Những lời quảng cáo chạy tốt nhất thường không do người viết nghĩ ra, mà được nhặt từ chính câu chữ khách hàng dùng khi khen, chê, hỏi hoặc kể về sản phẩm. AI rất giỏi việc gom và phân nhóm hàng trăm câu như vậy, với điều kiện bạn ẩn danh dữ liệu trước và tự kiểm xem câu nào được phép dùng.
Bài này hướng dẫn quy trình bốn bước cho chủ cửa hàng và nhân viên marketing: thu chất liệu từ đánh giá, tin nhắn, ghi chú bán hàng; ẩn danh; nhờ AI gom cụm từ theo nhóm; và chuyển những cụm từ đó thành tiêu đề, lời quảng cáo. Việc vẽ chân dung khách đầy đủ và khảo sát chuyên sâu thuộc các chuyên mục khác; ở đây chỉ bàn phần chữ dùng cho quảng cáo.
Vì sao lời khách hay hơn lời người bán
Người bán nói về sản phẩm bằng ngôn ngữ của người bán: thành phần, quy trình, công nghệ, tâm huyết. Khách nói bằng ngôn ngữ của cuộc sống họ: "tóc không còn bết vào buổi chiều", "con chịu ăn rau", "ngồi làm việc cả buổi không đau lưng". Khi khách khác đọc quảng cáo, họ nhận ra mình trong câu chữ của khách cũ nhanh hơn nhiều so với câu chữ của người bán.
AI viết quảng cáo mà không có chất liệu từ khách sẽ dùng ngôn ngữ trung bình của ngành, vốn là ngôn ngữ người bán. Đó là lý do bản nháp nghe trơn tru mà không chạm. Đưa lời khách vào là cách nhanh nhất để kéo bản nháp về gần đời thật.
Lời khách còn cho bạn biết điều khách thật sự quan tâm, nhiều khi khác hẳn điều bạn tự hào. Ví dụ giả định: một tiệm giặt hấp ở Hà Nội luôn quảng cáo máy móc hiện đại, nhưng đọc lại tin nhắn mới thấy khách nhắc nhiều nhất chuyện "được nhắn báo khi đồ xong" và "đồ gấp gọn, không bị nhàu khi để trong cốp xe". Hai điểm đó trở thành thông điệp chính của đợt quảng cáo sau.
Cũng cần nói rõ: dùng ngôn ngữ của khách khác với việc dựng lời chứng thực giả. Bạn học cách khách nói để viết cho đúng, chứ không bịa ra khách để nói hộ mình.
Nguồn chất liệu có sẵn trong cửa hàng
Phần lớn cửa hàng nhỏ đã có rất nhiều lời khách nằm rải rác mà chưa ai đọc lại. Những nguồn nên gom:
- Đánh giá trên trang bán hàng, bản đồ và mạng xã hội, cả đánh giá tốt lẫn xấu.
- Tin nhắn hỏi trước khi mua: khách hỏi gì nhiều nhất cho biết họ lo điều gì.
- Tin nhắn sau khi nhận hàng, lời cảm ơn, lời phàn nàn, yêu cầu đổi trả.
- Bình luận dưới bài đăng và quảng cáo cũ.
- Ghi chú của nhân viên bán hàng và người giao hàng về những câu khách hay nói.
- Câu trả lời của khách khi được hỏi trực tiếp: vì sao chọn tiệm, suýt nữa thì không mua vì sao.
Đánh giá xấu đặc biệt có giá trị. Nó cho biết khách mong đợi gì mà chưa được đáp ứng, và đôi khi là điều đối thủ cũng đang làm hỏng, tức là cơ hội để bạn nói rõ cách mình làm khác. Nhưng chỉ nói điều đó khi bạn thật sự đã làm khác.
Gom khoảng năm mươi đến hai trăm câu là đủ cho cửa hàng nhỏ. Ít quá thì khó thấy quy luật, nhiều quá thì tốn công ẩn danh.
Ẩn danh trước khi đưa vào AI
Lời khách thường đi kèm tên, ảnh đại diện, số điện thoại, địa chỉ giao hàng. Không dán nguyên ảnh chụp tin nhắn hay bảng xuất dữ liệu vào công cụ AI. Làm theo thứ tự:
- Chép phần nội dung lời khách sang một tệp mới, không chép tên, ảnh, thời gian chính xác, mã đơn.
- Thay mọi tên người xuất hiện trong nội dung bằng ký hiệu như Khách A, bé B, chị C.
- Xoá số điện thoại, địa chỉ, tên công ty, biển số xe, mọi con số có thể dò ngược ra người.
- Bỏ những câu kể chuyện riêng tư như bệnh tật, chuyện gia đình, tài chính, dù chúng có vẻ đắt giá cho quảng cáo.
- Đọc lại toàn bộ tệp với câu hỏi: người ngoài đọc có đoán ra khách nào không. Nếu có, che thêm.
- Dùng công cụ AI theo quy định của cửa hàng hoặc công ty, ưu tiên tài khoản không dùng dữ liệu để huấn luyện nếu có.
Việc ẩn danh mất thêm thời gian nhưng là bước bắt buộc. Dữ liệu khách hàng là trách nhiệm của bạn, và quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân hiện hành đặt nghĩa vụ lên người thu thập, không lên công cụ.
Câu lệnh gom cụm từ theo nhóm
Khi đã có tệp ẩn danh, câu lệnh nên yêu cầu AI giữ nguyên chữ của khách, không diễn đạt lại. Đây là điểm khác biệt quan trọng: nếu AI viết lại bằng giọng của nó, bạn mất đúng thứ mình đang tìm.
Câu lệnh mẫu: "Dưới đây là khoảng một trăm câu khách hàng đã nói về một tiệm giặt hấp, đã ẩn danh. Hãy chia chúng thành các nhóm: lý do chọn tiệm, nỗi lo trước khi gửi đồ, điều khách hài lòng nhất, điều khách phàn nàn, cách khách mô tả kết quả. Trong mỗi nhóm, liệt kê nguyên văn các cụm từ khách hay dùng, ghi số lần xuất hiện gần đúng. Không diễn đạt lại, không thêm ý của bạn. Cuối cùng ghi ba cụm từ xuất hiện nhiều nhất ở mỗi nhóm."
Kết quả sẽ là một bảng cụm từ. Hãy đối chiếu ngẫu nhiên vài cụm từ với tệp gốc để chắc AI không tự chế. Công cụ AI đôi khi gộp hai câu khác nhau thành một cụm từ nghe hợp lý nhưng không ai nói. Nếu thấy cụm từ lạ, hỏi lại: "Cụm từ này xuất hiện ở câu nào trong dữ liệu?"
Số lần xuất hiện mà AI đếm chỉ là ước lượng. Nếu bạn cần con số chính xác cho báo cáo, đếm lại bằng bảng tính. Với mục đích viết quảng cáo, thứ tự tương đối là đủ.
Từ cụm từ của khách đến lời quảng cáo
Bước cuối là biến cụm từ thành chữ quảng cáo. Bảng dưới là ví dụ giả định cho tiệm giặt hấp, cho thấy mỗi nhóm cụm từ hợp với phần nào của mẫu quảng cáo.
| Nhóm cụm từ | Cụm từ khách hay dùng | Dùng ở đâu | Lời quảng cáo gợi ý |
|---|---|---|---|
| Nỗi lo trước khi gửi | sợ co rút, sợ phai màu áo trắng | Tiêu đề kiểu xoá nỗi ngại | Áo trắng gửi đi vẫn trắng: tiệm phân loại màu trước khi giặt |
| Điều hài lòng nhất | được nhắn báo khi xong | Phần thân, làm bằng chứng | Đồ xong là có tin nhắn, khỏi phải gọi hỏi |
| Cách mô tả kết quả | gấp gọn, để cốp xe không nhàu | Hình ảnh và phụ đề video | Cảnh xếp đồ vào túi, phụ đề: Gấp sẵn, bỏ cốp xe vẫn phẳng |
| Lý do chọn | gần chỗ làm, nhận đồ buổi tối | Nhắm đối tượng và lời mời | Mở cửa đến tối, ghé lấy trên đường đi làm về |
Để ý rằng không câu nào trong cột cuối dùng tính từ khen tiệm. Tất cả đều mô tả việc tiệm làm, bằng cách khách đã mô tả. Bạn có thể nhờ AI viết thêm biến thể cho từng dòng, kèm lời dặn giữ nguyên các cụm từ của khách.
Dùng nguyên văn lời khách: những điều phải có
Sự đồng ý rõ ràng. Học cách khách nói thì không cần xin phép, nhưng đăng nguyên văn một đánh giá kèm tên hoặc ảnh trong quảng cáo thì phải hỏi và được khách đồng ý. Lưu lại tin nhắn đồng ý để đối chiếu khi cần.
Không sửa làm đổi nghĩa. Bạn có thể cắt bớt cho gọn, sửa lỗi chính tả, nhưng không được thêm ý khách không nói, hay cắt đến mức câu khen có điều kiện thành câu khen tuyệt đối.
Đại diện, không chọn lọc lừa dối. Một lời khen hiếm hoi không nên được trình bày như trải nghiệm phổ biến. Nếu phần lớn khách nói khác, quảng cáo dựa trên lời khen đó dễ gây hiểu lầm.
Ngành nhạy cảm cẩn thận gấp đôi. Với thực phẩm bảo vệ sức khoẻ, mỹ phẩm, dịch vụ y tế, tài chính, việc dùng lời chứng thực của khách trong quảng cáo có thể bị hạn chế hoặc cấm theo quy định hiện hành. Kiểm văn bản quy định của ngành trước khi dùng.
Ví dụ đi trọn: từ một trăm tin nhắn đến ba mẫu quảng cáo (ví dụ giả định)
Một cửa hàng bán chăn ga gối ở Thái Nguyên gom khoảng một trăm hai mươi câu khách nói trong ba tháng: đánh giá trên trang bán hàng, tin nhắn hỏi trước khi mua và tin nhắn sau khi nhận hàng. Sau khi ẩn danh, chủ cửa hàng nhờ AI chia nhóm theo câu lệnh ở trên.
Kết quả cho thấy ba điều chủ cửa hàng không ngờ. Thứ nhất, câu hỏi trước khi mua xuất hiện nhiều nhất là "giặt máy có bị xù không", trong khi quảng cáo cũ toàn nói về họa tiết. Thứ hai, khách hài lòng thường nhắc "mùa hè nằm không bị nóng lưng", một chi tiết chưa từng có trong quảng cáo. Thứ ba, lời phàn nàn lặp lại là "kích thước ga ghi không rõ, mua về không vừa đệm".
Từ đó, cửa hàng làm ba việc. Viết một mẫu quảng cáo mở bằng câu hỏi khách hay hỏi, kèm cảnh quay thật cho thấy vải sau nhiều lần giặt máy. Viết một mẫu khác dùng cụm từ "nằm không nóng lưng" cho dòng sản phẩm vải mát, chạy vào đầu mùa hè. Và quan trọng hơn cả quảng cáo: sửa lại cách ghi kích thước trên trang sản phẩm, thêm hướng dẫn đo đệm.
Việc thứ ba không phải là việc của người viết quảng cáo, nhưng nó cho thấy giá trị thật của việc đọc lời khách. Một quảng cáo hay đưa khách đến một trang ghi kích thước mập mờ thì chỉ làm tăng số đơn bị trả lại. Lời khách vừa là chất liệu viết, vừa là danh sách việc cần sửa trong cửa hàng, và hai việc đó nên đi cùng nhau.
Câu hỏi thường gặp
Voice of customer là gì?
Đó là cách gọi chung cho những lời khách hàng tự nói về sản phẩm, nhu cầu và nỗi lo của họ, thu từ đánh giá, tin nhắn, phỏng vấn. Trong viết quảng cáo, người ta dùng chính cụm từ của khách để lời quảng cáo nghe gần với người đọc.
Có cần xin phép khách khi dùng đánh giá của họ để học cách viết không?
Nếu chỉ đọc để học cách khách nói và viết quảng cáo bằng chữ của mình, không đăng lại nguyên văn kèm danh tính, thì thường không cần xin phép. Nhưng muốn đăng nguyên văn lời khách, nhất là kèm tên hay ảnh, thì phải xin và được đồng ý.
Dán ảnh chụp tin nhắn của khách vào chatbot có sao không?
Không nên. Ảnh chụp thường còn tên, ảnh đại diện, số điện thoại và đôi khi địa chỉ. Hãy chép riêng phần nội dung sang tệp mới, thay tên bằng ký hiệu và xoá mọi chi tiết nhận diện trước khi đưa vào công cụ AI.
Cần bao nhiêu câu khách nói thì mới gom được quy luật?
Với cửa hàng nhỏ, khoảng năm mươi đến hai trăm câu từ nhiều nguồn khác nhau đã đủ để thấy những cụm từ lặp lại. Quan trọng là có cả lời khen, lời chê và câu hỏi trước khi mua, không chỉ chọn những đánh giá năm sao.
AI có thể tự bịa cụm từ khách không nói không?
Có thể. Khi gom và tóm tắt, AI đôi khi tạo ra cụm từ nghe hợp lý nhưng không có trong dữ liệu. Hãy yêu cầu giữ nguyên văn, đối chiếu ngẫu nhiên với tệp gốc, và hỏi lại AI cụm từ đó lấy từ câu nào.
Đánh giá xấu có dùng được cho quảng cáo không?
Không đăng lại đánh giá xấu, nhưng đọc kỹ để biết khách đang lo gì. Nếu bạn đã thật sự sửa được điều khách chê, quảng cáo nên nói rõ cách làm hiện tại, dùng đúng cụm từ khách từng lo lắng.