Marketing Automation Thời Đại 4.0: Cách Doanh Nghiệp Việt Nam Tăng Doanh Thu 300%
Từ khóa:
Blogs
July 15, 2025
Ngay trong kỷ nguyên 4.0, tự động hoá tiếp thị (marketing automation) đang chuyển hoá từ “công nghệ hỗ trợ” thành “động cơ tăng trưởng” cho doanh nghiệp Việt. Từ thống kê thực tế cho tới các case-study nội địa, dữ liệu cho thấy các doanh nghiệp ứng dụng tốt marketing automation có thể tăng doanh thu 200–300% trong vòng 6–18 tháng nhờ cá nhân hoá trải nghiệm, tối ưu chi phí và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bài viết phân tích sâu bốn trụ cột cốt lõi để biến tiềm năng ấy thành hiện thực.
Việt Nam đang chứng kiến sự bùng nổ chưa từng có của thị trường công nghệ tiếp thị (MarTech). Chỉ trong vòng một năm, số lượng doanh nghiệp MarTech trong nước đã tăng gần 5 lần, từ khoảng 20 lên gần 100, một tốc độ phát triển hiếm thấy trong khu vực châu Á.
Động lực chính đến từ sự thúc đẩy mạnh mẽ của Chính phủ trong chiến lược chuyển đổi số quốc gia, cùng với việc các “ông lớn” công nghệ như Meta và Google liên tục ra mắt các bộ công cụ AI tiên tiến như Advantage+, Performance Max, Gemini Ads, giúp tự động tối ưu hóa quảng cáo theo thời gian thực. Nhờ đó, 80% doanh nghiệp toàn cầu áp dụng tự động hóa trong marketing ghi nhận tăng lượng khách hàng tiềm năng (lead), 77% tăng tỷ lệ chuyển đổi; tại Việt Nam, 61% doanh nghiệp khảo sát bởi GAPIT đã cải thiện doanh số chỉ sau sáu tháng ứng dụng công nghệ này.
MarTech không chỉ giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô phục vụ khách hàng với chi phí tối ưu mà còn nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa, từ đó tăng sự trung thành và gắn bó của khách hàng với thương hiệu. AI còn giúp tự động hóa và cá nhân hóa trở nên thông minh hơn, mang lại hiệu quả vượt trội cho hoạt động marketing.
Việt Nam, với dân số trẻ, năng động và tỷ lệ sử dụng Internet gần 80%, cùng sự phát triển nhanh của thương mại điện tử, đang trở thành thị trường đầy tiềm năng cho MarTech. Các khoản đầu tư vào lĩnh vực này cũng tăng nhanh, được hỗ trợ bởi các chính sách ưu tiên từ Chính phủ và sự quan tâm lớn từ cộng đồng khởi nghiệp đổi mới sáng tạo.
Trí tuệ nhân tạo đã tích hợp sâu vào các nền tảng tự động hóa, giúp hiểu rõ hành vi khách hàng, dự đoán nhu cầu và kích hoạt các quy trình chăm sóc cá nhân hóa. Điển hình là NovaonX – nền tảng “sản xuất tại Việt Nam” được phát triển bởi Tập đoàn Digital Novaon dựa trên ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn.
Sau ba tháng triển khai thử nghiệm, NovaonX đã thu hút hơn 6.000 doanh nghiệp sử dụng với nhiều thương hiệu uy tín như Viettravel, Mediamart, Vinhomes. Đặc biệt, nền tảng này đã giúp tăng hiệu quả tiếp thị và bán hàng trên 100%. NovaonX là nền tảng marketing automation đầu tiên tại Việt Nam, được vinh danh là một trong 12 doanh nghiệp nền tảng số “Make in Vietnam” uy tín được Bộ Thông tin và Truyền thông lựa chọn.
Tại thị trường quốc tế, Meta Advantage+ đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, giúp giảm 14% chi phí tạo khách hàng tiềm năng. Cụ thể, tính năng Advantage+ Leads Campaigns đã giúp doanh nghiệp giảm 14% chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng trong các thử nghiệm ban đầu. Meta Advantage+ sử dụng công nghệ machine learning để phân phối động quảng cáo tới những đối tượng có nhiều khả năng chuyển đổi nhất.
Dữ liệu phân mảnh vẫn là thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Theo nghiên cứu, 55,6% doanh nghiệp chưa sử dụng tự động hóa do thiếu chuyên môn quản trị dữ liệu. Dữ liệu phân mảnh gây ra khó khăn cho các doanh nghiệp trong việc nắm bắt tình hình và dẫn đến nhiều hệ lụy. Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp đang đối mặt với thách thức về thiếu kỹ năng số và nhân lực (17%), thiếu nền tảng công nghệ thông tin đủ mạnh (16,7%).
Để giải quyết vấn đề này, Việt Nam đang chứng kiến làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào CDP (Customer Data Platform) và các giải pháp hợp nhất dữ liệu đa kênh. Thị trường CDP tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ với khoảng 10 nhà cung cấp quốc tế và nội địa. CDP giúp doanh nghiệp tập hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra chân dung khách hàng toàn diện.
CDP được chia thành ba nhóm chính tại Việt Nam: nhóm Online Journey tập trung vào hành vi khách hàng trên website, nhóm Direct Communication hỗ trợ tương tác trực tiếp với khách hàng, và nhóm phân tích dữ liệu cung cấp báo cáo chuyên sâu. Các CDP nội địa như PangoCDP và Mobio đang tăng trưởng nhanh chóng.
Việc đầu tư vào CDP và các giải pháp hợp nhất dữ liệu đa kênh nhằm đảm bảo nguồn “nhiên liệu” sạch cho trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả. Dữ liệu sạch là điều kiện tiên quyết để các mô hình AI hoạt động chính xác và đáng tin cậy. Khi dữ liệu không được quan tâm đúng mức, 51% các công ty đóng cửa trong vòng 2 năm và 43% không thể mở cửa trở lại sau sự cố dữ liệu phân mảnh.
Bước khởi đầu của mọi dự án tự động hoá tiếp thị là lượng hoá mục tiêu: tăng doanh thu, nâng chỉ số CLV (Giá trị vòng đời khách hàng) hay giảm CAC (Chi phí thâu nạp khách). Khi mục tiêu rõ ràng, doanh nghiệp mới xây “lộ trình” chức năng automation phù hợp, tránh đầu tư tràn lan. Ví dụ, nếu CLV bình quân 6 triệu đồng, doanh nghiệp có thể mạnh dạn chi tối đa 600 nghìn đồng cho mỗi khách hàng mới mà vẫn đảm bảo lợi nhuận dài hạn.
Các nền tảng CDP kết hợp phân tích dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp dựng “chân dung kỹ thuật số” chi tiết, từ nhân khẩu học tới hành vi vi mô. Nhờ vậy, marketer xác định chính xác các “điểm chạm” (touchpoint) then chốt để thiết kế kịch bản siêu cá nhân hoá (hyper-personalization). Case study: VinID cùng đối tác Joon Solutions áp dụng thuật toán ML phân khúc người dùng và cá nhân hoá ưu đãi theo thời gian thực, giúp tăng mức độ tương tác 50% sau giai đoạn triển khai đầu tiên.
Automation chỉ phát huy tối đa khi liên thông mọi kênh: email, SMS, mạng xã hội, chatbot, website và cửa hàng. Thông điệp được giữ nguyên tinh thần nhưng tự động tuỳ biến theo thời điểm, thiết bị và lịch sử hành vi. Thương hiệu PaperStyle – chuyên thiệp cưới trực tuyến – kết nối chuỗi email với hành vi web và giao dịch; kết quả:
Chỉ số | Mức tăng so với trước |
Doanh thu trên mỗi email | +330% |
Tỷ lệ mở email (Open Rate) | +224% |
Tỷ lệ nhấp (CTR) | +161% |
Lợi nhuận đột phá này đến từ việc hệ thống tự động “gửi đúng nội dung – đúng người – đúng thời điểm” xuyên suốt phễu bán hàng.
Nền tảng marketing automation ngày nay cung cấp bảng điều khiển thời gian thực hiển thị các KPI cốt lõi: Open Rate, CTR, Conversion Rate, CAC, ROI. Doanh nghiệp cần duy trì quy trình Continuous Optimization gồm bốn bước:
Thực hành này giúp marketer ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính, bảo đảm ngân sách được phân bổ vào những đoạn phễu sinh lời cao nhất.
Một cơ sở spa chăm sóc da tại TP.HCM từng gặp khó khăn khi mới chỉ có khoảng 2.000 lượt thích trên Facebook và gần như phụ thuộc hoàn toàn vào quảng cáo trả phí để tìm kiếm khách hàng. Sau khi áp dụng chiến lược tự động hóa đa kênh trong vòng sáu tháng, bao gồm email nuôi dưỡng khách hàng, chatbot tư vấn trực tuyến và remarketing động trên nhiều nền tảng, spa này đã tăng số lượng khách hàng tiềm năng lên đến 300%. Đồng thời, chi phí dành cho quảng cáo giảm được khoảng 40%, giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu quả đầu tư và gia tăng lợi nhuận rõ rệt.
VinID đã ứng dụng công nghệ học máy (machine learning) để phân tích hành vi và dữ liệu của hơn 10 triệu người dùng trong hệ sinh thái của mình. Điều này giúp VinID cá nhân hóa ưu đãi và thông báo đẩy (push notification) theo thời gian thực dựa trên sở thích và nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng. Kết quả là mức độ tương tác của người dùng với ứng dụng tăng lên 50%, đồng thời tỷ lệ chi tiêu trung bình mỗi khách hàng gần như tăng gấp đôi. Đặc biệt, chương trình phân hạng thành viên (Bạch Kim, Vàng, Bạc, Đồng) cùng chính sách tích điểm lên đến 5% trên tổng chi tiêu cho phép VinID mang lại trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa sâu sắc và ưu đãi hấp dẫn hơn cho người dùng.
Một thương hiệu thời trang nội địa sử dụng nền tảng Klaviyo kết hợp với Shopify đã triển khai các trigger tự động gửi email nhắc nhở khách hàng về giỏ hàng bị bỏ quên và email ưu đãi dịp sinh nhật cá nhân. Nhờ chiến lược siêu cá nhân hóa (hyper-personalization) này, doanh thu đến từ kênh email đã chiếm đến 29% tổng doanh số của thương hiệu. Tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng bỏ giỏ hàng cũng tăng gần 20%, góp phần quan trọng trong việc nâng cao doanh thu và giữ chân khách hàng hiệu quả.
Qua các ví dụ trên, có thể thấy việc ứng dụng thành công marketing automation không chỉ là lý thuyết mà đã đem lại kết quả thực tế với mức tăng trưởng doanh thu vượt trội, đồng thời giảm thiểu chi phí vận hành và thấu hiểu sâu hơn khách hàng nhằm tạo ra giá trị lâu dài cho doanh nghiệp.
Thách thức về nhân lực chuyên môn đang trở thành rào cản lớn nhất trên hành trình tự động hóa tiếp thị của doanh nghiệp Việt Nam. Theo khảo sát của Liana Technologies, gần 49% chuyên gia tiếp thị coi thiếu chuyên môn là thách thức chính khi triển khai marketing automation. Đặc biệt, 40,3% doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) Việt Nam thừa nhận rằng thiếu kiến thức về data-driven marketing và khả năng quản trị dữ liệu là yếu tố cản trở họ bắt đầu sử dụng các công cụ tự động hóa.
Tình trạng này còn nghiêm trọng hơn khi hệ sinh thái MarTech toàn cầu đã phát triển lên hơn 14.000 giải pháp, đòi hỏi đội ngũ tiếp thị phải có kiến thức sâu rộng về công nghệ, logic quy trình tự động và kỹ năng phân tích dữ liệu. Tại Việt Nam, chỉ 51% doanh nghiệp tích cực chuyển đổi số trước đại dịch COVID-19, trong khi 25,7% doanh nghiệp bắt đầu quan tâm nhưng chưa bắt đầu ứng dụng công nghệ. Điều này cho thấy khoảng cách lớn giữa nhu cầu và khả năng triển khai thực tế.
Để khắc phục tình trạng này, các doanh nghiệp Việt có thể tận dụng dịch vụ tư vấn và triển khai từ các đối tác chuyên môn như Antsomi, Omega MarTech, hoặc những nhà cung cấp giải pháp địa phương khác. Đồng thời, lựa chọn các nền tảng có giao diện Việt hóa và được thiết kế thân thiện với người dùng không chuyên sâu về IT sẽ giúp giảm thiểu rào cản về kỹ năng. Việc đầu tư vào đào tạo nội bộ và xây dựng văn hóa học tập liên tục cũng là yếu tố quan trọng để doanh nghiệp từng bước nâng cao năng lực automation trong dài hạn.
Dữ liệu kém chất lượng đang trở thành “gót chân Achilles” của các dự án AI và marketing automation tại Việt Nam. Theo nghiên cứu của Qlik năm 2025, 81% các chuyên gia AI cho biết công ty của họ vẫn gặp vấn đề nghiêm trọng về chất lượng dữ liệu, trong khi 85% tin rằng ban lãnh đạo chưa giải quyết tận gốc vấn đề này. Đặc biệt, 90% các giám đốc và quản lý cấp trung – những người trực tiếp triển khai AI – khẳng định lãnh đạo doanh nghiệp chưa chú trọng đầy đủ đến dữ liệu xấu hoặc không chính xác.
Dữ liệu kém chất lượng có nhiều dạng biểu hiện khác nhau, từ dữ liệu trùng lặp, thiếu thông tin quan trọng, đến dữ liệu lỗi thời và không nhất quán giữa các hệ thống. Tình trạng này đặc biệt nghiêm trọng trong bối cảnh các doanh nghiệp Việt thường lưu trữ dữ liệu khách hàng phân tán trên nhiều hệ thống riêng biệt với định dạng và cấu trúc khác nhau. Kết quả là AI học sai từ dữ liệu lỗi, dẫn đến các quyết định tiếp thị không chính xác và lãng phí ngân sách quảng cáo.
Giải pháp căn cơ là doanh nghiệp cần ưu tiên xây dựng quy trình thu thập dữ liệu chuẩn hóa và thực hiện làm sạch dữ liệu một cách thường xuyên. Việc triển khai Customer Data Platform (CDP) – nền tảng hợp nhất dữ liệu khách hàng từ đa kênh – đã trở thành xu hướng bắt buộc tại Việt Nam, với số lượng doanh nghiệp trong nước trên bản đồ MarTech toàn cầu tăng gấp 5 lần chỉ trong năm 2024. Đồng thời, tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và thiết lập cơ chế quản trị dữ liệu minh bạch sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng tin cậy cho các ứng dụng AI trong tương lai.
Hiện tượng đầu tư công nghệ phân tán đang trở thành một vấn đề tốn kém và kém hiệu quả đối với nhiều doanh nghiệp Việt Nam. Thay vì tạo ra sự tích hợp liền mạch, việc sử dụng nhiều công cụ rời rạc dẫn đến tình trạng “data silos” – dữ liệu bị phân mảnh và không thể chia sẻ giữa các hệ thống. Điều này không chỉ làm tăng chi phí vận hành mà còn cản trở khả năng đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu tổng thể.
Theo khảo sát của Salesforce, 75% nhà tiếp thị cho biết MarTech stack của công ty họ chỉ được tích hợp ở mức độ “một phần” hoặc “không tích hợp”, dẫn đến lãng phí nguồn lực và giảm hiệu quả chiến dịch. Tại Việt Nam, tình trạng này còn nghiêm trọng hơn khi các doanh nghiệp nhỏ và vừa thường thiếu nguồn lực để quản lý và tích hợp nhiều nền tảng khác nhau. Kết quả là họ không thể tận dụng hết tiềm năng của từng công cụ, đồng thời phải đối mặt với chi phí gia tăng từ việc duy trì nhiều hệ thống riêng biệt.
Xu hướng giải quyết vấn đề này là chuyển sang hệ sinh thái MarTech “tất-cả-trong-một” (all-in-one), giúp giảm gánh nặng quản trị và tối ưu hóa nguồn lực. Các nền tảng như HubSpot, Salesforce Marketing Cloud, hay các giải pháp địa phương như Antsomi CDP 365 đang cung cấp các tính năng tích hợp sâu, cho phép doanh nghiệp quản lý toàn bộ hành trình khách hàng từ một điểm duy nhất. Việc lựa chọn giải pháp tích hợp không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn đảm bảo tính nhất quán trong trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả ROI từ các hoạt động tiếp thị tự động.
Giai đoạn 2025-2030 sẽ chứng kiến sự bùng nổ của AI tạo sinh (generative AI) trong lĩnh vực marketing automation, mở ra kỷ nguyên “siêu cá nhân hóa” (hyper-personalization) thực sự. Theo dự báo từ các nghiên cứu hàng đầu, 77% nhà tiếp thị sẽ sử dụng công cụ tự động hóa dựa trên AI để tạo nội dung cá nhân hóa, đánh dấu sự chuyển mình từ automation truyền thống sang AI-driven automation. Đặc biệt, thị trường AI trong marketing dự kiến sẽ đạt 107,54 tỷ USD vào năm 2028, với 39% nhà tiếp thị cho rằng AI-driven hyper-personalization sẽ có tác động lớn nhất đến tương lai của email marketing automation.
AI tạo sinh sẽ hoàn toàn thay đổi cách thức sản xuất nội dung marketing, từ việc tự động tạo hình ảnh quảng cáo đến viết kịch bản email cá nhân hóa. Các công cụ như ChatGPT, DALL-E và Meta Advantage+ đã cho phép marketer tạo ra hàng nghìn biến thể quảng cáo trong vài phút, với khả năng tối ưu hóa theo thời gian thực dựa trên phản hồi của khách hàng. Đây không chỉ là sự tiến bộ về mặt kỹ thuật mà còn là cuộc cách mạng về năng suất – theo thống kê tại Việt Nam, các doanh nghiệp áp dụng AI automation có thể giảm thời gian sản xuất nội dung từ 6-8 giờ xuống chỉ còn 1-2 giờ mỗi ngày.
Đồng thời, Customer Data Platform (CDP) thế hệ mới với khả năng kết nối dữ liệu offline-to-online sẽ mở ra khả năng cá nhân hóa “real-time” trên mọi điểm chạm. Hyper-personalization sẽ vượt xa việc chỉ gọi tên khách hàng, mà sẽ phân tích các yếu tố như hành vi duyệt web, vị trí địa lý, thời tiết, và thậm chí cả bối cảnh cảm xúc để tạo ra trải nghiệm “đo ni đóng giày” cho từng cá nhân. Theo IBM, hyper-personalization sử dụng AI và machine learning để phân tích các điểm dữ liệu chi tiết như thời gian trong ngày, thiết bị sử dụng, và thậm chí là điều kiện thời tiết để tạo ra những tương tác có độ liên quan cao. Điều này sẽ biến trải nghiệm khách hàng từ “cá nhân hóa cơ bản” thành “trải nghiệm dự đoán nhu cầu”, nơi AI có thể đáp ứng mong muốn của khách hàng ngay cả trước khi họ nhận ra nhu cầu đó.
Marketing automation trong thời đại 4.0 không còn là tuỳ chọn mà là đòn bẩy bắt buộc nếu doanh nghiệp Việt muốn duy trì lợi thế cạnh tranh. Khi kết hợp đúng công nghệ AI, chiến lược dữ liệu và quy trình tối ưu liên tục, mục tiêu tăng trưởng doanh thu 300% đã được chứng minh khả thi. Yếu tố quyết định thành bại vẫn là tư duy data-driven: lấy khách hàng làm trung tâm, dùng dữ liệu để ra quyết định và cá nhân hoá từng trải nghiệm. Doanh nghiệp hành động sớm hôm nay sẽ sở hữu lợi thế bền vững ngày mai.
Nguồn tham khảo:
Phát triển bởi Cánh Cam Solution.
Bản quyền © 2025. Đã đăng ký.