Trong bối cảnh Automotive cạnh tranh mạnh và AI được ứng dụng rộng rãi, các thương hiệu phải vừa tối ưu hiệu quả marketing, vừa giữ trải nghiệm thương hiệu nhất quán. AI vì thế không chỉ là công cụ sản xuất nội dung, mà ngày càng tác động đến quảng cáo, dữ liệu và hành trình khách hàng. Qua trao đổi với Ms. Nguyễn Thị Minh – Media Manager tại Novaon Digital, bài viết sẽ làm rõ các chiến lược cân bằng giữa Branding và Performance trước thềm 2027.
I. Thực trạng AI Brandformance ngành Automotive: Bài toán dữ liệu và tối ưu ngân sách theo thời gian thực
Trong bối cảnh Marketing phải đồng thời đáp ứng mục tiêu xây dựng thương hiệu và tăng trưởng kinh doanh, Brandformance trở thành cách tiếp cận kết hợp Branding và Performance trong cùng một hành trình. Điều này đặc biệt phù hợp với Automotive, khi quyết định mua xe vừa chịu tác động bởi cảm xúc về thương hiệu, thiết kế và trải nghiệm, vừa phụ thuộc vào những yếu tố lý tính như giá, tính năng, chi phí vận hành hay lái thử. Hành trình đó cũng ngày càng phân mảnh: một nghiên cứu của Google/Kantar cho thấy 35% người mua xe sử dụng hơn 10 điểm chạm online và offline trong quá trình tìm hiểu, từ Search, video, website thương hiệu đến đại lý và lái thử.
AI đang mở rộng khả năng vận hành Brandformance, từ sản xuất nội dung, cá nhân hóa creative đến phân tích dữ liệu và tối ưu quảng cáo. Tuy nhiên, khi AI ngày càng phổ biến, lợi thế không còn nằm ở việc sở hữu AI, mà ở cách doanh nghiệp đưa công nghệ vào đúng bài toán. Gartner 2026 ghi nhận 98% CMO đã thử nghiệm hoặc sử dụng AI trong các hoạt động như content creation, workflow automation và optimization, trong khi ngân sách marketing trung bình chỉ ở mức 7,8% doanh thu, gần như đi ngang so với 7,7% năm 2025. Trong bối cảnh nguồn lực hạn chế nhưng điểm chạm ngày càng nhiều, AI cần được nhìn rộng hơn một công cụ sản xuất nội dung, để trở thành lớp hỗ trợ doanh nghiệp hiểu dữ liệu, kết nối hành trình khách hàng và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.
Khó khăn khi ứng dụng AI vào marketing ngành Automotive.
Nguồn: Gartner, 2026 CMO Spend Survey.
* Theo chị, sự phát triển của AI đang tạo ra những cơ hội và thách thức gì cho doanh nghiệp ô tô khi triển khai Brandformance?
Ms. Nguyễn Thị Minh: Theo tôi, cơ hội lớn nhất của AI nằm ở khả năng hoạt động như một lớp Marketing Intelligence, xử lý Big Data từ hành trình mua xe đa điểm chạm. Trên nền tảng đó, AI có thể hỗ trợ predictive targeting, Dynamic Creative Optimization (DCO), tự động hóa bidding và budget allocation, qua đó rút ngắn thời gian vận hành và nâng cao hiệu quả chiến dịch. Thay vì chỉ tối ưu CPL, hệ thống có thể hướng tới những nhóm lead có khả năng cao hơn để đăng ký lái thử, đến showroom và mua xe.
Ở chiều ngược lại, thách thức xuất hiện ở cả Branding và Performance. Với Branding, việc lạm dụng AI dễ dẫn đến tình trạng “bội thực nội dung vô cảm”, thậm chí tạo ra content hoặc creative lỗi thời, không phù hợp Brand Guideline.
Ở góc độ Performance, vấn đề lớn nhất là chất lượng dữ liệu đầu vào. AI có thể tối ưu rất nhanh, nhưng nếu mục tiêu chỉ dừng ở reach, click hay CPL, hệ thống cũng sẽ chỉ tối ưu tốt những chỉ số đó, chưa chắc tạo ra Business Outcome.
II. Vận hành AI trong quảng cáo Automotive theo công thức Strategy – Creativity – Technology để giữ trải nghiệm thương hiệu bền vững
Khi AI ngày càng tham gia sâu vào quá trình tối ưu quảng cáo, rủi ro lớn nhất là hệ thống có thể ưu tiên những phương án tạo kết quả nhanh nhất nhưng chưa chắc phù hợp với thương hiệu trong dài hạn. Với Automotive, nơi hình ảnh, cảm xúc và trải nghiệm có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua, bài toán không chỉ là tối ưu CTR, CPL hay lead volume, mà còn là đảm bảo mọi hoạt động tối ưu vẫn nằm trong một “khung thương hiệu” rõ ràng. Đây là lý do Novaon Digital vận hành AI-driven Marketing theo mô hình S-C-T (Strategy, Creativity và Technology), trong đó Strategy giữ vai trò định hướng, Creativity bảo vệ bản sắc thương hiệu, còn Technology giúp dữ liệu và AI được triển khai ở quy mô lớn.
Cách vận hành này cho thấy AI và automation chỉ thực sự tạo giá trị khi được vận hành trên nền tảng mục tiêu, dữ liệu và nguyên tắc thương hiệu rõ ràng. Khi Search và AI Search trở thành những điểm chạm mới, Brandformance không chỉ cần tối ưu quảng cáo mà còn phải đảm bảo thương hiệu được tìm thấy, hiểu đúng và xuất hiện đúng ngữ cảnh. Mục tiêu cuối cùng là tối ưu Performance mà không đánh đổi Brand Experience.
* AI đang can thiệp vào những công đoạn nào trong vận hành chiến dịch Facebook Ads ngành Automotive để không chỉ tạo chuyển đổi mà còn gia tăng trải nghiệm thương hiệu?
Ms. Nguyễn Thị Minh: Theo tôi, thay đổi lớn nhất là AI đang chuyển quảng cáo từ tối ưu thủ công sang quản trị và huấn luyện hệ thống. Các hệ thống AI của Meta có thể liên tục tối ưu phân phối, audience, creative, bidding và ngân sách dựa trên dữ liệu thực tế, đặc biệt hữu ích với Automotive khi CPL cao và hành trình mua xe dài.
Tuy nhiên, Media không “giao toàn quyền” cho AI. Vai trò của đội ngũ là đặt đúng mục tiêu, dữ liệu và giới hạn để hệ thống tối ưu cũng là cách chúng tôi áp dụng S-C-T: Strategy, Creativity, Technology.
Mô hình chiến lược SCT của Novaon Digital.
Nguồn: Novaon Digital
Ở lớp Strategy, quảng cáo xác định mục tiêu campaign, KPI, ngân sách, cấu trúc funnel, audience signal, conversion signal và những giới hạn AI không được vượt qua. AI có thể tìm nhóm người có khả năng tạo lead tốt hơn, nhưng quảng cáo vẫn kiểm soát mục tiêu và phạm vi tối ưu.
Ở lớp Creativity, creative assets, key message, visual direction, tone of voice và Brand Guideline được xác định trước. AI có thể hỗ trợ tạo và phối hợp nhiều biến thể để test, nhưng tất cả phải nằm trong “khung sáng tạo” đã được phê duyệt.
Ở lớp Technology, AI đảm nhiệm những phần việc khó thực hiện liên tục ở quy mô lớn như phân tích tín hiệu, tìm audience, phân phối creative và học từ dữ liệu campaign. Khi có đủ conversion signal, hệ thống có thể từng bước chuyển từ tối ưu lead volume/CPL sang những tín hiệu chất lượng hơn như qualified lead, test drive hoặc sales.
Tôi nhớ khi triển khai chiến dịch cho BMW The 3 Series, bài toán không chỉ là tạo thêm lead mà còn phải duy trì trải nghiệm thương hiệu cao cấp ngay từ những điểm chạm đầu tiên. Novaon Digital kết hợp Meta AR để tạo trải nghiệm tương tác, đồng thời sử dụng Onlead để ghi nhận hành vi người dùng theo thời gian thực, sàng lọc lead qua Call Center và đẩy dữ liệu về CRM. Đáng chú ý, dữ liệu sau đó được trả ngược về Meta để tiếp tục tối ưu quảng cáo, tạo thành vòng lặp giữa trải nghiệm thương hiệu, dữ liệu và Performance. Theo số liệu Novaon Digital công bố, chiến dịch giúp tỷ lệ đăng ký lái thử tăng 43%, số khách hàng tiềm năng tăng 50% và doanh số tăng 13% YoY.
Chiến dịch BMW The 3 Series hợp tác cùng Novaon Digital.
Nguồn: Novaon Digital.
Vì vậy, S-C-T (Strategy – Creativity- Technology) không phải ba bước tách biệt mà là một vòng lặp: Strategy đặt mục tiêu và giới hạn → Creativity tạo không gian thử nghiệm → Technology/AI tối ưu → Media đưa insight trở lại Strategy và Creativity. Đây là cách chúng tôi hướng tới Brandformance: tối ưu Performance nhưng không đánh đổi Brand Experience.
*Khi hành vi tìm kiếm của khách hàng ngày càng chịu tác động bởi AI, theo chị, cách vận hành Search Ads ngành Automotive đang thay đổi như thế nào và Media cần làm gì để thương hiệu xuất hiện đúng thời điểm trong hành trình tìm hiểu, so sánh và chuyển đổi?
Ms. Nguyễn Thị Minh: Theo tôi, cơ hội lớn nhất của AI nằm ở khả năng hoạt động như một lớp Marketing Intelligence, xử lý Big Data từ hành trình mua xe đa điểm chạm. Trên nền tảng đó, AI có thể hỗ trợ predictive targeting, Dynamic Creative Optimization (DCO), tự động hóa bidding và budget allocation, qua đó rút ngắn thời gian vận hành và nâng cao hiệu quả chiến dịch. Thay vì chỉ tối ưu CPL, hệ thống có thể hướng tới những nhóm lead có khả năng cao hơn để đăng ký lái thử, đến showroom và mua xe.
Ở chiều ngược lại, thách thức xuất hiện ở cả Branding và Performance. Với Branding, việc lạm dụng AI dễ dẫn đến tình trạng “bội thực nội dung vô cảm”, thậm chí tạo ra content hoặc creative lỗi thời, không phù hợp Brand Guideline.
Ở góc độ Performance, vấn đề lớn nhất là chất lượng dữ liệu đầu vào. AI có thể tối ưu rất nhanh, nhưng nếu mục tiêu chỉ dừng ở reach, click hay CPL, hệ thống cũng sẽ chỉ tối ưu tốt những chỉ số đó, chưa chắc tạo ra Business Outcome.
Vai trò của AI trong việc khai thác dữ liệu từ hành trình mua xe đa điểm chạm.
Nguồn: Novaon Digital.
III. Dự đoán sự thay đổi trong ngành & Lời khuyên chuyên gia
AI đang dần trở thành năng lực nền trong Marketing thay vì một lợi thế công nghệ riêng biệt. Theo Gartner, 70% CMO coi việc trở thành tổ chức dẫn đầu về AI là mục tiêu quan trọng trong năm 2026, nhưng chỉ 30% cho biết doanh nghiệp đã có mức độ AI readiness đủ trưởng thành để mở rộng ở quy mô lớn. Khoảng cách này cho thấy lợi thế cạnh tranh ngày càng ít nằm ở việc sở hữu công cụ, mà ở khả năng đưa AI vào một mô hình vận hành hiệu quả, kết nối Media, Creative, CRM và dữ liệu trong cùng một hệ thống ra quyết định.
Mức độ tự động hóa cũng được dự báo tiếp tục tăng, khi Gartner ghi nhận tỷ lệ công việc marketing được AI tự động hóa có thể tăng từ 16% năm 2026 lên 36% vào năm 2028. Khi máy móc đảm nhận nhiều hơn các thao tác phân tích và tối ưu, vai trò của marketer sẽ dịch chuyển sang đặt mục tiêu, thiết kế hệ thống, diễn giải dữ liệu và kiểm soát chất lượng đầu ra. Với người làm Performance, lợi thế vì thế không còn nằm ở việc tối ưu campaign nhanh hơn, mà ở khả năng thiết kế và quản trị một hệ thống ra quyết định tốt hơn, nơi Strategy, Creativity và Technology được kết nối thành một vòng vận hành thống nhất.
Khoảng cách giữa tham vọng ứng dụng AI và mức độ sẵn sàng triển khai thực tế của doanh nghiệp.
Nguồn: Gartner, 2026 CMO Spend Survey.
*Trong 3 tháng cuối 2026, chị có lời khuyên cốt lõi nào dành cho các CMO, Giám đốc Kinh doanh ngành Automotive để làm chủ cuộc chơi Brandformance ứng dụng AI giai đoạn này không?
Ms. Nguyễn Thị Minh: Nếu chỉ đưa ra 3 lời khuyên cho CMO và Giám đốc Kinh doanh Automotive trong 3 tháng cuối năm 2026, tôi sẽ tập trung vào AI, Data, Measurement và những điểm chạm mới.
Thứ nhất, sử dụng AI có chiến lược. Doanh nghiệp cần xác định rõ AI đang giải quyết bài toán nào và giới hạn tối ưu ở đâu, để Performance tăng nhưng không đánh đổi Brand Experience.
Thứ hai, ưu tiên hạ tầng dữ liệu. Dữ liệu từ CRM, Lead, Test Drive, lịch sử tương tác và Sales cần được kết nối, làm sạch để hệ thống quảng cáo có thể tối ưu Lead Quality và Business Outcome, thay vì chỉ CPL.
Thứ ba, chủ động thử nghiệm quảng cáo trên các AI platform. Khi hành vi tìm kiếm và so sánh sản phẩm dần mở rộng sang các AI Chat như ChatGPT, Automotive nên theo dõi và thử nghiệm từng bước khi nền tảng cho phép.
Tóm lại, lợi thế không nằm ở việc sở hữu công cụ AI, mà ở cách doanh nghiệp kết hợp dữ liệu, quy trình vận hành và năng lực ra quyết định của con người để tạo ra hiệu quả bền vững.
Xin cảm ơn chị vì những chia sẻ này!
