Trong kỷ nguyên mà AI đang len vào gần như mọi điểm chạm của hành trình khách hàng, câu hỏi dành cho một Marketer trẻ không còn đơn giản là “Bạn có biết dùng AI không?”, mà là: “Bạn có biết dùng AI để làm Marketing tốt hơn không?”
Trong khuôn khổ học phần Marketing số của Sinh viên K62 Chương trình Tiên tiến Kinh tế Đối ngoại Trường Đại học Ngoại thương, các bạn sinh viên đã có cơ hội học tập và trải nghiệm với chủ đề “Ứng dụng AI vào Marketing số” cùng diễn giả Mai Lan Vân – Giám đốc Cao cấp Marketing & Partnership Tập đoàn One Mount. Không chỉ dừng lại ở việc tìm hiểu AI là gì hay những công cụ nào đang phổ biến, buổi học được thiết kế theo tinh thần “học để làm được” – từ quan sát, đặt câu hỏi, xây dựng prompt cho đến trực tiếp ứng dụng AI để giải quyết bài toán Marketing.
Từ những video TikTok hợp gu, playlist Spotify đúng tâm trạng, những gợi ý sản phẩm trên Shopee, ChatGPT/Gemini hỗ trợ học tập cho đến chatbot vẫn có thể trả lời khách hàng lúc 2 giờ sáng – AI thực tế đã xuất hiện ở rất nhiều điểm chạm mà chúng ta đôi khi không nhận ra.
Điều đó cũng dẫn đến một sự thay đổi lớn trong cách làm Digital Marketing: sự chú ý ngày càng khan hiếm, cá nhân hóa trở thành kỳ vọng mới của khách hàng và hành vi tìm kiếm đang dần chuyển từ “search” sang “ask”. Khi khách hàng không còn chỉ tìm kiếm thông tin mà trực tiếp hỏi trợ lý AI, thương hiệu cũng phải học cách xuất hiện trong chính những câu trả lời ấy.
Từ bức tranh toàn cảnh đó, buổi học tập trung vào 3 “siêu” năng lực mà AI đang mang lại cho Marketer.
Thứ nhất, AI giúp sản xuất nội dung nhanh hơn rất nhiều: từ viết caption, kịch bản video, nội dung SEO, social listening đến thiết kế hình ảnh, tạo biến thể quảng cáo và A/B testing. AI có thể trở thành “trợ lý sản xuất” của cả một team Marketing, giúp rút ngắn đáng kể khoảng cách từ ý tưởng ban đầu đến sản phẩm cuối cùng.
Nhưng điều thú vị nằm ở chỗ: cùng một công cụ, chất lượng đầu ra có thể hoàn toàn khác nhau. Từ một yêu cầu rất chung như “Viết caption cho quán trà chanh”, AI có thể cho ra một nội dung khá mờ nhạt. Nhưng khi được giao đúng vai trò, mục tiêu, đối tượng, thời điểm và các điều kiện cụ thể, AI bắt đầu trở thành một “trợ lý” thực sự. Chính vì vậy, người dùng AI vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng, lên yêu cầu và kiểm tra chất lượng đầu ra. Và từ đây, một thông điệp quan trọng được đặt ra: AI có thể viết, nhưng chất lượng của campaign vẫn phụ thuộc vào khả năng hiểu khách hàng, xây dựng brief, đưa ra phán đoán và chịu trách nhiệm của con người.
Thứ hai là khả năng “hiểu từng người, đúng từng khoảnh khắc”. Thay vì một thông điệp dành cho tất cả mọi người, AI cho phép doanh nghiệp phân tách những nhóm khách hàng rất nhỏ dựa trên hành vi, phản hồi theo thời gian thực và dự báo khả năng khách hàng rời bỏ để kích hoạt các kịch bản giữ chân phù hợp.
Năng lực thứ ba cũng là một thay đổi rất đáng chú ý của Marketing số: các thương hiệu cần được AI “nhắc tên”. Khi khách hàng bắt đầu hỏi trợ lý AI thay vì tự mở hàng loạt kết quả tìm kiếm, doanh nghiệp không chỉ cần được nhìn thấy mà còn cần được AI hiểu đúng, mô tả đúng và có khả năng xuất hiện trong câu trả lời. ừ việc xây dựng website rõ ràng, nội dung có căn cứ và nhất quán cho đến theo dõi xem AI đang nói gì về thương hiệu, Marketer đang bước vào một kỷ nguyên tìm kiếm mới – nơi câu hỏi không chỉ là “Làm thế nào để lên top Google?”, mà còn là “Khi khách hàng hỏi AI, thương hiệu của mình có được nhắc đến không?”
Bên cạnh những cơ hội lớn, AI cũng đi kèm với những “mặt tối” mà một Marketer không thể bỏ qua. Nội dung AI thiếu kiểm soát có thể ảnh hưởng đến hình ảnh thương hiệu. Việc sử dụng dữ liệu khách hàng không đúng cách có thể tạo ra rủi ro về quyền riêng tư. Cá nhân hóa quá mức có thể khiến khách hàng cảm thấy mình đang bị theo dõi. Và nguy hiểm hơn, việc phụ thuộc quá nhiều vào AI có thể khiến chính người sử dụng dần đánh mất khả năng tư duy, sáng tạo và phán đoán. Nói cách khác, dùng AI nhanh đồng nghĩa với việc nếu sai, chúng ta cũng có thể sai nhanh hơn.
Khép lại buổi chuyên đề, chị Mai Lan Vân cũng gợi ý một câu hỏi để các bạn sinh viên thay đổi suy nghĩ từ việc “AI có thể làm gì?”, trở thành: “Tuần này, mình sẽ thử dùng AI để làm gì?”
