DeepZero ra mắt giải pháp AI Marketing đáng tin cậy cho doanh nghiệp Việt vươn tầm quốc tế

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

27-07-2026 12:33:09 Nguồn: QbitAI

Giúp thương hiệu Trung Quốc chiến thắng trên toàn cầu

Ting Yu đưa tin từ Aofeisi, QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI

Kinh doanh xuất khẩu (Go Global) đang bước vào chế độ khó.

Thị trường nước ngoài ngày càng chật chội, sự cạnh tranh tại thị trường Âu Mỹ vô cùng khốc liệt, trong khi các thị trường mới nổi như Đông Nam Á, Mỹ Latinh, Trung Đông và Châu Phi lại có những thói quen tiêu dùng, sở thích thẩm mỹ và quy định truyền thông riêng biệt.

Thêm vào đó, thuật toán của các nền tảng liên tục thay đổi, chi phí lưu lượng truy cập ngày càng đắt đỏ, khiến phương pháp tăng trưởng dựa vào việc tăng ngân sách và nhân sự như trước đây dần trở nên kém hiệu quả.

Không ít doanh nghiệp xuất khẩu đang đặt hy vọng vào AI.

Các sản phẩm AI trên thị trường quả thực ngày càng nhiều. Văn bản, hình ảnh và video có thể được tạo hàng loạt, phân tích thị trường và đề xuất quảng cáo cũng có thể được đưa ra nhanh chóng.

Thế nhưng, sau khi thực sự sử dụng, các nhà tiếp thị thường cảm thấy thất vọng.

Công cụ thì tăng lên nhưng quy trình lại trở nên phức tạp hơn; kết quả tạo ra trông có vẻ rất thuyết phục nhưng lại không chắc chắn có mang lại tỷ lệ chuyển đổi hay không. Đặc biệt khi vấn đề liên quan đến ngân sách, ROI và tăng trưởng, rất ít người dám giao quyền quyết định trực tiếp cho AI.

AI đã đủ thông minh, nhưng để thực sự kiếm được tiền trong thế giới kinh doanh thực tế, nó vẫn còn thiếu một bước.

Bước này khó ở chỗ làm sao để kết nối AI vào nghiệp vụ thực tế, giúp nó hiểu được mục tiêu của doanh nghiệp và cung cấp cơ sở cho các phán đoán của chính nó.

Feishu Shennuo (Meet Intelligence) vẫn luôn nỗ lực giải bài toán này.

Tháng 6 năm 2025, Feishu Shennuo đã ra mắt Marvy 1.0 – sản phẩm Agentic AI đầu tiên trong ngành dành riêng cho tiếp thị xuất khẩu, đưa AI vào các bối cảnh cụ thể như thấu hiểu thị trường, sáng tạo nội dung và triển khai quảng cáo.

△ Nhà sáng lập kiêm CEO của Feishu Shennuo, Thẩm Thần Cương (Shen Chengang)

Sau một năm tổng kết kinh nghiệm thực chiến và lặp lại, ngày 23 tháng 7 năm nay, Marvy đã nâng cấp lên phiên bản 2.0.

Năm tác nhân (Agent) bao gồm: Thấu hiểu thị trường, Chiến lược truyền thông, Sáng tạo thông minh, Triển khai thông minh và Phân tích dữ liệu đã được đưa vào cùng một hệ thống AgentOS để phối hợp làm việc.

Những vấn đề mà nhà sáng lập kiêm CEO của Feishu Shennuo, Thẩm Thần Cương, kỳ vọng Marvy 2.0 sẽ giải quyết có thể gói gọn trong ba từ:

Giúp tiếp thị xuất khẩu trở nên đơn giản hơn, đáng tin cậy hơn và dễ tiếp cận hơn.

Tiếp thị bằng AI đang rất hot, tại sao các nhà tiếp thị lại không dám dùng?

AI đã sớm thâm nhập vào ngành tiếp thị, nhưng để thực sự tiếp quản nghiệp vụ thì vẫn còn một chặng đường dài.

Gần đây, IDC đã công bố "Sách trắng về mức độ trưởng thành của AI Agent trong tiếp thị xuất khẩu và năng lực của nhà cung cấp dịch vụ", phân loại mức độ trưởng thành của AI Agent trong tiếp thị xuất khẩu từ L0 đến L5.

△ Nguồn dữ liệu: IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

Theo mô hình này, vai trò của AI trong tiếp thị sẽ trải qua nhiều giai đoạn từ L0 đến L5: từ cung cấp công cụ cơ bản, hỗ trợ các tác vụ đơn lẻ, đến phối hợp liên quy trình và cuối cùng là tự chủ hoàn thành các nghiệp vụ phức tạp.

Hiện tại, phần lớn các sản phẩm vẫn tập trung ở giai đoạn L1 đến L2.

Nghĩa là AI đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ đơn điểm; AI có thể tạo ra một bức ảnh, phân tích một báo cáo hoặc đưa ra một bộ đề xuất quảng cáo. Nhưng để đưa những khả năng này vào một quy trình tiếp thị xuất khẩu hoàn chỉnh, doanh nghiệp thường vẫn phải dựa vào con người để kết nối.

Đội ngũ thị trường thực hiện khảo sát trước, sau đó chuyển kết quả cho đội ngũ chiến lược; sau khi đội ngũ chiến lược xác định hướng đi, đội ngũ sáng tạo bắt đầu sản xuất tư liệu; sau khi tư liệu được đăng tải, đội ngũ triển khai tiếp tục điều chỉnh ngân sách; cuối cùng, đội ngũ dữ liệu sẽ đánh giá lại hiệu quả.

Dữ liệu được luân chuyển giữa các hệ thống khác nhau, kết luận được truyền tải giữa nhiều đội ngũ. Việc sử dụng AI để tăng tốc một khâu nào đó không có nghĩa là toàn bộ chuỗi tiếp thị sẽ nhanh hơn.

Tuy nhiên, điều này không hoàn toàn do lỗi của AI, mà còn liên quan đến sự phức tạp của chính tiếp thị xuất khẩu.

Đầu tiên là vấn đề bản địa hóa.

Nó bao gồm ngôn ngữ, cũng như lối sống, các điều cấm kỵ về văn hóa và sự thay đổi về thẩm mỹ của người tiêu dùng địa phương.

Một điểm bán hàng hiệu quả tại thị trường trong nước có thể hoàn toàn không có sức hút khi mang ra nước ngoài; một quảng cáo trông có vẻ tinh xảo cũng có thể phản tác dụng vì không phù hợp với ngữ cảnh địa phương.

Thứ hai là sự không chắc chắn của các nền tảng.

Các nền tảng như Meta, Google, TikTok liên tục điều chỉnh thuật toán. Doanh nghiệp rất khó để phán đoán trước một tư liệu quảng cáo sẽ nhận được bao nhiêu lưu lượng truy cập, cũng như khó kiểm soát được việc một chiến dịch quảng cáo cuối cùng sẽ tiếp cận nhóm đối tượng nào.

Rắc rối hơn nữa là các "ốc đảo dữ liệu" (data silos).

Nền tảng quảng cáo, nền tảng thương mại điện tử, website độc lập và hệ thống chăm sóc khách hàng đều lưu giữ một phần dữ liệu riêng. Doanh nghiệp có thể thấy tỷ lệ nhấp, có thể thấy doanh số, nhưng chưa chắc đã trả lời được câu hỏi tại sao người dùng ban đầu lại bị thu hút và họ đã chọn từ bỏ việc mua hàng ở khâu nào.

Những nhiệm vụ phức tạp như vậy rất khó để một công cụ AI đơn lẻ hoàn thành, vì vậy các hệ thống đa tác nhân (multi-agent) đang trở thành một hướng đi phổ biến.