Một mục tiêu cao hơn không tự nói cho đội ngũ biết nên làm gì tiếp theo. Cần nhiều lead hơn, chuyển đổi tốt hơn, deal lớn hơn, hay đổi hẳn cách phân bổ chương trình? Câu trả lời quyết định mọi thứ phía sau.
Tóm tắt các điểm chính
Khi target tăng, hãy đi ngược lại phương trình doanh thu để tìm đúng đòn bẩy khả thi, thay vì nhận mục tiêu rồi mới tính sau.
Traffic hữu cơ giảm không có nghĩa là kênh đó đang thất bại. Cần nhìn thêm chất lượng đăng ký, pipeline, doanh thu.
Đội nhỏ hơn, nghiệp vụ hơn đang là xu hướng, cùng với lộ trình sự nghiệp cho người không muốn làm quản lý.
Chỉ 15% đội ngũ chọn mở rộng AI thay vì tuyển người. Chỉ 23% tự tin vào cách đo lường AI search, dù gần 90% coi đây là ưu tiên hàng đầu.
Nhóm công ty tăng trưởng mạnh nhất ít bị mất traffic hữu cơ hơn hẳn: gần 80% không giảm, so với chỉ 59% ở nhóm còn lại.
1/ Khi mục tiêu doanh thu tăng, nên làm gì đầu tiên?
Đi ngược lại từ con số mục tiêu để tìm ra đâu là đòn bẩy thực sự cần thay đổi.
Hãy đặt ra một giới hạn. Theo tôi, giới hạn giúp tập trung tốt hơn. Khi nhận một mục tiêu doanh thu mới, câu hỏi đầu tiên không phải "làm sao đạt được", mà là:
Cần nhiều lead hợp lệ hơn không?
Hay cần tỷ lệ thắng (win rate) cao hơn?
Hay cần giá trị hợp đồng trung bình (ACV) lớn hơn?
Nếu mục tiêu chỉ đạt được khi ACV tăng gấp đôi chỉ sau một đêm, đó là một kỳ vọng phi thực tế. Việc đặt câu hỏi này trước mặt ban lãnh đạo, rồi cùng thống nhất đòn bẩy nào khả thi, giúp marketing có một kế hoạch rõ ràng hơn nhiều so với việc nhận mục tiêu rồi mới loay hoay sau.
Một cách làm thực tế: thay vì tranh luận lý thuyết, hãy đưa thẳng số liệu quý trước ra bàn họp (đã chi bao nhiêu, đạt được gì), rồi để chính đội ngũ tự nhận ra mục tiêu mới có thực tế hay không. Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế là nguồn gốc của sự bất mãn, và thay đổi kỳ vọng luôn dễ hơn thay đổi thực tế.
2/ Traffic hữu cơ giảm có nghĩa là kênh kém hiệu quả không?
Không nhất thiết. Cần nhìn thêm những con số khác trước khi kết luận.
Tính đến thời điểm hiện tại, việc traffic hữu cơ bị giảm đi là lẽ đương nhiên, nhưng traffic trực tiếp lại tăng. Khi bạn hỏi khách truy cập "bạn biết đến chúng tôi qua đâu", nhiều người trả lời: qua AI.
Một số tín hiệu dễ bị đọc sai theo hướng tiêu cực:
CAC (chi phí giành khách hàng) tăng: có thể vì đang chi đúng cho đúng khách hàng, hoặc ACV đang tăng, hoặc người vào funnel có intent cao hơn trước. Không tự động có nghĩa là marketing đang tệ đi.
Traffic hữu cơ giảm: nên kiểm tra thêm số lượt đăng ký, pipeline, doanh thu, thay vì chỉ nhìn lượt truy cập.
Một trải nghiệm thực tế của Infinity: tại một công ty A, traffic hữu cơ giảm khiến cả đội sản phẩm, phân tích, và CEO lo lắng, nghĩ cần đẩy mạnh nhận diện thương hiệu. Nhưng câu hỏi đúng hơn lại là: vì sao vẫn tập trung vào traffic hữu cơ, trong khi số lượt đăng ký hữu cơ (organic sign-up) đang ở mức tốt nhất từ trước đến nay? Việc traffic giảm không có nghĩa điều gì đó đang sai, nó có thể chỉ đơn giản là funnel và hành vi người mua đang thay đổi.
Bài học rộng hơn: mục tiêu marketing không còn là tối đa hóa lượt truy cập website. Người mua giờ học theo nhiều cách khác nhau (video, đọc, hỏi qua lại với LLM), nên hành trình mua hàng cũng đa dạng hơn nhiều.
3/ Phòng ban marketing đang nhỏ lại nhưng có vẻ cấp bậc lại lớn hơn?
Vì các công ty đang cắt giảm chi phí vận hành bên ngoài và tuyển ít hơn, đồng thời trao nhiều quyền sở hữu hơn cho mỗi cá nhân.
Dữ liệu khảo sát cho thấy:
47,7% đội ngũ đã cắt ngân sách agency và vendor trong 6 tháng qua.
40% ngừng ngay việc tuyển bù vào các vị trí vừa nghỉ việc.
Câu hỏi cốt lõi: nên trao bao nhiêu quyền sở hữu cho một người? Đội nhỏ cho phép mỗi người sở hữu một mảng việc rõ ràng, có công cụ và ngân sách để tự hành động, thay vì bị bó trong một bản mô tả công việc hẹp.
Cả hai cùng ủng hộ một lộ trình sự nghiệp cho senior IC (chuyên gia cá nhân cấp cao, không quản lý người), tương tự vai trò "tech lead" trong ngành kỹ thuật. Marketer giỏi nên được thăng tiến mà không bắt buộc phải trở thành quản lý. Và theo tôi: nên định nghĩa "senior" theo năng lực xử lý công việc, không phải theo số năm kinh nghiệm.
Đồng thời, đội nhỏ vẫn cần chừa chỗ cho người mới và người đến từ ngành khác. Về vận hành, cả hai nhận thấy dùng freelancer và contractor linh hoạt hơn hẳn ký hợp đồng dài hạn với agency lớn, vì thị trường đang thay đổi quá nhanh để cam kết dài hạn.
4/ Đội nhóm Marketing đang thực sự dùng AI ở mức độ nào?
Rất ít người tự nhận mình đang tụt hậu, nhưng cũng rất ít người thực sự ở nhóm "dẫn đầu".
Dữ liệu khảo sát (tự báo cáo, nên cần đọc với một chút hoài nghi):
Chỉ 4,2% tự nhận là "mới bắt đầu".
Phần lớn tự xếp vào nhóm "đang nổi" hoặc "đã vận hành ổn".
Nhóm "nâng cao" và "dẫn đầu" nhỏ hơn hẳn.
Chỉ 15% chọn mở rộng năng lực AI thay vì tuyển thêm người.
Tôi nghĩ một phần số liệu ở nhóm cao bị thổi phồng vì sợ bị nhìn nhận là chậm chân. Nhưng tôi cũng thấy tình hình đang thay đổi thật: nhiều đội ngũ giờ có agent "luôn bật" chạy nền, như theo dõi tình báo cạnh tranh liên tục, hoặc ở nhóm tiên tiến hơn, tự động hóa cả việc quản lý chiến dịch và báo cáo.
Để lên được nhóm "nâng cao", cần ba điều:
Đầu tư vào hệ thống dữ liệu nền tảng.
Cho agent quyền truy cập rõ ràng để thực sự vận hành được.
Có một người hoặc đội chuyên trách thúc đẩy việc áp dụng AI xuyên suốt tổ chức (qua hackathon, tuần rà soát workflow...).
Vì sao lĩnh vực marketing chưa dùng AI thay thế được nhiều người?
Vì marketer là nhóm tiên phong áp dụng LLM từ sớm (viết nội dung, copy),
nhưng chiều sâu thực sự (loại bỏ hẳn việc lặp lại hàng ngày) vẫn chưa đến.
Cách tư duy đúng không phải "làm sao để việc cũ nhanh hơn", mà là "nếu có thêm năng lực này, mình sẽ làm được việc gì mà trước đây không đủ nguồn lực để làm".
Lưu ý về chất lượng: một thí nghiệm nhỏ việc chạy thử A/B giữa nội dung LinkedIn do AI tạo (chất lượng thấp, có phần sáo rỗng) với nội dung được chăm chút kỹ, và bản AI lại thắng về lượt tiếp cận.
Lý do không quá khó hiểu: thuật toán học từ chính nội dung đang hoạt động tốt, và nhóm dùng AI sớm đã tạo ra rất nhiều nội dung dạng đó. Cả hai đều không muốn đánh đổi chất lượng chỉ để được coi là "nâng cao" về AI.
5/ Nên kiểm tra ngân sách kỹ đến đâu trước khi đầu tư thêm
Nên nhìn sâu ba bước, không chỉ nhìn kết quả ở bước đầu tiên.
Cách làm đúng:
Audit từng dòng ngân sách ở cấp độ kết quả kinh doanh thật, không dừng ở số lượng lead bề mặt.
Tái phân bổ số tiền đang gắn với kết quả yếu.
Dùng khoản đó cho thử nghiệm và đầu tư thương hiệu có khả năng tạo khác biệt thật sự.
Sẽ có nhiều góc nhìn khác nhau ở đây:
1/ Thứ nhất, thiên về tái phân bổ ngân sách mà không cần xin duyệt lại, vì "xin thêm ngân sách" thường bị soi xét kỹ hơn hẳn.
2/ Thứ hai, cần thêm ngân sách thật, nhưng không phải cho kênh demand gen thông thường, mà cho những canh bạc thương hiệu táo bạo, đủ sức tạo khác biệt.
Cả hai đồng ý ở một điểm: cần xây dựng lòng tin với bộ phận tài chính, vì khi có mối quan hệ tốt, họ sẽ là người ủng hộ mạnh nhất cho những chiến dịch lớn.
6/ Nên đầu tư vào kênh mới thế nào mà không phản ứng thái quá?
Bám vào những kênh nền tảng, không chạy theo từng biến động ngắn hạn.
Các kênh AI rất hay thay đổi. Có tháng ChatGPT ưu tiên Reddit rất mạnh, khiến cả cộng đồng SEO đổ xô đầu tư vào đó, rồi tháng sau mức ưu tiên đó lại giảm xuống.
Chúng tôi (Infinity) khuyên nên đầu tư vào:
Cộng đồng.
Video.
Các chủ đề thực sự quan trọng với khách hàng mục tiêu (ICP).
Và tránh xoay trục toàn bộ chiến lược chỉ vì một kênh đang "hot" trong một tháng.
Một phép thử đơn giản: chỉ nên tham gia ở nơi thương hiệu có thể đóng góp một cách thật, và giữ được chất lượng mình muốn có. Nếu một kênh đang hiệu quả nhưng đội ngũ chưa đủ người hay chưa đủ chất lượng để làm đúng cách, chưa nên vội nhảy vào.
7/ Đo lường AI search nên tránh điều gì?
Tránh đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối cho từng chi tiết nhỏ.
Dữ liệu khảo sát: gần 90% đội ngũ coi AI search là ưu tiên hàng đầu, nhưng chỉ 23% tự tin vào cách đo lường tác động của nó.
Không nên đo chính xác tuyệt đối cho từng tài sản hay từng chiến thuật riêng lẻ. Mức độ chi tiết đó dễ dẫn đến hai vấn đề:
Thưởng cho những tối ưu nhỏ lẻ, bỏ quên đầu tư thương hiệu và kênh mới.
Khiến đội ngũ chỉ lo bắt chước đối thủ thay vì mở rộng góc nhìn.
Cách làm tốt hơn: đo ở cấp độ chương trình (program level). Hãy coi đo lường như một la bàn, chỉ ra hướng nên tập trung nguồn lực, chứ không phải là cột mốc bắt buộc phải đạt cho từng bước nhỏ.
Cách thuyết phục ban lãnh đạo hiệu quả nhất không phải là "đối thủ đang làm việc này", mà là chỉ ra: nếu không đầu tư, công ty sẽ tụt lại, hoặc nhắc lại một lần trước đây công ty chờ quá lâu để đầu tư và cái giá phải trả là gì.
Một điểm quan trọng khác: nhóm quá tập trung vào đo lường chính xác thường cũng xem nhẹ đầu tư thương hiệu. Trong khi đó, marketing thương hiệu lại quan trọng hơn bao giờ hết, vì newsfeed giờ tràn ngập thông báo hào nhoáng nhưng gần như không ai nhớ đến chúng sau vài ngày. Khoảnh khắc "ra mắt sản phẩm lớn" đã qua thời hoàng kim, vì tốc độ ra mắt quá nhanh khiến người ta không còn cảm giác háo hức chờ đợi như trước. Tôi nghĩ thương hiệu được biết đến vì chất lượng qua hành động, không chỉ vì tính năng, vì tính năng có thể bị sao chép chỉ sau một đêm.
8/ Nhóm công ty tăng trưởng mạnh nhất đang làm khác điều gì?
Họ ít bị mất traffic hữu cơ hơn hẳn, dù vẫn gặp CAC tăng như những công ty khác.
Trong 307 công ty khảo sát, có 79 công ty vừa tăng mục tiêu, vừa tăng nhân sự, vừa tăng ngân sách (gọi là "growth cohort"). So với phần còn lại, nhóm này:
Có AI trưởng thành hơn và năng lực AI cao hơn.
Nhiều khả năng đã thay đổi KPI trong 6 tháng qua.
CAC tăng cao hơn, nhưng không coi đó là dấu hiệu xấu.
Ít bị sụt traffic hữu cơ hơn hẳn: gần 80% không giảm, so với chỉ 59% ở nhóm còn lại.
Lưu ý: việc thay đổi KPI không phải lúc nào cũng tiêu cực, nó có thể là dấu hiệu của sự chủ động và chính xác hơn.
Một quan sát chủ quan của tôi: những công ty tăng trưởng cao nhất cũng thường "vui tính" hơn trong công việc, dám đặt cược táo bạo, dám thử điều lạ. Tôi gọi đây là “sáng tạo nhưng là sáng tạo kỳ tích”: nhiều quyền tự chủ, nhiều quyền sở hữu, và nhiều niềm vui bất ngờ.
9/ Marketing enterprise với chu kỳ bán hàng nhiều năm thì đo lường thế nào?
AI giúp nhìn thấy xu hướng trong funnel sớm hơn, trước cả khi pipeline đạt điều kiện hay deal chốt.
Nhờ công cụ tự động hóa và tổng hợp dữ liệu, giờ có thể chẩn đoán funnel sớm hơn nhiều, không cần đợi 6 tháng mới biết một chương trình có hiệu quả hay không.
Chi phí cho cá nhân hóa và ABM (account-based marketing) từng rất cao vì cần nhiều nghiên cứu, nhưng cả chi phí đó lẫn phần việc agent có thể làm thay đã giảm mạnh.
Về KPI, các công ty tăng trưởng mạnh đang chọn chỉ số rất riêng theo đúng hành trình mua hàng của mình, thay vì áp dụng một công thức chung.
Đã có nhiều thay đổi trong nhiều tổ chức: thay vì chỉ đếm số lượt đăng ký, họ định nghĩa "đăng ký có khả năng chuyển đổi cao" (high-propensity sign-up), tức lọc kỹ hơn một bước so với tiêu chí đăng ký hợp lệ thông thường. Nhờ vậy, tổ chức không cần dồn sức vào các hoạt động nhận diện thương hiệu diện rộng ít giá trị, mà tập trung đúng vào nhóm có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất.
10/ Làm sao giữ ngữ cảnh nhất quán khi nhiều AI agent cùng chạy trong tổ chức?
Vấn đề này có thể giải quyết theo một trong hai hướng: tập trung hóa hoặc để các agent tự phối hợp.
Khi mỗi người có nhiều quyền tự chủ hơn với agent riêng, việc theo dõi toàn cảnh (observability) trở nên khó hơn. Tôi cho rằng có hai hướng giải quyết:
Xây một lớp quan sát tập trung, nơi có thể thấy rõ ý định đứng sau từng agent đang được xây dựng.
Để các agent tự phối hợp với nhau, tự hỏi xem đã có agent nào khác làm việc này chưa, giống cách một đồng nghiệp nhắn tin hỏi nhau trên Slack.
Hiện chưa có mô hình nào chiếm ưu thế rõ rệt, nhiều đội ngũ đang thử cả hai. Một số nơi còn dùng khái niệm "agent captain", một agent chịu trách nhiệm điều phối toàn bộ các agent khác.
Kết luận
Năm quy tắc này gắn với nhau theo một mạch chung: khi mục tiêu tăng mà ngân sách không tăng, cách phản ứng đúng không phải là làm nhiều hơn theo cách cũ.
1/ Đó là đi ngược lại phương trình tăng trưởng để tìm đúng đòn bẩy,
2/ Tổ chức đội ngũ xoay quanh quyền sở hữu thay vì cấp bậc,
3/ Kiểm tra và tính toán kỹ ngân sách trước khi xin thêm,
4/ Đầu tư cho hành trình người mua mới mà không chạy theo biến động ngắn hạn
5/ Và hãy đo lường đủ để đưa ra quyết định, sau đó mới thực hiện những bước đi lớn hơn.
Dữ liệu từ nhóm công ty tăng trưởng mạnh nhất cho thấy đây không phải lý thuyết suông: họ đang làm đúng những điều này, và kết quả rõ nhất là ít bị ảnh hưởng nhất trước làn sóng AI.
