XU HƯỚNG AI TRONG KINH DOANH: CƠ HỘI BỨT PHÁ CHO DOANH NGHIỆP SMEs

Xu hướng AI trong kinh doanh đang trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp SMEs nâng cao hiệu quả và tạo lợi thế cạnh tranh. Từ tối ưu vận hành, marketing đến chăm sóc khách hàng, AI mang lại nhiều cơ hội tăng trưởng đột phá. Trong bài viết này, AI FIRST sẽ cùng bạn đọc khám phá cách doanh nghiệp có thể bắt kịp và ứng dụng hiệu quả xu hướng AI để bứt phá trong thời đại số.

1. Xu hướng AI trong kinh doanh: Cơ hội và thách thức cho doanh nghiệp SMEs

Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là công nghệ “của tương lai” mà chính là chìa khóa sống còn của hiện tại. Đặc biệt với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), AI mang lại cơ hội lớn để rút ngắn khoảng cách với các “ông lớn”, tận dụng công nghệ để tối ưu hoá hiệu suất, tăng trưởng doanh thu và tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội.

Cơ hội từ AI cho doanh nghiệp SMEs: 

• Tối ưu hóa chi phí vận hành: AI giúp doanh nghiệp tự động hóa các quy trình như chăm sóc khách hàng, quản lý kho, báo cáo tài chính… từ đó giảm tải chi phí nhân sự và vận hành mà vẫn đảm bảo hiệu quả.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Các công cụ AI như chatbot, AI phân tích hành vi cho phép doanh nghiệp hiểu sâu hơn về khách hàng, từ sở thích, lịch sử mua hàng đến thói quen chi tiêu, từ đó cá nhân hóa hành trình mua hàng ở từng điểm chạm.

• Tăng trưởng doanh thu từ dữ liệu: AI hỗ trợ phân tích big data theo thời gian thực, giúp dự đoán xu hướng tiêu dùng, định giá sản phẩm tối ưu, nhận diện khách hàng tiềm năng và đưa ra quyết định chiến lược kịp thời.

• Cạnh tranh công bằng với “ông lớn”: Với chi phí đầu tư ban đầu không còn quá cao, SMEs hoàn toàn có thể tiếp cận những công nghệ AI mà trước đây chỉ doanh nghiệp lớn mới dùng được, từ AI tạo nội dung, AI marketing automation, cho đến AI quản trị doanh nghiệp.

• Mở rộng thị trường nhanh chóng: Nhờ AI, SMEs có thể thử nghiệm nhiều mô hình kinh doanh online mới, mở rộng thị trường ngoài khu vực truyền thống và thâm nhập thị trường ngách một cách linh hoạt.

Mặc dù AI mang lại cơ hội rất lớn cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, nhưng thực tế hiện nay không ít doanh nghiệp đang đứng bên lề của làn sóng chuyển đổi số. Đi kèm là những thách thức như sau:

• Thiếu chiến lược rõ ràng: Rất nhiều chủ doanh nghiệp biết AI là xu hướng tất yếu nhưng thiếu kiến thức nền tảng và lộ trình rõ ràng để ứng dụng vào thực tế. Không có kế hoạch cụ thể khiến doanh nghiệp bị “ngợp” giữa hàng loạt công cụ AI trên thị trường.

• Đối thủ đã đi trước một bước: Nhiều đối thủ kinh doanh online đã kịp thời ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, phân tích hành vi mua sắm, và tối ưu bán hàng tự động, khiến họ bứt phá nhanh chóng. Trong khi đó, doanh nghiệp của bạn vẫn vận hành theo cách cũ, dễ bị tụt lại phía sau.

• Nhân sự không đủ năng lực triển khai AI: Các SMEs thường thiếu đội ngũ IT nội bộ có kiến thức về AI, dẫn đến việc phụ thuộc vào đơn vị bên ngoài mà không hiểu rõ mình cần gì, hoặc chọn sai giải pháp, lãng phí nguồn lực.

• Hạ tầng dữ liệu rời rạc, không có chiến lược số bài bản: AI muốn hoạt động hiệu quả cần dữ liệu “sạch” và tập trung. Nhưng hiện nay, nhiều SMEs chưa có hệ thống thu thập – xử lý – phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, khiến AI không phát huy được sức mạnh.

• Tâm lý sợ thay đổi, sợ đầu tư sai: Tâm lý e ngại rủi ro, sợ tốn chi phí, cộng với việc chưa thấy ngay kết quả khiến nhiều doanh nghiệp chần chừ, bỏ lỡ thời điểm vàng để chuyển đổi, trong khi đối thủ thì ngày càng đi xa.

2. 6 xu hướng AI nổi bật thay đổi bức tranh kinh doanh toàn cầu

Trong 5 năm trở lại đây, AI đã phát triển với tốc độ phi mã, trở thành trung tâm của mọi đổi mới trong kinh doanh. Các doanh nghiệp từ đa quốc gia cho tới SMEs đều đang tận dụng AI để cải tiến vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn. Dưới đây là 5 xu hướng AI tiêu biểu đang tái định hình toàn bộ bức tranh kinh doanh toàn cầu.

2.1. Tự động hóa quy trình vận hành

AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tối ưu nhân lực và tăng độ chính xác trong mọi khâu vận hành.

Đối với các doanh nghiệp SMEs, việc vận hành hiệu quả nhưng vẫn tiết kiệm chi phí là một “bài toán khó”. Tuy nhiên, với AI, đặc biệt là các giải pháp tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) kết hợp với Machine Learning, doanh nghiệp có thể:

• Tự động xử lý đơn hàng, cập nhật tồn kho, tạo báo giá mà không cần can thiệp thủ công;

• Tạo báo cáo tài chính và KPI tự động hàng tuần/tháng, giúp chủ doanh nghiệp dễ dàng theo dõi hiệu suất;

• Theo dõi, dự báo nguyên vật liệu để nhập hàng kịp thời, tránh thiếu hụt hoặc tồn kho dài ngày;

• Tự động hóa quy trình tuyển dụng, lọc hồ sơ ứng viên, lên lịch phỏng vấn.

Ví dụ: Một công ty phân phối mỹ phẩm ứng dụng AI để kết nối dữ liệu từ hệ thống bán hàng, kho và vận chuyển. Kết quả là họ giảm 40% thời gian xử lý đơn hàng, đồng thời tăng độ chính xác lên 98%, nhờ loại bỏ lỗi do con người nhập sai dữ liệu.

Tự động hóa doanh nghiệp bằng AI không chỉ giúp vận hành hiệu quả hơn, mà còn giải phóng nguồn lực, để đội ngũ tập trung vào những việc mang lại giá trị cao hơn như phát triển sản phẩm, chăm sóc khách hàng hay mở rộng thị trường.

2.2. AI trong chăm sóc khách hàng

AI giúp doanh nghiệp phục vụ khách hàng 24/7, với tốc độ nhanh hơn, cá nhân hóa hơn và ít tốn kém hơn. Chăm sóc khách hàng là yếu tố sống còn, nhưng SMEs thường gặp bài toán nan giải: “khách hỏi nhiều – nhân sự ít – trả lời chậm – dễ mất khách.” Đây là lúc AI trở thành trợ lý số đắc lực:

• AI Chatbot: Trả lời tự động 24/7 các câu hỏi thường gặp về sản phẩm, chính sách, tình trạng đơn hàng…

• Voicebot: Gọi điện nhắc lịch hẹn, khảo sát mức độ hài lòng hoặc chăm sóc sau bán hàng.

• AI phân tích cảm xúc: Đánh giá mức độ hài lòng trong cuộc gọi, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ.

• Hệ thống hỗ trợ tự động phân loại ticket: Giúp nhân viên CSKH tập trung vào các yêu cầu phức tạp.

Ví dụ: Một spa quy mô nhỏ sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách đặt lịch, tư vấn dịch vụ và phản hồi tự động trên fanpage. Chỉ sau 3 tháng, tỷ lệ chuyển đổi từ inbox thành khách hàng tăng 28%, trong khi chi phí nhân sự trực tuyến gần như không tăng.

AI không thay thế con người, nhưng có thể giúp SMEs phục vụ khách hàng một cách chuyên nghiệp và tức thời. Đây là lợi thế mà nếu bỏ lỡ, đối thủ sẽ tận dụng thay bạn.

2.3. Phân tích dữ liệu và dự đoán hành vi

AI đang thay đổi cách doanh nghiệp phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh. Không chỉ còn là theo dõi quá khứ, AI giờ đây giúp chủ doanh nghiệp nhìn thấy trước hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường trong tương lai.

• Theo dõi hành vi khách hàng theo thời gian thực: AI thu thập dữ liệu từ website, ứng dụng, mạng xã hội và hệ thống bán hàng để phân tích chính xác hành vi mua sắm.

• Dự đoán nhu cầu mua hàng: Dựa trên lịch sử giao dịch, tần suất truy cập và sản phẩm đã xem, hệ thống gợi ý sản phẩm mà khách hàng có khả năng mua cao nhất.

• Xác định khách hàng tiềm năng: AI phân nhóm khách hàng dựa theo mức độ quan tâm và hành vi tương tác, từ đó giúp tối ưu ngân sách quảng cáo.

• Tối ưu quyết định kinh doanh: Nhà quản lý có thể ra quyết định về chiến dịch khuyến mãi, thời điểm tung sản phẩm mới, phân phối hàng hóa theo dữ liệu thực tế.

Ví dụ: Một thương hiệu thực phẩm sạch đã ứng dụng AI để phân tích lịch sử mua hàng của khách và phát hiện nhu cầu tăng cao vào đầu tuần. Họ thay đổi thời điểm tung khuyến mãi và gợi ý sản phẩm đúng lúc, từ đó doanh thu tăng đều 30% mỗi tuần.

2.4. AI cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Trong một thế giới mà người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận với hàng trăm quảng cáo mỗi ngày, cá nhân hóa là chìa khóa giữ chân và chuyển đổi khách hàng. AI đóng vai trò trung tâm trong việc tạo ra trải nghiệm mua hàng “đúng người – đúng thời điểm – đúng thông điệp”:

• Gợi ý sản phẩm cá nhân hóa: AI phân tích hành vi và lịch sử mua hàng để hiển thị những sản phẩm phù hợp nhất với từng khách.

• Tự động hóa email/SMS marketing theo từng nhóm người dùng: Tùy vào lịch sử tương tác, AI sẽ cá nhân hóa nội dung, thời gian gửi, CTA phù hợp với từng khách hàng.

• Tùy biến giao diện website/app theo người dùng: Ví dụ, khách thích váy sẽ nhìn thấy trang chủ khác so với khách thích áo sơ mi.

• Cá nhân hóa dịch vụ khách hàng: AI giúp các chatbot và nhân viên hỗ trợ đưa ra phản hồi đúng theo ngữ cảnh và nhu cầu của từng khách.

Cá nhân hóa không còn là một cách thức marketing mà nó còn đòi hỏi tối thiểu của người tiêu dùng hiện đại. Với AI, doanh nghiệp SMEs hoàn toàn có thể mang đến trải nghiệm “đo ni đóng giày” cho từng khách hàng – như các thương hiệu lớn vẫn đang làm.

2.5. AI Generative – Tạo nội dung tự động

Tạo nội dung marketing tốn rất nhiều thời gian, nhân lực và chi phí. Nhưng với AI Generative (hay AI tạo sinh), doanh nghiệp vừa và nhỏ giờ đây có thể sản xuất nội dung nhanh hơn, đều hơn, mà vẫn đảm bảo tính sáng tạo và hiệu quả truyền thông.

AI Generative là các công cụ trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, video, âm thanh dựa trên dữ liệu đầu vào. Những công nghệ này đang làm thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận hoạt động sáng tạo nội dung.

• Viết bài quảng cáo, bài SEO, email marketing: Tạo bản nháp nhanh chóng chỉ từ vài từ khóa hoặc mục tiêu nội dung.

• Sáng tạo hình ảnh và video sản phẩm: Thiết kế banner, ảnh nền, video quảng bá mà không cần graphic designer chuyên nghiệp.

• Tạo kịch bản chatbot, kịch bản hội thoại: Phù hợp cho chăm sóc khách hàng tự động hoặc telesales.

• Phát triển nội dung mạng xã hội: Gợi ý caption, lịch đăng bài, hashtag giúp tiết kiệm công sức lên kế hoạch.

Ví dụ: Một trung tâm tiếng Anh sử dụng ChatGPT để viết nội dung cho fanpage, blog và email hằng tuần. Thay vì mất 5 ngày chuẩn bị kế hoạch, giờ họ chỉ cần 1 buổi sáng mỗi tuần để có đủ nội dung chất lượng và thu hút học viên tiềm năng.

2.6. AI trong marketing và bán hàng

Marketing và bán hàng là hai mũi nhọn quyết định doanh thu. Với sự hỗ trợ của AI, doanh nghiệp không chỉ tiếp cận đúng khách hàng hơn, mà còn bán hàng hiệu quả hơn nhờ phân tích và tự động hóa toàn bộ hành trình mua sắm.

AI đang giúp các doanh nghiệp SMEs tối ưu ngân sách quảng cáo, hiểu rõ nhu cầu khách hàng và ra quyết định nhanh hơn dựa trên dữ liệu thực tế.

• Tối ưu quảng cáo kỹ thuật số: AI phân tích hiệu suất từng mẫu quảng cáo, điều chỉnh nội dung, đối tượng và ngân sách theo thời gian thực.

• Xác định khách hàng tiềm năng: Phân tích hành vi người dùng để xác định đâu là khách dễ chuyển đổi nhất, giúp đội sales tập trung đúng người.

• Tự động hóa email và tin nhắn chăm sóc khách: Gửi đúng thông điệp vào đúng thời điểm để nuôi dưỡng khách hàng và khơi gợi nhu cầu mua lại.

• Tối ưu kịch bản bán hàng: AI có thể phân tích các cuộc gọi bán hàng, phản hồi khách hàng và đề xuất cải tiến kịch bản để tăng tỉ lệ chốt đơn.

Ví dụ: Một cửa hàng mỹ phẩm sử dụng AI để phân tích lượt tương tác trên Facebook và email. Họ phát hiện khách hàng nữ trong độ tuổi 28 đến 35 phản hồi tốt nhất vào 20h mỗi tối. Sau khi điều chỉnh thời gian gửi ưu đãi, doanh số tăng 45% chỉ sau 2 tuần.

3. Các bước triển khai AI trong kinh doanh online hiệu quả 

Để ứng dụng AI vào kinh doanh online một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần có một quy trình rõ ràng từ đánh giá nhu cầu đến triển khai, giám sát và cải tiến liên tục. Dưới đây là 7 bước quan trọng giúp doanh nghiệp SMEs bắt đầu hành trình chuyển đổi số thông minh cùng AI.

3.1. Đánh giá nhu cầu và xác định mục tiêu ứng dụng AI

Trước khi bắt tay vào triển khai bất kỳ giải pháp công nghệ nào, doanh nghiệp cần trả lời câu hỏi quan trọng: "Chúng ta cần AI để làm gì?"

Việc đánh giá đúng nhu cầu và xác định rõ mục tiêu sẽ giúp doanh nghiệp tránh rơi vào tình trạng chạy theo xu hướng nhưng thiếu định hướng cụ thể, dễ lãng phí nguồn lực. Hãy bắt đầu từ những vấn đề đang tồn tại trong doanh nghiệp: bán hàng chậm, chi phí marketing cao, chăm sóc khách hàng quá tải, quy trình nội bộ cồng kềnh, dữ liệu khách hàng bị rời rạc hoặc không khai thác được…

Sau đó, xác định mục tiêu rõ ràng và đo lường được, chẳng hạn như:

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng online

• Tự động hóa 70% quy trình chăm sóc khách hàng cơ bản

• Giảm chi phí chạy quảng cáo mà vẫn giữ hiệu quả tiếp cận

• Rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng hoặc tạo báo cáo

Chỉ khi hiểu rõ vấn đề và mục tiêu, doanh nghiệp mới lựa chọn đúng công cụ và lộ trình triển khai AI phù hợp với năng lực và ngân sách của mình.

3.2. Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Dữ liệu chính là “nguồn sống” của mọi hệ thống AI. Nếu không có dữ liệu, hoặc có nhưng thiếu tổ chức và không thể phân tích được, thì dù sử dụng công cụ hiện đại đến đâu, doanh nghiệp cũng không thể thu về giá trị thật sự từ AI.

Ở bước này, điều quan trọng là doanh nghiệp cần nhận thức rõ mình đang có những loại dữ liệu nào, đang thiếu gì và khai thác dữ liệu ra sao. Dưới đây là quy trình chi tiết để thực hiện hiệu quả:

1- Xác định nguồn dữ liệu hiện có

Hầu hết các doanh nghiệp đã và đang sở hữu rất nhiều dữ liệu, nhưng không hề nhận ra hoặc chưa khai thác đúng cách. Các nguồn dữ liệu phổ biến bao gồm:

• Dữ liệu bán hàng: lịch sử đơn hàng, sản phẩm đã mua, thời gian mua, giá trị đơn hàng, số lần mua lại.

• Dữ liệu hành vi người dùng trên website hoặc ứng dụng: thời gian truy cập, số lần xem trang, sản phẩm đã click, tỷ lệ thoát, lượt bỏ giỏ hàng...

• Dữ liệu từ mạng xã hội: lượt tương tác trên bài viết, bình luận, phản hồi khách hàng trong inbox.

• Dữ liệu chăm sóc khách hàng: nội dung cuộc gọi, lịch sử trò chuyện qua chatbot, phản hồi từ khảo sát mức độ hài lòng.

• Dữ liệu từ các chiến dịch marketing: tỷ lệ mở email, tỷ lệ click, lượt chuyển đổi, tệp khách hàng tiềm năng từ quảng cáo.

2- Chuẩn hóa và tổ chức lại dữ liệu

Sau khi nhận diện được nguồn dữ liệu, bước tiếp theo là thu thập và xử lý để đưa về một hệ thống quản lý trung tâm. Nếu dữ liệu của bạn nằm rải rác ở nhiều nền tảng khác nhau, hãy tìm cách đồng bộ hóa chúng lại, chẳng hạn qua hệ thống CRM hoặc phần mềm quản lý dữ liệu khách hàng.

Việc chuẩn hóa bao gồm:

• Loại bỏ các thông tin trùng lặp, lỗi hoặc thiếu chính xác

• Gán nhãn và phân nhóm dữ liệu theo mục tiêu phân tích (ví dụ: nhóm khách hàng lần đầu, khách hàng trung thành, khách tiềm năng…)

• Mã hóa hoặc ẩn danh các dữ liệu nhạy cảm để đảm bảo tính bảo mật

3- Phân tích dữ liệu để trích xuất insight

Khi dữ liệu đã được thu thập và tổ chức bài bản, doanh nghiệp có thể bắt đầu sử dụng các công cụ AI để phân tích và đưa ra các insight có giá trị. Một số ứng dụng phân tích phổ biến bao gồm:

• Dự đoán nhu cầu mua sắm trong thời gian tới dựa trên hành vi lặp lại

• Xác định sản phẩm được yêu thích theo từng khu vực, độ tuổi, giới tính

• Phân tích lý do khách hàng rời bỏ hoặc không quay lại mua lần 2

• Tối ưu hóa thời điểm gửi ưu đãi hoặc nhắn tin nhắc mua hàng

Ví dụ: Một doanh nghiệp bán thời trang online sử dụng dữ liệu khách hàng để phát hiện rằng nữ giới từ 25 đến 34 tuổi thường mua nhiều nhất vào tối thứ sáu. Họ điều chỉnh chiến dịch ưu đãi để gửi thông báo vào đúng khung giờ đó và kết quả là doanh thu tăng 35% trong vòng hai tuần.

4- Tận dụng dữ liệu để “nuôi” AI

AI không phải là phép màu, nó cần được “nuôi dưỡng” liên tục bằng dữ liệu mới. Hãy biến dữ liệu thành vòng tuần hoàn: mỗi hành vi mới của khách hàng đều được cập nhật và đưa vào phân tích tiếp theo, từ đó giúp AI ngày càng chính xác hơn.

3.3. Lựa chọn và tích hợp công cụ AI phù hợp

Sau khi đã xác định rõ mục tiêu và có dữ liệu nền tảng, bước tiếp theo là lựa chọn công cụ AI phù hợp với mô hình kinh doanh và nguồn lực của doanh nghiệp. Trên thị trường hiện nay có rất nhiều giải pháp AI, từ đơn giản đến chuyên sâu, tuy nhiên không phải công cụ nào cũng phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Doanh nghiệp nên bắt đầu từ những nhu cầu rõ ràng và cấp thiết như tự động hóa chăm sóc khách hàng, tối ưu quảng cáo, phân tích dữ liệu bán hàng, hoặc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Dựa trên mục tiêu đó, doanh nghiệp có thể lựa chọn công cụ theo các tiêu chí sau:

• Dễ triển khai và sử dụng: Giao diện thân thiện, không đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật cao.

• Khả năng tích hợp: Có thể kết nối với các phần mềm hiện tại như CRM, website, phần mềm bán hàng hoặc email marketing.

• Chi phí phù hợp: Ưu tiên các công cụ có phiên bản miễn phí, bản dùng thử hoặc theo gói linh hoạt cho SMEs.

• Tính năng tùy chỉnh: Cho phép điều chỉnh theo nhu cầu riêng của từng doanh nghiệp hoặc ngành hàng.

Một số công cụ AI phổ biến dành cho SMEs như ChatGPT (viết nội dung), ManyChat (chatbot), Zoho CRM (quản lý khách hàng), HubSpot (marketing automation), hoặc Google Analytics kết hợp AI insights.

Sau khi chọn được công cụ phù hợp, bước tiếp theo là tích hợp nó vào hệ thống đang vận hành. Quá trình này có thể đơn giản hoặc phức tạp tùy theo mức độ đồng bộ dữ liệu của doanh nghiệp. Điều quan trọng là phải có kế hoạch triển khai rõ ràng, người phụ trách cụ thể, và lộ trình đào tạo nhân sự sử dụng hiệu quả.

3.4. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Để triển khai cá nhân hóa bằng AI hiệu quả, doanh nghiệp cần nhìn nhận khách hàng không còn là những nhóm chung chung như “nữ 25–35 tuổi”, mà là từng cá nhân với sở thích, hành vi và mong muốn khác nhau. Việc cá nhân hóa không còn là công việc quá phức tạp như trước đây, vì hiện nay đã có nhiều công cụ AI hỗ trợ dễ dàng và tiết kiệm chi phí.

1- Xác định hành vi cần theo dõi

Trước tiên, hãy liệt kê những hành vi quan trọng trong hành trình khách hàng mà bạn muốn ghi nhận. Ví dụ:

• Sản phẩm khách hàng thường xem nhiều nhất

• Thời điểm họ hay mua hàng (buổi tối, cuối tuần…)

• Kênh họ thường tương tác (Facebook, website, email)

• Khách đã mua bao nhiêu lần, bao lâu chưa quay lại

Những hành vi này chính là cơ sở để AI phân tích và tạo ra gợi ý phù hợp.

2- Kết nối dữ liệu về một nền tảng quản lý

Dữ liệu từ website, phần mềm bán hàng, mạng xã hội và các kênh marketing cần được đồng bộ về một nơi, thường là CRM hoặc một công cụ automation có tích hợp AI như HubSpot, Zoho, hoặc các công cụ nhỏ gọn như Mailchimp, GetResponse.

Nếu doanh nghiệp chưa có CRM, có thể bắt đầu bằng việc đồng bộ dữ liệu khách hàng qua Google Sheets, sau đó kết nối với các công cụ phân tích AI đơn giản.

3- Xây dựng kịch bản cá nhân hóa

Tùy vào hành vi đã phân tích, bạn có thể lên các kịch bản cá nhân hóa như:

• Nếu khách hàng bỏ giỏ hàng → Gửi email nhắc sau 24 giờ

• Nếu khách hàng truy cập website nhiều hơn 3 lần trong 1 tuần → Hiển thị pop-up ưu đãi 10%

• Nếu khách hàng chưa mua lại sau 30 ngày → Gửi mã giảm giá khuyến khích quay lại

Nên bắt đầu từ 2–3 kịch bản cơ bản trước, sau đó mở rộng dần khi hệ thống hoạt động ổn định.

4- Tạo nội dung linh hoạt theo từng nhóm

AI có thể hỗ trợ bạn tạo nội dung email, tin nhắn, hoặc gợi ý sản phẩm dựa trên nhóm khách hàng đã phân loại. Bạn không cần viết tay từng nội dung khác nhau mà có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT hoặc Jasper để tạo mẫu cá nhân hóa nhanh chóng.

Ví dụ: Viết email chúc mừng sinh nhật, kèm ưu đãi cho khách hàng đã từng đặt dịch vụ chăm sóc da 2 lần trong 3 tháng gần đây.

5- Đo lường và cải tiến liên tục

Sau khi triển khai, hãy theo dõi các chỉ số như:

• Tỷ lệ mở email, click vào ưu đãi

• Tỷ lệ quay lại mua hàng sau cá nhân hóa

• Doanh thu từ nhóm khách hàng nhận được trải nghiệm riêng

3.5. Tối ưu hóa quy trình bán hàng và marketing

Đối với doanh nghiệp SMEs, bán hàng và marketing thường là hai hoạt động tiêu tốn nhiều nguồn lực nhưng lại không phải lúc nào cũng mang lại kết quả tương xứng. Việc ứng dụng AI vào quy trình này giúp tự động hóa các tác vụ lặp lại, phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác và tập trung nguồn lực vào đúng tệp khách hàng.

1- Tích hợp dữ liệu marketing và bán hàng về một hệ thống

Trước hết, bạn cần gom toàn bộ dữ liệu từ các kênh quảng cáo, email marketing, form đăng ký, mạng xã hội và hệ thống bán hàng về một nền tảng quản lý tập trung như CRM (Customer Relationship Management). Một số CRM có tích hợp AI gợi ý như HubSpot, Zoho CRM, Salesforce bản đơn giản, hoặc phần mềm Việt hóa như Getfly, SlimCRM.

Việc tích hợp giúp bạn nhìn rõ hành trình của từng khách hàng, từ khi họ tiếp cận quảng cáo đến lúc chốt đơn hoặc rời bỏ.

2- Xây dựng hệ thống đánh giá khách hàng tiềm năng bằng AI

AI có thể phân tích hành vi của khách để chấm điểm độ tiềm năng, giúp bạn biết nên ưu tiên chăm sóc ai trước. Một số tiêu chí có thể bao gồm:

• Tần suất truy cập website hoặc mở email

• Số lần tương tác với chatbot hoặc form tư vấn

• Thời gian ở lại trang sản phẩm

• Mức độ quan tâm đến các nội dung bán hàng

Công cụ AI sẽ dựa vào các hành vi này để gán điểm cho từng khách hàng và tự động đưa họ vào các kịch bản chăm sóc phù hợp.

3- Tự động hóa các tác vụ marketing

Thay vì gửi email, tin nhắn hoặc thông báo theo cách thủ công, bạn có thể thiết lập chuỗi hành động tự động theo kịch bản như:

• Khi khách hàng để lại form → Gửi email cảm ơn kèm tài liệu sản phẩm

• Sau 3 ngày → Gửi ưu đãi dùng thử hoặc demo

• Nếu không phản hồi → Gửi video review khách hàng cũ kèm số hotline

Các nền tảng như Mailchimp, ActiveCampaign, hay MoEngage đều hỗ trợ tạo chuỗi automation đơn giản với AI hỗ trợ thời điểm gửi và nội dung tối ưu.

4- Hỗ trợ đội sales bằng AI

AI có thể hỗ trợ đội ngũ bán hàng bằng cách:

• Gợi ý kịch bản gọi điện dựa trên loại khách hàng

• Dự đoán thời điểm khách sẵn sàng mua để đội sales chốt đúng lúc

• Tự động ghi chú lịch sử tương tác để tránh mất thông tin khi chuyển giao nhân sự

Nhiều doanh nghiệp nhỏ đã tiết kiệm được 30 đến 50% thời gian cho đội sales chỉ nhờ việc tự động hóa phần đầu quy trình tiếp cận.

5- Theo dõi, đo lường và cải tiến theo thời gian

Cuối cùng, hãy sử dụng các công cụ phân tích của AI để đo lường hiệu quả chiến dịch marketing và quy trình bán hàng:

• Tỷ lệ mở email, click link, chuyển đổi

• Tỷ lệ chốt đơn theo từng nhóm khách hàng

• Thời gian trung bình để hoàn thành 1 đơn hàng

• Lý do khách hàng không mua hoặc bỏ dở giữa chừng

Dựa trên dữ liệu, AI sẽ đề xuất cải tiến như thay đổi thời điểm gửi thông điệp, điều chỉnh nội dung hoặc thay đổi hình thức tương tác để cải thiện kết quả.

3.6. Đảm bảo bảo mật và tuân thủ các quy định về dữ liệu

Trong quá trình triển khai AI vào kinh doanh online, việc đảm bảo an toàn dữ liệu và tuân thủ quy định pháp lý là yếu tố không thể xem nhẹ. Dữ liệu khách hàng là nền tảng để hệ thống AI hoạt động hiệu quả, nhưng cũng là tài sản nhạy cảm, dễ dẫn đến rủi ro nếu bị sử dụng sai mục đích hoặc để lộ thông tin.

Để xây dựng một nền tảng dữ liệu an toàn và minh bạch khi ứng dụng AI, doanh nghiệp nên lưu ý:

• Phân loại và nhận diện dữ liệu nhạy cảm: Bao gồm thông tin cá nhân, lịch sử mua hàng, hành vi trực tuyến, nội dung phản hồi của khách hàng.

• Áp dụng chính sách bảo mật nội bộ rõ ràng: Phân quyền truy cập theo vai trò, giới hạn người được phép thao tác dữ liệu quan trọng.

• Sử dụng nền tảng lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy: Ưu tiên các hệ thống có tính năng mã hóa, sao lưu tự động và tích hợp kiểm soát truy cập.

• Tuân thủ quy định pháp lý về dữ liệu cá nhân: Minh bạch trong thu thập và xử lý thông tin, có cơ chế để người dùng tra cứu, chỉnh sửa hoặc yêu cầu xóa dữ liệu.

• Đào tạo đội ngũ và nâng cao nhận thức bảo mật: Nhân sự cần hiểu rõ quy trình xử lý dữ liệu, trách nhiệm cá nhân và các rủi ro tiềm ẩn khi làm việc với thông tin khách hàng.

Không chỉ để tuân thủ luật, việc đảm bảo an toàn dữ liệu còn thể hiện sự chuyên nghiệp và cam kết bảo vệ quyền lợi khách hàng của doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp xây dựng được hệ thống dữ liệu minh bạch, bảo mật và tin cậy, đó chính là nền tảng vững chắc để AI phát huy hết sức mạnh và đồng hành bền vững trong hành trình chuyển đổi số.

3.7. Giám sát và tối ưu hóa hiệu quả AI trong kinh doanh online

Sau khi triển khai các giải pháp AI vào hoạt động kinh doanh, nhiều doanh nghiệp có xu hướng “để hệ thống tự chạy”, mà quên mất rằng AI cũng cần được theo dõi, đánh giá và điều chỉnh liên tục để duy trì hiệu quả. Việc giám sát không chỉ giúp doanh nghiệp phát hiện kịp thời các điểm nghẽn trong hệ thống mà còn tạo ra cơ hội để cải tiến và mở rộng ứng dụng AI theo nhu cầu phát triển thực tế.

Dưới đây là một số yếu tố doanh nghiệp cần theo dõi thường xuyên:

• Hiệu suất của từng công cụ AI: Theo dõi tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ phản hồi khách hàng, tỷ lệ mở email, chi phí trên mỗi lượt tương tác (CPA), thời gian xử lý đơn hàng, v.v.

• Tính chính xác trong dự đoán hoặc gợi ý của AI: Đảm bảo AI đưa ra các đề xuất phù hợp với hành vi thực tế của khách hàng, không gây phản cảm hoặc lỗi logic.

• Mức độ tự động hóa và tiết kiệm nhân sự thực tế: Đo lường xem hệ thống đã giúp giảm tải bao nhiêu phần trăm công việc lặp lại, tiết kiệm bao nhiêu chi phí hoặc nhân sự.

• Trải nghiệm của người dùng cuối: Thường xuyên thu thập phản hồi từ khách hàng về chatbot, email marketing, gợi ý sản phẩm, v.v., để điều chỉnh nội dung, tông giọng hoặc hành vi AI cho phù hợp.

• Sự phối hợp giữa công nghệ và con người: Đảm bảo đội ngũ nội bộ hiểu và vận hành AI đúng cách, không bị phụ thuộc hoàn toàn nhưng cũng không bỏ lỡ các giá trị mà công nghệ mang lại.

Bên cạnh việc theo dõi định kỳ, doanh nghiệp cũng nên thường xuyên cập nhật công cụ, phiên bản phần mềm và các tính năng mới. AI là công nghệ phát triển rất nhanh, nếu chỉ dùng ở mức cơ bản hoặc “để nguyên cho chạy”, doanh nghiệp sẽ rất dễ bị tụt hậu so với đối thủ.

Cuối cùng, đừng quên đầu tư cho đào tạo nội bộ. Một hệ thống AI dù hiện đại đến đâu cũng không hiệu quả nếu đội ngũ không hiểu rõ cách khai thác. Khi AI và con người phối hợp chặt chẽ, doanh nghiệp sẽ đạt được hiệu quả tối ưu: vận hành trơn tru, tiết kiệm chi phí và tăng trưởng bền vững.

4. Một số thách thức khi tiếp cận xu hướng AI trong kinh doanh

AI mở ra rất nhiều cơ hội cho doanh nghiệp, từ tối ưu vận hành đến tăng trưởng doanh thu. Tuy nhiên, trên hành trình ứng dụng AI, các doanh nghiệp cũng phải đối mặt với không ít rào cản. Việc nhận diện đúng những thách thức này sẽ giúp doanh nghiệp có chiến lược tiếp cận khôn ngoan, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

• Thiếu kiến thức và hiểu biết thực tiễn về AI: Nhiều chủ doanh nghiệp chỉ nghe đến khái niệm AI qua truyền thông, chưa có kiến thức nền tảng rõ ràng về các loại AI, cách hoạt động, chi phí triển khai hay tính khả thi với quy mô doanh nghiệp mình.

• Dữ liệu phân tán và thiếu chuẩn hóa: AI cần dữ liệu để hoạt động, nhưng phần lớn SMEs có dữ liệu rải rác ở nhiều kênh (Excel, website, fanpage, phần mềm bán hàng...) và chưa có hệ thống quản lý tập trung hoặc khả năng kết nối đồng bộ.

• Thiếu nguồn lực nội bộ: SMEs thường không có đội ngũ chuyên trách về công nghệ hoặc chuyển đổi số, khiến việc vận hành, giám sát và tối ưu hệ thống AI gặp khó khăn, dẫn đến phụ thuộc vào bên thứ ba.

• Chi phí triển khai và rủi ro đầu tư: Dù có nhiều công cụ AI miễn phí hoặc giá rẻ, nhưng để ứng dụng hiệu quả vẫn cần đầu tư vào tích hợp, đào tạo nhân sự, quản trị dữ liệu và giám sát vận hành. Nhiều doanh nghiệp ngần ngại vì sợ “đầu tư sai”.

• Thiếu chiến lược dài hạn: AI không thể mang lại kết quả tức thì. Doanh nghiệp cần có tư duy đầu tư dài hạn, từng bước xây dựng nền tảng dữ liệu, đào tạo đội ngũ và cập nhật công nghệ. 

Xu hướng AI trong kinh doanh chính là chìa khóa giúp SMEs nâng cao hiệu suất và bứt phá doanh thu trong thời đại số. Doanh nghiệp cần hành động sớm để không bị bỏ lại phía sau. Hãy theo dõi AI FIRST để cập nhật chiến lược và giải pháp ứng dụng AI hiệu quả nhất.