Trong thời đại ứng dụng AI mạnh mẽ vào tiếp thị, nhiều thương hiệu tưởng như “nắm chắc insight” nhưng thực tế vẫn lạc hướng. Báo cáo của Deloitte (2025) chỉ ra rằng 28% marketer gặp điểm mù marketing ngay trong chính chiến dịch mà họ nghĩ là hoàn hảo. Điều này không chỉ đến từ dữ liệu thiếu chính xác, mà chủ yếu là do con người hiểu sai khách hàng ở từng giai đoạn triển khai – từ nghiên cứu đến đo lường.
Để tránh những sai lầm marketing tốn kém, hãy cùng phân tích 4 giai đoạn mà “điểm mù” thường xuất hiện nhất trong chiến dịch.
Giai đoạn nghiên cứu: khi dữ liệu đúng nhưng insight sai
Khi dữ liệu đúng nhưng con người hiểu sai
Giai đoạn nghiên cứu là nền móng của mọi chiến dịch, nhưng cũng chính là nơi các điểm mù marketing xuất hiện sớm nhất. Marketer ngày nay có trong tay vô vàn công cụ thu thập dữ liệu – từ khảo sát hành vi, social listening đến AI phân tích ngữ cảnh – tuy nhiên, việc hiểu sai khách hàng vẫn xảy ra thường xuyên. Lý do là vì dữ liệu dù “đúng” vẫn chỉ phản ánh phần nổi của tảng băng cảm xúc.
Một thương hiệu thời trang có thể nhận thấy khách hàng “yêu thích phong cách cá tính” qua khảo sát, nhưng lại bỏ qua yếu tố “thoải mái” khi mua sắm. Kết quả là chiến dịch truyền thông tập trung vào hình ảnh mạnh mẽ, cá tính nhưng lại khiến khách hàng thấy xa cách, không phản ánh đúng nhu cầu thực tế.
Đây chính là ví dụ điển hình của insight sai – khi thương hiệu tin rằng mình hiểu khách hàng, trong khi thực chất chỉ đang lặp lại điều khách hàng nói ra, chứ không phải điều họ thật sự nghĩ.
Đằng sau sai lầm marketing này là một nguyên nhân phổ biến: marketer thường đồng nhất dữ liệu hành vi với động cơ cảm xúc. Họ thấy người dùng “thích” một bài viết, “bình luận tích cực” về một chiến dịch và mặc định rằng đó là insight đúng. Nhưng cảm xúc thật lại nằm ở “vì sao” họ hành động, không phải “cách” họ hành động.
Khi insight sai kéo cả chiến lược đi chệch hướng
Một insight sai trong giai đoạn nghiên cứu không chỉ làm sai lệch định hướng chiến dịch, mà còn ảnh hưởng đến toàn bộ chiến lược thương hiệu. Khi doanh nghiệp đặt nền tảng trên nhận định sai, mọi quyết định tiếp theo – từ thông điệp, kênh triển khai đến ngân sách – đều đi chệch quỹ đạo.
Ví dụ, một công ty thực phẩm phát hiện người tiêu dùng “ưu tiên sản phẩm lành mạnh”, nên tập trung phát triển dòng sản phẩm ít đường. Tuy nhiên, họ bỏ qua một chi tiết: khách hàng “muốn ăn lành mạnh nhưng vẫn phải ngon”. Kết quả, chiến dịch thất bại vì sản phẩm đáp ứng tiêu chí sức khỏe nhưng lại thiếu cảm xúc. Đây là điểm mù marketing rất điển hình – khi dữ liệu đúng về hành vi, nhưng kết luận sai về động cơ.
Một nghiên cứu của Nielsen (2024) cho thấy hơn 32% chiến dịch thất bại do insight sai trong giai đoạn nghiên cứu. Không phải vì dữ liệu thiếu, mà vì đội ngũ phân tích thiếu năng lực kết nối dữ liệu với cảm xúc.
Khi doanh nghiệp không thật sự hiểu “vì sao khách hàng chọn mình”, họ dễ rơi vào sai lầm marketing: đầu tư mạnh vào điều khách hàng không quan tâm, và bỏ qua điều họ thực sự trân trọng.
Khi AI trở thành công cụ “soi sáng” điểm mù marketing
Trước đây, marketer dựa nhiều vào kinh nghiệm và trực giác để đọc insight. Nhưng trong kỷ nguyên dữ liệu, cách làm này không còn đủ. Khi dữ liệu ngày càng phức tạp, điểm mù marketing lại càng dễ xuất hiện – vì con người khó nắm bắt toàn cảnh hành vi khách hàng ở quy mô lớn.
Đây là lý do các doanh nghiệp hiện đại đang ứng dụng AI phân tích cảm xúc và ngữ cảnh (contextual AI) để hỗ trợ marketer trong giai đoạn nghiên cứu. Thay vì chỉ đo lường “khách hàng nói gì”, AI giúp phát hiện “họ cảm thấy thế nào khi nói điều đó”.
Ví dụ, một mô hình AI có thể phân tích 10.000 bình luận trên mạng xã hội để nhận ra rằng, dù khách hàng dùng từ ngữ tích cực, nhưng cảm xúc ẩn bên dưới lại là “bất mãn nhẹ” với trải nghiệm sau mua.
Công nghệ này giúp doanh nghiệp nhìn thấy điều con người thường bỏ qua – chính là phần cảm xúc, thái độ và ý định ẩn sau hành vi. Khi đó, marketer không còn dừng lại ở việc “nghe khách hàng nói gì”, mà thực sự hiểu khách hàng nghĩ gì.
Một ví dụ điển hình là Unilever. Hãng này đã dùng hệ thống AI nội bộ để phân tích phản hồi người tiêu dùng ở 15 thị trường. Kết quả, họ phát hiện “từ khóa tích cực” trong các bình luận không đồng nghĩa với “mức độ hài lòng cao”. Nhờ đó, Unilever tái định vị lại chiến lược nội dung và tăng mức độ kết nối cảm xúc với thương hiệu lên 23% chỉ sau 3 tháng.
Tựu trung, điểm mù marketing trong giai đoạn nghiên cứu không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ thiếu góc nhìn cảm xúc và ngữ cảnh. Khi kết hợp dữ liệu định lượng với công nghệ AI cảm xúc, doanh nghiệp có thể nhìn toàn cảnh – không chỉ biết khách hàng “làm gì”, mà còn hiểu “vì sao họ làm thế”.
Một chiến dịch thành công không bắt đầu từ dữ liệu lớn nhất, mà từ insight đúng nhất. Khi marketer dừng lại ở những gì nhìn thấy, họ dễ rơi vào hiểu sai khách hàng; nhưng khi họ đào sâu vào động cơ và cảm xúc, họ sẽ tránh được sai lầm marketing từ gốc. Trong thời đại AI, doanh nghiệp không cần nhiều dữ liệu hơn – mà cần nhìn dữ liệu đúng cách để không bị che mắt bởi chính những điểm mù marketing mình tạo ra.
>>> Đọc thêm 4 yếu tố tạo nên một quyết định marketing tốt trong thời đại AI
Giai đoạn sáng tạo nội dung: khi chiến lược đúng nhưng thông điệp sai tần số
Khi chiến lược đúng nhưng cách truyền đạt lại “lệch sóng”
Sau khi đã có dữ liệu và insight khách hàng, nhiều thương hiệu tự tin rằng chiến dịch sẽ thành công vì “đã hiểu người tiêu dùng”. Tuy nhiên, vấn đề lại nằm ở giai đoạn triển khai: thông điệp đúng nhưng tần số sai – tức thương hiệu nói điều người nghe quan tâm, nhưng không đúng lúc, không đúng cách, hoặc không đúng kênh.
Đây là điểm mù marketing phổ biến nhất trong giai đoạn sáng tạo nội dung. Marketer thường có xu hướng tin vào trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân mà quên kiểm chứng lại với dữ liệu thực tế. Hệ quả là chiến dịch được tung ra với thông điệp hay, hình ảnh đẹp, ngân sách lớn… nhưng vẫn không “chạm” được vào cảm xúc thật của khách hàng.
Một ví dụ điển hình là chiến dịch “Tiết kiệm năng lượng cho tương lai”. Dù ý tưởng tốt, nhưng nếu ra mắt đúng thời điểm giá điện tăng, người tiêu dùng có thể cảm thấy thương hiệu đang “lợi dụng hoàn cảnh”. Đây chính là sai lầm marketing kinh điển – khi ý định tốt nhưng cách thể hiện lại khiến khách hàng hiểu ngược.
Điểm mù marketing ở đây xuất phát từ thiếu đồng cảm và hiểu sai khách hàng. Thương hiệu nói điều mình muốn, thay vì điều khách hàng cần nghe. Khi thông điệp không phản ánh đúng trạng thái cảm xúc hoặc nhu cầu xã hội tại thời điểm đó, toàn bộ chiến dịch có thể mất hiệu lực, dù mọi chiến lược trước đó đều đúng hướng.
Cách nhận diện và khắc phục “điểm mù” trong giai đoạn sáng tạo
Để tránh insight sai và những hiểu nhầm không đáng có, đội ngũ marketing cần thực hiện bước kiểm định thông điệp trước khi phát hành đại trà. Hai công cụ đặc biệt hữu ích trong thời đại công nghệ AI là A/B test và phân tích ngữ điệu (tone sentiment analysis).
A/B test giúp thương hiệu đo lường phản ứng thật của khách hàng với các phiên bản nội dung khác nhau – ví dụ, thay đổi cách dùng từ, hình ảnh hoặc tiêu đề. Nếu tỉ lệ tương tác thay đổi mạnh giữa hai nhóm thử nghiệm, đó là tín hiệu cho thấy điểm mù marketing đang tồn tại ở phần thông điệp hoặc kênh truyền tải.
Trong khi đó, phân tích ngữ điệu bằng AI cho phép marketer hiểu sâu hơn về cảm xúc người dùng khi họ tương tác với nội dung. AI có thể nhận biết khi nào người xem cảm thấy tích cực, trung lập hay tiêu cực, giúp thương hiệu hiệu chỉnh giọng điệu và lựa chọn từ ngữ phù hợp hơn.
Một quy trình sáng tạo tốt cần có cả “trái tim” và “công nghệ”: trái tim để thấu cảm, và công nghệ để kiểm chứng. Khi hai yếu tố này song hành, doanh nghiệp không chỉ tránh được sai lầm marketing, mà còn biến thông điệp thành cầu nối thật sự giữa thương hiệu và người tiêu dùng.
Cuối cùng, điều quan trọng nhất là: đừng tin rằng hiểu insight là đủ. Vì insight chỉ là điểm khởi đầu – còn cách truyền tải mới là yếu tố quyết định liệu khách hàng có hiểu đúng thông điệp bạn muốn nói hay không.
Giai đoạn triển khai: khi dữ liệu thiếu kết nối khiến hiểu sai khách hàng
Khi chiến dịch bước vào thực tế – dữ liệu không còn “đẹp” như bản kế hoạch
Giai đoạn triển khai là thời điểm chiến dịch marketing thực sự “ra trận”. Đây cũng là lúc lý thuyết đối mặt với thực tế. Hàng loạt nền tảng được kích hoạt cùng lúc: Facebook, TikTok, Google Ads, CRM, email marketing, chatbot, landing page... Mỗi nền tảng đều tạo ra dữ liệu riêng, và nếu không được quản lý thống nhất, chúng dễ khiến marketer hiểu sai khách hàng.
Một chiến dịch có thể hiển thị hàng triệu lượt xem nhưng lại không chuyển đổi thành đơn hàng. Ở một nền tảng khác, lượng khách truy cập cao nhưng tỉ lệ tương tác gần như bằng 0. Khi không có hệ thống phân tích liên kết, đội ngũ marketing chỉ nhìn thấy “một mảnh ghép” mà tưởng đó là bức tranh toàn cảnh.
Chính sự rời rạc này là nguyên nhân đầu tiên tạo ra điểm mù marketing trong giai đoạn triển khai. Thương hiệu nhìn thấy số liệu, nhưng không thật sự hiểu ý nghĩa đằng sau con số đó.
Khi kênh truyền thông “nói ngược nhau” – dữ liệu đa nguồn khiến marketer lạc hướng
Một trong những sai lầm marketing phổ biến nhất là tin rằng “kênh nào hiệu quả nhất” thay vì “kênh nào đóng góp vào mục tiêu chung”. Ví dụ: dữ liệu từ Facebook cho thấy lượng tương tác tăng mạnh, nhưng CRM lại cho thấy tỷ lệ mua hàng giảm; email marketing có tỉ lệ mở cao, nhưng landing page lại có tỉ lệ thoát lớn. Nếu không có hệ thống tổng hợp, mỗi bộ phận sẽ báo cáo theo tiêu chí riêng – và CEO sẽ phải nhìn một bảng số liệu đầy mâu thuẫn.
Khi các kênh không được kết nối trong một workflow thống nhất, insight sai là điều khó tránh khỏi. Thương hiệu có thể đang đầu tư mạnh vào kênh “ồn ào” nhưng lại bỏ quên kênh mang doanh thu thật. Ở cấp độ tổ chức, đây chính là điểm mù marketing mang tính hệ thống – nơi dữ liệu không phản ánh thực tế hành vi khách hàng, mà chỉ là tiếng vọng từ một phía.
Khi không có hệ thống cảnh báo – marketer “chạy mù” giữa chiến dịch
Nhiều chiến dịch thất bại không vì ý tưởng tệ, mà vì đội ngũ không biết mình đang sai ở đâu. Dữ liệu cập nhật chậm, báo cáo thủ công, thông tin giữa các bộ phận không đồng nhất… tất cả khiến marketer ra quyết định dựa trên cảm tính. Khi đó, họ dễ mắc sai lầm marketing nghiêm trọng: tối ưu sai thông điệp, tăng ngân sách cho nội dung không hiệu quả, hoặc dừng quảng cáo đúng vào lúc khách hàng bắt đầu quan tâm.
Trong thời đại vận hành đa nền tảng, điều này tương đương với việc “lái xe mà không có bảng điều khiển”. Doanh nghiệp có thể tiêu hàng trăm triệu đồng ngân sách truyền thông nhưng không biết phần nào đang mang lại giá trị thật. Đây là biểu hiện điển hình của điểm mù marketing ở giai đoạn triển khai – khi marketer không nhìn thấy tín hiệu cảnh báo, dẫn đến phản ứng chậm và hiểu sai toàn bộ hành vi khách hàng.
Khi workflow AI trở thành “hệ thần kinh” giúp chiến dịch nhìn thấy rõ hơn
Để khắc phục tình trạng trên, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu xây dựng workflow AI – hệ thống tự động kết nối các nguồn dữ liệu, phân tích hành vi và phát hiện bất thường theo thời gian thực. Thay vì chờ báo cáo cuối tuần, AI có thể cảnh báo ngay khi một kênh có dấu hiệu “lệch pha” với mục tiêu. Ví dụ: nếu lượt truy cập từ Google Ads tăng nhưng thời gian ở lại trang giảm, workflow AI sẽ phát hiện và đề xuất tối ưu landing page hoặc thay đổi thông điệp phù hợp hơn.
Khi được tích hợp với hệ thống CRM và dashboard trực quan, workflow AI trở thành “bộ não vận hành thông minh”, giúp marketer thấy rõ mối liên hệ giữa các điểm chạm khách hàng.
Thay vì ra quyết định dựa vào cảm tính, AI hỗ trợ nhận diện chính xác hành vi thật và phản ứng kịp thời – điều mà con người khó làm khi lượng dữ liệu ngày càng khổng lồ.
Nhờ đó, doanh nghiệp không còn “chạy mù” giữa chiến dịch mà có thể nhìn thấy toàn cảnh khách hàng theo thời gian thực, tránh rơi vào vòng lặp hiểu sai khách hàng, đồng thời hạn chế rủi ro từ những insight sai.
Giai đoạn triển khai là “điểm rơi” của nhiều điểm mù marketing – nơi dữ liệu, con người và công nghệ phải vận hành nhịp nhàng. Nếu thiếu kết nối, thương hiệu sẽ tiếp tục mắc sai lầm marketing chỉ vì hiểu sai khách hàng. Ngược lại, khi kết hợp công cụ phân tích dữ liệu và workflow AI, doanh nghiệp có thể biến chiến dịch từ “chạy mù” thành “chạy sáng” – nơi mọi quyết định được dẫn đường bằng insight đúng, không còn mù mờ giữa hàng triệu con số.
Giai đoạn đo lường & tối ưu: khi KPI che mờ bản chất hành vi
Khi số liệu trở thành “mặt nạ” che cảm xúc người dùng
Đây là giai đoạn tưởng chừng đơn giản nhưng lại khiến nhiều thương hiệu “vấp” nhiều nhất. Khi chiến dịch đi đến bước đo lường, marketer thường dồn mọi sự chú ý vào chỉ số KPI – lượt tiếp cận, CTR, tỷ lệ chuyển đổi, CPM… Những con số này tạo cảm giác an toàn, nhưng lại dễ biến thành điểm mù marketing khi người làm truyền thông đánh đồng hiệu quả ngắn hạn với thành công dài hạn.
Một chiến dịch đạt 5 triệu lượt hiển thị hay 50.000 lượt tương tác không đồng nghĩa với việc thương hiệu đang chạm đúng cảm xúc khách hàng. Ngược lại, nếu khách hàng thấy bị làm phiền, hoặc nội dung không đúng mạch cảm xúc, thương hiệu vẫn đang hiểu sai khách hàng dù báo cáo nhìn rất “đẹp”.
Rất nhiều sai lầm marketing xảy ra tại bước này: đội ngũ tối ưu quảng cáo theo chi phí và traffic, nhưng quên rằng điều khách hàng nhớ không phải banner hay slogan, mà là cảm xúc và trải nghiệm mà chiến dịch mang lại.
Một insight sai có thể khiến toàn bộ dữ liệu đo lường trở nên vô nghĩa – vì thương hiệu đang hỏi sai câu hỏi, hoặc đo sai hành vi. Ví dụ, một thương hiệu FMCG tập trung đo “lượt mua lại” nhưng không phân tích lý do tại sao người dùng quay lại, dẫn đến việc chiến dịch không cải thiện được lòng trung thành dù doanh số tạm thời tăng.
Đo lường thông minh: hiểu cảm xúc, không chỉ hiểu dữ liệu
Giải pháp không nằm ở việc bỏ KPI, mà ở việc cân bằng giữa dữ liệu định lượng và cảm xúc định tính. Doanh nghiệp cần kết hợp emotional metrics (mức độ yêu thích, cảm xúc, niềm tin thương hiệu) cùng các chỉ số truyền thống để có bức tranh toàn cảnh hơn.
Hiện nay, các nền tảng đo lường ứng dụng công nghệ AI đã cho phép phân tích biểu cảm khuôn mặt, ngữ điệu, cảm xúc trong bình luận và phản ứng của người dùng trên mạng xã hội.
AI giúp marketer phát hiện sớm điểm mù marketing bằng cách theo dõi sự thay đổi nhận thức thương hiệu theo thời gian thực, chứ không chỉ nhìn dữ liệu sau khi chiến dịch kết thúc.
Quan trọng hơn, đội marketing cần học cách đọc “ý nghĩa sau con số”. Khi tỷ lệ click cao nhưng tỷ lệ quay lại thấp, hoặc sentiment online tiêu cực dù lượt tương tác tăng, đó là dấu hiệu rõ ràng của việc hiểu sai khách hàng.
Các thương hiệu dẫn đầu hiện nay như Nike, Dove hay Vinamilk đều đã chuyển từ “đo hiệu suất” sang “đo cảm xúc” – sử dụng AI và phân tích ngữ cảnh để nhận biết insight sai trước khi nó lan rộng.
Tóm lại, nếu coi KPI là kim chỉ nam duy nhất, marketer sẽ luôn nhìn thấy phần nổi của tảng băng. Chỉ khi hiểu sâu hơn về hành vi và cảm xúc, thương hiệu mới thực sự tránh được sai lầm marketing – và biến dữ liệu thành hiểu biết thay vì ảo tưởng.
Kết luận
Phần lớn điểm mù marketing không nằm ở ý tưởng hay ngân sách, mà ở cách hiểu khách hàng trong từng giai đoạn chiến dịch. Khi marketer bỏ qua cảm xúc thật của người tiêu dùng hoặc tin rằng dữ liệu là “sự thật tuyệt đối”, họ đã vô tình tự che mắt mình.
Trong kỷ nguyên công nghệ AI, hiểu đúng – hành đúng – đo đúng chính là chìa khóa để không rơi vào vòng lặp sai lầm marketing. Một chiến dịch thành công không cần hoàn hảo, chỉ cần thấy được những gì người khác đang mù.
