Khi nhắc đến AI, chắc hẳn nhiều người sẽ nghĩ tới các công cụ sáng tạo tạo nội dung phổ biến như ChatGPT hay MidJourney. Điều này hoàn toàn dễ hiểu vì hai cái tên này chính là những thương hiệu tiên phong phá vỡ những giới hạn của AI. Tuy nhiên, những công cụ này chỉ đại diện cho một phần rất nhỏ trong tiềm năng của AI.

‍

Thực tế, AI có khả năng tự động hóa quy trình và phân tích dữ liệu đồng thời đưa ra những dự đoán dựa trên những quan sát dữ liệu ấy ấy. Đối với branding, điều này có nghĩa là AI không chỉ tạo ra nội dung mà còn có khả năng quan sát, phân tích và phản hồi lại hành vi của người tiêu dùng.

‍

Chẳng hạn, nếu bạn muốn thấu hiểu sâu hơn về nhóm khách hàng thường xuyên tương tác với thương hiệu trên mạng xã hội hay website, AI có thể phân tích toàn bộ dữ liệu từ lịch sử mua sắm, hành vi truy cập đến các tương tác trực tuyến. Kết quả là một bức tranh chi tiết và sắc nét về chân dung khách hàng, giúp bạn nắm bắt rõ ràng ai là người đang gắn bó với thương hiệu của mình.

Để xây dựng một chiến lược client-centric branding, thương hiệu phải hiểu rõ tập khách hàng của mình. Ngoài những thông tin cơ bản như giới tính, nơi ở, mức chi tiêu, người làm branding còn phải thấu hiểu được sở thích, cách suy nghĩ, và thậm chí là những mong muốn chưa được gọi tên. AI có thể hỗ trợ việc này qua việc tổng hợp các dữ liệu thành action-based insights (insights thúc đẩy hành động).

‍

Hiện nay, mọi dấu chân điện tử (digital footprint) đều đóng vai trò điểm dữ liệu—từ những dòng tweet, story trên Instagram, đến các đánh giá online hay thậm chí là lượt truy cập trang web. AI chuyển hóa những dữ liệu thô này thành một mạng lưới thông tin có hệ thống, giúp thương hiệu xây dựng những trải nghiệm cá nhân hóa, phù hợp với đối tượng mục tiêu.

‍

Ví dụ, AI có thể xác định:

‍

• Những chủ đề mà khán giả thảo luận nhiều nhất trên mạng xã hội.
• Những sản phẩm đang thịnh hành trong các nhóm đối tượng nhất định.
• Phản ứng đối với thương hiệu sau khi chiến dịch quảng cáo được ra mắt.

‍

Sự chi tiết này khiến client-centric branding không còn là một khái niệm mà là một kết quả có thể đo lường được.

Social listening (lắng nghe mạng xã hội) là một trong những cách thức chuyển đổi mạnh mẽ mà AI mang đến cho branding. Hơn cả việc theo dõi và tracking những đề cập đến thương hiệu trên mạng xã hội, các công cụ AI có thể quét hàng triệu bài đăng trên mạng xã hội, thảo luận trên diễn đàn và các bình luận để cung cấp một cái nhìn toàn diện về cảm xúc cộng đồng. Khác với việc giám sát truyền thống, social listening sử dụng AI có thể phát hiện những sắc thái trong giọng điệu, sự mỉa mai và ngữ cảnh mà các nhà phân tích con người có thể bỏ sót.

‍

Cách AI hỗ trợ social listening

‍

• Phân tích cảm xúc: AI không chỉ đo lường số lần đề cập, mà còn đánh giá cảm xúc đằng sau chúng. Ví dụ, nếu một bài đăng về sản phẩm của bạn trở nên viral, AI có thể ngay lập tức đánh giá liệu cảm xúc có tích cực, trung lập hay tiêu cực.

‍

• Nhận diện xu hướng: AI xác định các xu hướng mới nổi thông qua việc phân tích các các cuộc trò chuyện trực tuyến. Điều này giúp thương hiệu nắm bắt cơ hội sớm và đi trước đối thủ.

‍

• Tìm hiểu về đối thủ: AI có thể phân tích cảm xúc công chúng đối với đối thủ cùng ngành của bạn, giúp phát hiện những điểm yếu của đối thủ mà bạn có thể làm tốt hơn.

‍

‍Địa phương hóa thông tin: Bằng cách phân chia dữ liệu theo vùng miền hoặc ngôn ngữ, AI giúp các thương hiệu toàn cầu hiểu rõ hơn về những đặc thù văn hóa của khán giả.

Mạng xã hội không chỉ là kênh giao tiếp mà còn là kho dữ liệu quý giá. Mỗi lượt thích, chia sẻ và bình luận đều kể một câu chuyện về sở thích, giá trị và hành vi của khán giả. Tuy nhiên, việc rà soát dữ liệu này thủ công là điều không thể—đây là lúc AI phát huy tác dụng.

‍

Các công cụ AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu mạng xã hội để xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện. Những hồ sơ này ngoài những thông tin cơ bản còn bao gồm các yếu tố tâm lý, hành vi mua sắm và thậm chí là dự đoán các hành động trong tương lai.

‍

AI có thể phân tích gì từ dữ liệu?

‍

• Hiểu rõ phân khúc khách hàng: AI có thể phân loại khán giả thành những tệp riêng biệt dựa trên hành vi và sở thích của họ. Ví dụ, AI có thể xác định nhóm khách hàng là những người tiêu dùng thế hệ millennial quan tâm đến sản phẩm bền vững hay những người thuộc thế hệ Z ưa chuộng tính xác thực trong branding.

‍

• Xác định nội dung phù hợp: AI giúp thương hiệu hiểu rõ loại nội dung nào thu hút từng phân khúc đối tượng. Liệu họ thích memes, bài viết chuyên sâu hay các đánh giá sản phẩm?

‍

• Dự đoán hành vi: Bằng cách phân tích dữ liệu, AI có thể dự đoán những hành vi của khách hàng, chẳng hạn như việc mua sản phẩm, tham gia sự kiện, hay việc ngừng tương tác với nhãn hàng.

‍

• Tối ưu hóa chiến dịch: AI cung cấp thông tin về thời gian và kênh đăng bài tối ưu để đạt được mức độ tương tác cao nhất. Ví dụ, AI có thể gợi ý rằng khán giả của bạn hoạt động nhiều nhất trên Instagram vào lúc 7 giờ tối nhưng lại thích nội dung dài trên LinkedIn trong giờ làm việc.

‍

Loại phân tích chi tiết này biến những đặc điểm mơ hồ thành những hồ sơ khách hàng chi tiết, giúp nhãn hàng hiểu thật rõ người tiêu dùng của mình.

AI trong lĩnh vực branding không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành một yếu tố thay đổi cuộc chơi, định hình lại cách các doanh nghiệp kết nối với khách hàng của mình. Bằng việc ứng dụng AI để thu thập dữ liệu, lắng nghe mạng xã hội và xây dựng chân dung khách hàng, các thương hiệu có thể tạo ra những chiến lược client-centric branding thật sự.

‍

Với những thương hiệu sẵn sàng đón nhận công nghệ thông minh này, tiềm năng thành công gần như không giới hạn. AI không chỉ định hình tương lai của branding mà còn phản ánh hiện tại của ngành.