• Nền tảng của AI (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision).

• Lịch sử và xu hướng phát triển của AI: AI tạo sinh (Generative AI), Web3 & AI, AI trong Metaverse.

• Cơ hội và thách thức của AI trong 5-10 năm tới.

• Xây dựng lộ trình phát triển năng lực cá nhân: Làm thế nào để marketer giữ vững vị thế trong kỷ nguyên AI

• Thảo luận: Cơ hội và thách thức khi áp dụng AI trong marketing.

• Vấn đề đạo đức trong sử dụng AI: Thiên vị dữ liệu, trách nhiệm.

• Các quy định pháp lý liên quan đến AI (ví dụ: AI Act của EU).

• Tác động của AI đến lực lượng lao động marketing.

• Những xu hướng mới nổi của AI và tiềm năng trong tương lai.

• Thảo luận nhóm về các thách thức đạo đức.

Tầm nhìn mới: AI thay đổi cuộc chơi marketing, bán hàng và trải nghiệm khách hàng như thế nào.

• Các trụ cột AI trong Marketing: Cá nhân hóa, Tối ưu hóa, Dự đoán, Tự động hóa.

• Ví dụ thực tế: Các thương hiệu hàng đầu đang ứng dụng AI để tạo lợi thế cạnh tranh.

• Thảo luận: Xác định các điểm đau (pain points) trong hoạt động marketing hiện tại có thể được giải quyết bằng AI.

• Dữ liệu 360 độ: Thu thập, tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng từ đa kênh (web, app, CRM, mạng xã hội, giao dịch).

• Vai trò của CRM và CDP (Customer Data Platform): Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc cho AI.

• Chất lượng dữ liệu là vàng: Các phương pháp làm sạch, làm giàu và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.

• Thực hành: Phân tích một tập dữ liệu khách hàng mẫu, nhận diện những điểm cần cải thiện.

• Vượt xa phân khúc truyền thống: Sử dụng AI để tạo ra các phân khúc siêu nhỏ (micro-segments) và phân khúc động theo thời gian thực.

• Chiến lược cá nhân hóa đa kênh: Email marketing, quảng cáo hiển thị, website, ứng dụng di động được cá nhân hóa bởi AI.

• AI trong gợi ý sản phẩm/nội dung: Xây dựng hệ thống khuyến nghị như Amazon, Netflix.

• Case study: Cách các công ty e-commerce tăng tỷ lệ chuyển đổi nhờ cá nhân hóa.

• Sales Enablement với AI: Hỗ trợ đội ngũ bán hàng xác định lead chất lượng, cá nhân hóa đề xuất, dự đoán giao dịch thành công.

• Chatbots & Trợ lý ảo: Xây dựng kịch bản tương tác khách hàng thông minh, giải đáp thắc mắc, hỗ trợ bán hàng 24/7.

• Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Lắng nghe phản hồi khách hàng trên mạng xã hội để kịp thời phản ứng.

• Thực hành: Thiết lập một chatbot đơn giản cho kịch bản bán hàng/hỗ trợ.

• AI-powered Content Generation: Sử dụng AI để lên ý tưởng, viết tiêu đề, mô tả sản phẩm, bài blog, kịch bản email.

• SEO với AI: Phân tích từ khóa cạnh tranh, tối ưu hóa nội dung, cấu trúc website dựa trên dữ liệu AI.

• Personalized Content Delivery: Cung cấp nội dung phù hợp cho từng khách hàng theo thời gian thực.

• Thảo luận: Đánh giá chất lượng và giới hạn của nội dung do AI tạo ra.

• Customer Journey Mapping với AI: Hiểu rõ từng điểm chạm và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.

• AI trong kênh omni-channel: Đảm bảo trải nghiệm liền mạch trên mọi kênh tương tác.

• Phản hồi tự động & Cá nhân hóa dịch vụ: Sử dụng AI để giải quyết vấn đề nhanh chóng và hiệu quả.

• Case study: Các công ty xây dựng trải nghiệm khách hàng xuất sắc nhờ AI.

• Google & Facebook Ads với AI: Tối ưu hóa bid, target audience, và phân phối quảng cáo tự động.

• Dynamic Creative Optimization (DCO): AI tự động tạo và thử nghiệm các biến thể quảng cáo hiệu quả nhất.

• Attribution Modeling AI-driven: Xác định kênh và điểm chạm hiệu quả nhất trong hành trình khách hàng để phân bổ ngân sách tối ưu.

• Khám phá các nền tảng AI marketing hàng đầu: Google AI Platform, Azure ML, AWS AI/ML, Salesforce Einstein, HubSpot AI, v.v.

• Công cụ chuyên biệt: Các giải pháp AI cho email marketing, SEO, quảng cáo, CRM (ví dụ: Jasper, Semrush, Hootsuite, Intercom).

• Đánh giá và lựa chọn công cụ: Tiêu chí phù hợp với quy mô doanh nghiệp, ngân sách và mục tiêu.

• Thực hành: Hướng dẫn sử dụng thử một công cụ AI marketing phổ biến.

• Tích hợp AI vào từng giai đoạn của Marketing Funnel.

• Xây dựng lộ trình khách hàng (Customer Journey) được hỗ trợ bởi AI.

• Thiết lập mục tiêu và KPI cho chiến lược AI marketing.

• Phát triển ngân sách và nguồn lực cho AI trong marketing.

• Đo lường hiệu quả AI: Xác định các chỉ số quan trọng (ROI, CLTV tăng trưởng, tỷ lệ chuyển đổi, mức độ hài lòng khách hàng).

• A/B Testing & Machine Learning: Liên tục tối ưu hóa các mô hình AI và chiến dịch.

• Rủi ro đạo đức & pháp lý: Bias trong thuật toán, vấn đề riêng tư dữ liệu (GDPR, CCPA) và cách giảm thiểu rủi ro.

• Thảo luận: Các thách thức khi triển khai AI thực tế và giải pháp.