Trong thời đại ứng dụng AI ngày càng phổ biến trong tiếp thị, lý tưởng của mọi doanh nghiệp là đưa ra quyết định khách quan, dữ liệu dẫn đường. Tuy nhiên, thực tế cho thấy không ít thương hiệu lớn vẫn “đốt tiền” vào các chiến dịch không hiệu quả, thậm chí kết quả kém hơn mong đợi. Đằng sau những khoản chi đó thường là thiên kiến marketing và quyết định cảm tính của con người, khiến bias marketing tồn tại trong cách lập kế hoạch, chọn kênh và tương tác với khách hàng.
Khi dữ liệu dồi dào không đồng nghĩa với quyết định chính xác
Khi dữ liệu dồi dào vẫn khiến quyết định kém chất lượng
Trong bối cảnh mọi doanh nghiệp đều tích cực thu thập dữ liệu, có một nghịch lý tồn tại mà nhiều tổ chức chưa giải quyết được đó là dữ liệu càng nhiều thì chất lượng quyết định lại không cải thiện tương xứng. Nhiều marketer nghĩ rằng càng có nhiều dữ liệu thì càng ra quyết định đúng đắn hơn, nhưng thực tế không phải vậy. Thậm chí, số lượng dữ liệu quá lớn còn khiến đội ngũ bị rối, dẫn đến quyết định cảm tính thay vì dựa trên phân tích khách quan.
Một nguyên nhân sâu xa là khi dữ liệu quá dày đặc và không được tổ chức tốt, marketer dễ rơi vào cái bẫy thiên kiến marketing. Thay vì xử lý dữ liệu theo cách có hệ thống, họ có xu hướng tìm những mảnh dữ liệu dễ nhìn thấy nhất để hỗ trợ quan điểm của mình. Điều này khiến cho việc phân tích trở nên thiếu sâu sắc và dẫn tới bias marketing khi đánh giá hiệu quả chiến dịch. Khi đó, dữ liệu không còn là công cụ để nâng cao hiệu quả mà trở thành một nguồn gây nhiễu.
Hơn nữa, nhiều marketer xem dữ liệu như một “kho báu” giá trị thay vì là một nguồn thông tin cần được diễn giải đúng ngữ cảnh. Việc xem bảng số liệu và các báo cáo một cách thụ động mà không đặt ra câu hỏi phù hợp sẽ khiến họ bỏ qua những insight thực sự quan trọng. Khi đó, dữ liệu nhiều nhưng quyết định vẫn dựa trên cảm tính hoặc dựa trên những con số bề ngoài mà quên kiểm tra các chỉ số dẫn đến hành động thực tế.
Khi hiểu sai dữ liệu dẫn đến chi phí chiến dịch không hiệu quả
Việc dùng dữ liệu mà không hiểu đúng bản chất gây ra nhiều hệ lụy cho hoạt động marketing. Một trong các sai lầm phổ biến nhất của các đội ngũ marketing là sai lầm marketer trong việc đọc và diễn giải các chỉ số. Ví dụ, lượt truy cập cao không đồng nghĩa với mức độ tương tác và chuyển đổi cao. Nếu marketer chỉ nhìn vào số lượt xem mà bỏ qua tỷ lệ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi, các quyết định ưu tiên kênh hay thông điệp sẽ không phản ánh đúng hành vi mua sắm của khách hàng.
Trong nhiều trường hợp, tổ chức chỉ thu thập dữ liệu mà không xây dựng khung phân tích rõ ràng. Việc này khiến marketer dễ rơi vào quyết định cảm tính dựa trên dữ liệu có sẵn mà không thấu suốt các yếu tố nền tảng. Khi đó họ có thể ưu tiên những chiến dịch “trông đẹp” hơn thay vì chiến dịch thực sự mang lại giá trị. Những hành vi này phản ánh phần nào thiên kiến marketing trong việc lựa chọn dữ liệu và số liệu để đánh giá thành công.
Một nguyên nhân khác khiến dữ liệu dồi dào không thành lợi thế là khi tổ chức không đồng bộ hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu. Các dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau không được tích hợp thống nhất sẽ tạo ra sự phân mảnh. Điều này làm cho marketer không có được một bức tranh toàn cảnh về khách hàng và hành vi, từ đó dẫn tới bias marketing khi chỉ dựa trên các phần dữ liệu dễ quan sát nhất mà bỏ qua các yếu tố khác.
Ngoài ra, nhiều marketer chưa trang bị đủ kỹ năng phân tích nâng cao dẫn đến việc áp dụng các công cụ sai mục đích. Khi công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng mà không hiểu rõ ngữ nghĩa số liệu, các báo cáo tự động có thể tạo ra những kết quả gây hiểu lầm. Việc này khiến cho quyết định chiến lược được hình thành dựa trên các kết quả thiếu chính xác, và ngân sách chiến dịch bị phân bổ sai lệch so với mục tiêu ban đầu.
Làm thế nào để dữ liệu thực sự dẫn đến quyết định đúng đắn
Để dữ liệu thực sự mang lại giá trị, điều đầu tiên là marketer phải nhận diện và quản trị thiên kiến marketing tồn tại trong tư duy. Nghĩa là họ cần chủ động đặt ra những giả thuyết trái chiều và kiểm chứng chúng bằng dữ liệu thay vì chỉ chọn lọc các thông tin hỗ trợ quan điểm ban đầu. Đây là bước quan trọng để giảm bias marketing và nâng cao tính khách quan trong phân tích.
Tiếp theo, tổ chức cần xây dựng một hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu thống nhất. Khi dữ liệu từ các nguồn được hợp nhất trong một nền tảng phân tích duy nhất với tiêu chuẩn rõ ràng, marketer có thể dễ dàng so sánh, đối chiếu và tìm ra các khuynh hướng có ý nghĩa thực sự. Điều này giúp họ tránh được các quyết định cảm tính dựa trên dữ liệu riêng rẽ không có mối liên hệ với nhau.
Cuối cùng, việc đầu tư vào đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu cho đội ngũ marketing là điều không thể thiếu. Khi marketer nắm vững cách diễn giải số liệu và hiểu rõ các công cụ phân tích, họ sẽ ít mắc sai lầm marketer do hiểu sai các chỉ số. Khi đó dữ liệu sẽ không chỉ là con số, mà là nguồn insight giá trị giúp xây dựng chiến lược đúng đắn, tối ưu hóa chi phí và mang lại hiệu quả lâu dài.
>>> Đọc thêm AI giúp giảm thiên kiến marketing? 4 cách công nghệ hỗ trợ marketer ra quyết định khách quan hơn
Một số dạng thiên kiến phổ biến trong tư duy khiến marketer sai lầm
Thiên kiến xác nhận và tác động đến quyết định chiến dịch
Một trong những dạng phổ biến nhất của thiên kiến marketing là thiên kiến xác nhận. Đây là hiện tượng marketer có xu hướng tìm kiếm, ưu tiên hoặc diễn giải dữ liệu theo hướng ủng hộ những nhận định ban đầu thay vì thử thách giả thuyết chiến lược. Khi các giả định ban đầu được coi là đúng, nhân viên marketing dễ bỏ qua dữ liệu phản bác, dẫn đến việc quyết định cảm tính thay thế cho phân tích khách quan.
Hệ quả của thiên kiến marketing này không chỉ là những chiến dịch chạy sai mục tiêu, mà còn làm lãng phí ngân sách đáng kể. Một marketer có thể đầu tư thêm vào kênh truyền thông hoặc thông điệp mà họ tin chắc sẽ hiệu quả, nhưng kết quả thực tế không đạt như mong muốn. Khi lặp lại quá nhiều lần, sai lầm marketer này trở thành một mô hình lặp lại, khiến tổ chức khó tối ưu chi phí và đánh giá hiệu quả chiến dịch một cách chính xác.
Sai sót trong lựa chọn mẫu khách hàng
Một dạng khác của bias marketing xuất hiện khi marketer dựa trên dữ liệu từ nhóm khách hàng nhỏ hoặc không đại diện cho toàn thị trường. Sai lầm này dẫn đến việc áp dụng chiến lược rộng lớn mà không phản ánh hành vi thực tế của phần đông khách hàng. Các quyết định như chọn kênh quảng cáo, thông điệp hay phân bổ ngân sách có thể hoàn toàn lệch mục tiêu.
Hậu quả của sai lầm marketer trong lựa chọn mẫu khách hàng là kết quả chiến dịch không đạt kỳ vọng, ngân sách bị “đốt” cho những mục tiêu không phù hợp. Khi đó, quyết định dựa trên cảm giác hoặc kinh nghiệm cũ sẽ gia tăng quyết định cảm tính, làm giảm tính khách quan của toàn bộ quá trình marketing. Đồng thời, việc hiểu sai dữ liệu khiến nhóm marketing khó xác định các chỉ số đo lường chính xác và khó đưa ra các điều chỉnh cần thiết kịp thời.
Ảnh hưởng của cảm xúc và trực giác trong marketing
Ngoài thiên kiến marketing liên quan đến dữ liệu, nhiều sai lầm marketer xuất phát từ việc quá tin tưởng vào cảm xúc và trực giác. Marketer thường cho rằng một chiến dịch “trông hay” hoặc dựa trên kinh nghiệm cá nhân sẽ đạt hiệu quả cao mà bỏ qua các chỉ số đo lường thực tế. Khi áp dụng cách tiếp cận này, các quyết định chiến lược trở nên chủ quan và tạo ra quyết định cảm tính.
Hiện tượng này xảy ra phổ biến trong các tình huống cần phản ứng nhanh với thị trường hoặc chạy chiến dịch thử nghiệm. Nếu không có cơ chế đánh giá dữ liệu và kiểm soát bias marketing, ngân sách sẽ được phân bổ không hiệu quả, các bài học rút ra từ chiến dịch sẽ bị méo mó và khả năng tối ưu hóa chiến lược lâu dài bị hạn chế. Việc nhận diện các hành vi dựa trên trực giác là bước đầu để cải thiện quy trình và xây dựng chiến dịch khách quan hơn, đồng thời giảm thiểu các sai lầm marketer lặp đi lặp lại.
Khi “lửa cảm tính” át mất “ánh sáng dữ liệu”
Khi cảm xúc lấn át dữ liệu trong quyết định chiến dịch
Trong hoạt động tiếp thị hiện đại, việc dựa vào dữ liệu để ra quyết định là điều cốt lõi giúp thương hiệu tăng trưởng bền vững. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, quyết định cảm tính lại lấn át vai trò của dữ liệu, khiến chiến lược đi lệch hướng và tạo ra hậu quả tốn kém. Tình huống này thường bắt nguồn từ niềm tin rằng kinh nghiệm cá nhân hoặc những gì từng “trông hiệu quả” sẽ luôn đúng trong tương lai. Điều này dẫn đến một dạng thiên kiến marketing nguy hiểm, khi marketer tự tin quá mức vào phán đoán riêng của mình thay vì xem xét các chỉ số thực tế.
Một biểu hiện phổ biến của bias marketing là việc áp dụng các chiến thuật cũ cho những sản phẩm hoặc thị trường mới mà không có bằng chứng rõ ràng cho thấy chúng vẫn hiệu quả. Việc này khiến nhóm làm chiến dịch thường bỏ qua các bước phân tích dữ liệu sâu, như phân khúc khách hàng theo hành vi mới, theo dõi tỷ lệ chuyển đổi thực tế, hoặc kiểm chứng giả thuyết qua thử nghiệm A/B. Khi marketer tin rằng “mẫu này trước đây hiệu quả nên bây giờ cũng hiệu quả”, họ vô tình tạo ra một sai lầm marketer vì chiến lược không dựa trên bối cảnh thực tế hiện tại.
Ngoài ra, trong các cuộc họp chiến lược, nhiều ý kiến được chấp nhận vì nó “nghe có vẻ hợp lý” hoặc “cảm giác đúng” hơn là vì nó có dữ liệu hỗ trợ. Đây chính là quyết định cảm tính thường gặp, khiến toàn bộ kế hoạch chi ngân sách dựa trên những giả định thiếu kiểm chứng. Việc không kiểm tra dữ liệu một cách nghiêm ngặt dẫn đến ngân sách bị phân bổ sai, thời gian bị lãng phí cho các chiến dịch không mang lại hiệu quả, và đội ngũ tiếp thị bị cuốn vào vòng lặp sửa sai.
Một yếu tố khác khiến thiên kiến marketing trở nên mạnh mẽ là phản ứng tức thời với các xu hướng bùng nổ. Khi một chiến thuật đang được nhiều thương hiệu nổi tiếng sử dụng, đội ngũ marketing dễ rơi vào tâm lý “phải dùng ngay” mà không đánh giá mức độ phù hợp với đối tượng mục tiêu của chính mình. Đây là một dạng bias marketing khiến quyết định bị chi phối bởi hiệu ứng đám đông thay vì dữ liệu về hành vi khách hàng cụ thể. Khi chi phí tăng lên cho các kênh mới mà không mang lại chuyển đổi mong đợi, đội ngũ mới nhận ra họ đã rơi vào sai lầm marketer khi bỏ qua bước kiểm chứng.
Tất cả những yếu tố này không chỉ khiến chiến dịch kém hiệu quả mà còn khiến tổ chức mất khả năng nhìn nhận rõ ràng tình hình. Khi quyết định cảm tính tràn ngập, nhóm mất đi khả năng phát triển quy trình tối ưu dựa trên dữ liệu đo lường được, từ đó giảm khả năng cạnh tranh trong dài hạn.
Cách cảm tính ảnh hưởng đến từng giai đoạn của chiến dịch
Khi bắt đầu một chiến dịch, nhiều marketer có thói quen đặt ra mục tiêu dựa trên “cảm nhận thị trường” thay vì dữ liệu thực tế. Họ có thể tin rằng một mức chi ngân sách nhất định sẽ tạo ra hiệu quả tốt bởi vì trong quá khứ điều này từng có kết quả. Tuy nhiên, đây là biểu hiện rõ rệt của thiên kiến marketing, vì giả định này không được kiểm chứng thông qua dữ liệu hành vi người mua hiện tại. Việc chỉ dựa vào trực giác để thiết lập mục tiêu dẫn đến kế hoạch ban đầu đã lệch hướng, và mọi nỗ lực sau đó đều phải cố gắng bù đắp sai lầm ngay từ đầu.
Trong giai đoạn lựa chọn kênh và thông điệp, nhiều tổ chức sử dụng chiến lược được “nghe nói hiệu quả ở nơi khác” mà không tùy chỉnh phù hợp với đối tượng của mình. Khi đó bias marketing khiến họ bỏ qua các chỉ số đo lường như thời gian xem, tỷ lệ tương tác sâu, hoặc tỷ lệ chuyển đổi thực tế. Điều này càng củng cố quyết định cảm tính thay vì quyết định dựa trên dữ liệu. Khi chiến dịch bắt đầu chạy, ngân sách được phân bổ không phù hợp với hiệu suất từng kênh, dẫn đến việc chi tiêu nhiều ở nơi không mang lại kết quả rõ ràng.
Trong quá trình tối ưu hóa chiến dịch, nếu nhóm tiếp thị không hiểu rõ hành vi mới của khách hàng mà chỉ dựa vào cảm giác “đã từng hiệu quả”, họ dễ bị cuốn vào vòng lặp điều chỉnh không hiệu quả. Đây là lúc sai lầm marketer xảy ra với tần suất cao nhất, bởi mọi thay đổi nhỏ đều bị chi phối bởi cảm xúc và mong muốn nhìn thấy kết quả tức thì hơn là các phân tích sâu về dữ liệu. Khi marketer liên tục điều chỉnh dựa trên trực giác, chiến dịch mất đi khả năng thu thập dữ liệu nhất quán và đánh giá hiệu quả một cách khoa học.
Cuối cùng, trong các buổi báo cáo hậu chiến dịch, việc đổ lỗi cho yếu tố ngoại cảnh hay thay đổi thị trường là một cách né tránh trách nhiệm của bias marketing. Thay vì tìm hiểu nguyên nhân thực sự nằm ở đâu và rút ra bài học, họ tiếp tục tin rằng quyết định ban đầu là đúng dù dữ liệu phản ánh điều ngược lại. Đây là một sai lầm marketer hệ thống, nếu không được nhận ra và xử lý sẽ tiếp tục lặp lại trong những chiến dịch sau.
Tóm lại, khi quyết định cảm tính lấn át dữ liệu, không chỉ chiến lược bị sai lệch mà cả tổ chức tiếp tục vận hành theo trực giác thay vì học hỏi từ dữ liệu thực tế. Để khắc phục, doanh nghiệp cần thiết kế quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu, kiểm định giả thuyết trước khi hành động, và xây dựng văn hóa marketing chú trọng phân tích thay vì cảm xúc.
Tăng tính khách quan để giảm sai lầm marketer
Thiết lập hệ thống dữ liệu minh bạch và chỉ số đánh giá rõ ràng
Để tăng tính khách quan trong ra quyết định và giảm thiểu sai lầm marketer, bước đầu tiên là thiết lập một hệ thống dữ liệu minh bạch với các chỉ số đánh giá rõ ràng. Khi một tổ chức chỉ dựa vào cảm giác thị giác hay trực giác cá nhân để đánh giá chiến dịch, nguy cơ rơi vào quyết định cảm tính là rất lớn. Đây chính là một trong những nguyên nhân phổ biến nhất dẫn tới thiên kiến marketing và làm sai lệch cách phân bổ ngân sách.
Việc thiết kế hệ thống dữ liệu minh bạch bao gồm việc chọn lọc các chỉ số trọng tâm như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi hành động hay lợi tức đầu tư. Những chỉ số này phải được cập nhật liên tục và thể hiện rõ mối quan hệ giữa các bước trong phễu chuyển đổi, không để nhân viên “đánh giá chiến dịch hay hay không qua cảm nhận” mà phải dựa vào con số cụ thể. Khi các chỉ số phản ánh đúng hành vi khách hàng, marketer có thể đối chiếu dữ liệu trước khi quyết định chi tiêu quảng cáo hoặc điều chỉnh thông điệp.
Bên cạnh đó, dữ liệu phải được lưu trữ và trình bày trong các bảng dashboard dễ hiểu thay vì phân tán trên nhiều công cụ khác nhau. Khi thông tin tách mảnh, việc ra quyết định trở nên phức tạp hơn và dễ bị bias marketing theo những góc nhìn hạn chế. Một hệ thống thống nhất và minh bạch giúp tổ chức đưa ra quyết định dựa trên bức tranh tổng thể, từ đó hạn chế rủi ro quyết định cảm tính và giảm khả năng lặp lại sai lầm marketer do thiếu dữ liệu khách quan.
Cuối cùng, dữ liệu minh bạch còn là nền tảng để thiết lập cơ chế phản hồi nhanh, giúp đội ngũ marketing nhận ra khi nào chiến dịch đi lệch hướng và cần điều chỉnh. Khi marketer được trang bị dữ liệu đúng và kịp thời, việc ra quyết định trở nên ít phụ thuộc vào cảm tính và hướng tới những kết quả có thể đo lường được, thay vì chỉ là cảm giác chiến dịch “trông hấp dẫn”.
Áp dụng quy trình kiểm chứng và phản biện trong ra quyết định
Một yếu tố quan trọng khác để giảm thiểu bias marketing và sai lầm marketer là xây dựng một quy trình kiểm chứng và phản biện trước khi bất kỳ chiến dịch nào được phê duyệt. Trong môi trường không có lượt phản biện, cá nhân chịu trách nhiệm dễ rơi vào việc bảo vệ quan điểm của mình dựa trên cảm xúc cá nhân, dẫn tới quyết định cảm tính thay vì quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Điều này chính là biểu hiện của thiên kiến marketing khi dữ liệu chỉ được chọn lọc để chứng minh ý tưởng ban đầu.
Quy trình kiểm chứng nên bắt đầu bằng việc định nghĩa rõ các giả thuyết chiến lược cần chứng minh trước khi triển khai toàn bộ chiến dịch. Những giả thuyết này phải được kiểm tra bằng các chỉ số thực tế và phân tích A/B, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm hay cảm nhận cá nhân. Việc tổ chức các buổi phản biện nội bộ có sự tham gia của các phòng ban khác nhau giúp mở rộng góc nhìn, tránh bias marketing phát sinh từ một nhóm nhỏ thực hiện chiến dịch.
Một phần quan trọng của quy trình này là đặt ra các “điểm dừng” để đánh giá lại chiến dịch sau một khoảng thời gian ngắn. Nếu chiến dịch không đạt được các chỉ số mong đợi ở giai đoạn đầu, nhóm cần xem xét điều chỉnh hoặc dừng chiến dịch thay vì tiếp tục đầu tư thêm ngân sách dựa trên cảm tính. Điều này buộc các marketer phải đối mặt với dữ liệu thực tế và giảm thiểu sai lầm marketer do kéo dài chiến dịch dựa trên niềm tin cá nhân.
Quy trình phản biện và kiểm chứng giúp tổ chức không chỉ ra quyết định khách quan hơn mà còn tạo văn hóa làm việc khoa học, nơi dữ liệu được tôn trọng hơn cảm xúc. Khi đó, đội ngũ marketing dần quen với việc đặt câu hỏi cho mọi quyết định và dựa vào dữ liệu thực tế thay vì cảm nhận chủ quan, giúp giảm thiểu rủi ro quyết định cảm tính và nâng cao hiệu quả chiến dịch.
Xây dựng văn hóa học hỏi và đánh giá sau chiến dịch
Một yếu tố cốt lõi để tăng tính khách quan trong marketing và tránh sai lầm marketer lặp lại là xây dựng văn hóa học hỏi từ chính kết quả của các chiến dịch. Khi một tổ chức chỉ nhìn vào kết quả tổng thể mà không rút ra bài học từ từng phần nhỏ, nguy cơ mắc lại bias marketing nguyên bản ở các chiến dịch tiếp theo là rất cao.
Văn hóa học hỏi bắt đầu từ việc đánh giá chi tiết kết quả sau mỗi chiến dịch, không chỉ nhìn vào chỉ số cuối cùng mà cần phân tích sâu các yếu tố như phân khúc khách hàng, thời điểm, thông điệp truyền thông và kênh phân phối. Mỗi yếu tố này đều có thể hé lộ những sai lệch giữa kỳ vọng ban đầu và kết quả thực tế, từ đó giúp marketer nhận diện đâu là quyết định cảm tính và đâu là quyết định dựa trên dữ liệu.
Việc ghi nhận và chia sẻ bài học vượt ra ngoài phòng marketing cũng rất quan trọng. Khi các phòng ban khác như bán hàng, sản phẩm hay dịch vụ tham gia vào việc đánh giá chiến dịch, họ sẽ góp thêm những góc nhìn độc lập và giúp giảm thiểu thiên kiến marketing trong việc diễn giải dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích khi những giả định ban đầu được thử nghiệm trong các bối cảnh thực tế khác nhau, giúp tổ chức hiểu rõ điều gì thực sự hiệu quả và điều gì chỉ là cảm nhận nhất thời.
Cuối cùng, khuyến khích nhân viên chủ động đặt câu hỏi về giả định ban đầu và chia sẻ những quan sát từ kết quả thực tế giúp xây dựng một môi trường học hỏi liên tục. Khi văn hóa này được nuôi dưỡng, việc ra quyết định trở nên dựa trên bằng chứng hơn là cảm tính, giúp tổ chức giảm dần sai lầm marketer và dần đạt được những quyết định marketing khách quan và hiệu quả hơn trong dài hạn.
Kết luận
Dù nhiều marketer giỏi nắm bắt công cụ và chiến thuật phức tạp, họ vẫn có thể “đốt tiền” sai chỗ khi quyết định cảm tính lấn át thực tế dữ liệu. Thiên kiến marketing là yếu tố cốt lõi khiến bias tiếp tục tồn tại trong từng chiến dịch, từ việc phân bổ ngân sách đến chọn kênh và thông điệp. Để thực sự đạt hiệu quả công nghệ và tối ưu ngân sách, các đội ngũ cần xây dựng quy trình đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, kiểm chứng giả thuyết chiến lược và loại bỏ các thành kiến ngầm định.
