Nội dung
Đầu tư vào martech, dữ liệu khách hàng, hệ thống đo lường và AI không còn là câu chuyện mới, nhưng nhiều lãnh đạo marketing vẫn thấy công nghệ của mình chưa tạo ra hiệu quả như kỳ vọng. Với marketer Việt Nam, đây là tín hiệu đáng chú ý vì vấn đề cốt lõi có thể không nằm ở việc mua thêm công cụ, mà ở cách kết nối dữ liệu, ra quyết định và biến insight thành hành động.
Theo một khảo sát mới được MarTech dẫn lại từ eClerx, 78% lãnh đạo marketing cho biết martech stack của họ chưa hỗ trợ tốt mục tiêu kinh doanh, dù đã đầu tư đáng kể trong vài năm qua. Cùng lúc, chỉ 25% mô tả tổ chức của mình là hoàn toàn dựa trên dữ liệu. Những con số này cho thấy khoảng cách rõ rệt giữa mức độ đầu tư công nghệ và kết quả kinh doanh thực tế.
Doanh nghiệp đang có nhiều công cụ hơn, nhưng chưa có niềm tin hơn
Khảo sát cho thấy marketer có thể đang sở hữu nhiều dashboard, báo cáo và phân tích do AI tạo ra hơn trước, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc họ tự tin hơn khi ra quyết định. Ba phần tư người trả lời cho biết các quyết định đầu tư của họ chỉ dựa trên dữ liệu một phần. Ngoài ra, 47% chỉ có mức độ tin cậy vừa phải vào khả năng đo lường ROI thực sự theo từng kênh.
Đáng chú ý, chỉ 24% sử dụng mô hình media mix modeling để phân bổ lại ngân sách dựa trên dữ liệu hiệu suất thời gian thực. Nói cách khác, vấn đề không chỉ là thiếu dữ liệu, mà là thiếu niềm tin vào chất lượng và khả năng ứng dụng của dữ liệu đó trong thực tế vận hành.
Đây là một điểm rất đáng suy nghĩ với các đội marketing đang đẩy mạnh tự động hóa và AI. Nếu dữ liệu đầu vào còn bị nghi ngờ, thì đầu ra dù có nhanh đến đâu cũng khó trở thành cơ sở đủ mạnh cho quyết định phân bổ ngân sách, tối ưu thông điệp hay mở rộng chiến dịch.
Dữ liệu phân mảnh đang làm chậm tốc độ ra quyết định
MarTech cho biết 68% người tham gia khảo sát nói dữ liệu vẫn chỉ được hợp nhất một phần hoặc còn phân mảnh giữa marketing, sales, customer và analytics. Gần một nửa đánh giá bộ martech của họ chỉ hiệu quả ở mức tương đối vì dữ liệu vẫn bị chia cắt giữa các hệ thống và nhóm làm việc.
Hệ quả của tình trạng này không chỉ nằm ở báo cáo. Trong bán lẻ và hàng tiêu dùng, một khách hàng xem online nhưng mua tại cửa hàng có thể vẫn bị hệ thống hiểu như hai người khác nhau nếu dữ liệu online và offline chưa nối được với nhau. Ở các doanh nghiệp công nghệ, dữ liệu sản phẩm và dữ liệu marketing thường chạy song song, khiến bức tranh hành trình khách hàng bị đứt đoạn.
Điểm mấu chốt mà bài viết nhấn mạnh là: bản thân công nghệ hiếm khi là vấn đề lớn nhất. Phần lớn doanh nghiệp đã có công cụ đủ tinh vi, nhưng chưa tổ chức chúng thành một hệ sinh thái dữ liệu có thể dùng chung giữa các bộ phận.
AI tạo ra nhiều insight hơn, nhưng không tự biến thành hành động
Trong bối cảnh AI ngày càng đi sâu vào hoạt động marketing, khả năng tạo insight đã trở nên nhanh và rẻ hơn rất nhiều. Doanh nghiệp có thể nhận dự báo, đề xuất phân bổ, phân tích đối tượng hoặc đánh giá hiệu suất gần như tức thời. Tuy nhiên, khảo sát cho thấy nhiều công ty vẫn chưa có quy trình đủ mạnh để đưa những insight đó vào vận hành.
eClerx cho biết 86% người được hỏi xem dữ liệu phân mảnh, báo cáo thiếu nhất quán, hạn chế về khả năng nhìn thấy dữ liệu theo thời gian thực hoặc khung đo lường attribution yếu là các rào cản chính với việc cải thiện hiệu suất. Điều đó lý giải vì sao nhiều tổ chức có thể tạo ra nhiều thông tin hơn bao giờ hết nhưng lại chưa biến được thông tin thành hành động cụ thể.
Bài toán thật nằm ở “activation gap” — khoảng cách giữa việc có insight và việc triển khai insight. Một chiến dịch có thể cho thấy tín hiệu tốt, nhưng nếu quy trình phê duyệt chậm, hệ thống báo cáo rời rạc hoặc thiếu cơ chế thử nghiệm nhanh thì cơ hội vẫn trôi qua trước khi đội marketing kịp phản ứng.
Góc nhìn cho thị trường Việt Nam
Với doanh nghiệp Việt Nam, bài học quan trọng không phải là chạy theo thêm nhiều nền tảng AI hay martech mới, mà là đánh giá lại năng lực vận hành dữ liệu hiện có. Nhiều thương hiệu cũng đang gặp các vấn đề tương tự: dữ liệu bán hàng và marketing chưa thật sự thông nhau, báo cáo giữa các kênh chưa đồng nhất, và quyết định vẫn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân.
Trong bối cảnh ngân sách marketing ngày càng cần được chứng minh hiệu quả, doanh nghiệp nên ưu tiên ba việc: chuẩn hóa dữ liệu đầu vào, thống nhất cách đo lường giữa các kênh và rút ngắn quy trình chuyển từ insight sang hành động. Nếu không giải quyết được lớp vận hành này, đầu tư vào AI chỉ làm tăng tốc độ tạo báo cáo, chứ chưa chắc làm tăng hiệu quả kinh doanh.
Nói ngắn gọn, vấn đề của martech không hẳn là thiếu công nghệ. Vấn đề là doanh nghiệp có đủ niềm tin, đủ kết nối dữ liệu và đủ quy trình để dùng công nghệ đó hay chưa.
Nguồn: MarTech, bài viết “The real martech problem is not technology” và khảo sát eClerx được trích dẫn trong bài.
Xem thêm tin tức & hướng dẫn marketing tại https://marketing365.vn.
Theo dõi thêm các bản tin từ Marketing365 để cập nhật xu hướng marketing mới nhất.
Đọc thêm các bài cùng chuyên mục Digital Trends.
Bài viết tập trung vào vấn đề thật của martech với góc nhìn cho thị trường Việt Nam.
