Theo báo cáo của Forbes 2024, có tới 28% marketer thừa nhận rằng họ từng “hiểu nhầm insight khách hàng” ngay cả khi đã sử dụng các công cụ ứng dụng AI để phân tích dữ liệu hành vi. Điều này cho thấy, dù công nghệ ngày càng thông minh, nhưng điểm mù marketing – vùng nhận thức khiến thương hiệu hiểu sai điều khách hàng thật sự nghĩ – vẫn tồn tại, thậm chí còn tinh vi hơn trong thời đại số.
Trong hành trình chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp chạy đua đầu tư công nghệ mà quên mất một nguyên tắc cơ bản: AI chỉ mạnh khi dữ liệu đúng và người dùng hiểu đúng vấn đề. Khi marketer phụ thuộc hoàn toàn vào dashboard và mô hình phân tích, họ dễ rơi vào “ảo giác insight”: tưởng mình nắm bắt nhu cầu khách hàng, nhưng thực tế chỉ đang đọc lại những gì AI diễn giải sai.
Khi dữ liệu trở thành “cái bẫy vàng”
Cơn nghiện dữ liệu và “ảo giác hiểu khách hàng”
Trong thời đại số, marketer sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ chưa từng có: hành vi mua sắm, lượt tương tác mạng xã hội, tỷ lệ click, heatmap hành trình người dùng… Nhưng chính vì quá nhiều thông tin, họ dễ rơi vào điểm mù marketing — nơi mọi quyết định tưởng như có cơ sở, nhưng lại thiếu chiều sâu con người.
Một sai lầm marketing phổ biến là tin rằng “số liệu luôn nói thật”. Báo cáo có thể cho thấy nhóm khách hàng 25–30 tuổi thích sản phẩm A hơn sản phẩm B, nhưng không giải thích được vì sao họ thích. Liệu vì A hợp thị hiếu thẩm mỹ, vì B giá cao, hay vì A được bạn bè khuyên dùng? Khi không hiểu được động cơ đằng sau con số, marketer rất dễ hiểu sai khách hàng — và điều đó dẫn đến những insight sai nguy hiểm.
Thực tế, dữ liệu chỉ phản ánh hành vi, không phản ánh cảm xúc. Và marketing không chỉ dựa vào hành vi, mà là nghệ thuật kết nối cảm xúc. Khi marketer nhìn vào biểu đồ, họ thấy hành động; nhưng khi khách hàng ra quyết định, họ bị chi phối bởi tâm lý, trải nghiệm và niềm tin. Khoảng cách giữa hai điều này chính là nơi điểm mù marketing hình thành.
Khi AI khuếch đại “điểm mù”
Trong vài năm gần đây, ứng dụng AI trong marketing bùng nổ. Doanh nghiệp tin rằng AI có thể đọc vị khách hàng qua từng cú nhấp chuột, phân tích hàng triệu mẫu dữ liệu và gợi ý insight tức thì. Tuy nhiên, AI không hiểu “con người” — nó chỉ hiểu “mẫu dữ liệu”.
Khi AI được huấn luyện bằng dữ liệu sai lệch hoặc thiếu ngữ cảnh, mô hình học máy sẽ tái tạo insight sai trên quy mô lớn. Ví dụ: nếu một thương hiệu thời trang dùng AI để xác định xu hướng, nhưng tập dữ liệu chỉ chứa hành vi người tiêu dùng ở thành thị, AI sẽ “hiểu lầm” rằng người Việt nói chung thích phong cách thành thị — và chiến dịch ra mắt sản phẩm sẽ thất bại ở khu vực nông thôn.
Đây chính là điểm mù marketing nguy hiểm nhất trong kỷ nguyên chuyển đổi số: khi công nghệ khiến marketer tin rằng mình hiểu khách hàng hơn bao giờ hết, trong khi thực tế lại xa cách hơn bao giờ hết.
Một sai lầm marketing thường gặp là “ủy quyền” toàn bộ việc phân tích cho hệ thống mà quên yếu tố con người. AI có thể phân tích 10.000 dòng dữ liệu, nhưng chỉ marketer – người hiểu thị trường, cảm xúc, và văn hóa tiêu dùng – mới có thể diễn giải ý nghĩa thật sự của chúng. Nếu không kết hợp giữa AI logic và human empathy, doanh nghiệp sẽ tiếp tục hiểu sai khách hàng, dù dashboard vẫn sáng đèn với hàng trăm báo cáo đẹp.
Dữ liệu đúng, hiểu sai – cái giá của “ảo tưởng insight”
Một trong những ví dụ điển hình về “ảo tưởng dữ liệu” là chiến dịch ra mắt sản phẩm nước giải khát tại Đông Nam Á năm 2023. Dữ liệu cho thấy khách hàng thích hương vị ngọt và thiết kế trẻ trung, nên thương hiệu đẩy mạnh sản phẩm mới dựa trên hai yếu tố đó. Kết quả: chiến dịch thất bại dù data ban đầu hoàn toàn chính xác.
Nguyên nhân? Nhóm nghiên cứu hiểu sai khách hàng — họ không nhận ra rằng “thích” trong khảo sát không đồng nghĩa với “sẽ mua”. Người dùng có thể thích nhìn, thích thử, nhưng không sẵn sàng chi tiền.
Tình huống này minh họa cho một sai lầm marketing kinh điển: lấy phản ứng cảm tính làm hành vi tiêu dùng. Khi không xác thực insight bằng dữ liệu thực tế (ví dụ: doanh số, tần suất mua lại, phản hồi sau trải nghiệm), marketer dễ tạo ra insight sai – tưởng đúng nhưng không mang lại kết quả kinh doanh.
Vì vậy, trong thời đại AI và big data, kỹ năng quan trọng nhất của marketer không phải là “đọc nhiều dữ liệu hơn”, mà là đọc đúng dữ liệu. Cần biết phân biệt đâu là dữ kiện, đâu là nhiễu; đâu là hành vi, đâu là cảm xúc. Khi hiểu được điều đó, doanh nghiệp mới thực sự vượt qua điểm mù marketing – nơi mà dữ liệu không còn là “cái bẫy vàng”, mà trở thành “kim chỉ nam” giúp thương hiệu nhìn rõ khách hàng thật sự là ai.
>>> Đọc thêm Vì sao insight marketing nhìn thì đúng nhưng bán vẫn không chạy? 3 lần doanh nghiệp “vấp” vì insight sai
Khi AI được “ứng dụng” sai cách
Trong vài năm trở lại đây, AI đã trở thành “từ khóa vàng” trong mọi chiến lược marketing. Từ dự đoán hành vi người tiêu dùng, cá nhân hóa nội dung cho đến phân tích cảm xúc – AI dường như có mặt ở mọi giai đoạn trong hành trình khách hàng. Nhưng cùng với sự bùng nổ đó là một thực tế ít ai nói ra: nhiều doanh nghiệp đang ứng dụng AI sai cách, và hậu quả không chỉ là lãng phí nguồn lực, mà còn tạo ra điểm mù marketing nguy hiểm – khi thương hiệu tin rằng mình “hiểu khách hàng hơn bao giờ hết”, trong khi thực tế thì ngược lại.
Khi AI trở thành “người ra quyết định” thay vì “trợ lý phân tích”
Một trong những sai lầm marketing phổ biến nhất hiện nay là trao toàn quyền ra quyết định cho AI. Thay vì để AI đóng vai trò “trợ lý”, giúp phân tích dữ liệu và gợi ý hướng đi, nhiều marketer lại coi kết quả AI tạo ra là “chân lý”.
Ví dụ: một workflow AI được lập trình để xác định tệp khách hàng tiềm năng có thể gợi ý nhóm “khách hàng nữ độ tuổi 25–35”, dựa trên hành vi click chuột và lượt xem sản phẩm. Tuy nhiên, nếu dữ liệu huấn luyện thiếu đa dạng hoặc không phản ánh tình huống thực tế, AI sẽ loại bỏ những nhóm khách hàng tiềm năng khác – như nhóm nam giới có khả năng chi tiêu cao nhưng ít tương tác online.
Khi marketer không kiểm chứng lại các gợi ý này, insight sai dễ dàng xuất hiện. Cả chiến dịch có thể tập trung sai đối tượng, dùng sai thông điệp, dẫn đến doanh thu không đạt kỳ vọng.
Đây chính là điểm mù marketing: tin rằng hệ thống “biết hết”, trong khi chính dữ liệu và logic bên trong lại chứa lỗi. AI không hiểu bối cảnh văn hóa, cảm xúc hay sự thay đổi hành vi tinh tế của người tiêu dùng — những điều con người nắm bắt tốt hơn rất nhiều.
AI, vì vậy, nên được coi là “trợ lý phân tích”, không phải “người quyết định chiến lược”. Công việc của marketer là giải mã dữ liệu, không phải phục tùng dữ liệu.
Khi AI khiến marketer “hiểu sai khách hàng” vì thiếu phản tư con người
Một sai lầm marketing khác thường gặp là phụ thuộc quá nhiều vào mô hình dự đoán của AI mà bỏ qua yếu tố con người. AI có thể biết khách hàng thích gì, mua gì, tìm gì – nhưng lại không biết vì sao họ thích điều đó. Khi không kết hợp dữ liệu định tính (cảm xúc, động cơ, niềm tin), marketer dễ hiểu sai khách hàng.
Ví dụ, một thương hiệu thời trang dùng AI để dự đoán sản phẩm bán chạy nhất, và hệ thống khuyến nghị ra mắt thêm nhiều mẫu “váy đen đơn giản”. Doanh số ban đầu tăng, nhưng chỉ vài tháng sau, thương hiệu này bị khách hàng đánh giá là “nhàm chán” và “thiếu cá tính”. Nguyên nhân không nằm ở AI, mà ở việc marketer hiểu sai khách hàng – tưởng rằng họ thích sản phẩm đó, trong khi thực tế, họ yêu cảm xúc “thanh lịch khác biệt” mà thương hiệu từng tạo ra.
Nếu không có bước phản tư, insight sai sẽ ngày càng được củng cố bởi chính dữ liệu mà AI cung cấp. Dữ liệu không biết phản biện, và một khi marketer cũng ngừng đặt câu hỏi, điểm mù marketing sẽ mở rộng — khiến doanh nghiệp rơi vào ảo giác “thành công” cho đến khi kết quả thật phản ngược lại.
AI có thể thay đổi tốc độ làm marketing, nhưng không thể thay đổi bản chất của marketing – đó là thấu hiểu con người. Công nghệ chỉ là công cụ; nếu không có tư duy phản biện và trực giác sáng tạo của marketer, sai lầm marketing do insight sai sẽ vẫn lặp lại – chỉ là nhanh hơn, đắt hơn và khó nhận ra hơn mà thôi.
Khi marketer tin vào “kinh nghiệm cũ” hơn là sự thay đổi của hành vi
Trong kỷ nguyên công nghệ và dữ liệu, khách hàng thay đổi nhanh hơn bao giờ hết. Nhưng trớ trêu thay, nhiều marketer lại “đi chậm” hơn hành vi người mua — họ tin rằng những gì từng hiệu quả trong quá khứ vẫn sẽ tiếp tục đúng ở hiện tại. Chính sự chủ quan này khiến nhiều thương hiệu rơi vào điểm mù marketing – một vùng mù nhận thức, nơi thương hiệu tưởng rằng mình hiểu khách hàng, nhưng thực tế lại đang nói với một phiên bản đã lỗi thời của họ.
Khi “trải nghiệm” trở thành rào cản thay vì lợi thế
Kinh nghiệm từng được xem là “vũ khí” quan trọng nhất của người làm marketing. Tuy nhiên, trong thời đại hành vi thay đổi theo từng xu hướng TikTok, từng cú click Shopee, hay từng chính sách Facebook, kinh nghiệm cũ lại dễ khiến marketer mắc sai lầm marketing nghiêm trọng.
Họ có thể dựa vào những kết quả từng thành công – như một chiến dịch viral 3 năm trước hay insight từng khiến khách hàng xúc động – mà quên rằng bối cảnh, tâm lý và nền tảng người dùng đã hoàn toàn khác.
Chẳng hạn, trước đây người tiêu dùng bị thu hút bởi thông điệp “giá rẻ – khuyến mãi”, nhưng giờ họ quan tâm hơn đến tính cá nhân hóa, trải nghiệm và giá trị thương hiệu. Việc áp dụng nguyên xi “công thức cũ” sẽ khiến thông điệp trở nên nhàm chán và thiếu sức sống. Đây chính là điểm mù marketing phổ biến trong nhiều doanh nghiệp truyền thống: họ nghĩ mình đang tối ưu, nhưng thực chất đang lặp lại sai lầm.
Khi dữ liệu mới bị bỏ quên vì “cảm giác đúng”
Một trong những nguyên nhân khiến marketer hiểu sai khách hàng là do họ ưu tiên cảm giác hơn bằng chứng. Nhiều người tự tin vào kinh nghiệm quan sát của mình mà không đối chiếu với dữ liệu thị trường mới.
Kết quả là các chiến dịch được xây dựng trên “linh cảm”, chứ không dựa trên insight thực tế. Đây là kiểu insight sai dễ gặp nhất: thông điệp nghe có vẻ hợp lý, nhưng lại không còn phù hợp với hành vi mua sắm hiện tại.
Ví dụ, một thương hiệu mỹ phẩm từng thành công với thông điệp “trắng sáng là đẹp” có thể vẫn giữ thông điệp này, trong khi người tiêu dùng hiện đại lại coi trọng “làn da khỏe tự nhiên”. Khi thương hiệu không kịp thay đổi, họ mất đi nhóm khách hàng trẻ – những người đang dẫn dắt xu hướng tiêu dùng mới.
Khi thương hiệu quên mất rằng “khách hàng hôm nay không phải khách hàng của ngày hôm qua”
Trong thời đại chuyển đổi số, hành vi người tiêu dùng biến động liên tục. Mỗi nền tảng mới – từ TikTok Shop, Instagram Reels đến Zalo AI – lại kéo theo một thói quen mới. Nếu doanh nghiệp không liên tục cập nhật insight, họ sẽ dễ rơi vào vòng lặp sai lầm marketing, nơi mọi chiến dịch đều “na ná” nhau, không còn tạo ra cảm xúc mới.
Cách duy nhất để phá vỡ điểm mù marketing này là thay đổi tư duy: marketer cần quan sát khách hàng như một “dòng chảy”, không phải một “chân dung tĩnh”. Mọi insight sai đều bắt đầu từ việc ngừng lắng nghe. Khi thương hiệu quay lại đặt câu hỏi, thu thập dữ liệu mới và phân tích hành vi theo thời gian thực, họ sẽ phát hiện ra rằng “điều khách hàng muốn hôm nay” không giống “điều họ từng muốn năm ngoái”.
Khi doanh nghiệp “mù tạm thời” vì hiệu suất ngắn hạn
Khi doanh nghiệp “mù tạm thời” vì hiệu suất ngắn hạn
Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, hầu hết đội ngũ marketing đều bị cuốn vào cuộc đua KPI: tăng trưởng tháng này, số lượt chuyển đổi, chi phí trên mỗi khách hàng. Áp lực này khiến nhiều doanh nghiệp vô tình rơi vào điểm mù marketing — chỉ nhìn thấy bức tranh ngắn hạn mà bỏ qua tầm nhìn thương hiệu dài hạn.
Ở giai đoạn đầu, các con số vẫn có thể đẹp: doanh thu tăng, traffic cao, chiến dịch “nổ đơn” mạnh. Nhưng vấn đề là, đằng sau sự tăng trưởng đó có thể là hiểu sai khách hàng. Khi chỉ tối ưu theo hiệu suất ngắn hạn, marketer có xu hướng chiều theo hành vi tạm thời (trend, khuyến mãi, ưu đãi) mà không thật sự hiểu động cơ sâu hơn của khách hàng.
Ví dụ, chiến dịch giảm giá 50% có thể kéo về hàng ngàn đơn trong một tuần, nhưng tuần sau, khi giá quay lại bình thường, tệp khách hàng biến mất. Đó là hậu quả của insight sai — khi doanh nghiệp tin rằng “khách hàng thích giá rẻ”, trong khi thực tế họ chỉ phản ứng tạm thời với ưu đãi.
Đây là sai lầm marketing nguy hiểm vì nó không thể hiện ngay lập tức. Trong báo cáo tháng, mọi thứ vẫn có vẻ ổn, nhưng về lâu dài, thương hiệu mất niềm tin, mất định vị và mất luôn khả năng gắn kết cảm xúc với khách hàng. Nói cách khác, doanh nghiệp đang mù tạm thời – thấy con số tăng nhưng không thấy lòng tin giảm. Và khi niềm tin sụt, mọi chỉ số còn lại cũng sẽ lao dốc theo.
Từ “điểm mù” đến “điểm sáng”: Cách marketer khắc phục
Để thoát khỏi vùng điểm mù marketing này, marketer cần thay đổi cách tiếp cận dữ liệu và tư duy chiến lược. Công nghệ – đặc biệt là AI – có thể giúp, nhưng chỉ khi được dùng đúng cách.
Thứ nhất, xác thực lại dữ liệu AI bằng nghiên cứu định tính
Dữ liệu có thể cho biết cái gì đang xảy ra, nhưng chỉ con người mới hiểu vì sao nó xảy ra. Phỏng vấn, quan sát thực tế, hoặc test nhóm nhỏ sẽ giúp marketer nhìn thấy những yếu tố cảm xúc mà AI không thể “đọc” được. Đây là bước quan trọng để tránh rơi vào insight sai.
Thứ hai, đặt AI đúng vai trò – công cụ hỗ trợ, không phải người thay thế
AI giỏi phát hiện mô hình hành vi, nhưng nó không có trực giác. Marketer cần dùng AI để phát hiện cơ hội, chứ không phải để “quyết định hộ”. Khi phụ thuộc hoàn toàn vào máy, doanh nghiệp dễ mắc sai lầm marketing vì đánh mất góc nhìn con người – yếu tố khiến thương hiệu khác biệt và được yêu thích.
Thứ ba, duy trì tư duy kiểm chứng liên tục
Hành vi khách hàng thay đổi theo từng giai đoạn, từng hoàn cảnh kinh tế – xã hội. Việc cập nhật liên tục giúp marketer phát hiện sớm những thay đổi nhỏ nhưng có ảnh hưởng lớn đến chiến lược. Khi thông tin được kiểm chứng định kỳ, khả năng hiểu sai khách hàng sẽ giảm, và thương hiệu có thể duy trì kết nối thật sự với người tiêu dùng.
Khi doanh nghiệp biết kết hợp giữa công nghệ và cảm nhận con người, điểm mù marketing không còn là rào cản, mà trở thành “điểm sáng” để tái định nghĩa cách làm marketing hiện đại: dựa trên dữ liệu nhưng vẫn giàu cảm xúc, nhanh nhạy nhưng không đánh mất bản sắc thương hiệu.
Kết luận
28% marketer không thất bại vì thiếu dữ liệu, mà vì đọc sai dữ liệu. Trong thời đại ứng dụng AI, điểm mù lớn nhất không nằm ở công nghệ – mà nằm ở cách con người hiểu và sử dụng nó. Nếu không kiểm chứng insight, sai lầm marketing sẽ lặp lại, và “hiểu sai khách hàng” sẽ trở thành rào cản lớn nhất ngăn thương hiệu tăng trưởng.
