Ứng dụng AI trong Marketing: Từ trào lưu thử nghiệm đến bài toán hiệu quả thực tế

Sau hơn hai năm bùng nổ của AI tạo sinh, phần lớn doanh nghiệp đã có những lần thử nghiệm đầu tiên với ChatGPT, AI Agent hay các công cụ tự động hóa marketing. Tuy nhiên, câu hỏi mà ban lãnh đạo quan tâm hiện nay không còn là "AI có thể làm được gì?" mà là "AI đang tạo ra giá trị gì cho doanh nghiệp?".

Khi áp lực tăng trưởng và hiệu quả đầu tư ngày càng lớn, các đội ngũ marketing cần chuyển trọng tâm từ việc thử nghiệm công nghệ sang việc triển khai những ứng dụng AI có khả năng tạo ra kết quả rõ ràng về năng suất, doanh thu và trải nghiệm khách hàng. Đây cũng là xu hướng đang định hình giai đoạn tiếp theo của AI trong doanh nghiệp.

1. Doanh nghiệp không còn hỏi AI làm được gì, mà hỏi AI tạo ra giá trị gì?

Trong giai đoạn 2023–2025, phần lớn doanh nghiệp tiếp cận AI với tâm thế thử nghiệm. Các đội ngũ marketing liên tục khám phá công cụ mới, thử các workflow tự động hóa và tìm cách ứng dụng AI vào sản xuất nội dung, nghiên cứu khách hàng hoặc tối ưu chiến dịch. Tuy nhiên, đến năm 2026, bối cảnh đã thay đổi đáng kể.

Sau hàng trăm dự án thử nghiệm, câu hỏi mà CEO và ban lãnh đạo quan tâm không còn là "AI có thể làm được gì?" mà là "AI đang tạo ra giá trị gì cho doanh nghiệp?". Trong bối cảnh ngân sách ngày càng được kiểm soát chặt chẽ, mọi khoản đầu tư vào công nghệ đều phải chứng minh được hiệu quả thông qua những kết quả cụ thể như tăng doanh thu, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, giảm chi phí vận hành hoặc nâng cao năng suất đội ngũ.

Đây cũng là lý do nhiều doanh nghiệp bắt đầu cảm thấy mệt mỏi với các dự án AI mang tính thử nghiệm kéo dài. Dù số lượng công cụ được triển khai ngày càng nhiều, nhưng giá trị thực tế tạo ra cho hoạt động marketing và kinh doanh lại chưa tương xứng. Không ít đội ngũ rơi vào tình trạng liên tục thử công cụ mới nhưng thiếu một chiến lược rõ ràng để biến AI thành lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Vì vậy, yêu cầu đặt ra cho marketing trong giai đoạn hiện nay là chuyển dịch từ tư duy "nên thử công cụ AI nào tiếp theo?" sang tư duy "AI đang tạo ra giá trị ở đâu, làm thế nào để đo lường và mở rộng giá trị đó?". Đây là sự khác biệt giữa việc sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ và biến AI thành một phần của hệ thống tăng trưởng doanh nghiệp.

Nói cách khác, thời kỳ đánh giá AI bằng số lượng công cụ đã qua. Trong giai đoạn tiếp theo, AI sẽ được đánh giá bằng tác động thực tế đến hiệu suất, tăng trưởng và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường.

2. Đừng bắt đầu từ công cụ AI, hãy bắt đầu từ bài toán kinh doanh

Một trong những sai lầm phổ biến nhất khi triển khai AI là doanh nghiệp lựa chọn công cụ trước rồi mới tìm cách ứng dụng sau. Điều này dẫn đến tình trạng sở hữu rất nhiều công nghệ nhưng không giải quyết được những vấn đề thực sự quan trọng của tổ chức.

Để AI tạo ra giá trị, điểm khởi đầu nên là mục tiêu kinh doanh thay vì tính năng của công cụ. Trước khi đầu tư vào bất kỳ giải pháp AI nào, doanh nghiệp cần trả lời một số câu hỏi cơ bản:

• Kết quả kinh doanh mong muốn là gì?
• Quy trình nào đang gây tốn thời gian, chi phí hoặc làm giảm hiệu suất?
• AI có thể cải thiện quy trình đó như thế nào?
• Doanh nghiệp đã có đủ dữ liệu, công nghệ và năng lực vận hành để triển khai hay chưa?
• Những chi phí phát sinh nào cần được tính đến ngoài chi phí phần mềm?

Trên thực tế, chi phí triển khai AI thường không nằm ở công cụ. Phần tốn kém hơn nằm ở việc chuẩn hóa dữ liệu, kiểm thử độ chính xác, đào tạo nhân sự, xây dựng quy trình quản trị và thay đổi cách làm việc của đội ngũ. Đây cũng là lý do nhiều dự án AI không đạt được kỳ vọng dù công nghệ được đánh giá rất tốt.

Thay vì cố gắng triển khai AI ở mọi nơi, doanh nghiệp nên ưu tiên những tình huống sử dụng có khả năng tạo ra giá trị rõ ràng và phù hợp với mức độ sẵn sàng hiện tại của tổ chức. Đó có thể là tự động hóa các tác vụ lặp lại, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa nội dung cho công cụ tìm kiếm và AI Search, hoặc nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng.

Khi bắt đầu từ bài toán kinh doanh thay vì công nghệ, AI sẽ trở thành một công cụ tạo ra kết quả thực tế thay vì chỉ là một dự án thử nghiệm khác trong danh sách chuyển đổi số của doanh nghiệp.

3. Giá trị của AI không nằm ở công nghệ, mà nằm ở con người sử dụng nó

Khi các công cụ AI ngày càng phổ biến, lợi thế cạnh tranh không còn đến từ việc doanh nghiệp sở hữu công nghệ nào. Thay vào đó, sự khác biệt nằm ở cách đội ngũ vận dụng AI để giải quyết vấn đề, đưa ra quyết định và tạo ra giá trị cho khách hàng.

Tuy nhiên, đây cũng là giai đoạn mà nhiều doanh nghiệp gặp phải rào cản lớn nhất: Yếu tố con người. Không ít nhân viên marketing lo ngại AI sẽ thay thế công việc của họ hoặc cảm thấy áp lực vì thiếu kỹ năng để thích nghi với công nghệ mới. Nếu những lo lắng này không được giải quyết, quá trình ứng dụng AI sẽ diễn ra chậm hơn nhiều so với kỳ vọng.

Thực tế cho thấy, AI hiệu quả nhất khi hoạt động theo mô hình cộng tác giữa con người và công nghệ. AI có thể xử lý dữ liệu, tóm tắt thông tin, tạo nội dung nháp hoặc tự động hóa các tác vụ lặp lại. Trong khi đó, con người vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc thấu hiểu khách hàng, đưa ra phán đoán chiến lược, kiểm soát chất lượng và ra quyết định cuối cùng.

Điều này cũng kéo theo sự thay đổi trong những kỹ năng mà marketer cần phát triển trong tương lai:

• Khả năng cung cấp ngữ cảnh và hướng dẫn AI hiệu quả.
• Hiểu sâu về khách hàng và hành vi mua hàng.
• Tư duy kinh doanh và khả năng liên kết hoạt động marketing với kết quả kinh doanh.
• Quản lý và giám sát các AI Agent hoặc quy trình tự động hóa.
• Hiểu biết về đạo đức, bảo mật và quản trị AI.

Trong những năm tới, các đội ngũ marketing có thể sẽ trở nên tinh gọn hơn nhưng hiệu quả hơn. AI sẽ đảm nhận phần lớn các công việc mang tính lặp lại, trong khi con người tập trung vào chiến lược, sáng tạo và xây dựng mối quan hệ với khách hàng.

Vì vậy, vai trò của nhà quản lý không chỉ là triển khai công nghệ mới mà còn phải giúp đội ngũ hiểu được giá trị thực sự của AI. Mục tiêu không phải là làm việc nhanh hơn bằng mọi giá, mà là làm việc thông minh hơn, tạo ra kết quả tốt hơn và dành nhiều thời gian hơn cho những hoạt động mang lại giá trị cao nhất.

4. Doanh nghiệp cần xem AI như một danh mục đầu tư, không phải một dự án công nghệ

Một sai lầm phổ biến của nhiều doanh nghiệp là đánh giá AI như một công cụ hoặc một dự án riêng lẻ. Trên thực tế, AI nên được quản lý giống như một danh mục đầu tư giá trị, trong đó mỗi ứng dụng AI sẽ đóng góp theo những cách khác nhau cho sự phát triển của doanh nghiệp.

Có thể chia các sáng kiến AI thành ba nhóm chính:

Nhóm bảo vệ giá trị (Defend Value)

Đây là những ứng dụng giúp tối ưu hoạt động hiện tại như tự động hóa công việc lặp lại, rút ngắn thời gian sản xuất nội dung, hỗ trợ phân tích dữ liệu hoặc chuẩn hóa quy trình vận hành.

Nhóm này thường dễ triển khai, ít rủi ro và tạo ra kết quả nhanh. Đây cũng là nơi nhiều doanh nghiệp bắt đầu để xây dựng niềm tin nội bộ đối với AI.

Nhóm mở rộng giá trị (Extend Value)

Sau khi đã tối ưu vận hành, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để cải thiện các chỉ số kinh doanh quan trọng hơn như tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm chi phí thu hút khách hàng, nâng cao hiệu quả quảng cáo hoặc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Ở giai đoạn này, AI không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà bắt đầu đóng góp trực tiếp vào doanh thu và hiệu quả marketing.

Nhóm tạo ra giá trị mới (Upend Value)

Đây là những sáng kiến có khả năng tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn như xây dựng trải nghiệm khách hàng hoàn toàn mới, phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên AI, mở rộng sang các thị trường mới hoặc thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng.

Nhóm này thường cần nhiều thời gian để chứng minh hiệu quả, nhưng cũng là nơi có tiềm năng tạo ra tác động lớn nhất trong dài hạn.

Một chiến lược AI hiệu quả không nên chỉ tập trung vào một nhóm duy nhất. Nếu doanh nghiệp chỉ sử dụng AI để tăng năng suất nội bộ, giá trị tạo ra sẽ bị giới hạn. Ngược lại, nếu chỉ theo đuổi những dự án mang tính đột phá khi chưa có nền tảng phù hợp, rủi ro thất bại sẽ rất cao.

Do đó, các nhà quản lý cần cân bằng giữa những sáng kiến mang lại kết quả ngắn hạn và những khoản đầu tư có khả năng tạo ra lợi thế cạnh tranh trong tương lai. Đây cũng là cách để AI trở thành một phần trong chiến lược tăng trưởng của doanh nghiệp thay vì chỉ là một xu hướng công nghệ nhất thời.

5. Đừng đo lường AI bằng số lần sử dụng, hãy đo lường bằng giá trị tạo ra

Một trong những nguyên nhân khiến nhiều dự án AI thất bại là doanh nghiệp triển khai rất nhanh nhưng lại không xác định rõ cách đánh giá thành công. Hệ quả là đội ngũ hào hứng trong giai đoạn đầu, nhưng sau vài tháng không ai có thể trả lời chính xác AI đã tạo ra giá trị gì.

Để tránh tình trạng này, mỗi nhóm ứng dụng AI cần được gắn với những chỉ số đo lường phù hợp ngay từ đầu.

Với nhóm Bảo vệ giá trị (Defend Value)

Mục tiêu là nâng cao hiệu quả vận hành, vì vậy nên tập trung vào các chỉ số như:

• Thời gian hoàn thành công việc.
• Sản lượng đầu ra của đội ngũ.
• Mức độ giảm các tác vụ thủ công.
• Chất lượng công việc và tỷ lệ sai sót.
• Khối lượng công việc tồn đọng được xử lý.

Với nhóm Mở rộng giá trị (Extend Value)

Đây là nhóm tác động trực tiếp đến hoạt động marketing và kinh doanh, do đó cần theo dõi:

• Chi phí thu hút khách hàng (CAC).
• Tỷ lệ chuyển đổi.
• Số lượng và chất lượng khách hàng tiềm năng.
• Đóng góp vào pipeline bán hàng.
• Tăng trưởng doanh thu hoặc lợi nhuận.

Với nhóm Tạo giá trị mới (Upend Value)

Những sáng kiến mang tính đột phá thường cần thời gian để chứng minh hiệu quả, vì vậy doanh nghiệp nên theo dõi các tín hiệu sớm như:

• Tỷ lệ sử dụng và mức độ chấp nhận của khách hàng.
• Mức độ tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ mới.
• Khả năng tiếp cận thị trường mới.
• Dấu hiệu thay đổi hành vi khách hàng.
• Các cơ hội doanh thu mới được tạo ra.

Điều quan trọng nhất là xác định chỉ số thành công trước khi triển khai trên diện rộng. Khi biết rõ AI cần tạo ra giá trị gì, doanh nghiệp sẽ dễ dàng đánh giá hiệu quả đầu tư, ưu tiên nguồn lực đúng chỗ và tránh biến AI thành một dự án công nghệ tốn kém nhưng thiếu tác động thực tế.

6. Vai trò mới của lãnh đạo Marketing trong kỷ nguyên AI

Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI, nhiều doanh nghiệp tập trung vào việc tìm kiếm công cụ mới. Tuy nhiên, khi AI ngày càng phổ biến, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở số lượng công cụ được triển khai mà nằm ở khả năng tạo ra giá trị từ những công cụ đó. Đây cũng là lúc vai trò của lãnh đạo marketing thay đổi.

Thay vì chỉ đánh giá và lựa chọn công nghệ, các nhà quản lý cần đảm nhận vai trò định hướng chiến lược, xác định những bài toán kinh doanh phù hợp để ứng dụng AI và xây dựng cơ chế đo lường hiệu quả rõ ràng. Quan trọng hơn, lãnh đạo cần chuẩn bị cho sự thay đổi của đội ngũ. Điều này bao gồm đào tạo kỹ năng mới, xây dựng quy trình làm việc giữa con người và AI, cũng như giúp nhân viên hiểu rằng AI là công cụ hỗ trợ nâng cao năng lực thay vì thay thế hoàn toàn con người.

Một chiến lược AI hiệu quả không chỉ giúp đội ngũ làm việc nhanh hơn. Nó còn phải góp phần nâng cao chất lượng ra quyết định, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hiệu suất marketing và mở ra những cơ hội tăng trưởng mới cho doanh nghiệp.

Nói cách khác, nhiệm vụ của lãnh đạo marketing không phải là triển khai nhiều AI hơn, mà là đảm bảo mọi khoản đầu tư vào AI đều tạo ra giá trị có thể đo lường được.

Kết luận từ Ori Agency

Sau giai đoạn bùng nổ thử nghiệm, AI đang bước vào thời kỳ đòi hỏi giá trị thực tế. Các doanh nghiệp thành công sẽ không phải là những doanh nghiệp sử dụng nhiều công cụ AI nhất, mà là những doanh nghiệp biết lựa chọn đúng bài toán, xây dựng đội ngũ phù hợp và đo lường hiệu quả một cách rõ ràng.

Bài viết được biên tập bởi Ori Marketing Agency