Trong khi nhiều doanh nghiệp vẫn đang thử nghiệm ChatGPT và các công cụ AI riêng lẻ, Liquid Death đang tiến xa hơn bằng cách tái cấu trúc cách bộ phận marketing vận hành. Thương hiệu đồ uống nổi tiếng với phong cách truyền thông táo bạo này đang hợp tác cùng Power Digital Marketing để xây dựng một hệ thống AI có khả năng phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định và tối ưu chiến dịch gần như liên tục.

Tại Advertising Week New York 2026, Benoit Vatere, Chief Media and Digital Commerce Officer của Liquid Death, chia sẻ tham vọng vận hành ngân sách marketing đáng kể với một đội ngũ nội bộ chỉ khoảng hai người.

Câu chuyện không chỉ nằm ở việc ứng dụng AI để tiết kiệm thời gian, mà còn đặt ra một thay đổi quan trọng trong marketing operations: Lợi thế cạnh tranh có thể chuyển từ quy mô đội ngũ sang tốc độ xử lý thông tin và khả năng hành động.

Liquid Death sử dụng AI để cạnh tranh với những doanh nghiệp lớn hơn

Liquid Death được biết đến là một challenger brand trong ngành đồ uống, thường xuyên tạo sự chú ý bằng những chiến dịch khác biệt và đôi khi mang tính châm biếm.

Tuy nhiên, khi doanh nghiệp phát triển nhanh, bài toán marketing không chỉ còn là sản xuất nội dung sáng tạo mà còn bao gồm quản lý dữ liệu, phân bổ ngân sách, theo dõi doanh thu và tối ưu hiệu quả truyền thông.

Theo Benoit Vatere, AI giúp Liquid Death duy trì một tổ chức tinh gọn, hạn chế chi phí vận hành và xử lý thông tin nhanh hơn.

Thay vì phải chờ các bộ phận tổng hợp báo cáo, gửi yêu cầu qua Slack hoặc viết những truy vấn dữ liệu riêng lẻ, đội ngũ có thể trực tiếp tương tác với hệ thống để nắm tình hình kinh doanh.

Đặc biệt, những hoạt động tối ưu retail media trước đây được xem xét theo tuần hoặc hai lần mỗi tuần hiện có thể được đánh giá hằng ngày.

Data Access → Faster Insights → Faster Decisions → Continuous Optimization.

Đối với một thương hiệu có quy mô tổ chức nhỏ hơn các tập đoàn FMCG lớn, tốc độ phản ứng có thể trở thành lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Ba cấp độ ứng dụng AI trong tổ chức marketing

Jeff Mason, CEO của Power Digital Marketing, chia quá trình phát triển tổ chức ứng dụng AI thành ba cấp độ.

Cấp độ

Đặc điểm

Vai trò của AI

AI-curious

Nhân sự sử dụng các mô hình phổ biến như ChatGPT hoặc Claude

Hỗ trợ các tác vụ riêng lẻ

AI-assisted

Doanh nghiệp xây dựng intelligence layer kết nối dữ liệu và bối cảnh nội bộ

Hỗ trợ phân tích và ra quyết định

AI-native

Intelligence layer được kết hợp với orchestration layer và ứng dụng vận hành riêng

AI tham gia trực tiếp vào workflow và quá trình thực thi

Sự khác biệt lớn nhất không nằm ở việc doanh nghiệp sử dụng mô hình AI nào, mà là AI được tích hợp sâu đến đâu vào hệ thống vận hành.

Ở cấp độ đầu tiên, AI chủ yếu giúp nhân sự làm việc nhanh hơn.

Ở cấp độ AI-native, doanh nghiệp bắt đầu thiết kế lại quy trình để AI có thể phối hợp dữ liệu, con người và những công cụ thực thi trong cùng một hệ thống.

Đây là sự chuyển dịch từ AI as a Tool sang AI as an Operating System.

Power Digital xây dựng hệ sinh thái AI riêng cho Liquid Death

Để triển khai chiến lược này, Liquid Death hợp tác cùng Power Digital Marketing, đơn vị phát triển một hệ sinh thái AI gồm ba thành phần chính.

Iris đóng vai trò intelligence layer, hỗ trợ khai thác và diễn giải dữ liệu.

Omega là operating system, kết nối dữ liệu, quy trình và các hoạt động vận hành.

Creative Affinity tập trung vào creative intelligence, hỗ trợ phân tích và cải thiện hoạt động sáng tạo.

Thay vì sử dụng nhiều công cụ độc lập, hệ thống hướng đến việc kết nối thông tin và hoạt động marketing trong một môi trường chung.

Theo bài chia sẻ, Liquid Death đã thực hiện 17 lần điều chỉnh Omega trong vòng ba tuần nhằm cải thiện mức độ phù hợp với nhu cầu vận hành thực tế.

Điểm đáng chú ý là hệ thống không được xem như một sản phẩm hoàn thiện ngay từ đầu, mà liên tục được tinh chỉnh dựa trên cách đội ngũ sử dụng.

Build → Use → Evaluate → Improve → Repeat.

Cách tiếp cận này biến quá trình triển khai AI thành một hoạt động phát triển năng lực nội bộ liên tục.

Từ báo cáo marketing sang hệ thống hỗ trợ hành động

Một trong những hạn chế phổ biến của marketing analytics là khoảng cách giữa dữ liệu và hành động.

Doanh nghiệp có thể sở hữu dashboard, báo cáo hiệu quả quảng cáo và dữ liệu doanh thu, nhưng vẫn cần nhiều thời gian để tổng hợp, diễn giải và chuyển thông tin thành quyết định.

Liquid Death đang tìm cách rút ngắn khoảng cách này.

Theo Vatere, hệ thống AI giúp đội ngũ thực hiện ba nhiệm vụ: tự khai thác dữ liệu, đánh giá hiệu quả truyền thông và doanh thu, sau đó đưa ra hành động tối ưu nhanh hơn.

Đây là điểm khác biệt giữa reporting automation và decision-oriented automation.

Reporting automation giúp giảm thời gian lập báo cáo. Trong khi đó, decision-oriented automation hướng đến việc biến dữ liệu thành những đề xuất hoặc hành động cụ thể.

Tuy nhiên, tốc độ không thể thay thế độ chính xác. Khi AI tham gia sâu vào quá trình vận hành, doanh nghiệp càng cần cơ chế kiểm tra dữ liệu, xác thực kết quả và phân định rõ những quyết định nào cần con người phê duyệt.

Vì sao dữ liệu nội bộ quan trọng hơn việc sở hữu công cụ AI?

Một nhận định đáng chú ý của Power Digital là các mô hình AI phổ biến đang dần trở thành công cụ mà hầu hết doanh nghiệp đều có thể tiếp cận.

Nếu mọi tổ chức cùng sử dụng những công cụ tương tự, bản thân việc có ChatGPT hay Claude khó tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Lợi thế thực sự có thể đến từ cách doanh nghiệp xây dựng proprietary intelligence dựa trên dữ liệu, quy trình và kinh nghiệm vận hành của riêng mình.

Ví dụ, một hệ thống hiểu được lịch sử chiến dịch, cấu trúc doanh thu, đặc điểm khách hàng và cách doanh nghiệp phân bổ ngân sách sẽ có khả năng đưa ra phân tích phù hợp hơn so với một công cụ chỉ tiếp nhận những câu hỏi độc lập.

Internal Data + Business Context + AI Orchestration = Proprietary Intelligence.

Theo thời gian, hệ thống này có thể trở thành một dạng tài sản trí tuệ nội bộ, giúp doanh nghiệp tích lũy kiến thức và cải thiện năng lực ra quyết định.

Tuy nhiên, điều kiện tiên quyết vẫn là chất lượng dữ liệu. Nếu dữ liệu thiếu nhất quán hoặc hệ thống tracking không chính xác, AI có thể xử lý nhanh hơn nhưng vẫn tạo ra những kết luận sai lệch.

AI-native không đơn thuần là cắt giảm nhân sự

Tham vọng vận hành ngân sách lớn với hai nhân sự nội bộ của Liquid Death đặt ra câu hỏi về cấu trúc đội ngũ marketing trong tương lai.

AI có thể giảm đáng kể thời gian dành cho những công việc lặp lại như tổng hợp dữ liệu, xây dựng báo cáo hoặc kiểm tra biến động hiệu quả chiến dịch.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa mọi chức năng marketing đều có thể được tự động hóa hoàn toàn.

Brand positioning, consumer insight, creative direction, quản trị rủi ro và lựa chọn chiến lược tăng trưởng vẫn đòi hỏi khả năng đánh giá trong bối cảnh kinh doanh cụ thể.

Ngoài ra, đội ngũ nội bộ tinh gọn không đồng nghĩa toàn bộ hoạt động được thực hiện chỉ bởi hai người, bởi Liquid Death vẫn hợp tác với đối tác agency và sử dụng hệ thống công nghệ bên ngoài.

Vì vậy, mô hình AI-native nên được hiểu là cách tăng năng lực vận hành trên mỗi nhân sự, thay vì chỉ là chiến lược giảm số lượng nhân viên.

Khi marketing operations trở thành lợi thế cạnh tranh

Trường hợp Liquid Death phản ánh một sự thay đổi trong cách doanh nghiệp xây dựng năng lực marketing.

Trước đây, lợi thế thường gắn với quy mô ngân sách, số lượng nhân sự, hệ thống agency hoặc khả năng tiếp cận các công cụ phân tích chuyên biệt.

AI đang làm giảm một phần rào cản này, cho phép những tổ chức nhỏ xử lý khối lượng dữ liệu và công việc lớn hơn.

Tuy nhiên, khác biệt giữa doanh nghiệp chỉ sử dụng AI và doanh nghiệp vận hành theo mô hình AI-native nằm ở khả năng tích hợp công nghệ vào toàn bộ quá trình làm việc.

Data Infrastructure → Intelligence Layer → Workflow Automation → Faster Execution → Organizational Learning.

Điều này cũng cho thấy chuyển đổi AI trong marketing không nên bắt đầu bằng câu hỏi nên mua công cụ nào, mà cần xác định những quy trình đang tiêu tốn nhiều nguồn lực, dữ liệu nào thực sự có giá trị và quyết định nào có thể được cải thiện nhờ AI.

Bài học lớn nhất từ Liquid Death là AI không chỉ giúp đội ngũ marketing làm việc nhanh hơn. Khi được tích hợp đúng cách, AI có thể thay đổi cấu trúc vận hành, rút ngắn khoảng cách từ dữ liệu đến hành động và giúp những thương hiệu nhỏ cạnh tranh hiệu quả hơn với các tổ chức lớn.