AI MARKETING LÀ GÌ? 10 ỨNG DỤNG AI TRONG MARKETING GIÚP DOANH NGHIỆP BỨT PHÁ

Trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh và hành vi người tiêu dùng thay đổi liên tục, việc doanh nghiệp tìm kiếm những giải pháp tiếp thị thông minh là điều tất yếu. Một trong những xu hướng nổi bật nhất hiện nay chính là ứng dụng AI trong Marketing. Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu rõ hơn cách AI đang thay đổi tư duy và cách tiếp cận Marketing hiện đại.

1. AI Marketing là gì?

AI Marketing (hay việc ứng dụng AI trong Marketing) là việc doanh nghiệp sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) vào các chiến lược tiếp thị. 

Các giải pháp công nghệ này hỗ trợ doanh nghiệp hiểu rõ hơn hành vi người tiêu dùng, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, cá nhân hóa nội dung và trải nghiệm khách hàng một cách chính xác hơn.

"Trong kỷ nguyên số, làm Marketing mà thiếu sự hỗ trợ từ AI đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đang tự giới hạn khả năng cạnh tranh. Kết quả đạt được sẽ chậm và kém hiệu quả hơn hẳn so với các đối thủ đã biết tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo” - Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HBR Holdings.

2. Lợi ích khi ứng dụng AI trong Marketing

Theo Báo cáo “Ứng dụng công nghệ trong kinh doanh 2024 khu vực Châu Á - Thái Bình Dương” của CPA Australia, các doanh nghiệp Việt Nam đang dẫn đầu khu vực về việc ứng dụng công nghệ AI vào chiến lược kinh doanh. Cụ thể, có tới 74% doanh nghiệp Việt Nam được khảo sát cho biết đã triển khai chiến lược số trong vận hành, cao hơn mức trung bình chung của khu vực (63%). 

Điều đáng chú ý là 98% các doanh nghiệp Việt đánh giá rằng việc đầu tư vào công nghệ, đặc biệt là AI, đã giúp họ cải thiện rõ rệt hiệu quả kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng và củng cố an ninh mạng. 

Trước xu hướng mạnh mẽ này, doanh nghiệp Việt Nam đang không ngừng nâng cao năng lực và đào tạo đội ngũ để khai thác tối đa lợi ích từ công nghệ AI. Vậy việc ứng dụng AI vào Marketing mang lại những lợi ích thiết thực gì cho doanh nghiệp?

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tuyệt đối: AI giúp nhà lãnh đạo hiểu hơn về insight khách hàng, từ lịch sử mua sắm đến sở thích cá nhân. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể gửi thông điệp, đề xuất sản phẩm hay quảng cáo đúng người, đúng thời điểm, tăng khả năng mua hàng và sự gắn kết.
• Tối ưu hóa chi phí & tăng doanh thu vượt trội: AI tự động phân tích dữ liệu, xác định đối tượng tiềm năng nhất và tối ưu chiến dịch quảng cáo theo thời gian thực. Điều này giúp chúng ta giảm thiểu lãng phí ngân sách, đồng thời tăng tỷ lệ chuyển đổi, mang lại ROI (lợi tức đầu tư) cao hơn.
• Tự động hóa tác vụ & giải phóng nguồn lực: Thay vì mất hàng giờ cho các công việc lặp đi lặp lại như gửi email, quản lý quảng cáo hay trả lời tin nhắn, AI sẽ làm thay chúng ta. Điều này giúp đội ngũ marketing tập trung vào những việc chiến lược, sáng tạo, mang lại giá trị cao hơn cho doanh nghiệp.
• Nâng cao chất lượng sáng tạo nội dung: AI có thể hỗ trợ tạo ra các bản nháp nội dung quảng cáo, tiêu đề, mô tả sản phẩm hay ý tưởng bài blog một cách nhanh chóng. Nó còn phân tích xu hướng để gợi ý những nội dung thu hút nhất, giúp doanh nghiệp luôn có ý tưởng mới mẻ và độc đáo.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng 24/7: Các chatbot và trợ lý ảo AI có thể tương tác, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ khách hàng ngay lập tức, bất kể ngày đêm. Điều này không chỉ giúp khách hàng hài lòng hơn mà còn giảm tải áp lực cho đội ngũ chăm sóc khách hàng của bạn.
• Ra quyết định kinh doanh nhanh chóng & chính xác: AI biến hàng nghìn dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết và dự đoán có giá trị. Dựa trên những phân tích này, nhà lãnh đạo có thể đưa ra các quyết định về chiến lược marketing, sản phẩm hay định hướng kinh doanh một cách nhanh chóng, chính xác và có cơ sở hơn rất nhiều.

3. Các công nghệ AI thường được sử dụng trong Marketing

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành cốt lõi của Marketing hiện đại, cung cấp cho doanh nghiệp những công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hiệu quả tương tác với khách hàng. Dưới đây là những công nghệ AI phổ biến nhất được sử dụng trong hoạt động Marketing, dễ dàng ứng dụng và mang lại hiệu quả rõ rệt:

• Học máy (Machine Learning – ML): Học máy giúp phân tích lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ để xác định xu hướng, phân khúc khách hàng chính xác, dự đoán hành vi mua sắm và tối ưu các chiến dịch quảng cáo tự động. Công nghệ này còn hỗ trợ đấu thầu quảng cáo thời gian thực để tối ưu ngân sách.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Công nghệ NLP cho phép chatbot và trợ lý ảo tương tác tự nhiên với khách hàng, phân tích cảm xúc từ phản hồi người dùng, tự động tạo nội dung quảng cáo và tối ưu từ khóa tìm kiếm, giúp tăng thứ hạng website hiệu quả.
• AI tạo sinh (Generative AI): AI tạo sinh giúp doanh nghiệp tạo nội dung marketing đa dạng (văn bản, hình ảnh, video) một cách nhanh chóng và cá nhân hóa hàng loạt nội dung phù hợp với từng khách hàng. Các công cụ như ChatGPT, DALL-E hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiệm vụ này.
• AI đàm thoại (Conversational AI): Ứng dụng chính trong việc nâng cấp chatbot và trợ lý ảo giúp giao tiếp với khách hàng tự nhiên hơn, hỗ trợ bán hàng, tư vấn trực tiếp bằng giọng nói, và đào tạo nhân viên hiệu quả thông qua tương tác thực tế.
• Thị giác máy tính (Computer Vision): Thị giác máy tính giúp phân tích nhanh chóng nội dung hình ảnh và video, nhận diện thương hiệu, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực quan (như thử đồ ảo) và tạo các quảng cáo hấp dẫn dựa trên nội dung hình ảnh một cách tự động.

4. Các ứng dụng thực tiễn của AI trong Marketing giúp doanh nghiệp dẫn đầu thị trường

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong Marketing đã tạo nên bước ngoặt lớn trong cách thức doanh nghiệp tiếp cận khách hàng, xây dựng lợi thế cạnh tranh vượt trội và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Dưới đây là những ứng dụng AI phổ biến nhất trong marketing, đi kèm các gợi ý triển khai hiệu quả cho doanh nghiệp:

4.1. Chatbot và trợ lý ảo nâng cao trải nghiệm khách hàng

Chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI để tương tác với khách hàng, tư vấn tự động 24/7, giúp doanh nghiệp giải quyết nhanh chóng các vấn đề khách hàng gặp phải, tăng sự hài lòng và gắn kết.

Ví dụ, Domino's Pizza với Chatbot "Dom" cho phép khách hàng đặt pizza qua Facebook Messenger, Slack, Twitter hoặc thậm chí qua tin nhắn SMS bằng các lệnh đơn giản hoặc emoji.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Xây dựng chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQs) về sản phẩm, dịch vụ.
• Sử dụng trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng đặt lịch hẹn, tư vấn trực tuyến tự động.
• Triển khai chatbot thu thập thông tin, phản hồi tự động để tối ưu chăm sóc khách hàng.

4.2. Cá nhân hóa nội dung quảng cáo tự động

AI giúp phân tích hành vi người dùng để tự động hiển thị quảng cáo có nội dung được cá nhân hóa sâu sắc, tăng khả năng tương tác, cải thiện hiệu quả quảng cáo và tiết kiệm chi phí.

Ví dụ, Spotify tạo ra các playlist được cá nhân hóa như "Discover Weekly" (Khám phá hàng tuần) và "Release Radar" (Radar phát hành mới) dựa trên thói quen nghe nhạc của người dùng, giúp họ khám phá bài hát mới và giữ chân họ trên nền tảng.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Phân tích lịch sử duyệt web và mua sắm để tự động đề xuất sản phẩm phù hợp.
• Tự động hóa quảng cáo tiếp thị lại (remarketing) cá nhân hóa cho từng đối tượng.
• Điều chỉnh thông điệp quảng cáo theo hành vi thời gian thực của người dùng.

4.3. Email Marketing cá nhân hóa và tự động hóa

AI hỗ trợ tự động phân nhóm khách hàng và gửi email có nội dung được cá nhân hóa theo từng sở thích, nhu cầu, giúp tăng tỷ lệ mở email, tương tác và thúc đẩy doanh thu bán hàng hiệu quả hơn.

Ví dụ, Airbnb gửi email gợi ý các điểm đến hoặc chỗ ở dựa trên các tìm kiếm trước đó của người dùng hoặc các địa điểm họ đã lưu vào danh sách yêu thích, thúc đẩy việc đặt phòng.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Tự động phân loại khách hàng dựa trên hành vi mua sắm hoặc tương tác website.
• Gửi email cá nhân hóa dựa vào sở thích, lịch sử giao dịch khách hàng.
• Thiết lập chuỗi email tự động chăm sóc khách hàng sau mua hoặc tái kích hoạt khách hàng cũ.

4.4. Phân tích và dự đoán xu hướng thị trường

AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu lớn, phát hiện và dự đoán các xu hướng tiêu dùng, giúp doanh nghiệp điều chỉnh nhanh chóng chiến lược marketing phù hợp với thực tế thị trường.

Ví dụ, Coca-Cola sử dụng AI để phân tích các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội và dữ liệu bán hàng từ các máy bán hàng tự động thông minh để xác định các hương vị mới tiềm năng hoặc điều chỉnh chiến lược tiếp thị cho các sản phẩm hiện có.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Dùng công cụ AI phân tích dữ liệu thị trường để phát hiện các xu hướng đang lên.
• Theo dõi, dự đoán hành vi tiêu dùng để phát triển sản phẩm và chiến dịch marketing phù hợp.
• Điều chỉnh chiến lược marketing thời gian thực dựa trên dữ liệu phân tích từ AI.

🔥 Phòng Marketing đang hoạt động rời rạc, thiếu hiệu quả?

💸 Chi ngân sách đều đặn nhưng đơn về nhỏ giọt?

⏳ Đừng tiếp tục “đốt tiền” vào những chiến dịch thiếu chiến lược!

👉 Đã đến lúc tái cấu trúc toàn bộ hệ thống Marketing, từ chiến lược, con người đến công nghệ, với tư duy hiện đại và sức mạnh của AI dưới sự dẫn dắt của chuyên gia Mr. Tony Dzung!

🎯 Khóa học chuyên sâu “XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING HIỆN ĐẠI – AI MARKETING MASTER” dành riêng cho lãnh đạo, chủ doanh nghiệp mong muốn:

• Thiết kế hệ thống Marketing bài bản, từ chiến lược đến vận hành thực chiến.
• Xây dựng phòng Marketing tinh gọn, hiệu quả, biết tuyển đúng, đào tạo đúng, giữ đúng người.
• Ứng dụng AI vào toàn bộ quy trình Marketing & Bán hàng để X5 năng suất - X10 hiệu quả.
• Tối ưu ngân sách, tăng trưởng bền vững, vững vàng dẫn đầu trong thời đại số.

👉 Điền ngay thông tin bên dưới để được TƯ VẤN MIỄN PHÍ 1:1 và nhận lịch khai giảng sớm nhất cùng ưu đãi đặc biệt!

4.5. Tối ưu hóa quảng cáo kỹ thuật số (Programmatic Advertising)

AI sử dụng các thuật toán tự động hóa quá trình đấu thầu quảng cáo, đưa quảng cáo hiển thị chính xác đến khách hàng mục tiêu theo thời gian thực với mức chi phí hiệu quả nhất.

Ví dụ, Unilever sử dụng các nền tảng quảng cáo có lập trình (DSPs) dựa trên AI để mua không gian quảng cáo trên hàng ngàn website và ứng dụng, nhắm mục tiêu đến các đối tượng cụ thể cho từng thương hiệu con của mình (ví dụ: Dove, Lipton).

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Thiết lập các chiến dịch quảng cáo tự động dựa trên dữ liệu hành vi khách hàng.
• Sử dụng nền tảng AI để tối ưu thời gian, ngân sách và nội dung quảng cáo.
• Thử nghiệm liên tục để đo lường hiệu quả và điều chỉnh chiến dịch quảng cáo nhanh chóng.

4.6. Sáng tạo nội dung trên đa nền tảng

AI hỗ trợ doanh nghiệp vượt qua thách thức trong việc sáng tạo và duy trì nội dung chất lượng, nhất quán trên nhiều nền tảng khác nhau như blog, mạng xã hội và email. Công nghệ này giúp tự động hóa, tối ưu hóa quy trình sản xuất và điều chỉnh nội dung phù hợp với đặc thù từng kênh một cách hiệu quả.

Ví dụ, HubSpot thường xuyên tạo ra các báo cáo nghiên cứu chuyên sâu hoặc webinar (nội dung gốc). AI có thể hỗ trợ họ nhanh chóng chuyển đổi những nội dung này thành chuỗi bài blog, tóm tắt cho email, trích dẫn cho LinkedIn/Twitter và kịch bản cho các video ngắn.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Tự động hóa việc tái sử dụng (repurpose) một nội dung gốc thành nhiều định dạng khác nhau phù hợp với từng nền tảng.
• Sử dụng AI để tối ưu hóa nội dung (ví dụ: độ dài, giọng điệu, từ khóa, hashtag) cho từng kênh cụ thể nhằm tăng tương tác.
• Kết hợp sức mạnh của AI với chiến lược tổng thể và sự giám sát của con người để đảm bảo chất lượng và sự nhất quán của thông điệp.

4.7. Phân tích cảm xúc khách hàng (Sentiment Analysis)

Công nghệ AI phân tích các phản hồi, bình luận và đánh giá của khách hàng trên mạng xã hội, từ đó hiểu rõ thái độ, cảm xúc của khách hàng đối với sản phẩm, thương hiệu.

Ví dụ, Delta Air Lines dùng công cụ lắng nghe mạng xã hội (Social Listening) tích hợp AI để theo dõi các tweet và bài đăng đề cập đến hãng, nhanh chóng xác định các vấn đề (ví dụ: chuyến bay bị trễ, thất lạc hành lý) và phản hồi khách hàng để cải thiện dịch vụ.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Thu thập dữ liệu từ mạng xã hội để phân tích phản hồi của khách hàng theo thời gian thực.
• Xác định nhanh chóng vấn đề gây tiêu cực để xử lý kịp thời, giảm thiểu khủng hoảng truyền thông.
• Đánh giá hiệu quả của chiến dịch marketing dựa trên mức độ hài lòng của khách hàng.

4.8. Ứng dụng thị giác máy tính (Computer Vision) trong tiếp thị trực quan

AI ứng dụng thị giác máy tính giúp nhận diện sản phẩm, logo trong hình ảnh hoặc video, hỗ trợ doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mức độ nhận diện thương hiệu và xây dựng quảng cáo trực quan thu hút hơn.

Ví dụ, L'Oréal với ứng dụng "Style My Hair" cho phép người dùng thử các màu tóc và kiểu tóc khác nhau một cách ảo bằng cách sử dụng camera điện thoại và công nghệ AR dựa trên thị giác máy tính.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Tự động phát hiện logo, sản phẩm thương hiệu trong các nội dung do người dùng tạo ra.
• Ứng dụng trong trải nghiệm thử đồ ảo, giúp khách hàng hình dung sản phẩm tốt hơn.
• Tối ưu hóa quảng cáo hình ảnh trực tuyến bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh.

>>> XEM THÊM: LỘ TRÌNH ỨNG DỤNG AI TRONG MARKETING - MỞ KHÓA TIỀM NĂNG VÔ HẠN

4.9. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO)

AI đang cách mạng hóa SEO bằng cách cung cấp khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn ý định tìm kiếm của người dùng và các thuật toán phức tạp của công cụ tìm kiếm. Công nghệ này hỗ trợ tự động hóa việc nghiên cứu từ khóa, tối ưu hóa nội dung và các yếu tố kỹ thuật để cải thiện thứ hạng website hiệu quả.

Ví dụ, với kho tàng kiến thức kỹ thuật và giải pháp doanh nghiệp khổng lồ, IBM đã và đang ứng dụng AI (như các công nghệ từ nền tảng Watson của họ) để phân tích ý định tìm kiếm phức tạp của người dùng B2B, từ đó tự động đề xuất cấu trúc tối ưu cho hàng ngàn bài viết chuyên sâu và tài liệu kỹ thuật.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Sử dụng công cụ AI để nghiên cứu từ khóa chuyên sâu, khám phá các từ khóa dài (long-tail) tiềm năng và phân tích ý định thực sự đằng sau truy vấn của người dùng.
• Ứng dụng AI để tối ưu hóa on-page cho nội dung (ví dụ: gợi ý tiêu đề, mô tả meta, cấu trúc bài viết, mật độ từ khóa) và tự động phát hiện lỗi SEO kỹ thuật trên website.
• Dùng AI để theo dõi thứ hạng từ khóa, phân tích hiệu suất nội dung, giám sát backlink và liên tục điều chỉnh chiến lược SEO cho phù hợp với các thay đổi của thuật toán.

4.10. Chấm điểm và ưu tiên khách hàng tiềm năng

AI cách mạng hóa việc đánh giá và chấm điểm khách hàng tiềm năng (leads) bằng cách sử dụng các thuật toán dự đoán để phân tích dữ liệu hành vi, nhân khẩu học và mức độ tương tác của họ. Công nghệ này tự động xếp hạng mức độ "nóng" và tiềm năng chuyển đổi của từng lead, giúp đội ngũ Marketing và Sales tập trung nguồn lực hiệu quả.

Ví dụ, Salesforce Einstein AI tự động chấm điểm khách hàng tiềm năng bằng cách phân tích lịch sử tương tác của họ với email, website, cùng dữ liệu nhân khẩu học và mức độ phù hợp với hồ sơ khách hàng lý tưởng. Từ đó, AI gán một điểm số ưu tiên, giúp đội ngũ Marketing nhanh chóng xác định những lead "nóng" nhất để tập trung tiếp cận và tối đa hóa cơ hội chốt đơn.

Cách doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả:

• Tích hợp dữ liệu khách hàng tiềm năng từ nhiều nguồn (website, email, mạng xã hội, CRM) để AI có cái nhìn toàn diện khi chấm điểm.
• Xác định rõ các tiêu chí (ví dụ: hành vi cụ thể, thông tin nhân khẩu học) cho thấy một lead có khả năng chuyển đổi cao để "huấn luyện" mô hình AI.
• Thường xuyên theo dõi, đánh giá và tinh chỉnh lại mô hình chấm điểm AI dựa trên kết quả chuyển đổi thực tế để liên tục cải thiện độ chính xác.

5. Những thách thức khi ứng dụng AI trong Marketing và cách khắc phục

Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings chia sẻ: “AI mạnh mẽ nhưng không phải cứ ứng dụng là hiệu quả ngay, quan trọng nhất là phải hiểu rõ khó khăn ở đâu để khắc phục đúng chỗ”.

1 - Chất lượng và số lượng dữ liệu còn hạn chế

AI hoạt động hiệu quả nhất khi được "nuôi" bằng nguồn dữ liệu lớn, sạch và chính xác. Nếu dữ liệu đầu vào bị phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không đủ lớn, các phân tích và dự đoán của AI sẽ kém tin cậy, dẫn đến quyết định Marketing sai lầm.

→ Giải pháp: Hãy bắt đầu bằng việc xây dựng quy trình thu thập và làm sạch dữ liệu một cách có hệ thống, đồng thời tập trung vào những nguồn dữ liệu chất lượng nhất.

2 - Thiếu hụt nhân sự có kỹ năng chuyên môn về AI

Việc triển khai và vận hành các công cụ AI trong Marketing đòi hỏi đội ngũ có kiến thức về phân tích dữ liệu, học máy và các công nghệ AI liên quan. Hiện tại, nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực này vẫn còn khá khan hiếm trên thị trường.

→ Giải pháp: Doanh nghiệp có thể đầu tư vào đào tạo nội bộ, thuê chuyên gia tư vấn bên ngoài hoặc sử dụng các nền tảng AI Marketing thân thiện với người dùng không yêu cầu kỹ thuật quá sâu.

3 - Chi phí đầu tư ban đầu và duy trì hệ thống AI

Việc xây dựng hoặc mua các giải pháp AI tiên tiến, cùng với chi phí cho hạ tầng kỹ thuật và nhân sự vận hành, có thể là một khoản đầu tư đáng kể.

→ Giải pháp: Nên bắt đầu với các ứng dụng AI có quy mô nhỏ, mang lại lợi ích rõ ràng và dễ đo lường trước khi mở rộng đầu tư vào các hệ thống phức tạp hơn.

4 - Khó khăn trong việc tích hợp AI với  hệ thống marketing hiện có

Nhiều doanh nghiệp đã có sẵn các công cụ và quy trình Marketing truyền thống. Việc tích hợp liền mạch các giải pháp AI mới vào hệ sinh thái công nghệ hiện tại mà không gây gián đoạn hoạt động là một bài toán không hề đơn giản.

→ Giải pháp: Ưu tiên lựa chọn các giải pháp AI có khả năng tùy chỉnh cao và cung cấp API mở để dễ dàng kết nối với các công cụ bạn đang sử dụng.

5 - Những lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu

AI thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu người dùng, từ đó, gây nên những quan ngại về cách dữ liệu được sử dụng, bảo mật thông tin cá nhân và nguy cơ thiên vị của thuật toán. Việc tuân thủ các quy định như GDPR là vô cùng quan trọng.

→ Giải pháp: Luôn đảm bảo tính minh bạch trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng, đồng thời tuân thủ chặt chẽ các quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu.

6. Case Study: Bài học ứng dụng AI Marketing thành công từ doanh nghiệp hàng đầu

AI đang ngày càng chứng tỏ giá trị thực tiễn của mình trong lĩnh vực marketing, và điều này thể hiện rõ nét qua những kết quả mà các doanh nghiệp hàng đầu đã đạt được. Những bài học sau đây từ các thương hiệu tiêu biểu sẽ giúp chủ doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách áp dụng AI để tối ưu hiệu quả tiếp thị.

6.1. FPT Shop

Trong thị trường bán lẻ điện tử cạnh tranh khốc liệt, FPT Shop ứng dụng AI nhằm tối ưu trải nghiệm khách hàng trực tuyến. Bằng cách phân tích sâu hành vi khách hàng, doanh nghiệp có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm và chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa, từ đó nâng cao đáng kể tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.

FPT Shop đã ứng dụng AI Marketing như thế nào?

• Hệ thống gợi ý sản phẩm (Recommendation Engine): Phân tích lịch sử duyệt web, các sản phẩm đã xem, sản phẩm đã mua và hành vi tương tác của khách hàng trên website và ứng dụng để đưa ra các gợi ý sản phẩm liên quan, sản phẩm thường được mua kèm hoặc các sản phẩm mới phù hợp với sở thích cá nhân.
• Cá nhân hóa ưu đãi và Email Marketing: Sử dụng AI để phân khúc khách hàng và tự động gửi các email marketing với nội dung, sản phẩm và khuyến mãi được cá nhân hóa. Ví dụ, gửi thông tin về các dòng laptop gaming mới cho những khách hàng có lịch sử tìm kiếm hoặc mua các sản phẩm liên quan đến game.
• Chatbot hỗ trợ khách hàng: Triển khai chatbot Pika được FPT AI phát triển để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng 24/7, tư vấn sản phẩm, kiểm tra tình trạng đơn hàng, giúp giảm tải cho nhân viên và tăng tốc độ phản hồi.

Bài học dành cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp:

Đặt AI làm trung tâm trong chiến lược nâng cao trải nghiệm khách hàng một cách toàn diện, từ việc cá nhân hóa gợi ý sản phẩm, tự động hóa giao tiếp qua email đến hỗ trợ tức thời bằng chatbot. Quan trọng hơn, hãy xem dữ liệu như một tài sản chiến lược, là nền tảng để AI "học" và đưa ra quyết định thông minh.

6.2. Unilever

Trong ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) và mỹ phẩm, Unilever ứng dụng AI để xây dựng các giải pháp làm đẹp mang tính cá nhân hóa sâu sắc, đồng thời nâng cao hiệu quả các chiến dịch marketing nhờ sáng tạo nội dung thông minh.

Unilever đã ứng dụng AI Marketing như thế nào?

• Công cụ chẩn đoán da và tóc dựa trên AI (BeautyHub PRO): Tại một số thị trường Đông Nam Á, Unilever ra mắt BeautyHub PRO, một công cụ AI sử dụng selfie của người dùng và một bảng câu hỏi để phân tích tình trạng da và tóc (sử dụng Computer Vision để đánh giá tới 30 điểm dữ liệu hình ảnh).
• AI tạo sinh cho nội dung marketing: Unilever đang khám phá và ứng dụng AI tạo sinh để hỗ trợ việc tạo ra các ý tưởng quảng cáo, bản nháp nội dung, thậm chí là các yếu tố hình ảnh cho chiến dịch, giúp đẩy nhanh quá trình sáng tạo và thử nghiệm. Ví dụ, sử dụng AI để kết hợp insight người dùng với xu hướng xã hội để tạo nội dung quảng cáo hiệu quả hơn.
• Tự động hóa phản hồi email và phân tích insight người tiêu dùng: Sử dụng AI để tự động hóa việc phản hồi các truy vấn phổ biến của khách hàng qua email và phân tích lượng lớn dữ liệu người tiêu dùng từ nhiều nguồn để nắm bắt xu hướng và cá nhân hóa nỗ lực tiếp thị.

Bài học dành cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp:

Khuyến khích sự đổi mới sáng tạo, tiên phong ứng dụng các công nghệ AI tiên tiến như Computer Vision hay AI tạo sinh để giải quyết những vấn đề cụ thể của khách hàng và tạo ra những trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ độc đáo. Song song đó, cần khai thác AI để thấu hiểu sâu sắc insight người tiêu dùng ở mọi cấp độ, từ đó cá nhân hóa mạnh mẽ các chiến dịch marketing.

6.3. VPBank

Là ngân hàng luôn tiên phong ứng dụng công nghệ số, VPBank dùng AI để xây dựng chân dung khách hàng toàn diện, cá nhân hóa sản phẩm tài chính và tối ưu quy trình tương tác với khách hàng thông qua các nền tảng số.

VPBank đã ứng dụng AI Marketing như thế nào?

• Xây dựng chân dung khách hàng 360 độ: VPBank đầu tư vào việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) từ nhiều nguồn (lịch sử giao dịch, hành vi trên ứng dụng số, tương tác với các kênh liên lạc, dữ liệu từ các đối tác) bằng AI để xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện.
• Cá nhân hóa gói sản phẩm và ưu đãi: Dựa trên phân tích AI, VPBank có thể thiết kế các gói sản phẩm (ví dụ: khoản vay với lãi suất ưu đãi riêng, hạn mức thẻ tín dụng phù hợp) và các chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa, hiển thị trên ứng dụng VPBank NEO hoặc gửi qua các kênh tiếp thị trực tiếp.
• AI trong quy trình phê duyệt tín dụng: Ứng dụng AI để phân tích và đánh giá rủi ro tín dụng nhanh chóng, giúp rút ngắn thời gian phê duyệt các khoản vay nhỏ hoặc mở thẻ tín dụng cho khách hàng đủ điều kiện.
• Chatbot hỗ trợ khách hàng: VPBank triển khai chatbot (ví dụ như RACE Chatbot trên Facebook) để giải đáp thắc mắc thường gặp, cung cấp thông tin sản phẩm, hướng dẫn giao dịch 24/7, giúp giảm tải cho tổng đài viên và tăng tốc độ phục vụ.

Bài học dành cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp:

Xác định AI và dữ liệu lớn làm động lực trung tâm cho toàn bộ chiến lược chuyển đổi số, đặc biệt là để tạo ra lợi thế cạnh tranh thông qua việc cá nhân hóa sâu sắc các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm tài chính cho từng khách hàng.

Ứng dụng AI trong Marketing là yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp phát triển trong thời đại số. Càng triển khai sớm, doanh nghiệp sẽ nắm lợi thế cạnh tranh lớn. Hy vọng bài viết đã mang lại nhiều thông tin hữu ích. Đăng ký khóa học tại Trường Doanh nhân HBR để nắm vững cách xây dựng hệ thống Marketing hiện đại, vận hành hiệu quả bằng công nghệ AI.