Tác giả: admin

Để hiểu vì sao AI trở thành một chủ đề quan trọng với FMCG, cần nhìn lại cách thị trường đang thay đổi. Khi người tiêu dùng tiếp cận sản phẩm qua nhiều kênh hơn, thương hiệu không chỉ phải xuất hiện thường xuyên hơn, mà còn phải tạo ra nhiều nội dung phù hợp hơn với từng hành vi, nhu cầu và ngữ cảnh mua sắm. Đây là nền tảng khiến tốc độ content và dữ liệu người tiêu dùng trở thành hai áp lực lớn trong cuộc cạnh tranh mới của FMCG. 

1. Bối cảnh thị trường: FMCG bước vào cuộc đua mới về tốc độ content và dữ liệu người tiêu dùng 

FMCG cần nhiều content hơn trên nhiều điểm chạm hơn 

Trước đây, content FMCG thường xoay quanh các chiến dịch lớn, TVC, key visual, POSM, promotion hoặc social post theo mùa vụ. Nhưng hiện nay, hành trình mua của người tiêu dùng đã mở rộng sang nhiều điểm chạm hơn: e-commerce, social commerce, livestream, retail media, app bán lẻ, cộng đồng review, KOC và các nền tảng giao hàng nhanh. 

Sự dịch chuyển này có thể nhìn thấy rõ trong tăng trưởng của thương mại điện tử tại Việt Nam. Theo dữ liệu YouNet ECI được Cimigo tổng hợp, GMV thương mại điện tử Việt Nam trong nửa đầu năm 2025 đạt 222,1 nghìn tỷ VND, tương đương 8,49 tỷ USD, tăng 23,1% so với cùng kỳ. Đáng chú ý, TikTok Shop tăng 148% YoY và chiếm 42% tổng GMV, cho thấy hành vi mua sắm đang dịch chuyển mạnh sang các nền tảng có tính nội dung, giải trí và social commerce cao hơn. 

Điều này khiến nhu cầu content trong FMCG tăng mạnh cả về số lượng lẫn độ linh hoạt. Một sản phẩm không chỉ cần một thông điệp chung, mà cần nhiều phiên bản nội dung khác nhau cho từng nền tảng, từng nhóm người dùng, từng khoảnh khắc mua và từng mục tiêu chuyển đổi. Riêng trong Q1/2025, Shopee, TikTok Shop, Lazada và Tiki ghi nhận tổng doanh thu 101,4 nghìn tỷ VND, tăng 42% so với cùng kỳ; trong đó TikTok Shop tăng gần 113,8%, nâng thị phần từ 23% lên 35%. Đây là tín hiệu cho thấy content-commerce đang trở thành một phần quan trọng của hành trình mua sắm, không chỉ là kênh truyền thông bổ trợ. 

_{Bối cảnh thị trường: FMCG bước vào cuộc đua mới về content và dữ liệu.}

_{Nguồn: Novaon Digital}

AI mở ra khả năng cá nhân hoá ở quy mô lớn 

Với dữ liệu từ tìm kiếm, tương tác social, lịch sử mua, giỏ hàng, phản hồi livestream hoặc hành vi trên app, thương hiệu FMCG có thể hiểu người tiêu dùng ở nhiều lớp ngữ cảnh hơn. AI giúp xử lý các tín hiệu này nhanh hơn, từ đó hỗ trợ thương hiệu nhận diện nhóm nhu cầu, dự đoán khả năng mua và đưa ra thông điệp phù hợp hơn. 

McKinsey cho biết trong khảo sát năm 2024 với các lãnh đạo CPG, 71% cho biết doanh nghiệp đã ứng dụng AI ở ít nhất một chức năng, tăng từ 42% năm 2023; đồng thời 56% cho biết đang sử dụng GenAI thường xuyên. McKinsey cũng chỉ ra AI có thể tham gia vào nhiều điểm trong chuỗi giá trị CPG, từ social listening, feedback mining đến predictive trend sourcing. Điều này cho thấy AI không còn chỉ là công cụ thử nghiệm, mà đang trở thành năng lực cạnh tranh mới trong ngành CPG/FMCG. 

Ở tầng trải nghiệm mua sắm, NielsenIQ nhận định AI đang tái định hình e-commerce bằng cách hỗ trợ dynamic product content, personalized journeys và scalable content operations. AI có thể giúp tạo mô tả sản phẩm, FAQ, nội dung khuyến mại, đồng thời đưa ra gợi ý sản phẩm dựa trên sở thích, lịch sử duyệt, hành vi và ngữ cảnh của từng người dùng. Với FMCG, đây là nền tảng để thương hiệu dịch chuyển từ truyền thông đại trà sang trải nghiệm đúng người, đúng nhu cầu và đúng thời điểm hơn. 

Nhưng tốc độ không thể thay thế tính chân thật 

Khi AI-generated content trở nên phổ biến, thị trường cũng đối mặt với một rủi ro mới: nội dung ngày càng nhiều nhưng dễ trở nên giống nhau, thiếu cảm xúc hoặc thiếu bản sắc thương hiệu. Với FMCG, đây là điểm đặc biệt quan trọng, bởi sản phẩm gắn trực tiếp với đời sống hằng ngày của người tiêu dùng: ăn uống, chăm sóc cá nhân, gia đình, sức khỏe, vệ sinh và tiện ích sinh hoạt. 

Thực tế, nhiều thương hiệu CPG lớn đã bắt đầu dùng GenAI để tăng tốc sản xuất marketing content, nhưng vẫn đặt con người ở vai trò kiểm soát. Reuters ghi nhận Mondelez đang triển khai công cụ GenAI với mục tiêu giảm 30–50% chi phí sản xuất marketing content, đã đầu tư hơn 40 triệu USD vào công cụ này; tuy nhiên công ty vẫn yêu cầu con người kiểm duyệt đầu ra để tránh các rủi ro về nội dung, định kiến hoặc thông điệp không phù hợp. 

Vì vậy, bài toán của FMCG không phải là để AI thay thế toàn bộ sáng tạo, mà là dùng AI để hỗ trợ con người hiểu sâu hơn, làm nhanh hơn và sáng tạo chính xác hơn. AI có thể giúp thương hiệu tăng tốc sản xuất và tối ưu nội dung, nhưng authenticity, cảm xúc và bản sắc thương hiệu vẫn cần được dẫn dắt bởi con người. 

2. Những xu hướng AI đang thay đổi marketing FMCG 

Xu hướng 1: AI Personalization – Cá nhân hoá trải nghiệm theo từng người dùng 

AI Personalization giúp thương hiệu cá nhân hoá nội dung, ưu đãi và thông điệp theo hành vi, nhu cầu, thời điểm và ngữ cảnh tiêu dùng. Với FMCG, cá nhân hoá không chỉ nằm ở quảng cáo, mà còn xuất hiện trong voucher riêng, gợi ý combo, nội dung theo mùa vụ hoặc nhắc tái mua sản phẩm định kỳ. 

Điểm khác biệt của AI nằm ở khả năng xử lý dữ liệu ở quy mô lớn. Thay vì dùng một thông điệp chung cho toàn bộ thị trường, thương hiệu có thể thiết kế nhiều lớp trải nghiệm: người mới cần nội dung gợi mở nhu cầu, người đang cân nhắc cần review và chứng thực, người đã mua cần ưu đãi tái mua hoặc sản phẩm bổ trợ. 

Với FMCG, xu hướng này giúp thương hiệu xuất hiện đúng khoảnh khắc người tiêu dùng có khả năng mua cao hơn. Nếu trước đây FMCG cạnh tranh bằng độ phủ trên kệ hàng, thì trong kỷ nguyên AI, thương hiệu cần cạnh tranh bằng khả năng hiểu đúng ngữ cảnh tiêu dùng. 

Xu hướng 2: AI-generated Commerce Content – Tăng tốc sản xuất content bán hàng 

AI-generated Commerce Content đang trở thành một xu hướng quan trọng khi FMCG phải sản xuất nhiều nội dung hơn cho nhiều nền tảng hơn. Một sản phẩm không chỉ cần hình ảnh chủ đạo hay social post theo mùa vụ, mà còn cần mô tả sản phẩm trên sàn, product card, caption, nội dung livestream, chatbot script, banner, video ngắn và nhiều biến thể creative cho từng nhóm khách hàng. 

Xu hướng này phát huy hiệu quả rõ nhất trong các chiến dịch always-on commerce, mega sale, product launch hoặc multi-SKU campaign, nơi thương hiệu cần triển khai số lượng lớn nội dung trong thời gian ngắn. Với các thương hiệu sở hữu nhiều dòng sản phẩm, nhiều SKU hoặc nhiều mùa vụ bán hàng, AI có thể giúp rút ngắn quá trình tạo biến thể nội dung, tối ưu thông điệp theo từng kênh và hỗ trợ thử nghiệm nhiều hướng creative khác nhau. 

Tuy nhiên, AI-generated content không nên được xem là nơi bắt đầu của chiến lược sáng tạo. AI có thể giúp thương hiệu scale content, nhưng insight, Big Idea, tone of voice và hệ thống nhận diện thương hiệu vẫn cần được dẫn dắt bởi con người. Nếu chỉ dùng AI để sản xuất nhanh hơn, thương hiệu dễ rơi vào cuộc đua số lượng; nhưng nếu dùng AI để mở rộng một creative direction đã rõ ràng, nội dung có thể vừa nhanh hơn, vừa nhất quán hơn. 

Xu hướng 3: AI Shopper Recommendation – Gợi ý sản phẩm theo hành vi mua 

AI Shopper Recommendation trong FMCG không chỉ dừng ở việc đề xuất “sản phẩm tương tự” trên e-commerce. Giá trị lớn hơn nằm ở khả năng biến dữ liệu mua sắm thành các gợi ý có tính ngữ cảnh: người tiêu dùng đang mua cho bữa sáng, chuẩn bị đồ cho gia đình, tìm sản phẩm chăm sóc cá nhân, mua hàng tích trữ theo tháng hay săn ưu đãi trong mùa cao điểm. Khi hiểu được “shopping mission” phía sau mỗi giỏ hàng, thương hiệu có thể đề xuất sản phẩm đúng vai trò hơn thay vì chỉ xuất hiện như một lựa chọn ngẫu nhiên. 

Xu hướng này đặc biệt phù hợp với các chiến dịch thúc đẩy chuyển đổi tại điểm bán số như e-commerce activation, quick-commerce, retail app, D2C hoặc các campaign theo mùa vụ. Ví dụ, với ngành hàng chăm sóc cá nhân, AI có thể gợi ý combo theo routine sử dụng; với ngành hàng thực phẩm – đồ uống, AI có thể đề xuất sản phẩm đi kèm theo bữa ăn, dịp lễ hoặc thời tiết; với household care, AI có thể nhắc tái mua theo chu kỳ tiêu dùng của hộ gia đình. Lúc này, recommendation không chỉ giúp bán thêm sản phẩm, mà giúp thương hiệu bước vào đúng khoảnh khắc ra quyết định của người mua. 

Góc nhìn chiến lược ở đây là AI Shopper Recommendation giúp FMCG chuyển từ tư duy “đẩy sản phẩm” sang “xây giỏ hàng”. Thương hiệu không chỉ cạnh tranh để được nhìn thấy trên kệ hàng số, mà cạnh tranh để trở thành lựa chọn phù hợp nhất trong từng nhu cầu tiêu dùng cụ thể. Nếu được kết nối tốt với dữ liệu commerce, CRM và hành vi mua, recommendation có thể hỗ trợ tăng basket size, thúc đẩy cross-sell/upsell, kích hoạt tái mua và đồng thời cung cấp insight ngược lại cho thương hiệu về cách người tiêu dùng thật sự kết hợp sản phẩm trong đời sống hằng ngày. 

Xu hướng 4: Predictive Marketing – Dự đoán nhu cầu trước khi người tiêu dùng ra quyết định 

Predictive Marketing sử dụng dữ liệu và AI để dự đoán hành vi, nhu cầu hoặc khả năng chuyển đổi trước khi người tiêu dùng ra quyết định mua. Với FMCG, năng lực này đặc biệt quan trọng vì nhu cầu thị trường thường biến động nhanh theo mùa vụ, dịp lễ, thời tiết, khu vực, khuyến mãi, xu hướng social và tín hiệu mua sắm trên các nền tảng số. 

Xu hướng này phù hợp với các chiến dịch cần ra quyết định sớm như ra mắt sản phẩm mới, chiến dịch Tết, hè, back-to-school, mega sale, campaign theo khu vực hoặc các hoạt động demand generation. AI có thể hỗ trợ thương hiệu nhận diện nhóm khách hàng có khả năng mua cao, SKU có tín hiệu tăng nhu cầu, thời điểm nên tung ưu đãi, nội dung nên được đẩy mạnh hoặc kênh truyền thông cần ưu tiên ngân sách. 

Khác với performance marketing truyền thống thường tối ưu sau khi chiến dịch đã chạy, Predictive Marketing giúp thương hiệu chủ động hơn ngay từ giai đoạn lập kế hoạch. Tuy nhiên, xu hướng này chỉ tạo giá trị khi dữ liệu đủ tốt và đủ kết nối. Nếu dữ liệu từ media, commerce, CRM và bán lẻ vẫn rời rạc, dự báo sẽ khó chuyển thành hành động thực tế. Vì vậy, với FMCG, predictive marketing không chỉ là bài toán AI, mà còn là bài toán xây dựng nền tảng dữ liệu và quy trình ra quyết định dựa trên tín hiệu thị trường. 

_{4 xu hướng AI đang định hình trải nghiệm thương hiệu FMCG}

_{Nguồn: Novaon Digital}

3. Thách thức và cơ hội mới: Khi content nhiều hơn, authenticity càng trở thành lợi thế cạnh tranh 

AI đang giúp FMCG tạo ra nhiều nội dung hơn, nhanh hơn và linh hoạt hơn. Nhưng chính điều này cũng khiến thị trường đứng trước nguy cơ bão hoà mới: nội dung được tối ưu theo công thức, hình ảnh quá hoàn hảo, thông điệp na ná nhau và trải nghiệm thiếu cảm giác thật. 

Với FMCG, authenticity không phải là yếu tố phụ. Người tiêu dùng mua các sản phẩm gắn trực tiếp với đời sống hằng ngày, nên họ cần cảm giác tin tưởng, gần gũi và có thể kiểm chứng. Một review chân thật, một KOC có trải nghiệm thật, một livestream tư vấn rõ ràng hay một nội dung thể hiện đúng bối cảnh sử dụng đôi khi có sức thuyết phục lớn hơn một hình ảnh quá bóng bẩy nhưng thiếu cảm xúc. 

Tuy nhiên, đây cũng chính là cơ hội để thương hiệu FMCG sử dụng AI một cách có chiến lược hơn. Khi AI có thể hỗ trợ sản xuất, phân tích và tối ưu nội dung, con người sẽ có nhiều không gian hơn để tập trung vào những phần tạo khác biệt: insight, ý tưởng, câu chuyện thương hiệu, góc nhìn văn hoá và cảm xúc thật của người tiêu dùng. Thay vì dùng AI để tạo thêm nhiều nội dung giống nhau, thương hiệu có thể dùng AI để hiểu sâu hơn đâu là nội dung đáng làm, nên nói với ai, nói trong ngữ cảnh nào và tối ưu ra sao trên từng điểm chạm. 

Điều này đặt ra yêu cầu mới cho FMCG: AI không thể thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong sáng tạo thương hiệu, nhưng có thể khuếch đại năng lực của con người nếu được đặt đúng vai trò. Nếu chỉ dùng AI để làm nhiều hơn, thương hiệu dễ rơi vào cuộc đua số lượng. Nhưng nếu biết dùng AI để hỗ trợ chiến lược, tăng tốc sản xuất, kiểm chứng phản ứng người dùng và tối ưu trải nghiệm, thương hiệu có thể tạo ra nội dung vừa nhanh hơn, vừa sát nhu cầu hơn, vừa giữ được bản sắc riêng. 

Authenticity trong kỷ nguyên AI vì vậy không đối lập với công nghệ. Ngược lại, nó là tiêu chuẩn để công nghệ được sử dụng đúng. AI cần được dẫn dắt bởi chiến lược, kiểm soát bởi con người và chuyển hoá thành những trải nghiệm có ý nghĩa với người tiêu dùng. Khi đó, thách thức về bão hoà nội dung cũng trở thành cơ hội để FMCG tái định nghĩa vai trò của sáng tạo: không chỉ tạo nhiều content hơn, mà tạo ra những trải nghiệm thương hiệu đáng tin hơn. 

_{Thách thức và cơ hội mới trong kỷ nguyên AI}

_{Nguồn: Novaon Digital}

4. Tạm kết: AI là công cụ tăng tốc, nhưng con người vẫn là trung tâm của trải nghiệm thương hiệu 

AI đang trở thành một năng lực quan trọng trong marketing FMCG, giúp thương hiệu tạo content nhanh hơn, hiểu người tiêu dùng sâu hơn và cá nhân hoá trải nghiệm trên nhiều điểm chạm. Từ AI personalization, AI-generated commerce content, shopper recommendation đến predictive marketing, công nghệ đang mở ra cách tiếp cận mới cho ngành hàng vốn luôn cần tốc độ, độ phủ và khả năng chuyển đổi cao. 

Tuy nhiên, trong một thị trường ngày càng nhiều nội dung được tạo bởi công nghệ, lợi thế cạnh tranh không chỉ nằm ở tốc độ sản xuất. Thương hiệu thắng không phải là thương hiệu tạo ra nhiều content nhất, mà là thương hiệu biết dùng dữ liệu và AI để tạo ra trải nghiệm đúng hơn, đáng tin hơn và có cảm xúc hơn. 

FMCG trong kỷ nguyên AI vì vậy cần một cách tiếp cận cân bằng: công nghệ để tăng tốc, dữ liệu để hiểu sâu, sáng tạo để tạo khác biệt và con người để giữ tính chân thật của thương hiệu. 

Đồng hành cùng sự chuyển dịch này, Novaon Digital cung cấp hệ sinh thái giải pháp Brand Experience cho ngành FMCG, kết hợp Strategy, Creative và Technology để giúp thương hiệu ứng dụng AI hiệu quả trong sáng tạo nội dung, cá nhân hoá trải nghiệm và tối ưu chuyển đổi, nhưng vẫn giữ được tính chân thật và vai trò dẫn dắt của con người trong từng điểm chạm thương hiệu. 

Thị trường Automotive Việt Nam nửa cuối 2026 đang bước vào giai đoạn cạnh tranh khốc liệt, khi khách hàng không còn quyết định mua xe chỉ vì thông số kỹ thuật. Trong bối cảnh đó, chiến lược Brand Experience trở thành một giải pháp hữu hiệu để giữ chân khách hàng. Hôm nay, hãy cùng giải mã sâu hơn về vai trò của Brand Experience trong ngành Automotive và đề xuất chiến lược phù hợp cho nửa cuối 2026.

1. Bối cảnh thị trường ngành Automotive nửa cuối 2026 

Một khách hàng bước vào showroom với bảng so sánh thông số đã in sẵn, nhưng thứ khiến họ ký hợp đồng lại là cảm giác khi ngồi vào ghế lái, là cách tư vấn viên giải thích, là hình ảnh họ tự vẽ ra về chính mình khi cầm vô lăng. Theo Deloitte Global Automotive Consumer Study 2026 (khảo sát 28.553 người tại 27 thị trường), 43% người tiêu dùng Đông Nam Á xem “trải nghiệm lái” là lý do quan trọng để chọn xe điện, mức cao nhất trong tám thị trường lớn được phân tích. Đáng chú ý hơn, 67% người tiêu dùng khu vực này có ý định chuyển sang thương hiệu khác cho lần mua tiếp theo, chỉ đứng sau Trung Quốc và Ấn Độ, phần lớn vì đây là nhóm thị trường có tỷ lệ người mua xe lần đầu rất cao, chưa hình thành sự gắn bó với bất kỳ thương hiệu nào.

Khi không có nền tảng trung thành để dựa vào, thương hiệu buộc phải thắng ngay từ lần chạm đầu tiên bằng cảm xúc, không chỉ bằng thông số. Đây là lý do Automotive trở thành ngành cần một chiến lược Brand Experience mạnh nhất trong nhóm hàng tiêu dùng lâu bền.

2. 3 lý do thương hiệu nên lựa chọn giải pháp Brand Experience ngành Automotive 

Để củng cố lên niềm tin của doanh nghiệp đối với vai trò của brand Experience ngành Automotive, dưới đây sẽ là 3 lý do thương hiệu nên lựa chọn giải pháp Brand Experience được tổng hợp từ các nguồn tài liệu uy tín:

3 lý do thương hiệu nên lựa chọn giải pháp Brand Experience ngành Automotive

Nguồn: Novaon Digital

Khách hàng cần trải nghiệm trước khi mua, không phải mô tả về trải nghiệm. Dealer visit vẫn là nguồn thông tin được sử dụng nhiều nhất khi nghiên cứu xe (52%), và 41% người Đông Nam Á xem tương tác vật lý, tức lái thử, là yếu tố quan trọng nhất trong trải nghiệm mua xe. Nội dung số có thuyết phục đến đâu cũng cần một khoảnh khắc chạm thật để chốt quyết định.

Khách hàng cần cảm xúc, không chỉ cần lý do hợp lý. Trải nghiệm lái (43%) và trải nghiệm sống ngoài việc lái xe (37%) đứng cạnh những lý do lý tính như chi phí nhiên liệu thấp hơn (51%) hay tốc độ sạc nhanh (42%). Cảm xúc không thay thế lý tính mà cộng hưởng với lý tính, thể hiện rõ qua việc 82% người dùng sẵn sàng trả thêm cho tính năng hỗ trợ khẩn cấp và 83% cho tính năng chống trộm, những nhu cầu gắn với cảm giác an tâm hơn là chức năng thuần túy.

Khách hàng cần thấy chính mình trong lifestyle mà thương hiệu vẽ ra. 34% người Đông Nam Á xem hình ảnh thương hiệu là yếu tố quan trọng khi chọn xe, cao hơn nhiều so với các thị trường trưởng thành như Đức (14%) hay Nhật Bản (17%). Với một thị trường có tỷ lệ người mua xe lần đầu cao, khách hàng không chỉ mua phương tiện di chuyển, họ mua một phiên bản nâng cấp của chính mình. Nếu thương hiệu không giúp họ nhìn thấy phiên bản đó rõ ràng và nhất quán, đối thủ sẽ làm điều đó thay họ.

3. Gợi ý 3 giải pháp Brand Experience ngành Automotive theo mô hình SCT tại Việt Nam nửa cuối 2026

Ba luận điểm ở phần trên cho thấy doanh nghiệp Automotive nửa cuối 2026 cần một giải pháp Brand Experience đủ mạnh để giữ chân khách hàng ngay từ lần chạm đầu tiên. Novaon Digital gợi ý một giải pháp BX phù hợp, được thực thi theo mô hình độc quyền S C T của Novaon Digital.

Mô hình SCT độc quyền của Novaon Digital ngành Automotive

Nguồn: Novaon Digital

Mô hình S-C- T gồm ba trụ cột. Strategy xác định vai trò của từng điểm chạm trong cùng một hành trình khách hàng, thay vì để mỗi bộ phận chạy theo một KPI riêng. Creativity thống nhất câu chuyện cảm xúc và hình ảnh lifestyle mà thương hiệu muốn khách hàng nhìn thấy chính mình trong đó. Technology liên kết dữ liệu từ mỗi điểm chạm để cá nhân hóa trải nghiệm, biến một khách hàng đã tương tác thành một khách hàng đã ký hợp đồng.

Gợi ý 3 giải pháp Brand Exeprience ngành Automotive theo mô hình SCT

Nguồn: Novaon Digital

Dựa trên mô hình này, ba giải pháp cốt lõi doanh nghiệp Automotive nên ưu tiên tại Việt Nam nửa cuối 2026 gồm:

1. Test drive: Đây là điểm chạm quyết định, nơi lý tính và cảm tính hội tụ, đúng với dữ liệu Deloitte về vai trò của tương tác vật lý trong quyết định mua xe. Dù nội dung số hay quảng cáo digital có thuyết phục đến đâu, khách hàng vẫn cần một khoảnh khắc ngồi vào ghế lái, cảm nhận vô lăng và trải nghiệm thực tế trước khi ký hợp đồng. Doanh nghiệp nên đầu tư vào chất lượng của trải nghiệm lái thử, từ kịch bản tư vấn, cung đường thử xe đến cách nhân viên truyền tải câu chuyện thương hiệu trong suốt hành trình đó, thay vì chỉ xem test drive như một thủ tục bắt buộc.

2. Creator review: Ở một thị trường có tỷ lệ người mua xe lần đầu cao như Việt Nam, phần lớn khách hàng chưa có sẵn niềm tin với bất kỳ thương hiệu nào, nên góc nhìn từ bên thứ ba trở thành kênh tham khảo có sức ảnh hưởng ngày càng lớn. Một review khách quan từ creator hay KOL, KOC am hiểu sản phẩm có thể giải tỏa những băn khoăn mà quảng cáo chính hãng khó làm được, đặc biệt với các yếu tố kỹ thuật như pin, độ bền hay chi phí vận hành của xe điện. Doanh nghiệp nên chọn creator phù hợp với định vị thương hiệu và để họ trải nghiệm xe thật, thay vì chỉ đọc kịch bản có sẵn, để nội dung giữ được độ tin cậy cần thiết.

3. CRM retargeting: Quyết định mua một sản phẩm giá trị cao như ô tô thường không diễn ra ngay sau lần chạm đầu tiên, mà kéo dài qua nhiều tuần hoặc nhiều tháng cân nhắc. Nếu không có một hệ thống duy trì liên hệ xuyên suốt giai đoạn này, khách hàng đã quan tâm rất dễ chuyển sang thương hiệu khác trước khi kịp ra quyết định. Doanh nghiệp nên xây dựng kịch bản CRM retargeting theo từng giai đoạn của hành trình, từ nhắc lịch lái thử, gửi ưu đãi cá nhân hóa đến chăm sóc sau bán, để không bỏ lỡ những khách hàng đã có sẵn ý định mua nhưng chưa chốt quyết định.

4. Tạm kết 

Ngành Automotive Việt Nam nửa cuối 2026 đang chuyển từ cạnh tranh bằng thông số sang cạnh tranh bằng trải nghiệm thương hiệu. Với 67% khách hàng sẵn sàng đổi thương hiệu cho lần mua tiếp theo, doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào lòng trung thành sẵn có mà phải chủ động tạo ấn tượng ngay từ lần chạm đầu tiên. Mong là với những gợi ý của Novaon Digital, các thương hiệu có thể gia tăng được kết nối với khách hàng, bứt phá doanh số nửa cuối 2026.