Trong hầu hết các campaign KOC trên TikTok, phần báo cáo thường kết thúc bằng các con số:
View bao nhiêu, Engagement rate thế nào, CTR, đơn hàng, GMV đạt hay không đạt KPI.
Nhưng một báo cáo chỉ có số liệu thực chất chưa trả lời được 2 câu hỏi quan trọng nhất:
- Vì sao campaign này hoạt động tốt (hoặc kém)?
- Lần sau chúng ta nên làm gì khác đi?
Khi không có insight rõ ràng, việc tối ưu campaign dễ rơi vào cảm tính hoặc lặp lại cách làm cũ.
Từ khi bắt đầu sử dụng AI trong quá trình phân tích performance, cách tôi nhìn dữ liệu đã thay đổi khá nhiều.
1. AI giúp nhìn ra pattern thay vì chỉ nhìn từng con số
Thay vì đọc từng dòng số liệu rời rạc, tôi dùng AI để tổng hợp và phân tích theo nhiều chiều:
- So sánh performance giữa các nhóm KOC (micro vs mid-tier).
- Đối chiếu format nội dung (review, before-after, unbox, tutorial).
- Phân tích mối liên hệ giữa view – retention – CTR – conversion.
- Nhận diện khung giờ đăng và hook ảnh hưởng đến engagement.
AI giúp tôi nhanh chóng nhìn thấy các pattern mà nếu làm thủ công sẽ rất mất thời gian hoặc dễ bỏ sót.
Ví dụ, có những KOC không tạo nhiều view nhưng tỷ lệ click và đơn hàng lại cao – điều này gợi ý rằng chất lượng traffic quan trọng hơn số lượng traffic.
⸻
2. Từ số liệu sang insight có thể hành động
Điểm khác biệt lớn nhất không nằm ở việc “biết số”, mà ở việc chuyển số liệu thành quyết định vận hành cụ thể.
Thay vì kết luận:
“Video format A có CTR cao hơn format B.”
AI giúp tôi diễn giải thành insight hành động:
“Những video có nội dung review trải nghiệm thực tế, CTA xuất hiện sớm đang tạo conversion tốt hơn so với unbox thuần. Nên ưu tiên brief dạng này cho nhóm KOC tiếp theo.”
Insight không còn mang tính mô tả, mà trực tiếp dẫn đến hành động.
⸻
3. Ứng dụng insight vào campaign tiếp theo
Từ các phân tích đó, tôi có thể:
• Tinh chỉnh tiêu chí booking KOC (ưu tiên nhóm tạo conversion tốt, không chỉ view cao).
• Điều chỉnh guideline nội dung và cấu trúc video.
• Phân bổ ngân sách seeding hợp lý hơn.
• Thiết kế test A/B có chủ đích thay vì thử ngẫu nhiên.
Kết quả là campaign sau không chỉ “chạy lại”, mà được tối ưu có hệ thống.
⸻
4. Góc nhìn cá nhân
AI không thay thế tư duy phân tích của con người, nhưng đóng vai trò như một analytical assistant giúp xử lý dữ liệu nhanh, khách quan và có cấu trúc hơn.
Với tôi, người làm vận hành campaign cần dịch chuyển từ:
Làm báo cáo → tối ưu hiệu quả dựa trên dữ liệu.
Đó mới là giá trị thật sự của việc ứng dụng AI trong công việc hàng ngày.