Sự bùng nổ dữ liệu trong kỷ nguyên AI đang mở ra vô vàn cơ hội nhưng cũng đặt ra không ít thách thức cho các nhà tiếp thị. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn như phân tích trang web, hệ thống CRM, mạng xã hội, chiến dịch email và giao dịch thương mại, việc quản lý và khai thác hiệu quả trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. 


Theo báo cáo năm 2024 của Gartner, 80% doanh nghiệp tạo ra hơn 1 terabyte dữ liệu mỗi tháng, nhưng chỉ 37% trong số đó được phân tích để tạo ra giá trị. Điều này đặt ra câu hỏi quan trọng: Làm thế nào để các nhà tiếp thị vượt qua "biển thông tin" này và khai thác tối đa tiềm năng từ dữ liệu?


Để đối phó với sự bùng nổ dữ liệu, AI là chìa khóa cần thiết


Trong bối cảnh dữ liệu tiếp thị ngày càng trở nên phức tạp và khổng lồ, việc áp dụng các giải pháp hỗ trợ AI không chỉ là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc. Các hệ thống AI hiện đại có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn, vượt xa năng lực của các phương pháp truyền thống.


Tiến sĩ Smith, người sáng lập và giám đốc điều hành của công ty phân tích dữ liệu Amoeba, lưu ý rằng "Các nhà tiếp thị đang chìm trong dữ liệu… Mỗi điểm tiếp xúc tạo ra nhiều nội dung hơn, nhiều tính cá nhân hóa hơn và quan trọng nhất là nhiều dữ liệu hơn cần được phân tích.”



AI không chỉ dừng lại ở việc "đọc" dữ liệu, mà còn có thể khám phá các mối quan hệ phức tạp và các xu hướng phi tuyến tính vốn thường bị bỏ qua. Điều này mở ra một chân trời mới trong việc hiểu khách hàng và thị trường.


Tiến sĩ Smith nhận định: "Các công cụ AI không chỉ xử lý dữ liệu; chúng liên kết dữ liệu với kết quả kinh doanh bằng cách tìm ra các cơ hội trước đây không thể nhìn thấy."

Chẳng hạn, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phát hiện ra rằng một nhóm khách hàng nhỏ nhưng nhất quán thường xuyên mua hàng trong một khoảng thời gian nhất định, và từ đó xây dựng chiến lược tập trung khai thác hiệu quả nhóm này.


Đây là những cơ hội mà con người, nếu chỉ dựa vào trực giác hoặc các công cụ thủ công, khó có thể nhận ra. Sự tích hợp của AI không chỉ làm giảm gánh nặng phân tích dữ liệu mà còn biến các thông tin phức tạp thành những quyết định chiến lược, mang lại giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp.


Sử dụng AI như công cụ dự báo và định hướng tương lai


Một trong những điểm mạnh nổi bật của AI trong lĩnh vực tiếp thị là khả năng cung cấp thông tin chi tiết mang tính dự đoán. Dựa trên việc phân tích dữ liệu lịch sử, AI có thể tạo ra những dự báo chính xác về các kết quả kinh doanh tiềm năng.





Ví dụ, AI có thể tính toán giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV) bằng cách dự đoán các hành vi mua sắm trong tương lai, thời gian khách hàng duy trì sự trung thành, và các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu của họ. Đây là thông tin quan trọng để doanh nghiệp quyết định cách phân bổ ngân sách và nguồn lực cho các chiến dịch tiếp thị.


Ngoài ra, AI còn giúp dự đoán ROI (lợi tức đầu tư) của các chiến dịch tiếp thị bằng cách phân tích hiệu suất chiến dịch trước đó. Các thuật toán AI có thể chỉ ra chính xác kênh nào đang hoạt động hiệu quả nhất, khu vực nào có tiềm năng phát triển, và cách tối ưu hóa nguồn vốn để đạt được kết quả tốt nhất.


Không chỉ dừng lại ở đó, AI còn đánh giá tiềm năng chuyển đổi của khách hàng tiềm năng (lead conversion). Bằng cách phân tích hành vi, lịch sử giao dịch, và dữ liệu nhân khẩu học, AI có thể xác định khách hàng nào có khả năng chuyển đổi cao nhất, giúp các doanh nghiệp tập trung nguồn lực vào những cơ hội tốt nhất, từ đó tăng hiệu quả và giảm chi phí.


Khả năng dự đoán này không chỉ mang lại sự chính xác mà còn cho phép các doanh nghiệp thực hiện các chiến lược tiếp thị chủ động hơn, giúp tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro trong môi trường kinh doanh đầy biến động.


Tiến sĩ Smith khẳng định: "Cách tiếp cận này biến đổi phân tích tiếp thị từ chức năng báo cáo phản ứng thành động lực chủ động thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh". Theo đó, một báo cáo của McKinsey vào năm 2024 cho thấy các chiến dịch cá nhân hóa dựa trên AI giúp tăng doanh thu lên đến 15%, đồng thời giảm chi phí quảng cáo không hiệu quả. Ví dụ, Netflix sử dụng AI để đề xuất nội dung theo sở thích của từng cá nhân, trong khi Amazon tận dụng AI để gợi ý các sản phẩm phù hợp dựa trên hành vi mua sắm.


Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng nó cũng đặt ra không ít vấn đề về đạo đức và quản lý. Các mối lo ngại về quyền riêng tư, tính minh bạch của thuật toán, và khả năng thiên vị cần được giải quyết. Theo một báo cáo từ dotdigital, 68% người tiêu dùng lo ngại rằng dữ liệu của họ sẽ bị chuyển cho các bên thứ ba cho mục đích tiếp thị mà không có sự đồng ý của họ. Ngoài ra, 72% người mua sắm cho biết họ sẽ ít có khả năng mua lại từ một thương hiệu nếu họ cảm thấy thương hiệu đó không bảo vệ dữ liệu của họ một cách trách nhiệm. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc các thương hiệu cần minh bạch và có trách nhiệm trong việc xử lý dữ liệu cá nhân của khách hàng để duy trì lòng tin và sự trung thành của họ.


Hơn hết, điều quan trọng cần nhớ là AI là công cụ tăng cường, không phải là sự thay thế cho khả năng sáng tạo và ra quyết định của con người. AI cung cấp sự rõ ràng bằng cách phân tích dữ liệu và trình bày thông tin chi tiết, nhưng con người vẫn chịu trách nhiệm cho các lựa chọn chiến lược.


Tiến sĩ Smith cho biết: "Giá trị của AI không phải là loại bỏ chiến lược sáng tạo hay phán đoán của con người mà là trao quyền cho các nhóm thông tin tốt hơn". Để mang lại giá trị thực, phân tích hỗ trợ bởi AI đòi hỏi hệ thống dữ liệu thống nhất và mục tiêu kinh doanh rõ ràng.”


Xóa bỏ rào cản dữ liệu để tối ưu hóa tiềm năng kinh doanh nhờ AI


Trong kỷ nguyên dữ liệu, một trong những thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp là dữ liệu bị cô lập. Khi dữ liệu từ các nguồn khác nhau không được tích hợp hoặc kết nối, AI sẽ thiếu đi cái nhìn tổng quan và không thể phát huy tối đa sức mạnh của mình. Điều này dẫn đến việc tạo ra những "tiếng ồn" – thông tin dư thừa, thiếu tính thực tiễn, và không thể chuyển hóa thành các hành động cụ thể.


Tiến sĩ John Smith nhấn mạnh: "Việc liên kết AI với kết quả kinh doanh đảm bảo công nghệ thúc đẩy tác động có ý nghĩa."


Các tổ chức triển khai hiệu quả phân tích do AI thúc đẩy sẽ có được lợi thế cạnh tranh rõ rệt. Họ có thể tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, giảm thiểu chi tiêu lãng phí và thúc đẩy doanh thu cao hơn.


Tiến sĩ Smith giải thích: "Tương lai của tiếp thị không phải là tạo ra nhiều dữ liệu hơn. Mà là đưa ra quyết định đúng đắn với dữ liệu chúng ta đã có". Sự bùng nổ của dữ liệu đã làm tăng rủi ro cho các nhà tiếp thị.


Khách hàng mong đợi các chiến dịch được thiết kế riêng và các doanh nghiệp không còn đủ khả năng hoạt động dựa trên phỏng đoán. Phân tích tiếp thị hỗ trợ AI thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu phong phú và thông tin chi tiết có thể hành động. Tuy nhiên, thành công phụ thuộc vào khả năng tích hợp dữ liệu, xác định mục tiêu rõ ràng và áp dụng AI như một công cụ hỗ trợ của các nhà tiếp thị.


*Nội dung bài viết được tổng hợp bằng AI và chỉnh sửa bởi Diệu Anh - Advertising Vietnam.


Subscribe Newsletter của Advertising Vietnam để theo dõi nhiều tin tức hấp dẫn về ngành quảng cáo.