Trong vai trò Booking KOC/KOL thuộc team Creator Partnership tại Ecomobi, tôi Minhntn chịu trách nhiệm lên plan cho hàng loạt SKU mà brand launching, yêu cầu mỗi creator không chỉ phù hợp về chân dung và định hướng kênh (Affiliate, Branding hay UGC) mà còn phải đáp ứng nhiều chỉ số hiệu suất cụ thể như NMV, AOV, phân bố giới tính và độ tuổi khán giả. Dù công ty đã trang bị tool Admin với đầy đủ dữ liệu: follower, category, hoa hồng đến thông tin liên hệ. Tuy nhiên quy trình sàng lọc ban đầu vẫn chiếm rất nhiều thời gian.
Mỗi tuần, tôi phải dành khoảng 5–6 tiếng để export dữ liệu
- Tính toán thủ công các chỉ số như ROI, engagement rate, hay mức độ tăng trưởng follower một cách bền vững; với nhóm KOC định hướng UGC
- Kiểm tra thêm các yếu tố định tính như lịch sử scandal, độ phủ kênh, hoặc tone giọng có phù hợp với brief hay không. tất cả đều dựa vào quan sát trực tiếp và kinh nghiệm cá nhân, dễ bỏ sót và khó chuẩn hóa khi scale.
Từ tháng 8/2025, tôi và Thanh Trúc( TrucLT) – đồng nghiệp phụ trách mảng Booking UGC, người thường xuyên phải xử lý hàng trăm creator mỗi chiến dịch với yêu cầu kiểm duyệt kênh rất kỹ, đã cùng xây dựng một cách làm mới
Trước tiên, chúng tôi chuẩn hóa output từ Admin thành bảng dữ liệu có cấu trúc, sau đó sử dụng prompt engineering trên Claude 3.5 để “hỏi” thẳng vào tập dữ liệu thay vì dò tay
Ví dụ
- Thay vì lọc Excel bằng tay để tìm KOL có “trên 50% khán giả nữ 25–35 tuổi, AOV ≥ 380.000 đồng và tỉ lệ hủy đơn dưới 20%”
- Nhập prompt . AI không chỉ trả ra danh sách, mà còn giải thích tại sao từng KOL phù hợp, hoặc gợi ý điều chỉnh gì nếu NMV kỳ vọng chỉ đạt 80% so với kỳ trước (chẳng hạn: giảm số lượng sample từ 2 xuống 1, hoặc đề xuất tăng commission 2% để bù vào rủi ro CIR vượt ngưỡng).
Để thấy rõ hơn hiệu quả của cách làm này, tôi xin chia sẻ một cách thực tế từ chiến dịch Super Brand Day 9.9 cho thương hiệu Maybelline. Trước đây, với một brief yêu cầu KOC UGC có khả năng tạo content gần gũi, tự nhiên và tập trung vào nhóm khách hàng Gen Z, chúng tôi thường mất khoảng 5 tiếng để sàng lọc và đánh giá 50 hồ sơ. Từ việc kiểm tra AOV, tỉ lệ hủy đơn, đến xem lại toàn bộ video gần nhất để cảm nhận tone giọng, góc quay, hay cách KOC lồng sản phẩm vào mạch kể chuyện. Lần này, nhờ workflow kết hợp Admin và AI, toàn bộ khâu lọc theo tiêu chí định lượng chỉ mất 2,5 tiếng. Chúng tôi nhanh chóng thu hẹp danh sách xuống còn 10 KOC tiềm năng, trong đó 7 người sau đó được brand approve và triển khai. Điều đáng mừng là sau 15 ngày kể từ khi các KOC lên sóng và set ads, hiệu suất chiến dịch vượt kỳ vọng: NMV đạt 123% so với target, và quan trọng hơn — CIR của toàn bộ video đều duy trì dưới ngưỡng 20%, giúp brand yên tâm scale thêm vào các dịp sau.
Tuy nhiên, điều tôi học được sau một thời gian dài làm việc cùng dữ liệu là: AI không thể thay thế cảm nhận của con người. Một mô hình có thể nói rằng một KOL có AOV cao, CIR thấp, khán giả đúng độ tuổi — nhưng nó không thể nhận ra chất giọng truyền cảm trong video, sự chân thành khi KOC chia sẻ trải nghiệm thật, hay cách họ lồng ghép sản phẩm một cách tinh tế đến mức khiến người xem muốn mua ngay mà không cảm thấy bị “quảng cáo”. Chính vì thế, thay vì dùng AI để quyết định, tôi chọn dùng nó để giải phóng, giúp loại bỏ nhanh 40 trên 50 hồ sơ không đáp ứng ngưỡng cơ bản (chẳng hạn AOV dưới 300.000 đồng hoặc tỉ lệ hủy đơn trên 25%). Để tôi và Thanh Trúc có thể dành trọn vẹn thời gian còn lại cho điều quan trọng hơn: xem kỹ từng video, cảm nhận tone giọng, đánh giá mức độ tin cậy và tiềm năng chuyển đổi những việc mà kinh nghiệm, trực giác và sự thấu hiểu brand của con người vẫn là yếu tố then chốt.
Kết quả sau bốn tháng triển khai liên tục — từ 1/8 đến 30/11 — là tổng cộng 16 giờ tiết kiệm/ 4 tháng, tương đương 2 ngày làm việc, đồng thời tỷ lệ KOL được brand phê duyệt tăng từ 68% lên 89%, phần lớn nhờ đề xuất đi kèm minh chứng định lượng và giải pháp xử lý rủi ro ngay từ giai đoạn đàm phán. Thành công này không chỉ đến từ công cụ, mà còn nhờ sự phối hợp giữa người hiểu dữ liệu (tôi) và người am tường quy trình UGC (Thanh Trúc), để biến AI thành một “đồng nghiệp biết hỏi đúng câu hỏi” chứ không chỉ là một công cụ tra cứu nhanh.