AI giúp các doanh nghiệp tăng hiệu quả tiếp thị lên 3-5 lần, thậm chí có thể là 10 lần. Điều này giải thích tại sao 74% các công ty hiện nay sử dụng AI trong hoạt động tiếp thị của họ.
Dữ liệu gần đây của HubSpot cho thấy mức tăng trưởng 27% trong việc áp dụng AI vào tiếp thị. Công nghệ này cách mạng hóa phân tích dữ liệu, tự động hóa tác vụ và trải nghiệm cụ thể của từng cá nhân. Các công cụ AI hiện xử lý việc tạo nội dung và dịch vụ khách hàng. Các nhóm tiếp thị có thể tập trung vào việc lập kế hoạch chiến lược thay vì công việc lặp đi lặp lại hàng ngày.
Các xu hướng tiếp thị AI mạnh mẽ nhất sẽ định hình năm 2025. Những xu hướng này cung cấp những cách thiết thực để có được kết quả thực tế. Bạn có thể sử dụng phân tích dự đoán và tạo nội dung tự động để cải thiện ROI tiếp thị và mức độ tương tác của khách hàng rất nhiều.
Sự phát triển của AI trong tiếp thị: Từ cường điệu đến hiện thực
Vai trò của AI trong tiếp thị đã bắt đầu từ lâu trước khi bùng nổ AI tạo sinh gần đây. AI và tiếp thị đã được kết nối trong nhiều thập kỷ. Mối quan hệ của chúng đã phát triển từ các hệ thống đề xuất đơn giản thành các hệ sinh thái tiếp thị tích hợp, tinh vi. Tiến trình này cho thấy những thành tựu và định hướng tương lai của chúng ta khi AI thay đổi từ lợi thế cạnh tranh thành nhu cầu cơ bản.
Các cột mốc quan trọng trong phát triển tiếp thị AI
Nguồn gốc tiếp thị của AI có từ xa hơn hầu hết mọi người nghĩ. Các hình thức AI ban đầu bắt đầu định hình các quyết định tiếp thị thông qua phân tích dữ liệu đơn giản và nhận dạng mẫu vào những năm 1980. Những năm 1990 chứng kiến các hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và các kỹ thuật khai thác dữ liệu nổi lên như những bước quan trọng nhất trong tiến trình công nghệ tiếp thị .
Amazon đã tạo ra bước đột phá vào năm 1998 bằng cách triển khai lọc cộng tác. Công nghệ này là một trong những công nghệ đầu tiên dự đoán hành vi của người tiêu dùng và cho phép đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa ở quy mô lớn . Nó đặt nền tảng cho các ứng dụng tiên tiến hơn.
Tiếp thị đã trải qua những thay đổi mang tính cách mạng vào những năm 2010. Mua quảng cáo theo chương trình trở nên phổ biến vào năm 2014. Nó tự động hóa việc mua và bán hàng tồn kho quảng cáo ngay lập tức . Google đã ra mắt thuật toán RankBrain vào năm sau. Bản phát hành này đã thay đổi cách các công cụ tìm kiếm hiểu các truy vấn và ý định của người dùng .
Vào cuối những năm 2010 và đầu những năm 2020, dữ liệu lớn, điện toán đám mây, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính đã tạo ra làn sóng mới các ứng dụng tiếp thị AI . Các nhà tiếp thị giờ đây có thể tạo nội dung, thiết kế chiến dịch, tối ưu hóa chuyển đổi, dự đoán kết quả và cải thiện trải nghiệm của khách hàng theo những cách chưa từng có trước đây.
Năm 2025 khác biệt như thế nào so với những năm trước
Năm 2025 nổi bật vì AI đã chuyển từ áp dụng thử nghiệm sang triển khai chiến lược. Các nhà tiếp thị trước đây đã thử nghiệm khả năng của AI thông qua các chương trình thí điểm và bằng chứng khái niệm. Giờ đây, AI đã trở thành một phần của hoạt động tiếp thị cốt lõi .
Các con số cho thấy một bức tranh rõ ràng: 94% các tổ chức tiếp thị được khảo sát đặt ngân sách cho AI vào năm 2024. Khoảng 75% có kế hoạch tăng đầu tư vào năm 2025. Bất chấp tình hình kinh tế không chắc chắn, 62% các nhà tiếp thị kỳ vọng ngân sách cho AI của họ sẽ tăng ít nhất 25% .
Các chuyên gia tiếp thị hiện tin tưởng AI hơn bao giờ hết, với 89% thể hiện sự tự tin vào các công cụ AI tạo sinh . Khoảng 86% các tổ chức đã tạo ra các chính sách trường hợp sử dụng AI chính thức . Điều này cho thấy AI đã trưởng thành từ một công nghệ thử nghiệm thành một giải pháp cấp doanh nghiệp.
Các nhà lãnh đạo tiếp thị tin rằng kiến thức về AI sẽ trở nên thiết yếu đối với các chuyên gia trong hai đến bốn năm tới – 92% đồng ý . Điều này cho thấy sự thay đổi cơ bản trong cách ngành công nghiệp nhìn nhận năng lực AI. Nó đã trở thành một yêu cầu cốt lõi hơn là một kỹ năng chuyên môn.
Sự thay đổi từ thử nghiệm sang thiết yếu
Thử nghiệm AI trong tiếp thị đã kết thúc. Các triển khai trước đó tập trung vào các nhiệm vụ vận hành và tự động hóa quy trình làm việc. Hiện nay, các ứng dụng AI xử lý các chức năng ra quyết định chiến lược .
Các phòng tiếp thị cho thấy sự chuyển đổi này trong các mô hình áp dụng của họ. Trong khi 63% các tổ chức sử dụng AI tạo sinh, chỉ có 43% có chương trình AI chính thức . Các công ty phải đối mặt với cả thách thức và cơ hội khi họ chuyển sang các phương pháp tiếp cận có cấu trúc hơn.
Các nhóm tiếp thị tiên tiến nổi bật nhờ cách tiếp cận triển khai AI của họ. Khoảng 71% các nhóm “rất tiên tiến” sử dụng các mô hình AI dành riêng cho từng lĩnh vực được điều chỉnh theo dữ liệu và hướng dẫn về thương hiệu của họ. Chỉ có 21% dựa vào các công cụ đa năng .
Các doanh nghiệp lớn minh họa cho động thái này hướng tới việc sử dụng AI mang tính chiến lược. Các tổ chức có doanh thu trên 1 tỷ đô la tập trung vào chất lượng đầu ra của AI (31%) và quản trị thương hiệu (33%). Họ bảo vệ tính toàn vẹn của thương hiệu, quản lý rủi ro và duy trì sự tuân thủ . Sự nhấn mạnh vào chất lượng hơn là triển khai này cho thấy AI đã thay đổi từ một thử nghiệm mới lạ thành một chức năng quan trọng đối với doanh nghiệp.
Các doanh nghiệp hiện đang đo lường tác động của AI theo cách khác. Khoảng 51% các nhà tiếp thị vẫn chưa thể theo dõi ROI đầu tư AI của họ. Tuy nhiên, 22% có kế hoạch bắt đầu đo lường vào năm 2025. Điều này cho thấy sự công nhận ngày càng tăng rằng AI cần có cùng trách nhiệm giải trình như các khoản đầu tư kinh doanh khác.
Sự tiến bộ của AI trong tiếp thị phản ánh sự phát triển công nghệ rộng hơn – từ công nghệ tiên tiến đến công cụ kinh doanh thiết yếu. Các tổ chức không tích hợp AI một cách chiến lược có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ đã thực hiện thay đổi quan trọng này khi chúng ta tiến xa hơn vào năm 2025.
Hiểu về các công nghệ AI cốt lõi thúc đẩy thành công của tiếp thị
Sự kết hợp của các công nghệ mạnh mẽ cùng nhau tạo ra kết quả trong các chiến lược tiếp thị AI thành công. Tiếp thị sẽ đạt được nhiều nhất từ trí tuệ nhân tạo trong tất cả các chức năng kinh doanh. Phân tích gần đây của McKinsey cho thấy AI có thể tạo ra từ 35580,77 đến 66078,57 nghìn tỷ VND giá trị trong tiếp thị và bán hàng trên khắp các doanh nghiệp trên toàn thế giới .
Học máy và phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán giúp các nhà tiếp thị đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách hiển thị những gì có thể xảy ra tiếp theo . Các nhóm có thể tìm thấy các mẫu quan trọng trong dữ liệu của họ để đưa ra lựa chọn thông minh hơn và lập kế hoạch tốt hơn.
Học máy, một tập hợp con của AI, đóng vai trò là nền tảng của phân tích dự đoán hiện đại. Các hệ thống này xem xét dữ liệu từ nhiều nguồn:
- Thông tin theo ngữ cảnh (thời tiết, địa điểm)
- Tâm lý người tiêu dùng
- Hoạt động truyền thông xã hội
- Lịch sử mua hàng
- Mẫu hành vi trực tuyến
Các nhóm tiếp thị có thể dự đoán kết quả có thể xảy ra với độ chính xác cao thông qua phân tích này, mặc dù độ chính xác hoàn hảo là không thể . Vì vậy, các nhóm có thể tinh chỉnh các chiến dịch để đạt được mục tiêu cụ thể về hành vi, sự kiện hoặc doanh thu.
Cây quyết định, mô hình hồi quy, mạng nơ-ron và thuật toán phân cụm là những mô hình dự đoán phổ biến nhất . Những công cụ này giúp các nhà tiếp thị sử dụng tài nguyên tốt hơn trong khi tăng ROI. Chúng thực hiện điều này bằng cách dự đoán chính xác hành vi của khách hàng và tạo các chiến dịch nhắm mục tiêu cho những người có khả năng chuyển đổi cao nhất .
Xử lý và tạo ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp máy tính hiểu, diễn giải và phản hồi ngôn ngữ của con người . Công nghệ này kết nối dữ liệu phức tạp với những hiểu biết thực tế, thân thiện với con người .
NLP đã phát triển từ một lý thuyết vào những năm 1950 thành một công cụ tiếp thị hữu ích . Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn Hiện đại được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu internet. Chúng có thể hiểu các tập dữ liệu phức tạp và đưa ra những hiểu biết cụ thể từ thông tin tiếp thị .
Các nhà tiếp thị nhận được ba lợi ích chính từ NLP. Nó giúp việc ra quyết định dễ dàng hơn bằng cách chuyển dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết rõ ràng, thiết thực mà không cần kỹ năng kỹ thuật . Nó tiết kiệm thời gian bằng cách tự động trích xuất thông tin có liên quan từ dữ liệu phi cấu trúc . Công nghệ này cũng cung cấp thông tin chi tiết chính xác hơn về khách hàng bằng cách phát hiện cảm xúc tinh tế trong phản hồi .
NLP hỗ trợ phân tích tình cảm, đọc được giọng điệu và ý định trong các bài đăng trên mạng xã hội. Điều này giúp các nhà tiếp thị hiểu được cảm xúc thực sự của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ .
Tầm nhìn máy tính và nhận dạng hình ảnh
Thị giác máy tính cho phép máy móc hiểu và quyết định dựa trên dữ liệu trực quan . Các nhà tiếp thị sử dụng công nghệ này để tìm hiểu cách người tiêu dùng tương tác với thương hiệu của họ một cách trực quan.
Những tiến bộ gần đây trong Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) cho phép các thương hiệu thử tạo nội dung nghệ thuật, âm nhạc, thời trang và tiếp thị thông qua máy tính . Chất lượng đầu ra vẫn chưa hoàn hảo, nhưng công nghệ này đang ngày càng tốt hơn trong việc tạo ra nhiều phiên bản trực quan được cá nhân hóa một cách nhanh chóng .
Biểu đồ cảnh trong thị giác máy tính có thể phát hiện mối quan hệ giữa các đối tượng trong hình ảnh . Tính năng này hỗ trợ phân tích hình ảnh theo ngữ cảnh và chú thích tự động tốt hơn. Các nhà tiếp thị tìm hiểu yếu tố trực quan nào thúc đẩy sự tương tác của khách hàng.
Các thương hiệu có thể theo dõi các nền tảng truyền thông xã hội để xem khách hàng phản ứng thế nào với sản phẩm của họ . Các công cụ như GumGum quét văn bản, video và hình ảnh để tìm logo thương hiệu và thu thập dữ liệu về tương tác sản phẩm .
Nhận dạng và xử lý giọng nói
Trợ lý giọng nói với khả năng nhận dạng giọng nói tiên tiến đang thay đổi cách người tiêu dùng hành xử và tạo ra các cơ hội tiếp thị mới . Đến năm 2020, tìm kiếm bằng giọng nói chiếm khoảng 50% tổng số tìm kiếm. Nhận dạng giọng nói xử lý 20% tìm kiếm trên thiết bị di động trên ứng dụng Google .
Công nghệ giọng nói đã thay đổi cách mọi người tìm kiếm trực tuyến . Tìm kiếm bằng giọng nói đang thay thế tìm kiếm nhập. Các nhà tiếp thị cần các chiến lược mới để tối ưu hóa công cụ tìm kiếm. Nội dung phải phù hợp với các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên và các từ khóa dài hơn mà mọi người nói thay vì nhập .
Thương mại bằng giọng nói đang phát triển nhanh chóng khi người tiêu dùng sử dụng lệnh thoại để mua hàng và trò chuyện với các thương hiệu . Domino’s Pizza đã nắm bắt xu hướng này bằng cách cho phép khách hàng đặt hàng qua Alexa .
Trí tuệ nhân tạo mở đã giúp trợ lý giọng nói có khả năng trò chuyện tự nhiên và hiểu ngữ cảnh tốt hơn . Các thương hiệu hiện có thể kết nối với người tiêu dùng theo những cách có ý nghĩa hơn, xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn.
Cá nhân hóa dựa trên dữ liệu: Trái tim của tiếp thị AI
Nguồn hình ảnh: Influencer Marketing Hub
Cá nhân hóa dựa trên dữ liệu đã phát triển từ một thứ xa xỉ trong tiếp thị thành động lực sống của sự tham gia của khách hàng trong bối cảnh AI ngày nay. Các công ty không cung cấp nội dung phù hợp, được thiết kế riêng có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh. Người tiêu dùng hiện đại chỉ cần những trải nghiệm được cá nhân hóa.
Phân khúc khách hàng theo quy mô
Cá nhân hóa đã thay đổi đáng kể—từ nhắm mục tiêu nhân khẩu học đơn giản đến phương pháp tiếp cận tinh vi kết hợp các tương tác trên nhiều kênh. Các nhà tiếp thị từng dựa vào dữ liệu nhân khẩu học và địa lý rộng để phân khúc khách hàng. Ngày nay, cá nhân hóa hiệu quả cần sự kết hợp toàn diện các điểm tiếp xúc với khách hàng trải dài trên các kênh web, thiết bị di động và trong cửa hàng .
Phân khúc hỗ trợ AI vượt trội hơn các phương pháp truyền thống bằng cách cho phép các nhà tiếp thị phân tích lượng lớn dữ liệu trên nhiều chiều:
- Dữ liệu hành vi : Lịch sử duyệt web, mẫu mua hàng và số liệu tương tác
- Thông tin giao dịch : Các giao dịch mua trước đây và thói quen chi tiêu
- Nhận thức tâm lý : Giá trị, sở thích và ưu tiên lối sống
Tác động của AI lên độ chính xác của phân đoạn được chứng minh là đáng kể. Thuật toán AI xử lý dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc mở rộng để khám phá các mẫu ẩn. Chúng phát hiện cảm xúc trong đánh giá của khách hàng và xác định các xu hướng mới nổi với độ chính xác đáng kinh ngạc . Khả năng này cách mạng hóa phân đoạn từ phương pháp tiếp cận tĩnh, dựa trên quy tắc thành chiến lược năng động, dựa trên hiểu biết sâu sắc.
Kỹ thuật cá nhân hóa thời gian thực
Cá nhân hóa trực tiếp—biết cách tùy chỉnh nội dung ngay lập tức dựa trên các tương tác hiện tại—cách mạng hóa cách các nhà tiếp thị xây dựng kết nối sâu sắc hơn với khách hàng. Các doanh nghiệp có thể phản hồi ngay lập tức các hành động của khách hàng thông qua lượt xem trang web, nhấp vào ứng dụng hoặc hành vi mua hàng .
Tiền bạc lên tiếng: các công ty sử dụng các kỹ thuật cá nhân hóa tiên tiến có thể thấy lợi nhuận lên tới 508.296 VND cho mỗi 25.414 VND đầu tư . Các doanh nghiệp xuất sắc trong việc cá nhân hóa kiếm được doanh thu cao hơn 40% so với các đối thủ cạnh tranh của họ .
Cá nhân hóa trực tiếp thành công cần tích hợp kênh hoàn chỉnh. Hệ sinh thái tiếp thị của bạn—từ trang web và quảng cáo đến các chiến dịch email và SMS—phải chia sẻ dữ liệu một cách tự nhiên mà không có các kho thông tin . Mỗi tương tác mới với khách hàng đều giúp cải thiện trải nghiệm trong tương lai, bất kể kênh nào.
AI giúp cá nhân hóa trực tiếp tốt hơn thông qua:
- Phân tích dự đoán : Dự báo hành vi và ưu tiên của khách hàng
- Mô hình hành vi : Xác định các chỉ số dự đoán hành động của khách hàng
- Tạo nội dung động : Tạo tin nhắn và ưu đãi được cá nhân hóa mà không cần nỗ lực thủ công nhiều
Cân bằng giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư
Các nhà tiếp thị phải đối mặt với một nghịch lý đầy thách thức: 44% người tiêu dùng cảm thấy thất vọng khi các thương hiệu không mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa. Tuy nhiên, 70% lo lắng về cách các công ty thu thập và sử dụng dữ liệu của họ . Sự căng thẳng này cho thấy lý do tại sao các cách tiếp cận chu đáo đối với tiếp thị dựa trên dữ liệu lại quan trọng.
Các công ty thông minh áp dụng các nguyên tắc thiết kế ưu tiên quyền riêng tư để chỉ đạo tình huống phức tạp này. Họ lồng ghép quyền riêng tư vào các quy trình thiết kế sản phẩm và dịch vụ cốt lõi của mình. Ý nghĩa của quyền riêng tư quan trọng ngay từ các giai đoạn lập kế hoạch ban đầu .
Khoảng 50% người tiêu dùng chấp nhận trao đổi quyền riêng tư để cá nhân hóa. Họ sẵn sàng chia sẻ dữ liệu để có được những trải nghiệm phù hợp hơn . Mặc dù vậy, việc tăng cường giám sát theo quy định thông qua các khuôn khổ như GDPR và CCPA khiến các hoạt động dữ liệu minh bạch trở thành điều bắt buộc đối với các công ty.
Các chiến lược thực tế để cân bằng giữa tính cá nhân hóa và quyền riêng tư bao gồm:
- Ẩn danh dữ liệu : Xử lý dữ liệu khách hàng mà không cần thông tin nhận dạng cá nhân
- Giao tiếp minh bạch : Giải thích rõ ràng dữ liệu nào được thu thập và cách sử dụng dữ liệu đó
- Cơ chế đồng ý chi tiết : Cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát chi tiết đối với việc chia sẻ dữ liệu của họ
Nghiên cứu của McKinsey đưa ra lời giải thích rằng các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu ẩn danh cải thiện độ chính xác của việc cá nhân hóa lên 30% trong khi vẫn tuân thủ . Điều này chứng minh rằng việc cá nhân hóa hiệu quả và bảo vệ quyền riêng tư có thể kết hợp với phương pháp tiếp cận phù hợp.
Trên thực tế, việc thiết lập lòng tin quyết định tương lai của cá nhân hóa. Khi công nghệ AI ngày càng mạnh mẽ hơn, các thương hiệu thành công sẽ coi quyền riêng tư không phải là rào cản mà là một phần quan trọng trong chiến lược cá nhân hóa của họ.
Tạo và tối ưu hóa nội dung hỗ trợ bởi AI
Các công cụ AI đã cách mạng hóa việc tạo nội dung. Các nhóm hiện có thể tạo ra tài liệu chất lượng cao trong vài phút thay vì vài ngày. Các nhóm tiếp thị thành công nhất năm 2025 không chỉ thử nghiệm các công cụ nội dung AI mà còn kết hợp chúng một cách trơn tru vào quy trình tạo và tối ưu hóa nội dung của họ.
Các công cụ tạo nội dung thực sự hiệu quả
Nội dung chung chung do máy tạo ra đã là chuyện của quá khứ. Trợ lý viết AI hiện đại tạo ra văn bản giống con người và tăng tốc quá trình tạo nội dung. Một bài đăng blog 500 từ thông thường từng mất khoảng 4 giờ . Giờ đây, các công cụ AI có thể soạn thảo cùng một nội dung trong vài phút. Điều này cho phép các nhà tiếp thị tập trung vào việc tinh chỉnh và lập kế hoạch.
Các công cụ AI đã trở nên thiết yếu đối với việc tạo nội dung. Hơn 75% các nhà tiếp thị sử dụng chúng và khoảng 19% doanh nghiệp tạo nội dung trực tiếp bằng AI . Các công cụ này nổi bật:
- Frase : Tạo bản tóm tắt nội dung chi tiết với các phác thảo, gợi ý từ khóa và phân tích cạnh tranh giúp người viết cấu trúc nội dung tốt hơn
- Jasper : Xử lý nội dung có khối lượng lớn trên nhiều định dạng, kết nối với các nguồn trực tuyến và hoạt động với hàng nghìn ứng dụng khác
- ContentShake AI : Tạo các bài viết được tối ưu hóa SEO đầy đủ và đề xuất các cải tiến
Thành công với AI phụ thuộc vào cách bạn sử dụng nó, chứ không phải công cụ bạn chọn. Các nhà tiếp thị thông minh để AI xử lý các nhiệm vụ thường ngày trong khi con người tập trung vào chiến lược và sự sáng tạo .
Tối ưu hóa SEO thông qua AI
AI đã biến tối ưu hóa công cụ tìm kiếm từ công việc thủ công thành quy trình dựa trên dữ liệu. Khoảng 84% blogger và chuyên gia SEO cho biết AI và tự động hóa định hình chiến lược của họ . Kết quả tự nói lên điều đó—53% nhà tiếp thị thấy mức độ tương tác tốt hơn sau khi sử dụng các công cụ AI .
Các công cụ AI SEO hiện nay có thể làm nhiều việc hơn là chỉ nghiên cứu từ khóa:
- Họ phân tích nội dung xếp hạng cao ngay lập tức để tìm ra các mô hình và cơ hội
- Tạo siêu dữ liệu động dựa trên hành vi của người dùng và xu hướng tìm kiếm
- Đề xuất các liên kết nội bộ để cải thiện cấu trúc trang web
- Tạo đánh dấu lược đồ cho kết quả tìm kiếm phong phú
Các nhà tiếp thị sử dụng AI tiết kiệm được 12,5 giờ mỗi tuần—tương đương với việc có thêm 25-26 ngày làm việc mỗi năm . Tuy nhiên, sự giám sát của con người là quan trọng. Các công cụ AI nên đề xuất những cải tiến mà mọi người xem xét và chấp thuận .
Tiến bộ trong việc tạo nội dung trực quan
AI cũng đã biến đổi việc sáng tạo nội dung trực quan. Các công cụ như Adobe Firefly và Magic Studio của Canva giúp các nhà tiếp thị không có kỹ năng thiết kế tạo ra hình ảnh chuyên nghiệp .
AI hỗ trợ nhiều khía cạnh của sản xuất hình ảnh:
- Tạo hình ảnh : DALL·E và Midjourney tạo hình ảnh tùy chỉnh từ mô tả văn bản
- Sản xuất video : Gen-3 Alpha của Runway tạo ra các đoạn video clip từ văn bản hoặc hình ảnh
- Tự động hóa thiết kế : AI chọn bố cục, màu sắc và kiểu chữ tốt nhất dựa trên các quy tắc của thương hiệu
Các công cụ này cho phép các nhà tiếp thị thử nghiệm nhiều cách tiếp cận sáng tạo khác nhau cùng một lúc. AI có thể tạo nhiều tùy chọn hình thu nhỏ cho video và phân tích dữ liệu để tìm ra hình ảnh nào thu hút được nhiều sự tương tác nhất .
Các nhà tiếp thị giỏi nhất coi AI là đối tác chứ không phải là sự thay thế. Các nhóm đạt được cả hiệu quả và tính xác thực khi họ để AI xử lý các nhiệm vụ kỹ thuật trong khi con người hướng dẫn chiến lược và các quyết định sáng tạo .
Tiếp thị đàm thoại: Chatbot và Trợ lý ảo
Nguồn hình ảnh: LinkedIn
Giao diện đàm thoại đã phát triển từ các công cụ dịch vụ khách hàng đơn giản thành các công cụ tiếp thị mạnh mẽ tinh vi. Các chatbot và trợ lý giọng nói do AI điều khiển sẽ dẫn đầu sự tham gia của khách hàng vào năm 2025. Chúng cung cấp trải nghiệm được thiết kế riêng theo quy mô trong khi thu thập thông tin chi tiết có giá trị về doanh nghiệp.
Vượt xa các chatbot đơn giản: Các cuộc trò chuyện do AI điều khiển
Các chatbot AI hiện đại trông không giống với những chatbot dựa trên tập lệnh trước đây. AI đàm thoại ngày nay sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để hiểu ngữ cảnh, sắc thái và cảm xúc của khách hàng . Những tính năng tiên tiến này giúp chatbot xử lý các tương tác phức tạp mà trước đây cần sự hỗ trợ của con người.
Sự thay đổi thật đáng chú ý. Trong khi các chatbot đơn giản trước đây phụ thuộc vào cây quyết định với các phản hồi được cài đặt sẵn, thì các hệ thống đàm thoại hỗ trợ AI ngày nay có thể:
- Tạo nội dung để kết nối khách hàng với các chương trình khách hàng thân thiết và nhắc nhở họ về điểm thưởng
- Di chuyển trơn tru từ báo giá sản phẩm đến xử lý đơn hàng
- Giúp xác định khách hàng tiềm năng bằng cách thu thập thông tin chi tiết về khách hàng
Sự gia tăng này giải quyết những hạn chế cũ thường tạo ra trải nghiệm kém cho khách hàng. Google đã ra mắt chatbot do Gemini cung cấp giúp các nhà quảng cáo tạo bản sao quảng cáo thông qua giao diện dễ tiếp cận .
Trợ lý giọng nói như kênh tiếp thị
Công nghệ giọng nói đã thay đổi cách người tiêu dùng kết nối với các thương hiệu. Khoảng 91,8% các nhà tiếp thị cho rằng trợ lý giọng nói là kênh quan trọng để tiếp cận khách hàng . Các con số cho thấy 29,1% hiện gọi trợ lý giọng nói là kênh tiếp thị “rất quan trọng”, tăng từ 24% vào năm 2019 .
Các thương hiệu phải phát triển bản sắc giọng nói của riêng mình khi người dùng tìm kiếm sản phẩm bằng lệnh thoại thường xuyên hơn. Những sự hiện diện âm thanh dễ nhận biết này truyền đạt các giá trị thương hiệu . Klaus Streller nhận thấy sự chuyển dịch từ quảng cáo âm thanh truyền thống sang các trải nghiệm tương tác. “Quảng cáo âm thanh kỹ thuật số tương tác, dựa trên ngữ cảnh ngày càng phổ biến – quảng cáo mà người dùng có thể trả lời trong hộp thoại” .
Trợ lý giọng nói hoạt động như kênh hoàn chỉnh để tương tác với thương hiệu. Người dùng tìm kiếm sản phẩm, điều khiển thiết bị thông minh và nhận các đề xuất phù hợp thông qua giọng nói . Starbucks đã nắm bắt xu hướng này bằng cách cho phép đặt hàng bằng giọng nói thông qua Amazon Alexa. Khách hàng chỉ cần nói “Alexa, order my Starbucks” (Alexa, đặt Starbucks của tôi) .
Đo lường thành công của tiếp thị đàm thoại
Các công ty theo dõi nhiều chỉ số hiệu suất trên nhiều danh mục để đánh giá hiệu quả của AI đàm thoại. Các số liệu về mức độ tương tác của người dùng bao gồm khối lượng tương tác, tỷ lệ duy trì và thời lượng phiên . Các số liệu này cho thấy mức độ thu hút và giữ chân người dùng của chatbot.
Các công ty theo dõi tỷ lệ nhận dạng ý định và độ chính xác của phản hồi để đảm bảo chatbot xác định đúng nhu cầu của người dùng . Tỷ lệ giải quyết—phần trăm các truy vấn được giải quyết mà không cần sự trợ giúp của con người—đóng vai trò là số liệu hoạt động quan trọng .
Các chatbot AI tạo ra ROI đáng kể thông qua nhiều phương pháp khác nhau. Chúng cắt giảm chi phí thu hút khách hàng bằng cách tự động đủ điều kiện cho khách hàng tiềm năng và cải thiện giá trị trọn đời của khách hàng bằng cách thúc đẩy các mối quan hệ lâu dài . Tỷ lệ giải quyết liên hệ đầu tiên (FCR) cho thấy mức độ chatbot giải quyết nhu cầu của người dùng tốt như thế nào trong các tương tác ban đầu .
Những thách thức vẫn tồn tại mặc dù có những lợi ích này. Người dùng vẫn hoài nghi, thường thất vọng vì chatbot không thể nắm bắt các vấn đề phức tạp hoặc phản hồi bằng sự đồng cảm . Các rào cản kỹ thuật liên quan đến tài nguyên tính toán và hạn chế về độ chính xác tạo ra những trở ngại liên tục cho các doanh nghiệp sử dụng AI đàm thoại .
Phân tích dự đoán và lập bản đồ hành trình khách hàng
Phân tích dự đoán đã trở thành huyết mạch của chiến lược tiếp thị hiện đại giúp các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi chúng phát sinh. Các công ty hiện dự báo hành vi trong tương lai với độ chính xác chưa từng có bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử thông qua các thuật toán AI tinh vi để tối ưu hóa các khoản đầu tư tiếp thị của họ.
Dự báo chính xác hành vi của khách hàng
Các hệ thống dự đoán được hỗ trợ bởi AI phân tích các tập dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu mà các nhà phân tích con người có thể bỏ sót. Các hệ thống này xử lý thông tin từ lịch sử duyệt web, các giao dịch mua trước đây, số liệu về mức độ tương tác và dữ liệu nhân khẩu học. McKinsey báo cáo rằng phân tích nâng cao có thể dự đoán những khách hàng tiềm năng nào có khả năng chuyển đổi dựa trên các tương tác trước đây của họ với thương hiệu .
Những dự đoán này trở nên chính xác hơn khi thuật toán AI trở nên tinh vi hơn. Các nhóm tiếp thị sử dụng các công cụ tự động hóa do AI điều khiển báo cáo tỷ lệ chuyển đổi và tạo khách hàng tiềm năng tốt hơn. Điều này vượt ra ngoài những dự đoán đơn giản để hiểu lý do tại sao khách hàng thực hiện một số hành động nhất định, giúp các nhà tiếp thị tạo ra các chiến lược tốt hơn.
Xác định phân khúc khách hàng có giá trị cao
AI đưa phân khúc khách hàng lên tầm cao mới bằng cách tự động nhóm mọi người dựa trên nhiều yếu tố. Thông qua phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể:
- Xác định khách hàng có khả năng mua hàng sớm
- Phát hiện những khách hàng có thể rời đi
- Tìm kiếm triển vọng có giá trị trọn đời cao đáng để đầu tư
Phân khúc nâng cao này mang lại lợi ích—các công ty sử dụng AI báo cáo mức tăng 20% trong ROI tiếp thị . Các doanh nghiệp có thể tập trung nguồn lực vào các phân khúc khách hàng có giá trị nhất của mình bằng cách hiểu các hành vi trong tương lai, đây là một vấn đề lớn vì nó có nghĩa là lợi nhuận tốt hơn .
Để trích dẫn một ví dụ, hãy xem cách AI phân tích các mẫu duyệt web và lịch sử mua hàng để dự đoán thời điểm khách hàng muốn mua lại. Điều này cho phép định thời gian chính xác cho các thông điệp tiếp thị . Những hiểu biết sâu sắc này giúp doanh nghiệp kết nối với khách hàng tiềm năng vào đúng thời điểm, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và tương tác tốt hơn.
Giảm chi phí thu hút khách hàng
Lợi ích hữu hình nhất của phân tích dự đoán thể hiện ở chi phí thu hút khách hàng (CAC). Phân tích dự đoán do AI thúc đẩy có thể cắt giảm CAC tới 20% bằng cách giúp các nhóm tìm và nhắm mục tiêu đến các khách hàng tiềm năng cao một cách nhanh chóng .
Việc có được khách hàng mới tốn kém gấp bảy lần so với việc giữ chân khách hàng hiện tại . Các doanh nghiệp biến khách hàng hiện tại thành những người ủng hộ thương hiệu bằng cách tối ưu hóa trải nghiệm của họ thông qua AI. Điều này tạo ra bằng chứng xã hội có giá trị, hiệu quả hơn quảng cáo trả phí.
Kết quả tốt nhất đến từ những trải nghiệm được thiết kế riêng—tùy chỉnh những gì người dùng thấy dựa trên nhu cầu và ưu tiên cụ thể của họ . Cách tiếp cận này sẽ cung cấp cho người dùng quảng cáo, nội dung và đề xuất sản phẩm có liên quan vào đúng thời điểm, thúc đẩy sự tương tác tốt hơn và giảm chi phí mua lại.
Những khả năng này tạo ra lợi thế kinh doanh thực sự. Các nhóm có thể tự động chấm điểm khách hàng tiềm năng, tập trung vào các khách hàng tiềm năng có giá trị cao và tạo ra các phương pháp tiếp thị tùy chỉnh—tất cả đều giúp thu hút khách hàng hiệu quả hơn.
Triển khai AI trong Chiến lược Tiếp thị của Bạn: Một Lộ trình Thực tế
Nguồn hình ảnh: Nhóm nghiên cứu công nghệ thông tin
Việc áp dụng AI thành công khi các tổ chức áp dụng một cách tiếp cận có cấu trúc. Trước tiên, họ cần hiểu mức độ sẵn sàng của mình và sau đó thực hiện các bước chiến lược. Các công ty thành công với AI thường bắt đầu nhỏ và phát triển từng bước. Họ xây dựng năng lực của mình và thể hiện giá trị một cách có phương pháp.
Đánh giá mức độ sẵn sàng của AI
Tổ chức của bạn phải đánh giá mức độ sẵn sàng sử dụng AI hiệu quả trước khi thêm công nghệ vào ngăn xếp của mình. Một đánh giá tốt sẽ xem xét cơ sở hạ tầng hiện tại, bộ kỹ năng, quản trị dữ liệu và các biện pháp thành công của bạn . Nghiên cứu của Microsoft cho thấy rằng một đánh giá mức độ sẵn sàng của AI hiệu quả cần hai điều: hiểu được khả năng hiện tại của bạn và tìm ra các lĩnh vực cần cải thiện phù hợp với các ưu tiên kinh doanh .
Đánh giá mức độ sẵn sàng của AI chi tiết phải bao gồm:
- Tìm kiếm cơ hội ROI khi các công việc lặp đi lặp lại cần đến lao động thủ công
- Phân tích chất lượng dữ liệu, khả năng truy cập và kiến trúc dữ liệu
- Kiểm tra xem việc triển khai có hoạt động với các nguồn lực hiện tại không
- Xem xét mức độ sẵn sàng thay đổi của nhóm bạn
Các phương pháp tiếp cận tốt nhất sử dụng các khuôn khổ như phương pháp đánh giá 5P. Phương pháp này xem xét Mục đích, Con người, Quy trình, Nền tảng và Hiệu suất . Phương pháp tiếp cận toàn diện này giúp các doanh nghiệp lựa chọn các giải pháp AI phù hợp và đặt con người lên hàng đầu trong quá trình triển khai.
Bắt đầu nhỏ: Chiến thắng nhanh chóng với AI
Động lực AI phát triển tốt nhất thông qua các dự án dễ quản lý cho thấy kết quả rõ ràng. Các dự án nhỏ cho phép bạn kiểm tra khả năng, xây dựng sự tự tin trong toàn tổ chức và chứng minh lợi ích ngay lập tức .
Các nhóm tiếp thị nên chặn thêm thời gian trong lịch của họ. Họ có thể thử nghiệm AI trên 1-3 nhiệm vụ cụ thể hàng tuần . Cách tiếp cận từng bước này cho thấy tiến trình rõ ràng trong vòng 4-6 tuần. Các nhóm tiết kiệm được 20-30% thời gian cho mỗi nhiệm vụ sau đường cong học tập ban đầu .
Những chiến thắng nhanh chóng thường đến từ:
- Tạo nội dung cho tiêu đề phương tiện truyền thông xã hội hoặc dòng tiêu đề email
- Phân khúc ngay lập tức các nhóm khách hàng
- Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, như nhập dữ liệu hoặc chuẩn bị báo cáo
Xây dựng đội ngũ tiếp thị thân thiện với AI
Sự kết hợp tài năng phù hợp giúp triển khai AI thành công. Mỗi tổ chức cần các cấu trúc nhóm khác nhau dựa trên quy mô và nhu cầu. Các nhóm tiếp thị AI thành công thường bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, kiến trúc sư AI và biên dịch viên AI. Những biên dịch viên này kết nối các nhóm kỹ thuật với các đơn vị kinh doanh .
Các tổ chức nên bắt đầu nhỏ và phát triển khi các dự án tăng lên . Ngay cả các doanh nghiệp lớn cũng bắt đầu với các nhóm nhỏ tập trung vào những cải tiến nhanh chóng. Các công ty thành công nhất sử dụng AI xây dựng các nhóm toàn diện. Họ đảm bảo rằng ít nhất một người tập trung sâu vào chất lượng dữ liệu .
Đo lường ROI cho các khoản đầu tư tiếp thị AI
Tính toán ROI cho các khoản đầu tư AI cần các số liệu cụ thể phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Các chỉ số hiệu suất chính phải bao gồm nhiều danh mục. Chúng bao gồm từ các số liệu về mức độ tương tác của người dùng như khối lượng tương tác và tỷ lệ giữ chân đến các biện pháp tác động đến doanh nghiệp như tiết kiệm chi phí và tăng trưởng doanh thu .
Việc triển khai AI thường mang lại lợi ích thông qua nhu cầu về lực lượng lao động nhỏ hơn, ít lỗi hơn và sử dụng tài nguyên tốt hơn . Các công ty báo cáo rằng tự động hóa tiếp thị do AI thúc đẩy có thể cắt giảm chi phí thu hút khách hàng tới 20% .
Đánh giá ROI đầy đủ theo dõi cả tác động trực tiếp và lợi ích gián tiếp. Tác động trực tiếp bao gồm tiết kiệm chi phí và tăng doanh số. Lợi ích gián tiếp bao gồm ra quyết định tốt hơn và cải thiện đổi mới . Đo lường lợi ích gián tiếp thường cần các phương pháp định tính như khảo sát và biểu mẫu phản hồi. Những lợi ích này thường đại diện cho giá trị dài hạn lớn nhất của AI.
Những cân nhắc về đạo đức và tính minh bạch trong tiếp thị AI
AI hiện hỗ trợ nhiều chức năng tiếp thị hơn, khiến các cân nhắc về đạo đức trở nên quan trọng đối với thành công lâu dài. Các công cụ AI tiếp thị đang tiến bộ nhanh hơn bao giờ hết. Những công cụ này mang lại khả năng tuyệt vời và trách nhiệm quan trọng mà các thương hiệu cần xử lý cẩn thận.
Xây dựng lòng tin với tiếp thị dựa trên AI
Niềm tin là nền tảng của các chiến lược tiếp thị AI hiệu quả. Nghiên cứu cho thấy 77% khách hàng tin tưởng các công ty hơn khi họ có chính sách AI đạo đức rõ ràng . Sự tự tin của khách hàng tăng lên khi các thương hiệu cởi mở về việc sử dụng AI của họ. Khoảng 71% người Mỹ muốn các công ty hoàn toàn cởi mở về cách họ sử dụng các công cụ AI trong doanh nghiệp của mình .
Các tổ chức hàng đầu biết rằng quyền riêng tư và sự tin tưởng không chỉ dừng lại ở việc tuân thủ các quy tắc. Những yếu tố này giúp tạo nên thành công lâu dài . Microsoft thể hiện điều này một cách hoàn hảo bằng cách đưa các nguyên tắc AI có trách nhiệm vào chiến lược kinh doanh cốt lõi của mình. Công ty cũng cung cấp cho nhân viên chương trình đào tạo chi tiết về các hoạt động AI có đạo đức .
Giải quyết sự thiên vị trong hệ thống AI
Sự thiên vị AI xảy ra khi các hệ thống tạo ra kết quả không công bằng do các giả định sai lầm trong thuật toán học máy . Sự thiên vị này thường xuất phát từ ba nguồn: dữ liệu đào tạo có sự thiên vị xã hội hiện có, các lựa chọn thiết kế thuật toán ưu tiên một số thuộc tính nhất định mà không có ý định và không có đủ sự giám sát của con người .
Thuật toán thiên vị có thể khiến các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu không công bằng và tạo ra các hoạt động không công bằng . Kiểm tra và kiểm toán hệ thống thường xuyên giúp phát hiện và khắc phục những thiên vị này . Các nhóm có thể giảm kết quả không công bằng bằng cách sử dụng các tập dữ liệu đào tạo đa dạng và áp dụng các kỹ thuật thuật toán công bằng như điều chỉnh công bằng phản thực tế .
Tuân thủ các quy định đang phát triển
Các quy tắc xung quanh tiếp thị AI liên tục thay đổi nhanh hơn bao giờ hết. Đạo luật AI của EU đề xuất một khuôn khổ chi tiết dựa trên rủi ro với các cấp độ giám sát khác nhau . Các cơ quan của Hoa Kỳ như FTC và EEOC sử dụng luật dân quyền hiện hành để giải quyết vấn đề phân biệt đối xử theo thuật toán .
Các chiến lược tuân thủ thông minh bao gồm các quy trình bảo mật tự động cho GDPR và CCPA. Các công ty nên sử dụng các mô hình AI cho thấy rõ cách đưa ra quyết định. Việc xem xét của con người đối với nội dung do AI tạo ra vẫn quan trọng . Các ngân hàng và công ty tài chính được hưởng lợi từ các công cụ tuân thủ AI phát hiện nội dung không tuân thủ trước khi khách hàng nhìn thấy .
kết luận
Tiếp thị AI đã phát triển từ lý thuyết thành một công cụ bắt buộc phải có. Các nhóm tiếp thị sử dụng công nghệ AI một cách thông minh sẽ thấy kết quả tốt hơn trong công việc, sự tiếp xúc cá nhân và lợi nhuận của họ. Khi các nhóm kết hợp thành công máy học, NLP, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói, họ tạo ra các hệ thống tiếp thị mạnh mẽ cho thấy kết quả rõ ràng.
Cá nhân hóa thông tin là mạch máu của thành công tiếp thị ngày nay. Phân khúc được hỗ trợ bởi AI, tùy chỉnh ngay lập tức và phân tích dự đoán giúp các doanh nghiệp xây dựng kết nối khách hàng có ý nghĩa trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư. Trên hết, các công cụ tạo nội dung AI và giao diện đàm thoại giúp các nhóm làm được nhiều việc hơn mà không làm giảm chất lượng.
Con đường phía trước đòi hỏi chúng ta phải suy nghĩ về những hàm ý về mặt đạo đức và khả năng kỹ thuật. Tiếp thị AI thành công khi các tổ chức xây dựng được lòng tin thông qua sự cởi mở, giải quyết sự thiên vị của thuật toán và tuân thủ các quy định thay đổi. Lưu ý rằng AI là công cụ thúc đẩy sự sáng tạo và tư duy chiến lược của con người, chứ không phải thay thế nó.
Các nhóm tiếp thị bắt đầu hành trình với AI nên hướng đến những chiến thắng nhanh chóng khi họ xây dựng hướng tới việc triển khai hoàn chỉnh. Với bức tranh toàn cảnh, kế hoạch thông minh và đo lường liên tục, các doanh nghiệp có thể định hình lại bối cảnh tiếp thị của mình và đạt được những lợi thế quan trọng trong thế giới do AI thúc đẩy ngày nay.
Câu hỏi thường gặp
Câu hỏi 1. AI sẽ chuyển đổi tiếp thị như thế nào vào năm 2025? AI dự kiến sẽ cách mạng hóa tiếp thị thông qua tự động hóa tiên tiến, siêu cá nhân hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nó sẽ hợp lý hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cung cấp thông tin chi tiết chiến lược, biến nó thành một công cụ thiết yếu để các nhà tiếp thị duy trì khả năng cạnh tranh.
Q2. Các xu hướng tiếp thị AI chính cho năm 2025 là gì? Các xu hướng chính bao gồm cá nhân hóa dựa trên dữ liệu, tạo nội dung hỗ trợ AI, tiếp thị đàm thoại thông qua chatbot và trợ lý ảo, phân tích dự đoán hành vi của khách hàng và triển khai AI có đạo đức. Các nhà tiếp thị sẽ tập trung vào việc phá vỡ các kho dữ liệu và tạo ra các nền văn hóa dựa trên dữ liệu để tận dụng hiệu quả các công cụ AI.
Câu hỏi 3. Các doanh nghiệp có thể triển khai AI trong chiến lược tiếp thị của mình như thế nào? Bắt đầu bằng cách đánh giá mức độ sẵn sàng của AI, tập trung vào những chiến thắng nhanh chóng với các dự án nhỏ, xây dựng một nhóm thân thiện với AI và đo lường ROI cho các khoản đầu tư AI. Việc triển khai dần dần cho phép kiểm tra khả năng, xây dựng sự tự tin của tổ chức và thể hiện những lợi ích ngay lập tức.
Câu hỏi 4. Những cân nhắc về đạo đức nào là quan trọng trong tiếp thị AI? Những cân nhắc về đạo đức chính bao gồm xây dựng lòng tin thông qua tính minh bạch về việc sử dụng AI, giải quyết sự thiên vị thuật toán trong các hệ thống AI và đảm bảo tuân thủ các quy định đang phát triển. Các công ty nên thực hiện các nguyên tắc AI có trách nhiệm và cung cấp đào tạo về các hoạt động AI có đạo đức.
Câu hỏi 5. AI sẽ tác động đến cá nhân hóa trong tiếp thị như thế nào? AI sẽ cho phép cá nhân hóa siêu việt thông qua phân khúc khách hàng nâng cao, tùy chỉnh theo thời gian thực và phân tích dự đoán. Điều này sẽ cho phép các nhà tiếp thị cung cấp nội dung và trải nghiệm phù hợp hơn cho khách hàng trong khi cân bằng giữa cá nhân hóa với các mối quan tâm về quyền riêng tư.
