【Marketing in the AI Era】La bàn số AI giúp doanh nghiệp định hướng thị trường trong kỷ nguyên mới (Phần 2/12)

Lời Mở Đầu: Từ “Đối Tác” Đến “La Bàn” Thông Minh

Trong bài viết đầu tiên của series “Nguyên lý Marketing & Giá trị khách hàng trong kỷ nguyên AI”, chúng ta đã cùng nhau định hình lại khái niệm Marketing và vai trò của AI như một “đối tác mới” trong việc kiến tạo giá trị và xây dựng mối quan hệ bền chặt với khách hàng. Chúng ta đã thấy AI không chỉ giúp cá nhân hóa trải nghiệm ở quy mô lớn mà còn là chất xúc tác mạnh mẽ trong việc phân khúc thị trường (segmentation) và tối ưu hóa quản trị quan hệ khách hàng (CRM).

Hôm nay, trong bài viết thứ hai, chúng ta sẽ tiến sâu hơn vào bước đầu tiên và cũng là nền tảng cốt lõi của mọi chiến lược marketing thành công: Thấu hiểu thị trường và hành vi khách hàng.

Nếu ở bài trước, AI là một đối tác, thì ở bài này, AI sẽ đóng vai trò như một “la bàn thông minh”, một hoa tiêu dẫn đường giữa đại dương dữ liệu mênh mông và môi trường kinh doanh đầy biến động. Làm thế nào để doanh nghiệp không chỉ “phản ứng” với sự thay đổi, mà còn có thể “dự báo” và “chủ động” kiến tạo tương lai? Câu trả lời nằm ở khả năng khai thác sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo.

Hành trình của chúng ta hôm nay sẽ đi qua ba chặng chính:

1. Phân tích Môi trường Marketing với “Cặp Mắt” AI: Nhìn thấu các yếu tố vi mô và vĩ mô đang định hình cuộc chơi.
2. Giải mã “Hộp Đen” Người Tiêu Dùng: AI giúp dự đoán và thấu hiểu sâu sắc nhu cầu ẩn giấu của khách hàng.
3. Chinh phục Thị trường B2B: AI thay đổi cuộc chơi trong việc ra quyết định mua hàng của doanh nghiệp.

Hãy cùng bắt đầu cuộc hành trình khám phá này!

Phân Tích Môi Trường Marketing – Khi AI Trở Thành Đài Quan Sát Toàn Cảnh 360 Độ 

Mọi doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, đều không tồn tại trong một không gian chân không. Chúng ta hoạt động trong một hệ sinh thái phức tạp, luôn thay đổi, được gọi là môi trường marketing. Việc hiểu rõ môi trường này không còn là một lựa chọn, mà là yêu cầu sống còn.

Hãy nhìn vào câu chuyện của Microsoft. Từng là gã khổng lồ thống trị kỷ nguyên PC với Windows và Office, Microsoft đã có lúc hụt hơi khi thế giới chuyển dịch sang di động và điện toán đám mây. Họ đã phải đối mặt với một môi trường công nghệ, cạnh tranh và văn hóa thay đổi chóng mặt. Nhưng thay vì gục ngã, Microsoft đã tự tái tạo mình một cách ngoạn mục. Họ không chỉ chuyển mình sang chiến lược “di động trước, đám mây trước” mà còn đặt cược lớn vào AI. Ngày nay, Azure AI, Microsoft 365 Copilot là minh chứng cho thấy việc thấu hiểu và chủ động dẫn dắt sự thay đổi của môi trường công nghệ đã giúp họ trở lại đỉnh cao như thế nào.

Câu chuyện của Microsoft cho thấy, việc phân tích môi trường marketing không chỉ là một bài tập lý thuyết. Nó quyết định sự tồn vong và phát triển của doanh nghiệp. Theo cách truyền thống, các marketer sẽ phân tích môi trường vi mô và vĩ mô. Nhưng trong kỷ nguyên số, AI đã nâng tầm quá trình này lên một cấp độ hoàn toàn mới.

Môi trường Vi mô (Micro Environment) qua lăng kính AI

Môi trường vi mô bao gồm các tác nhân gần gũi, ảnh hưởng trực tiếp đến doanh nghiệp: công ty, nhà cung cấp, đối thủ, khách hàng, trung gian marketing và công chúng. AI đang len lỏi và tối ưu hóa cách chúng ta tương tác với từng tác nhân này.

• Nội bộ công ty (The Company): AI giúp phá vỡ các “ốc đảo” thông tin (silo) giữa các phòng ban. Một hệ thống CRM tích hợp AI có thể cung cấp cho đội ngũ marketing những insight từ dữ liệu bán hàng, dịch vụ khách hàng, tài chính… tạo ra một cái nhìn 360 độ về khách hàng, giúp mọi quyết định marketing đều dựa trên dữ liệu chung của toàn công ty.
• Nhà cung cấp (Suppliers): AI đang cách mạng hóa chuỗi cung ứng. Các thuật toán dự báo có thể phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường, thậm chí cả tin tức và thời tiết để dự báo nhu cầu nguyên vật liệu, tối ưu hóa lượng tồn kho và tự động đặt hàng. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro thiếu hụt hay chậm trễ, đảm bảo hoạt động marketing không bị gián đoạn.
• Đối thủ cạnh tranh (Competitors): Đây là nơi AI thể hiện sức mạnh vượt trội. Các công cụ Competitive Intelligence (Tình báo cạnh tranh) được hỗ trợ bởi AI có thể:
  • Quét và phân tích website, blog, mạng xã hội của đối thủ 24/7 để theo dõi mọi thay đổi về sản phẩm, giá cả, chiến dịch khuyến mãi.
  • Sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) để phân tích sắc thái (sentiment analysis) trong các bài đánh giá của khách hàng về sản phẩm đối thủ, giúp bạn hiểu điểm mạnh, điểm yếu của họ.
  • Phân tích chiến lược quảng cáo kỹ thuật số của đối thủ: họ đang chạy quảng cáo trên kênh nào, với thông điệp gì, nhắm đến đối tượng nào.
• Công chúng (Publics): Thái độ của công chúng có thể nâng một thương hiệu lên mây hoặc dìm xuống vực thẳm. Công nghệ Social Listening (Lắng nghe mạng xã hội) do AI cung cấp chính là đôi tai của doanh nghiệp. Nó không chỉ nghe ngóng các cuộc thảo luận về thương hiệu của bạn mà còn phân tích xu hướng, phát hiện các cuộc khủng hoảng tiềm tàng trước khi chúng bùng nổ, và xác định những người có ảnh hưởng (influencers) thực sự trong cộng đồng.

Môi trường Vĩ mô (Macro – environment) – Dự báo Tương lai với AI

Môi trường vĩ mô là những lực lượng xã hội rộng lớn hơn, tưởng chừng khó kiểm soát, nhưng lại định hình toàn bộ thị trường. AI giúp chúng ta biến những yếu tố “không thể kiểm soát” này thành những insight “có thể dự báo”.

• Nhân khẩu học (Demographic): Thay vì chỉ dựa vào các báo cáo thống kê định kỳ, AI có thể phân tích dữ liệu lớn từ mạng xã hội, dữ liệu giao dịch, và các nguồn công khai để xác định các micro-trends (xu hướng vi mô) và các subcultures (nhánh văn hóa) mới nổi. Ví dụ, AI có thể phát hiện một nhóm người tiêu dùng Gen Z ở một khu vực địa lý cụ thể đang có xu hướng quan tâm đến các sản phẩm bền vững, cho phép marketer tạo ra các chiến dịch siêu mục tiêu.
• Kinh tế (Economic): Các mô hình dự báo kinh tế dựa trên AI có thể phân tích hàng triệu điểm dữ liệu—từ chỉ số chứng khoán, giá cả hàng hóa, đến tâm lý người tiêu dùng trên mạng xã hội—để đưa ra dự báo về sức mua, lạm phát, và các xu hướng chi tiêu. Điều này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược giá cả và sản phẩm một cách linh hoạt hơn.
• Tự nhiên (Natural) & Công nghệ (Technological): AI vừa là một phần của môi trường công nghệ, vừa là công cụ để phân tích nó. AI giúp các công ty theo dõi các quy định về môi trường, tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, và phát triển các sản phẩm “xanh” hơn. Đồng thời, AI có thể quét các bằng sáng chế, các bài báo khoa học, các diễn đàn công nghệ để dự báo những đột phá công nghệ sắp tới, giúp doanh nghiệp không bị bỏ lại phía sau.
• Chính trị (Political) & Văn hóa (Cultural): AI, đặc biệt là NLP, có khả năng phân tích các văn bản luật, các bài phát biểu của chính trị gia, và hàng triệu cuộc thảo luận trực tuyến để nắm bắt những thay đổi trong quan điểm chính trị và các xu hướng văn hóa. Ví dụ, AI có thể nhận diện sự gia tăng của chủ nghĩa yêu nước (patriotism) trong các cuộc thảo luận, gợi ý cho các thương hiệu điều chỉnh thông điệp marketing cho phù hợp.

Từ Dữ liệu đến Insight: Hệ thống Thông tin Marketing (MIS) được “Tái sinh” bởi AI

Theo truyền thống, Hệ thống Thông tin Marketing (MIS) là một quy trình thu thập, phân loại và phân phối thông tin. Nhưng với sự bùng nổ của Big Data (Dữ liệu lớn), MIS truyền thống đã trở nên quá tải. AI chính là bộ não nâng cấp, biến MIS thành một “Cỗ máy tạo Insight” (Insight Engine) thông minh.

Hãy tưởng tượng câu chuyện của Ferrero tại Ấn Độ. Họ đã thành công bằng cách cử người đến tận nơi, quan sát và thấu hiểu văn hóa tặng quà của người dân. Đó là một quá trình tốn nhiều công sức nhưng hiệu quả. Bây giờ, hãy hình dung Ferrero của thế kỷ 21, được trang bị AI:

• Thu thập dữ liệu: AI tổng hợp dữ liệu từ hàng triệu bài đăng trên mạng xã hội, blog ẩm thực, dữ liệu bán hàng từ các nhà bán lẻ, thậm chí cả phân tích hình ảnh để xem sô cô la xuất hiện trong bối cảnh nào (lễ hội, quà tặng, tiêu dùng cá nhân).
• Phân tích thông minh: Các thuật toán AI sẽ tự động phân loại và tìm ra các mẫu (patterns). Nó có thể phát hiện rằng “sô cô la cao cấp” được nhắc đến nhiều nhất cùng với các từ khóa như “lễ Diwali”, “quà tặng doanh nghiệp”, “đám cưới”.
• Tạo ra Insight có thể hành động: Hệ thống sẽ tự động đề xuất: “Tăng cường chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số nhắm đến đối tượng doanh nghiệp 2 tháng trước lễ Diwali. Gợi ý kết hợp sản phẩm với các món quà truyền thống của Ấn Độ.”

Đây chính là sự khác biệt: từ việc phản ứng với thông tin thu thập được, chúng ta chuyển sang dự báo và hành động dựa trên những insight do AI cung cấp. MIS không còn là một kho lưu trữ, mà là một bộ não chiến lược, sống động và liên tục học hỏi.

Hành vi Người tiêu dùng & AI – Soi Rọi “Hộp Đen” Tư Duy Khách Hàng 

Từ trước đến nay, tâm trí người tiêu dùng vẫn thường được ví như một “hộp đen”. Các yếu tố kích thích (sản phẩm, giá, quảng cáo) đi vào, và quyết định mua hàng đi ra. Nhưng điều gì thực sự xảy ra bên trong? Các yếu tố văn hóa, xã hội, cá nhân, tâm lý tác động qua lại như thế nào?

Trong nhiều thập kỷ, các nhà marketing đã cố gắng giải mã “hộp đen” này thông qua các cuộc khảo sát, phỏng vấn nhóm. Nhưng giờ đây, AI đang mang đến một chiếc đèn pin cực mạnh, có khả năng soi rọi những ngóc ngách sâu kín nhất trong hành trình của khách hàng.

Câu chuyện của Lenovo là một ví dụ tuyệt vời về việc lắng nghe khách hàng. Khi họ loại bỏ hai nút TrackPoint và bị cộng đồng phàn nàn, họ đã lắng nghe và sửa sai. Đó là một hành động đáng khen ngợi. Nhưng quá trình đó vẫn mang tính “phản ứng”. Với AI, Lenovo có thể tiến xa hơn:

• Trước khi ra mắt: AI có thể phân tích hàng ngàn cuộc thảo luận trên các diễn đàn công nghệ để đánh giá mức độ “yêu thích” của người dùng đối với từng tính năng trên các dòng máy cũ. Nó có thể đưa ra cảnh báo: “Nút TrackPoint là một trong những tính năng được nhắc đến với sắc thái tích cực cao nhất bởi nhóm người dùng trung thành. Việc loại bỏ có thể gây ra phản ứng tiêu cực.”
• Sau khi ra mắt: Thay vì chờ đợi phàn nàn, AI có thể ngay lập tức phát hiện sự gia tăng đột biến các bình luận tiêu cực liên quan đến “TrackPoint” trên toàn cầu, định lượng mức độ ảnh hưởng và đề xuất các phương án xử lý khủng hoảng.

AI không thay thế việc lắng nghe, nó khuếch đại và tự động hóa việc lắng nghe ở quy mô không tưởng.

AI và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng đến Hành vi Mua

Hành vi của chúng ta bị ảnh hưởng bởi vô số yếu tố. AI giúp lượng hóa và phân tích các ảnh hưởng này:

• Văn hóa & Xã hội (Culture & Social):
  • Phân tích Nhánh văn hóa (Subculture): AI có thể xác định các cộng đồng trực tuyến (online communities) có chung sở thích, giá trị, ngôn ngữ (tiếng lóng). Ví dụ, một thương hiệu thời trang có thể dùng AI để tìm ra một nhóm những người yêu thích phong cách “Cottagecore” trên Instagram và Pinterest, từ đó tạo ra nội dung và sản phẩm phù hợp.
  • Marketing người ảnh hưởng (Influencer Marketing): Các nền tảng AI không chỉ tìm kiếm influencer dựa trên lượng người theo dõi, mà còn phân tích mức độ tương tác thực, sự phù hợp của đối tượng khán giả, và mức độ tin cậy của họ để đề xuất những gương mặt hiệu quả nhất cho chiến dịch.
• Cá nhân & Tâm lý (Personal & Psychological):
  • Lối sống (Lifestyle): Bằng cách phân tích hành vi duyệt web, lịch sử mua sắm, hoạt động trên mạng xã hội, AI có thể xây dựng một “chân dung lối sống” chi tiết cho từng khách hàng. Người này thích du lịch mạo hiểm, người kia thích ở nhà nấu ăn, người khác lại là một game thủ.
  • Động cơ (Motivation) & Nhận thức (Perception): AI có thể phân tích ngôn ngữ khách hàng sử dụng trong các bài đánh giá hoặc email hỗ trợ để hiểu động cơ sâu xa của họ (ví dụ: họ mua sản phẩm vì muốn “an toàn” hay muốn “thể hiện bản thân”?).
  • Cá nhân hóa siêu mục tiêu (Hyper-personalization): Đây chính là “vũ khí tối thượng” của AI. Kết hợp tất cả dữ liệu trên, AI có thể tạo ra những trải nghiệm độc nhất. Khi bạn truy cập một trang web thương mại điện tử, không chỉ sản phẩm được gợi ý, mà cả hình ảnh banner, câu chữ, thậm chí cả màu sắc của nút “Mua ngay” cũng có thể được tùy chỉnh dựa trên “tính cách” mà AI đã phân tích được về bạn.

Hành Trình Quyết Định Mua Được Tái Định Nghĩa bởi AI

Quy trình 5 bước truyền thống (Nhận biết nhu cầu → Tìm kiếm thông tin → Đánh giá lựa chọn → Quyết định mua → Hành vi sau mua) vẫn còn nguyên giá trị, nhưng AI đã thay đổi hoàn toàn cách khách hàng trải qua từng bước.

1. Nhận biết Nhu cầu (Need Recognition):
   • Truyền thống: TV hỏng, bạn nhận ra cần mua TV mới.
   • Với AI (Dự báo nhu cầu): Hệ sinh thái nhà thông minh của bạn (IoT) phát hiện TV có dấu hiệu sắp hỏng. Trợ lý ảo gợi ý: “TV của bạn đã hoạt động được 5 năm và có một số dấu hiệu bất thường. Có một số mẫu TV 4K mới đang giảm giá, bạn có muốn xem thử không?”. AI tạo ra nhu cầu trước cả khi bạn nhận ra.
2. Tìm kiếm Thông tin (Information Search):
   • Truyền thống: Bạn lên Google tìm “TV 4K tốt nhất”, đọc các bài đánh giá.
   • Với AI (Tìm kiếm thông minh): Chatbot tư vấn trên trang web bán lẻ hỏi bạn: “Bạn thường xem gì? Phòng bạn rộng bao nhiêu? Ngân sách của bạn là gì?”. Dựa trên câu trả lời, nó ngay lập tức đưa ra 3 lựa chọn phù hợp nhất, kèm theo tóm tắt ưu nhược điểm được tổng hợp từ hàng ngàn bài đánh giá.
3. Đánh giá Lựa chọn (Alternative Evaluation):
   • Truyền thống: Bạn lập bảng so sánh các tính năng, giá cả.
   • Với AI (Hệ thống gợi ý): Netflix, Amazon, Spotify là những bậc thầy về điều này. Các Recommendation Engine (Hệ thống gợi ý) của họ không chỉ dựa trên những gì bạn đã xem/mua, mà còn dựa trên hành vi của hàng triệu người dùng khác có sở thích giống bạn. Chúng “đoán” được bạn sẽ thích gì và đưa nó lên hàng đầu, giúp bạn đánh giá lựa chọn một cách dễ dàng hơn.
4. Quyết định Mua (Purchase Decision):
   • Truyền thống: Bạn đến cửa hàng hoặc thêm vào giỏ hàng online và thanh toán.
   • Với AI (Tối ưu hóa chuyển đổi): AI có thể phát hiện khi bạn do dự trên trang thanh toán và tự động đưa ra một ưu đãi nhỏ (ví dụ: “Miễn phí vận chuyển cho đơn hàng hôm nay!”) để thúc đẩy quyết định. Dynamic Pricing (Định giá động) cũng là một ứng dụng AI, điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, tồn kho và giá của đối thủ.
5. Hành vi sau Mua (Post-purchase Behavior):
   • Truyền thống: Bạn nhận email xác nhận đơn hàng, có thể sẽ nhận một khảo sát hài lòng sau đó vài tuần.
   • Với AI (Chăm sóc chủ động): AI theo dõi tình trạng đơn hàng và chủ động thông báo cho bạn. Sau khi nhận hàng, chatbot sẽ hỏi xem bạn có cần hướng dẫn lắp đặt không. Dựa trên sản phẩm bạn mua, hệ thống sẽ tự động gửi các email gợi ý các sản phẩm phụ trợ hoặc nội dung hữu ích liên quan. Nếu bạn gặp vấn đề, chatbot hỗ trợ 24/7 có thể giải quyết 80% các câu hỏi thường gặp ngay lập tức.

Rõ ràng, AI không chỉ “soi rọi” hộp đen, mà còn đang tích cực định hình lại toàn bộ hành trình khách hàng (customer journey), biến nó trở nên liền mạch, thông minh và cá nhân hóa hơn bao giờ hết.

Thị trường Doanh nghiệp (B2B) – AI Hỗ Trợ Ra Quyết Định Mua Phức Tạp 

Marketing B2B (Business-to-Business) luôn được xem là phức tạp và lý trí hơn B2C. Quyết định mua không được đưa ra bởi một cá nhân, mà bởi một “trung tâm mua” (buying center) bao gồm nhiều vai trò: người dùng, người ảnh hưởng, người quyết định, người mua, người gác cổng. Quy trình mua cũng dài hơn, trang trọng hơn và dựa trên các yếu tố kỹ thuật, tài chính phức tạp.

Trong bối cảnh đó, LinkedIn nổi bật như một nền tảng số quan trọng trong B2B marketing. Không chỉ là nơi kết nối chuyên gia, LinkedIn còn ứng dụng AI và machine learning để phân tích dữ liệu người dùng (chức danh, công ty, ngành nghề, kỹ năng). Nhờ vậy, các nhà marketing có thể nhắm mục tiêu chính xác hơn, đảm bảo thông điệp tiếp cận được đúng nhóm đối tượng tiềm năng – bao gồm cả những người giữ vai trò quyết định trong “trung tâm mua”.

Vậy, AI đang cụ thể hóa vai trò của mình trong marketing B2B như thế nào?

3.1. Xác định và Tiếp cận “Trung tâm mua” bằng AI

Thách thức lớn nhất trong B2B là xác định và tiếp cận tất cả những người có liên quan trong trung tâm mua.

• Xây dựng Chân dung Khách hàng Lý tưởng (Ideal Customer Profile – ICP): AI có thể phân tích dữ liệu từ các khách hàng hiện tại thành công nhất của bạn để xây dựng một ICP chi tiết: ngành nghề, quy mô công ty, công nghệ họ đang sử dụng, những thách thức họ đang đối mặt.

• Marketing dựa trên tài khoản (Account-Based Marketing – ABM): AI nâng tầm ABM lên một đẳng cấp mới. Thay vì tiếp cận rộng rãi, AI giúp bạn tập trung vào một danh sách các tài khoản mục tiêu (target accounts). Sau đó, nó sẽ:
  • Xác định các cá nhân chủ chốt trong các tài khoản đó.
  • Cá nhân hóa nội dung website, quảng cáo và email cho từng tài khoản, thậm chí từng cá nhân. Ví dụ, khi một người từ công ty A truy cập website của bạn, họ sẽ thấy một case study về một công ty cùng ngành, trong khi người từ công ty B sẽ thấy một thông điệp khác.

3.2. Tối ưu hóa Quy trình Quyết định Mua của Doanh nghiệp với AI

AI can thiệp vào từng bước trong quy trình mua hàng B2B phức tạp:

• Nhận biết Vấn đề (Problem Recognition): Các công cụ AI có thể theo dõi “tín hiệu mua” (buying signals). Ví dụ, nếu một công ty mục tiêu đăng tin tuyển dụng nhiều nhân viên kinh doanh, AI có thể báo hiệu rằng họ có thể đang cần một hệ thống CRM mới.
• Tìm kiếm & Lựa chọn Nhà cung cấp (Supplier Search & Selection):
  • Lead Scoring (Chấm điểm Khách hàng tiềm năng): Đây là một trong những ứng dụng AI mạnh mẽ nhất trong B2B. Thay vì để đội ngũ sales gọi cho tất cả mọi người, AI sẽ phân tích hàng chục yếu tố (dữ liệu nhân khẩu học, hành vi trên website, mức độ tương tác với email…) để “chấm điểm” mức độ tiềm năng của mỗi lead. Đội ngũ sales chỉ cần tập trung vào những lead có điểm số cao nhất, tối ưu hóa hiệu suất làm việc.
  • Phân tích Đề xuất (Proposal Analysis): Ở phía người mua, AI có thể được sử dụng để phân tích và so sánh các bản đề xuất từ nhiều nhà cung cấp, rút ra những điểm tương đồng và khác biệt chính một cách nhanh chóng.
• Đánh giá Hiệu suất (Performance Review): Sau khi hợp đồng được ký kết, AI có thể tiếp tục theo dõi mức độ sử dụng sản phẩm/dịch vụ của khách hàng, dự báo nguy cơ họ sẽ rời bỏ (churn prediction) và đề xuất các hành động giữ chân khách hàng một cách chủ động.

Tóm lại, trong thế giới B2B, AI hoạt động như một nhà phân tích chiến lược, một trợ lý bán hàng thông minh và một chuyên gia chăm sóc khách hàng tận tụy. Nó giúp loại bỏ phỏng đoán, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, và cho phép đội ngũ marketing và bán hàng tập trung vào việc xây dựng những mối quan hệ kinh doanh sâu sắc và giá trị.

Kết Luận: Từ Thấu Hiểu đến Tiên Phong Dẫn Dắt

Hành trình của chúng ta hôm nay đã đi từ việc phân tích môi trường vĩ mô rộng lớn đến việc soi rọi những động cơ sâu thẳm trong tâm trí một cá nhân, và cuối cùng là giải mã quy trình ra quyết định phức tạp của một tổ chức. Xuyên suốt hành trình đó, Trí tuệ nhân tạo (AI) luôn hiện diện như một “la bàn” thông minh, một người dẫn đường không mệt mỏi.

AI không còn là một khái niệm khoa học viễn tưởng. Nó đang ở đây, và nó đang định hình lại toàn bộ sân chơi marketing.

• Nó biến việc phân tích môi trường từ một hoạt động định kỳ, thụ động thành một quá trình liên tục, chủ động và mang tính dự báo.
• Nó biến hành vi người tiêu dùng từ một “hộp đen” bí ẩn thành một tập hợp các mẫu và xu hướng có thể thấu hiểu và dự đoán.
• Nó biến quy trình mua hàng B2B từ một mê cung phức tạp thành một con đường rõ ràng hơn, nơi các quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và insight chính xác.

Đối với các doanh nghiệp trong ngành IT và chuyển đổi số như chúng tôi, việc thấu hiểu và ứng dụng AI không chỉ là một lợi thế cạnh tranh—đó là sứ mệnh của chúng tôi. Chúng tôi không chỉ sử dụng AI, chúng tôi xây dựng các giải pháp dựa trên AI để giúp khách hàng của mình cũng có thể sở hữu “tấm bản đồ” và “chiếc la bàn” thông minh này.

Thấu hiểu thị trường và khách hàng là điểm khởi đầu. Nhưng trong kỷ nguyên AI, mục tiêu cuối cùng không chỉ là thấu hiểu để thích ứng, mà là thấu hiểu để tiên phong dẫn dắt.

Trong bài viết tiếp theo (3/12) của series, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng những insight đã thu thập được để xây dựng một chiến lược marketing thực sự lấy khách hàng làm trung tâm, từ việc lựa chọn thị trường mục tiêu đến định vị thương hiệu một cách khác biệt. Hãy cùng đón đọc!