Một góc nhìn chiến lược từ Mobilio. Dành cho các đội ngũ Go-to-Market, Product Marketing và Business Decision Makers đang triển khai AI.
Trong làn sóng AI hiện nay, rất nhiều sản phẩm có tiềm năng công nghệ mạnh mẽ nhưng thất bại trong việc thâm nhập thị trường. Lý do phổ biến không nằm ở tính năng, mà ở chiến lược tiếp cận khách hàng. Nhiều startup và doanh nghiệp đang cố bán giải pháp AI như một sản phẩm tiêu dùng nhanh, tối ưu hình ảnh viral, chi tiền quảng cáo theo phễu truyền thống, bỏ qua các bước tư vấn chiến lược cần thiết với khách hàng cấp cao.
Từ kinh nghiệm thực tiễn triển khai hơn 20 dự án dữ liệu và AI tại Việt Nam, Singapore và Malaysia, chúng tôi tại Mobilio nhận thấy: marketing cho giải pháp AI không thể dùng cùng mô hình với FMCG. Thay vào đó, nó cần một hệ sinh thái niềm tin được xây dựng bằng dữ liệu, nội dung có chiều sâu, và sự đồng hành liên ngành.
I. Tư duy FMCG không phù hợp với chu trình bán hàng giải pháp AI
Sản phẩm AI thường mang tính kỹ thuật cao, cần tích hợp vào hệ thống hiện hữu và liên quan đến quá trình thay đổi nội bộ (change management). Vì vậy, chu kỳ bán hàng dài, yêu cầu đánh giá sâu, nhiều bước kiểm định nội bộ. Đây là lý do mô hình tiếp cận B2C hoặc FMCG, nhấn vào cảm xúc, quyết định nhanh, định vị thương hiệu qua hình ảnh, thường không tạo được chuyển đổi bền vững trong B2B AI.
Nghiên cứu từ BCG X (2023) cho thấy:
“Trung bình, quá trình mua giải pháp AI tại các doanh nghiệp quy mô trung bình đến lớn kéo dài 4–7 tháng, với ít nhất 3 lần demo, 2 vòng kiểm định ROI và một lần triển khai thử nghiệm (pilot) trước khi ký hợp đồng.” Nguồn: BCG X: How to Sell AI Like a Strategy, Not a Tool
Tuy nhiên, nhiều công ty AI non trẻ vẫn chọn cách chạy chiến dịch ngắn hạn theo lối tư duy: “tạo tò mò, thu hút lượt đăng ký, retarget sau 3 ngày”. Cách làm này chỉ hiệu quả với SaaS low-commitment, không phù hợp với giải pháp cần đồng thuận từ nhiều phòng ban như AI.
II. Người mua giải pháp AI cần logic, không cần truyền cảm hứng
Khi bán cho CEO, CTO, CFO hoặc Head of Operations, marketing không còn là việc “kể một câu chuyện hay”, mà là “trình bày một lập luận chắc chắn”.
Theo nghiên cứu của Gartner (2022):
“67% các nhóm ra quyết định B2B yêu cầu chứng minh ROI bằng dữ liệu định lượng trước khi cam kết ngân sách cho một giải pháp AI mới.” [Nguồn: Gartner: Tech Buying Trends for the New B2B Buyer]
Điều này có nghĩa: nội dung marketing hiệu quả không phải là hình ảnh sinh động hay khẩu hiệu hấp dẫn, mà là các tài liệu hỗ trợ ra quyết định như:
- Báo cáo ROI trước và sau triển khai.
- Mô hình tích hợp hệ thống với khung thời gian cụ thể.
- Tình huống sử dụng (use case) được mô phỏng sát thực tế khách hàng.
- Thử nghiệm pilot có thể đo lường và đối chiếu.
Một ví dụ thực tế từ thị trường Việt Nam: một công ty AI triển khai chatbot chăm sóc khách hàng đã thất bại trong 4 tháng vì chạy quảng cáo theo cách “sản phẩm tiêu dùng” – hình ảnh hài hước, slogan gần gũi, teaser viral. Tuy nhiên, sản phẩm không vượt qua được vòng đánh giá của bộ phận vận hành vì thiếu tài liệu về load test, mô hình tiết kiệm chi phí và hỗ trợ tích hợp.
III. Từ mô hình funnel sang hệ sinh thái nội dung định hướng quyết định
Tại Mobilio, chúng tôi từng thử funnel marketing truyền thống (awareness → lead → retarget → chuyển đổi). Tuy nhiên, conversion đến từ các đối tượng B2B AI không đến sau 3–5 lượt chạm, mà sau 30–60 ngày tiếp cận liên tục với nội dung có chiều sâu.
Thay vì funnel, chúng tôi xây hệ sinh thái nội dung niềm tin, bao gồm:
- Use case theo ngành với dữ liệu giả lập gần giống tình huống thật.
- Demo video chi tiết theo bối cảnh thực tế, không chung chung.
- Email nurturing phân loại theo vai trò:
Kết quả: số lượng phản hồi không tăng đột biến, nhưng chất lượng cao vượt trội. Khách hàng hỏi đúng trọng tâm, quyết định nhanh hơn, và thường rút ngắn vòng thương lượng từ 3 buổi xuống còn 1–2 cuộc họp.
IV. Thought Leadership: Một hệ thống kiến thức, không chỉ là bài viết
Chúng tôi tin rằng người mua AI không tìm kiếm nội dung “hype”. Họ tìm kiếm những người hiểu bài toán của họ, đã từng giải, và có hệ thống giải pháp thực tiễn.
Vì vậy, chiến lược thought leadership của Mobilio bao gồm:
- Chuỗi LinkedIn series “AI for Decision Makers”: mỗi bài viết phục vụ một vai trò (CFO, CTO, CMO), với nội dung từ kỹ thuật, tài chính, đến trải nghiệm người dùng.
- Private briefing theo ngành: không giới thiệu sản phẩm, chỉ chia sẻ case study thành công và thất bại.
- Whitepaper chuyên đề, như: “Giảm thời gian tổng hợp báo cáo KPI từ 3 ngày xuống còn 45 phút, điều kiện đủ và chưa đủ để thành công”.
Tất cả tài liệu đều gắn với bối cảnh doanh nghiệp: dữ liệu thật, cấu trúc phòng ban, chỉ số đo lường được, và những yếu tố khó dự đoán trong triển khai thật sự.
V. Định hướng mới: Không bắt đầu bằng AI, Bắt đầu bằng bài toán kinh doanh
Chúng tôi chọn đi ngược với xu hướng “dẫn đầu bằng công nghệ”. Mọi chiến dịch tại Mobilio bắt đầu từ 3 câu hỏi:
- Bài toán kinh doanh đang cần giải quyết là gì?
- Có bao nhiêu hệ thống liên quan, và ai là người ảnh hưởng?
- Nếu không có AI, khách hàng sẽ giải quyết bài toán đó như thế nào?
Khi trả lời được ba câu hỏi đó, AI mới được đưa vào đúng vai trò: công cụ để giải quyết thực tại, không phải yếu tố gây ấn tượng.
Tạm kết: Marketing AI không cần viral. Nó cần được hiểu đúng.
Trong môi trường doanh nghiệp, sự lan truyền đáng giá không đến từ lượng reach – mà từ khả năng được forward nội bộ đến những người có quyền quyết định.
Nếu bạn đang phát triển sản phẩm AI và chưa biết bắt đầu từ đâu: đừng nghĩ như người bán hàng FMCG. Hãy nghĩ như một cố vấn chuyển đổi doanh nghiệp.
Về Mobilio:
Chúng tôi là đối tác công nghệ tại Việt Nam, Singapore và Malaysia, cung cấp dịch vụ phát triển ứng dụng, giải pháp dữ liệu và AI. Thời gian tới, chúng tôi sẽ ra mắt Syncalytics: Nền tảng AI phân tích dữ liệu và tối ưu ra quyết định cho doanh nghiệp.
Kết nối với chúng tôi nếu bạn đang tìm một chiến lược Go-to-Market cho sản phẩm AI không chạy theo xu hướng, mà tập trung vào hiệu quả triển khai, chuyển đổi thực tế, và lòng tin bền vững.
#MarketingAI #B2BMarketing #AIForBusiness #Mobilio #GoToMarket #Syncalytics #TechStrategy #ThoughtLeadership #CustomerDecisionJourney
English
Pingback: Software Outsourcing Việt Nam 2026: Chi phí, nhân lực
Pingback: Thuê ngoài phát triển ứng dụng 2026: 9 cách kiểm soát dự án