Hướng dẫn toàn diện về AI Agent cho Tiếp thị Kỹ thuật số

Tiếp thị kỹ thuật số trước đây giống như đi du lịch chỉ với một tấm bản đồ giấy.

Nó thú vị, nhưng đòi hỏi nhiều công sức thủ công, phán đoán và không tránh khỏi những trục trặc. Bạn phải tự nghiên cứu từ khóa, lên lịch đăng bài và theo dõi hiệu quả, hy vọng tiếp cận đúng đối tượng vào đúng thời điểm.

Khi có AI agent, trải nghiệm như được nâng cấp lên GPS: chỉ đường nhanh nhất, dự đoán tình trạng giao thông và thậm chí gợi ý các điểm dừng thú vị.

Với AI agent trong tiếp thị kỹ thuật số, các chiến dịch có thể tự học hỏi, thích nghi và tối ưu hóa theo thời gian thực, biến tiếp thị từ hành trình thủ công thành một cuộc phiêu lưu năng động dựa trên dữ liệu.

Cũng như bản đồ số thay đổi cách đi du lịch, AI agent đang định nghĩa lại tiếp thị kỹ thuật số.

AI trong tiếp thị kỹ thuật số là gì?

AI trong tiếp thị kỹ thuật số là việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Nó giúp doanh nghiệp hiểu hành vi khách hàng và mang lại trải nghiệm cá nhân hóa với ít thao tác thủ công.

AI tận dụng conversational AI để tương tác với khách hàng ngay lập tức và tinh chỉnh nhắm mục tiêu dựa trên các tương tác.

Hãy tưởng tượng bạn đang chạy một chiến dịch quảng cáo cho sản phẩm chăm sóc da mới. Tiếp thị truyền thống có thể phải xác định đối tượng mục tiêu thủ công dựa trên dữ liệu hạn chế, tĩnh. Điều này tốn nhiều thời gian, công sức và dựa vào khảo sát hoặc phương pháp thủ công để thu thập thông tin. Những thông tin này dễ lỗi thời khi sở thích khách hàng thay đổi, khiến chiến dịch khó duy trì hiệu quả.

Tuy nhiên, AI nâng tầm nhắm mục tiêu bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực. Nó xác định các phân khúc ngách, ví dụ như người dùng tìm kiếm 'kem chống lão hóa tự nhiên', và hiển thị quảng cáo cá nhân hóa. Nhờ đó, chiến dịch luôn chính xác, linh hoạt và phù hợp với hành vi khách hàng thay đổi.

Cách sử dụng AI Agent cho tiếp thị kỹ thuật số

1. Phân khúc và nhắm mục tiêu đối tượng

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn, AI agent xác định các phân khúc đối tượng chi tiết dựa trên đặc điểm, sở thích và hành vi.

Điều này giúp marketer triển khai các chiến dịch phù hợp sâu sắc với từng nhóm khách hàng, đảm bảo nội dung đến đúng người vào đúng thời điểm.

Một công ty SaaS cung cấp công cụ quản lý dự án mới có thể dùng AI agent để phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn như hành vi trên website, tương tác mạng xã hội và dữ liệu CRM.

Những thông tin này giúp công ty xác định các phân khúc đối tượng riêng biệt: startup tìm kiếm công cụ mở rộng và nhóm doanh nghiệp quan tâm đến khả năng tích hợp.

Chiến dịch sẽ được tùy chỉnh cho từng nhóm. Ví dụ, startup sẽ thấy quảng cáo nhấn mạnh giá cả hợp lý, còn nhóm doanh nghiệp nhận thông điệp về tích hợp liền mạch.

2. Tối ưu hóa quy trình triển khai chiến dịch

AI agent, bao gồm cả AI sales agent, giúp tự động hóa các tác vụ như lên lịch email, đặt quảng cáo và đăng bài mạng xã hội. Chúng còn có thể điều chỉnh thời gian và nội dung chiến dịch để tối ưu hóa tương tác.

AI agent có thể tự động hóa các tác vụ tiếp thị để triển khai chiến dịch hiệu quả:

• Lên lịch email: Gửi email chào mừng kèm hướng dẫn cá nhân hóa dựa trên từng phân khúc.
• Đặt quảng cáo: Chạy quảng cáo Google nhắm từ khóa như “phần mềm quản lý dự án tốt nhất cho startup” và phân bổ ngân sách linh hoạt theo hiệu quả.
• Đăng bài mạng xã hội: Lên lịch đăng các bài giới thiệu tính năng phù hợp với freelancer vào khung giờ tương tác cao.

3. Thích ứng theo thời gian thực

Một trong những điểm nổi bật của các AI agent là khả năng tối ưu hóa chiến dịch theo thời gian thực. Nhờ multi-agent systems (MAS), các AI agent phối hợp phân tích dữ liệu hiệu suất và điều chỉnh nhanh chóng, nâng cao hiệu quả tổng thể của chiến lược tiếp thị.

Nếu một quảng cáo không hiệu quả, AI có thể điều chỉnh nội dung, thay đổi đối tượng hoặc chuyển ngân sách sang kênh hiệu quả hơn.

Khi chiến dịch của công ty SaaS diễn ra, AI agent có thể theo dõi kết quả và điều chỉnh linh hoạt. Ví dụ:

• Nếu quảng cáo nhắm đến startup kém hiệu quả, AI sẽ thay đổi tiêu đề nhấn mạnh tiết kiệm chi phí hoặc chuyển ngân sách sang phân khúc hiệu quả hơn.
• AI nhận thấy freelancer tương tác nhiều hơn với video và chuyển nguồn lực sang sản xuất video ngắn giới thiệu tính năng theo dõi công việc.

4. Cá nhân hóa động

Dựa trên thông tin thu thập từ tương tác khách hàng, các AI agent tạo ra các đề xuất, email và quảng cáo cá nhân hóa phù hợp từng nhu cầu.

Tận dụng dữ liệu từ tương tác khách hàng, AI cá nhân hóa các điểm chạm:

• Email: Freelancer nhận đề xuất về các tính năng tăng năng suất cá nhân, còn nhóm doanh nghiệp xem các case study về tổ chức lớn sử dụng phần mềm.
• Trang đích: Khách truy cập từ quảng cáo cho startup sẽ thấy trang nhấn mạnh khả năng mở rộng và các gói giá phù hợp với doanh nghiệp đang phát triển.

5. Tiếp thị hội thoại

Một ứng dụng mạnh mẽ của AI trong tiếp thị kỹ thuật số là conversational marketing, sử dụng các công cụ như AI chatbot, voice agent và nền tảng nhắn tin để tạo ra tương tác cá nhân hóa, thời gian thực với khách hàng.

• Hỗ trợ tức thì: AI chatbot và voice agent trò chuyện, trả lời câu hỏi và hướng dẫn khách hàng.
• Trải nghiệm cá nhân hóa:some text
  • Startup được hướng dẫn dùng thử miễn phí tập trung vào cộng tác nhóm.
  • Freelancer nhận câu trả lời tức thì về giá cả.
  • Nhóm doanh nghiệp được mời đặt lịch demo.

Ngành nào đang sử dụng các AI agent cho tiếp thị kỹ thuật số?

Dù các AI agent được ứng dụng trong vô số ngành, dưới đây là cách chúng tạo ra tác động ở một số lĩnh vực phổ biến nhất.

Bất động sản

Các công cụ tiếp thị kỹ thuật số AI như AI chatbot cho bất động sản giúp các agent kết nối với người mua dễ dàng hơn bằng các chiến dịch siêu nhắm mục tiêu và tự động hóa tiếp cận. Những công cụ này:

• Phân tích dữ liệu khách hàng để tạo nội dung phù hợp.
• Tạo chiến dịch email cá nhân hóa dựa trên dữ liệu này, đảm bảo khách hàng nhận thông tin đúng với nhu cầu về bất động sản.
• Sàng lọc khách hàng tiềm năng qua hội thoại và tăng tương tác trên mạng xã hội.

Ví dụ, một cặp đôi trẻ tìm kiếm nhà ở một khu vực cụ thể có thể sẽ thấy quảng cáo Instagram về các căn nhà mới rao bán tại đó, kèm liên kết tham quan ảo.

Tài chính

Các AI agent trong tiếp thị tài chính sử dụng dữ liệu để xây dựng chiến dịch giúp các dịch vụ phức tạp trở nên gần gũi, dễ hiểu.

Finance chatbot là bước đột phá trong tiếp thị kỹ thuật số khi tương tác với khách hàng bằng đề xuất cá nhân hóa, trả lời câu hỏi ngay lập tức và thúc đẩy chuyển đổi qua các chiến dịch phù hợp.

Người quan tâm đến tiền mã hóa có thể thấy quảng cáo YouTube về “Đầu tư Crypto cơ bản”, sau đó AI gửi thêm bản tin cá nhân hóa và công cụ như máy tính ROI để xây dựng niềm tin.

SaaS 

Trong ngành SaaS, AI nâng cao tiếp thị kỹ thuật số bằng cách xác định ý định người dùng và điều chỉnh chiến lược tiếp cận để đạt hiệu quả tối đa. Các công cụ AI giúp doanh nghiệp:

• Phân khúc đối tượng dựa trên hành vi, như quan tâm đến tính năng hoặc giá cả.
• Tạo chiến dịch quảng cáo động, cá nhân hóa trên các nền tảng như Facebook.
• Tự động hóa quy trình email để gửi các thông tin phù hợp đúng lúc, như mời demo hoặc gia hạn dùng thử, dựa trên mức độ tương tác của người dùng.

Hãy tưởng tượng một công ty quy mô vừa đang tìm hiểu về các công cụ CRM. Các tác nhân AI nhận diện sự quan tâm của họ dựa trên thời gian đọc các bài viết blog về hợp tác nhóm. Điều này kích hoạt quảng cáo Facebook giới thiệu các tính năng của nền tảng SaaS và tiếp theo là lời mời tham gia hội thảo trực tuyến cá nhân hóa.

Thương mại điện tử

AI đang thay đổi lĩnh vực bán lẻ trực tuyến với các chiến lược tiếp thị nhắm mục tiêu và cá nhân hóa cao. AI hội thoại cho thương mại điện tử cho phép đề xuất sản phẩm theo thời gian thực phù hợp với sở thích từng cá nhân.

Ví dụ, một khách hàng đang tìm kiếm các sản phẩm gia dụng thân thiện với môi trường có thể nhìn thấy quảng cáo Facebook về đồ dùng nhà bếp bền vững sau khi ghé thăm blog của thương hiệu về lối sống xanh. Sau đó, họ nhận được email giới thiệu các sản phẩm phù hợp với giá trị bảo vệ môi trường, như ống hút tái sử dụng.

Nhà hàng - Khách sạn

Các công cụ AI, bao gồm cả chatbot cho khách sạn, đang thay đổi tiếp thị số bằng cách tạo ra hành trình khách hàng cá nhân hóa cao.

• Một du khách độc hành tìm kiếm các gói phiêu lưu có thể thấy quảng cáo Instagram giới thiệu các tour đi bộ phù hợp với sở thích của họ.
• Chatbot khách sạn có thể trực tiếp tương tác với du khách, trả lời câu hỏi, đề xuất lựa chọn phù hợp và cung cấp ưu đãi độc quyền để khuyến khích đặt phòng.

7 Công cụ hàng đầu trong Tiếp thị số AI

1. Botpress

Botpress là nền tảng mạnh mẽ, linh hoạt để xây dựng các tác nhân tiếp thị số AI và giải pháp dựa trên LLM. Được thiết kế cho lập trình viên và marketer, Botpress kết hợp khả năng tùy chỉnh với các tính năng tiên tiến như hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), hỗ trợ đa ngôn ngữ và đa kênh.

Với Botpress, người dùng có thể tạo các tác nhân AI tùy chỉnh và dễ mở rộng cho tạo khách hàng tiềm năng, tự động hóa chiến dịch và tương tác khách hàng cá nhân hóa. Các tác nhân này tích hợp liền mạch với CRM, công cụ email marketing và nền tảng phân tích, là lựa chọn lý tưởng cho doanh nghiệp muốn tối ưu hóa tiếp thị số.

‍‍Tính năng nổi bật

• AI hội thoại tiên tiến nhờ công nghệ NLU và LLM.
• Khả năng đa ngôn ngữ và đa kênh để tiếp cận nhiều nhóm khách hàng.
• Quy trình tùy chỉnh cho các ứng dụng bán hàng và tương tác khách hàng.
• Tích hợp với CRM, nền tảng tiếp thị và các công cụ khác để vận hành liền mạch.

Ưu điểm

• Rất linh hoạt và thân thiện với lập trình viên cho các giải pháp tùy chỉnh.
• Dễ dàng mở rộng cho cả doanh nghiệp nhỏ và lớn.

Nhược điểm

• Một số tích hợp sẵn còn hạn chế, có thể cần cấu hình thêm trong một số trường hợp.

2. Drift

Drift, được Salesloft mua lại vào tháng 2 năm 2024, là nền tảng tiếp thị hội thoại chuyên giúp doanh nghiệp kết nối với khách hàng tiềm năng theo thời gian thực.

Chatbot AI của Drift chuyên đánh giá khách hàng tiềm năng, tự động hóa lên lịch họp và cá nhân hóa hội thoại.

‍‍Tính năng nổi bật

• Khả năng tiếp thị hội thoại thời gian thực
• Đánh giá và phân luồng khách hàng tiềm năng bằng AI
• Tích hợp liền mạch với các CRM phổ biến như Salesforce và HubSpot
• Tự động hóa lên lịch họp

Ưu điểm:

• Tập trung mạnh vào đồng bộ bán hàng với phân luồng khách hàng tiềm năng thời gian thực.
• Tích hợp mạnh mẽ với CRM như Salesforce và HubSpot.
• Giao diện dễ sử dụng với khả năng chatbot nâng cao.

Nhược điểm:

• Giá có thể cao đối với doanh nghiệp nhỏ.
• Tính năng tập trung nhiều vào bán hàng, hạn chế các trường hợp sử dụng khác.

3. Intercom

Intercom là nền tảng giao tiếp khách hàng kết hợp chatbot AI với công cụ nhắn tin giúp doanh nghiệp kết nối hiệu quả với khách hàng. Intercom nổi bật trong tự động hóa hỗ trợ khách hàng, hướng dẫn người dùng mới và đánh giá khách hàng tiềm năng.

Chatbot của Intercom hoạt động cùng trò chuyện trực tiếp để hỗ trợ cá nhân hóa theo thời gian thực.

‍‍Tính năng nổi bật

• Nhắn tin chủ động để tăng tương tác cá nhân hóa
• Chatbot AI tích hợp với hỗ trợ trò chuyện trực tiếp
• Phân tích người dùng chuyên sâu để nhắm mục tiêu tốt hơn
• Nhiều lựa chọn tích hợp với các công cụ hiện có

Ưu điểm:

• Thiết kế trực quan cho cả doanh nghiệp và người dùng.
• Nhắn tin chủ động xuất sắc cho tương tác cá nhân hóa.
• Nhiều lựa chọn tích hợp toàn diện với các công cụ hiện có.

Nhược điểm:

• Giá cao đối với các công ty đang phát triển có lượng khách hàng lớn.
• Khả năng tùy chỉnh quy trình còn hạn chế.

4. Ada

Ada là nền tảng chatbot không cần lập trình dành cho doanh nghiệp muốn tự động hóa tương tác khách hàng trên quy mô lớn.

Lý tưởng cho hỗ trợ khách hàng, bot AI của Ada xử lý các câu hỏi thường gặp, hướng dẫn người dùng khắc phục sự cố và cá nhân hóa tương tác dựa trên hành vi khách hàng.

‍‍Tính năng nổi bật

• Trình dựng chatbot không cần lập trình, dễ sử dụng
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ để tiếp cận toàn cầu
• Tính năng cá nhân hóa dựa trên hành vi khách hàng
• Tích hợp liền mạch với CRM và nguồn dữ liệu

Ưu điểm:

• Thân thiện với người dùng, không cần kỹ năng kỹ thuật.
• Khả năng đa ngôn ngữ để tiếp cận toàn cầu.
• Tích hợp liền mạch với công cụ CRM và nguồn dữ liệu.

Nhược điểm:

• Chủ yếu tập trung vào hỗ trợ khách hàng, ít tính năng tiếp thị.
• Tùy chỉnh hạn chế so với các lựa chọn mã nguồn mở.

5. Tars

Tars là nền tảng chatbot tập trung vào tạo trang đích hội thoại để tăng khách hàng tiềm năng và chuyển đổi. Phù hợp cho doanh nghiệp chạy chiến dịch PPC, Tars thay thế biểu mẫu truyền thống bằng chatbot tương tác, thu thập thông tin và hướng dẫn người dùng hoàn thành hành động.

Giao diện trực quan và phân tích mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch để đạt ROI tối đa.

‍‍Tính năng nổi bật

• Trang đích hội thoại cho tạo khách hàng tiềm năng
• Tối ưu hóa chiến dịch PPC với tích hợp chatbot
• Thiết lập trực quan và phân tích mạnh mẽ
• Mẫu dựng sẵn để triển khai nhanh chóng

Ưu điểm:

• Xuất sắc trong tối ưu hóa chiến dịch PPC.
• Đơn giản hóa tương tác người dùng, tăng tỷ lệ chuyển đổi.
• Giao diện trực quan, thiết lập nhanh.

Nhược điểm:

• Chỉ giới hạn cho các trường hợp sử dụng cụ thể như tạo khách hàng tiềm năng và trang đích.
• Không mạnh về duy trì tương tác khách hàng lâu dài.

6. ManyChat

ManyChat là công cụ xây dựng chatbot chuyên tự động hóa tương tác trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook Messenger, Instagram và WhatsApp. Được thiết kế cho marketer và doanh nghiệp nhỏ, ManyChat giúp đơn giản hóa tạo khách hàng tiềm năng, tương tác và chăm sóc khách hàng với giao diện kéo-thả dễ dùng.

Kết nối với công cụ thương mại điện tử và CRM, ManyChat giúp doanh nghiệp thúc đẩy doanh số và xây dựng quan hệ qua tiếp thị hội thoại tương tác.

‍‍Tính năng nổi bật

• Tự động hóa tiếp thị mạng xã hội trên nhiều nền tảng
• Giao diện kéo-thả để tạo chatbot đơn giản
• Tích hợp với công cụ thương mại điện tử và CRM
• Hỗ trợ chiến dịch tiếp thị hội thoại tương tác

Ưu điểm:

• Giá phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ.
• Rất hiệu quả cho tự động hóa tiếp thị mạng xã hội.
• Trình dựng kéo-thả dễ sử dụng.

Nhược điểm:

• Ít ứng dụng ngoài mạng xã hội.
• Phụ thuộc vào API nền tảng nên có thể bị gián đoạn khi cập nhật.

Nâng tầm nỗ lực Tiếp thị số của bạn với AI

Ngày nay, các chiến dịch tiếp thị số được hưởng lợi lớn từ việc tận dụng AI để tối ưu hóa chiến lược, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự tương tác hiệu quả.

Nó giống như việc bạn chuyển sang dùng GPS sau cả đời chỉ dùng bản đồ giấy.

Sẵn sàng chuyển đổi hoạt động tiếp thị số của bạn? Botpress cung cấp cho bạn các công cụ cần thiết để xây dựng giải pháp AI tùy chỉnh, bao gồm chatbot nâng cao và tự động hóa thông minh.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Những loại dữ liệu nào mà các tác nhân AI cần để hoạt động hiệu quả?

Các tác nhân AI cần truy cập vào dữ liệu có cấu trúc (như hồ sơ CRM và phân tích web) và dữ liệu phi cấu trúc (như lịch sử trò chuyện và tương tác trên mạng xã hội) để hoạt động hiệu quả. Dữ liệu càng liên quan và đa dạng thì tác nhân AI càng có thể cá nhân hóa thông điệp và tự động hóa quy trình tốt hơn.

2. Dữ liệu mà các tác nhân AI phân tích trong bối cảnh tiếp thị có an toàn không?

Dữ liệu mà các tác nhân AI phân tích trong bối cảnh tiếp thị được bảo vệ bằng các giao thức mã hóa và tiêu chuẩn tuân thủ như GDPR, CCPA và SOC 2. Tuy nhiên, mức độ bảo mật thực tế phụ thuộc vào cách doanh nghiệp thiết lập chính sách dữ liệu và việc kiểm tra các công cụ bên thứ ba có được thực hiện kỹ lưỡng hay không.

3. Tác nhân AI khác gì so với mô hình học máy trong tiếp thị?

Tác nhân AI khác với mô hình học máy ở chỗ tác nhân AI không chỉ phân tích dữ liệu mà còn đưa ra quyết định theo thời gian thực và tự động quản lý quy trình làm việc. Mô hình học máy tạo ra nhận định và dự đoán, còn tác nhân AI sử dụng các kết quả đó để chủ động thực hiện các chiến lược tiếp thị.

4. Các tác nhân AI có thể tích hợp với các hệ thống MarTech hiện có (như HubSpot, Mailchimp, v.v.) không?

Có, các tác nhân AI có thể tích hợp với các hệ thống MarTech hiện có như HubSpot, Mailchimp, Salesforce và các nền tảng khác thông qua tích hợp sẵn hoặc kết nối API tùy chỉnh. Điều này cho phép tự động hóa các bước chăm sóc khách hàng và tổng hợp thông tin khách hàng trên nhiều nền tảng.

5. Những thách thức khi tích hợp tác nhân AI với công cụ CRM và phân tích là gì?

Những thách thức chính khi tích hợp tác nhân AI với công cụ CRM và phân tích bao gồm sự khác biệt về cấu trúc dữ liệu, giới hạn truy cập API, vấn đề đồng bộ hóa và việc điều chỉnh hành vi AI theo các quy tắc riêng của doanh nghiệp. Để vượt qua các thách thức này cần cấu hình kỹ thuật phù hợp và giám sát liên tục để đảm bảo AI hoạt động ổn định.