Khoảng trống ROI của marketing AI: dùng nhiều, bằng chứng ít

Tổng quan

Hoạt động tiếp thị đã đón nhận và ứng dụng AI nhanh hơn gần như bất kỳ làn sóng công nghệ nào trước đây. Tuy nhiên, việc chứng minh hiệu quả thực tế của nó lại diễn ra chậm hơn rất nhiều. Khoảng cách đó, giữa số tiền khổng lồ mà các đội ngũ chi tiêu cho AI và những kết quả kinh doanh ít ỏi mà họ có thể chứng minh, đang âm thầm trở thành bài toán định hình tương lai của AI trong tiếp thị, và các hội đồng quản trị đã bắt đầu lên tiếng chất vấn.

Bài viết này phân tích các bằng chứng thực tế về khoảng cách đó và đề xuất phương pháp khả thi để thu hẹp nó. Các con số khảo sát được trích xuất từ các nghiên cứu độc lập của bên thứ ba; các khuyến nghị là phân tích của Vanaxity, được trình bày như định hướng chứ không phải điều chắc chắn. Nội dung kế thừa từ các phân tích của chúng tôi về FinOps cho các tác nhân AI và ROI của tác nhân AI, đồng thời nối tiếp trực tiếp từ bài viết về vì sao AI đẩy nhanh sản xuất nhưng không mang lại kết quả.

Những điểm cốt lõi cần nhớ

• Mức độ ứng dụng diễn ra gần như toàn diện: Khảo sát CMO Toàn cầu 2026 của Comviva ghi nhận 90% tổ chức đã tăng ngân sách đầu tư cho tiếp thị AI trong hai năm qua.
• Bằng chứng chứng minh hiệu quả lại rất khan hiếm: Chỉ 16% các nhà lãnh đạo cảm thấy tự tin bảo vệ ngân sách chi tiêu cho AI trước hội đồng quản trị, và chỉ 12% có thể bóc tách tác động gia tăng doanh thu của AI một cách chặt chẽ.
• Hội đồng quản trị đang yêu cầu câu trả lời: 86% lãnh đạo tiếp thị cho biết họ đã nhận được yêu cầu giải trình về các khoản chi tiêu cho AI ở cấp hội đồng quản trị.
• Một báo cáo được trích dẫn rộng rãi từ MIT tuyên bố 95% nỗ lực triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp không mang lại lợi nhuận đo lường được, dù đây là nghiên cứu sơ bộ chưa qua phản biện khoa học và gây nhiều tranh cãi.
• Khuyến nghị từ Vanaxity: Hãy coi đây là một bài toán đo lường, bóc tách tác động gia tăng của AI, hợp nhất các chi phí phân tán và báo cáo chi phí trên mỗi kết quả kinh doanh thay vì chỉ nói về hiệu suất làm việc.

Khoảng cách ROI trong tiếp thị AI là gì?

Khoảng cách ROI trong tiếp thị AI là sự chênh lệch giữa số tiền các đội ngũ tiếp thị đầu tư vào AI và những giá trị hoàn vốn thực tế mà họ có thể chứng minh. Mức độ ứng dụng là gần như toàn diện với 90% tổ chức tăng đầu tư cho tiếp thị AI, nhưng chỉ có 16% lãnh đạo tự tin giải trình khoản chi đó trước hội đồng quản trị, và chỉ 12% có thể tách biệt tác động doanh thu thực của AI. Vấn đề không nằm ở hiệu suất làm việc; vấn đề nằm ở bằng chứng. Việc thu hẹp khoảng cách này đòi hỏi kỷ luật đo lường, chứ không phải tìm kiếm một công cụ mạnh mẽ hơn.

Lợi ích về mặt hiệu suất của AI đã được chứng minh rõ ràng từ lâu: nội dung được tạo nhanh hơn, chiến dịch khởi động sớm hơn và các công việc tẻ nhạt được giảm bớt. Nhưng hiệu suất chưa bao giờ là lời hứa duy nhất của tiếp thị đối với ban lãnh đạo. Lời hứa đó là kết quả kinh doanh, và đó chính là nơi bằng chứng trở nên mỏng manh nhất. Việc sản xuất nhanh hơn rất dễ cảm nhận nhưng lại rất khó chuyển hóa thành tiền trong tài khoản.

**Phân tích của Vanaxity:** Sự thật không mấy dễ chịu là hầu hết các đội ngũ tiếp thị đã thuyết phục ban lãnh đạo đầu tư vào AI bằng luận điểm về năng suất, nhưng hiện nay lại đang bị chất vấn bằng một câu hỏi về hiệu quả kinh doanh. Đó là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau, và khoảng trống giữa chúng chính là điều mà các hội đồng quản trị đang ráo riết mổ xẻ.

Một đội ngũ có thể trông bận rộn hơn rõ rệt và tạo ra nhiều sản phẩm hơn trong khi đóng góp thực tế vào doanh thu vẫn dậm chân tại chỗ, hoặc đơn giản là không được đo lường. Khi điều đó xảy ra, câu chuyện về hiệu suất làm việc không còn sức thuyết phục. Người chất vấn đòi hỏi bằng chứng kinh doanh, chứ không phải các hoạt động bận rộn. Và câu trả lời 'chúng tôi làm việc nhiều hơn, nhanh hơn' chỉ là câu trả lời cho một câu hỏi mà hội đồng quản trị không hề đưa ra.

Khoảng cách bằng chứng qua những con số

Các cuộc khảo sát độc lập đều hướng về cùng một kết luận nhất quán: đầu tư rất lớn nhưng bằng chứng chứng minh lại vô cùng nghèo nàn. Các nghiên cứu này đến từ những đơn vị nghiên cứu khác nhau với quy mô mẫu đa dạng, điều này khiến sự tương đồng trở nên đáng tin cậy hơn chứ không hề giảm sút. Dưới đây là những số liệu định hình thực trạng này.

**Phân tích của Vanaxity:** Hãy đặt con số 90% cạnh con số 16%. Gần như tất cả mọi người đều đang chi tiêu nhiều hơn, nhưng hầu như không ai có thể tự tin khẳng định nó đang phát huy hiệu quả. Đó không phải sai số làm tròn số học; đó là một khoảng trống trách nhiệm giải trình mang tính hệ thống.

Con số từ MIT cần được nhìn nhận với sự thận trọng nhất định. Tuyên bố '95% không mang lại lợi nhuận đo lường được' xuất phát từ báo cáo năm 2025 của MIT NANDA, vốn được công bố dưới dạng phát hiện sơ bộ chứ không phải một công trình nghiên cứu qua phản biện khoa học, và đã nhận được nhiều lời kêu gọi công khai bộ dữ liệu gốc. Vì vậy, hãy xem nó như một tín hiệu cảnh báo mạnh mẽ hơn là một chân lý cố định. Tuy nhiên, ngay cả khi được đánh giá dè dặt, xu hướng mà nó chỉ ra hoàn toàn trùng khớp với mọi số liệu khác trong danh sách này.

Vì sao việc chứng minh ROI tiếp thị AI lại khó khăn đến vậy?

Bởi vì yếu tố dễ đo lường, sản lượng đầu ra, lại không phải là yếu tố cốt lõi mang lại giá trị, tức là doanh thu thực tế, và con đường kết nối giữa hai yếu tố này rất phức tạp. Ba bài toán sau đây kết hợp với nhau khiến việc chứng minh hiệu quả trở nên thực sự khó khăn, chứ không đơn thuần là do sự lơ là.

• Mô hình phân bổ đa kênh: AI chạm vào rất nhiều mắt xích trong một chiến dịch, do đó việc bóc tách tác động gia tăng thuần túy của nó khỏi các yếu tố thúc đẩy khác là một bài toán đo lường phức tạp, đó là lý do chỉ 12% doanh nghiệp thực hiện điều này một cách bài bản.
• Chi phí bị phân tán: Ngân sách dành cho AI nằm rải rác trong hóa đơn đám mây, chi phí công cụ phần mềm, bản quyền dữ liệu và chi phí nhân sự, khiến 62% các đội ngũ thậm chí không thể tính tổng số tiền họ thực sự chi cho AI, chưa nói đến việc tính toán tỷ lệ lợi nhuận hoàn vốn.
• Các chỉ số đo lường thay thế gián tiếp: Các đội ngũ thường dễ bị cám dỗ báo cáo những gì dễ đếm, chẳng hạn như số lượng bản nháp tạo ra hay số giờ làm việc tiết kiệm được, rồi gọi đó là ROI. Nhưng đó chỉ là các thước đo mức độ hoạt động, không phải kết quả kinh doanh thực chất.

**Phân tích của Vanaxity:** Hãy lưu ý rằng không có bài toán nào trong số trên có thể được giải quyết bằng một mô hình AI tốt hơn. Đó là các bài toán về kế toán tài chính và thiết kế thử nghiệm khoa học, những công việc thầm lặng mà các doanh nghiệp đã bỏ qua trong cơn sốt ứng dụng ban đầu. Khảo sát CMO năm 2026 của Đại học Duke đã ghi nhận thực tế này: trên thang điểm 7, không có hoạt động công nghệ tiếp thị nào đạt điểm trên 5, bao gồm cả việc tạo ra ROI từ công nghệ tiếp thị. Các công cụ đang chạy hết công suất; nhưng hạ tầng chứng minh hiệu quả thì chưa bao giờ được xây dựng song hành. Đó mới là khoảng cách thực sự, và đó cũng chính là bài học mà chúng tôi rút ra từ vấn đề thời gian sản xuất: các mức tăng hiệu suất không được đo lường sẽ âm thầm bốc hơi.

Vì sao thực trạng này gợi nhắc các làn sóng tự vận hành nội bộ trong lịch sử tiếp thị?

Có một sự tương đồng lịch sử rất đáng chú ý, bởi vì AI cũng đang thúc đẩy nhiều công việc tiếp thị quay trở lại nội bộ doanh nghiệp (in-housing), và các mô hình tự vận hành nội bộ từng khiến nhiều tổ chức phải trả giá đắt trong quá khứ. Khoảng cách về bằng chứng chính là yếu tố khiến làn sóng này tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn hai làn sóng trước.

Ngành tiếp thị từng chứng kiến hai đợt đưa năng lực về nội bộ đáng nhớ: đợt suy thoái 2008-2009 để bảo toàn ngân sách, và giai đoạn bùng nổ kỹ thuật số giữa thập niên 2010, khi Hiệp hội các Nhà quảng cáo Quốc gia (ANA) ghi nhận tỷ lệ doanh nghiệp thành lập agency nội bộ tăng từ 42% lên 78% vào năm 2018. Cả hai làn sóng đều hứa hẹn mang lại hiệu quả vượt bậc nhưng rồi vấp phải những chi phí ẩn về nhân tài, văn hóa và chi phí vận hành thực tế khổng lồ của một phòng ban mà trước đây các agency bên ngoài chia sẻ đều trên nhiều khách hàng. Cách tiếp cận này được Scott Gillum từ Carbon Design phân tích sâu sắc trên MarTech, và sự tương đồng lịch sử đó là hoàn toàn chuẩn xác.

**Phân tích của Vanaxity:** AI đang thúc đẩy làn sóng thứ ba, và nó thay đổi hình thái thất bại chứ không hề loại bỏ nó. Rủi ro của làn sóng đầu tiên là bài toán nhân tài; rủi ro của làn sóng thứ hai là niềm tin vào đối tác; rủi ro của làn sóng này chính là bằng chứng hiệu quả. Đưa năng lực về nội bộ mà không giải quyết bài toán đo lường chỉ đơn thuần là chuyển giao cùng một vấn đề trách nhiệm giải trình sang một địa chỉ mới, nay còn đi kèm với một ngân sách lớn hơn rất nhiều. Những đội ngũ coi việc ứng dụng AI như một dự án thiết lập kỷ luật đo lường, chứ không chỉ là đợt nâng cấp công cụ, mới là những người không trở thành bài học cảnh giác tiếp theo.

Làm thế nào để chứng minh ROI tiếp thị AI một cách thực chất?

Bằng cách chủ động xây dựng hệ thống đo lường mà giai đoạn ứng dụng ban đầu đã bỏ qua, một cách có chủ đích và trước khi hội đồng quản trị lên tiếng chất vấn. Bằng chứng không phải một bản báo cáo bạn viết vội ở cuối kỳ; nó là một thiết kế thử nghiệm bạn phải thiết lập ngay từ điểm xuất phát.

• Bóc tách tác động gia tăng thực tế: Áp dụng các thử nghiệm có đối chứng, các nhóm khách hàng giữ lại (holdouts), phân chia theo khu vực địa lý hoặc thiết kế A/B, để bạn có thể quy kết kết quả cho AI dựa trên số liệu thực tế chứ không suy đoán cảm tính, đúng như cách mà 12% những người có thể chứng minh ROI đang thực hiện.
• Hợp nhất toàn bộ chi phí: Thu gom mọi khoản chi tiêu phân tán cho AI, từ điện toán đám mây, công cụ phần mềm, bản quyền dữ liệu cho đến chi phí nhân sự, vào một con số tổng duy nhất, vì bạn không thể tính toán tỷ suất hoàn vốn trên một tổng chi phí mà bạn không thể kiểm đếm.
• Đo lường chi phí trên mỗi kết quả kinh doanh: Theo dõi chi phí trên mỗi khách hàng thu hút được hoặc trên mỗi khách hàng tiềm năng đạt chuẩn, chứ không đo chi phí trên mỗi bản nháp hay số giờ tiết kiệm được, để giữ cho hiệu suất gắn chặt với kết quả đầu ra.
• Báo cáo bằng ngôn ngữ kinh doanh: Dịch các chỉ số kỹ thuật của mô hình thành ngôn ngữ doanh thu, đường ống bán hàng và chi phí, những khái niệm mà hội đồng quản trị đánh giá, thay vì những thuật ngữ kỹ thuật mà công cụ hiển thị.
• Kiên quyết loại bỏ những ứng dụng không chứng minh được hiệu quả: Nếu một trường hợp sử dụng không thể chứng minh giá trị gia tăng sau một bài thử nghiệm công bằng, hãy tái phân bổ ngân sách sang mảng khác, đúng như cách mà các chương trình AI thành công trong vận hành và tài chính đã làm.

**Phân tích của Vanaxity:** Điểm mấu chốt xuyên suốt là: bằng chứng là một kỷ luật phương pháp luận, không phải một bảng điều khiển số liệu. Nghiên cứu của MIT đã chỉ ra rằng các dự án thử nghiệm trong mảng vận hành và tài chính, vốn ít nhận được sự thổi phồng và có ngân sách khiêm tốn hơn tiếp thị, lại mang lại tỷ suất lợi nhuận cao hơn nhiều, phần lớn vì chúng được xác định phạm vi và đo lường cực kỳ chặt chẽ. Tiếp thị đã chiếm miếng bánh ngân sách AI lớn nhất nhưng lại áp dụng phương pháp đo lường lỏng lẻo nhất, và kết quả đã phản ánh rõ điều đó. Thu hẹp khoảng cách đồng nghĩa với việc tiếp thu chính kỷ luật mà các bộ phận đó đã áp dụng, cùng sự chặt chẽ về chi phí trên mỗi kết quả mà chúng tôi đưa vào FinOps cho các tác nhân AI. Bản thân công cụ không phải là biến số quyết định ROI; hệ thống đo lường xung quanh nó mới là yếu tố định đoạt.

Cách Vanaxity giúp bạn xóa bỏ khoảng cách về bằng chứng ROI

Vanaxity giúp các đội ngũ tiếp thị biến việc ứng dụng AI thành những bằng chứng thuyết phục mà hội đồng quản trị hoàn toàn tin cậy. Chúng tôi bắt đầu bằng việc hợp nhất toàn bộ chi phí thực tế của AI trên toàn bộ hạ tầng công nghệ của bạn, sau đó thiết kế các bài thử nghiệm giúp bóc tách tác động gia tăng thực chất của nó, để con số bạn báo cáo là một dữ liệu vững chắc có thể bảo vệ được chứ không phải một ước tính đầy hy vọng.

Từ đó, chúng tôi thiết lập chỉ số chi phí trên mỗi kết quả kinh doanh, chấm dứt những trường hợp sử dụng không chứng minh được giá trị và chuyển hóa toàn bộ kết quả thành ngôn ngữ doanh thu và đường ống bán hàng mà ban lãnh đạo quan tâm. Thông thường, đợt rà soát đầu tiên sẽ phát hiện ra một hoặc hai trường hợp ứng dụng AI đang âm thầm gánh vác phần lớn giá trị thực tế trong khi nhiều hoạt động khác chỉ đang vận hành nhờ niềm tin cảm tính. Việc chỉ rõ sự phân hóa đó thường là bước đi tối ưu hóa ROI nhanh nhất hiện nay, vì nó giúp bạn dồn lực cho những gì hiệu quả và ngừng lãng phí ngân sách cho những việc vô bổ. Nếu bạn cần sự đồng hành, các dịch vụ của chúng tôi có thể thực hiện kiểm toán đo lường và ROI tiếp thị AI, đồng thời bạn có thể khám phá thêm các ghi chú thực tế trong thư viện bài viết. Mục tiêu rất rõ ràng: khi hội đồng quản trị hỏi liệu AI có thực sự mang lại kết quả hay không, bạn sẽ có câu trả lời bằng bằng chứng cụ thể, chứ không chỉ là báo cáo chi tiêu.

Câu hỏi thường gặp

Nguồn tham khảo