AI MARKETING LÀ GÌ? CÁCH ỨNG DỤNG AI VÀO MARKETING TRONG DOANH NGHIỆP

Trong kỷ nguyên số, cạnh tranh khốc liệt đòi hỏi doanh nghiệp phải đột phá. AI Marketing không chỉ là xu hướng, mà là chìa khóa then chốt mở ra tiềm năng tăng trưởng vượt bậc. Trong bài viết này, hãy cùng AI FIRST tìm hiểu về những lợi ích mà AI Marketing đem lại cho doanh nghiệp và các xu hướng ứng dụng AI trong marketing ở tương lai.

1. AI Marketing là gì?

AI Marketing (Artificial Intelligence Marketing) là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hoạt động marketing nhằm tự động hóa quy trình, tối ưu hóa hiệu suất và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. 

AI Marketing bao gồm việc sử dụng các thuật toán máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra các quyết định marketing thông minh. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh (website, mạng xã hội, email…) để tạo ra các chiến dịch quảng cáo được nhắm mục tiêu chính xác hơn.

2. Tại sao AI Marketing quan trọng đối với doanh nghiệp?

Theo báo cáo của McKinsey, 75% các công ty hàng đầu trong ngành bán lẻ đã sử dụng AI để tối ưu hóa chiến lược marketing và đã tăng trưởng doanh thu lên 30%. Có thể thấy rằng, AI Marketing không chỉ là một xu hướng mà là một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp muốn cạnh tranh và phát triển trong kỷ nguyên số. Tầm quan trọng của AI Marketing được thể hiện qua các lợi ích nổi bật sau đây:

1 - Tiết kiệm chi phí marketing:

AI giúp tự động hóa nhiều công việc lặp đi lặp lại trong marketing như tạo nội dung, gửi email marketing, phân tích dữ liệu... Nhờ đó, doanh nghiệp giảm thiểu được chi phí thuê nhân sự và thời gian thực hiện các công việc này.

Theo nghiên cứu của Gartner, đến năm 2023, 30% các công ty sẽ sử dụng AI để tự động hóa ít nhất một phần trong các hoạt động marketing của mình, giúp tiết kiệm hàng tỷ đô la mỗi năm.

Bên cạnh đó, AI còn giúp tối ưu hóa quảng cáo bằng cách nhắm mục tiêu chính xác hơn, tự động điều chỉnh giá thầu và phân phối quảng cáo trên các kênh phù hợp. Điều này giúp tăng ROI (Return on Investment) và giảm chi phí quảng cáo. Theo một báo cáo của Adlucent, việc sử dụng AI trong quảng cáo có thể giúp tăng tỷ lệ nhấp chuột (CTR) lên đến 40%

2 - Giảm thiểu sai sót:

AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, giúp loại bỏ các sai sót thường gặp trong quá trình nhập liệu, phân tích dữ liệu. Ngoài ra, AI có thể tự động tạo ra các báo cáo marketing chi tiết, đầy đủ về hiệu quả của các chiến dịch.

Việc tự động hóa các tác vụ của công cụ AI đã giúp giảm thiểu các sai sót thường gặp trước đây khi được xử lý thủ công. Trong tác vụ tạo nội dung, AI có thể tự động kiểm tra lỗi ngữ pháp và chính tả trong nội dung marketing, đảm bảo tính chuyên nghiệp và uy tín.

3 - Tăng tính cá nhân hóa:

AI có khả năng thu thập và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử mua hàng, tương tác trên website, mạng xã hội, để tạo ra một bức tranh toàn diện về hành vi của khách hàng. Dựa trên dữ liệu thu thập được, AI có thể phân chia khách hàng thành những nhóm nhỏ hơn dựa trên sở thích, nhu cầu và hành vi của họ. Tiếp theo, các thuật toán học máy AI sẽ được sử dụng để dự đoán hành vi mua sắm trong tương lai của khách hàng, đưa ra các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp với từng khách hàng.

Đặc biệt, AI còn tự động tạo ra các nội dung marketing được cá nhân hóa ở nhiều kênh truyền thông khác nhau như email, chatbot, sàn thương mại điện tử... để tạo ra các trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa, từ việc lựa chọn sản phẩm đến thanh toán và giao hàng.

4 - Tối ưu Marketing Automation:

AI giúp tự động hóa các chiến dịch marketing một cách thông minh hơn, bằng cách phân tích dữ liệu và đưa ra những quyết định kịp thời. Các chiến dịch marketing tự động hóa được hỗ trợ bởi AI thường có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn từ 50% đến 200% so với các chiến dịch truyền thống.

AI là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động Marketing Automation, bao gồm: phân tích dữ liệu, cá nhân hoá trải nghiệm, tối ưu hoá các chiến dịch, tự động hoá quy trình... Kết quả là tương tác với khách hàng được tăng cường và đạt được hiệu quả kinh doanh tốt hơn.

5 - Tăng trưởng ROI:

Bằng cách tối ưu hóa các hoạt động marketing, giảm chi phí và tăng hiệu quả, AI giúp doanh nghiệp đạt được ROI cao hơn. Theo một báo cáo của McKinsey, các công ty sử dụng AI để hỗ trợ quyết định kinh doanh có thể tăng lợi nhuận trung bình lên 12%.

6 - Ra quyết định thông minh, nhanh chóng và hiệu quả:

AI cung cấp cho doanh nghiệp những insights sâu sắc về thị trường và khách hàng, giúp họ đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác và nhanh chóng hơn. Với khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ, các công cụ AI Marketing giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch marketing và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính.

Đặc biệt, AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cập nhật liên tục để xác định xu hướng thị trường, dự đoán hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing. Từ đó, các nhà quản trị có thể kịp thời đưa ra các quyết định đúng đắn. Theo Forrester, các doanh nghiệp sử dụng AI để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu có khả năng tăng trưởng doanh thu nhanh hơn 23% so với các doanh nghiệp không sử dụng

3. Ứng dụng của AI Marketing trong doanh nghiệp

Một số ứng dụng phổ biến và hiệu quả của AI trong marketing gồm:

3.1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI Marketing cho phép doanh nghiệp tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho từng khách hàng, từ việc đề xuất sản phẩm đến nội dung hiển thị trên website. AI phân tích dữ liệu về lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, sở thích và thông tin nhân khẩu học để đưa ra các đề xuất phù hợp, tăng tỷ lệ chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng. Theo Accenture, 91% khách hàng có xu hướng mua sắm ở những thương hiệu cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa.

Ví dụ tiêu biểu cho ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng có thể kể đến là Netflix, họ đã sử dụng AI để đề xuất phim và chương trình truyền hình dựa trên lịch sử xem của người dùng, giúp tăng thời gian người dùng ở lại nền tảng này. 

3.2. Tối ưu hóa quảng cáo

AI giúp tối ưu hóa quảng cáo trên nhiều kênh khác nhau, từ tìm kiếm đến mạng xã hội, bằng cách nhắm mục tiêu chính xác hơn, tự động điều chỉnh giá thầu và phân phối quảng cáo vào thời điểm và địa điểm phù hợp. AI phân tích dữ liệu về hành vi người dùng, sở thích và tương tác với quảng cáo để tối ưu hóa chiến dịch, giảm chi phí và tăng ROI. 

Google Ads sử dụng AI để tự động tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo dựa trên mục tiêu của người dùng, chẳng hạn như tối đa hóa số lượt nhấp chuột hoặc chuyển đổi. Theo một nghiên cứu của WordStream, việc sử dụng AI trong Google Ads có thể giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên đến 20%.

3.3. Phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng

Theo một báo cáo của MarketsandMarkets, thị trường phân tích dự đoán dự kiến sẽ đạt giá trị 22,9 tỷ USD vào năm 2026. AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để xác định xu hướng thị trường, dự đoán hành vi khách hàng và đưa ra các quyết định marketing thông minh. AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, dự đoán xu hướng mua sắm và tối ưu hóa chiến lược marketing. 

Điển hình như các nhà bán lẻ sử dụng AI để dự đoán nhu cầu về sản phẩm trong tương lai, từ đó tối ưu hóa lượng hàng tồn kho và tránh tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá nhiều.

3.4. Chatbot và hỗ trợ khách hàng tự động

Chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề và hỗ trợ khách hàng mua sắm một cách nhanh chóng và hiệu quả. Chatbot giúp tiết kiệm chi phí nhân sự, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường tương tác.

Theo Juniper Research, chatbot dự kiến sẽ tiết kiệm cho các doanh nghiệp 8 tỷ USD mỗi năm vào năm 2023. Hiện nay, nhiều ngân hàng sử dụng chatbot để hỗ trợ khách hàng kiểm tra số dư tài khoản, chuyển tiền và giải đáp các thắc mắc về dịch vụ.

3.5. Tạo nội dung tự động

Một trong các ứng dụng phổ biến của AI phải kể đến chính là s tạo nội dung marketing tự động. Từ viết bài blog, tạo mô tả sản phẩm đến thiết kế hình ảnh và video, các công cụ AI đều có thể hỗ trợ đắc lực. 

AI giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời đảm bảo nội dung được tạo ra nhất quán và phù hợp với thương hiệu. Ví dụ, các công cụ như Jasper.ai có thể giúp tạo ra nội dung marketing chất lượng cao chỉ trong vài phút. Tuy nhiên, các nhà sáng tạo nội dung cũng cần lưu ý rằng nội dung do AI tạo ra cần được kiểm duyệt và chỉnh sửa để đảm bảo tính chính xác và phù hợp.

4. Một số công cụ AI Marketing phổ biến

Có rất nhiều công cụ AI Marketing trên thị trường, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau. Dưới đây là một số công cụ phổ biến được phân loại theo chức năng:

4.1. Nhóm công cụ tạo kế hoạch, soạn thảo văn bản

4.2. Nhóm công cụ thiết kế và chỉnh sửa hình ảnh

4.3. Nhóm công cụ tạo và chỉnh sửa âm thanh

4.4. Nhóm công cụ tạo và chỉnh sửa video

5. Quy trình triển khai AI Marketing trong doanh nghiệp

Mặc dù AI Marketing mang lại nhiều lợi ích rõ rệt, tuy nhiên để triển khai thành công không thể chỉ dừng lại ở việc "thử nghiệm công nghệ". Doanh nghiệp cần một quy trình bài bản, rõ ràng và phù hợp với năng lực nội tại. Dưới đây là 6 bước quan trọng trong quy trình triển khai AI Marketing mà bất kỳ doanh nghiệp nào cũng cần nắm vững nếu muốn ứng dụng hiệu quả và bền vững.

5.1. Xác định mục tiêu và vấn đề cần giải quyết

Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào, doanh nghiệp cần xác định rõ “AI sẽ giải quyết điều gì” trong hoạt động Marketing của mình. Việc xác định mục tiêu rõ ràng giúp định hướng toàn bộ quá trình lựa chọn công cụ, phân bổ nguồn lực và đo lường hiệu quả sau này.

Một số câu hỏi gợi ý để xác định mục tiêu:

• Doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì trong Marketing? (Ví dụ: Tỷ lệ chuyển đổi thấp, chi phí quảng cáo cao, khách hàng rời bỏ nhiều…)

• Mục tiêu kinh doanh trong 6-12 tháng tới là gì?

• Mong muốn cải thiện hoạt động nào bằng AI? (Content, quảng cáo, chăm sóc khách hàng, email marketing...)

Ví dụ: Một spa muốn tăng tỷ lệ khách hàng quay lại có thể đặt mục tiêu “sử dụng AI để phân tích hành vi khách cũ và tự động gửi khuyến mãi đúng thời điểm”.

5.2. Đánh giá hiện trạng và năng lực dữ liệu hiện có

AI Marketing vận hành dựa trên dữ liệu. Dữ liệu giống như “nhiên liệu” để AI hoạt động hiệu quả. Doanh nghiệp càng hiểu rõ mình đang có những loại dữ liệu nào, chất lượng ra sao, thì càng dễ lựa chọn giải pháp phù hợp và tránh sai sót tốn kém trong giai đoạn sau.

Những yếu tố cần đánh giá:

• Nguồn dữ liệu hiện tại: Bạn đang có dữ liệu từ đâu? (Website, CRM, mạng xã hội, POS, Email, Call center…)

• Cấu trúc và độ chính xác của dữ liệu: Dữ liệu có được lưu trữ theo chuẩn nào không? Có dữ liệu trùng lặp, thiếu thông tin hay không?

• Mức độ kết nối và đồng bộ hóa: Dữ liệu có liên thông giữa các phòng ban không? Hay bị phân mảnh theo từng bộ phận?

• Khả năng khai thác dữ liệu: Bạn có công cụ và nhân sự để phân tích dữ liệu hiện tại không?

Nếu doanh nghiệp bỏ qua bước này, AI có thể đưa ra những phân tích sai lệch, dẫn đến các quyết định sai lầm trong chiến dịch Marketing.

5.3. Lựa chọn công cụ AI Marketing phù hợp

Sau khi đã xác định mục tiêu và hiểu rõ năng lực dữ liệu hiện tại, bước tiếp theo là chọn đúng công cụ AI để phục vụ nhu cầu của doanh nghiệp. Trên thị trường hiện nay có rất nhiều giải pháp AI phục vụ cho nhiều mục tiêu khác nhau: tự động hóa nội dung, phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán hành vi, tối ưu quảng cáo…

Một số tiêu chí quan trọng khi lựa chọn công cụ AI Marketing:

• Phù hợp với mục tiêu kinh doanh: Công cụ phải giải quyết đúng vấn đề doanh nghiệp đang gặp (ví dụ: tối ưu quảng cáo, tạo nội dung, dự đoán xu hướng…).

• Khả năng tích hợp với hệ thống sẵn có: Dễ kết nối với CRM, email marketing, nền tảng bán hàng hiện tại.

• Thân thiện với người dùng: Không đòi hỏi kỹ thuật quá phức tạp, đội ngũ hiện tại có thể dễ dàng làm quen.

• Chi phí phù hợp: Có bản dùng thử, hoặc mức giá phù hợp với quy mô SMEs.

• Được hỗ trợ và cập nhật thường xuyên: Nhà cung cấp có đội ngũ hỗ trợ tốt, công cụ liên tục được cập nhật.

5.4. Xây dựng hệ thống tích hợp AI vào quy trình marketing

Sau khi đã chọn được công cụ AI phù hợp, bước tiếp theo là tích hợp công nghệ này vào hệ thống vận hành marketing hiện tại của doanh nghiệp một cách mạch lạc và đồng bộ. Việc tích hợp không đơn thuần là “gắn” thêm một phần mềm mới, mà là quá trình tái cấu trúc một phần quy trình vận hành, đảm bảo AI thực sự đóng vai trò hỗ trợ và nâng cấp hiệu quả tổng thể.

Các yếu tố cần được triển khai khi tích hợp AI vào hệ thống marketing bao gồm:

• Kết nối dữ liệu đồng bộ giữa các nền tảng: Hệ thống AI cần có khả năng truy xuất và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn như CRM, nền tảng email, mạng xã hội, website… để đảm bảo phân tích toàn diện và ra quyết định chính xác.

• Tự động hóa quy trình marketing: Xây dựng các workflow (luồng công việc) rõ ràng, trong đó AI đóng vai trò kích hoạt hoặc ra quyết định tại từng điểm chạm. Ví dụ: khi khách hàng tương tác với một chiến dịch, hệ thống sẽ tự động kích hoạt email, phân loại tệp khách hàng và đề xuất nội dung phù hợp.

• Phân quyền và quản trị rõ ràng: Phân định rõ vai trò của con người và AI trong hệ thống. AI không thay thế hoàn toàn, mà cần được giám sát, điều chỉnh và cộng tác cùng đội ngũ để đạt hiệu quả tối đa.

• Đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu: Thiết lập các lớp bảo mật, mã hóa và tuân thủ chính sách về quyền riêng tư dữ liệu (như GDPR, Nghị định 13 tại Việt Nam) khi xử lý thông tin khách hàng bằng AI.

• Khả năng mở rộng linh hoạt: Hệ thống cần có kiến trúc mở, đủ linh hoạt để tích hợp thêm các công cụ AI khác trong tương lai hoặc nâng cấp khi doanh nghiệp mở rộng quy mô.

5.5. Đào tạo đội ngũ vận hành AI

Công nghệ AI dù hiện đại đến đâu cũng không thể phát huy tối đa giá trị nếu đội ngũ nội bộ không hiểu rõ cách sử dụng hoặc phối hợp hiệu quả cùng nó. Việc đào tạo AI không chỉ dừng lại ở kỹ thuật vận hành công cụ, mà còn bao gồm tư duy, kỹ năng phân tích và ra quyết định trên nền tảng dữ liệu AI cung cấp.

Các nội dung đào tạo quan trọng cần triển khai:

• Kiến thức cơ bản về AI và cách thức hoạt động của công cụ đang sử dụng: Giúp nhân sự hiểu được khả năng – giới hạn – và nguyên lý của AI để sử dụng đúng mục đích.

• Kỹ năng phân tích và diễn giải dữ liệu: Nhân sự marketing cần biết đọc kết quả từ AI, hiểu vì sao AI đưa ra khuyến nghị đó, và đưa ra hành động phù hợp dựa trên dữ liệu.

• Thực hành triển khai chiến dịch sử dụng AI: Đào tạo cách phối hợp các công cụ AI vào quá trình tạo content, tối ưu quảng cáo, gửi email, nuôi dưỡng khách hàng...

• Khả năng giám sát, kiểm tra và điều chỉnh AI: Biết khi nào cần can thiệp vào hệ thống, đảm bảo AI không đưa ra quyết định sai lệch hoặc mất kiểm soát.

• Tư duy phối hợp giữa người và máy: Xây dựng văn hóa “làm việc cùng AI” chứ không xem AI như một công cụ thay thế, giúp đội ngũ chủ động khai thác sức mạnh công nghệ.

Đầu tư vào đào tạo là một trong những yếu tố sống còn giúp doanh nghiệp không bị phụ thuộc vào đơn vị bên ngoài, đồng thời đảm bảo tính liên tục, bền vững cho chiến lược AI Marketing.

5.6. Đo lường, đánh giá, tối ưu liên tục

Không có hệ thống AI Marketing nào là hoàn hảo ngay từ đầu. Việc triển khai AI cần được xem như một quá trình cải tiến liên tục, trong đó đo lường – đánh giá – điều chỉnh là ba yếu tố không thể thiếu để đảm bảo hiệu quả và tính thích nghi theo thị trường.

Các yếu tố quan trọng trong quá trình đo lường và tối ưu:

• Thiết lập KPIs rõ ràng từ đầu: Các chỉ số có thể bao gồm: tỷ lệ chuyển đổi (CR), chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng (CPL), tỷ lệ mở email, thời gian giữ chân khách hàng, ROI chiến dịch...

• Phân tích kết quả dựa trên thời gian và giai đoạn: Theo dõi sát sao hiệu quả theo từng chiến dịch, từng nhóm khách hàng, hoặc từng điểm chạm trong hành trình mua hàng.

• Thu thập phản hồi từ khách hàng và đội ngũ nội bộ: Không chỉ dựa vào số liệu, mà cần lắng nghe trải nghiệm từ người dùng để điều chỉnh hệ thống AI cho phù hợp hơn với hành vi thực tế.

• Tối ưu chiến dịch theo dữ liệu: Dựa vào phân tích AI, điều chỉnh nội dung, thời gian, kênh tiếp cận, cá nhân hóa... để tăng hiệu quả theo từng đợt.

• Liên tục cập nhật công nghệ mới: Công cụ AI thay đổi nhanh chóng, doanh nghiệp cần chủ động cập nhật xu hướng và công cụ mới để giữ lợi thế cạnh tranh.

6. Xu hướng AI Marketing mới nhất 2025

Thế giới marketing đang chứng kiến sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI, mở ra những xu hướng mới đầy tiềm năng. Dưới đây là một số xu hướng nổi bật:

1 - AI và cá nhân hóa siêu việt (Hyper-personalization)

Cá nhân hóa không còn chỉ dừng lại ở việc gọi tên khách hàng hay đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng. AI cho phép cá nhân hóa ở mức độ sâu hơn, dự đoán nhu cầu và sở thích của từng cá nhân dựa trên dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn, bao gồm cả dữ liệu hành vi thời gian thực. Ví dụ, AI có thể phân tích biểu cảm khuôn mặt, giọng nói và ngôn ngữ cơ thể của khách hàng trong video call để hiểu rõ hơn về cảm xúc và đưa ra đề xuất phù hợp. Theo Gartner, đến năm 2025, các tổ chức đầu tư vào cá nhân hóa sẽ vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh không đầu tư vào cá nhân hóa 20% về lợi nhuận.

2 - AI và tự động hóa tiếp thị toàn diện (Marketing Automation)

Theo Forrester, các doanh nghiệp áp dụng tự động hóa marketing có thể thấy sự gia tăng 10-15% về doanh thu bán hàng. AI sẽ tự động hóa hầu hết các quy trình marketing, từ tạo lead, nuôi dưỡng lead, phân tích dữ liệu, tối ưu quảng cáo đến chăm sóc khách hàng. Các công cụ AI như HubSpot AI và Salesforce Einstein đang giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình tiếp thị, giảm thiểu công sức và tiết kiệm thời gian, đồng thời nâng cao hiệu quả chiến dịch.

• HubSpot AI: HubSpot sử dụng AI để tự động hóa các chiến dịch email marketing, giúp doanh nghiệp gửi các email được cá nhân hóa đến đúng khách hàng vào thời điểm thích hợp. AI có thể phân tích hành vi của người nhận (như mở email, nhấp vào liên kết, hoặc mua hàng sau khi nhận email) và tự động điều chỉnh các chiến lược gửi email. Ví dụ: Nếu một khách hàng đã tải xuống tài liệu từ website, HubSpot có thể tự động gửi email tiếp theo với các tài nguyên hoặc sản phẩm liên quan mà khách hàng có thể quan tâm.
• Salesforce Einstein: Einstein AI cũng sử dụng tự động hóa để cá nhân hóa email marketing. Hệ thống có khả năng học hỏi từ hành vi và phản ứng của khách hàng đối với các email trước đó, từ đó tối ưu hóa tần suất gửi email và nội dung email sao cho hiệu quả nhất. Ví dụ: Einstein có thể tự động phân tích lịch sử tương tác của khách hàng với các chiến dịch trước đó và dự đoán thời điểm tốt nhất để gửi email tiếp theo.

3 - AI và trải nghiệm khách hàng đa kênh (Omnichannel Customer Experience)

AI sẽ giúp kết nối và đồng bộ hóa trải nghiệm khách hàng trên tất cả các kênh tương tác, từ website, mạng xã hội, email, ứng dụng di động đến cửa hàng thực tế. AI cho phép tích hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn và kênh khác nhau vào một hệ thống duy nhất. Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về hành vi của khách hàng từ website, email, ứng dụng di động đến các mạng xã hội và cửa hàng vật lý.
Ví dụ: Nếu khách hàng vào website và xem một sản phẩm nhưng chưa mua, khi họ đăng nhập vào ứng dụng di động, hệ thống AI sẽ tự động hiển thị sản phẩm đó cùng với các đề xuất liên quan, và nếu khách hàng đến cửa hàng thực tế, nhân viên bán hàng cũng sẽ có thông tin về những sản phẩm mà khách hàng đã xem và có thể cung cấp dịch vụ cá nhân hóa.

4 - AI cung cấp thông tin khách hàng theo thời gian thực

AI cung cấp thông tin khách hàng theo thời gian thực bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau (website, mạng xã hội, ứng dụng di động, v.v.) ngay khi khách hàng tương tác. Hệ thống AI có khả năng theo dõi hành vi của khách hàng trong thời gian thực, như lượt xem sản phẩm, các lần nhấp chuột, và tương tác với các chiến dịch marketing. Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn chính xác và kịp thời về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó có thể cá nhân hóa trải nghiệm, đưa ra các gợi ý sản phẩm, hoặc thay đổi chiến lược marketing ngay lập tức để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và tăng trưởng doanh thu.

7. Ví dụ các doanh nghiệp đã ứng dụng AI trong marketing thành công

Dưới đây là một số ví dụ điển hình về các doanh nghiệp đã ứng dụng AI marketing một cách thành công, giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp cận khách hàng, tăng trưởng doanh thu và nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng:

7.1. Coca-Cola

Coca-Cola là một trong những thương hiệu tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào chiến lược marketing để tối ưu hóa trải nghiệm người tiêu dùng và nâng cao hiệu quả chiến dịch quảng cáo. Dưới đây là cách Coca-Cola đã thành công trong việc áp dụng AI vào marketing:

1 - Ứng dụng AI để tạo nội dung quảng cáo cá nhân hóa

Coca-Cola sử dụng công nghệ AI kết hợp với Adobe Experience Cloud và Adobe Journey Optimizer để phân tích hành vi người tiêu dùng và tạo ra nội dung quảng cáo cá nhân hóa. Cách tiếp cận này không chỉ giúp tối ưu hóa thông điệp truyền thông mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng, mang đến những nội dung phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng đối tượng.

• Kết quả: Tăng cường hiệu quả chiến dịch quảng cáo và xây dựng sự kết nối sâu sắc với khách hàng.

2 - Chiến dịch “create real magic” với OpenAI

Một trong những chiến dịch nổi bật của Coca-Cola trong việc ứng dụng AI là "Create Real Magic", nơi người tiêu dùng có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật số bằng cách sử dụng hình ảnh đặc trưng của thương hiệu. Hợp tác với OpenAI và Bain & Company, Coca-Cola đã cho phép khách hàng tự tạo ra những sản phẩm độc đáo, qua đó không chỉ thu hút sự sáng tạo mà còn tăng cường mối quan hệ giữa thương hiệu và người tiêu dùng.

• Kết quả: Xây dựng sự gắn kết mạnh mẽ và khơi dậy sự sáng tạo trong cộng đồng khách hàng.

3 - Phân tích cảm xúc và tối ưu hóa chiến dịch

Coca-Cola áp dụng AI để phân tích cảm xúc của khách hàng từ các phản hồi trên mạng xã hội, giúp hiểu rõ hơn về thái độ và cảm nhận của họ đối với các chiến dịch marketing. AI cho phép Coca-Cola phân tích hàng triệu dữ liệu từ các nền tảng trực tuyến, từ đó giúp thương hiệu điều chỉnh thông điệp và chiến lược để đạt được hiệu quả cao hơn.

• Kết quả: Tối ưu hóa chiến lược marketing, phản hồi nhanh chóng và cải thiện trải nghiệm người dùng.

4 - Hợp tác với microsoft để tăng cường ứng dụng AI

Vào tháng 4/2024, Coca-Cola đã ký kết hợp đồng trị giá 1,1 tỷ USD với Microsoft để sử dụng dịch vụ đám mây và công nghệ AI trong toàn bộ hệ thống. Hợp tác này giúp Coca-Cola không chỉ tối ưu hóa quy trình marketing mà còn phát triển các công cụ hỗ trợ khách hàng như chatbot và trợ lý ảo, tạo ra những trải nghiệm mới mẻ và cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng.

• Kết quả: Cải thiện quy trình vận hành và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.

5 - Ra mắt sản phẩm AI “Y3000”

Coca-Cola cũng đã giới thiệu một sản phẩm nước giải khát mới mang tên "Y3000", được phát triển với sự hỗ trợ của AI, tạo ra một hương vị tượng trưng cho năm 3000. Chiến dịch này không chỉ mang tính sáng tạo mà còn thể hiện sự kết hợp giữa công nghệ và nhu cầu của khách hàng trong việc tạo ra những sản phẩm mới lạ.

• Kết quả: Tạo ra sự hứng thú và tò mò từ người tiêu dùng, đồng thời khẳng định sự đổi mới không ngừng của Coca-Cola.

7.2. Amazon

Amazon là một trong những ví dụ điển hình về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong marketing để tối ưu hóa trải nghiệm người tiêu dùng và cải thiện hiệu quả kinh doanh. Một trong những ứng dụng nổi bật của AI tại Amazon là gợi ý sản phẩm cá nhân hóa. Hệ thống AI của Amazon phân tích hành vi mua sắm và sở thích của người tiêu dùng để đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp, không chỉ dựa vào lịch sử mua sắm mà còn theo dõi các yếu tố như thời gian duyệt web và sự tương tác với các sản phẩm.

Amazon sử dụng một loạt các kỹ thuật AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm:

• Học máy và học sâu: Hệ thống học từ hàng tỷ tương tác của người dùng với hàng triệu sản phẩm, giúp đưa ra các gợi ý chính xác và kịp thời.
• Lọc cộng tác (Collaborative Filtering): Phân tích hành vi của người dùng tương tự để dự đoán sở thích và gợi ý sản phẩm phù hợp.
• Lọc dựa trên nội dung (Content-Based Filtering): Đề xuất sản phẩm dựa trên đặc điểm của sản phẩm mà người dùng đã quan tâm hoặc mua trước đó.
• Mô hình lai (Hybrid Models): Kết hợp các phương pháp trên để cải thiện độ chính xác của gợi ý.

Hệ thống này được triển khai thông qua dịch vụ Amazon Personalize, cho phép các doanh nghiệp xây dựng các mô hình gợi ý tùy chỉnh dựa trên dữ liệu của riêng họ, từ đó cung cấp trải nghiệm người dùng cá nhân hóa trong thời gian thực. 

Ứng dụng trong thực tế:

• Trang chủ và trang chi tiết sản phẩm: Hiển thị các danh mục như "Sản phẩm bạn có thể thích" hoặc "Sản phẩm liên quan", giúp người dùng dễ dàng khám phá thêm các sản phẩm phù hợp.
• Giỏ hàng và thanh toán: Đưa ra các gợi ý bổ sung hoặc sản phẩm liên quan khi người dùng xem hoặc thanh toán, tăng cơ hội bán chéo.
• Thông báo và khuyến mãi: Gửi thông báo tùy chỉnh về các sản phẩm hoặc ưu đãi phù hợp với sở thích và hành vi mua sắm của người dùng.

Nhờ vào hệ thống gợi ý AI, Amazon không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu. Việc cung cấp các gợi ý chính xác và kịp thời giúp người dùng dễ dàng tìm thấy sản phẩm phù hợp, từ đó thúc đẩy quyết định mua sắm.

AI Marketing là chiến lược đầu tư cho tương lai. Không chỉ mang lại lợi ích ngắn hạn, ứng dụng AI trong marketing mà còn xây dựng nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững của doanh nghiệp trong kỷ nguyên số. Bằng cách triển khai các chiến lược AI marketing phù hợp, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa mọi điểm chạm khách hàng, gia tăng lợi nhuận và khẳng định vị thế dẫn đầu.