LỘ TRÌNH ỨNG DỤNG AI TRONG MARKETING - MỞ KHÓA TIỀM NĂNG VÔ HẠN

Trong thời đại số hóa, AI (trí tuệ nhân tạo) không chỉ là xu hướng mà còn là yếu tố quyết định sự sống còn của doanh nghiệp. Theo nghiên cứu của PwC, có đến 86% doanh nghiệp xác định AI là thành phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh. Vậy làm thế nào để thiết lập lộ trình ứng dụng AI trong marketing và mở khóa tiềm năng vô hạn cho doanh nghiệp? Hãy cùng khám phá lộ trình ứng dụng AI trong marketing qua bài viết dưới đây.

1. Tầm quan trọng của ứng dụng AI trong marketing hiện đại

Thị trường AI trong marketing đang phát triển nhanh chóng. Theo báo cáo từ mspoweruser.com, giá trị thị trường AI trong lĩnh vực này hiện nay đạt 15,84 tỷ USD và được dự đoán sẽ vượt mốc 100 tỷ USD trong vòng 5 năm tới. 

Đây là minh chứng rõ ràng cho sự gia tăng đầu tư của các doanh nghiệp vào AI để tối ưu hóa hoạt động marketing. Tony Dzung chia sẻ: "Những con số này không chỉ thể hiện tiềm năng của AI, mà còn nhấn mạnh rằng việc không sử dụng AI trong marketing sẽ khiến doanh nghiệp bị tụt hậu trong cuộc cạnh tranh toàn cầu."

Công nghệ AI đã thay đổi ngành marketing như thế nào?

• Tự Động Hóa Quy Trình Marketing: AI thay thế các công việc thủ công, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian, đồng thời cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành.
• Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Khách Hàng: AI thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn (website, mạng xã hội, lịch sử mua hàng) để hiểu rõ nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng, tạo ra các chiến dịch marketing "đúng người, đúng lúc, đúng nội dung," từ đó nâng cao tỷ lệ tương tác và chuyển đổi.
• Tối Ưu Hóa Quảng Cáo: AI sử dụng dữ liệu để xác định nhóm khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa nội dung và ngân sách quảng cáo.
• Phân Tích Dữ Liệu và Dự Đoán Xu Hướng:  AI phân tích các mẫu hành vi để dự đoán xu hướng mua sắm, thời điểm mua hàng, và thậm chí là nhu cầu tương lai của khách hàng.
• Nâng Cao Quy Trình Tối Ưu Trải Nghiệm Khách Hàng (CX): AI không chỉ cải thiện trải nghiệm của khách hàng mà còn làm cho toàn bộ quy trình từ tiếp cận đến chăm sóc sau bán hàng trở nên liền mạch hơn.

Nếu doanh nghiệp chưa bắt đầu hành trình này, thì đây chính là thời điểm thích hợp để áp dụng AI, khai phá tiềm năng, và chinh phục thị trường trong thời đại số hóa!

2. Nhận dạng 4 cấp độ ứng dụng AI trong marketing của doanh nghiệp

Để phân cấp các mức độ ứng dụng AI trong marketing của các doanh nghiệp, Mr. Tony Dzung chia thành 4 nhóm dựa trên mức độ thông minh và cấu trúc.

2.1. Ứng dụng tự động hóa tác vụ độc lập (Stand-alone task-automation apps)

Đây là cấp độ thấp nhất, phù hợp với doanh nghiệp nhỏ hoặc startup có nguồn lực hạn chế, chưa sẵn sàng đầu tư vào hệ thống AI tích hợp. Ứng dụng tự động hóa tác vụ độc lập là các công cụ AI được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần tích hợp với hệ thống hay nền tảng khác. Những ứng dụng này tập trung vào việc đơn giản hóa và tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại trong marketing hoặc chăm sóc khách hàng.

Ví dụ điển hình:

• Chatbot dịch vụ khách hàng cơ bản: Các chatbot như Facebook Messenger bots có khả năng trả lời các câu hỏi đơn giản của khách hàng dựa trên từ khóa hoặc luồng hội thoại đã lập trình sẵn.
• Hệ thống tự động hóa email: Công cụ như Mailchimp hoặc Constant Contact gửi email tự động cho danh sách khách hàng theo lịch trình định trước hoặc theo hành vi của họ (ví dụ: khi khách hàng đăng ký, nhận báo giá hoặc thực hiện một hành động trên website).

Doanh nghiệp nên coi các ứng dụng này như bước đầu tiên để làm quen với AI trong marketing. Sau khi đã quen thuộc và tích lũy được dữ liệu, hãy cân nhắc nâng cấp lên các ứng dụng tích hợp hoặc machine learning để tăng giá trị và tối ưu hóa hơn nữa.

2.2. Ứng dụng tự động hóa tác vụ tích hợp (Integrated task-automation apps)

Ứng dụng tự động hóa tác vụ tích hợp là các công cụ AI được kết nối chặt chẽ với các nền tảng hoặc hệ thống quản lý dữ liệu khác như CRM (Customer Relationship Management), hệ thống quản lý khách hàng tiềm năng, hoặc các nền tảng chăm sóc khách hàng. Các ứng dụng này không chỉ tự động hóa tác vụ cơ bản mà còn kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để nâng cao hiệu quả và tính chính xác của các hoạt động marketing.

Ví dụ:

• Điều hướng cuộc gọi khách hàng đến (Inbound Customer Call Routing): Hệ thống tự động phân tích thông tin khách hàng và định tuyến cuộc gọi đến nhân viên hoặc bộ phận phù hợp.
• Hệ thống tự động hóa marketing liên kết với CRM: Tự động gửi email, thông báo hoặc ưu đãi dựa trên hành vi và thông tin khách hàng được lưu trong CRM.

Ứng dụng tự động hóa tác vụ thích hợp phù hợp trong các trường hợp sau:

• Doanh nghiệp đã có hệ thống CRM cơ bản và cần tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng hoặc marketing.
• Doanh nghiệp có số lượng lớn khách hàng hoặc tệp dữ liệu cần xử lý và phân tích.
• Doanh nghiệp muốn tăng hiệu quả cá nhân hóa trong các chiến dịch marketing hoặc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
• Đội ngũ marketing cần tiết kiệm thời gian nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả cao trong quản lý và vận hành chiến dịch.

2.3. Ứng dụng Machine Learning độc lập (Stand-alone machine-learning apps)

Ứng dụng Machine Learning độc lập là những công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý các tác vụ phức tạp hơn so với các ứng dụng tự động hóa thông thường, nhưng không yêu cầu tích hợp với các nền tảng hoặc hệ thống khác như CRM. Các ứng dụng này thường tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể, chẳng hạn như tư vấn sản phẩm, gợi ý cá nhân hóa, hoặc hỗ trợ khách hàng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Ví dụ điển hình:

• Olay Skin Advisor: Phân tích ảnh khuôn mặt của người dùng để đưa ra khuyến nghị sản phẩm chăm sóc da phù hợp.
• Behr Color Discovery App: Giúp người dùng tìm màu sơn phù hợp bằng cách sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh và phân tích sở thích.
• Chatbot Vee24: Chatbot AI hỗ trợ tương tác khách hàng, có khả năng đưa ra câu trả lời dựa trên ngữ cảnh và lịch sử cuộc trò chuyện.

Ứng dụng Machine Learning độc lập là một bước đi lý tưởng cho doanh nghiệp muốn tận dụng sức mạnh của AI mà không phải đối mặt với các rào cản kỹ thuật phức tạp. Tuy nhiên, để tối ưu hóa lợi ích, doanh nghiệp cần có kế hoạch dài hạn và cân nhắc nâng cấp lên các hệ thống tích hợp trong tương lai.

2.4. Ứng dụng Machine Learning tích hợp (Integrated machine-learning apps)

Đây là cấp độ cao nhất khi ứng dụng AI trong các hoạt động của doanh nghiệp. Ứng dụng Machine Learning tích hợp là các công cụ AI tiên tiến được kết nối chặt chẽ với các hệ thống và nền tảng lớn như CRM, hệ thống thương mại điện tử, hoặc các công cụ phân tích dữ liệu. Chúng không chỉ thực hiện các nhiệm vụ dựa trên học máy mà còn tích hợp sâu vào quy trình vận hành, cho phép tự động hóa thông minh và tối ưu hóa toàn bộ chuỗi hoạt động kinh doanh.

Ví dụ:

• Predictive sales-lead scoring in CRM: Dự đoán điểm tiềm năng của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử và hành vi.
• CRM-based sales coaching: Hướng dẫn nhân viên bán hàng cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu từ CRM.
• E-commerce product recommendations: Đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi và sở thích của khách hàng.
• Programmatic digital ad buying: Tự động hóa việc mua quảng cáo kỹ thuật số dựa trên phân tích dữ liệu người dùng.

Để triển khai được cấp độ này, đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư mạnh mẽ về chất lượng dữ liệu, chi phí đầu tư, đội ngũ nhân sự có chuyên môn cao và quá trình tích hợp phức tạp. Ứng dụng Machine Learning tích hợp là chìa khóa giúp doanh nghiệp không chỉ cải thiện hiệu quả vận hành mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu chi phí và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thị trường hiện đại.

3. Xây dựng lộ trình ứng dụng AI trong marketing phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào marketing không chỉ là xu hướng mà đã trở thành giải pháp chiến lược giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) tăng cường năng lực cạnh tranh, tối ưu chi phí và thúc đẩy tăng trưởng. Tuy nhiên, để ứng dụng AI một cách hiệu quả, SMEs cần xây dựng một lộ trình rõ ràng và từng bước triển khai phù hợp với nguồn lực của mình. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết với những chia sẻ từ chuyên gia Tony Dzung, người đã có nhiều kinh nghiệm thực chiến trong việc chuyển hóa hệ sinh thái HBR Holdings thông qua ứng dụng công nghệ AI.

3.1. Đánh giá mức độ sẵn sàng và xác định mục tiêu

Tony Dzung chia sẻ: “Trước khi áp dụng bất kỳ công nghệ nào, doanh nghiệp cần hiểu rõ mình đang ở đâu, muốn đi đến đâu và vì sao cần đi con đường đó. Đây là bước quan trọng nhất, bởi nếu không hiểu rõ bản thân, mọi nỗ lực sẽ chỉ là đầu tư mù quáng.”

1 - Đánh giá nội tại:

• Dữ liệu: Doanh nghiệp đã có dữ liệu khách hàng chưa? Dữ liệu hiện tại có đầy đủ, chính xác và được tổ chức tốt không?
• Nhân sự: Đội ngũ marketing và công nghệ có đủ kiến thức và kỹ năng để triển khai AI không? Hay cần thuê ngoài hoặc đào tạo thêm?
• Nguồn lực tài chính: Ngân sách của doanh nghiệp có đủ để triển khai và duy trì các công cụ AI không?

2 - Xác định mục tiêu: Mục tiêu cần cụ thể và đo lường được, ví dụ:

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng từ 5% lên 10% trong 6 tháng.
• Giảm 30% chi phí quảng cáo nhờ vào tối ưu hóa nhắm mục tiêu.
• Tăng mức độ hài lòng của khách hàng thông qua trải nghiệm cá nhân hóa.

Tony Dzung nhấn mạnh: “Khi đặt mục tiêu, hãy luôn nghĩ đến khách hàng. AI không phải để thay thế con người, mà là để giúp doanh nghiệp hiểu và phục vụ khách hàng tốt hơn.”

3.2. Đầu tư và chất lượng dữ liệu và cơ sở hạ tầng

Dữ liệu là nền tảng để AI hoạt động. Nếu dữ liệu không đầy đủ, thiếu chính xác hoặc không được tổ chức tốt, hiệu quả của AI sẽ bị hạn chế đáng kể. SMEs cần tập trung đầu tư vào việc thu thập và tổ chức dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như website, mạng xã hội, email marketing, và các công cụ quản lý khách hàng (CRM). Các bước như làm sạch dữ liệu, loại bỏ thông tin trùng lặp, và cập nhật thường xuyên là vô cùng quan trọng.

Bên cạnh đó, cơ sở hạ tầng cũng là yếu tố không thể thiếu. Một số doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn phụ thuộc vào hệ thống truyền thống, gây khó khăn khi tích hợp công nghệ AI. Do đó, việc đầu tư vào các nền tảng hỗ trợ dữ liệu như Google BigQuery hoặc Amazon Web Services (AWS) là một bước tiến lớn. Nếu chưa có, SMEs nên cân nhắc triển khai CRM phù hợp với ngân sách và nhu cầu, ví dụ: HubSpot hoặc Zoho CRM, để lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.

3.3. Xác định các trường hợp sử dụng AI theo mức độ ưu tiên

AI có thể ứng dụng vào nhiều khía cạnh của marketing, nhưng không phải tất cả đều phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tony Dzung chia sẻ: “Đừng cố làm tất cả cùng một lúc. Chọn một vấn đề lớn nhất của doanh nghiệp và tập trung giải quyết nó trước. Thành công nhỏ đầu tiên sẽ giúp bạn xây dựng niềm tin và động lực để đi tiếp.”

Đối với việc ứng dụng AI trong marketing, doanh nghiệp SMEs có thể sử dụng trong các trường hợp: tạo nội dung tự động, tối ưu hóa quảng cáo, tự động hóa email marketing,...

Để xác định các ứng dụng cần ưu tiên, doanh nghiệp có thể sử dụng ma trận tác động-thực hiện (Impact-Feasibility Matrix), chia các dự án thành bốn nhóm: 

(1) ưu tiên cao (tác động lớn, dễ thực hiện)

(2) đầu tư dài hạn (tác động lớn, khó thực hiện)

(3) giải pháp nhanh (tác động nhỏ, dễ thực hiện)

(4) không ưu tiên (tác động nhỏ, khó thực hiện)

Ưu tiên các sáng kiến có tác động lớn và dễ thực hiện trước để tập trung nguồn lực vào những dự án có khả năng mang lại lợi ích cao nhất trong thời gian ngắn.

3.4. Chọn đúng công nghệ AI và đối tác

Việc lựa chọn công nghệ AI phù hợp đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của lộ trình. SMEs nên tìm hiểu các công cụ AI có sẵn trên thị trường, từ các giải pháp chatbot (như ManyChat, Tidio) đến các nền tảng tối ưu hóa quảng cáo (như Google Ads Smart Bidding, Facebook Ads Manager). Đối với các doanh nghiệp nhỏ, việc sử dụng các công cụ SaaS (Software-as-a-Service) có thể là lựa chọn hợp lý nhờ chi phí thấp và khả năng triển khai nhanh chóng.

Trong trường hợp doanh nghiệp không có đội ngũ chuyên môn nội bộ, hợp tác với đối tác bên ngoài là điều cần thiết. Đối tác lý tưởng là các công ty công nghệ hoặc agency có kinh nghiệm triển khai AI cho SMEs, hiểu rõ nhu cầu và nguồn lực của doanh nghiệp. Ngoài ra, hãy đảm bảo đối tác có khả năng cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và đào tạo nhân sự trong quá trình triển khai.

3.5. Xây dựng các nhóm và kỹ năng liên chức năng

Để triển khai AI hiệu quả, SMEs cần xây dựng một nhóm làm việc liên chức năng, bao gồm nhân sự từ các bộ phận marketing, công nghệ, và bán hàng. Đây sẽ là nhóm chuyên trách trong việc lên kế hoạch, triển khai và quản lý các sáng kiến AI. Một nhóm hiệu quả thường bao gồm:

• Chuyên gia dữ liệu: Quản lý, phân tích và tối ưu hóa dữ liệu.
• Chuyên gia marketing: Hiểu rõ mục tiêu kinh doanh và chiến lược marketing.
• Nhân viên AI hoặc IT: Cài đặt, vận hành và tối ưu công nghệ AI.

Ngoài việc xây dựng nhóm, đào tạo nhân sự cũng rất quan trọng. SMEs nên tổ chức các khóa học cơ bản về cách sử dụng AI trong marketing hoặc cung cấp các khóa học trực tuyến trên nền tảng như Coursera, Udemy hoặc Google AI. Điều này giúp đảm bảo đội ngũ có đủ năng lực để vận hành công nghệ và tận dụng tối đa các lợi ích của AI.

3.6. Thử nghiệm và lặp lại

Tony Dzung chia sẻ: “Không cần phải làm lớn ngay từ đầu. Hãy thử nghiệm trên một nhóm nhỏ khách hàng, đo lường hiệu quả, học hỏi từ thất bại và dần dần mở rộng.”

• Thử nghiệm trên quy mô nhỏ: Ví dụ, doanh nghiệp có thể chạy thử nghiệm chatbot trên một trang web hoặc sử dụng email marketing tự động cho một phân khúc khách hàng nhỏ.
• Lặp lại và cải thiện: Dựa trên kết quả thử nghiệm, doanh nghiệp cần điều chỉnh chiến lược. Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả mà còn đảm bảo AI phù hợp với đặc thù của từng doanh nghiệp.

3.7. Theo dõi hiệu suất và điều chỉnh

Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi hiệu suất của các ứng dụng AI trong marketing để đảm bảo chúng đáp ứng được mục tiêu ban đầu. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ đo lường như Google Analytics hoặc dashboard từ CRM để giám sát các chỉ số quan trọng (KPI) như ROI, tỷ lệ chuyển đổi, và chi phí mỗi khách hàng.

Tony Dzung nhấn mạnh: “AI cần được cập nhật và học hỏi liên tục từ dữ liệu mới. Doanh nghiệp phải theo dõi chặt chẽ các chỉ số hiệu suất để đảm bảo nó luôn mang lại giá trị.”

AI cần được "học" liên tục từ dữ liệu mới để duy trì hiệu quả. Do đó, doanh nghiệp cần cập nhật dữ liệu thường xuyên và điều chỉnh chiến lược khi cần thiết. Ngoài ra, việc đánh giá định kỳ hàng tháng hoặc hàng quý, sẽ giúp SMEs phát hiện sớm các vấn đề và cải thiện hiệu suất.

4. 9 Lời khuyên từ Tony Dzung khi xây dựng lộ trình ứng dụng AI Marketing

Tony Dzung, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực chuyển hóa lãnh đạo và đổi mới doanh nghiệp, đã có nhiều chia sẻ sâu sắc về việc ứng dụng công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) vào marketing. Với kinh nghiệm thực chiến cùng hàng ngàn doanh nghiệp vừa và nhỏ, ông đưa ra những lời khuyên mang tính thực tiễn, giúp doanh nghiệp xây dựng lộ trình ứng dụng AI hiệu quả và tối ưu.

4.1. “Hiểu mình trước khi hiểu AI”

Tony Dzung nhấn mạnh: “Trước khi đầu tư vào AI, doanh nghiệp phải hiểu rõ mình đang ở đâu và cần gì. AI không phải là một giải pháp cho tất cả mọi vấn đề, mà là công cụ giải quyết những bài toán cụ thể.”

Lời khuyên:

• Hãy bắt đầu bằng việc phân tích hiện trạng doanh nghiệp: dữ liệu có sẵn, nguồn lực tài chính, năng lực đội ngũ, và các vấn đề marketing cần giải quyết.
• Xác định các mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm chi phí quảng cáo, hay cải thiện trải nghiệm khách hàng. Đừng mơ hồ với các mục tiêu như "ứng dụng AI để hiện đại hóa doanh nghiệp."

Ví dụ thực tiễn: Một doanh nghiệp nhỏ chuyên về F&B có thể tập trung vào việc tự động hóa gợi ý món ăn dựa trên lịch sử đặt hàng thay vì đầu tư toàn diện vào các hệ thống AI phức tạp.

4.2. “Dữ liệu là nền tảng của mọi hoạt động”

Tony Dzung luôn nhấn mạnh rằng: “AI không phải là ma thuật. Kết quả của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu bạn cung cấp. Dữ liệu xấu sẽ dẫn đến kết quả tồi.”

Lời khuyên:

• Tập trung đầu tư vào dữ liệu trước khi triển khai AI. Đảm bảo dữ liệu khách hàng được tổ chức tốt, đầy đủ, và chính xác.
• Bắt đầu xây dựng cơ sở dữ liệu tập trung từ các nguồn: CRM, mạng xã hội, email marketing, website.
• Kiểm tra định kỳ chất lượng dữ liệu và loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc không chính xác.

Ví dụ thực tiễn: Nếu doanh nghiệp bán mỹ phẩm muốn sử dụng AI để gợi ý sản phẩm, hãy đảm bảo dữ liệu như sở thích, lịch sử mua hàng, và phản hồi của khách hàng được thu thập đầy đủ và cập nhật thường xuyên.

4.3. “Bắt đầu nhỏ, nhưng phải đo lường được”

Tony Dzung khuyên rằng: “Đừng tham vọng quá lớn ngay từ đầu. AI không phải một giải pháp ‘một lần cho mãi mãi’. Hãy thử nghiệm nhỏ, đo lường kết quả và cải tiến liên tục.”

Lời khuyên:

• Triển khai thử nghiệm trên một quy mô nhỏ trước khi mở rộng. Ví dụ: thử nghiệm chatbot trên một kênh chăm sóc khách hàng cụ thể hoặc tối ưu hóa email marketing cho một nhóm khách hàng nhỏ.
• Đặt các chỉ số KPI rõ ràng để đo lường hiệu quả, chẳng hạn như tỷ lệ mở email (open rate), tỷ lệ nhấp chuột (CTR), hoặc chi phí mỗi khách hàng (CPC).

Ví dụ thực tiễn: Một cửa hàng trực tuyến có thể thử nghiệm AI để nhắc nhở khách hàng hoàn tất giỏ hàng bị bỏ dở và đo lường doanh thu tăng thêm trước khi áp dụng cho toàn bộ khách hàng.

4.4. “Chọn đúng công cụ thay vì công cụ đắt nhất”

Tony Dzung chia sẻ: “SMEs không cần phải chạy theo những công cụ AI đắt đỏ. Điều quan trọng là công cụ bạn chọn có phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của bạn hay không.”

Lời khuyên:

• Ưu tiên các giải pháp SaaS (Software-as-a-Service) có chi phí hợp lý và dễ triển khai như ManyChat (chatbot), Mailchimp (email marketing tự động), hoặc Google Ads (tối ưu hóa quảng cáo).
• Không cần phải xây dựng hệ thống AI nội bộ phức tạp. Hãy tận dụng các công cụ sẵn có trên thị trường và hợp tác với các đối tác công nghệ đáng tin cậy.

4.5. “AI là công cụ, con người vẫn là trung tâm”

Tony Dzung nhấn mạnh: “AI không phải để thay thế con người, mà là để tăng cường khả năng của con người. Đội ngũ của bạn vẫn là yếu tố quyết định sự thành công của AI.”

Lời khuyên:

• Xây dựng một đội ngũ liên chức năng gồm nhân sự từ marketing, công nghệ, và bán hàng để đảm bảo AI được tích hợp và triển khai đồng bộ.
• Đào tạo đội ngũ về các kỹ năng cơ bản liên quan đến AI, từ cách sử dụng công cụ đến phân tích dữ liệu.
• Luôn kết hợp yếu tố con người trong việc sáng tạo nội dung và tương tác với khách hàng, đặc biệt trong các ngành đòi hỏi sự thấu cảm như giáo dục và dịch vụ.

4.6. “Lấy khách hàng làm trung tâm, không phải công nghệ”

Tony Dzung chia sẻ: “Đừng triển khai AI chỉ vì đó là xu hướng. Hãy đảm bảo mọi ứng dụng AI đều nhằm mang lại giá trị thực sự cho khách hàng của doanh nghiệp.”

Lời khuyên:

• Tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm khách hàng, như cá nhân hóa nội dung, rút ngắn thời gian phản hồi, hoặc đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp.
• Lắng nghe phản hồi từ khách hàng và điều chỉnh các chiến lược AI để đáp ứng nhu cầu thực tế.

4.7. “Đừng quên yếu tố pháp lý và đạo đức”

Tony Dzung cảnh báo: “AI mang lại rất nhiều cơ hội, nhưng cũng đi kèm trách nhiệm. Đừng để việc triển khai AI gây ảnh hưởng xấu đến uy tín của bạn.”

Lời khuyên:

• Đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đặc biệt nếu doanh nghiệp hoạt động quốc tế (như GDPR hoặc CCPA).
• Minh bạch với khách hàng về cách dữ liệu của họ được sử dụng và luôn tôn trọng quyền lợi của họ.

4.8. “Theo dõi, đo lường và cải tiến liên tục”

Tony Dzung nhấn mạnh: “AI không phải là giải pháp ‘cài đặt một lần và xong’. Nó cần được học hỏi và điều chỉnh liên tục để mang lại giá trị tối ưu nhất cho doanh nghiệp.”

Lời khuyên:

• Theo dõi định kỳ các chỉ số hiệu suất (KPI) như ROI, tỷ lệ chuyển đổi, và chi phí mỗi khách hàng.
• Cung cấp dữ liệu mới cho AI để cập nhật và cải tiến các mô hình dự đoán.
• Đánh giá hiệu quả của AI định kỳ (hàng tháng hoặc hàng quý) để kịp thời điều chỉnh chiến lược.

4.9. “Hành động bền vững, không chạy theo ngắn hạn”

Tony Dzung chia sẻ: “Đầu tư vào công nghệ AI không phải xu hướng nhất thời, nó là hành trình dài hạn. Thành công bền vững đòi hỏi bạn phải kiên nhẫn và có chiến lược rõ ràng.”

Lời khuyên:

• Tập trung vào việc xây dựng một hệ thống AI bền vững, thay vì chỉ chạy theo các xu hướng công nghệ nhất thời.
• Đảm bảo rằng mỗi sáng kiến AI đều góp phần vào chiến lược tổng thể và mục tiêu dài hạn của doanh nghiệp.

Với cách tiếp cận này, doanh nghiệp vừa và nhỏ hoàn toàn có thể tận dụng AI để tối ưu marketing, nâng cao trải nghiệm khách hàng và phát triển bền vững.

Trên đây là lộ trình ứng dụng AI trong marketing chi tiết cho doanh nghiệp vừa và nhỏ được chia sẻ trực tiếp từ Mr. Tony Dzung. Trường doanh nhân HBR hy vọng rằng, với các bước cụ thể trên, lãnh đạo doanh nghiệp có thể xây dựng quy trình phù hợp với quy mô doanh nghiệp mình.