Tăng trưởng không đến từ việc sắm thêm công cụ
AI agents marketing là các tác nhân trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ công việc tiếp thị, tương tác với khách hàng qua nhiều kênh hoặc thay mặt người mua tìm kiếm, so sánh và thực hiện giao dịch. Nhận định này giúp nhìn rõ thay đổi đang diễn ra: AI không còn chỉ là một công cụ phụ trợ, mà đang tác động đến cả cách doanh nghiệp vận hành martech và phục vụ khách hàng. Vietnam Martech Day 2026, tổ chức ngày 1/11 tại Hà Nội, TP.HCM và trực tuyến, quy tụ chuyên gia từ Việt Nam, Singapore, Thái Lan và Australia. Thông điệp đáng chú ý của sự kiện là tương lai martech Việt Nam không phụ thuộc vào việc doanh nghiệp sở hữu bao nhiêu phần mềm, mà ở khả năng phối hợp nhân lực, dữ liệu ngữ cảnh và agents để tạo tăng trưởng. Đây là hướng đi thuyết phục hơn cuộc đua mua công nghệ: công cụ chỉ có giá trị khi giải quyết đúng nhu cầu khách hàng và mục tiêu kinh doanh.
Quy mô thị trường khiến bài toán chọn lọc càng cấp thiết. TS. Đinh Lê Đạt nhận định hệ sinh thái martech toàn cầu có hơn 15.500 công cụ và đang chuyển từ giai đoạn hợp nhất dữ liệu “Golden Customer” sang tiếp thị dựa trên “Golden Context”, nơi bối cảnh và tác nhân thông minh giữ vai trò lớn hơn. Khi dữ liệu cho biết khách hàng là ai, dữ liệu ngữ cảnh giúp doanh nghiệp hiểu họ đang cần gì trong một tình huống cụ thể. Thiếu lớp ngữ cảnh, tự động hóa dễ biến thành những thông điệp hàng loạt không đúng lúc.
Ba làn sóng ứng dụng, một yêu cầu chung
AI agents đang mở rộng vai trò theo ba hướng: tự động hóa tác vụ thường ngày của marketer; đại diện doanh nghiệp chủ động tương tác trên website, thông báo ứng dụng, Zalo, SMS và email; rồi tiến đến đại diện người tiêu dùng để tìm kiếm, so sánh và giao dịch thay họ. Điều đó mở ra cơ hội cải thiện truyền thông, bán hàng và chăm sóc khách hàng trong cùng một hành trình, thay vì để từng kênh hoạt động rời rạc. Nhưng tự động hóa không đồng nghĩa với thấu hiểu. Muốn cá nhân hóa marketing có ích, doanh nghiệp cần nối dữ liệu khách hàng với bối cảnh và mục tiêu cụ thể. Một agent gửi đúng nội dung vào đúng kênh có thể giảm thao tác cho đội ngũ; một agent thiếu thông tin thống nhất có thể lặp lại sai sót ở tốc độ cao. Vì vậy, dữ liệu tập trung và trách nhiệm vận hành rõ ràng phải đi trước việc mở rộng số lượng agents.
Đây cũng là lý do không nên xem AI như phép màu thay thế nhân lực. CEO AKA Digital Phượng Phạm khuyến nghị doanh nghiệp ưu tiên mua các năng lực tiêu chuẩn đã được kiểm chứng, dành nguồn lực nội bộ cho lợi thế riêng, đồng thời gắn trách nhiệm của khối công nghệ và kinh doanh với kết quả cuối cùng. Mô hình vận hành kết hợp nhân sự hiểu thương hiệu với chuyên gia bên ngoài thực tế hơn việc giao toàn bộ bài toán cho công nghệ. Con người xác định mục tiêu, kiểm tra cách xử lý và can thiệp khi agent không hiểu đủ ngữ cảnh.
Dữ liệu và những thử nghiệm nhỏ tạo khác biệt
Bài học từ bán lẻ cho thấy dữ liệu tốt có thể giúp doanh nghiệp nhìn ra vấn đề cụ thể, thay vì chạy theo dự báo chung chung. Phân tích hơn 2.000 cửa hàng vật lý, TS. Thông Đỗ ghi nhận lượt khách đến cửa hàng chững lại, trong khi giá trị đơn hàng trung bình trên mỗi khách tăng 16%; tỷ lệ chuyển đổi tổng thể lại giảm khoảng 3 điểm phần trăm. Những chuyển động trái chiều này đòi hỏi doanh nghiệp phân tích hành vi tại điểm bán, tìm hiểu khách ghé thăm nhưng chưa mua và điều chỉnh thông điệp theo từng vùng miền. Đó là nền tảng thiết thực cho cá nhân hóa marketing: không phải tạo thêm biến thể nội dung vô hạn, mà dùng dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định sát hành vi hơn. Với người mua, kết quả có thể là thông tin phù hợp hơn; với doanh nghiệp, đó là cơ hội cải thiện chuyển đổi và tránh lãng phí tương tác.
Doanh nghiệp nhỏ không cần khởi đầu bằng một hệ sinh thái phức tạp. Một ví dụ được nêu tại sự kiện là chương trình “mua 10 tặng 1” trên ứng dụng nhỏ: tập trung vào một tác vụ khách hàng sử dụng thường xuyên đã giúp doanh nghiệp định danh 45% tổng số giao dịch tại cửa hàng. Giá trị của thử nghiệm này nằm ở việc biến một hoạt động quen thuộc thành nguồn dữ liệu có thể sử dụng, chứ không ở việc triển khai công nghệ thật lớn. Ông Minh Nguyễn cũng nhấn mạnh thiếu nhân sự vận hành đủ năng lực và biến động nhân sự cao là rào cản, khiến lớp dữ liệu khách hàng tập trung, thống nhất trở thành điều kiện cần trước khi triển khai AI.
Lộ trình nên bắt đầu từ nền móng
Với martech Việt Nam, ưu tiên lúc này không nên là giao càng nhiều quyết định cho AI càng tốt. Lộ trình ba bước được đề xuất cho năm tới gồm hợp nhất các công cụ rời rạc, làm chủ dữ liệu chính chủ và bắt đầu thử nghiệm AI agents. Trình tự này hợp lý vì mỗi bước xử lý một điểm nghẽn: công cụ phân mảnh gây đứt đoạn vận hành, dữ liệu thiếu quyền kiểm soát cản trở cá nhân hóa, còn thử nghiệm có giới hạn giúp doanh nghiệp kiểm chứng agent trước khi mở rộng. Doanh nghiệp cũng cần chuẩn hóa thông tin sản phẩm để các tác nhân mua sắm có thể đọc, hiểu và hỗ trợ giao dịch. Khi agents trở thành một điểm tiếp xúc mới, nội dung và dữ liệu không chỉ phục vụ người lướt web mà còn phải đủ rõ cho hệ thống tự động. Đây là thay đổi về cách chuẩn bị cho hành trình mua hàng, không đơn thuần là thêm một kênh quảng bá.
AI agents có thể thúc đẩy tăng trưởng khi được đặt vào một hệ thống biết kết hợp phán đoán của con người, dữ liệu đáng tin cậy và tự động hóa đúng chỗ. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ một nhu cầu khách hàng cụ thể, thiết lập quyền sở hữu dữ liệu và đo kết quả trước khi mở rộng. Mua thêm công cụ mà thiếu những nền tảng ấy chỉ làm hệ thống phức tạp hơn; làm tốt chúng mới biến agents thành trợ lực thực sự cho marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng.
