Mục lục
AI trong tiếp thị kỹ thuật số đã trở thành lời hứa được thổi phồng quá mức và không được thực hiện đầy đủ nhất trong kinh doanh ngày nay. Nhưng ẩn dưới tất cả những điều vô nghĩa của công ty về “chuyển đổi mang tính cách mạng”, một số công ty đang lặng lẽ kiếm được số tiền khổng lồ bằng cách sử dụng AI theo những cách có thể khiến bạn buồn chán đến phát khóc tại một hội nghị.
Tôi đã dành cả năm qua để theo dõi các công ty này, và những gì tôi tìm thấy đã làm tôi ngạc nhiên. Những người chiến thắng lớn nhất không sử dụng AI để “phá vỡ các ngành công nghiệp” hoặc “cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng”. Họ đang giải quyết những vấn đề đơn giản đến mức đáng xấu hổ nhưng trị giá hàng triệu đô la.
Các nghiên cứu điển hình về AI trong tiếp thị kỹ thuật số và kết quả ROI
Các công ty thực sự kiếm tiền từ AI trong tiếp thị không phải là những công ty gây ồn ào nhất về nó. Họ đang âm thầm sử dụng nó để giải quyết các vấn đề cụ thể mà tình cờ đáng giá hàng triệu đô la trong các kết quả thực tế, có thể đo lường được.
Nhiều thành công trong số này đến từ việc giải quyết các thách thức nhỏ, thực tế thay vì khởi động các “chuyển đổi AI” lớn. Thay vì cố gắng tái tạo ngành của mình, họ tập trung vào những thứ như dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ, cải thiện thời gian gửi email hoặc tự động hóa các truy vấn khách hàng thường xuyên.
Các công ty này đo lường kết quả một cách ám ảnh và chỉ mở rộng những gì mang lại ROI. Trong các phần tiếp theo, bạn sẽ thấy các ví dụ thực tế từ các thương hiệu như Grab, The Economist và Netflix, những người đang âm thầm kiếm hàng triệu đô la nhờ các triển khai AI có mục tiêu.
Lý do chiến lược tiếp thị AI thất bại
Trước khi chúng ta đi sâu vào những gì đang hoạt động, hãy giải quyết vấn đề lớn: hầu hết các sáng kiến tiếp thị AI đều là những thảm họa tốn kém.
Gần đây tôi đã nói chuyện với “David C,” giám đốc tiếp thị tại một công ty phần mềm đã chi £180,000 cho một nền tảng tiếp thị AI vào năm ngoái. Kết quả? “Chúng tôi đã tạo ra nhiều nội dung hơn bao giờ hết,” anh ấy nói với tôi, “nhưng tỷ lệ chuyển đổi của chúng tôi thực sự đã giảm xuống.”
Vấn đề không phải là công nghệ; mà là họ đã tự động hóa những thứ sai lầm. Họ sử dụng AI để tạo thêm bài đăng blog trong khi vấn đề thực sự của họ là không ai đọc những bài họ đã có. Một sai lầm kinh điển: ném công nghệ vào một vấn đề chiến lược.
Các công ty thực sự kiếm tiền từ AI trong tiếp thị có ba đặc điểm mà hầu hết bỏ qua:
Chúng bắt đầu nhỏ một cách ngớ ngẩn. Không phải “lộ trình chuyển đổi AI,” mà là “Chúng ta có thể dự đoán khách hàng nào sẽ hủy đăng ký vào tháng tới không?” Chỉ vậy thôi.
Họ đo lường mọi thứ một cách ám ảnh. Nếu một công cụ AI không cho thấy những cải tiến có thể đo lường được trong vòng 90 ngày, họ sẽ loại bỏ nó. Không có ngoại lệ, không có lý do “giá trị chiến lược”.
Họ giữ con người phụ trách tất cả những gì sáng tạo hoặc cảm xúc. AI xử lý nhận dạng mẫu và xử lý dữ liệu. Con người xử lý mọi thứ đòi hỏi sự hiểu biết về cảm giác làm người.
Các ví dụ tiếp thị AI thành công hoạt động hiệu quả
Việc 90% Giảm chi phí mà không ai ngờ tới
Công ty gọi xe Malaysia Grab đã hợp tác với một nền tảng AI có tên Ada để xử lý dịch vụ khách hàng trên sáu thị trường quốc tế. Các chatbot AI không cố gắng giải quyết các vấn đề phức tạp—chúng xử lý những việc nhàm chán như “Đơn hàng của tôi ở đâu?” và “Làm cách nào để thay đổi phương thức thanh toán của tôi?”
Kết quả: Giảm 90% tồn đọng yêu cầu của khách hàng, mở rộng thành công sang sáu thị trường mới. AI đã giải phóng các nhân viên con người để xử lý các vấn đề phức tạp thực sự đòi hỏi sự đồng cảm và giải quyết vấn đề sáng tạo.
ROI 10:1 từ sự nhàm chán có mục tiêu
The Economist đã mất độc giả vào năm 2017. Thay vì nội dung được tạo bằng AI phức tạp, họ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo cho quảng cáo có lập trình — về cơ bản là để AI tự động mua và đặt quảng cáo dựa trên hành vi của độc giả.
AI đã xác định “những độc giả miễn cưỡng”—những người đã tương tác với nội dung của họ nhưng chưa đăng ký. Sau đó, nó nhắm mục tiêu đến họ bằng các quảng cáo được định thời gian chính xác, đặt chính xác trên các nền tảng khác nhau.
Kết quả: 3.6 triệu độc giả mới, lợi tức đầu tư 10:1 và 90,000 người đăng ký mới chỉ trong giai đoạn 2020-2021. AI không tạo nội dung; nó chỉ đưa nội dung hiện có đến đúng người vào đúng thời điểm.
Tỷ lệ thành công 80% đã xây dựng một đế chế
Netflix cho rằng hơn 80% lượt xem của người dùng là do hệ thống đề xuất AI của họ. Nhưng đây là điều mà hầu hết mọi người bỏ qua: AI không cố gắng dự đoán điều bạn sẽ yêu thích. Nó đang dự đoán điều bạn sẽ không ghét đến mức hủy đăng ký.
Có một sự khác biệt lớn. Hệ thống phân tích các mẫu xem, tỷ lệ hoàn thành, hành vi xem lại và thậm chí cả các mẫu tạm dừng để đề xuất nội dung giúp bạn hài lòng ở mức tối thiểu. Đó không phải là việc tạo ra những kết quả phù hợp hoàn hảo — đó là việc tránh những kết quả tồi tệ.
Ứng dụng tiếp thị AI trên các ngành
Thương mại bằng giọng nói: Câu chuyện thành công của 31 triệu khách hàng
Starbucks đã tích hợp ứng dụng di động của họ với Amazon Alexa, tạo ra “My Starbucks Barista”. Khách hàng có thể gọi cà phê, sửa đổi đồ uống và sắp xếp thời gian nhận hàng bằng lệnh thoại.
Điều này không phải là về sự tiên tiến—mà là về việc loại bỏ ma sát. Đặt hàng bằng giọng nói mất 30 giây so với 2-3 phút trên ứng dụng. Sự khác biệt nhỏ, tác động lớn khi bạn có 31.2 triệu khách hàng di động.
Phần thiên tài? Họ không cố gắng thay thế các nhân viên pha chế là con người. AI xử lý việc đặt hàng; con người vẫn pha cà phê và cung cấp trải nghiệm tại cửa hàng khiến mọi người quay lại.
Thông tin chi tiết về bán lẻ: Mỏ vàng dữ liệu đang luân chuyển
Nhà bán lẻ phần cứng Lowe’s đã triển khai các robot hỗ trợ AI có tên LoweBots trong các cửa hàng lớn của họ. Các robot không thay thế nhân viên—chúng giúp khách hàng tìm sản phẩm và cung cấp thông tin cơ bản trong khi tự động theo dõi hàng tồn kho và các mẫu chuyển động của khách hàng.
Giá trị thực sự không phải là dịch vụ khách hàng; đó là dữ liệu. Các robot tạo ra thông tin chi tiết về các mẫu mua sắm, các kết hợp sản phẩm phổ biến và hiệu quả bố cục cửa hàng mà không thể thu thập thủ công.
Hợp tác sáng tạo: Mỏ vàng do người dùng tạo
Coca-Cola đã ra mắt “Create Real Magic,” một nền tảng AI cho phép khách hàng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật có thương hiệu có thể xuất hiện trong các chiến dịch quảng cáo chính thức. Đó là nội dung do người dùng tạo kết hợp với sự sáng tạo của AI, với thương hiệu duy trì kiểm soát chất lượng.
Cách tiếp cận này rất tuyệt vời vì nó tạo ra hàng trăm ý tưởng sáng tạo mà hầu như không tốn chi phí, đồng thời mang lại cho khách hàng sự gắn bó cảm xúc với thương hiệu. AI xử lý việc tạo kỹ thuật; con người quản lý và chọn ra những kết quả tốt nhất.
Công cụ AI thực tế cho thành công tiếp thị kỹ thuật số
Tiếp thị qua email không làm phiền mọi người
Sarah Rodriguez điều hành tiếp thị qua email cho một công ty thiết bị thể dục. Thay vì gửi hàng loạt cho mọi người cùng lúc, hệ thống AI của cô ấy phân tích thời điểm mỗi người đăng ký thường mở email và gửi tin nhắn vào thời điểm tối ưu cho từng cá nhân.
Kết quả: Tăng 31% tỷ lệ mở, tăng 18% tỷ lệ nhấp. Không cá nhân hóa cầu kỳ. Không nội dung động. Chỉ là thời điểm tốt hơn.
SEO thích ứng với hành vi tìm kiếm thực tế
Tom Williams, giám đốc SEO tại một công ty phần mềm B2B, sử dụng AI để phân tích các mẫu ý định tìm kiếm và xác định các khoảng trống nội dung. AI không viết bài; nó đề xuất các chủ đề và từ khóa dựa trên hành vi tìm kiếm thực tế chứ không phải phỏng đoán.
Lưu lượng truy cập tự nhiên của anh ấy đã tăng 45% trong tám tháng, không phải vì AI tạo nội dung, mà vì nó đã giúp anh ấy hiểu nội dung mà mọi người thực sự muốn.
Tự động hóa mạng xã hội không có cảm giác robot
Giám đốc tiếp thị Lisa Parker-Jones sử dụng AI để lên lịch đăng bài trên nhiều nền tảng, nhưng có một điểm khác biệt: AI phân tích các mẫu tương tác để đăng bài khi đối tượng cụ thể của cô ấy hoạt động tích cực nhất, thay vì tuân theo các “thực tiễn tốt nhất” chung chung.
Tỷ lệ tương tác của cô ấy đã cải thiện 27% chỉ đơn giản bằng cách đăng bài vào thời điểm những người theo dõi thực sự của cô ấy trực tuyến, chứ không phải vào thời điểm các blog tiếp thị nói rằng họ nên làm.
Những sai lầm tốn kém trong tiếp thị AI cần tránh
Sai lầm số 1: Tự động hóa chiến lược thay vì thực thi
Các công ty tiếp tục sử dụng AI để quyết định nên làm gì thay vì làm thế nào để làm tốt hơn. AI xuất sắc trong việc tối ưu hóa việc thực hiện nhưng lại kém trong tư duy chiến lược. Hãy để con người quyết định khách hàng nào cần nhắm mục tiêu; hãy để AI tìm ra cách tốt nhất để tiếp cận họ.
Lỗi #2: Cố gắng giải quyết những vấn đề không tồn tại
Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào, hãy hỏi: “Tôi đang cố gắng giải quyết vấn đề cụ thể nào và tôi sẽ đo lường thành công như thế nào?” Nếu câu trả lời là những lời nói mơ hồ của công ty về “trải nghiệm khách hàng nâng cao”, bạn có thể đang lãng phí tiền.
Lỗi #3: Mong đợi điều kỳ diệu
AI không phải là phép thuật—nó là nhận dạng mẫu ở quy mô lớn. Nó có thể phát hiện các xu hướng trong dữ liệu mà con người sẽ bỏ lỡ, nhưng nó không thể tạo ra nhu cầu cho các sản phẩm mà mọi người không muốn hoặc khắc phục các vấn đề kinh doanh cơ bản.
Xu hướng AI mới nổi trong Tiếp thị kỹ thuật số
Thích ứng tìm kiếm bằng giọng nói
Tìm kiếm bằng giọng nói đang thay đổi cách mọi người tìm kiếm thông tin, tạo cơ hội cho các doanh nghiệp tối ưu hóa nội dung của họ cho các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thay vì các cụm từ nhồi nhét từ khóa.
Tích hợp tìm kiếm trực quan
Mọi người ngày càng tìm kiếm bằng hình ảnh thay vì văn bản. AI giúp tối ưu hóa hình ảnh sản phẩm và siêu dữ liệu cho các công cụ tìm kiếm hình ảnh, nhưng cơ hội thực sự là hiểu các mẫu ý định tìm kiếm hình ảnh.
Phân bổ thực sự hiệu quả
Các mô hình phân bổ hiện tại là vô nghĩa vì hành trình khách hàng rất phức tạp. AI sẽ hiểu rõ hơn về những điểm tiếp xúc nào thực sự ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, giúp các nhà tiếp thị ngừng lãng phí tiền vào các chỉ số phù phiếm.
Các Bước Thực Tế Để Triển Khai AI Trong Marketing
Bắt đầu với một vấn đề nhàm chán
Chọn một cái gì đó cụ thể và có thể đo lường được. Thời gian gửi email, tinh chỉnh đối tượng quảng cáo hoặc nghiên cứu chủ đề nội dung. Thực hiện một giải pháp, đo lường kết quả trong 90 ngày, sau đó quyết định có mở rộng hay tiếp tục.
Sửa dữ liệu của bạn trước
AI chỉ tốt khi dữ liệu của bạn tốt. Trước khi triển khai bất kỳ công cụ AI nào, hãy kiểm tra cơ sở dữ liệu khách hàng, phân tích trang web và danh sách email của bạn. Dữ liệu sạch tạo ra thông tin chi tiết hữu ích; dữ liệu lộn xộn tạo ra những sai lầm đắt giá.
Giữ con người phụ trách con người
Sử dụng AI để tính toán số liệu và phát hiện mẫu. Giữ con người chịu trách nhiệm về chiến lược, sự sáng tạo và bất cứ điều gì liên quan đến trí tuệ cảm xúc hoặc giải quyết vấn đề phức tạp.
Đo lường không ngừng
Mọi triển khai AI phải thể hiện ROI rõ ràng trong vòng ba tháng. Nếu không, hoặc việc triển khai sai hoặc trường hợp sử dụng không phù hợp với doanh nghiệp của bạn.
AI sẽ định hình tương lai của Marketing như thế nào
Tương lai không phải là thay thế các nhà tiếp thị con người bằng robot. Đó là về việc trao cho các nhà tiếp thị con người những khả năng siêu phàm để hiểu hành vi khách hàng và tạo ra các chiến dịch hiệu quả hơn.
Các công ty thành công với AI đang sử dụng nó để làm những việc nhàm chán một cách đặc biệt tốt thay vì làm những việc thú vị một cách kém cỏi. Họ đang tối ưu hóa quy trình, không phải cách mạng hóa các ngành công nghiệp.
Điều đó có thể không tạo ra những bài thuyết trình hội nghị thú vị, nhưng nó tạo ra những doanh nghiệp có lợi nhuận.
Các triển khai tiếp thị kỹ thuật số AI thành công nhất là vô hình đối với khách hàng và vô giá đối với các nhóm. Chúng giải quyết các vấn đề thực tế với kết quả có thể đo lường được thay vì theo đuổi sự mới lạ về công nghệ.
Đây là sự thật khó chịu: AI sẽ không biến những nhà tiếp thị tồi thành giỏi, nhưng nó sẽ khiến những nhà tiếp thị giỏi trở nên không thể ngăn cản. Câu hỏi không phải là liệu AI có làm thay đổi tiếp thị hay không – mà là liệu bạn có sử dụng nó để giải quyết các vấn đề thực sự hay chỉ theo đuổi những thứ hào nhoáng.
Sự lựa chọn là của bạn, nhưng các công ty kiếm hàng triệu đô la đã quyết định rồi.
Dựa trên các nghiên cứu điển hình đã được xác minh và kết quả được ghi lại từ các công ty bao gồm Grab, The Economist, Netflix và Starbucks. Các số liệu tài chính và chỉ số hiệu suất đã được xác nhận thông qua các báo cáo công khai và tuyên bố của công ty.
