Ngày nay, nhiều doanh nghiệp áp dụng công nghệ AI để tối ưu chiến dịch marketing, nhưng kết quả không phải lúc nào cũng như kỳ vọng. Thậm chí những marketer dày dạn kinh nghiệm vẫn gặp thất bại. Điều này xuất phát từ việc hành vi marketer bị chi phối bởi thói quen, thiên kiến và những quyết định cảm tính mà không phải công nghệ nào cũng khắc phục được.
Hành vi marketer ảnh hưởng đến chiến dịch
Khái niệm và vai trò của hành vi marketer
Hành vi marketer là tổng thể các cách thức, thói quen và quyết định mà marketer thực hiện trong quá trình lập kế hoạch, triển khai và đánh giá chiến dịch. Nó bao gồm cách họ thu thập thông tin, phân tích dữ liệu, ra quyết định chiến lược và phản ứng với tình huống thị trường.
Trong lý thuyết marketing, hành vi marketer ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của chiến dịch. Khi marketer dựa quá nhiều vào kinh nghiệm cá nhân mà bỏ qua dữ liệu thực tế, quyết định của họ dễ bị thiên kiến marketing, dẫn đến các sai lầm marketing không đáng có. Ngược lại, hiểu rõ hành vi marketer giúp doanh nghiệp thiết kế quy trình ra quyết định chuẩn hóa, kết hợp kiểm chứng dữ liệu và phản hồi nhanh từ thị trường, từ đó tăng khả năng thành công của chiến dịch.
Tác động của kinh nghiệm và thói quen trong hành vi marketer
Marketer giàu kinh nghiệm thường xây dựng quyết định dựa trên những chiến dịch trước đó đã thành công. Đây là điểm mạnh khi áp dụng cho các tình huống tương tự, nhưng cũng là điểm yếu khi thiên kiến marketing xuất hiện.
Thiên kiến marketing là xu hướng đánh giá và ra quyết định dựa trên các trải nghiệm cá nhân, cảm giác hoặc dữ liệu hạn chế thay vì thông tin toàn diện. Ví dụ: marketer tin rằng một mẫu nội dung video nhất định sẽ thu hút khách hàng Gen Z chỉ vì nó từng thành công với Gen X. Khi áp dụng, chiến dịch có thể thất bại, chứng minh rằng hành vi marketer thiếu linh hoạt và dẫn đến sai lầm marketing.
Ngoài ra, thói quen sử dụng các kênh truyền thông quen thuộc mà không thử nghiệm kênh mới, hay quá tập trung vào KPI dễ đo lường mà bỏ qua insight hành vi khách hàng, cũng là biểu hiện của quyết định cảm tính. Khi quyết định dựa trên cảm giác nhiều hơn dữ liệu, marketer dễ bỏ lỡ cơ hội tối ưu chiến dịch và dẫn đến kết quả không như mong đợi.
Các loại thiên kiến marketing phổ biến
Trong thực tế, có nhiều dạng thiên kiến marketing tác động tiêu cực đến hành vi marketer, gây ra sai lầm marketing:
-
Anchoring (mỏ neo): Marketer quá tập trung vào số liệu hay benchmark cũ mà không cập nhật dữ liệu mới.
-
Confirmation bias: Chỉ tìm kiếm thông tin xác nhận quan điểm của bản thân, bỏ qua dữ liệu trái chiều.
-
Overconfidence: Quá tự tin vào kinh nghiệm trước đó, dẫn đến chủ quan trong các quyết định quan trọng.
-
Recency effect: Chỉ đánh giá hiệu quả dựa trên các chiến dịch gần đây mà quên bối cảnh dài hạn.
Hiểu và nhận diện những thiên kiến marketing này giúp marketer điều chỉnh hành vi, tránh đưa ra quyết định cảm tính, từ đó giảm thiểu rủi ro thất bại.
Ảnh hưởng của hành vi marketer đến chiến dịch và cách khắc phục
Khi hành vi marketer bị chi phối bởi quyết định cảm tính và thiên kiến marketing, chiến dịch dễ thất bại dù marketer giàu kinh nghiệm. Các tác động thường gặp:
-
Chiến dịch áp dụng lại chiến lược cũ mà bỏ qua sự thay đổi hành vi khách hàng.
-
Quyết định chọn kênh, nội dung hoặc thông điệp chỉ dựa trên cảm giác, thiếu kiểm chứng.
-
Đánh giá hiệu quả dựa trên KPI hạn chế, không nhìn toàn cảnh thị trường.
Để khắc phục, doanh nghiệp cần:
-
Thiết lập quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu và kiểm chứng thực tế.
-
Kết hợp công nghệ hỗ trợ phân tích (như ứng dụng AI) để giảm thiểu quyết định cảm tính.
-
Đào tạo đội ngũ nhận diện thiên kiến marketing và đánh giá lại thói quen hành vi marketer định kỳ.
Nhờ đó, marketer không chỉ tận dụng kinh nghiệm mà còn ra quyết định dựa trên dữ liệu, giảm thiểu sai lầm marketing và tăng khả năng thành công của chiến dịch.
>>> Đọc thêm Tương lai Marketing AI khi 27% doanh nghiệp sẽ chuyển sang vận hành marketing tự động vào năm 2026
Thiên kiến marketing làm mờ tầm nhìn
Trong marketing hiện đại, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là điều cần thiết. Tuy nhiên, ngay cả những marketer giàu kinh nghiệm cũng có thể mắc sai lầm vì thiên kiến marketing. Đây là xu hướng đánh giá và ra quyết định dựa trên kinh nghiệm cá nhân, định kiến, hoặc dữ liệu cũ, mà bỏ qua những insight mới từ thị trường. Thiên kiến marketing không chỉ làm mờ tầm nhìn chiến lược mà còn dẫn đến những quyết định cảm tính và các sai lầm marketing khó lường.
Tập trung quá mức vào KPI quen thuộc
Một trong những biểu hiện phổ biến của thiên kiến marketing là sự lệ thuộc vào các KPI quen thuộc, như tỷ lệ mở email, click-through rate hay lượt truy cập website, trong khi bỏ qua các chỉ số mới hoặc insight tiềm ẩn từ hành vi khách hàng.
Khi marketer chỉ chăm chăm vào KPI cũ, họ có xu hướng đưa ra quyết định dựa trên những gì từng “đã hiệu quả trước đây”. Điều này dẫn đến việc các chiến dịch mới có thể không phản ánh đúng nhu cầu hiện tại của khách hàng, thậm chí khi công nghệ hỗ trợ như AI đã cung cấp dữ liệu chi tiết.
Ví dụ, một marketer dày dạn kinh nghiệm trong ngành FMCG có thể dựa vào chiến dịch email marketing trước đây thành công với nhóm khách hàng trung niên, nhưng áp dụng cùng chiến lược cho Gen Z – thế hệ thích nội dung ngắn gọn, đa phương tiện – thì hiệu quả chiến dịch sẽ suy giảm đáng kể. Đây là ví dụ điển hình cho việc thiên kiến marketing khiến người làm nghề bỏ qua insight mới, dẫn đến sai lầm marketing.
Tin vào case study nổi tiếng mà bỏ kiểm chứng
Một dạng thiên kiến marketing khác là dựa vào các case study nổi tiếng hoặc chiến dịch thành công của thương hiệu khác mà không kiểm chứng với bối cảnh riêng của doanh nghiệp. Marketer có thể tin rằng nếu “chiến dịch này hiệu quả ở nơi A, chắc chắn cũng thành công ở nơi B”.
Thực tế, thị trường, hành vi khách hàng và bối cảnh cạnh tranh khác nhau, nên việc áp dụng trực tiếp mà không thử nghiệm sẽ dẫn đến quyết định cảm tính. Đây cũng là lý do vì sao nhiều marketer giàu kinh nghiệm vẫn thất bại khi triển khai chiến dịch mới, ngay cả khi ứng dụng AI trong việc phân tích dữ liệu.
Việc kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế, thử nghiệm A/B hay multivariate test là cách duy nhất để hạn chế thiên kiến marketing. Nếu bỏ qua bước này, chiến dịch có thể tốn kém về ngân sách, thời gian và ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của thương hiệu.
Ưu tiên dữ liệu dễ thấy mà bỏ qua yếu tố quan trọng
Ngoài hai yếu tố trên, thiên kiến marketing còn khiến marketer ưu tiên dữ liệu dễ tiếp cận, dễ phân tích nhưng bỏ qua những yếu tố quan trọng nhưng khó đo lường. Ví dụ, marketer có thể dựa vào lượt truy cập website, lượt click hay số lượng tương tác trên social media mà bỏ qua sentiment khách hàng, đánh giá trải nghiệm thực tế hay dữ liệu về xu hướng dài hạn.
Việc dựa vào dữ liệu dễ thấy khiến chiến lược trở nên thiếu chiều sâu, dẫn đến các sai lầm marketing nghiêm trọng. Ngược lại, khi kết hợp dữ liệu định lượng với dữ liệu định tính, đồng thời nhận diện và điều chỉnh thiên kiến marketing, chiến dịch sẽ hiệu quả hơn và gần với thực tế khách hàng.
Trong bối cảnh này, các công cụ như workflow AI và phân tích dữ liệu nâng cao có thể giúp marketer giảm tác động của thiên kiến, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu toàn diện, và xây dựng vận hành thông minh trong marketing.
Quyết định cảm tính và sự thiếu kiểm chứng
Khi quyết định cảm tính chi phối chiến lược
Một phần lớn sai lầm marketing xuất phát từ quyết định cảm tính. Nhiều marketer, dù giàu kinh nghiệm, vẫn dựa vào cảm giác về xu hướng hoặc kinh nghiệm cá nhân để đưa ra các quyết định chiến lược mà không kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế.
Ví dụ: một marketer cảm thấy influencer X có lượng follow lớn là lý tưởng cho chiến dịch, mà không kiểm tra tỷ lệ tương tác hay mức độ phù hợp với brand. Kết quả là chiến dịch không đạt hiệu quả mong đợi, dù marketer đã áp dụng các kỹ thuật marketing từng thành công trước đó.
Hiện tượng này cho thấy hành vi marketer thường bị chi phối bởi cảm giác chủ quan, dẫn tới việc bỏ qua các yếu tố dữ liệu quan trọng. AI và công cụ phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ giảm thiểu rủi ro, nhưng nếu quyết định cảm tính vẫn chiếm ưu thế, thất bại sẽ khó tránh.
Ảnh hưởng của thiên kiến marketing
Thiên kiến marketing là hiện tượng các quyết định dựa trên khuynh hướng cá nhân, kinh nghiệm cũ hoặc những mẫu đã thành công trong quá khứ, thay vì kiểm chứng bằng dữ liệu mới. Đây là một nguyên nhân chủ đạo khiến hành vi marketer dẫn tới sai lầm marketing.
Một ví dụ điển hình: khi marketer áp dụng chiến lược content từng hiệu quả cho Gen X sang Gen Z mà không kiểm thử, chiến dịch có nguy cơ thất bại. AI có thể phân tích dữ liệu tương tác và dự đoán hiệu quả trước khi triển khai, nhưng nếu marketer bỏ qua insight đó để dựa vào cảm giác, quyết định cảm tính vẫn chi phối.
Thiên kiến marketing còn xuất hiện khi marketer chỉ nhìn vào KPI quen thuộc như số lượng follow, lượt click, mà bỏ qua các chỉ số quan trọng khác như tỷ lệ chuyển đổi hay engagement thực tế. Điều này làm gia tăng khả năng sai lầm marketing, dù công cụ hiện đại hay workflow AI đã sẵn sàng hỗ trợ.
Hậu quả của việc ra quyết định cảm tính
Việc quyết định cảm tính dẫn tới nhiều hậu quả trực tiếp:
-
Chi phí bỏ ra cao nhưng hiệu quả thấp: đầu tư cho influencer hay kênh quảng cáo mà không đo lường hiệu quả thực tế.
-
Mất cơ hội tối ưu hóa chiến dịch: bỏ qua A/B test hay phân tích dữ liệu thời gian thực, khiến chiến dịch không được điều chỉnh đúng lúc.
-
Ảnh hưởng đến uy tín thương hiệu: khi marketing không hiệu quả, khách hàng sẽ giảm niềm tin và tương tác.
Những hậu quả này là minh chứng rõ ràng rằng hành vi marketer không chỉ ảnh hưởng đến kết quả chiến dịch, mà còn tác động lâu dài đến vận hành thông minh của doanh nghiệp.
Cách giảm sai lầm marketing do quyết định cảm tính
Để hạn chế rủi ro, doanh nghiệp cần:
-
Kết hợp dữ liệu và trực giác: mỗi quyết định nên dựa trên dữ liệu phân tích, KPI, insight thị trường, kết hợp với kinh nghiệm của marketer.
-
Áp dụng workflow AI: các công cụ AI có thể kiểm tra khả năng thành công của chiến dịch, dự đoán kết quả và cảnh báo rủi ro trước khi triển khai.
-
Thử nghiệm liên tục: A/B test, multivariate test giúp kiểm chứng quyết định và giảm ảnh hưởng của cảm giác chủ quan.
-
Đào tạo nhận diện thiên kiến: giúp marketer nhận ra khi nào họ đang bị thiên kiến marketing chi phối và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm đáng kể sai lầm marketing, tăng hiệu quả chiến dịch và xây dựng một môi trường ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm giác.
Các yếu tố dẫn đến thất bại
Thiếu phân tích dữ liệu khách quan
Một trong những lý do phổ biến khiến các chiến dịch thất bại là thiếu phân tích dữ liệu khách quan. Nhiều marketer giàu kinh nghiệm dựa quá nhiều vào cảm giác, kinh nghiệm cá nhân hoặc “thành công trước đây” mà không sử dụng insight từ analytics. Khi quyết định dựa chủ yếu trên trực giác, chiến dịch dễ đi lệch hướng và bỏ qua các biến số quan trọng từ thị trường thực tế.
Hành vi marketer này thường xuất hiện dưới dạng chọn chiến lược cũ, áp dụng cho thị trường mới mà không kiểm tra dữ liệu. Ví dụ, một email marketing từng hiệu quả với khách hàng thế hệ X nhưng lại thất bại với Gen Z nếu không phân tích dữ liệu hành vi. Sai lầm marketing kiểu này không chỉ tốn thời gian mà còn gây lãng phí ngân sách.
Để tránh vấn đề này, doanh nghiệp cần tạo thói quen thu thập dữ liệu real-time, đo lường hiệu quả và phân tích insight khách quan trước khi ra quyết định. Khi hành vi marketer được cân bằng bằng dữ liệu, khả năng thất bại giảm đáng kể.
Overconfidence bias – quá tự tin vào chiến lược cũ
Một yếu tố khác liên quan đến thiên kiến marketing là overconfidence bias, tức sự tự tin thái quá vào chiến lược cũ hoặc kinh nghiệm cá nhân. Marketer thường cho rằng chiến dịch từng thành công trước đây chắc chắn sẽ hiệu quả lần này, dù điều kiện thị trường, hành vi khách hàng hay sản phẩm đã thay đổi.
Quyết định dựa trên quyết định cảm tính này thường khiến chiến dịch bỏ qua các dấu hiệu cảnh báo từ dữ liệu. Ví dụ: bỏ qua chỉ số tương tác giảm dần hoặc tỷ lệ mở email thấp hơn bình thường vì nghĩ rằng “chiến dịch này trước đây vẫn hiệu quả”.
Để giảm sai lầm marketing do overconfidence, cần kết hợp ứng dụng AI hoặc công cụ phân tích để kiểm chứng mọi giả định trước khi triển khai. Khi dữ liệu được đưa vào quyết định, marketer sẽ bớt dựa vào cảm giác và tối ưu kết quả chiến dịch.
Thiếu phối hợp đa kênh
Một yếu tố dễ bị bỏ qua nhưng cực kỳ quan trọng là thiếu phối hợp đa kênh. Một chiến dịch marketing hiện đại không chỉ là email hay social media riêng lẻ mà là sự kết hợp của content, social, email, website và cả quảng cáo offline nếu cần. Khi marketer chỉ tập trung vào một kênh, chiến dịch dễ thất bại vì thông điệp không đồng bộ, trải nghiệm khách hàng rời rạc.
Workflow AI có thể hỗ trợ tích hợp dữ liệu từ các kênh khác nhau, giúp marketer hiểu toàn cảnh về hành vi khách hàng, phân tích hiệu quả từng kênh và tối ưu chiến dịch tổng thể. Thiếu phối hợp đa kênh không chỉ là sai lầm marketing, mà còn làm giảm tính cạnh tranh, đặc biệt trong môi trường chuyển đổi số ngày càng phức tạp.
Thiếu kiểm thử và tối ưu
Cuối cùng, thiếu kiểm thử là nguyên nhân lớn dẫn đến thất bại. Nhiều marketer không áp dụng A/B test hoặc multivariate test, khiến mọi quyết định trở nên dựa trên cảm giác. Khi chiến dịch được triển khai rộng rãi mà không có kiểm thử, mọi quyết định cảm tính đều dễ dẫn đến sai lầm.
Việc thiếu kiểm thử cũng liên quan mật thiết đến hành vi marketer – tin rằng chiến dịch sẽ hiệu quả ngay từ đầu, bỏ qua cơ hội tối ưu. Sử dụng workflow AI hoặc công cụ phân tích giúp theo dõi dữ liệu real-time, đánh giá hiệu quả và tối ưu từng yếu tố trong chiến dịch, giảm rủi ro thất bại và nâng cao ROI.
Nhìn chung, thất bại của chiến dịch marketing không chỉ đến từ năng lực kém mà chủ yếu xuất phát từ hành vi marketer, thiên kiến marketing, quyết định cảm tính và những sai lầm marketing có thể phòng tránh. Hiểu rõ 4 yếu tố: thiếu phân tích dữ liệu khách quan, overconfidence bias, thiếu phối hợp đa kênh, thiếu kiểm thử, marketer có thể chủ động áp dụng workflow AI và ứng dụng AI để ra quyết định chính xác, tối ưu chiến dịch và nâng cao hiệu quả tổng thể.
Kết luận
Thất bại của marketer giàu kinh nghiệm không hẳn vì thiếu năng lực, mà phần lớn xuất phát từ hành vi marketer, thiên kiến marketing và quyết định cảm tính dẫn đến sai lầm marketing.
Để giảm thất bại, doanh nghiệp cần:
-
Kết hợp ứng dụng AI và công nghệ phân tích dữ liệu để kiểm chứng quyết định.
-
Tạo văn hóa thử nghiệm và tối ưu hóa liên tục.
-
Nhận diện và điều chỉnh thiên kiến marketing để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, không chỉ cảm tính.
