Đây là một con số đáng chú ý: theo thống kê tiếp thị AI năm 2025 của Demand Sage, 75% các marketer triển khai AI để đo lường và tối ưu hóa—và những người có hiệu suất cao đang dẫn trước 2.5 lần về các chỉ số quan trọng (Demand Sage).
Khoảng cách này không hề thu hẹp. Mà đang ngày càng gia tăng.
BLUF: AI không thay thế việc đo lường—mà đang khiến nó có thể sử dụng được. Những đội nhóm dẫn đầu không phải là những người có nhiều dashboard nhất. Họ là những người sử dụng AI để biến các tín hiệu phức tạp thành quyết định nhanh hơn, với ít tranh luận nội bộ hơn và nhiều bằng chứng hơn.
Bối cảnh theo phong cách podcast: tại sao đo lường là use case AI thực sự bền vững
Vấn đề là thế này: nội dung chiếm được tiêu đề, nhưng đo lường mới là thứ giành được ngân sách.
Theo tổng hợp năm 2025 của Demand Sage, ngoài con số 75% về đo lường kia, 47% các marketer sử dụng AI để phân tích chiến dịch (Demand Sage). Đó không phải là "viết cho tôi một tiêu đề khác nữa." Mà là "cho tôi biết cái gì đang hiệu quả, cái gì không, và phải làm gì tiếp theo."
Research Brief
Audience intelligence updates
Và tiền bạc đang theo đuổi nỗi đau này. Theo thống kê tiếp thị AI năm 2024 của Hostinger, 83% các công ty ưu tiên AI là khoản đầu tư hàng đầu (Hostinger). Đối với nhiều đội nhóm, khoản đầu tư đó thể hiện dưới dạng phân tích, hỗ trợ phân bổ hiệu suất (attribution), và tối ưu hóa hiệu suất—không chỉ là tự động hóa.
Một tín hiệu nữa cho thấy đây không phải xu hướng nhất thời: Hostinger cũng báo cáo rằng thị trường tiếp thị AI đạt 47.32 tỷ USD vào năm 2025 (Hostinger). Đây không còn là dự án phụ nữa. Đây là một phân khúc thị trường.
"Dẫn trước 2.5 lần" trông như thế nào trong thực tế: tốc độ học hỏi đánh bại attribution hoàn hảo
Hãy cùng giải mã câu "người có hiệu suất cao đang dẫn trước 2.5 lần" từ Demand Sage (Demand Sage). Điều này hiếm khi liên quan đến một mô hình hoàn hảo duy nhất.
Đó là về lợi thế vận hành: chu kỳ insight nhanh hơn, ít điểm mù hơn, và quyết định rõ ràng hơn về việc nên mở rộng—hay dừng lại.
Theo số liệu 2024 của Hostinger, những người áp dụng AI báo cáo thấy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn tới 25% và chi phí thu hút khách hàng thấp hơn 37% (Hostinger). Những con số này đại diện cho kết quả được báo cáo có thể khác nhau tùy theo cách triển khai, ngành nghề và các yếu tố khác—nhưng chúng chỉ ra tiềm năng tăng trưởng đáng kể. Và những lợi ích này tích lũy khi bạn tối ưu hóa hàng tuần (hoặc hàng ngày) thay vì làm báo cáo hậu sự kiện hàng tháng, nơi mọi người tranh luận về "điều gì thực sự đã xảy ra."
Ngoài ra: đo lường là nơi AI có thể tạo ra sự đồng thuận.
Khi trưởng phòng media, trưởng phòng lifecycle và CMO của bạn đang xem cùng một bản đọc có hỗ trợ AI về các yếu tố thúc đẩy hiệu suất, bạn dành ít thời gian hơn để tranh cãi về con số và nhiều thời gian hơn để tái phân bổ ngân sách.
Insight quan trọng: Những người chiến thắng không sử dụng AI để đo lường nhiều hơn. Họ sử dụng AI để quyết định nhanh hơn—và tốc độ đó chính là thứ thể hiện dưới dạng hiệu quả, tăng chuyển đổi và chi phí thu hút khách hàng thấp hơn.
AI đang xuất hiện ở đâu trong quy trình đo lường (và tại sao điều đó quan trọng)
Hầu hết các đội nhóm không sử dụng AI để thay thế công cụ phân tích. Họ sử dụng nó để lấp đầy khoảng trống giữa các công cụ: làm sạch dữ liệu, phát hiện bất thường, dự báo và tóm tắt báo cáo cho các bên liên quan.
Một manh mối về việc áp dụng: nghiên cứu ngành từ các nền tảng tiếp thị hàng đầu chỉ ra rằng khoảng 40% các đội nhóm marketing sử dụng AI cho nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Tạm dịch: các đội nhóm đang đưa AI vào phần giữa không hấp dẫn—nơi độ tin cậy của việc đo lường được xây dựng hoặc bị phá hủy.
Điều này trông như thế nào trong thực tế:
- Cảnh báo bất thường gắn cờ các thay đổi hiệu suất trước cuộc họp hàng tuần của bạn
- Dự báo tiến độ ước tính tác động đến pipeline cuối tháng ngay trong quá trình thực hiện
- Chẩn đoán creative + kênh kết nối "cái gì đã thay đổi" với "tại sao nó thay đổi"
Và đúng vậy, AI agent đang bắt đầu len lỏi vào. Theo số liệu 2024 của Hostinger, 19.65% các marketer lên kế hoạch dùng AI agent cho tự động hóa vào năm 2025—thường gắn với giám sát KPI và quy trình attribution (Hostinger).
Ví dụ thực tế: Machine learning quy mô doanh nghiệp cải thiện tín hiệu kinh doanh như thế nào (và tại sao marketer nên quan tâm)
Hãy cùng đặt điều này vào bối cảnh cách các doanh nghiệp lớn tiếp cận đo lường dựa trên ML. Các nhà bán lẻ lớn đã công khai thảo luận về việc sử dụng machine learning để cải thiện dự báo nhu cầu và quyết định quản lý hàng tồn kho. Chẳng hạn, các báo cáo thường niên công khai từ các nhà bán lẻ Fortune 500 nêu bật khả năng dữ liệu và tự động hóa tiên tiến trên toàn bộ hoạt động và trải nghiệm khách hàng.
Tại sao điều này quan trọng đối với marketer?
Bởi vì khi AI cải thiện tín hiệu kinh doanh cơ bản—tính sẵn có, thời điểm, phản hồi của khách hàng—việc đo lường marketing của bạn có thể trở nên rõ ràng hơn. Điều này có thể giúp các đội nhóm phân biệt "chiến dịch tồi" với "thực tế hết hàng" nhanh hơn. Và các quyết định tối ưu hóa của bạn có thể trở nên ít mang tính chính trị hơn và thực tế hơn.
Những điểm chính cần ghi nhớ:
- Kiểm tra nơi việc đo lường gặp vấn đề đầu tiên (chất lượng dữ liệu, khoảng trống attribution, tốc độ báo cáo chậm) và hướng AI trực tiếp vào điểm nghẽn đó.
- Chuẩn hóa một bộ nhỏ các KPI quyết định (
CAC,tỷ lệ chuyển đổi,incrementality,tốc độ pipeline) trước khi thêm nhiều lớp AI hơn. - Rút ngắn chu kỳ insight của bạn (hàng ngày/hàng tuần) để kết quả đầu ra từ AI kích hoạt việc tái phân bổ, không phải slide thuyết trình.
- Giao quyền sở hữu rõ ràng cho các định nghĩa và đầu vào để báo cáo có hỗ trợ AI vẫn được tin cậy giữa các đội nhóm.
Xu hướng đo lường gợi ý một tương lai nơi dashboard có thể không chỉ báo cáo—mà ngày càng có thể đề xuất, giải thích và liên tục học hỏi khi có dữ liệu mới. Và mỗi quý bạn chờ đợi, bạn có thể đang để các đối thủ dẫn đầu tích lũy lợi thế đo lường của họ.
Nếu bạn là CMO đang đọc bài này, hãy làm nó thực tế: chọn một phễu quan trọng đối với kinh doanh (thu hút khách trả phí, lifecycle, hoặc pipeline doanh nghiệp) và quyết định "học hỏi nhanh hơn" có nghĩa là bao nhiêu tiền. Bạn sẽ thay đổi gì vào tuần tới nếu bạn tin tưởng vào việc đo lường của mình nhiều hơn—và quy trình làm việc AI nào giúp bạn có được câu trả lời đó?