự đoán ngày càng phổ biến: AI được kỳ vọng sẽ giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường, nhu cầu khách hàng và hành vi tiêu dùng chính xác hơn bao giờ hết. Các công cụ AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để giúp marketer tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, dự báo doanh số và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.

• AI đa phương thức (Multimodal AI): Multimodal AI kết hợp nhiều mô hình AI khác nhau để xử lý nhiều loại dữ liệu cùng lúc, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Đây là bước tiến lớn giúp marketer tạo ra những chiến dịch tiếp thị đa kênh mang tính cá nhân hóa cao hơn và có độ chính xác cao hơn.
• Cá nhân hóa siêu việt (Hyper-Personalization): Không chỉ dừng lại ở cá nhân hóa cơ bản, AI đang tiến đến cá nhân hóa siêu việt (Hyper-Personalization), nơi mỗi khách hàng nhận được nội dung, sản phẩm và ưu đãi phù hợp với nhu cầu cá nhân theo thời gian thực.

AI Marketing Automation là trở thành giải pháp thiết yếu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa tiếp thị, nâng cao hiệu quả bán hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Để không bị tụt lại trong cuộc đua số hóa, doanh nghiệp cần nhanh chóng ứng dụng AI vào chiến lược marketing. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc và áp dụng thành công AI Marketing Automation để thúc đẩy tăng trưởng bền vững.