Planner nên bắt đầu tự động hóa với những công cụ nghiên cứu đối tượng mục tiêu nào? Hãy bắt đầu từ những việc khách hàng không bao giờ thấy và hiếm khi coi trọng: rà soát đối thủ, tổng hợp social listening và bản nháp persona đầu tiên. Tự động hóa khâu thu thập, giữ lại khâu tư duy. Planner nào phân chia đúng như vậy sẽ có thêm thời gian cho phần chiến lược mà không ai có thể mua sẵn được.
Thời điểm này không chỉ mang tính lý thuyết. Future of Strategy 2026 của WARC, khảo sát thường niên chủ yếu dành cho người làm chiến lược phía agency, gọi việc ứng dụng AI là thay đổi lớn nhất đối với vai trò chiến lược. 56% người làm chiến lược hiện cho rằng AI thay thế các vị trí chiến lược là mối đe dọa lớn nhất họ dự đoán, tăng 15 điểm chỉ trong một năm. Thế nhưng 66% vẫn thấy những lý do rõ ràng để lạc quan. Cả hai con số đều đúng, và khoảng cách giữa chúng chính là chủ đề của bài viết này.
Vì sao người làm chiến lược lại lo ngại về AI đến vậy?
Bởi vì rất nhiều thứ được tính phí như là chiến lược thực chất chỉ là lắp ghép. Chụp màn hình quảng cáo của đối thủ. Đọc 400 bình luận để tìm ra ba bình luận đáng giá. Dựng slide persona từ một khảo sát đã lỗi thời trước cả khi brief đến tay. Nếu bạn nghĩ công việc là như vậy, nỗi sợ ấy là hợp lý. Máy móc rất giỏi lắp ghép.
Chính cách WARC đặt vấn đề lại chỉ ra một hướng hữu ích hơn. Báo cáo đặt giá trị của người làm chiến lược ở khả năng phán đoán, ở việc biết câu hỏi nào đáng đặt ra và ở khả năng cảm nhận điều mọi người có thể muốn tiếp theo. Không điều nào trong số đó là lắp ghép. Mối đe dọa là có thật với planner chỉ biết tổng hợp. Còn với người biết diễn giải, nó giống một lần thăng chức hơn.
Vì sao nghiên cứu tại bàn chiếm trọn quá nhiều thời gian trong tuần của planner?
Các nhà kinh tế học dùng thuật ngữ thất bại thị trường để chỉ tình huống mà thị trường, nếu để tự vận hành, sẽ phân bổ nguồn lực sai chỗ. Không ai ngốc nghếch cả. Chỉ là các động lực đang chỉ sai hướng.
Công việc chiến lược ở agency có một phiên bản nhỏ và kinh niên của hiện tượng này. Khách hàng mua chiến lược dưới dạng phí, thường được gộp vào hợp đồng retainer hoặc một dự án. Không ai trả tiền cho một hạng mục riêng mang tên nghiên cứu tại bàn, nên nó không bao giờ được định giá, đo lường hay chất vấn. Nó cứ thế phình ra, lấp kín các buổi tối. Trong khi đó, nguồn lực khan hiếm nhất trong công ty, tức khả năng phán đoán của một planner cấp cao, lại bị tiêu tốn vào việc sao chép và dán.
Kết quả là một hệ thống cung cấp thiếu chính thứ nó coi trọng nhất. Khách hàng nhận được những bộ slide dày đặc dữ liệu nhưng mỏng về quan điểm. Planner kiệt sức với những việc không dùng đến kỹ năng tốt nhất của họ. Ai cũng mất đi một chút, mỗi tuần, và chẳng ai gửi hóa đơn cho khoản đó.
Đó là lý do hiệu quả không phải phần nhàm chán trong câu chuyện AI. Nó là sự điều chỉnh. Khi việc thu thập chỉ mất vài phút thay vì vài ngày, số giờ ấy quay trở lại với công việc khách hàng thực sự trả tiền: điểm căng thẳng đáng để khai thác, đề xuất giá trị, bước nhảy sáng tạo. Hiệu quả là mẹ của đổi mới, không phải vì nhanh hơn là tốt hơn, mà vì thời gian được giải phóng là nguyên liệu thô duy nhất của tư duy mới.
Planner nên tự động hóa những gì trước?
Hãy xếp hạng mọi công việc định kỳ theo hai tiêu chí. Công việc đó lặp lại thường xuyên đến mức nào? Và nó thực sự cần bao nhiêu phán đoán? Việc lặp lại thường xuyên, ít đòi hỏi phán đoán sẽ được tự động hóa trước. Dưới đây là thứ tự khởi đầu cho một đội ngũ hoạch định chiến lược điển hình tại agency.
| Công việc hoạch định | Tự động hóa? | Công cụ nên làm gì | Phần planner vẫn đảm nhận |
|---|---|---|---|
| Rà soát quảng cáo và nội dung của đối thủ | Có, làm đầu tiên | Thu thập và phân loại quảng cáo cùng bài đăng tự nhiên của cả ngành hàng trong một lượt | Quyết định động thái nào của đối thủ thực sự quan trọng |
| Tổng hợp social listening | Có | Gom nhóm các chủ đề thảo luận và theo dõi chúng thay đổi ra sao theo từng tuần | Phát hiện điểm căng thẳng đáng để viết thành một bản brief |
| Bản nháp persona đầu tiên | Có, kèm kiểm tra | Nhóm nội dung thật của đối tượng mục tiêu thành persona và nỗi đau khách hàng dạng nháp | Kiểm chứng chúng qua phỏng vấn và hiểu biết của khách hàng |
| Quét xu hướng | Một phần | Đánh dấu các chủ đề đang tăng nhanh | Phân biệt trào lưu nhất thời với một chuyển dịch thực sự |
| Sàng lọc sáng tạo trước khi chạy | Một phần | Dự đoán khả năng thu hút lượt nhấp trước khi chi ngân sách media | Mức độ phù hợp thương hiệu, tính khác biệt và rủi ro |
| Bản brief, đề xuất giá trị, bước nhảy sáng tạo | Không | Cung cấp bằng chứng khi được yêu cầu | Toàn bộ |
Hãy để ý hàng cuối cùng. Bản brief và đề xuất giá trị vẫn thuộc về con người, không phải vì cảm tính mà vì đó là nơi giá trị thương mại nằm. Khách hàng có thể mua một bản rà soát đối thủ ở bất cứ đâu. Họ thuê bạn vì những gì bạn làm với nó.
Ba hàng đầu tiên chính là công việc Defy Monitor được tạo ra để đảm nhận: dữ liệu thời gian thực về đối thủ, đối tượng mục tiêu và các cuộc thảo luận cho mọi khách hàng và ngành hàng bạn phụ trách, để bản rà soát đã có sẵn khi brief đến.
Làm thế nào để chọn công cụ nghiên cứu đối tượng mục tiêu mà không phải mua thêm một dashboard nữa?
Hầu hết đội ngũ hoạch định đều đã có cả một “nghĩa địa” tài khoản đăng nhập. Dưới đây là cách thực tế để chọn một công cụ được dùng thật chứ không chỉ để ngắm.
- Ghi lại thời gian làm việc của planner trong hai tuần. Chia thành thu thập, phân tích và tư duy. Bạn cần mốc cơ sở của chính mình, không phải của nhà cung cấp.
- Chọn một sản phẩm bàn giao định kỳ. Báo cáo đối thủ hằng tháng hoặc bản quét ngành hàng trước buổi pitch là những ứng viên tốt. Hãy tự động hóa trọn vẹn từ đầu đến cuối trước khi đụng đến bất cứ việc gì khác.
- Ưu tiên hành vi thực tế hơn ý định được tuyên bố. Các công cụ đọc những gì đối tượng mục tiêu và đối thủ thực sự đăng tải sẽ cho bạn thấy mọi người làm gì. Hãy dùng khảo sát để kiểm chứng giả thuyết, không phải để tạo ra giả thuyết.
- Đòi hỏi khả năng truy xuất nguồn gốc. Mọi kết luận của AI đều phải nhấp được để xem các bài đăng hoặc quảng cáo đằng sau nó. Nếu bạn không thể cho khách hàng xem bằng chứng, nó không được đưa vào slide.
- Thử nghiệm trên một ngành hàng bạn thuộc lòng. Chạy công cụ cho một khách hàng bạn đã làm việc cùng nhiều năm. Khi nó nói với bạn một điều mà bạn biết là sai, bạn đã học được nên tin nó đến mức nào.
- Đặt công cụ ở nơi đội ngũ đang làm việc. Một công cụ mà planner có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ngay trong trợ lý AI họ đang dùng, sẽ tốt hơn một dashboard cần cả ngày đào tạo.
- Quyết định trước số giờ tiết kiệm được sẽ dành cho việc gì. Nếu không, chúng sẽ biến mất vào thêm nhiều cuộc họp.
Điều gì trong chiến lược vẫn thuộc về con người?
Trước hết là khả năng phán đoán. AI có thể gom một triệu bài đăng thành các chủ đề. Nó không thể cho bạn biết chủ đề nào một CMO thận trọng sẽ dám bảo vệ trước hội đồng quản trị của cô ấy. Nó có thể phác thảo persona từ nội dung thật của đối tượng mục tiêu. Nó không thể ngồi trong một buổi thảo luận nhóm và nhận ra khoảng lặng sau một câu hỏi.
Rồi còn gu thẩm mỹ. Chiến lược phần lớn là chọn điều gì nên bỏ đi. Máy móc mặc định rất hào phóng và đưa cho bạn mọi thứ. Việc của planner là gạt bỏ phần lớn và bảo vệ những gì còn lại.
Và còn cuộc trò chuyện với khách hàng. Insight chiến lược hay nhất thường là điều khách hàng đã lờ mờ biết và cần ai đó nói thẳng ra. Điều đó đòi hỏi sự tin tưởng, bối cảnh và bản lĩnh. Không thứ nào trong số đó đi kèm một gói đăng ký.
Điều này có ý nghĩa gì với đội ngũ hoạch định và nhân sự trẻ?
Câu hỏi khó xử là nhân sự trẻ sẽ học bằng cách nào nếu nghiên cứu tại bàn biến mất. Nghiên cứu tại bàn chính là quá trình học việc. Nó dạy người ta hiểu một ngành hàng trông như thế nào từ bên trong.
Câu trả lời là thiết kế lại quá trình học việc, chứ không phải bảo vệ những việc tẻ nhạt. Hãy giao cho nhân sự trẻ kết quả đã được tự động hóa và biến việc chất vấn nó thành nhiệm vụ của họ: điều gì còn thiếu, điều gì có vẻ sai, điều gì đáng ngạc nhiên. Cách đó rèn khả năng phán đoán nhanh hơn nhiều so với việc định dạng ảnh chụp màn hình. Đó cũng là cách phân chia mà chúng tôi lấy làm nền tảng khi thiết kế nền tảng Defy: máy móc thu thập và sắp xếp, con người chất vấn và quyết định.
Những người lạc quan và bi quan trong khảo sát của WARC đang nhìn vào cùng một cỗ máy. Khác biệt nằm ở việc họ định làm gì với khoảng thời gian nó trả lại.
