Thách thức thực tế khi triển khai AI Marketing trong doanh nghiệp

Hầu hết các doanh nghiệp hiện nay đều đã sở hữu AI trong tay. Vậy tại sao không phải doanh nghiệp nào cũng tăng trưởng nhanh hơn?

Đây chính là câu hỏi mở đầu cho Growth Webinar Series diễn ra ngày 17/9, do Insider One tổ chức với chủ đề: "The New Growth OS: Khi CDP + Agentic AI Trở Thành Nền Tảng Tăng Trưởng Của Enterprise."

Câu trả lời được Quy Do, Enterprise Account Director tại Insider One, đưa ra ngay từ đầu: AI đã giúp con người làm việc nhanh hơn, nhưng doanh nghiệp thì vẫn phải chờ con người. Nói cách khác, điểm nghẽn của tăng trưởng đã dịch chuyển, từ khả năng suy nghĩ của AI sang khả năng thực thi công việc thay con người.

Lợi thế cạnh tranh tiếp theo không nằm ở việc ai sở hữu AI thông minh nhất, mà ở việc ai có thể biến hiểu biết nội bộ của doanh nghiệp thành hành động cụ thể với khách hàng một cách liên tục, ở quy mô lớn.

Từ AI trả lời đến AI vận hành thay con người

Quy Do trình bày sự khác biệt giữa hai cách tiếp cận AI hiện nay. Cách tiếp cận AI hỗ trợ vẫn đặt con người ở vị trí thực thi công việc, AI chỉ hỗ trợ từng tác vụ riêng lẻ theo mô hình hỏi - đáp, rồi con người tự thực hiện.

Trong khi đó, AI có khả năng tự hành động sẽ đảo ngược vai trò này: AI đảm nhận phần thực thi, con người đặt mục tiêu và giới hạn, theo chu trình đặt mục tiêu, lập kế hoạch, hành động, đo lường và cải thiện.

Insider One đưa ra bốn cấp độ vận hành để doanh nghiệp lựa chọn theo mức độ sẵn sàng, từ Command One, nơi con người dẫn dắt và AI thực thi từng lệnh cụ thể, đến Autonomy One, nơi AI tự lên kế hoạch, quyết định, thực thi và tối ưu liên tục dưới một bộ chính sách do con người thiết lập.

Cách tiếp cận theo từng nấc thang này phản ánh đúng tinh thần được nhấn mạnh trong suốt buổi trình bày, rằng khả năng tự vận hành hoàn toàn là một lựa chọn có lộ trình, không phải một bước nhảy vọt.

Năm ứng dụng AI Agent được trình diễn trực tiếp, không chỉ là lý thuyết

Đây là phần trọng tâm của buổi webinar. Eric Cao, Sr. Solution Engineer tại Insider One, trực tiếp demo năm ứng dụng cụ thể, cho thấy công nghệ này vận hành thật trên dữ liệu thật, không chỉ dừng ở slide giới thiệu.

Journey Agent cho phép dựng toàn bộ một hành trình khách hàng đa kênh chỉ bằng một câu mô tả, thay vì phải kéo thả từng bước như cách làm truyền thống.

Eric Cao minh họa bằng ví dụ hành trình ưu đãi Trung Thu: chỉ với một prompt duy nhất, AI dựng ra popup đếm ngược khi khách vào trang, nhắc lại qua Web Push nếu chưa mua, rồi gửi email cá nhân hóa khi gần đến ngày lễ, tất cả tự động điều phối đúng kênh theo hành vi từng khách hàng. Thời gian lên chiến dịch được rút ngắn từ hàng giờ xuống còn vài phút.

Bộ công cụ nội dung AI giúp team marketing tự tạo banner và minigame đúng bộ nhận diện thương hiệu trong khoảng 10 phút, thay vì mất một ngày thiết kế thủ công hoặc phải chờ đội kỹ thuật.

Đi kèm là AI Text Generator gợi ý nội dung theo đúng văn phong thương hiệu cho từng kênh, và một tính năng cho phép dùng các công cụ AI bên ngoài để soạn email mẫu rồi đồng bộ thẳng vào hệ thống.

Agent trong Journey giải quyết bài toán cá nhân hóa ở quy mô lớn, vốn là điểm nghẽn lớn nhất của các đối tác có nhiều thương hiệu. Eric Cao lấy ví dụ một đối tác có 10 thương hiệu, 3 mức độ quan tâm và 3 kênh tương tác, tương đương 90 nhánh nội dung khác nhau nếu làm thủ công.

Với một node Call Agent duy nhất, agent tự động chọn đúng thương hiệu phù hợp cho từng khách, đánh giá mức độ ưu tiên cần bám đuổi, và viết sẵn tiêu đề cùng nội dung cá nhân hóa, rút thời gian xây dựng từ khoảng một tuần xuống còn một giờ.

Insight Agent cho phép đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, kể cả tiếng Việt không dấu, để nhận báo cáo hiệu suất journey ngay lập tức, so sánh tuần này với tuần trước, và tự động lên lịch gửi báo cáo định kỳ mà không cần thao tác thủ công export dữ liệu.

Shopping Agent, trợ lý mua sắm AI phục vụ khách hàng 24 giờ mỗi ngày, được demo trực tiếp trên dữ liệu thật của một đối tác bán lẻ. Agent xử lý được nhiều tình huống thực tế: tìm sản phẩm bằng câu tiếng Việt không dấu, tra cứu đơn hàng chỉ với số điện thoại, xử lý yêu cầu đổi trả khi khách viết pha trộn tiếng Anh và tiếng Việt, và biết chuyển sang người thật khi khách yêu cầu.

Điểm chung của cả năm ứng dụng là mức độ dễ triển khai. Theo Eric Cao, một agent phục vụ khách hàng như Shopping Agent chỉ cần bốn bước để đưa vào vận hành: viết instruction xác định vai trò của agent, thiết lập knowledge base gồm chính sách và thông tin sản phẩm, cấu hình các advanced action như tra cứu đơn hàng, và khởi chạy.

Nền tảng dữ liệu phía sau: Vai trò của Databricks

Những gì Agent One làm được ở trên phụ thuộc vào một yếu tố nền tảng, đó là dữ liệu doanh nghiệp phải đủ đầy đủ và đáng tin cậy để AI hiểu đúng ngữ cảnh kinh doanh. Đây là phần được Vũ Lê, Enterprise Account Executive tại Databricks, trình bày.

Vũ Lê chỉ ra ba khoảng trống phổ biến khiến AI marketing chưa phát huy hết hiệu quả: dữ liệu khách hàng bị phân mảnh, nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau; các phòng ban dùng cách tính khác nhau cho cùng một chỉ số kinh doanh, khiến không ai chắc con số nào đúng; và thời gian ghép nối, xác nhận dữ liệu kéo dài khiến thời điểm hành động tốt nhất với khách hàng đã trôi qua.

Giải pháp được trình bày là một vòng lặp khép kín, trong đó Databricks phụ trách phần hợp nhất và quản trị dữ liệu doanh nghiệp, còn Insider One phụ trách phần tương tác và thực thi với khách hàng như đã demo ở trên.

Vũ Lê dẫn ba ví dụ thực tế đã được công bố để minh họa: adidas tiết kiệm gần 92% chi phí sau khi chuyển sang kiến trúc AI tạo sinh có quản trị, xử lý hơn 2 triệu lượt đánh giá sản phẩm trong 6 giây; chuỗi 7-Eleven tại Bắc Mỹ tăng 60% tốc độ tìm kiếm tài liệu kỹ thuật; và Skechers tăng 324% tỷ lệ click chuột trên quảng cáo nhờ hợp nhất dữ liệu khách hàng thành một góc nhìn duy nhất. (Ba con số này do Databricks công bố, không phải khách hàng trực tiếp của Insider One, cần đội product marketing xác nhận nguồn trước khi trích dẫn ra bên ngoài.)

Vì sao chọn Insider One

Điều làm Insider One khác biệt không nằm ở việc có bao nhiêu tính năng AI, mà ở việc các agent này được xây dựng trên cùng một nền tảng dữ liệu sống, cho phép điều học được từ một điểm chạm khách hàng lập tức trở thành thông tin cho quyết định tiếp theo.

Năm demo trong buổi webinar này, từ dựng hành trình bằng một câu mô tả đến trợ lý mua sắm phục vụ 24 giờ, đều là tính năng đang chạy thật trên dữ liệu thật, không phải bản mô phỏng.

Nếu đội ngũ marketing của bạn cũng đang gặp đúng vấn đề tốn quá nhiều thời gian setup thủ công, khó cá nhân hóa ở quy mô lớn, hoặc chờ báo cáo quá lâu để ra quyết định, đây là thời điểm phù hợp để xem Agent One xử lý cụ thể trường hợp của doanh nghiệp bạn.

Đặt lịch demo để xem Agent One xử lý case của bạn tại insiderone.com./.

(Vietnam+)