ỨNG DỤNG AI TRONG MARKETING VÀ BÁN HÀNG GIÚP DOANH NGHIỆP X5 DOANH SỐ

AI trong marketing và bán hàng không còn là xu hướng tương lai mà đã trở thành công cụ bắt buộc nếu doanh nghiệp muốn tăng trưởng bền vững trong thời kỳ suy thoái. Bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ lý do nên ứng dụng AI, các bước triển khai hiệu quả và công cụ phù hợp nhất hiện nay. Trong bài viết này, Tony Dzung sẽ chia sẻ tư duy chiến lược giúp CEO chuyển đổi số thành công với AI.

1. Vì sao doanh nghiệp cần ứng dụng AI trong marketing và sale?

Trong kỷ nguyên số, hành vi tiêu dùng của khách hàng thay đổi nhanh chóng, kênh tiếp cận ngày càng đa dạng, và kỳ vọng về trải nghiệm cá nhân hóa cũng cao hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng đủ nguồn lực và công cụ để theo kịp sự biến động này. 

Dưới đây là một số thách thức phổ biến mà các doanh nghiệp thường gặp phải trong hoạt động marketing và bán hàng:

• Thiếu dữ liệu khách hàng chất lượng hoặc không khai thác hiệu quả dữ liệu đã có: Doanh nghiệp thu thập được rất nhiều dữ liệu, nhưng lại không biết cách phân tích và sử dụng chúng để hiểu khách hàng và hành vi mua sắm.
• Khó cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên quy mô lớn: Khi lượng khách hàng tăng lên, việc tạo nội dung, chương trình ưu đãi hay chiến dịch phù hợp với từng nhóm khách hàng thủ công gần như không khả thi.
• Chi phí quảng cáo tăng cao nhưng hiệu quả không tương xứng: Chạy quảng cáo đại trà, không đúng mục tiêu khiến ngân sách marketing bị lãng phí mà tỉ lệ chuyển đổi thấp.
• Đội ngũ bán hàng bị quá tải, quy trình thủ công thiếu đồng bộ: Nhân viên phải xử lý quá nhiều thao tác lặp đi lặp lại như nhập liệu, gửi email, theo dõi khách hàng tiềm năng khiến hiệu suất bán hàng bị ảnh hưởng.
• Khó dự báo xu hướng tiêu dùng và hành vi mua sắm: Thiếu công cụ phân tích tiên đoán khiến doanh nghiệp luôn bị động trước biến động thị trường.

Chính vì vậy, doanh nghiệp cần ứng dụng AI vào marketing và bán hàng bởi những lý do cấp thiết sau:

• Khai thác và phân tích dữ liệu thông minh hơn: AI giúp thu thập, xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng, chính xác, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về khách hàng và thị trường.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn: Tự động đề xuất sản phẩm, nội dung hay ưu đãi phù hợp với từng cá nhân dựa trên hành vi thực tế, giúp tăng sự hài lòng và khả năng mua hàng.
• Tối ưu hóa hiệu suất quảng cáo: AI tự động xác định đâu là kênh hiệu quả, đối tượng mục tiêu nào dễ chuyển đổi, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mà vẫn đạt KPI.
• Tăng tốc và tự động hóa quy trình bán hàng: Từ chatbot chăm sóc khách hàng 24/7 đến hệ thống CRM dự đoán khả năng mua hàng – AI giúp đội ngũ sale tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng nhất.
• Dự báo xu hướng tiêu dùng chính xác hơn: Các mô hình AI có thể học và dự đoán hành vi trong tương lai, giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh và có tính chiến lược hơn.

2. Những ứng dụng nổi bật của AI trong marketing và bán hàng

Với khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu và học hỏi theo thời gian, trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược tiếp thị và bán hàng của các doanh nghiệp hiện đại. Dưới đây là những ứng dụng nổi bật nhất của AI giúp nâng cao hiệu suất, cá nhân hóa trải nghiệm và tăng trưởng doanh thu bền vững.

2.1. Phân tích dữ liệu khách hàng

Trong thế giới số hóa hiện nay, doanh nghiệp thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều điểm chạm như website, mạng xã hội, email, CRM,... Tuy nhiên, nếu chỉ dừng lại ở việc lưu trữ, thì dữ liệu đó không khác gì “đống vàng bị chôn lấp”.

AI giúp khai phá “kho báu dữ liệu” này bằng cách:

• Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
• Phân tích hành vi, thói quen, sở thích của từng khách hàng
• Phân loại khách hàng theo các đặc điểm: độ tuổi, tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng trung bình,...

Ví dụ: AI có thể phát hiện ra một nhóm khách hàng thường xuyên mua hàng vào dịp cuối tháng và có xu hướng lựa chọn combo sản phẩm. Từ đó, bộ phận marketing có thể thiết kế chương trình ưu đãi riêng cho nhóm này, tăng tỉ lệ chuyển đổi đáng kể.

2.2. Cá nhân hóa nội dung và đề xuất sản phẩm

Khách hàng không còn hài lòng với những thông điệp chung chung. Họ muốn cảm thấy mình là “người duy nhất” trong chiến dịch marketing đó. Và AI chính là “người kiến trúc” giúp hiện thực hóa điều này.

AI có thể:

• Gợi ý sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử mua hàng hoặc hành vi truy cập
• Cá nhân hóa nội dung email, quảng cáo, banner theo từng khách hàng
• Dự đoán sở thích tương lai để đưa ra chiến lược nội dung phù hợp

Ví dụ: Khi bạn mua một chiếc áo sơ mi, website ngay lập tức gợi ý thêm cà vạt, quần tây phù hợp dựa trên màu sắc, xu hướng thời trang mà AI đã học được từ hàng triệu hành vi khách hàng khác. Sự “đo ni đóng giày” này chính là chìa khóa giúp tăng giá trị đơn hàng và mức độ hài lòng.

2.3. Chatbot và trợ lý ảo

Khách hàng hiện đại mong muốn được phản hồi ngay lập tức, kể cả khi đó là 2h sáng. Tuy nhiên, chi phí để vận hành một đội ngũ chăm sóc khách hàng 24/7 là không hề nhỏ, và đó là lý do vì sao AI chatbot trở thành giải pháp thay thế lý tưởng.

Các chatbot thông minh có thể:

• Tư vấn sản phẩm, hướng dẫn mua hàng, kiểm tra tình trạng đơn hàng
• Trả lời hàng trăm câu hỏi cùng lúc mà không bị “quá tải”
• Học hỏi và cải thiện phản hồi theo thời gian

Ngoài chatbot, các trợ lý ảo AI còn hỗ trợ nhân viên kinh doanh bằng cách nhắc lịch hẹn, gợi ý khách hàng tiềm năng, và cung cấp thông tin nhanh chóng trong các cuộc gọi hoặc cuộc họp.

2.4. Tối ưu hóa quảng cáo trực tuyến

Trong môi trường digital marketing cạnh tranh khốc liệt, việc chi tiền không đúng chỗ có thể khiến doanh nghiệp mất trắng ngân sách quảng cáo mà không thu được kết quả khả quan. AI giúp thay đổi điều đó bằng cách:

• Tự động phân tích hành vi người dùng để xác định thời điểm, nền tảng, định dạng quảng cáo hiệu quả nhất
• Điều chỉnh ngân sách theo thời gian thực để ưu tiên những chiến dịch hoạt động tốt
• Thực hiện A/B testing liên tục với hàng loạt phiên bản quảng cáo để chọn ra mẫu tối ưu nhất

Ví dụ: Một chiến dịch chạy Google Ads tích hợp AI có thể tự động giảm ngân sách cho nhóm từ khóa không hiệu quả và tăng ngân sách cho nhóm mang lại chuyển đổi cao, giúp doanh nghiệp vừa tiết kiệm chi phí, vừa nâng cao ROI.

2.5. Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng AI

Marketing và bán hàng không chỉ là về quảng bá sản phẩm mà còn là ra quyết định dựa trên dữ liệu. AI giúp doanh nghiệp không chỉ “nhìn thấy” mà còn “hiểu” và “dự đoán” được hành vi và xu hướng, cụ thể:

• Dự báo doanh thu dựa trên lịch sử bán hàng và xu hướng thị trường
• Phân tích hiệu suất của từng kênh bán hàng để tối ưu chiến lược phân phối
• Xác định khách hàng có nguy cơ rời bỏ để kịp thời giữ chân
• Đánh giá chất lượng pipeline bán hàng để dự đoán khả năng chốt deal

Ví dụ: Một công ty SaaS có thể dùng AI để dự đoán khách hàng nào sắp hủy gia hạn, nhờ vậy có thể gửi ưu đãi hoặc gọi điện chăm sóc kịp thời – giữ được khách và tăng tỷ lệ duy trì (retention rate).

2.6. AI hỗ trợ viết content quảng cáo

Sáng tạo nội dung luôn là một “nút thắt cổ chai” trong các chiến dịch marketing đòi hỏi nhiều thời gian, nhân lực và ý tưởng mới mẻ liên tục. Đây chính là nơi AI phát huy sức mạnh:

• Tạo tiêu đề email hấp dẫn, tối ưu tỉ lệ mở (open rate)
• Viết mô tả sản phẩm chuẩn SEO cho website hoặc sàn TMĐT
• Gợi ý nội dung cho quảng cáo Google, Facebook, TikTok...
• Viết bài blog, bài PR với nhiều phong cách giọng văn khác nhau

Các công cụ viết content bằng AI như ChatGPT, Jasper, Copy.ai không chỉ rút ngắn thời gian sản xuất nội dung, mà còn gợi ý hàng chục ý tưởng sáng tạo, giúp đội ngũ content luôn bắt kịp xu hướng.

Tất nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn con người trong việc sáng tạo – nhưng nó là đối tác cực kỳ hiệu quả để tăng tốc và nâng cao chất lượng nội dung trong marketing.

3. Các bước triển khai AI trong marketing và bán hàng hiệu quả

Việc ứng dụng AI không thể diễn ra trong “một sớm một chiều”. Doanh nghiệp cần có một lộ trình rõ ràng, phù hợp với năng lực nội tại và mục tiêu kinh doanh. Dưới đây là 5 bước cơ bản nhưng rất quan trọng giúp triển khai AI hiệu quả vào marketing và bán hàng.

3.1. Xác định mục tiêu cụ thể

Trước khi bắt đầu triển khai AI trong marketing và bán hàng, điều đầu tiên doanh nghiệp cần làm là xác định rõ mục tiêu. Mục tiêu càng cụ thể, việc lựa chọn công cụ phù hợp và đo lường hiệu quả càng dễ dàng.

Một số mục tiêu thường gặp khi ứng dụng AI vào marketing và bán hàng bao gồm:

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng: Ứng dụng AI để phân tích hành vi khách truy cập, từ đó đưa ra đề xuất cá nhân hóa và thúc đẩy mua hàng.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Triển khai chatbot thông minh hoặc hệ thống đề xuất sản phẩm để giúp khách hàng tiếp cận đúng thông tin họ cần.
• Tối ưu chi phí quảng cáo: Sử dụng các công cụ AI để phân phối quảng cáo đến đúng tệp khách hàng, hạn chế lãng phí ngân sách.
• Tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng: Ứng dụng AI để xử lý các tác vụ như phản hồi câu hỏi, gửi email cá nhân hóa, chăm sóc sau bán hàng...

Khi xác định được mục tiêu cụ thể, doanh nghiệp sẽ định hình được hướng triển khai phù hợp, đảm bảo AI không chỉ là “xu hướng” mà thực sự trở thành công cụ tạo ra giá trị thực tế.

3.2. Thu thập và phân tích dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng để AI có thể hoạt động hiệu quả và đưa ra những phân tích mang tính chiến lược. Trong marketing và bán hàng, nếu AI là “bộ não”, thì dữ liệu chính là “dưỡng chất” nuôi dưỡng khả năng ra quyết định. Một hệ thống AI tốt đến đâu cũng sẽ trở nên vô nghĩa nếu không được nuôi bằng nguồn dữ liệu đầy đủ, sạch và chính xác.

1- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn

Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu đa điểm chạm, giúp AI có cái nhìn toàn diện về khách hàng từ cả hành vi online lẫn offline.

Các nguồn dữ liệu quan trọng bao gồm:

• Website và hành vi người dùng: Lưu lượng truy cập, thời gian ở lại trang, hành động trên từng sản phẩm, tỷ lệ bỏ giỏ hàng... Đây là dữ liệu giúp AI hiểu được hành vi mua sắm thực tế.
• CRM và phần mềm bán hàng: Cung cấp thông tin chi tiết về từng khách hàng: tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng trung bình, chu kỳ mua sắm, lịch sử tương tác với nhân viên bán hàng.
• Email marketing và mạng xã hội: Tương tác với nội dung email, tỷ lệ mở email, bình luận, lượt thích và chia sẻ trên các nền tảng như Facebook, TikTok, LinkedIn,... giúp đo lường mức độ quan tâm đến sản phẩm.
• Chatbot, biểu mẫu và khảo sát trực tuyến: Dữ liệu thu thập từ chatbot, form đăng ký, popup ưu đãi, khảo sát nhu cầu đều rất có giá trị để hiểu insight khách hàng.
• Điểm bán hàng vật lý (POS): Với doanh nghiệp có cửa hàng offline, dữ liệu từ máy POS như sản phẩm bán chạy, thời gian cao điểm, phản hồi trực tiếp từ nhân viên chăm sóc... cũng cần được số hóa.

2- Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn thường không đồng nhất, dễ trùng lặp hoặc sai lệch. Trước khi đưa vào hệ thống AI, doanh nghiệp cần xử lý để đảm bảo:

• Không có thông tin trùng lặp hoặc lỗi định dạng
• Dữ liệu được phân loại theo nhóm khách hàng, sản phẩm, kênh tiếp cận...
• Thống nhất danh mục để dễ truy xuất và phân tích chéo giữa các nền tảng

3- Phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của AI

Sau khi chuẩn hóa, hệ thống AI sẽ bắt đầu học từ dữ liệu. Tùy theo mục tiêu của doanh nghiệp, AI có thể hỗ trợ:

• Phân khúc khách hàng tự động: Dựa trên hành vi mua sắm, mức độ tương tác, độ tuổi, sở thích,... để thiết lập các nhóm khách hàng có tiềm năng mua hàng cao.
• Dự đoán hành vi tiêu dùng: Nhận diện ai sắp mua hàng, ai có nguy cơ rời bỏ, ai dễ phản ứng với chương trình khuyến mãi.
• Đưa ra đề xuất cá nhân hóa: Dự đoán sản phẩm phù hợp cho từng nhóm khách hàng, thời điểm gửi thông điệp hiệu quả, loại nội dung hấp dẫn nhất.
• Theo dõi hiệu suất chiến dịch: Đo lường chính xác ROI của từng kênh marketing, giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và đúng hướng hơn.

4- Liên kết dữ liệu với chiến lược kinh doanh

Quan trọng nhất, dữ liệu sau phân tích cần được chuyển hóa thành hành động thực tế. Ví dụ:

• Nhóm khách hàng có hành vi truy cập website nhiều nhưng không mua hàng → Thiết lập chiến dịch remarketing.
• Khách hàng thường mua combo sản phẩm vào cuối tuần → Tạo ưu đãi theo thói quen này để tăng doanh số.

3.3. Lựa chọn công cụ AI phù hợp

Sau khi đã xác định mục tiêu và sở hữu dữ liệu cần thiết, bước tiếp theo là lựa chọn công cụ AI phù hợp để triển khai. Trên thị trường hiện nay có rất nhiều giải pháp AI khác nhau, từ nền tảng phân tích dữ liệu, cá nhân hóa nội dung, đến chatbot và công cụ tự động hóa quy trình bán hàng. Tuy nhiên, không phải công cụ nào cũng phù hợp với đặc thù và quy mô của doanh nghiệp.

Để chọn đúng công cụ AI phù hợp trong marketing và bán hàng, doanh nghiệp nên cân nhắc các yếu tố sau:

• Khả năng đáp ứng đúng mục tiêu đề ra: Công cụ phải giải quyết được vấn đề cụ thể, ví dụ như tăng tỷ lệ chuyển đổi, tối ưu chi phí quảng cáo hoặc tự động hóa chăm sóc khách hàng.
• Tính năng hỗ trợ đa kênh và tích hợp linh hoạt: Một nền tảng AI tốt nên có khả năng kết nối với các hệ thống sẵn có như CRM, email marketing, sàn thương mại điện tử hoặc mạng xã hội.
• Giao diện thân thiện, dễ sử dụng: Công cụ nên có giao diện trực quan, dễ thao tác để đội ngũ marketing hoặc kinh doanh có thể sử dụng hàng ngày mà không cần phụ thuộc hoàn toàn vào IT.
• Khả năng mở rộng và hỗ trợ kỹ thuật: Nên ưu tiên những giải pháp có thể mở rộng linh hoạt khi doanh nghiệp phát triển và có đội ngũ hỗ trợ khi triển khai.
• Chi phí phù hợp với ngân sách và hiệu quả đầu tư: Không nên chọn công cụ quá phức tạp hoặc đắt đỏ vượt quá nhu cầu sử dụng thực tế.

3.4. Tích hợp AI vào hệ thống hiện có

Khi đã lựa chọn được công cụ AI phù hợp, bước quan trọng tiếp theo là tích hợp công nghệ đó vào hệ thống và quy trình vận hành hiện tại của doanh nghiệp. Việc tích hợp cần đảm bảo liên thông dữ liệu, không gián đoạn luồng công việc và đồng bộ với chiến lược kinh doanh tổng thể.

Tích hợp AI hiệu quả sẽ mang lại những lợi ích thiết thực như: tiết kiệm thời gian vận hành, tăng tính chính xác trong ra quyết định, và tối ưu hóa tài nguyên nội bộ.

Các điểm cần lưu ý khi tích hợp AI vào hệ thống hiện tại gồm có:

• Kết nối dữ liệu giữa các nền tảng: Đảm bảo hệ thống AI có thể truy cập dữ liệu từ CRM, hệ thống POS, email marketing, chatbot hoặc phần mềm bán hàng mà doanh nghiệp đang sử dụng.
• Không phá vỡ quy trình vận hành hiện hữu: Quá trình tích hợp phải diễn ra trơn tru, tránh gây gián đoạn đến các hoạt động tiếp thị và bán hàng đang diễn ra.
• Thiết lập các luồng tự động phù hợp: Ví dụ như AI tự động gửi email chăm sóc khách hàng sau 3 ngày mua hàng, hoặc chatbot AI gợi ý sản phẩm khi người dùng truy cập trang đích.
• Kiểm tra bảo mật và tuân thủ pháp lý: Đảm bảo rằng việc tích hợp không gây rò rỉ dữ liệu khách hàng, tuân thủ các quy định về bảo mật như GDPR (nếu kinh doanh quốc tế) hoặc Nghị định 13/2023 của Việt Nam về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
• Có lộ trình thử nghiệm – mở rộng: Ban đầu nên triển khai AI cho một nhóm sản phẩm hoặc kênh bán hàng nhỏ, sau đó mở rộng khi đã kiểm chứng hiệu quả.

Việc tích hợp không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn cần sự phối hợp chặt chẽ giữa các phòng ban, từ marketing, sales đến IT và quản trị hệ thống. Một kế hoạch triển khai bài bản sẽ giúp AI thực sự phát huy được giá trị thay vì chỉ “gắn vào cho có”.

3.5. Đào tạo nhân viên và theo dõi hiệu quả

Sau khi triển khai công cụ AI, yếu tố then chốt để công nghệ thực sự phát huy giá trị chính là con người. Dù AI có mạnh đến đâu, nếu đội ngũ không hiểu cách vận hành, không biết cách khai thác thì kết quả vẫn sẽ rất hạn chế. Vì vậy, doanh nghiệp cần có chiến lược đào tạo nhân sự bài bản và liên tục theo dõi hiệu quả ứng dụng.

1- Đào tạo nhân sự – nền tảng vận hành bền vững

Việc đào tạo không chỉ giúp nhân viên sử dụng công cụ thành thạo mà còn thay đổi tư duy làm việc, hướng đến cách làm dựa trên dữ liệu (data-driven) thay vì cảm tính.

Một chương trình đào tạo hiệu quả cần tập trung vào:

• Kiến thức nền tảng về AI: Giúp đội ngũ hiểu được cách công nghệ vận hành, vai trò và giới hạn của nó trong công việc hàng ngày.
• Hướng dẫn sử dụng công cụ cụ thể: Cung cấp quy trình, video minh họa, tài liệu hướng dẫn từng bước sử dụng phần mềm AI trong các tác vụ như phân tích dữ liệu, cá nhân hóa nội dung, tạo kịch bản chatbot...
• Đào tạo theo vai trò: Mỗi phòng ban cần những kỹ năng khác nhau. Bộ phận marketing cần học cách tối ưu chiến dịch quảng cáo, content writer cần biết sử dụng AI để gợi ý nội dung, đội ngũ sale cần nắm các tính năng quản lý khách hàng tự động...
• Thực hành và huấn luyện liên tục: Tổ chức các buổi training định kỳ, triển khai thử nghiệm các dự án nhỏ để đội ngũ quen dần và cải thiện kỹ năng thực tế.

2- Theo dõi hiệu quả để tối ưu liên tục

Đào tạo là bước đầu, nhưng để AI thực sự mang lại hiệu quả, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi, đo lường và điều chỉnh. Việc này giúp phát hiện sớm các vấn đề và có chiến lược điều chỉnh phù hợp.

Các chỉ số cần theo dõi có thể bao gồm:

• Tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) từ chiến dịch sử dụng AI so với cách làm truyền thống
• Chi phí trung bình cho mỗi khách hàng tiềm năng (CPL)
• Tỷ lệ mở email, click vào nội dung được cá nhân hóa bởi AI
• Mức độ tương tác với chatbot AI
• Thời gian phản hồi của đội ngũ sau khi có cảnh báo từ hệ thống dự đoán rủi ro hoặc hành vi khách hàng

Nếu sau một thời gian sử dụng, doanh nghiệp chưa thấy hiệu quả rõ rệt, có thể thử nghiệm cải tiến mô hình, điều chỉnh kịch bản AI, thay đổi tập dữ liệu huấn luyện hoặc bổ sung thêm công cụ hỗ trợ.

4. Gợi ý các công cụ AI hỗ trợ marketing và bán hàng hiệu quả

Trên thị trường hiện nay, có rất nhiều công cụ AI được phát triển để phục vụ cho hoạt động marketing và bán hàng. Tuy nhiên, tùy theo mục tiêu sử dụng và quy mô doanh nghiệp, bạn nên lựa chọn những công cụ phù hợp nhất để tối ưu chi phí và hiệu quả đầu tư. Dưới đây là top những công cụ AI nổi bật, đang được nhiều doanh nghiệp Việt Nam và thế giới tin dùng.

4.1. HubSpot AI

HubSpot AI là nền tảng CRM tích hợp trí tuệ nhân tạo, giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình marketing và bán hàng một cách toàn diện. Công cụ này hỗ trợ cá nhân hóa nội dung, phân tích hành vi khách hàng, và dự đoán khả năng chuyển đổi dựa trên dữ liệu thực tế. Nhờ giao diện trực quan, dễ tích hợp, HubSpot AI phù hợp với cả doanh nghiệp vừa và lớn đang muốn mở rộng quy mô tiếp thị thông minh. Đây là lựa chọn lý tưởng để tối ưu hiệu suất đội ngũ marketing – sale mà không cần quá nhiều nguồn lực kỹ thuật.

Tính năng nổi bật:

• Tạo nội dung tự động bằng AI: Viết email, tiêu đề, CTA nhanh chóng và đúng ngữ cảnh.
• Chấm điểm khách hàng tiềm năng thông minh: Xếp hạng lead theo khả năng chuyển đổi.
• Phân tích hội thoại bán hàng: Ghi chú và rút insight từ email, cuộc gọi, chat.
• Tối ưu chiến dịch marketing: Gợi ý thời điểm gửi email và nội dung phù hợp từng khách hàng.

4.2. ChatGPT

ChatGPT là mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ do OpenAI phát triển, được ứng dụng rộng rãi trong việc tạo nội dung marketing, trả lời khách hàng tự động và hỗ trợ viết email, quảng cáo, kịch bản chatbot... Công cụ này giúp đội ngũ marketing và bán hàng tiết kiệm thời gian, tăng tốc độ triển khai chiến dịch và cải thiện chất lượng tương tác.

Tính năng nổi bật:

• Tạo nội dung marketing nhanh chóng: Viết blog, bài PR, quảng cáo theo nhiều phong cách.
• Gợi ý kịch bản chatbot, email, tin nhắn: Tối ưu hóa hội thoại với khách hàng.
• Hỗ trợ viết đa ngôn ngữ: Phù hợp với doanh nghiệp có tệp khách hàng quốc tế.
• Dễ tích hợp với hệ thống: Kết nối Zapier, Notion, Google Docs... linh hoạt.

4.3. Salesforce Einstein

Salesforce Einstein là bộ công cụ AI được tích hợp trong hệ sinh thái Salesforce CRM, giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng sâu hơn, dự đoán hành vi mua hàng và tự động hóa quy trình bán hàng. Đây là giải pháp lý tưởng cho doanh nghiệp cần tối ưu hiệu suất đội ngũ sale, cải thiện khả năng dự báo và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Tính năng nổi bật:

• Dự đoán hành vi khách hàng: Gợi ý thời điểm và cách tiếp cận phù hợp.
• Chấm điểm lead tự động: Ưu tiên khách hàng tiềm năng có khả năng chốt cao.
• Tự động hóa tác vụ bán hàng: Gửi email, lên lịch gọi, nhắc follow-up thông minh.
• Tạo báo cáo phân tích thời gian thực: Hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác.

4.4. Jasper AI

Jasper AI (trước đây là Jarvis) là công cụ viết nội dung bằng AI được tối ưu cho mục đích marketing, quảng cáo và SEO. Với hàng trăm mẫu nội dung dựng sẵn, Jasper giúp đội ngũ content tạo bài viết nhanh, đúng tone thương hiệu và tăng tỉ lệ chuyển đổi trong các chiến dịch.

Tính năng nổi bật:

• Tạo nội dung quảng cáo hấp dẫn: Viết Facebook Ads, Google Ads chuẩn CTA.
• Viết bài blog, landing page nhanh chóng: Tối ưu từ khóa và cấu trúc chuẩn SEO.
• Tùy chỉnh phong cách thương hiệu: Giữ nhất quán giọng văn trên mọi nền tảng.
• Hỗ trợ hơn 25 ngôn ngữ: Phù hợp với doanh nghiệp phát triển đa quốc gia.

4.5. ManyChat

ManyChat là nền tảng tạo chatbot AI phổ biến nhất trên Facebook Messenger, Instagram và WhatsApp. Với giao diện kéo – thả dễ sử dụng, công cụ này giúp doanh nghiệp tự động hóa chăm sóc khách hàng, tư vấn sản phẩm và chốt đơn nhanh chóng ngay trên nền tảng người dùng quen thuộc.

Tính năng nổi bật:

• Tạo chatbot không cần lập trình: Thiết kế hội thoại bằng kéo – thả đơn giản.
• Tự động trả lời tin nhắn 24/7: Tăng tốc phản hồi và giữ chân khách hàng.
• Gửi tin nhắn hàng loạt cá nhân hóa: Tối ưu chuyển đổi trong các chiến dịch remarketing.
• Tích hợp đa nền tảng: Kết nối với email, Shopify, Google Sheets, CRM...

5. Một số thách thức khi triển khai AI trong marketing và bán hàng

Mặc dù AI mang lại rất nhiều lợi ích cho hoạt động tiếp thị và bán hàng, nhưng việc ứng dụng công nghệ này vào thực tiễn không hề đơn giản. Nhiều doanh nghiệp triển khai AI nhưng không đạt được hiệu quả như kỳ vọng, phần lớn do vướng phải các rào cản phổ biến dưới đây:

• Thiếu dữ liệu chất lượng để AI học và phân tích: Dữ liệu không đồng nhất, phân tán ở nhiều nền tảng, hoặc thiếu thông tin quan trọng sẽ khiến hệ thống AI hoạt động kém hiệu quả. AI càng thông minh khi dữ liệu đầu vào càng rõ ràng và sạch.
• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc triển khai công cụ AI đòi hỏi ngân sách cho phần mềm, hạ tầng dữ liệu, tích hợp hệ thống và đào tạo nhân sự. Với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đây có thể là rào cản lớn.
• Khó tích hợp vào hệ thống hiện có: Nếu doanh nghiệp đang vận hành trên nền tảng cũ, việc tích hợp AI vào CRM, phần mềm bán hàng hoặc hệ thống email marketing có thể gây ra xung đột hoặc tốn nhiều thời gian điều chỉnh.
• Thiếu cam kết đồng bộ từ các phòng ban: Việc triển khai AI không thể thành công nếu chỉ một bộ phận làm việc. Cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa marketing, kinh doanh, công nghệ và ban lãnh đạo để đồng lòng triển khai, thử nghiệm và điều chỉnh.
• Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Việc thu thập và phân tích dữ liệu người dùng luôn đi kèm với rủi ro rò rỉ thông tin. Nếu không có chiến lược bảo mật phù hợp, doanh nghiệp có thể gặp rắc rối về pháp lý hoặc mất lòng tin từ khách hàng.

6. Sự kiện AI marketing & sale lớn nhất 2025 cho các CEO đang muốn bứt phá

Việc ứng dụng AI trong hoạt động marketing và bán hàng không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà còn là bài toán chiến lược và cần sự đầu tư đúng lúc, đúng cách và đúng người.Nếu bạn là CEO, trưởng phòng marketing hoặc trưởng bộ phận kinh doanh đang tìm cách triển khai AI một cách bài bản và chiến lược, đừng bỏ lỡ sự kiện đặc biệt tên “AI Marketing & Sale Summit 2025” do Trường Doanh Nhân HBR đặc biệt tổ chức vào ngày 12-13/7/2025 để doanh nghiệp có thể tăng trưởng bền vững trong thời kỳ suy thoái.

Đây cơ hội để doanh nghiệp bứt phá và dẫn đầu xu thế với những giải pháp AI tiên tiến nhất hiện nay. Đến với sự kiện, chủ doanh nghiệp sẽ được:

• Cung cấp chiến lược giúp doanh nghiệp vững vàng giữa thời kỳ kinh tế khó khăn
• Chia sẻ công thức marketing – sale hiệu quả từ thực tiễn
• Trang bị các “key” xu hướng AI nổi bật nhất để tăng trưởng bền vững

  

Điểm đặc biệt của sự kiện: Chương trình quy tụ hơn 10 chuyên gia đầu ngành, những người đã trực tiếp triển khai các chiến lược tăng trưởng bền vững bằng AI, trong đó bao gồm

• ThS. Đặng Thúy Hà – Giám đốc chiến lược Talentnet, cựu Giám đốc Miền Bắc NielsenIQ Việt Nam
• Mr. Nguyễn Mạnh Tấn – Giám đốc Marketing Haravan
• Mr. Nguyễn Tất Kiểm – Founder Taki Group, chuyên gia đào tạo bán hàng online
• Mr. Nguyễn Mạnh Hà – Chủ tịch Think Big Group
• Ms. Đỗ Kim Yến – CEO Phạm Kim, Founder Dr.Lacir
• Ms. Nguyễn Hải Anh, Ms. Vũ Diệu Thúy, Mr. Hoàng Mạnh Cường, Ms. Trâm Tạ, Ms. Nguyễn Diệu Thu...

Những diễn giả này đều là những chuyên gia đã từng cố vấn chiến lược, đào tạo hoặc trực tiếp triển khai hàng trăm chiến dịch marketing & sale quy mô lớn, ứng dụng thành công AI và nền tảng số vào vận hành thực tế.

Đặc biệt, sự kiện có sự tham gia của Mr. Tony Dzung – Chủ tịch HBR Holdings

Tại sự kiện, Mr. Tony Dzung sẽ mang đến những chia sẻ mang tính tư duy chiến lược và nền tảng dài hạn cho doanh nghiệp Việt Nam trong kỷ nguyên AI. Ông được biết đến là một trong những người tiên phong ứng dụng NLP và mô hình quản trị hiện đại vào thực tiễn kinh doanh, đồng thời là người Việt đầu tiên được cấp bằng NLP Master chuẩn Hoa Kỳ.

Mr.Tony Dzung cũng từng được đào tạo trực tiếp tại các học viện hàng đầu như Harvard, Wharton, West Point, SMU…, và học trực tiếp từ những bậc thầy như Dave Ulrich, Peter Cappelli, Anthony Robbins. Những buổi huấn luyện của ông luôn được đánh giá cao nhờ sự kết hợp giữa tính hệ thống – tính thực chiến – và khả năng truyền cảm hứng mạnh mẽ cho giới doanh nhân.

AI trong marketing và bán hàng chính là chìa khóa để doanh nghiệp bứt phá trong giai đoạn cạnh tranh khốc liệt. Đừng để đối thủ đi trước bạn trong cuộc đua chuyển đổi số. Tham khảo ngay tư duy chiến lược từ Tony Dzung tại sự kiện AI Marketing & Sale Summit 2025 để bắt đầu đúng hướng.