Khám phá cách AI trong marketing hoạt động, từ tự động hóa marketing đến nội dung được hỗ trợ bởi AI và tạo khách hàng tiềm năng, với các trường hợp sử dụng thực tế, công cụ và chiến lược.
Ở đâu đó giữa năm 2023 và bây giờ, AI đã ngừng là một cơn sốt vô tư và trở thành một công nghệ thực sự có thể sử dụng được cho tất cả các chuyên gia marketing. Kể từ đó, các đội làm công việc tốt nhất không phải lúc nào cũng phải là những đội lớn nhất, nhưng họ phải là những người đã tìm ra phần nào của quy trình công việc của họ mà AI có thể thay thế.
Hướng dẫn này nhằm giúp đội marketing của bạn làm như vậy. Nó bao gồm những gì trí tuệ nhân tạo trong marketing thực sự có nghĩa là trong thực tế. Bạn sẽ thấy cách các trường hợp sử dụng thực tế hoạt động trên nội dung, tự động hóa, tạo khách hàng tiềm năng và quảng cáo, công cụ nào đáng biết, cách xây dựng chiến lược marketing AI bền vững và công nghệ đang hướng tới đâu. Nếu bạn là một người quản lý marketing hoặc lãnh đạo nhóm muốn hiểu không gian này và hành động theo nó, điều này được viết cho bạn.
AI trong marketing là việc sử dụng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các thuật toán dự đoán để tự động hóa quyết định, cá nhân hóa trải nghiệm và cải thiện hiệu suất trên toàn bộ phễu marketing.
Định nghĩa đó hữu ích nhưng hơi trừu tượng. Trong thực tế, nó có nghĩa là thay vì một đội marketing phải thủ công phân đoạn danh sách, viết năm biến thể email, kiểm tra chúng trong hai tuần và báo cáo kết quả, một quy trình công việc được cải thiện bằng AI sẽ thực hiện hầu hết điều đó tự động. Nó sẽ làm điều đó nhanh hơn, với nhiều biến số hơn bất kỳ đội con người nào có thể hợp lý quản lý.
Một sự phân biệt quan trọng khác là giữa tự động hóa marketing truyền thống và tự động hóa marketing được hỗ trợ bởi AI. Cả hai đều tự động hóa các tác vụ marketing, nhưng tự động hóa truyền thống chỉ tuân theo các quy tắc bạn viết. Ví dụ, “nếu người dùng truy cập trang định giá, hãy gửi email X sau 24 giờ.” Mặt khác, AI có thể tìm hiểu những người dùng nào có khả năng chuyển đổi cao nhất, tạo nội dung được cá nhân hóa cho mỗi phân đoạn, gửi chúng vào những thời điểm thích hợp và điều chỉnh chiến lược khi các mẫu thay đổi.
Về mặt thực tế, sự chồng chéo giữa tiếp thị tự động và chiến dịch được hỗ trợ bởi AI hiện rất lớn. Hầu hết các nền tảng tự động hóa marketing hiện đại đều có AI tích hợp ít nhất cho tính điểm dự đoán, thời gian gửi thông minh và nội dung động.
Các trường hợp sử dụng dưới đây là nơi tác động thực tế của AI trong digital marketing hiện rõ ràng nhất. Mỗi cái đại diện cho một lĩnh vực nơi AI xử lý lớp lặp đi lặp lại và nặng dữ liệu.
Các công cụ viết quảng cáo AI hiện có thể soạn thảo bài viết trên blog , dòng chủ đề email , mô tả sản phẩm , chú thích mạng xã hội và văn bản quảng cáo với tốc độ không có đội con người nào có thể đạt được. Khoảng cách chất lượng đã thu hẹp đáng kể theo thời gian. Với một bản tóm tắt vững chắc, nhắc nhở thông minh và lựa chọn mô hình phù hợp, đầu ra thường chỉ cần chỉnh sửa nhẹ.
Mẹo: Chúng tôi thấy rằng kể từ khi Sonnet 3.7, Claude liên tục vượt trội hơn ChatGPT và các LLM phổ biến khác về mặt tông điệu, sự kết hợp ngôn ngữ, cách sử dụng thành ngữ tự nhiên và các lĩnh vực cổ điển khác mà AI có xu hướng gặp khó khăn. Hơn nữa, Sonnet 4.6 bắt đầu vượt trội hơn chất lượng đầu ra của con người với rất nhiều nhà văn giỏi báo cáo như vậy.
Tuy nhiên, giá trị thực sự không phải là thay thế các nhà văn, mà là loại bỏ những phần nhàm chán ở quy mô và đưa ra quyết định nhanh hơn. Một đội nội dung trước đây gửi bốn bài viết trên blog mỗi tháng có thể sử dụng AI để tạo bản nháp đầu tiên và gửi tám bài, dành thời gian của họ cho chỉnh sửa, định vị và chiến lược thay vì công việc sản xuất cơ học.
Các công cụ như FlowHunt bao gồm toàn bộ phạm vi, từ quy trình công việc bài viết dài hạn có nghiên cứu, phác thảo và soạn thảo theo trình tự, đến bản sao tập trung vào chuyển đổi được tạo theo yêu cầu.
Tự động hóa marketing được hỗ trợ bởi AI vượt xa những lần gửi được lên lịch và phân đoạn cơ bản. Các nền tảng hiện đại có thể tối ưu hóa thời gian gửi cho từng người nhận (không phải cho từng chiến dịch), phân đoạn lại động khán giả khi hành vi thay đổi, kích hoạt quy trình công việc được cá nhân hóa dựa trên các tín hiệu dự đoán thay vì các kích hoạt dựa trên quy tắc và các phân đoạn hiệu suất kém bề ngoài.
Lợi ích tự động hóa marketing có thể đo lường được, với tỷ lệ mở cao hơn từ logic thời gian gửi tốt hơn, tỷ lệ nhấp qua cao hơn từ cá nhân hóa nội dung động và ít thời gian hơn dành cho việc giữ các chiến dịch chạy tốt. Tự động hóa hoạt động tốt hơn khi nó có nhiều dữ liệu hơn, điều này có nghĩa là các đội đã thu thập dữ liệu CRM sạch trong nhiều năm có xu hướng thấy những lợi ích lớn nhất.
Một điểm khởi đầu thực tế là xem xét thiết lập tự động hóa hiện tại của bạn và xác định nơi các quy tắc cố định đang thực hiện công việc mà một mô hình dự đoán có thể làm tốt hơn. Đó thường là tính điểm khách hàng tiềm năng và tối ưu hóa thời gian gửi. Để xem các ví dụ cụ thể về cách các đội trên các ngành công nghiệp khác nhau đã cấu trúc điều này, hãy xem tổng hợp của chúng tôi về các ví dụ tự động hóa marketing .
Tính điểm khách hàng tiềm năng dự đoán là nơi AI thay đổi kinh tế của tạo khách hàng tiềm năng trực tiếp nhất. Tính điểm khách hàng tiềm năng truyền thống gán các giá trị điểm cho các hành động dựa trên các giả định về những gì tương quan với ý định. Tính điểm khách hàng tiềm năng được hỗ trợ bởi AI học từ dữ liệu của bạn, xác định những mẫu nào trong hành vi thực sự dự đoán chuyển đổi cho doanh nghiệp cụ thể của bạn.
Kết quả là các đội bán hàng dừng theo đuổi cùng một khối lượng khách hàng tiềm năng và bắt đầu tập trung vào một bộ xác suất cao hơn, nhỏ hơn. Chatbot AI thêm một lớp khác bằng cách xác định khách hàng tiềm năng trong thời gian thực, định tuyến những khách hàng tiềm năng có giá trị cao cho bán hàng và nuôi dưỡng phần còn lại thông qua các chuỗi tự động.
Các nền tảng dữ liệu ý định mở rộng điều này hơn nữa bằng cách xác định những khách hàng tiềm năng đang tích cực nghiên cứu các giải pháp trong danh mục của bạn — không chỉ những người phù hợp với ICP của bạn trên giấy, mà những người cho thấy các tín hiệu hành vi gợi ý rằng họ đang ở thị trường ngay bây giờ.
Mẹo: Để tìm hiểu sâu hơn về công cụ trong không gian này, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về các công cụ tạo khách hàng tiềm năng AI và cách tự động hóa tạo khách hàng tiềm năng từ đầu đến cuối.
Đặt giá thầu thông minh trong Google Ads và các chiến dịch lợi thế của Meta là những ví dụ được sử dụng rộng rãi nhất của quảng cáo AI trong thực tế. Các nền tảng sử dụng học máy để điều chỉnh giá thầu trong thời gian thực dựa trên xác suất chuyển đổi. Họ kéo vào các tín hiệu xung quanh thiết bị, thời gian, hành vi khán giả và hiệu suất lịch sử mà không có chiến lược đặt giá thầu con người nào có thể xử lý với tốc độ tương tự.
Ngoài đặt giá thầu, AI hiện xử lý kiểm tra sáng tạo ở quy mô. Thay vì chạy một hoặc hai biến thể quảng cáo, bạn có thể tạo hàng chục tiêu đề, hình ảnh và kết hợp bản sao và để thuật toán xác định những kết hợp nào hoạt động tốt nhất cho mỗi phân đoạn khán giả. Nó có nghĩa là chu kỳ lặp lại sáng tạo này hiện chạy trong vài ngày thay vì vài tuần.
Các công cụ SEO AI xác định các khoảng trống nội dung so với các trang cạnh tranh, hiển thị các cụm từ khóa không được đề cập trong nội dung hiện tại của bạn, đề xuất các thay đổi tối ưu hóa trên trang và theo dõi những cơ hội nào đang phát triển hoặc suy giảm trong nhu cầu tìm kiếm.
Nhưng SEO truyền thống chỉ là nửa bức tranh bây giờ. Tối ưu hóa Công cụ Tạo (GEO) là thực hành mới nổi của việc tối ưu hóa nội dung để xuất hiện trong các câu trả lời được tạo bởi AI trên Google’s AI Overviews, Perplexity hoặc tìm kiếm ChatGPT. Khi người dùng yêu cầu trợ lý AI nền tảng tự động hóa marketing nào để sử dụng, hoặc tạo khách hàng tiềm năng AI trông như thế nào trong thực tế, các nguồn mà nó trích dẫn và tóm tắt được xác định bởi các tín hiệu không ánh xạ sạch vào các yếu tố xếp hạng SEO cổ điển.
Đối với các đội marketing, điều này có nghĩa là cuộc trò chuyện chiến lược nội dung đã mở rộng. Không còn đủ để nhắm mục tiêu các từ khóa có khối lượng tìm kiếm tốt. Câu hỏi cũng là: một trợ lý AI có sẽ trích dẫn trang này khi trả lời một câu hỏi trong danh mục của chúng tôi không? Để xem một bản phân tích thực tế về cách áp dụng AI để tăng trưởng hữu cơ, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về đạt được thành công SEO với AI .
Cá nhân hóa từng có nghĩa là đặt tên đầu tiên trong dòng chủ đề email. Cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI có nghĩa là cung cấp các khuyến nghị sản phẩm khác nhau, nội dung trang đích khác nhau, thông báo email khác nhau, tất cả dựa trên dữ liệu hành vi của mỗi người dùng, lịch sử mua hàng và hành động tiếp theo được dự đoán.
Những khách hàng nhận được thông báo liên quan chuyển đổi với tỷ lệ cao hơn, tạo ra giá trị đơn hàng trung bình cao hơn và có tỷ lệ churn thấp hơn. Nghiên cứu của Mailchimp về các chiến dịch được phân đoạn phát hiện ra tỷ lệ mở cao hơn 14,3% và tỷ lệ nhấp cao hơn 100% so với các lần gửi không được phân đoạn, và đó là trước khi cá nhân hóa AI được áp dụng.
Lớp AI làm cho có thể chạy loại cá nhân hóa này trên cơ sở dữ liệu hàng trăm nghìn liên hệ mà không cần một đội marketing lớn hơn tương ứng.
Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.
Cảnh quan các công cụ marketing AI đã mở rộng nhanh chóng và nên suy nghĩ về các danh mục thay vì các sản phẩm riêng lẻ.
Nền tảng tự động hóa quy trình công việc AI đầy đủ — Các công cụ như FlowHunt cho phép các đội xây dựng quy trình công việc AI từ đầu đến cuối cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào mà không cần viết bất kỳ mã nào. Những điều này hữu ích nhất khi bạn cần kết nối nhiều công cụ và tự động hóa bàn giao giữa chúng. Để xem rộng hơn các tùy chọn dựa trên tác nhân, hãy xem tổng hợp của chúng tôi về các tác nhân marketing AI tốt nhất .
Công cụ nội dung và bản sao — Các nền tảng như Jasper, Writesonic và quy trình công việc viết dựa trên Claude xử lý soạn thảo ở quy mô. Sự phân biệt là giữa các công cụ viết mục đích chung và các công cụ được điều chỉnh cho các định dạng marketing cụ thể như bản sao quảng cáo, trang đích hoặc mô tả sản phẩm. FlowHunt cũng nằm trong danh mục này, với lợi ích bổ sung là bản sao được tạo có thể chuyển trực tiếp vào hàng đợi xuất bản hoặc CRM mà không cần bàn giao thủ công.
Nền tảng tự động hóa marketing — HubSpot, Salesforce Marketing Cloud, Marketo và ActiveCampaign đều có khả năng AI tích hợp sẵn cho tính điểm khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa thời gian gửi và phân đoạn khán giả. AI gốc trong các nền tảng này thường là điểm khởi đầu dễ dàng nhất vì nó hoạt động với dữ liệu bạn đã có. Xem so sánh đầy đủ của chúng tôi về phần mềm tự động hóa marketing tốt nhất nếu bạn vẫn đang đánh giá các nền tảng.
Công cụ SEO AI — Ahrefs, Semrush và Surfer đã thêm các lớp AI cho bản tóm tắt nội dung, phân tích khoảng trống và đề xuất tối ưu hóa. Các công cụ độc lập như Clearscope tập trung vào tính điểm nội dung trên trang cụ thể. Những điều này nằm ở một vị trí ngọt ngào của KD thấp và tiện ích thực tế.
Công cụ tối ưu hóa quảng cáo AI — Google’s Performance Max, Meta Advantage+ và các nền tảng của bên thứ ba như Smartly.io xử lý đặt giá thầu và tối ưu hóa sáng tạo ở lớp chiến dịch. Công việc thủ công ở đây là thiết lập theo dõi chuyển đổi sạch và xác định rõ ràng các mục tiêu — AI thực hiện phần còn lại.
Công cụ phân tích và cá nhân hóa — Amplitude, Mixpanel và Segment cung cấp lớp dữ liệu hành vi giúp cá nhân hóa có thể xảy ra. Dynamic Yield và Optimizely xử lý thực hiện cá nhân hóa trên trang. Những điều này quan trọng hơn khi bạn mở rộng quy mô và cần vượt ra ngoài email vào cá nhân hóa trang web và sản phẩm.
Ngăn xếp phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Một đội marketing 5 người và một đội 50 người có yêu cầu tích hợp rất khác nhau. Không có nền tảng duy nhất nào làm tất cả mọi thứ tốt. Các triển khai hiệu quả nhất có xu hướng kết hợp một xương sống tự động hóa mạnh — một nền tảng gốc CRM, hoặc một công cụ quy trình công việc chuyên dụng như FlowHunt — với các công cụ AI chuyên gia cho nội dung và phân tích.
Hầu hết việc áp dụng marketing AI không thất bại vì các công cụ không hoạt động, mà vì các đội cố gắng làm quá nhiều quá nhanh. Chiến lược tự động hóa marketing mở rộng quy mô là chiến lược bắt đầu hẹp, đo lường cẩn thận và mở rộng từ một cơ sở hoạt động.
Chọn lĩnh vực có tác động cao nhất trước tiên. Đối với hầu hết các đội, đó là tạo nội dung (nơi các ràng buộc khối lượng rõ ràng ngay lập tức) hoặc tự động hóa email (nơi dữ liệu huấn luyện đã có trong CRM của bạn).
Mục tiêu của trường hợp sử dụng đầu tiên là đơn giản để chứng minh rằng AI có thể tạo ra đầu ra có thể sử dụng được trong bối cảnh cụ thể của bạn. Bạn không cần tập trung vào hiệu suất ngay bây giờ. Điểm chứng minh đó giúp dễ dàng hơn để có được sự chấp thuận cho trường hợp sử dụng tiếp theo và giúp đội của bạn có kinh nghiệm thực tế.
Nội dung thường là điểm nhập cảnh dễ dàng nhất vì vòng phản hồi nhanh. Bạn soạn thảo với AI , một con người chỉnh sửa, bạn xuất bản, bạn thấy liệu đầu ra có đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng của bạn không.
Một trợ lý email AI là một chiến thắng nhanh khác. Nó sẽ cho phép bạn tạo các biến thể dòng chủ đề, soạn thảo các phản hồi và các chuỗi theo dõi với thiết lập tối thiểu.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tính điểm khách hàng tiềm năng thường là lựa chọn có tác động cao nhất. Nhưng hãy nhớ rằng phải mất một chút thời gian để xác thực, vì bạn cần thời gian để xem cách các dự đoán theo dõi so với các chuyển đổi thực tế. Hướng dẫn của chúng tôi về công cụ tính điểm khách hàng tiềm năng bao gồm những gì cần tìm khi chọn một.
Kiểm toán các quy trình hiện tại của bạn trước khi bạn thêm bất cứ điều gì mới là rất quan trọng. Một quy tắc tính điểm khách hàng tiềm năng bị hỏng không được sửa bằng cách thêm AI vào nó. AI chỉ tốt như dữ liệu và logic cơ bản. Nếu nó bị dữ liệu bị hỏng và logic sai, nó sẽ làm cho nó tệ hơn, nhanh hơn và ở quy mô.
Kiểm toán có hai mục tiêu. Đầu tiên, ánh xạ những gì đã chạy. Điều này cho bạn biết AI thực sự sẽ lớp lên cái gì, và cờ bất cứ điều gì cần làm sạch trước khi bạn làm. Thứ hai, xác định nơi đội của bạn vẫn đang thực hiện những điều đơn giản theo cách thủ công ở quy mô. Đó là tín hiệu tốt nhất cho bạn về nơi AI sẽ có ROI rõ ràng nhất — không phải vì những tác vụ đó khó nhất về mặt kỹ thuật, mà vì tiết kiệm thời gian ngay lập tức rõ ràng và có thể đo lường được.
Chất lượng dữ liệu là điều thứ ba cần kiểm tra, và điều mà hầu hết các đội bỏ qua. Các mô hình AI học từ dữ liệu của bạn, vì vậy nếu CRM của bạn có các liên hệ trùng lặp, các trường bị thiếu hoặc gắn thẻ giai đoạn vòng đời không nhất quán, đầu ra AI sẽ phản ánh điều đó. Một CRM sạch không phải là điều kiện tiên quyết để khám phá AI, nhưng nó là điều kiện tiên quyết để tin tưởng những gì AI tạo ra.
Tích hợp với CRM, CMS và nền tảng quảng cáo hiện tại của bạn quan trọng hơn bất kỳ tính năng riêng lẻ nào. Một công cụ tạo nội dung không kết nối với CMS của bạn tạo ra nhu cầu sao chép mọi thứ theo cách thủ công. Một mô hình tính điểm khách hàng tiềm năng không ghi lại CRM của bạn tạo ra một khoảng trống báo cáo.
Khi đánh giá các công cụ, hãy hỏi đầu ra đi đâu? Công cụ này cần dữ liệu gì để hoạt động? Nó kết nối như thế nào với những gì chúng tôi đã có? Các câu trả lời cho ba câu hỏi đó sẽ loại bỏ nhiều tùy chọn hơn bất kỳ ma trận so sánh tính năng nào.
Tin tốt là kết nối các công cụ đã trở nên dễ dàng hơn đáng kể. Máy chủ MCP (Model Context Protocol) đã trở thành một tiêu chuẩn phổ biến để cho phép các mô hình AI nói chuyện trực tiếp với các dịch vụ bên ngoài mà không cần công việc API tùy chỉnh. Nhiều nền tảng và công cụ AI hiện gửi với hỗ trợ MCP sẵn sàng, điều này có nghĩa là lớp tích hợp từng yêu cầu một nhà phát triển thường có thể được cấu hình trong vài phút.
FlowHunt hỗ trợ MCP một cách bản địa, vì vậy nếu các công cụ trong ngăn xếp của bạn đã có các máy chủ MCP có sẵn, nối dây chúng lại với nhau chủ yếu là một vấn đề của việc chỉ và kết nối thay vì xây dựng.
Xác định KPI của bạn trước khi bạn khởi chạy quy trình công việc được hỗ trợ bởi AI đầu tiên, không phải sau. Các số liệu bạn quan tâm phụ thuộc vào trường hợp sử dụng. Lý do để xác định chúng trước là đơn giản. Thật dễ dàng để tìm thấy các số liệu trông tốt một cách hồi tưởng. Quyết định trước những gì thành công có nghĩa là giữ cho việc đánh giá trung thực và cung cấp cho bạn một tín hiệu rõ ràng về việc mở rộng quy mô trường hợp sử dụng hoặc điều chỉnh cách tiếp cận.
Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.
Nội dung được tạo bởi AI đang trở thành cơ sở. Mọi người đều có thể tạo một bài viết AI mơ hồ. Đó là lý do tại sao sự khác biệt đang chuyển từ việc đội của bạn có sử dụng AI hay không, sang việc liệu giọng nói thương hiệu và tài sản dữ liệu của bạn có cho bạn một lợi thế nội dung mà AI một mình không thể sao chép hay không.
Quy mô một mình không đủ nữa. Các đội đầu tư vào nghiên cứu gốc, dữ liệu độc quyền và giọng nói biên tập mạnh mẽ đang xây dựng các hàng rào. Các đội tạo nội dung AI chung chung ở quy mô đang tham gia cuộc đua xuống đáy với Google ngày càng phạt các chiến lược mở rộng quy mô mơ hồ và vô tư.
AI hội thoại đang chuyển sâu hơn vào hành trình mua hàng. Chatbot AI không còn chỉ là công cụ phía trên phễu để trả lời các câu hỏi cơ bản. Họ đang xử lý các truy vấn sản phẩm phức tạp, chạy các cuộc trò chuyện xác định và kết nối trực tiếp với các hệ thống CRM để tạo và cập nhật khách hàng tiềm năng trong thời gian thực.
Tương lai của AI trong sự phối hợp bán hàng và marketing phần lớn là một câu chuyện AI hội thoại. Nếu bạn muốn biết thêm, hãy xem cách các đội tự động hóa khám phá bán hàng với AI .
Phân tích dự đoán đang thay thế lập kế hoạch chiến dịch dựa vào cảm giác. Các đội hiểu điều này một cách chính xác đang quyết định kênh nào để đầu tư, phân đoạn nào để ưu tiên và nội dung nào để tạo dựa trên các mô hình dự đoán thay vì các giả định.
AI đa phương tiện đang mở rộng những gì tiếp thị tự động hóa có thể tạo ra. Văn bản là đầu tiên. Bây giờ video, hình ảnh và âm thanh đang trở thành một phần của ngăn xếp nội dung được tạo bởi AI. Điều này thay đổi kinh tế của sản xuất sáng tạo một cách đáng kể, đặc biệt là đối với các đội chạy phương tiện trả tiền xã hội nơi tỷ lệ làm mới sáng tạo là một trình điều khiển hiệu suất chính.
AI trong sự phối hợp bán hàng và marketing đang trở thành một hàng rào cạnh tranh. Các tổ chức nơi AI marketing và AI bán hàng chia sẻ dữ liệu đang tích lũy lợi thế nhanh hơn những tổ chức nơi hai chức năng chạy các ngăn xếp AI riêng biệt.
AI trong marketing vẫn còn xa việc thay thế công việc sáng tạo, chiến lược làm cho marketing hiệu quả, có lẽ thậm chí còn xa hơn so với vài năm trước. Những ngày khi đơn giản là sử dụng AI trước bất kỳ ai khác là lợi thế đã qua. Ngày nay, tất cả là về việc sáng tạo và chiến lược nhất về việc sử dụng nó, và để giữ dữ liệu của bạn sạch sẽ và có tổ chức.
Điểm khởi đầu thực tế nhỏ hơn hầu hết các đội mong đợi. Bạn chỉ cần chọn một quy trình công việc, đo lường những gì thay đổi và xây dựng từ đó. Một bản nháp được viết bởi AI mỗi tuần trở thành tiêu chuẩn nhanh hơn nó nghe. Một mô hình tính điểm khách hàng tiềm năng thông minh hơn thay đổi những gì đội bán hàng ưu tiên trong một quý. Một chuỗi email được nhắm mục tiêu tốt hơn thay đổi các số liệu tỷ lệ mở của bạn trong một tháng.
Maria là một copywriter tại FlowHunt. Là một người yêu ngôn ngữ, hoạt động trong các cộng đồng văn học, cô ấy hoàn toàn nhận thức được rằng AI đang thay đổi cách chúng ta viết. Thay vì chống lại, cô tìm cách giúp xác định sự cân bằng hoàn hảo giữa quy trình làm việc với AI và giá trị không thể thay thế của sáng tạo con người.
FlowHunt cho phép bạn xây dựng quy trình công việc AI cho tạo nội dung, tạo khách hàng tiềm năng và tự động hóa chiến dịch — mà không cần viết một dòng mã. Xem nó có thể làm gì cho nhóm của bạn.
Khám phá cách tích hợp AI vào các nền tảng tự động hóa marketing để nâng cao cá nhân hóa, phân tích dự đoán và tăng cường tương tác khách hàng. Tìm hiểu những c...
Các ví dụ tự động hóa tiếp thị thực tế trên email, nội dung, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, phương tiện truyền thông xã hội và SEO — với quy trình làm việc từ...
Tiếp thị sử dụng AI tận dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích dự báo để tự động hóa các tác vụ, t...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
