Tổ chức marketing AI-native có ý nghĩa gì với các agency phục vụ họ? Tóm lại: khách hàng giữ một đội rất nhỏ, vận hành marketing trên các lớp dữ liệu và AI của riêng mình, và thôi trả tiền cho agency theo giờ thực thi. Thứ họ mua thay vào đó là hệ thống, hạ tầng dữ liệu, các khâu kiểm tra độ chính xác và phán đoán mà mô hình AI không thể cung cấp.
Tháng này, điều đó không còn là lý thuyết. Marketing Dive đưa tin từ một phiên thảo luận tại Advertising Week New York, nơi Benoit Vatere, giám đốc truyền thông và thương mại số (chief media and digital commerce officer) của Liquid Death, mô tả việc vận hành tối ưu hóa truyền thông và retail media trên một hệ điều hành AI xây cùng agency Power Digital Marketing. Thương hiệu đã trải qua 17 phiên bản của hệ thống mang tên Omega này chỉ trong khoảng ba tuần. Mục tiêu là vận hành “một ngân sách khá lớn” với “chỉ hai người trong nội bộ”.
Hai người. Nếu bạn điều hành một agency, con số đó đáng được đưa vào chương trình nghị sự của kỳ họp chiến lược tiếp theo.
Tổ chức marketing AI-native là gì?
Jeff Mason, CEO của Power Digital, đã đưa ra cho buổi thảo luận một “chiếc thang” hữu ích. Theo ông, phần lớn thương hiệu đang ở mức AI-curious: dùng các mô hình tiên phong như ChatGPT và Claude với một phần dữ liệu của riêng mình. Nấc tiếp theo là AI-assisted: một lớp trí tuệ riêng mà mọi nhân viên đều có thể dùng, và ngày càng tốt hơn khi nó học được cách các đội làm việc. Nấc cao nhất là AI-native: có thêm một lớp điều phối bên trên, để chính công việc chạy bên trong các ứng dụng tùy biến.
Theo quan điểm của Mason, như Marketing Dive tường thuật, riêng các mô hình tiên phong không còn mang lại lợi thế cho ai. Con hào bảo vệ nằm ở lớp trí tuệ và điều phối mà bạn xây dựng trên dữ liệu của chính mình, và nó sâu thêm theo thời gian.
Liquid Death là một đại diện hơi bất ngờ. Chính quảng cáo của hãng lại chỉ trích các trung tâm dữ liệu AI. Vậy mà Vatere nói AI giúp thương hiệu đồ uống tỷ đô này “tinh gọn và sắc bén” và không phải chi mạnh tay cho phần truyền thông không trực tiếp tạo hiệu quả.
Liquid Death thực sự đang mua gì từ agency của mình?
Nhìn kỹ sẽ thấy agency không biến mất. Nó đã dịch chuyển. Hồi tháng Tám, Power Digital công bố hệ sinh thái AI của riêng mình: Iris, một lớp trí tuệ; Omega, hệ điều hành; và Creative Affinity, một lớp trí tuệ sáng tạo. Omega kết hợp năng lực kỹ thuật của agency với dữ liệu và quy trình của khách hàng.
Thay đổi dễ thấy nhất là nhịp độ. Các chiến dịch retail media trước đây được rà soát mỗi tuần hoặc hai lần một tuần nay được tối ưu hằng ngày. Thay vì dùng Slack, viết truy vấn hay nhờ đội ngũ lấy bài đăng, Vatere cho biết ông có thể tự xem chuyện gì đang diễn ra và chia sẻ trong nội bộ. Lời khuyên của ông cho các marketer khác: đừng sống trong bảng tính nữa, và hãy tự động hóa mọi tác vụ mất hơn năm phút.
Vì vậy, khách hàng không mua một kế hoạch truyền thông kèm bản báo cáo hằng tháng. Họ mua một cỗ máy khiến báo cáo hằng tháng trở nên không cần thiết, cùng những người đã xây dựng nó và tiếp tục tinh chỉnh nó.
Dưới đây là cách chúng tôi hiểu ba giai đoạn của Mason từ phía bàn của agency.
| Giai đoạn của khách hàng | Biểu hiện | Thôi mua gì từ agency | Mua nhiều hơn gì |
|---|---|---|---|
| AI-curious | Các đội dùng ChatGPT hoặc Claude với một phần dữ liệu của riêng mình | Chưa nhiều. Dự kiến sẽ có áp lực giảm giá cho nghiên cứu tại bàn và bản thảo đầu | Hỗ trợ chọn tình huống ứng dụng, xây dựng quy tắc kiểm soát và đào tạo |
| AI-assisted | Một lớp trí tuệ riêng mà mọi nhân viên đều có thể truy vấn | Báo cáo hằng tháng, phân tích định kỳ, cập nhật tiến độ | Tập trung hóa dữ liệu, tinh chỉnh, diễn giải những gì lớp trí tuệ đưa ra |
| AI-native | Một lớp điều phối; công việc chạy trong các ứng dụng tùy biến | Tối ưu hóa thủ công, tạo phiên bản, phần lớn giờ thực thi | Thiết kế và duy trì hệ thống, kiểm tra kết quả, ý tưởng, phán đoán văn hóa |
Vì sao có cảm giác công nghệ đang quyết định mọi thứ?
Xã hội học có một ý tưởng cũ gọi là thuyết quyết định luận công nghệ: niềm tin rằng công nghệ dẫn dắt cách các tổ chức và xã hội thay đổi, còn con người chỉ biết thích nghi. Đó là tâm thế của hầu hết các cuộc bàn luận về AI trong giới agency hiện nay. Công cụ xuất hiện, khách hàng tái cấu trúc, agency phản ứng.
Câu chuyện của Liquid Death là một lời phản bác khá thuyết phục. Công nghệ không chọn hai người. Một nhà lãnh đạo marketing đã chọn như vậy. Một agency đã chọn trở thành kỹ sư của hệ thống thay vì chỉ là nhà cung cấp cho nó. Cùng một công nghệ, những quyết định khác nhau, bài toán kinh tế của agency cũng rất khác.
Nguyên tắc chúng tôi luôn quay lại là: khi kết nối dữ liệu với con người, sự rõ ràng sẽ xuất hiện từ hỗn loạn. Một cỗ máy retail media tối ưu hằng ngày tạo ra nhiều tín hiệu hơn bất kỳ hai người nào có thể đọc hết. Vẫn phải có người quyết định điều đó có nghĩa gì, tín hiệu nào quan trọng, và khi nào các con số phản ánh một chuyển dịch thật của con người chứ không chỉ là một điểm bất thường trong nguồn dữ liệu. Người đó có thể là bạn.
Dịch vụ nào của agency mất giá trị, và dịch vụ nào tăng giá trị?
Hãy bắt đầu từ những việc vặt. Những công việc dễ bị ảnh hưởng nhất là những việc không ai vào ngành quảng cáo để làm: báo cáo hằng tháng, họp cập nhật tiến độ, theo dõi ngân sách, chỉnh kích thước thủ công, kiểm toán đối thủ làm bằng tay. Với khách hàng AI-native, những việc này diễn ra bên trong hệ thống, liên tục, và sẽ không ai trả phí duy trì (retainer) cho chúng.
Phần tăng giá trị thì ít hiển nhiên hơn nhưng vững chắc hơn:
- Tập trung hóa dữ liệu. Lời khuyên đầu tiên của các diễn giả là tập trung hóa dữ liệu. Dữ liệu của phần lớn khách hàng vẫn nằm rải rác ở hàng chục nơi do các đội khác nhau quản lý.
- Kiểm tra kết quả. Các diễn giả cũng nói rằng kết quả của các AI agent phải được kiểm tra độ chính xác. Một agency có thể kiểm toán các kết luận của hệ thống sẽ trở thành ý kiến thứ hai của khách hàng.
- Thiết kế hệ thống. Quyết định cái gì được tự động hóa, theo thứ tự nào và theo quy tắc nào là công việc chiến lược, và có thể tính phí.
- Phán đoán về sáng tạo và văn hóa. Một mô hình tối ưu theo hướng những gì đã hiệu quả. Nó không biết điều gì nên tồn tại tiếp theo.
Một agency độc lập nên chuẩn bị như thế nào?
- Rà soát các hợp đồng retainer theo từng tác vụ. Liệt kê mọi sản phẩm bàn giao định kỳ và đánh dấu những việc mà một đội khách hàng hai người với lớp AI tử tế có thể tự làm trong vòng một năm.
- Áp dụng quy tắc năm phút cho chính bạn trước. Hãy tự động hóa các tác vụ nội bộ mất hơn năm phút trước khi khách hàng chỉ ra rằng bạn chưa làm.
- Đề nghị tập trung hóa dữ liệu cho khách hàng. Việc này không hào nhoáng, mọi thứ khác đều phụ thuộc vào nó, và ai làm việc đó sẽ khó bị thay thế.
- Xây dựng thói quen kiểm chứng. Biến câu “làm sao chúng ta biết điều này đúng?” thành một mục cố định trong chương trình họp, và truy các kết luận của AI về dữ liệu gốc trước khi chúng đến tay khách hàng.
- Định giá lại theo kết quả và hệ thống. Nếu nhịp độ của khách hàng chuyển sang hằng ngày, một khoản retainer hằng tháng tính theo giờ sẽ không còn hợp lý với cả hai bên.
- Quyết định tự xây, mua hay hợp tác. Power Digital đã tự xây nền tảng của mình. Hầu hết agency độc lập không thể tài trợ một đội kỹ sư, và đó là lúc việc mua năng lực phát huy tác dụng.
Agency độc lập có cần tự xây hệ điều hành AI không?
Không, nhưng họ cần những gì một hệ điều hành như vậy mang lại. Lập luận của Mason là các mô hình tiên phong nay chỉ là điều kiện tối thiểu, còn lợi thế nằm ở các lớp bên trên chúng. Với một mạng lưới holding hoặc một agency số được đầu tư tốt, xây các lớp đó là một dự án vốn. Với một agency độc lập 40 người, đó là sự xao nhãng khỏi công việc mà khách hàng thực sự thuê bạn làm.
Khoảng cách đó là lý do nền tảng Defy ra đời. Nền tảng mang đến cho các agency độc lập cùng năng lực phân tích và AI mà các mạng lưới holding đã xây dựng, mà không tốn chi phí phát triển hay gánh nặng bảo trì: thông tin cạnh tranh và khán giả theo thời gian thực, được hỏi ngay trong Claude như với một đồng nghiệp, cùng các agent đảm nhận phần việc bàn giao lặp lại.
Dù bạn chọn hướng nào, hãy chọn trước khi khách hàng làm điều đó. Một khách hàng AI-native sẽ không chờ agency của mình bắt kịp. Họ sẽ thuê agency đã sẵn sàng.
