AI ngành Marketing cần những kỹ năng gì

Sự chuyển đổi từ marketing truyền thống sang marketing số với AI

Trong quá khứ, marketing truyền thống (trước thập niên 2000) chủ yếu dựa vào các phương pháp như quảng cáo trên TV, báo chí, radio, và các chiến dịch tiếp thị trực tiếp (direct mail). Các nhà tiếp thị tập trung vào việc hiểu thị trường qua nghiên cứu thủ công, phân tích dữ liệu hạn chế, và sáng tạo nội dung dựa trên trực giác hoặc kinh nghiệm. Với sự ra đời của internet và công nghệ số (thập niên 2000–2010), marketing số đã thay đổi cách tiếp cận, nhấn mạnh vào SEO, quảng cáo trực tuyến, và phân tích dữ liệu cơ bản.

Đến năm 2025, AI đã cách mạng hóa marketing số, mang lại khả năng cá nhân hóa, tự động hóa, và phân tích dữ liệu quy mô lớn. AI không chỉ thay đổi cách thực hiện các chiến dịch mà còn đòi hỏi các kỹ năng mới để tận dụng tối đa tiềm năng của nó. Dưới đây là so sánh chi tiết về các kỹ năng cần thiết trong marketing số sử dụng AI so với marketing truyền thống, cùng với phân tích về sự khác biệt và lý do thay đổi.

Những kỹ năng cần thiết trong marketing số sử dụng AI

Dựa trên các nguồn như Digital Marketing Institute, IBM, và HubSpot, dưới đây là 8 kỹ năng cốt lõi mà các nhà tiếp thị số cần có để sử dụng AI hiệu quả trong năm 2025:

1. Hiểu biết về AI và công nghệ liên quan

   • Nhà làm Marketing cần hiểu các khái niệm cơ bản về AI, bao gồm machine learning (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT. Họ không cần trở thành chuyên gia kỹ thuật, nhưng phải biết cách AI hoạt động để áp dụng vào các chiến dịch. Ví dụ, hiểu cách AI phân tích dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa quảng cáo.
   • Sử dụng các công cụ AI như HubSpot Content Assistant để tạo nội dung, Sprout Social để phân tích mạng xã hội, hoặc Persado để tối ưu hóa ngôn ngữ quảng cáo.
   • Trong thực tế Amazon sử dụng AI để cá nhân hóa đề xuất sản phẩm, tăng 35% doanh thu từ cross-selling và upselling.

2. Phân tích dữ liệu và tư duy dựa trên dữ liệu

   • AI tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ từ hành vi khách hàng, hiệu suất chiến dịch, và xu hướng thị trường. Nhà tiếp thị cần biết cách diễn giải dữ liệu này, sử dụng các công cụ như Google Analytics, Tableau, hoặc bảng điều khiển AI (AI-powered dashboards) để đưa ra quyết định.
   • Phân tích các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate), hành vi khách hàng, và ROI để tối ưu hóa chiến dịch theo thời gian thực.
   • AI giúp Allianz phân tích dữ liệu từ 7.200 tổ chức, cải thiện cá nhân hóa và tăng hiệu quả chiến dịch.

3. Kỹ năng cá nhân hóa và phân khúc khách hàng

   • AI cho phép phân khúc khách hàng chính xác hơn dựa trên hành vi, sở thích, và dự đoán hành động tương lai. Nhà tiếp thị cần biết cách sử dụng AI để tạo các phân khúc động (dynamic segmentation) và cá nhân hóa nội dung.
   • Sử dụng các công cụ như Algolia hoặc Adobe Sensei để đề xuất sản phẩm, hoặc Mailchimp để cá nhân hóa email marketing.
   • Emirates NBD tăng 177% lượng khách hàng tiềm năng nhờ AI cá nhân hóa quảng cáo.

4. Quản lý nội dung AI (Content Management với AI)

   • AI hỗ trợ tạo nội dung (bài blog, email, quảng cáo) thông qua các công cụ như ChatGPT, Jasper, hoặc Copy.ai. Tuy nhiên, nhà tiếp thị cần biết cách chỉnh sửa, kiểm tra tính chính xác, và điều chỉnh nội dung AI để phù hợp với giọng điệu thương hiệu.
   • Sử dụng AI để tạo bản nháp nội dung, sau đó tinh chỉnh để đảm bảo tính nhân văn và chính xác. Chỉ 6% nhà tiếp thị sử dụng nội dung AI mà không chỉnh sửa.
   • Chase Bank sử dụng Persado để tạo ngôn ngữ quảng cáo thân thiện, tăng 31.2% tỷ lệ nhấp chuột.

5. Tư duy sáng tạo kết hợp với AI

   • Dù AI có thể tạo nội dung, nó thiếu khả năng sáng tạo độc đáo và cảm xúc của con người. Nhà tiếp thị cần kết hợp tư duy sáng tạo với AI để tạo ra các chiến dịch hấp dẫn và khác biệt.
   • Sử dụng AI để phân tích xu hướng và đề xuất ý tưởng, sau đó thêm yếu tố sáng tạo như kể chuyện (storytelling) hoặc chiến dịch viral.
   • Adidas sử dụng AI để phân tích sở thích khách hàng, nhưng đội ngũ sáng tạo đã thiết kế các chiến dịch cá nhân hóa dựa trên dữ liệu này.

6. Kỹ năng quản lý tự động hóa và tích hợp AI

   • AI tự động hóa các tác vụ như gửi email, đăng bài mạng xã hội, và quản lý quảng cáo PPC (pay-per-click). Nhà tiếp thị cần biết cách thiết lập, giám sát, và tối ưu hóa các quy trình tự động này.
   • Sử dụng các công cụ như SendGrid để tối ưu thời gian gửi email hoặc Persado Dynamic Motivation để cá nhân hóa giỏ hàng.
   • Renault giảm 93% thời gian chờ dịch vụ khách hàng nhờ chatbot AI trên WhatsApp.

7. Hiểu về đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu

   • AI phụ thuộc vào dữ liệu khách hàng, đặt ra các vấn đề về quyền riêng tư và đạo đức. Nhà tiếp thị cần hiểu các quy định như GDPR (EU) hoặc CCPA (California) và đảm bảo sử dụng dữ liệu minh bạch.
   • Đảm bảo dữ liệu được thu thập hợp pháp, tránh thiên vị AI (AI bias), và xây dựng lòng tin với khách hàng.
   • AI bias có thể dẫn đến phân khúc khách hàng sai lệch nếu dữ liệu huấn luyện không đa dạng.

8. Kỹ năng hợp tác đa ngành

   • Sử dụng AI đòi hỏi sự hợp tác giữa nhà tiếp thị, chuyên gia dữ liệu, kỹ sư AI, và đội ngũ CNTT. Nhà tiếp thị cần giao tiếp hiệu quả với các nhóm kỹ thuật để triển khai AI thành công.
   • Làm việc với đội dữ liệu để xây dựng mô hình dự đoán hoặc với CNTT để tích hợp AI vào CRM (quản lý quan hệ khách hàng).
   • IBM nhấn mạnh rằng sự hợp tác giữa marketing và CNTT là yếu tố then chốt để triển khai AI.

So sánh giữa Marketing thời đại AI và Marketing truyền thống

Để hiểu rõ sự thay đổi, dưới đây là so sánh giữa các kỹ năng cần thiết trong marketing số sử dụng AI (2025) và marketing truyền thống (trước thập niên 2000):

Tại sao có sự khác biệt này:

1. Quy mô dữ liệu và tốc độ xử lý:
   Marketing truyền thống xử lý dữ liệu nhỏ, thường dựa trên khảo sát hoặc báo cáo thủ công, mất nhiều thời gian. AI trong marketing số xử lý hàng triệu điểm dữ liệu trong vài giây, yêu cầu kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy dựa trên dữ liệu. Ví dụ, Sprout Social phân tích 50.000 tin nhắn khách hàng mỗi giây để tìm xu hướng.

2. Tự động hóa và hiệu quả:
   Các tác vụ thủ công như gửi thư quảng cáo hoặc phân tích báo cáo trong marketing truyền thống đã được thay thế bằng tự động hóa AI. Điều này đòi hỏi nhà tiếp thị biết cách thiết lập và quản lý các công cụ AI để tiết kiệm thời gian và tăng ROI.

3. Cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng:
   Marketing truyền thống sử dụng phân khúc chung (tuổi, giới tính), trong khi AI cho phép cá nhân hóa chi tiết dựa trên hành vi và dự đoán. Điều này yêu cầu kỹ năng phân khúc động và sử dụng công cụ AI để tạo trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

4. Yêu cầu đạo đức và pháp lý:
   Marketing truyền thống ít gặp vấn đề về quyền riêng tư vì dữ liệu không được thu thập quy mô lớn. AI phụ thuộc vào dữ liệu khách hàng, đòi hỏi nhà tiếp thị hiểu về quy định như GDPR và tránh thiên vị AI để duy trì lòng tin.

5. Sự phụ thuộc vào công nghệ:
   Marketing truyền thống dựa vào sáng tạo và trực giác, trong khi marketing số với AI đòi hỏi sự kết hợp giữa sáng tạo và công nghệ. Nhà tiếp thị cần học cách sử dụng các công cụ AI mà không làm mất đi yếu tố nhân văn trong chiến dịch.

Những thách thức và cơ hội khi sử dụng AI trong marketing số

• Thách thức về chi phí triển khai: Phát triển và tích hợp AI đòi hỏi đầu tư lớn vào phần cứng, phần mềm, và đào tạo. Điều này có thể là rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ.
• Thiếu sáng tạo độc đáo: AI có thể tạo nội dung nhanh chóng, nhưng thiếu cảm xúc và sự sáng tạo độc đáo của con người, đòi hỏi nhà tiếp thị phải tinh chỉnh nội dung.
• Rủi ro về đạo đức: Nếu dữ liệu huấn luyện AI bị thiên vị, nó có thể dẫn đến phân khúc sai lệch hoặc vi phạm quyền riêng tư, gây tổn hại danh tiếng thương hiệu.
• Thiếu kỹ năng AI: Nhiều nhà tiếp thị truyền thống chưa quen với AI, đòi hỏi đào tạo liên tục để bắt kịp xu hướng.

Và cơ hội:

• Tăng hiệu quả: AI tiết kiệm thời gian (2 giờ 24 phút/ngày theo HubSpot) và giảm chi phí lao động.
• Cải thiện ROI: Cá nhân hóa và tự động hóa AI tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu, như trường hợp của Emirates NBD (tăng 177% khách hàng tiềm năng).
• Cơ hội nghề nghiệp: Nhà tiếp thị thành thạo AI được săn đón, với nhu cầu cao từ các công ty như Amazon, Starbucks, và Uber.
• Tăng trải nghiệm khách hàng: AI giúp cung cấp nội dung và dịch vụ phù hợp, cải thiện lòng trung thành của khách hàng.

Vậy các nhà làm Marketing thời đại số cần phải làm gì?

1. Học liên tục: Đăng ký các khóa học về AI và marketing số, như các chương trình của Digital Marketing Institute, HubSpot Academy, hoặc Emeritus để nắm bắt công nghệ mới.
2. Kết hợp sáng tạo và công nghệ: Sử dụng AI để phân tích và tạo bản nháp, nhưng luôn thêm yếu tố sáng tạo để giữ giọng điệu thương hiệu và cảm xúc.
3. Đầu tư vào đạo đức AI: Đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và sử dụng dữ liệu đa dạng để tránh thiên vị.
4. Hợp tác đa ngành: Xây dựng mối quan hệ với đội ngũ CNTT và dữ liệu để triển khai AI hiệu quả.
5. Thử nghiệm và tối ưu hóa: AI không phải giải pháp “cài đặt và quên”. Nhà tiếp thị cần liên tục theo dõi hiệu suất và điều chỉnh chiến dịch.

Trong năm 2025, marketing số sử dụng AI đòi hỏi các kỹ năng mới như hiểu biết về AI, phân tích dữ liệu, cá nhân hóa, quản lý nội dung AI, tự động hóa, đạo đức dữ liệu, hợp tác đa ngành, và tư duy sáng tạo kết hợp công nghệ. \

So với marketing truyền thống, các kỹ năng này phức tạp hơn, đòi hỏi sự thành thạo công nghệ và khả năng xử lý dữ liệu lớn, nhưng mang lại hiệu quả vượt trội về cá nhân hóa, tự động hóa, và ROI. Trong khi marketing truyền thống dựa vào trực giác và quy trình thủ công, marketing số với AI yêu cầu tư duy linh hoạt, dựa trên dữ liệu, và liên tục học hỏi để thích nghi với công nghệ. Những nhà tiếp thị nắm bắt được các kỹ năng này không chỉ duy trì lợi thế cạnh tranh mà còn định hình tương lai của ngành marketing.