6 xu hướng tiếp thị AI lỗi thời mà bạn cần bỏ ngay trong năm 2025

Giống như một chiếc động cơ cũ đã qua thời hoàng kim, khi công nghệ phát triển nhanh chóng một số chiến lược marketing AI đang trở nên lạc hậu. Những giải pháp từng được coi là tiên tiến nay đã mất đi sức hấp dẫn. Bài viết này, cùng Bizfly liệt kê 6 xu hướng tiếp thị AI lỗi thời và lý do tại sao chúng không còn mang lại kết quả như mong đợi.

Chatbot truyền thống

Chatbot đầu tiên là ELIZA được trình làng vào năm 1966. Những chatbot sơ khai này hoạt động dựa trên kịch bản lập trình sẵn để mô phỏng cuộc trò chuyện, nhằm tự động hóa các tác vụ chăm sóc khách hàng cơ bản và trả lời các câu hỏi thường gặp. Tuy có hiệu quả với các công việc đơn giản, lặp đi lặp lại, nhưng chatbot truyền thống thiếu khả năng đáp ứng các nhu cầu phức tạp hơn của khách hàng.

Khi kỳ vọng của người dùng về cá nhân hóa ngày càng cao, các chatbot truyền thống dần trở nên lạc hậu. Người tiêu dùng hiện tại mong muốn được hỗ trợ bởi những trợ lý AI tích hợp các công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy, giúp cuộc trò chuyện trở nên tự nhiên hơn. 

Theo khảo sát, gần 90% các nhà lãnh đạo ghi nhận việc giải quyết khiếu nại nhanh hơn, 80% thấy sự cải thiện rõ rệt trong quản lý khối lượng cuộc gọi nhờ ứng dụng AI. Với sức mạnh từ những mô hình tiên tiến như GPT, các chatbot này không chỉ mang lại có tương tác linh hoạt và cá nhân hóa mà còn đủ khả năng xử lý các truy vấn phức tạp. Bằng cách tận dụng dữ liệu người dùng, các chatbot hỗ trợ AI cung cấp giải pháp tùy chỉnh và mang lại trải nghiệm gần gũi, chân thật hơn.

>> Có thể bạn muốn biết: Sự khác nhau giữa chatbot truyền thống và chatbot AI

“Giám sát” mạng xã hội bằng AI

Vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo bắt đầu được sử dụng rộng rãi để đo lường cảm xúc của người tiêu dùng về thương hiệu thông qua từ khóa và phân tích văn bản đơn giản. Mặc dù cung cấp một cái nhìn tổng quát về cảm nhận của khách hàng nhưng công cụ này còn thiếu chiều sâu và chưa nắm bắt được các sắc thái cảm xúc tinh tế.

Ngày nay, với sự xuất hiện của các mô hình AI tiên tiến, tích hợp phân tích ngữ cảnh sâu sắc và đa phương thức bao gồm văn bản, hình ảnh và video, phân tích cảm xúc đã đạt đến mức độ chính xác hơn. 

Người tiêu dùng hiện đại kỳ vọng các thương hiệu không chỉ nắm bắt cảm xúc từ văn bản mà còn hiểu rõ sắc thái trong các nội dung đa phương tiện. Sự thấu hiểu sâu sắc này cho phép các thương hiệu gia tăng lòng trung thành của khách hàng bằng cách phản ứng linh hoạt trước những thay đổi về mặt cảm xúc theo thời gian thực và xây dựng chiến lược marketing chạm đến cảm xúc và nhu cầu cá nhân của từng khách hàng.

Phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử

Trong những năm qua, phân tích dự đoán dựa trên AI và dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như hành vi mua sắm trước đó, đã được áp dụng rộng rãi để dự đoán xu hướng mua hàng tương lai. Xu hướng này đã góp phần hình thành các ưu đãi và đề xuất cá nhân hóa.

Tuy nhiên, chỉ dựa vào phân tích dự đoán cơ bản không còn đủ để đáp ứng mong đợi ngày càng cao của khách hàng. Ngày nay, khách hàng kỳ vọng các công ty có thể điều chỉnh ngay lập tức mọi thứ theo sự thay đổi của thị trường. 

Các hệ thống AI tiên tiến hiện kết hợp giữa phân tích dự đoán và phân tích theo thời gian thực, sử dụng dữ liệu hành vi hiện tại và các xu hướng đang thay đổi thay vì chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử. Phương pháp này cho phép các nhà tiếp thị cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng một cách chính xác hơn và thích ứng nhanh chóng với nhu cầu của khách hàng.

Đề xuất sản phẩm

Các công cụ đề xuất sản phẩm đầu tiên sử dụng AI phụ thuộc chủ yếu vào lịch sử mua sắm và hành vi duyệt web. Những hệ thống này chủ yếu tập trung vào các gợi ý như “thường mua cùng nhau” và “khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua”.

Tuy nhiên, các đề xuất cơ bản giờ đây không còn đáp ứng đủ nhu cầu của khách hàng. AI đã tiến xa hơn với những gợi ý thông minh, phù hợp với ngữ cảnh như khả năng dự đoán những thay đổi trong lối sống hoặc hiểu được ý định tiềm ẩn đứng sau hành động của khách hàng. 

Các thuật toán như học sâu và học tăng cường không chỉ dựa vào hành vi trong quá khứ mà chúng còn phân tích dữ liệu theo thời gian thực, ý định của người dùng và các yếu tố bên ngoài như tính mùa vụ hay xu hướng xã hội.

Theo một nghiên cứu năm 2023, 56% thế hệ millennials trên toàn cầu đã chuyển sang sử dụng các công cụ AI sáng tạo, bỏ qua các công cụ tìm kiếm truyền thống để nhận được các gợi ý về sản phẩm hoặc dịch vụ không chỉ được cá nhân hóa mà còn phù hợp với tình trạng hiện tại của họ.

Tối ưu hoá tìm kiếm giọng nói (VSO)

Sự xuất hiện của các trợ lý giọng nói như Alexa và Google Home vào khoảng năm 2018 - 2019 đã khiến tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói nhanh chóng trở thành một xu hướng tiếp thị do AI dẫn dắt. 

Các thương hiệu đã tập trung vào SEO cho tìm kiếm bằng giọng nói để đảm bảo nội dung của họ dễ dàng được phát hiện qua các truy vấn bằng giọng nói. Thời điểm đó, nhiều người kỳ vọng rằng tìm kiếm bằng giọng nói sẽ thay đổi cách khách hàng nghiên cứu sản phẩm, với việc nhiều người chọn sử dụng từ khóa cụ thể thay vì các câu hỏi đầy đủ hoặc cụm từ giao tiếp.

Tuy nhiên, tìm kiếm bằng giọng nói không tăng trưởng nhanh như mong đợi. Mặc dù có hơn một phần ba (35%) người lớn ở Mỹ bày tỏ sự quan tâm đến việc mua sắm bằng giọng nói, nhưng họ vẫn chưa hoàn toàn chấp nhận hình thức này. 

Thay vào đó, trọng tâm đã chuyển sang những trải nghiệm AI giao tiếp tương tác và dựa trên nhiệm vụ, chẳng hạn như thương mại bằng giọng nói (v-commerce) và các ứng dụng hỗ trợ giọng nói. 

Những nền tảng này cho phép người dùng thực hiện các giao dịch mua hoặc quản lý dịch vụ trực tiếp thông qua lệnh giọng nói, mang đến một trải nghiệm liền mạch và tiện lợi hơn bởi nó không chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm thông tin bằng từ khóa.

Phân khúc khách hàng dựa trên thông tin nhân khẩu học

Các mô hình AI đầu tiên phân khúc khách hàng chủ yếu dựa vào các yếu tố nhân khẩu học như tuổi tác, vị trí địa lý và giới tính. Các nhà tiếp thị thường sử dụng thông tin cơ bản này để cá nhân hóa email, tạo ra những phân khúc tĩnh mà chỉ cung cấp mức độ cá nhân hóa và tương tác ở mức hạn chế.

Ngày nay, phân khúc dựa trên AI đã có những bước tiến vượt bậc khi kết hợp dữ liệu tâm lý học và hành vi phức tạp hơn. Sự chuyển mình này cho phép hình thành các phân khúc khách hàng động, có khả năng điều chỉnh theo thời gian thực, qua đó nâng cao tính cá nhân hóa và khả năng phản ứng trong các chiến dịch tiếp thị. Trong bối cảnh đa kênh ngày nay, phân khúc siêu nhỏ do AI hỗ trợ cho phép các doanh nghiệp gửi đi những thông điệp tùy chỉnh qua nhiều điểm tiếp xúc khác nhau, thay vì chỉ giới hạn trong email. 

Các nhà tiếp thị có thể cung cấp nội dung cá nhân hóa qua tin nhắn SMS, thông báo đẩy, tin nhắn trong ứng dụng, quảng cáo trên mạng xã hội và thậm chí cả trải nghiệm trên website được cá nhân hóa. Thông qua việc áp dụng siêu cá nhân hóa, các thương hiệu cam kết cung cấp thông tin phù hợp và kịp thời đến tay khách hàng, đúng vào thời điểm và nền tảng mà họ thường xuyên tương tác.

Có thể thấy, AI trong tiếp thị đã có những bước tiến vượt bậc, chuyển mình từ những kỹ thuật cơ bản thành các công cụ tinh vi có khả năng tạo ra kết quả thực tế. Các nhà tiếp thị đón nhận những giải pháp đổi mới này sẽ có lợi thế để nắm bắt những thay đổi công nghệ và đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của người tiêu dùng.

Việc khai thác sức mạnh của AI và học máy sẽ là yếu tố then chốt để phát triển trong kỷ nguyên siêu cá nhân hóa. Đón đọc thêm các chia sẻ chuyên sâu về AI trong marketing được Bizfly - Giải pháp chuyển đổi số Marketing và bán hàng vận hành bởi VCCorp cập nhật mỗi ngày tại Martech Blog