Hướng dẫn từng bước cho chiến lược tiếp thị hành vi

Tiếp thị hành vi là gì

Tiếp thị hành vi là chiến lược dựa trên dữ liệu, điều chỉnh nội dung, quảng cáo và trải nghiệm dựa trên các hành động, sở thích và mô hình tương tác trước đây của người dùng. Thay vì chỉ dựa vào nhân khẩu học, chiến lược này tận dụng các tín hiệu hành vi—như lượt nhấp chuột, thời gian trên trang web, từ bỏ giỏ hàng và nhiều yếu tố khác—để cung cấp tiếp thị siêu cá nhân hóa. Theo báo cáo "State of Marketing 2025" của HubSpot, 77% các nhà tiếp thị đạt hiệu quả cao cho rằng dữ liệu hành vi là tài sản cá nhân hóa hàng đầu của họ. Cách tiếp cận này tăng cường tính liên quan và ROI trên các chiến dịch email, web và quảng cáo, tạo thành cốt lõi của hệ sinh thái cá nhân hóa dự đoán.

Các loại dữ liệu được sử dụng trong tiếp thị hành vi

Tiếp thị hành vi phát triển mạnh dựa trên dữ liệu ghi lại ý định người dùng theo thời gian thực và các mô hình tương tác dài hạn. Dữ liệu này cung cấp năng lượng cho cá nhân hóa dựa trên AI, giúp các thương hiệu phản ứng nhanh hơn và chính xác hơn trên các kênh. Hãy khám phá các loại dữ liệu hành vi quan trọng được sử dụng để định hình chiến lược tiếp thị hiệu quả:

• Dữ liệu tương tác

Điều này bao gồm lượt xem trang, nhấp chuột, hành vi cuộn và thời gian xem video. Những chỉ số này rất quan trọng để xác định độ sâu quan tâm và mức độ cộng hưởng của nội dung. Các mô hình AI ưu tiên người dùng có điểm tương tác cao để nhắm mục tiêu lại và sắp xếp nội dung. Dữ liệu này cũng giúp kích hoạt các trải nghiệm động trên nhiều nền tảng.

• Dữ liệu giao dịch

Dữ liệu giao dịch bao gồm lịch sử mua sắm, giá trị đơn hàng trung bình (AOV), việc sử dụng phiếu giảm giá và hành vi giỏ hàng. Dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc phân khúc người dùng dựa trên giá trị, tần suất và sự trung thành. Theo "Consumer Behavior Benchmark năm 2025" của McKinsey, các doanh nghiệp sử dụng các đề xuất AI dựa trên giao dịch đã tăng 28% tỷ lệ chuyển đổi bán thêm. CDPs hiện nay sử dụng dữ liệu này để cá nhân hóa giá cả, gói sản phẩm và quy trình tái tương tác.

• Dữ liệu ngữ cảnh

Các biến ngữ cảnh bao gồm loại thiết bị, trình duyệt, hệ điều hành và thời gian phiên truy cập. Hệ thống AI xử lý dữ liệu này để điều chỉnh bố cục, độ dài nội dung và giọng điệu tin nhắn một cách linh hoạt. Nhà tiếp thị sử dụng nó để sắp xếp thời gian chiến dịch chính xác hơn và cải thiện luồng người dùng trên các màn hình. Điều này giúp giảm rào cản đồng thời tăng tiềm năng chuyển đổi.

• Dữ liệu tìm kiếm và điều hướng

Dữ liệu tìm kiếm và điều hướng phản ánh ý định trực tiếp của người dùng và các mô hình hành trình trên trang web. Nó bao gồm đầu vào từ khóa, lịch sử duyệt web, sử dụng bộ lọc và thời gian dành cho mỗi danh mục. Báo cáo UX kỹ thuật số năm 2025 của Adobe nêu rằng tối ưu hóa dựa trên hành vi tìm kiếm dẫn đến cải thiện 37% trong việc phát hiện sản phẩm. AI sử dụng dữ liệu này để cung cấp các khuyến nghị danh mục được cá nhân hóa theo thời gian thực.

• Dữ liệu tương tác email và quảng cáo

Các tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp, lượt xem quảng cáo và dữ liệu thoát cung cấp phản hồi về hiệu quả giao tiếp ra ngoài. Các mô hình dự đoán được hỗ trợ bởi phân tích TTS (Text-to-Signal) hiện đánh giá các hành vi này để tối ưu hóa thời gian và tần suất tương tác. Các nền tảng như Klaviyo và Iterable sử dụng những tín hiệu này để nâng cao hiệu suất chiến dịch và giảm mệt mỏi.

Các loại hình tiếp thị hành vi

Tiếp thị hành vi được thực hiện thông qua nhiều chiến lược tác động cao, mỗi chiến lược tận dụng dữ liệu người dùng theo thời gian thực và tự động hóa bằng AI. Các định dạng này giúp doanh nghiệp cung cấp nội dung phù hợp dựa trên các hành động quan sát được thay vì các giả định. Hãy khám phá các loại hình tiếp thị hành vi chủ đạo được sử dụng vào năm 2025:

• Quảng cáo nhắm mục tiêu lại

Nhắm mục tiêu lại sử dụng các tín hiệu hành vi, như lượt xem trang, từ bỏ giỏ hàng và sự quan tâm đến sản phẩm, để tái tương tác với người dùng trên nhiều nền tảng khác nhau. Hệ thống quảng cáo theo chương trình xác định những người dùng này và phân phối quảng cáo hiển thị hoặc video được định thời gian chính xác đến họ. Với điểm số dự đoán, quảng cáo được nhắm mục tiêu lại hiện được tối ưu hóa dựa trên khả năng chuyển đổi. Điều này giảm thiểu hiển thị không hiệu quả và cải thiện ROAS.

• Chiến dịch email kích hoạt

Email được gửi tự động dựa trên hành động của người dùng — chẳng hạn như tải xuống, đăng ký, hoặc không hoạt động. Những chiến dịch này được cấu trúc bằng quy trình dựa trên logic và dữ liệu thời gian thực từ các CDP. Các công cụ như ActiveCampaign và Klaviyo hiện sử dụng AI để dự đoán thời gian gửi tối ưu và tạo nội dung động. Cách tiếp cận này liên tục mang lại tỷ lệ mở và tương tác cao hơn.

• Gợi ý sản phẩm cá nhân hóa

Các công cụ AI phân tích mô hình hành vi—như các lượt mua trước đây, lịch sử duyệt web, và thời gian dừng lại—để cung cấp gợi ý sản phẩm theo thời gian thực. Hệ thống gợi ý này sử dụng lọc cộng tác hoặc các mô hình xếp hạng dựa trên transformer. Theo báo cáo năm 2025 về cá nhân hóa của McKinsey, 71% tăng trưởng doanh thu thương mại điện tử hiện nay được đóng góp bởi khám phá sản phẩm dựa trên thuật toán.

• Nội dung website động

Trang web thay đổi nội dung theo thời gian thực dựa trên tương tác hành vi, hiển thị các biểu ngữ, lời kêu gọi hành động (CTA), hoặc sản phẩm tùy chỉnh theo từng phân khúc người dùng cụ thể. Lớp quyết định AI đọc hành vi trong phiên truy cập để điều chỉnh bố cục trong thời gian thực. Điều này cải thiện trải nghiệm người dùng (UX) đồng thời tăng tốc đường dẫn chuyển đổi. Các thương hiệu sử dụng điều này để rút ngắn quy trình và giảm tỷ lệ thoát.

• Thông báo đẩy dựa trên hành vi

Tin nhắn đẩy được gửi dựa trên hành vi của người dùng trong ứng dụng hoặc trang web—chẳng hạn như không hoạt động, hoạt động danh sách mong muốn hoặc theo dõi giảm giá. Các mô hình AI ưu tiên tính cấp thiết, thời điểm và định dạng nội dung cho từng người dùng. Dữ liệu năm 2025 của Wyzowl cho thấy thông báo đẩy kích hoạt bởi hành vi vượt trội hơn các chiến dịch dựa trên thời gian với tỷ lệ nhấp chuột cao hơn 2,4 lần.

Cách xác định các tín hiệu hành vi quan trọng nhất

Không phải tất cả các hành động của người dùng đều có giá trị như nhau—một số hành vi cho thấy ý định rõ ràng, trong khi những hành vi khác chỉ là nhiễu. Để tối ưu hóa hiệu suất tiếp thị, các doanh nghiệp phải ưu tiên các hành vi tín hiệu cao bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu và các mô hình thông minh. Dưới đây là các chỉ số hành vi chính mà các nhà tiếp thị đang tập trung vào năm 2025:

• Hành vi liên quan đến chuyển đổi

Hành động liên quan trực tiếp đến chuyển đổi—như thêm vào giỏ hàng, bắt đầu thanh toán, hoặc xem trang định giá—mang lại tín hiệu mạnh nhất. Những hành vi này được sử dụng để kích hoạt quy trình tiếp thị lại hoặc đề xuất giảm giá. Các mô hình AI hiện gán điểm xác suất theo thời gian thực cho các sự kiện này, khiến chúng trở thành yếu tố trung tâm trong việc nhắm mục tiêu dự đoán:

• Tần suất và độ mới

Những lần truy cập lặp lại và tương tác gần đây là chỉ số mạnh mẽ cho thấy sự quan tâm hoặc ý định mua hàng vẫn đang tiếp tục. Mô hình RFM (Độ mới, Tần suất, Giá trị tiền tệ) được áp dụng rộng rãi để xếp hạng người dùng theo giá trị và độ cấp bách. Theo Báo cáo Thông tin Khách hàng năm 2025 của HubSpot, các chiến dịch được tối ưu hóa dựa trên độ mới đã cải thiện tỷ lệ phản hồi lên 36%. Cách tiếp cận này giúp ưu tiên các khách hàng tiềm năng đang hoạt động hơn những người chỉ duyệt qua một cách thụ động.

• Độ sâu tương tác của phiên

Các số liệu như tốc độ cuộn trang, thời gian trên trang và tỷ lệ hoàn thành video chỉ ra sự quan tâm sâu hơn đến nội dung hoặc chi tiết sản phẩm. Các hệ thống chấm điểm AI hiện nay đánh giá các hành vi này để cung cấp thông tin cho nội dung bước tiếp theo hoặc đặt vị trí ưu đãi. Mức độ tương tác phiên cao thường có liên quan đến sự sẵn sàng ở giữa kênh.

• Mục đích luồng điều hướng

Đường dẫn của người dùng qua một trang web — chẳng hạn như điều hướng từ danh mục đến sản phẩm rồi đến giỏ hàng — thường tiết lộ các chuỗi chuyển đổi. Bản đồ nhiệt và công cụ vẽ lại hành trình xác định các luồng nào mang tính dự đoán nhất. Các nhà tiếp thị sử dụng thông tin này để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) và loại bỏ những cản trở gây gián đoạn. Phân tích đường dẫn cũng giúp làm rõ các tuyến chuyển đổi hoạt động kém hiệu quả.

Tiếp thị hành vi hiện đại đòi hỏi nhiều hơn chỉ dữ liệu—nó yêu cầu nội dung hình ảnh theo thời gian thực phản ánh hành động và ý định của người dùng. Đó chính là lúc Pippit xuất hiện. Như một động cơ sáng tạo được hỗ trợ bởi AI, Pippit chuyển đổi các tín hiệu hành vi như nhấp chuột, hoạt động giỏ hàng và đường dẫn duyệt web thành những hình ảnh động và phù hợp với từng đối tượng. Bằng cách tự động hóa việc sản xuất hình ảnh và video quy mô lớn, nó đảm bảo mỗi người dùng đều nhìn thấy nội dung có liên quan đến cá nhân—gia tăng sự tương tác, chuyển đổi và sự ghi nhớ thương hiệu.

Làm thế nào để hình ảnh tiếp thị hành vi dễ dàng hơn với Pippit

Pippit là đại lý AI sáng tạo của bạn—một nền tảng thế hệ mới được hỗ trợ bởi AI, được xây dựng dành cho các nhà tiếp thị, các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMB), các nhà sáng tạo độc lập, và các chuyên gia tập trung vào tăng trưởng thông qua tiếp thị hành vi. Sử dụng học máy đa phương thức tiên tiến, Pippit biến bất kỳ loại nội dung nào thành các video hấp dẫn, con người kỹ thuật số do AI điều khiển, ảnh có giọng nói, và thiết kế đồ họa động tương tác trực tiếp với hành vi và sở thích của người dùng. Các tính năng thích nghi tiếp thị mạnh mẽ, khả năng tạo nội dung lan truyền và khả năng sản xuất nội dung do người dùng tạo (UGC) với quy mô lớn làm cho Pippit trở thành một động cơ nội dung nhẹ nhưng linh hoạt. Điều này cho phép bạn nhanh chóng tạo ra hình ảnh phù hợp với hành vi, thu hút khán giả của bạn, tăng cường cá nhân hóa, và thúc đẩy kết quả giới thiệu và chuyển đổi đo lường được trên thị trường toàn cầu.

Phần 1: Sử dụng Pippit để tạo video thúc đẩy thành công tiếp thị hành vi

Thành công trong tiếp thị hành vi phụ thuộc vào mức độ video của bạn phản ánh ý định và hành động của người dùng. Với Pippit, bạn có thể tạo video dựa trên dữ liệu để thu hút sự chú ý và thúc đẩy sự tương tác sâu hơn. Các công cụ AI của nó điều chỉnh hình ảnh phù hợp với xu hướng hành vi theo thời gian thực. Nhấp vào liên kết bên dưới để bắt đầu tạo video ấn tượng truyền cảm hứng cho khán giả của bạn hành động!

BƯỚC 1
1. Tải lên liên kết sản phẩm hoặc nội dung đa phương tiện

Tham gia Pippit và khám phá \"Trình tạo video\" được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để khai thác những thông tin hành vi cho tiếp thị hiệu quả cao. Bắt đầu bất kỳ cách nào bạn muốn—nhập một ý tưởng ngắn, tải lên một bức ảnh hoặc dán trang sản phẩm của bạn. Pippit sẽ lo phần còn lại.

BƯỚC 2
1. Thiết lập và chỉnh sửa

Tận dụng các công cụ AI của Pippit để tạo video sản phẩm phù hợp với hành vi và sở thích thực tế của khán giả của bạn. Nhấp vào biểu tượng bút chì có nhãn \"Chỉnh sửa thông tin video.\" Đây là nơi bạn nhập tên thương hiệu, logo, phần giới thiệu và danh mục của mình. Kéo xuống để thêm chi tiết chiến dịch khác như điểm nhấn, phong cách quảng bá và đối tượng mục tiêu. Với tính năng \"Chọn loại & kịch bản ưu tiên,\" bạn có thể chọn phong cách video và thông điệp phản ánh cách người dùng của bạn tương tác—tối đa hóa sự liên quan và phản hồi. Tùy chỉnh hình đại diện, lồng tiếng và giọng điệu trong "Cài đặt video" để phù hợp với ý định của khán giả và thói quen duyệt nội dung. Nhấn "Tạo" để nhận được video hướng theo hành vi kết nối cảm xúc và thúc đẩy hành động.

Chọn từ các mẫu video thông minh AI được tạo ra để phản ánh đặc điểm hành vi của khán giả—bao gồm mọi thứ từ tốc độ cuộn đến sở thích nội dung. Công cụ "Chỉnh sửa nhanh" cho phép bạn nhanh chóng tùy chỉnh kịch bản và hình ảnh theo hành động của người dùng trong thời gian thực. Để tối ưu hóa tác động, hãy nhấn vào "Chỉnh sửa thêm" và tinh chỉnh mọi lớp—phụ đề, lồng tiếng và giọng điệu—để tạo ra các video phù hợp với cách người dùng suy nghĩ, cảm nhận và hành động.

TIẾN TRÌNH 3
1. Xuất video của bạn

Trước khi chia sẻ, hãy đảm bảo rằng video do AI tạo ra của bạn phản ánh các thông tin chi tiết về hành vi—nó có phản ánh những gì khán giả thường nhấp vào, xem hoặc chia sẻ không? Điều chỉnh hình ảnh, lớp phủ văn bản và tông giọng để phù hợp với các tín hiệu tương tác này. Sau khi tối ưu hóa, nhấn "Xuất" và triển khai video trên các nền tảng hoặc trong kênh tiếp thị hành vi của bạn. Sử dụng cài đặt theo từng kênh để duy trì sự nhất quán tâm lý và tăng tỷ lệ phản hồi.

Phần 2: Tạo poster từng bước với Pippit để đạt được thành công trong tiếp thị dựa trên hành vi

Thiết kế poster thực sự phù hợp bắt đầu từ việc hiểu cách mà khán giả của bạn suy nghĩ, click chuột và chuyển đổi. Với Pippit, bạn có thể tạo poster dựa trên hành vi phản ánh hành động và sở thích thực tế của người dùng. Tuỳ chỉnh bố cục, thông điệp và hình ảnh để phù hợp với các kiểu mẫu tương tác. Nhấn vào liên kết bên dưới để bắt đầu tạo poster thúc đẩy tác động sâu sắc hơn và truyền cảm hứng cho hành động!

BƯỚC 1
1. Truy cập thiết kế AI

Thiết kế các áp phích tiếp thị phù hợp với hành vi thực tế của người dùng bằng công cụ "Image Studio" của Pippit. Bắt đầu bằng cách chọn công cụ "Thiết kế AI" và nhập các gợi ý dựa trên hành động của khán giả—như các lần nhấp chuột, độ sâu cuộn, lượt chia sẻ hoặc các kích hoạt mua hàng. Kích hoạt "Nâng cao gợi ý" để AI diễn giải các tín hiệu hành vi và đề xuất hình ảnh phù hợp. Chọn giữa áp phích sản phẩm và áp phích sáng tạo, sau đó tùy chỉnh cảm xúc và phong cách để phản ánh các mô hình cảm xúc và quyết định của khán giả. Nhấn "Tạo" để tạo ra các hình ảnh có thể ảnh hưởng đến hành động thông qua thiết kế dựa trên hành vi.

BƯỚC 2
1. Tùy chỉnh áp phích của bạn

Bắt đầu với một mẫu được tạo bởi AI phù hợp với hành vi của khán giả của bạn—những gì họ nhấp vào, ưa thích và tương tác nhiều nhất. Sử dụng công cụ "AI background" để tăng cường ngữ cảnh hình ảnh dựa trên các mô hình chú ý của người dùng. Điều chỉnh kiểu chữ và nội dung để củng cố lợi ích từ chương trình giới thiệu, sau đó nhấn "Chỉnh sửa thêm" để thêm các yếu tố thiết kế phù hợp với hành vi như bộ lọc, nhãn dán hoặc hiệu ứng để đạt hiệu quả tối đa.

BƯỚC 3
1. Hoàn thiện và xuất bản bản thảo của bạn

Trước khi xuất bản, xem xét poster được tạo bởi AI qua góc độ hành vi: liệu nó có phản ánh thời gian chú ý, sở thích và các yếu tố cảm xúc của khán giả không? Chỉnh sửa các thành phần thiết kế—như độ đậm của chữ, độ tương phản màu sắc hoặc phân cấp bố cục—để đạt hiệu quả hành vi tối đa. Lưu thiết kế của bạn dưới định dạng JPG hoặc PNG sắc nét, sẵn sàng sử dụng trong các chiến dịch kích hoạt hành vi. Pippit giúp bạn dễ dàng chuyển đổi các thông tin hành vi thành hình ảnh giới thiệu có hiệu suất cao.

Khám phá thêm các tính năng của Pippit để tăng cường hình ảnh tiếp thị hành vi

Từ việc tạo video động đến công cụ chỉnh sửa hỗ trợ AI, Pippit giúp bạn tạo nội dung phù hợp với hành động và sở thích của người dùng. Hãy tìm hiểu cách các tính năng thông minh này có thể tăng tác động tiếp thị và cải thiện sự gắn kết:

• Video với hình đại diện AI

Hình đại diện AI của Pippit cung cấp tính năng thay đổi trang phục, giọng nói, giới tính và ngành nghề chỉ với một cú nhấp chuột, dễ dàng thích ứng với cả quảng cáo nghiêm túc lẫn chiến dịch vui nhộn. Những con người ảo này trình bày sản phẩm một cách tự nhiên—từ việc "cầm" sản phẩm để giới thiệu chân thực trong các bối cảnh thương mại như thời trang và làm đẹp. Với việc thể hiện các tình huống đời thực thay vì đọc bài, họ tạo sự kết nối cảm xúc với khán giả, hướng dẫn người dùng khám phá và trải nghiệm sản phẩm phù hợp với dấu hiệu hành vi của họ. Bạn cũng có thể cá nhân hoá giọng nói, giới tính, dáng người và phong cách chuyên nghiệp của từng hình đại diện để phản ánh đối tượng mục tiêu và tăng khả năng đồng cảm.

• Phân tích và phát hành

Hiểu sâu sắc cách khán giả tương tác với từng yếu tố hình ảnh—theo dõi lượt nhấp chuột, chia sẻ, thời gian xem và nhiều hơn nữa. Phân tích truyền thông trực tuyến của Pippit

• Mẫu có thể tùy chỉnh

Chọn từ thư viện mẫu

• Nền AI

Tự động nâng cao nền bằng AI phân tích dữ liệu chú ý và phản ứng cảm xúc của người xem. Bằng cách tập trung vào các yếu tố hình ảnh quan trọng và giảm thiểu sự nhầm lẫn, tính năng nền AI của Pippit đảm bảo nội dung của bạn thu hút sự chú ý vào những điểm quan trọng nhất, tăng cường sự tương tác và hiệu quả giới thiệu. Bạn cũng có thể tạo các cảnh dựa trên tâm trạng phù hợp với hồ sơ cảm xúc của khán giả, làm tăng tác động tiềm thức của hình ảnh của bạn.

Mẹo sử dụng tiếp thị hành vi

Chuyển đổi dữ liệu hành vi thành kết quả đòi hỏi nhiều hơn là chỉ truy cập—nó yêu cầu một hệ thống được xây dựng dựa trên tự động hóa, sự phù hợp và lặp lại. Với việc cá nhân hóa bằng AI trở thành tiêu chuẩn, chìa khóa nằm ở chỗ kích hoạt tín hiệu một cách chiến lược trong suốt hành trình của người dùng. Dưới đây là những kỹ thuật thiết yếu mà các nhà tiếp thị hiện đại đang áp dụng để đạt được kết quả đo lường được:

• Sử dụng CDP hỗ trợ AI để phân khúc

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) với khả năng tích hợp AI hợp nhất các tín hiệu hành vi từ email, website và ứng dụng thành các phân khúc có thể hành động được. Các hệ thống này hiện hỗ trợ các luồng dữ liệu thời gian thực tự động kích hoạt trải nghiệm cá nhân hóa. Ví dụ, Salesforce CDP sử dụng hồ sơ dựa trên hành vi để cung cấp các ưu đãi động 1:1 ở quy mô lớn.

• Triển khai quy trình làm việc tự động dựa trên kích hoạt

Các kích hoạt hành vi—như bỏ giỏ hàng, xem sản phẩm hoặc truy cập lặp lại—nên khởi chạy quy trình làm việc ngay lập tức. Các công cụ tự động hóa như HubSpot và Klaviyo tích hợp với API dựa trên sự kiện để phản hồi tức thì. Một chiến dịch email kích hoạt được gửi trong vòng 30 phút từ lúc hoạt động trong giỏ hàng có tỷ lệ mở cao hơn 43%, theo báo cáo Email Benchmark 2025 của Klaviyo.

• Liên tục thử nghiệm A/B các biến thể hành vi

Thử nghiệm nội dung dựa trên các nhóm hành vi người dùng để cải thiện hiệu quả thông điệp. Ví dụ, gửi hai ưu đãi khác nhau cho người dùng đã xem video so với những người chỉ truy cập trang sản phẩm. Các công cụ thử nghiệm AI hiện nay tự động tối ưu hóa dựa trên hiệu suất của phân đoạn hành vi trong thời gian thực. Điều này giúp khám phá những yếu tố thúc đẩy lượt nhấp, chuyển đổi hoặc thoát ra.

• Cá nhân hóa toàn bộ hành trình

Sử dụng hành vi không chỉ trong quảng cáo và email, mà còn trong việc cá nhân hóa trang web khi đang truy cập, thông báo đẩy và phản hồi chatbot. Một khách truy cập thường xuyên xem các danh mục thân thiện với môi trường có thể thấy các huy hiệu sản phẩm bền vững trong suốt phiên của họ. Sự liên tục này xây dựng niềm tin và giữ cho thông điệp luôn phù hợp tại mọi điểm tiếp xúc.

• Đồng bộ hóa tín hiệu với mục tiêu chuyển đổi

Lập bản đồ tín hiệu hành vi liên kết với các chỉ số hiệu quả công việc cụ thể—như đánh giá tiềm năng khách hàng, bán sản phẩm kèm theo hoặc phục hồi giỏ hàng—và đánh giá giá trị của chúng. Không phải hành vi nào cũng có giá trị ngang nhau: một lượt truy cập bị thoát thì ít quan trọng hơn so với lượt xem trang giá hoặc thời gian dành cho việc so sánh sản phẩm. Adobe Experience Platform sử dụng điểm số hành vi để dự đoán sự di chuyển trong phễu bán hàng và cá nhân hóa các gợi ý một cách phù hợp.

Các ví dụ thực tế về tiếp thị hành vi

Tiếp thị hành vi không chỉ là lý thuyết—nó đang được các thương hiệu hàng đầu áp dụng để thúc đẩy kết quả có thể đo lường. Từ thương mại điện tử đến giải trí, các công ty đang biến hành vi người dùng thành các hành động dựa trên dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất trên toàn bộ phễu. Dưới đây là những ứng dụng nổi bật của tiếp thị dựa trên hành vi trong thực tế:

• Gợi ý sản phẩm theo thời gian thực của Amazon

Amazon sử dụng các tín hiệu hành vi như lượt xem sản phẩm, mua hàng trước đây và lịch sử tìm kiếm để cung cấp các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa trên mọi điểm tiếp cận. Công cụ gợi ý dựa trên AI của nó đóng góp hơn 35% tổng doanh số bán hàng, theo Báo cáo Cá nhân hóa Bán lẻ 2025 của McKinsey. Các gợi ý được nhắm mục tiêu cao này phát triển động theo hành vi của người dùng

• Danh sách phát Discover Weekly của Spotify

Spotify phân tích lịch sử nghe, các lần bỏ qua và hành vi xem lặp lại để tạo danh sách phát cá nhân hóa hàng tuần Hệ thống sử dụng lọc cộng tác và đầu vào đa mô hình để điều chỉnh các gợi ý phù hợp với cả sở thích cá nhân và xu hướng chung Mô hình cá nhân hóa dựa trên hành vi này giữ mức độ tương tác cao và tỷ lệ người dùng rời thấp

• Hình ảnh nghệ thuật và hình thu nhỏ cá nhân hóa của Netflix

Netflix thay đổi hình thu nhỏ hình ảnh và video xem trước dựa trên lịch sử xem và sở thích thể loại của từng người dùng Nếu một người dùng thường xuyên xem phim tình cảm, họ sẽ thấy hình ảnh tập trung vào các cảnh cảm xúc hơn là hành động Điều chỉnh nhỏ về mặt hình ảnh này làm tăng đáng kể tỷ lệ nhấp chuột và thời gian xem.

• Chiến dịch email kích hoạt của Sephora

Sephora gửi email kích hoạt theo hành vi dựa trên hoạt động duyệt web, hành vi trong giỏ hàng và cấp độ trung thành. Ví dụ, việc từ bỏ một sản phẩm nền tảng có thể dẫn đến một email cá nhân hóa với các mẹo chọn tông màu phù hợp và video hướng dẫn được tạo bằng các công cụ như Pippit. Những chiến dịch này cải thiện tỷ lệ tái tương tác và phục hồi giỏ hàng bằng cách cung cấp nội dung cực kỳ phù hợp.

• Phát hành sản phẩm trong ứng dụng của Nike dựa trên hoạt động của người dùng

Ứng dụng SNKRS của Nike phân tích mức độ tương tác của người dùng, lịch sử mua hàng và sở thích giày để cung cấp quyền phát hành sớm sản phẩm độc quyền. Những người dùng có mức độ tương tác cao nhận được thông báo phiên bản giới hạn dựa trên điểm hành vi trong ứng dụng. Chiến thuật này không chỉ thúc đẩy tính cấp thiết mà còn thưởng cho sự trung thành với thương hiệu bằng việc cung cấp quyền truy cập được tùy chỉnh.

Kết luận

Trong bối cảnh tiếp thị ngày nay, cá nhân hóa không còn là một sự lựa chọn—nó là một yêu cầu. Tiếp thị hành vi cho phép các thương hiệu vượt khỏi thông điệp chung và thay vào đó cung cấp nội dung phù hợp với cách mọi người suy nghĩ, cảm nhận, và hành động trực tuyến. Từ các lượt nhấp chuột và tìm kiếm đến lượng xem trang và ý định mua hàng, mỗi tương tác kể một câu chuyện. Các nhà tiếp thị có thể chuyển đổi những tín hiệu đó thành hình ảnh hấp dẫn là những người xây dựng lòng tin, sự trung thành, và những lời giới thiệu trên diện rộng. Đây chính là nơi Pippit xuất hiện. Với vai trò là đại lý sáng tạo thông minh của bạn, Pippit kết nối dữ liệu hành vi và kể chuyện bằng hình ảnh. Đây là một nền tảng thân thiện với nhà sáng tạo toàn cầu, lấy sự sáng tạo làm động lực, được hỗ trợ bởi công nghệ hợp nhất kiểu mô hình, cho phép bạn biến mọi dạng nội dung—văn bản, liên kết, hình ảnh hoặc gợi ý—thành tài sản tiếp thị hành vi hấp dẫn. Bất kể bạn đang thiết kế áp phích giới thiệu, tạo ảnh nói chuyện, hay sản xuất video sản phẩm, giao diện thấp của Pippit và các tính năng AI trực quan khiến quá trình trở nên dễ dàng đối với các nhà tiếp thị ở bất kỳ cấp độ nào. Sẵn sàng chuyển đổi những hiểu biết về hành vi thành nội dung thu hút, hiệu quả cao? Hãy thử Pippit ngay hôm nay và bắt đầu tạo nội dung chuyên nghiệp mà không bị áp lực.

Câu hỏi thường gặp

1
1. Marketing thay đổi hành vi mang lại lợi ích gì cho việc tạo nội dung cá nhân hóa?

Marketing thay đổi hành vi tập trung vào việc ảnh hưởng đến hành động của người tiêu dùng thông qua thông điệp nhắm mục tiêu được thông báo bởi dữ liệu. Tính năng video được tạo bởi AI của Pippit nâng cao điều này bằng cách tạo ra hình ảnh và video thời gian thực dựa trên các tương tác của người dùng—như nhấp chuột, cuộn trang, và sự kiện trong giỏ hàng—giúp nhà tiếp thị tạo nội dung phản hồi trực tiếp với các hành vi đang thay đổi. Cách tiếp cận này làm tăng khả năng chuyển đổi đồng thời củng cố sự gắn bó lâu dài.

2
1. Đặc điểm hành vi đóng vai trò gì trong chiến lược marketing?

Tiếp thị đặc điểm hành vi liên quan đến việc phân tích thói quen người dùng như tần suất truy cập, lịch sử mua hàng và thời gian tham gia. Pippit sử dụng những hiểu biết này để tạo ra hình ảnh sinh động AI phản ánh sở thích cá nhân. Ví dụ, khách truy cập thường xuyên có thể thấy nội dung về lòng trung thành, trong khi người dùng lần đầu nhận được video giới thiệu sản phẩm — tối ưu hóa sự liên quan qua tất cả các điểm tiếp xúc.

3
1. Làm thế nào kinh tế hành vi trong tiếp thị được áp dụng qua hình ảnh AI?

Kinh tế hành vi trong tiếp thị kết hợp tâm lý học và dữ liệu để dự đoán các mô hình ra quyết định. Pippit hỗ trợ điều này bằng cách sử dụng TTS và kỹ thuật gợi ý để tạo video avatar hấp dẫn các thiên hướng nhận thức như tính cấp bách hoặc bằng chứng xã hội. Khi kết hợp với các kích hoạt hành vi, những hình ảnh này hướng dẫn người dùng đến sự mua sắm nhanh hơn, dựa trên cảm xúc.

4
1. Tại sao hành vi trong tiếp thị quan trọng đối với việc định hướng đối tượng mục tiêu?

Hiểu hành vi trong tiếp thị cho phép các thương hiệu chuyển từ các chiến dịch tĩnh sang trải nghiệm phản ứng thời gian thực. Pippit tận dụng điều này bằng cách biến tín hiệu hành vi thành hình ảnh nhận biết ngữ cảnh và video ngắn. Kết quả là phương tiện truyền thông thích nghi dựa trên vị trí người dùng trong hành trình của họ—nâng cao cả độ chính xác mục tiêu và tính liên quan sáng tạo.

5
1. Làm thế nào phân đoạn tiếp thị theo hành vi cải thiện ROI chiến dịch?

Phân đoạn tiếp thị theo hành vi phân loại người dùng dựa trên các hành động cụ thể—như duyệt nhiều lần, hành vi thanh toán, hoặc tương tác quảng cáo. Pippit kết nối với CDP để tự động hóa việc tạo video và hình ảnh phù hợp với từng phân đoạn. Mức độ chi tiết này tăng hiệu suất bằng cách đảm bảo từng hình ảnh phù hợp với hành vi của người tiêu dùng trong xu hướng và kích hoạt tiếp thị.