Ứng dụng AI trong tự động hóa marketing: Khung triển khai và đánh giá hiệu quả

TS. Trần Lê Duy

Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên

Email: tlduy@ictu.edu.vn

ThS. Dương Thu Phương

Trường Cao đẳng Kinh tế Kỹ thuật, Đại học Thái Nguyên

Email: duongthuphuong@tntec.edu.vn

Tóm tắt

Bài viết trình bày một mô hình tự động hóa marketing ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Từ việc kế thừa nền tảng lý thuyết của các nghiên cứu trước, nhóm tác giả đã phát triển quy trình gồm 4 bước: thu thập dữ liệu, phân tích hành vi khách hàng, tạo chiến dịch cá nhân hóa, và triển khai chiến dịch tự động. Kết quả thử nghiệm mô hình tại 10 doanh nghiệp khẳng định tính khả thi và hiệu quả kinh tế của mô hình AI trong tự động hóa marketing. Tuy nhiên, bài viết cũng nhấn mạnh các thách thức về chất lượng dữ liệu, bảo mật và năng lực nhân sự. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất một số khuyến nghị đối với các doanh nghiệp trong quá trình triển khai mô hình AI trong chiến lược marketing.

Từ khóa: Marketing tự động, chatbot, tin nhắn tự động, nền tảng AI, công nghệ AI

Summary

This paper presents an artificial intelligence (AI)-based marketing automation model aimed at enhancing effectiveness, reducing costs, and optimizing customer experience. Building upon the theoretical foundations of previous studies, the authors developed a four-step process: data collection, customer behavior analysis, personalized campaign generation, and automated campaign deployment. Experimental implementation across 10 enterprises confirms the feasibility and economic efficiency of applying AI in marketing automation. However, the study also highlights challenges related to data quality, security, and workforce capabilities. Accordingly, the authors propose several recommendations for businesses seeking to integrate AI into their marketing strategies.

Keywords: Marketing automation, chatbots, automation messages, AI platform, AI technology

GIỚI THIỆU

Tự động hóa marketing đang thay đổi cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Việc ứng dụng các công nghệ AI vào quá trình tự động hóa marketing góp phần nâng cao hiệu quả và cá nhân hóa, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Các nghiên cứu trước đây đã đề xuất nhiều phương pháp sử dụng nền tảng AI trong việc xây dựng các chiến lược marketing tự động, đồng thời cũng có các nghiên cứu tập trung vào việc cải thiện khả năng phản hồi của AI thông qua các thuật toán. Chẳng hạn, Li, J. và Liu, J. (2020) đã phân tích các xu hướng và ứng dụng chính của trí tuệ nhân tạo trong marketing thông qua phân tích thư mục. Trong khi đó, Ahmadi, H. và Albadvi, A. (2018) đã minh họa việc áp dụng AI vào quản trị chiến dịch marketing thông qua nghiên cứu tình huống. Wang, Z. và Zhang, D. (2019) lại tập trung phân tích các tiến bộ và ứng dụng thực tiễn của học máy (machine learning) trong lĩnh vực marketing. Li, X. và Sun, L. (2021) đã thực hiện tổng quanl, trong đó khám phá vai trò của AI trong quản trị marketing thông minh và hiệu quả. Ngoài ra, Tang, L., Hu, Y. và Wang, J. (2020) cũng đã cập nhật tổng quan về AI trong marketing, nhằm bàn luận về những tiến triển gần đây và các ứng dụng tiềm năng. Vì vậy, mục tiêu của bài viết này là giới thiệu một mô hình tự động hóa marketing dựa trên nền tảng AI và phân tích mức độ hiệu quả của mô hình đó.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Sơ đồ mô hình AI có khả năng tự động hóa các quy trình marketing

Nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để phát triển một mô hình AI có khả năng tự động hóa các quy trình marketing. Sơ đồ mô tả chi tiết từng bước trong quy trình tự động hóa marketing.

Hình: Sơ đồ quy trình chi tiết

Nguồn: Nhóm tác giả xây dựng

Sơ đồ quy trình bao gồm các bước tuần tự từ thu thập dữ liệu, phân tích, xây dựng chiến dịch cho đến triển khai chiến dịch, đồng thời chỉ rõ các công cụ AI cụ thể được sử dụng ở từng giai đoạn.

Bước 1: Quy trình thu thập dữ liệu tự động

Thu thập dữ liệu tự động: Sử dụng các công cụ scraping và API để tự động thu thập dữ liệu từ các nguồn như mạng xã hội, trang thương mại điện tử và hệ thống CRM.

Công cụ AI sử dụng: Web Scraping, Tích hợp API

Web Scraping: Sử dụng các công cụ như BeautifulSoup và Scrapy để trích xuất dữ liệu từ các trang web.

Tích hợp API: Sử dụng các API để thu thập dữ liệu từ nhiều nền tảng như mạng xã hội và sàn thương mại điện tử.

Bước 2: Phân tích dữ liệu tự động

Sử dụng các mô hình AI như Random Forest để phân tích hành vi khách hàng, CNN để phân loại hình ảnh sản phẩm, và LSTM để dự đoán xu hướng tiêu dùng. Phân tích dữ liệu đã thu thập để hiểu hành vi và xu hướng tiêu dùng của khách hàng.

Công cụ AI sử dụng: Random Forest, CNN, LSTM

Random Forest: Phân loại và dự đoán hành vi khách hàng.

CNN (Mạng nơ-ron tích chập): Phân tích nội dung hình ảnh.

LSTM (Bộ nhớ ngắn dài hạn): Phân tích dữ liệu tuần tự như lịch sử tương tác của khách hàng.

Công cụ hỗ trợ: Scikit-learn, TensorFlow, Keras

Bước 3: Tạo chiến dịch tự động

Hệ thống tự động xây dựng các chiến dịch marketing dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, bao gồm email marketing, quảng cáo mạng xã hội, và tin nhắn cá nhân hóa. Tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa dựa trên kết quả phân tích.

Công cụ AI sử dụng: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Phân tích cảm xúc

Tự động hóa email, tin nhắn: Sử dụng nền tảng như Mailchimp để tự động hóa các chiến dịch email.

Bot mạng xã hội: Sử dụng công cụ như Hootsuite để tự động tương tác trên các nền tảng mạng xã hội.

Chatbots: Dùng công cụ như ManyChat để tương tác với khách hàng theo thời gian thực.

Công cụ hỗ trợ: NLTK, SpaCy, TextBlob.

Bước 4: Triển khai chiến dịch tự động

Các chiến dịch marketing được triển khai tự động thông qua các công cụ như gửi email hàng loạt, lên lịch đăng bài trên mạng xã hội và tương tác với khách hàng qua chatbot sử dụng mô hình Transformer.

Công cụ AI sử dụng: Tự động hóa email/tin nhắn, Bot mạng xã hội, Chatbot

Chức năng: Triển khai các chiến dịch marketing trên nhiều kênh như email, mạng xã hội và tương tác qua chatbot.

Công cụ hỗ trợ: Mailchimp, Hootsuite, ManyChat.

Quy trình nghiên cứu

Nhóm tác giả đã tiến hành thử nghiệm mô hình AI có khả năng tự động hóa các quy trình marketing trong 3 tháng, từ tháng 1-3/2025 trên 10 doanh nghiệp kinh doanh hàng gia dụng trực tuyến, nhằm đánh giá tính khả thi và hiệu quả kinh tế của mô hình AI trong tự động hóa marketing.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Với độ chính xác trong dự đoán hành vi khách hàng lên tới 90% nhờ sử dụng thuật toán Random Forest, nhóm tác giả đã tối ưu hóa chi phí marketing và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng lên 25% thông qua việc áp dụng CNN và LSTM (Bảng 1). Việc tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu đã giúp giảm 50% thời gian triển khai (Bảng 3), đồng thời hiệu quả của các chiến dịch marketing tự động cũng được cải thiện đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Đáng chú ý, chi phí vận hành mô hình AI đã giảm 30% so với các phương pháp thông thường nhờ vào tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu sự can thiệp thủ công (Bảng 2).

Bảng 1: Sự cải thiện trong các chỉ số marketing sau khi áp dụng mô hình AI

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Bảng 2: So sánh chi phí và hiệu quả trước và sau khi áp dụng mô hình AI

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Bảng 3: So sánh thời gian thực hiện các bước trong quy trình marketing trước và sau khi áp dụng AI

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Thảo luận

Kết quả cho thấy, việc áp dụng AI trong automation marketing không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, mà còn cải thiện đáng kể hiệu quả của các chiến dịch marketing. Tuy nhiên, cần có thêm nghiên cứu để hoàn thiện mô hình và áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu khách hàng trong quá trình tự động hóa. Để tối ưu hóa chi phí vận hành, các doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ AI tiên tiến và đào tạo nhân sự chuyên môn cao.

MỘT SỐ HÀM Ý

Các doanh nghiệp triển khai mô hình AI trong chiến lược marketing đã ghi nhận những cải thiện đáng kể ở nhiều chỉ số then chốt. Những lợi ích này bao gồm tiết kiệm chi phí đáng kể trong các khâu thu thập dữ liệu, phân tích, và triển khai chiến dịch, đồng thời nâng cao hiệu quả thể hiện qua việc gia tăng tỷ lệ chuyển đổi, mức độ tương tác qua email, và tương tác trên mạng xã hội. Các lợi ích về hiệu suất từ quy trình tự động hóa dựa trên AI cũng giúp đơn giản hóa hoạt động vận hành, cho phép doanh nghiệp tiếp cận các chiến lược marketing mang tính cá nhân hóa và thích ứng cao hơn. Những kết quả thực tiễn này nhấn mạnh tiềm năng mang tính chuyển đổi của AI trong việc tối ưu hóa các quy trình marketing và mang lại các kết quả kinh doanh cụ thể, tạo tiền đề cho việc ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp.

Dựa trên các mô hình đã được triển khai thành công, chúng tôi khuyến nghị các doanh nghiệp nên cân nhắc tích hợp các mô hình AI vào chiến lược marketing nhằm nâng cao hiệu quả và hiệu suất.

Trước tiên, doanh nghiệp cần ưu tiên chất lượng dữ liệu và quy trình thu thập để đảm bảo đầu vào đáng tin cậy cho các thuật toán AI. Việc đầu tư vào các công nghệ AI như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ hỗ trợ phân tích dữ liệu nâng cao, từ đó giúp cá nhân hóa tương tác với khách hàng và xây dựng các chiến dịch nhắm mục tiêu chính xác hơn.

Ngoài ra, xây dựng văn hóa học tập liên tục và thích ứng là điều then chốt để khai thác hiệu quả tiềm năng của AI. Việc hợp tác với các chuyên gia AI có kinh nghiệm và đảm bảo các biện pháp bảo mật dữ liệu mạnh mẽ cũng là những bước thiết yếu nhằm giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi ích từ các sáng kiến marketing dựa trên AI. Bằng cách gắn kết việc ứng dụng AI với các mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp và đón nhận đổi mới, các doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ahmadi, H., Albadvi, A. (2018). Marketing campaign management using AI: A case study. Journal of Strategic Marketing, 26(7), 624-640.

2. Huang, K., Benyoucef, M. (2020). A systematic review and bibliometric analysis of AI in marketing research. Journal of Business Research, 117, 541-559.

3. Li, J., Liu, J. (2020). Application of artificial intelligence in marketing: A bibliometric analysis. Journal of Business Research, 122, 663-676.

4. Li, X., Sun, L. (2021). Intelligent marketing: A review of AI application in marketing management. Frontiers in Psychology, 12, 661698.

5. Tang, L., Hu, Y., Wang, J. (2020). Artificial intelligence in marketing: An updated literature review. Electronic Commerce Research and Applications, 39, 100916.

6. Wang, Z., Zhang, D. (2019). Application of machine learning in marketing: A review. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 33(9), 1959010.