Trong thời đại ứng dụng AI tràn ngập trong marketing — từ phân tích hành vi, cá nhân hóa nội dung đến dự đoán xu hướng — nhiều thương hiệu lại mắc sai lầm ở chính bước tưởng chừng cơ bản nhất: hiểu khách hàng.
Không ít chiến dịch hoành tráng, ngân sách khủng, vẫn thất bại vì marketer rơi vào điểm mù marketing – khi họ tin rằng mình “biết rõ người mua”, nhưng thực tế chỉ đang nói chuyện với hình mẫu họ tự tưởng tượng ra.
Nhầm “người mua” với “người dùng”
Trong thế giới thương hiệu, không ít chiến dịch thất bại không phải vì ý tưởng tệ, mà vì hiểu sai khách hàng. Một trong những điểm mù marketing lớn nhất là khi marketer nhầm lẫn giữa “người ra quyết định mua” (buyer) và “người sử dụng sản phẩm” (user). Nghe có vẻ đơn giản, nhưng đây chính là sai lầm marketing khiến hàng loạt thương hiệu chi hàng tỷ cho quảng cáo mà vẫn không tăng doanh số.
Hãy tưởng tượng: bạn là một thương hiệu sữa dành cho trẻ em. Bạn làm TVC đầy cảm xúc, hình ảnh bé con tươi cười, nhạc nền đáng yêu, thông điệp “giúp bé lớn khôn khỏe mạnh”. Tất cả đều hoàn hảo — trừ một điều: trẻ không phải người quyết định mua sữa. Người mẹ mới là người chọn thương hiệu, cân nhắc giá, thành phần và độ tin cậy. Kết quả: chiến dịch viral, nhưng insight sai, khiến thương hiệu “được yêu thích” mà không “được chọn mua”.
Vì sao marketer thường hiểu sai khách hàng ở cấp độ này
Nguyên nhân sâu xa đến từ cách tư duy của nhiều đội marketing hiện nay. Khi phân tích chân dung khách hàng, họ thường mô tả người “sử dụng” sản phẩm mà bỏ qua người “ra quyết định”.
Ví dụ, trong ngành giáo dục, nhiều trung tâm ngoại ngữ xây thông điệp nhắm đến học sinh – “học vui như chơi, nói tiếng Anh như gió” – nhưng lại quên rằng phụ huynh mới là người trả tiền học phí. Tương tự, thương hiệu đồ gia dụng nói về “tiết kiệm điện, dễ sử dụng”, nhưng người chọn mua lại là người chồng quan tâm đến giá, bảo hành và độ bền.
Điểm mù marketing này thường xảy ra khi đội ngũ sáng tạo làm việc dựa trên cảm xúc hoặc giả định cá nhân. Họ thấy quảng cáo dễ thương, cảm động và nghĩ “khách cũng sẽ thích như mình”. Nhưng người làm marketing không phải khách hàng. Và khi insight sai, toàn bộ thông điệp, chiến lược truyền thông, thậm chí kênh phân phối đều lệch hướng.
Hệ quả của việc “nói với sai người”
Sai lầm marketing này tạo ra một vòng luẩn quẩn: thương hiệu đầu tư lớn, chiến dịch được khen ngợi, nhận nhiều tương tác, nhưng tỷ lệ chuyển đổi thấp. Lý do đơn giản: bạn đang nói với người không có quyền ra quyết định.
Trong mô hình B2C, người sử dụng và người mua có thể khác nhau hoàn toàn. Trong B2B, sự khác biệt còn lớn hơn – người dùng là nhân viên, nhưng người mua là giám đốc tài chính hay ban lãnh đạo. Khi marketer không xác định đúng người mình cần thuyết phục, mọi hoạt động truyền thông đều trở nên “vô nghĩa”.
Một ví dụ nổi tiếng là chiến dịch đồ chơi học tập của một startup Việt năm 2022. Họ nhắm đến trẻ em, thiết kế nội dung vui nhộn trên TikTok, thu về hàng triệu lượt xem. Tuy nhiên, doanh thu chỉ đạt 20% mục tiêu vì hiểu sai khách hàng – cha mẹ xem TikTok không phải để mua đồ chơi, mà để giải trí. Họ cần lý do rõ ràng: sản phẩm giúp con học tốt hơn, an toàn, đáng tiền.
Bài học rút ra: trong marketing, “nói đúng người” quan trọng hơn “nói hay”. Một thông điệp xuất sắc gửi sai đối tượng vẫn là insight sai.
Cách vượt qua điểm mù marketing này
Để tránh rơi vào sai lầm marketing phổ biến này, marketer cần thay đổi cách nghiên cứu và xác định đối tượng mục tiêu. Một số hướng tiếp cận hiệu quả:
-
Phân tách rõ Buyer và User trong mọi brief chiến dịch. Hãy luôn tự hỏi: Ai là người sử dụng? Ai là người ra quyết định chi tiền?
-
Phỏng vấn khách hàng thực tế thay vì suy luận từ số liệu. Hỏi họ “Vì sao bạn chọn sản phẩm này?” – câu trả lời thật thường khác xa giả định.
-
Sử dụng dữ liệu đa chiều – từ phân tích hành vi đến cảm xúc – để hiểu rõ động cơ mua hàng. Công cụ social listening hoặc AI insight mining có thể giúp phát hiện ai thực sự ảnh hưởng đến quyết định mua.
-
Kiểm chứng insight qua thử nghiệm nhỏ. Trước khi chi hàng tỷ cho chiến dịch lớn, hãy thử A/B test hai thông điệp: một nhắm vào người dùng, một nhắm vào người mua. Con số phản hồi sẽ nói lên sự thật.
Khi marketer vượt qua điểm mù marketing, họ sẽ hiểu rằng “hiểu khách hàng” không chỉ là biết họ thích gì, mà là biết ai thực sự ra quyết định. Và chỉ khi nhìn rõ điều đó, thương hiệu mới thoát khỏi vòng lặp của insight sai – nơi chiến dịch được tán thưởng nhưng doanh số vẫn dậm chân tại chỗ.Không có chiến dịch marketing thất bại nào chỉ vì “ý tưởng dở”, mà phần lớn là vì hiểu sai khách hàng. Đôi khi, để thắng thị trường, bạn không cần biết thêm điều gì mới — bạn chỉ cần biết rõ ai là người mua thật sự.
>>> Đọc thêm 3 tình huống marketer không nên tin tuyệt đối vào AI marketing khi ra quyết định
Hiểu sai hành vi khách hàng vì nhìn từ dữ liệu bề mặt
Sự phát triển của công nghệ AI giúp marketer ngày nay tiếp cận được một kho dữ liệu khổng lồ: hành vi người dùng, thời gian tương tác, tỷ lệ click, mức độ quan tâm theo khu vực, thậm chí cả tần suất cuộn màn hình. Thế nhưng, nhiều thương hiệu vẫn thất bại trong việc kết nối với khách hàng – vì tưởng rằng mình hiểu họ, nhưng thật ra chỉ đang hiểu sai khách hàng.
Lý do rất rõ ràng: dữ liệu phản ánh hành vi, nhưng không phản ánh cảm xúc. Một cú click vào banner có thể xuất phát từ tò mò chứ không phải nhu cầu. Một lượt xem video dài có thể vì âm nhạc hấp dẫn chứ không phải thông điệp chạm đúng tim. Khi marketer nhìn mọi thứ qua lăng kính số liệu, họ đang biến khách hàng thành “điểm dữ liệu”, và chính điều đó tạo ra điểm mù marketing – nơi mọi quyết định tưởng như chính xác lại dẫn thương hiệu đi sai hướng.
Khi dữ liệu chỉ là “bề nổi” của tảng băng cảm xúc
Nhiều người làm marketing tin rằng chỉ cần có data là nắm được chân dung khách hàng. Nhưng dữ liệu hành vi chỉ là phần nổi của tảng băng. Phần chìm — cảm xúc, động cơ, hoàn cảnh — mới quyết định người mua thực sự hành động hay không. Khi một chiến dịch chỉ dựa trên số liệu mà không kiểm chứng cảm xúc, marketer dễ mắc insight sai.
Ví dụ: nếu thấy nhóm khách hàng nữ 25–35 tuổi thường xuyên tìm kiếm “ăn kiêng”, doanh nghiệp có thể vội tung chiến dịch giảm cân. Nhưng thực tế, phần lớn họ chỉ muốn “ăn lành mạnh” chứ không muốn ép cân. Sai lầm marketing nằm ở việc hiểu hành vi mà không hiểu lý do đằng sau hành vi đó.
Chính vì thế, đọc dữ liệu chỉ là bước đầu. Điều quan trọng hơn là diễn giải đúng dữ liệu — tìm ra vì sao khách hàng hành động như vậy.
Khi chỉ số trở thành “tấm kính mờ” che khuất insight thật
AI, dashboard và heatmap giúp marketer theo dõi mọi chuyển động của khách hàng theo thời gian thực. Nhưng càng nhiều chỉ số, marketer càng dễ sa vào “bẫy dữ liệu” — tập trung vào việc tối ưu con số thay vì tối ưu trải nghiệm. Một video quảng cáo có hàng triệu view không đồng nghĩa với việc khách hàng yêu thích thương hiệu. Một chiến dịch có CTR cao chưa chắc tạo ra doanh thu.
Khi các KPI được đặt sai, thương hiệu dễ rơi vào điểm mù marketing – tưởng rằng mình đang thắng, nhưng thực chất chỉ đang chạy nhanh về sai hướng. Cảm xúc và nhận thức thương hiệu mới là giá trị dài hạn, nhưng chúng lại không thể đo lường chỉ bằng số click hay lượt xem. Đây là nguyên nhân khiến nhiều nhãn hàng tưởng rằng mình đang “hiểu khách hàng”, nhưng thực ra lại hiểu sai khách hàng sâu sắc hơn bao giờ hết.
Khi AI không thể thay thế trực giác con người
Công nghệ AI ngày càng mạnh trong phân tích hành vi, dự đoán xu hướng, phân khúc người dùng. Nhưng AI không có khả năng đồng cảm — thứ khiến con người hiểu được cảm xúc thật sự phía sau hành động. AI có thể biết bạn thích màu xanh, nhưng không biết vì sao bạn chọn nó: vì nó hợp với thương hiệu bạn yêu thích hay vì nó gợi nhớ ký ức tuổi thơ.
Một marketer giỏi là người biết kết hợp giữa dữ liệu và trực giác, giữa công cụ và cảm xúc. Khi hoàn toàn phụ thuộc vào công nghệ, marketer đánh mất “cảm quan thương hiệu” — thứ giúp họ nhìn thấy ý nghĩa đằng sau con số. Và đó cũng là sai lầm marketing lớn nhất trong kỷ nguyên dữ liệu: để AI dẫn đường thay vì dùng AI như công cụ hỗ trợ tư duy.
Cân bằng giữa dữ liệu và cảm xúc: Cách thoát khỏi điểm mù marketing
Để tránh insight sai và điểm mù marketing, thương hiệu cần áp dụng nguyên tắc “data-informed, not data-driven” — nghĩa là ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng không để dữ liệu chi phối hoàn toàn.
Ba hướng tiếp cận hiệu quả:
-
Kết hợp định lượng và định tính: không chỉ đo hành vi, mà còn phỏng vấn, khảo sát cảm xúc thật của khách hàng.
-
Kiểm chứng insight định kỳ: dữ liệu và xu hướng cảm xúc luôn thay đổi, cần kiểm tra mỗi quý để tránh hiểu sai.
-
Lắng nghe ngôn ngữ khách hàng: AI có thể giúp phân tích ngữ nghĩa trong phản hồi, nhưng marketer phải tự “đọc” được tâm lý trong từng câu chữ.
Khi dữ liệu và cảm xúc song hành, doanh nghiệp sẽ thoát khỏi “vòng lặp sai số liệu”, xây dựng insight đúng và tái kết nối với khách hàng bằng sự thấu hiểu thực chất.
Công nghệ AI mang đến vô hạn dữ liệu, nhưng nếu chỉ nhìn bề mặt, marketer sẽ đánh mất điều cốt lõi: sự đồng cảm với con người thật. Hãy nhớ, dữ liệu chỉ là la bàn, không phải bản đồ. Nếu không biết hướng đi, bạn sẽ mãi mắc kẹt trong điểm mù marketing, lặp lại những sai lầm marketing cũ và tiếp tục hiểu sai khách hàng. Giải pháp không nằm ở việc thu thêm dữ liệu, mà ở việc đặt lại câu hỏi: khách hàng thật sự cảm thấy gì – và vì sao họ chọn chúng ta?
Lấy bản thân làm trung tâm insight
Khi marketer tự tin thái quá vào “cảm giác đúng” của mình
Một trong những điểm mù marketing phổ biến nhất là khi người làm marketing tin rằng họ hiểu khách hàng chỉ nhờ kinh nghiệm hoặc cảm nhận cá nhân. Nhiều đội ngũ sáng tạo thường bắt đầu chiến dịch từ câu nói: “Tôi nghĩ người dùng sẽ thích kiểu này” – và chính “tôi nghĩ” ấy lại là nguồn gốc của insight sai.
Trong thực tế, người tiêu dùng không phản ứng theo logic của marketer. Họ chịu ảnh hưởng bởi tâm lý, bối cảnh và cả cảm xúc thời điểm. Một marketer trẻ có thể cho rằng thông điệp “nổi loạn, phá cách” là cách thu hút giới trẻ, nhưng nếu đối tượng chính là phụ huynh trung niên – họ sẽ cảm thấy phản cảm hoặc khó hiểu. Đó là ví dụ điển hình của hiểu sai khách hàng: marketer nhìn thế giới qua lăng kính của mình, thay vì bước vào thế giới của người mua.
Không ít thương hiệu đã rơi vào cái bẫy này. Một hãng thời trang từng tung chiến dịch “Freedom to be wild” hướng đến người đi làm, nhưng nội dung lại quá trẻ trung và nổi loạn. Kết quả là nhóm khách hàng mục tiêu không thấy mình trong đó. Chiến dịch viral mạnh, nhưng doanh số gần như không thay đổi – một sai lầm marketing điển hình khi “cảm xúc thương hiệu” và “thực tế người mua” không gặp nhau.
Cách tránh “ảo tưởng hiểu khách hàng” trong thời đại dữ liệu
Trong thời đại công nghệ và ứng dụng AI, marketer có nhiều công cụ để thu thập dữ liệu, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc họ thực sự hiểu người tiêu dùng. Dữ liệu chỉ là bản đồ, còn insight thật sự là “địa hình” mà chỉ có thể nhìn thấy khi quan sát hành vi, ngữ cảnh và cảm xúc thực tế.
Để tránh rơi vào điểm mù marketing, marketer cần đặt mình vào vai trò người ngoài – luôn kiểm chứng những gì mình “nghĩ đúng”. Một cách hiệu quả là kết hợp dữ liệu định lượng (số liệu hành vi, lượt mua, thời gian xem) với dữ liệu định tính (phỏng vấn, quan sát thực tế, phản hồi cảm xúc). Quan trọng hơn, mỗi khi xuất hiện ý tưởng “tôi nghĩ khách hàng sẽ thích…”, hãy dừng lại và hỏi: “Mình có bằng chứng nào không?”
Những thương hiệu thành công như Dove, Apple hay Vinamilk đều dựa trên nguyên tắc đó: họ không nói điều họ muốn nói, mà nói điều khách hàng cần nghe và tin được. Khi marketer hiểu rằng mình không phải là khách hàng, họ mới thật sự bắt đầu hiểu khách hàng.
Sai khác nhỏ trong góc nhìn có thể tạo nên khoảng cách lớn trong kết quả. Một chiến dịch thành công luôn bắt đầu từ việc tránh xa insight sai, nhận diện sớm sai lầm marketing, và không để cái “tôi sáng tạo” che mờ hiểu biết thật về khách hàng.
Đo lường sai — tưởng thành công nhưng thật ra thất bại
Khi “chỉ số ảo” che mờ giá trị thật
Trong kỷ nguyên số, marketer có thể theo dõi hàng chục loại dữ liệu — từ lượt xem, lượt click, đến tỉ lệ tương tác. Tuy nhiên, chính sự phong phú này lại khiến nhiều thương hiệu rơi vào điểm mù marketing nghiêm trọng: họ nhầm lẫn giữa “chỉ số đẹp” và “kết quả thật”. Một chiến dịch đạt 1 triệu lượt xem không có nghĩa là thành công nếu nó không mang lại doanh số, không thay đổi nhận thức hoặc không khiến người tiêu dùng hành động.
Vấn đề nằm ở chỗ, marketer thường chọn KPI sai. Họ ưu tiên “reach”, “impression” và “traffic” – những con số dễ đo, dễ báo cáo – thay vì tập trung vào chỉ số phản ánh giá trị thực như tỷ lệ chuyển đổi, mức độ ghi nhớ thương hiệu, hay độ trung thành của khách hàng. Khi đó, doanh nghiệp tưởng rằng chiến dịch thành công, nhưng thực tế chỉ đang “mua danh tiếng ngắn hạn”. Đây là sai lầm marketing phổ biến, khi đội ngũ sáng tạo chạy theo thành tích bề mặt mà quên mất mục tiêu cuối cùng của marketing: tạo ra hành vi mua hàng và lòng tin lâu dài.
Thực tế, một chiến dịch được “thấy” nhiều không có nghĩa là “được yêu”, và “viral” không đồng nghĩa với “hiệu quả”. Nhiều thương hiệu chi tiền cho quảng cáo, nhưng lại bỏ qua việc đánh giá cảm xúc khách hàng hoặc mức độ tác động đến hành vi. Kết quả là hiểu sai khách hàng, tiếp tục lặp lại chiến lược cũ, và không biết vì sao doanh số không tăng dù nhận diện thương hiệu cao.
Đo lường đúng: hiểu khách hàng, hiểu hành vi, hiểu cảm xúc
Muốn thoát khỏi điểm mù marketing, marketer phải chuyển từ tư duy “đếm số liệu” sang tư duy “đọc dữ liệu”. Điều này có nghĩa là không chỉ biết chiến dịch được xem bao nhiêu, mà phải hiểu ai đang xem, xem vì điều gì, và họ cảm thấy thế nào sau khi xem. Đây là khác biệt giữa “biết dữ liệu” và “biết người”.
Một chỉ số được đo đúng phải phản ánh được hành trình cảm xúc của khách hàng: từ khi họ biết đến thương hiệu, tin tưởng, cho đến khi quyết định chi tiền. Nếu không, doanh nghiệp sẽ mãi đo lường sự chú ý chứ không đo lường sự thay đổi trong hành vi.
Nhiều thương hiệu thành công đã bắt đầu chuyển sang cách đo mới – kết hợp dữ liệu định lượng (CTR, CVR, ROI) với dữ liệu định tính (phản hồi, sentiment analysis, brand love score). Nhờ đó, họ không chỉ tránh insight sai, mà còn tối ưu chiến dịch theo cảm xúc thật của người dùng.
Một chiến dịch marketing tốt không chỉ tạo ra tiếng vang, mà phải tạo ra tác động. Và muốn có tác động thật, marketer phải học cách hiểu sai khách hàng ít hơn – bằng việc đo đúng, nghe kỹ và phân tích sâu. Đến cuối cùng, “được nhìn thấy” chỉ là bước đầu, “được chọn mua” mới là chiến thắng thực sự của thương hiệu.
Không cập nhật insight theo thời gian thực
Insight không cố định – khách hàng hôm qua không giống hôm nay
Một trong những sai lầm marketing phổ biến nhất là coi insight khách hàng như một chân lý bất biến. Trong thực tế, cảm xúc, hành vi và động cơ mua sắm của con người luôn biến đổi – đặc biệt trong bối cảnh kinh tế và xã hội thay đổi từng ngày.
Ví dụ, sau đại dịch COVID-19, người tiêu dùng chuyển từ “thích trải nghiệm xa xỉ” sang “ưu tiên sự an toàn và tiện lợi”. Nhiều thương hiệu vẫn giữ nguyên chiến lược truyền thông cũ, ca ngợi phong cách sống hưởng thụ, để rồi chiến dịch rơi vào vùng phản cảm.
Khi thị trường biến động, insight sai không chỉ khiến thương hiệu nói sai điều khách hàng quan tâm, mà còn làm yếu đi mối liên kết cảm xúc. Marketing không phải là ghi nhớ khách hàng của năm ngoái, mà là hiểu khách hàng của ngày hôm nay. Một thương hiệu chỉ thực sự sống cùng khách hàng khi biết lắng nghe, cập nhật và hành động theo nhịp thay đổi của họ.
Hệ quả của việc không cập nhật insight – hiểu sai và hành động sai
Giữ nguyên insight cũ đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đang vận hành trên dữ liệu lỗi thời. Đây là một điểm mù marketing nguy hiểm, vì nó khiến thương hiệu phản ứng chậm và truyền thông sai hướng.
Khi marketer hiểu sai khách hàng, toàn bộ chuỗi hoạt động phía sau – từ sản phẩm, nội dung đến quảng cáo – đều bị sai lệch. Ví dụ: một thương hiệu thời trang vẫn liên tục nói về “giá rẻ” trong khi nhóm khách hàng mới đang quan tâm đến “thời trang bền vững”. Hoặc một ngân hàng vẫn quảng cáo về “gửi tiết kiệm sinh lời”, trong khi người trẻ muốn nghe về “đầu tư chủ động và linh hoạt”.
Những sai lầm marketing kiểu này không chỉ khiến thương hiệu lạc nhịp, mà còn tạo cảm giác xa cách với người dùng. Càng nói nhiều, khách hàng càng “im lặng” – đó là dấu hiệu rõ nhất của việc hiểu sai khách hàng. Không cập nhật insight tức là bạn đang lái con thuyền marketing theo bản đồ của năm cũ — và kết quả chắc chắn sẽ đi lạc.
Cách khắc phục: dùng dữ liệu và AI để “đọc” cảm xúc thời gian thực
Ngày nay, việc nắm bắt insight khách hàng không còn phụ thuộc vào khảo sát chậm chạp hay bảng hỏi truyền thống. Công nghệ mới, đặc biệt là AI và social listening, cho phép doanh nghiệp thu thập, phân tích và diễn giải cảm xúc người dùng theo thời gian thực.
Công cụ phân tích ngữ nghĩa giúp marketer hiểu tone cảm xúc trong bình luận, đánh giá hoặc bài đăng của khách hàng; từ đó nhận ra sự thay đổi trong quan điểm, thói quen hoặc mối quan tâm. Ví dụ, nếu trong ba tháng gần đây, người dùng bắt đầu nhắc nhiều đến “bền vững” hoặc “AI trong giáo dục”, đó là dấu hiệu để thương hiệu điều chỉnh chiến lược nội dung ngay lập tức.
Đây là cách giúp doanh nghiệp rời khỏi điểm mù marketing – khi không còn chỉ nhìn vào dữ liệu cũ, mà thật sự “lắng nghe” người dùng đang nói gì hôm nay. AI không thay thế cảm xúc con người, nhưng nó giúp marketer phát hiện nhanh sự thay đổi cảm xúc – điều mà con người khó nhận ra bằng trực giác.
Khi insight được cập nhật liên tục, thương hiệu có thể hành động chính xác, đưa ra thông điệp đúng thời điểm và tạo ra cảm giác “hiểu tôi” nơi khách hàng. Ngược lại, nếu không kiểm chứng insight, thương hiệu sẽ tiếp tục mắc insight sai, nói điều khách hàng không còn quan tâm – và đó là con đường ngắn nhất dẫn đến sai lầm marketing.
Trong thời đại mà xu hướng có thể thay đổi chỉ sau một đêm, khả năng cập nhật insight theo thời gian thực chính là “la bàn sinh tồn” của marketer. Một thương hiệu thông minh không cần nói to, chỉ cần nói đúng – và điều đó bắt đầu bằng việc hiểu khách hàng hôm nay, không phải hôm qua.
Kết luận
Công nghệ có thể hỗ trợ, nhưng hiểu khách hàng vẫn là năng lực cốt lõi không thể thay thế. Marketer giỏi không phải người biết nhiều công cụ, mà là người nhìn thấy điều khách hàng không nói ra. Bước ra khỏi điểm mù marketing, học cách kiểm chứng lại insight, lắng nghe dữ liệu và cảm xúc cùng lúc — đó mới là nền tảng của vận hành marketing thông minh trong thời đại AI.
