AI Agent đang thay đổi vai trò của Marketer trong kỷ nguyên dữ liệu như thế nào?
Sự xuất hiện của AI Agent đang tái định nghĩa cách marketing vận hành trong những năm gần đây. Marketer cần chuẩn bị gì ngay từ bây giờ để không bị tụt lại trong kỷ nguyên AI?
Cuối tuần vừa qua, Tomorrow Marketers đã tổ chức thành công New Year Master Class đầu tiên trong năm 2026 với chủ đề “Future of Marketing – Transforming with AI Agent”. Là một trong những người trực tiếp tham gia vào quá trình tổ chức và theo dõi toàn bộ buổi master class, mình đã có cơ hội lắng nghe rất nhiều góc nhìn thú vị từ các diễn giả về cách AI Agent đang thay đổi cách Marketing được vận hành trong doanh nghiệp.
Điều khiến mình ấn tượng nhất không chỉ là những công cụ hay xu hướng mới, mà là những key message rất rõ ràng về cách vai trò của Marketer đang dịch chuyển trong kỷ nguyên AI. Sau buổi chia sẻ đó, mình đã ghi lại một vài insight đáng suy nghĩ và muốn chia sẻ lại với mọi người trong bài viết này.
Bối cảnh thị trường: Khi hành vi tiêu dùng của khách hàng và công nghệ thay đổi
Trong vài năm gần đây, AI đã trở thành một công cụ quen thuộc trong Marketing, từ việc hỗ trợ viết nội dung, phân tích dữ liệu cho đến tối ưu chiến dịch. Tuy nhiên, sự thay đổi lớn hơn đang diễn ra ở phía người dùng: AI bắt đầu trở thành một kênh mà khách hàng sử dụng để tìm hiểu và ra quyết định mua sắm.
Một vài con số “biết nói” từ báo cáo của Kantar và HubSpot trong buổi masterclass khiến mình thực sự phải lưu tâm:
Sự dịch chuyển của người dùng: Hiện đã có 24% người dùng AI bắt đầu sử dụng trợ lý ảo để hỗ trợ mua sắm. Đáng chú ý hơn, tỷ lệ chuyển đổi từ traffic AI đang tăng trưởng liên tục và đã chính thức vượt qua các nguồn traffic truyền thống vào cuối năm 2025.
Mức độ tin cậy: Không còn là những thử nghiệm vui vẻ, 75% người dùng khẳng định họ tin tưởng và mua hàng dựa trên các đề xuất do AI tạo ra hàng tuần.
Thực tế tại Việt Nam: Thị trường Việt Nam không hề đứng ngoài cuộc đua này. Số liệu cho thấy có khoảng 57% doanh nghiệp Việt đã ứng dụng AI vào vận hành và 78% trong số đó đánh giá mức độ tích hợp đang ở mức trung bình đến cao.
Những con số này cho thấy một thay đổi quan trọng:
AI đang dần trở thành một điểm chạm mới trong hành trình mua hàng của khách hàng.
Khi người dùng bắt đầu tìm kiếm thông tin, so sánh lựa chọn và hình thành quyết định thông qua AI, cách Marketing tác động đến hành vi mua sắm cũng sẽ thay đổi theo.
Trong bối cảnh đó, sự xuất hiện của AI Agent đang mở ra một giai đoạn mới, nơi AI không chỉ cung cấp thông tin mà còn bắt đầu tham gia sâu hơn vào quá trình ra quyết định của người dùng.
AI Agent - Bước tiến tiếp theo sau Chatbot và GenAI
Nếu giai đoạn 2023–2024 được nhắc đến với Chatbot và GenAI, thì từ 2025–2027, từ khóa quan trọng nhất có thể là AI Agent.
Khác với chatbot truyền thống vốn chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi hoặc cung cấp thông tin khi người dùng yêu cầu, AI Agent có khả năng tự thực hiện một chuỗi nhiệm vụ hoàn chỉnh để đạt được một mục tiêu cụ thể. Thay vì chỉ phản hồi từng câu hỏi riêng lẻ, AI Agent có thể tự tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, so sánh các lựa chọn và đưa ra đề xuất phù hợp.
Về cơ bản, một AI Agent thường được cấu thành từ ba thành phần chính:
Brain (Bộ não): Đây là phần chịu trách nhiệm suy luận và ra quyết định. Brain thường được xây dựng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT hay Gemini, giúp AI hiểu ngữ cảnh, phân tích yêu cầu và lựa chọn cách xử lý phù hợp.
Memory (Bộ nhớ): Đây là lớp dữ liệu giúp AI hiểu được bối cảnh cụ thể của doanh nghiệp. Memory có thể bao gồm dữ liệu nội bộ, quy trình vận hành (SOP) hoặc kiến thức về ngành hàng. Nhờ có lớp dữ liệu này, AI Agent có thể đưa ra các đề xuất sát với thực tế thay vì chỉ trả lời theo những thông tin chung chung trên Internet.
Action (Khả năng thực thi): Điểm khác biệt lớn nhất của AI Agent nằm ở khả năng hành động. Thông qua việc kết nối với các công cụ khác nhau, AI có thể thực hiện các tác vụ thực tế như phân tích dữ liệu, gửi email, tạo nội dung hoặc cập nhật dashboard báo cáo.
Nói cách khác, nếu chatbot chỉ dừng lại ở việc trả lời, thì AI Agent có thể tự suy nghĩ, ghi nhớ và hành động để hoàn thành một nhiệm vụ trọn vẹn.
Những ứng dụng AI Agent thực tế trong các hoạt động marketing
Trong buổi master class, các diễn giả cũng chia sẻ một số ứng dụng thực tế cho thấy AI Agent không chỉ là một khái niệm công nghệ, mà đang bắt đầu được triển khai trực tiếp trong hoạt động Marketing và vận hành doanh nghiệp.
Chatbot chăm sóc khách hàng:
Trước đây, chatbot chủ yếu hoạt động theo các kịch bản có sẵn, chỉ trả lời những câu hỏi đơn giản như thông tin sản phẩm, chính sách vận chuyển hay tình trạng đơn hàng. Tuy nhiên với AI Agent, hệ thống có thể hiểu ngữ cảnh cuộc trò chuyện sâu hơn và tự xử lý các tình huống phức tạp hơn trong hành trình khách hàng.
Ví dụ, khi khách hàng hỏi về một sản phẩm, AI Agent không chỉ cung cấp thông tin cơ bản mà còn có thể gợi ý sản phẩm phù hợp, so sánh các lựa chọn, tra cứu tồn kho hoặc thậm chí hỗ trợ hoàn tất đơn hàng. Điều này giúp doanh nghiệp biến chatbot từ một công cụ hỗ trợ đơn giản thành một kênh bán hàng và chăm sóc khách hàng hoạt động 24/7.
Phân tích dữ liệu người dùng
Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI Agent nằm ở khả năng tự động phân tích dữ liệu để phát hiện insight.
Thay vì marketer phải xuất dữ liệu từ nhiều nền tảng, tổng hợp và phân tích thủ công, AI Agent có thể kết nối với các nguồn dữ liệu như CRM, website analytics hay hệ thống quảng cáo để theo dõi hành vi người dùng theo thời gian thực. Từ đó, hệ thống có thể phát hiện các pattern quan trọng như nhóm khách hàng có khả năng chuyển đổi cao, điểm rơi của hành vi mua hàng hoặc những bước trong funnel đang gây thất thoát khách hàng.
Nhờ vậy, marketer không chỉ có dữ liệu mà còn có những gợi ý hành động cụ thể để tối ưu chiến dịch.
Sáng tạo nội dung
Thay vì chỉ viết một bài post hay một đoạn quảng cáo theo prompt, AI Agent có thể tự thực hiện cả quy trình sản xuất nội dung, từ nghiên cứu chủ đề, phân tích xu hướng, xây dựng outline cho đến tạo nội dung phù hợp với từng kênh như social media, email hay blog.
Trong một số trường hợp, hệ thống còn có thể theo dõi hiệu quả của từng nội dung sau khi đăng, từ đó tự điều chỉnh cách viết hoặc format nội dung cho những lần xuất bản tiếp theo. Điều này giúp doanh nghiệp xây dựng một quy trình sản xuất nội dung bán tự động với tốc độ và quy mô lớn hơn rất nhiều so với trước đây.
Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về cách sử dụng AI vào các quy trình marketing với khóa học AI Professional Program tại đây.
Tối ưu phân bổ ngân sách quảng cáo đa kênh
Trong bối cảnh doanh nghiệp chạy quảng cáo trên nhiều kênh như Google, Meta, TikTok hay các nền tảng e-commerce, việc phân bổ ngân sách hiệu quả thường đòi hỏi marketer phải theo dõi và điều chỉnh liên tục. AI Agent có thể tự động theo dõi hiệu suất của từng kênh, phân tích chỉ số chuyển đổi và đề xuất hoặc thực hiện điều chỉnh ngân sách theo thời gian thực.
Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể tối ưu hiệu quả quảng cáo nhanh hơn, giảm sự phụ thuộc vào các thao tác thủ công và tập trung nhiều hơn vào chiến lược tổng thể.
Vậy Marketer cần chuẩn bị gì để luôn “hợp thời” (Stay Relevant)?
Nhiều dự báo cho thấy trong vài năm tới, 30–45% các công việc marketing mang tính lặp lại sẽ được tự động hóa bởi AI. Điều này không có nghĩa là vai trò của marketer sẽ biến mất. Ngược lại, khi AI ngày càng đảm nhiệm các tác vụ vận hành, giá trị của marketer sẽ chuyển dịch sang những năng lực mang tính chiến lược hơn.
Đứng trước sự chuyển dịch đó, dưới đây là những kỹ năng quan trọng mà mình đã take note được trong quá trình lắng nghe chia sẻ từ các diễn giả trong buổi master class:
Unlearn & Relearn
Trong bối cảnh công nghệ thay đổi liên tục, những kiến thức và cách làm từng hiệu quả trong quá khứ có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời. Vì vậy, khả năng sẵn sàng bỏ đi những tư duy cũ và liên tục học hỏi những công cụ, workflow mới sẽ trở thành yếu tố sống còn để marketer không bị tụt lại phía sau.
Học cách làm việc với dữ liệu
Khi AI ngày càng tham gia vào quá trình ra quyết định, marketer không thể chỉ dựa vào cảm tính khi xây dựng chiến dịch. Việc hiểu và làm việc với dữ liệu sẽ trở thành kỹ năng nền tảng. Điều này không có nghĩa là ai cũng phải trở thành Data Analyst, nhưng marketer cần biết đọc dashboard, hiểu các metrics quan trọng, phân tích hành vi người dùng và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing.
Tư duy giải quyết vấn đề (Problem Solving)
AI có thể thực hiện rất nhiều tác vụ, nhưng AI không phải là người đặt ra bài toán. Giá trị thực sự của marketer nằm ở khả năng nhìn ra vấn đề của doanh nghiệp: khách hàng đang gặp trở ngại ở đâu trong funnel, chiến dịch đang thất thoát ở bước nào, hay sản phẩm đang thiếu điều gì để thuyết phục thị trường. Từ đó, marketer mới là người thiết kế giải pháp hoặc workflow để AI hỗ trợ thực thi.
Kỹ năng cá nhân hóa (Personalization)
Khi nội dung do AI tạo ra ngày càng nhiều, sự khác biệt không còn nằm ở việc “tạo nội dung nhanh hơn”, mà ở khả năng kết nối với con người một cách sâu sắc hơn. Những marketer có khả năng hiểu tâm lý khách hàng, xây dựng thông điệp mang tính cá nhân hóa và tạo ra sự đồng cảm sẽ dễ dàng nổi bật hơn trong một thế giới tràn ngập nội dung do AI tạo ra.
Kết luận
Có một câu nói trong sự kiện mà mình nghĩ sẽ còn được nhắc lại rất nhiều trong thời gian tới: AI sẽ không thay thế marketer. Nhưng marketer biết dùng AI sẽ thay thế những người không biết.
Nghe có thể hơi “dramatic”, nhưng trong bối cảnh hiện tại, đó không chỉ là một câu nói truyền cảm hứng, mà còn là một lời nhắc nhở khá thực tế cho bất kỳ ai muốn đi đường dài với ngành marketing. Cuộc chơi đang dần dịch chuyển sang dữ liệu, công nghệ và khả năng làm việc cùng AI, những marketer không kịp nâng cấp bộ kỹ năng của mình rất dễ bị bỏ lại phía sau.
Vì vậy, nếu bạn muốn học cách ứng dụng AI trực tiếp vào các quy trình marketing hàng ngày, bạn có thể tham khảo khóa học AI Marketing của Tomorrow Marketers AI. Chương trình giúp marketer ứng dụng AI vào các công việc thực tế như nghiên cứu thị trường, sản xuất nội dung hay lead nurturing, từ đó tăng hiệu suất làm việc và xây dựng lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.
Còn nếu bạn muốn chuẩn bị kiến thức và kỹ năng về AI một cách bài bản và có hệ thống hơn, bạn có thể tham khảo chương trình AI Professional Program. Chương trình được thiết kế như một lộ trình từ con số 0, dành cho những người chưa có nền tảng về AI, giúp bạn hiểu cách AI hoạt động, làm chủ các công cụ và biết cách làm việc hiệu quả với AI trong thực tế.
