Khám phá sức mạnh của AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị – giải pháp đột phá giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quảng cáo, tối ưu ngân sách và chạm đúng đối tượng mục tiêu. Bài viết này của CIT sẽ giúp bạn phân tích cách AI ứng dụng trong phân tích dữ liệu khách hàng, tự động hóa chiến dịch và phân tích dữ liệu khách hàng và mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 50% so với phương pháp truyền thống. Cùng tìm hiểu các ứng dụng thực tế mà công cụ AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị này nhé!

Ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị là gì?

Ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách phân tích dữ liệu, dự đoán hành vi của khách hàng, tự động hóa các quy trình marketing và cá nhân hóa nội dung. Thay vì tiếp cận theo kiểu đại trà, AI giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về khách hàng mục tiêu, từ đó đưa ra thông điệp đúng người – đúng thời điểm – đúng kênh.

Cụ thể, việc ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị sẽ thực hiện các nhiệm vụ như:

Phân tích xu hướng hành vi và sở thích của khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như trang web, mạng xã hội và email.
cá nhân hóa nội dung quảng cáo bằng cách sử dụng email, quảng cáo và đề xuất sản phẩm để phù hợp với từng đối tượng.
Để tối ưu hóa ngân sách quảng cáo, hãy dự đoán kết quả chiến dịch, chẳng hạn như tỷ lệ nhấp và chuyển đổi.
Tự động hóa quảng cáo thông qua chatbot, quảng cáo email tự động và quản lý lịch đăng bài trên mạng xã hội

Nói cách khác, ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị giúp doanh nghiệp tiết kiệm bằng cách tiết kiệm thời gian, chi phí và tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn thông qua sử dụng công nghệ thông minh và dữ liệu.

AI đang thay đổi ngành tiếp thị như thế nào?

Tăng cường hiệu suất và giảm chi phí

Theo báo của McKinsey cho biết vào năm 2024, 65% lao động toàn cầu sẽ sử dụng AI tạo sinh trong công việc, trong đó 54% trong lĩnh vực tiếp thị. Năng suất và hiệu quả làm việc đã tăng trong các công ty này. Cụ thể, nhân viên có thể xử lý nhiều cuộc trò chuyện hơn với trợ lý AI, tăng khoảng 15% số lượng cuộc trò chuyện mà họ có thể xử lý trong một giờ làm việc.

Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và quản trị doanh nghiệp

IBM, Forbes và McKinsey báo cáo rằng tỷ lệ doanh nghiệp ở Việt Nam ứng dụng AI vào quản trị sẽ tăng từ 33% vào năm 2022 lên 72% vào năm 2024. Các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng (56%), an ninh mạng (51%), quản lý quan hệ khách hàng (42%) và sản xuất nội dung (40%) đều được AI hỗ trợ mạnh mẽ. Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu thông minh trong quá trình ra quyết định có khả năng thu hút khách hàng cao hơn 23 lần so với các doanh nghiệp thông thường.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường hiệu quả dịch vụ

Kết quả của việc sử dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị rất tốt. Cụ thể, Cơ quan Thuế và Hải quan Anh đã nâng tỷ lệ phát hiện gian lận từ 15% lên 25%, rút ngắn thời gian kiểm tra từ 50% trong năm 2020-2021 bằng cách sử dụng AI, đồng thời nâng độ chính xác trong phát hiện gian lận từ 70% lên 90%.

>>>> Xem thêm: Ứng dụng AI trong quản lý quan hệ khách hàng CRM, chăm sóc khách hàng

Ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị marketing

Amazon – Gợi ý sản phẩm thông minh tăng doanh thu

Amazon đã sử dụng AI để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và chiến dịch tiếp thị. Hệ thống AI của Amazon liên tục thu thập và phân tích dữ liệu về hành vi mua hàng, đánh giá sản phẩm và tìm kiếm của người dùng để cung cấp các đề xuất phù hợp cho từng người dùng.

Hệ thống AI sẽ gợi ý các tai nghe liên quan và hiển thị các combo bao gồm sạc và bao đựng khi bạn mua một chiếc. Điều này làm tăng giá trị trung bình của đơn hàng. Theo báo cáo của Amazon, hệ thống đề xuất thông minh này đóng góp hơn 30% doanh thu của công ty, chứng tỏ AI có thể cá nhân hóa và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Coca – Cola – Phân tích cảm xúc để điều chỉnh chiến dịch

Coca-Cola sử dụng công nghệ AI để phân tích cảm xúc của khách hàng trên mạng xã hội, còn được gọi là lắng nghe xã hội. AI xác định xem người tiêu dùng đang phản hồi tích cực hay tiêu cực với từng chiến dịch quảng cáo bằng cách quét hàng triệu bình luận, bài viết và hình ảnh liên quan đến thương hiệu và sản phẩm.

AI sẽ nhanh chóng phát hiện xu hướng trong đoạn video quảng cáo mới và cảnh báo đội quảng cáo điều chỉnh nội dung cho phù hợp. Cách tiếp cận này giúp Coca-Cola phản ứng nhanh với dư luận, tránh khủng hoảng truyền thông và thu hút nhiều khách hàng hơn.

Starbucks – Gửi ưu đãi “đúng món, đúng lúc” với AI

“Deep Brew” là nền tảng AI của Starbucks được sử dụng để đánh giá hành vi của người dùng trong ứng dụng Starbucks Rewards. Hệ thống này sử dụng thông tin như đồ uống khách hàng thích, thời gian khách ghé quán và lần đặt hàng trước đó để tùy chỉnh ưu đãi.

AI sẽ tự động gửi voucher giảm giá cho cà phê lạnh vào tối Chủ nhật nếu khách hàng thường mua nó vào sáng thứ Hai. Điều này đã giúp Starbucks giảm chi phí vào các chương trình khuyến mãi không hiệu quả và tăng tỷ lệ khách quay lại và chi tiêu lặp lại.

Sephora – Chatbot AI tư vấn làm đẹp 24/7

Sephora sử dụng chatbot trên trang web chính thức của công ty và các nền tảng Facebook Messenger. Chatbot có thể xác định loại sản phẩm phù hợp với màu da khác nhau, hướng dẫn cách sử dụng và thậm chí đưa ra các kết hợp phù hợp với mùa hoặc độ tuổi. AI cũng ghi nhớ lịch sử để đưa ra đề xuất tốt hơn cho lần tiếp theo.

Thống kê cho thấy, người dùng tương tác với chatbot AI có tỷ lệ mua hàng gấp đôi so với người dùng chỉ lướt website thông thường. Đây là bằng chứng rõ ràng cho thấy AI có thể mang đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cao trong khi thay thế phần lớn quy trình tư vấn truyền thống.

Tiki – Tối ưu quảng cáo và định giá linh hoạt

Tiki – một nền tảng thương mại điện tử hàng đầu tại Việt Nam, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quảng cáo và tự động điều chỉnh giá sản phẩm, còn được gọi là giá cả thay đổi. AI điều chỉnh ngân sách quảng cáo cho từng ngành hàng và thời điểm phù hợp bằng cách xem xét xu hướng mua sắm của từng nhóm người dùng.

Việc ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch marketing của Tiki cũng giúp định giá linh hoạt sản phẩm theo thời điểm, tồn kho và giá so với đối thủ cạnh tranh. Tiki tăng tỷ lệ mua hàng và giảm chi phí quảng cáo không cần thiết, tối ưu hóa rất nhiều chiến dịch quảng cáo.

Netflix – Tối ưu hóa trải nghiệm tiếp thị nội dung

Netflix đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị nội dung của mình. Hệ thống AI không chỉ đề xuất phim theo lịch sử xem của người dùng mà còn giúp tăng tỷ lệ nhấp vào phim và giữ chân người xem lâu hơn.

Cách triển khai AI vào chiến dịch tiếp thị marketing

Xác định mục tiêu tiếp thị cụ thể

Xác định mục tiêu chiến dịch là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong việc triển khai AI. Bạn cần xác định chiến dịch phần nào sẽ được hỗ trợ bởi AI:

Tăng khả năng nhận thức về thương hiệu?
Nội dung được tùy chỉnh?
Chi phí quảng cáo tối ưu?
Tỷ lệ chuyển đổi tăng lên?

Xác định mục tiêu phù hợp giúp bạn chọn công nghệ, nền tảng và phương pháp phù hợp. Chatbot AI sẽ phù hợp nếu mục tiêu là cải thiện chăm sóc khách hàng. Nếu muốn phân tích dữ liệu người dùng, nên dùng AI kết hợp hệ thống CRM.

Thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng

AI chỉ hoạt động khi có đủ dữ liệu đầu vào chất lượng. Do đó, công ty phải thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn như: Các trang web, ứng dụng điện thoại, mạng xã hội, CRM, email marketing, dữ liệu giao dịch và hành vi người dùng
Tổng hợp và phân tích dữ liệu đa kênh sẽ được hỗ trợ bởi các công cụ AI như Google Analytics 4, HubSpot và các nền tảng CDP (Customer Data Platform). Khả năng AI tạo ra chiến dịch có khả năng “hiểu” khách hàng thực sự nằm ở đây.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Tạo nội dung tùy chỉnh: Sử dụng AI để tạo ra các thông điệp marketing hoặc nội dung website cá nhân hóa cho từng khách hàng, dựa trên hành vi và sở thích của họ.
Khuyến nghị sản phẩm: Giống như các hệ thống khuyến nghị của Amazon và Netflix, AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các sản phẩm phù hợp.

Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo

Quảng cáo tự động: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa chi phí quảng cáo trên các nền tảng như Google Ads và Facebook Ads để tiếp cận đúng người tiêu dùng với thông điệp phù hợp.
Phân tích hiệu quả quảng cáo: AI có thể nâng cao hiệu quả chi tiêu quảng cáo bằng cách phân tích dữ liệu chiến dịch quảng cáo và đề xuất các thay đổi.

Tự động hóa quy trình marketing

Email marketing tự động: AI có thể tự động phân loại khách hàng và gửi các email marketing cá nhân hóa, giúp tiết kiệm thời gian và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Trợ lý ảo và chatbot: Chatbot nên được sử dụng để tương tác với khách hàng và hỗ trợ trong việc đặt hàng, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ chăm sóc khách hàng mọi thời điểm trong ngày.

Dự đoán và phân tích xu hướng

Dự báo xu hướng khách hàng: AI có thể dự đoán hành vi khách hàng trong tương lai bằng cách xem xét các yếu tố như thói quen mua sắm và mùa vụ.
Dự đoán chuyển đổi và tổng giá trị tài chính: AI có thể dự đoán và tối ưu hóa chiến lược bán hàng bằng cách sử dụng các mô hình để dự đoán sự chuyển đổi của khách hàng.

Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên website hoặc ứng dụng

Giao diện người dùng (UI) mới: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định hành vi người dùng trên trang web và cải thiện giao diện người dùng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tỷ lệ chuyển đổi.
Kiểm tra A/B tự động: AI có thể xác định phiên bản hiệu quả nhất từ nhiều phiên bản website hoặc ứng dụng.

Theo dõi và đo lường hiệu quả chiến dịch

Phân tích dữ liệu thời gian thực: AI có thể phân tích các chỉ số chiến dịch như ROI, tỷ lệ chuyển đổi và tỷ lệ nhấp chuột ngay lập tức, giúp điều chỉnh chiến lược.
Phân tích cảm xúc của người tiêu dùng: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định cảm xúc của khách hàng đối với thương hiệu bằng cách xem xét những gì họ nói trên mạng xã hội và các nền tảng khác.

Thách thức và giải pháp khi ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch marketing

Xu hướng ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị

Thiếu dữ liệu chất lượng

Để học và đưa ra dự đoán chính xác, các thuật toán trí tuệ nhân tạo cần rất nhiều dữ liệu. Tuy nhiên, một số lượng lớn các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME), chưa có hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu tốt. Ngoài ra, dữ liệu bị phân tán, không chuẩn hóa hoặc không đầy đủ là những vấn đề khác khi triển khai AI.

Doanh nghiệp cần làm sạch dữ liệu hiện có, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (CRM, mạng xã hội, Google Analytics…) và xây dựng quy trình thu thập dữ liệu mới bài bản hơn. Có thể bắt đầu với một lượng dữ liệu nhỏ, sử dụng để chạy các chiến dịch thử nghiệm trước khi mở rộng.

Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Việc AI thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân của người dùng gây ra nhiều lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật, nhất là khi các quy định như GDPR (ở châu Âu) hoặc Nghị định 13/2023 (ở Việt Nam) ngày càng nghiêm ngặt. Nếu không cẩn trọng, công ty có thể mất lòng tin của khách hàng và vi phạm pháp luật.

Đảm bảo khi AI xử lý dữ liệu khách hàng, nó được ẩn danh hoặc mã hóa. Ngoài ra, công ty phải thông báo cho người dùng về cách thu thập và sử dụng dữ liệu. Để duy trì uy tín và tránh rủi ro, phải tuân thủ đầy đủ các quy định pháp lý.

Thiếu chuyên môn về công nghệ AI

Không phải doanh nghiệp nào cũng sở hữu đội ngũ có chuyên môn sâu về AI và các công nghệ liên quan. Việc thiếu kiến thức hoặc triển khai sai cách có thể dẫn đến lãng phí chi phí và thời gian mà không thu được hiệu quả mong muốn.

Doanh nghiệp có thể lựa chọn hợp tác với các công ty công nghệ hoặc các tổ chức có kinh nghiệm trong việc sử dụng AI trong marketing. Ngoài ra, để giảm chi phí và độ phức tạp, cũng nên tận dụng các nền tảng AI dạng dịch vụ (AI-as-a-Service) như Salesforce Einstein, Meta Advantage+ và Google Cloud AI. Đội ngũ marketing nội bộ cũng hiệu quả hơn khi được đào tạo cơ bản.

Khó đo lường hiệu quả ban đầu

Nhiều công ty ngần ngại ứng dụng AI vì họ không thấy nó hiệu quả ngay lập tức. AI mất nhiều thời gian để thu thập, học hỏi và tối ưu hóa hành vi khách hàng. Doanh nghiệp sẽ khó xác định liệu AI có hiệu quả hay không nếu không có hệ thống đo lường rõ ràng.

Xây dựng hệ thống chỉ số đo lường cụ thể (KPI) gắn với từng giai đoạn của chiến dịch marketing. Ví dụ như tỷ lệ nhấp chuột (CTR), tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng trung bình (AOV), chi phí trên mỗi chuyển đổi (CPA)… Ngoài ra, công ty có thể thực hiện một chiến dịch thử nghiệm (pilot) trên một số khách hàng để đánh giá hiệu quả trước khi phát triển.

Chi phí đầu tư ban đầu cao

Chi phí ban đầu cho việc ứng dụng AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị marketing rất cao, bao gồm chi phí công nghệ, hạ tầng, phần mềm và nhân lực. Đây là một vấn đề lớn đối với các công ty có ngân sách hạn chế.

Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những ứng dụng đơn giản, ít tốn kém như chatbot hỗ trợ khách hàng, hệ thống email tự động cá nhân hóa, hoặc sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng. Có thể bắt đầu với các bước nhỏ, đánh giá hiệu quả và tiếp tục phát triển. Ngoài ra, chi phí đầu tư ban đầu sẽ được giảm đáng kể với các giải pháp AI nằm trên nền tảng đám mây (cloud) hoặc theo dạng thuê bao SaaS (Software as a Service).

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị marketing không còn là xu hướng mà đã trở thành một phần thiết yếu trong chiến lược phát triển của nhiều doanh nghiệp hiện đại. Tuy nhiên, đi cùng với những lợi ích vượt trội là hàng loạt thách thức mà các doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng để vượt qua, đòi hỏi cần có một chiến lược tiếp cận bài bản và linh hoạt.