1. Ứng dụng Social Identity Graph để tăng hiệu suất quảng cáo Bước sang 2026, khi các nền tảng hạn chế thu thập dữ liệu người dùng, việc nhắm mục tiêu trở nên kém chính xác hơn. Social Data mở ra một cách tiếp cận mới: không dựa vào dự đoán mà dựa vào hành vi xã hội thật của người dùng. Khi doanh nghiệp hiểu người dùng đang tương tác gì, theo dõi ai, tham gia cộng đồng nào, việc chạy quảng cáo trở nên tiết kiệm và hiệu quả hơn. Hiệu suất cải thiện không phải nhờ chi nhiều hơn, mà nhờ chi đúng hơn. 2. Dự đoán chuyển đổi bằng Social Intent Data Marketing 2026 sẽ không còn là cuộc chơi của “phễu lớn” mà là cuộc chơi của khả năng dự đoán ai thực sự sẵn sàng chuyển đổi. Social Intent Data giúp doanh nghiệp đánh giá mức độ quan tâm của từng nhóm người dùng dựa trên tín hiệu xã hội như tần suất tương tác, chủ đề họ đang theo dõi, độ nghiêm túc trong hành vi tìm hiểu. Khi doanh nghiệp biết nhóm khách hàng nào có khả năng sẵn sàng cao hơn, ngân sách quảng cáo được phân bổ thông minh hơn và kết quả được cải thiện đáng kể. 3. Bắt sóng xu hướng bằng Social Trend Mining Một chiến dịch hiệu quả thường không chỉ nhờ target đúng đối tượng mà còn phải chọn đúng thông điệp và đúng thời điểm. Social Data giúp doanh nghiệp phát hiện các chủ đề đang tăng trưởng trong cộng đồng và dự đoán xu hướng sẽ bùng lên trong thời gian gần. Khi nội dung quảng cáo phản ánh điều thị trường đang quan tâm, hiệu suất tự nhiên tăng vì người dùng cảm thấy thông điệp “trúng” với suy nghĩ của họ. Đây chính là điểm khác biệt lớn giữa chạy quảng cáo theo cảm tính và chạy quảng cáo theo dữ liệu. 4. Lookalike 3.0 dựa trên hành vi xã hội Lookalike truyền thống ngày càng khó hoạt động tốt, nhưng phiên bản Lookalike dựa trên Social Data lại mang đến độ chính xác cao hơn vì dựa vào những điểm tương đồng về hành vi thật. Người cùng tham gia một cộng đồng, cùng theo dõi một nhóm creator hoặc quan tâm chung một chủ đề thường có nhu cầu gần nhau. Điều này giúp doanh nghiệp tạo ra nhiều nhóm nhỏ nhưng rất chất lượng, từ đó mở rộng quảng cáo mà không làm giảm hiệu quả.

Nhiều người thường gom chung Social Data, Big Data và CRM Data vào một nhóm, nhưng thực tế chúng khác nhau khá rõ ràng nếu nhìn từ góc độ ứng dụng trong kinh doanh và marketing. CRM Data là dữ liệu bạn có được từ chính khách hàng của mình: thông tin họ đã đăng ký, lịch sử mua hàng, số lần họ tương tác với đội ngũ chăm sóc, các yêu cầu hỗ trợ và những hành vi xảy ra bên trong hệ thống của bạn. Dữ liệu này thường rất rõ ràng, nhưng lại có một hạn chế lớn: nó chỉ cho bạn thấy những gì diễn ra sau khi khách hàng đã vào hệ thống. Bạn không thể biết họ quan tâm điều gì trước đó hay vì sao họ tìm đến bạn. Big Data là thế giới dữ liệu rất rộng, bao gồm mọi thứ từ hành vi trên website, tín hiệu thiết bị, dữ liệu ứng dụng, dữ liệu giao dịch, vị trí, thời tiết cho đến dữ liệu cảm biến. Nó giống như một siêu kho chứa tất cả loại thông tin mà doanh nghiệp có thể khai thác để phân tích ở quy mô lớn. Big Data rất mạnh, nhưng để dùng được, doanh nghiệp cần bộ máy phân tích phức tạp và mục tiêu rõ ràng, nếu không sẽ rất dễ bị ngợp và không biết bắt đầu từ đâu. Social Data là một mảnh ghép hoàn toàn khác. Đây là dữ liệu phản ánh hành vi, sở thích, cuộc trò chuyện, cộng đồng, người mà người dùng theo dõi và những chủ đề họ tương tác trên các nền tảng xã hội. Social Data cho bạn biết khách hàng đang quan tâm điều gì ngay lúc này, họ thuộc nhóm nào, họ chịu ảnh hưởng bởi ai và họ có thể sắp có nhu cầu gì. Điểm mạnh nhất của Social Data là tính cập nhật và sát với đời sống thật, vì hành vi xã hội thường phản ánh chính xác nhu cầu và cảm xúc hiện tại của người dùng. Nếu tóm lại một cách đơn giản, CRM Data nói về những gì bạn biết sau khi khách hàng đã vào hệ thống, Big Data cho bạn bức tranh tổng thể ở quy mô rất lớn, còn Social Data cho bạn biết điều gì đang diễn ra bên ngoài, trong môi trường mà khách hàng dành phần lớn thời gian mỗi ngày. Doanh nghiệp mạnh nhất thường là doanh nghiệp biết kết hợp cả ba loại dữ liệu này thành một bức tranh thống nhất, trong đó Social Data đóng vai trò giúp marketing và bán hàng hiểu người dùng nhanh hơn, đúng hơn và kịp thời hơn.

Lướt Social Data 3 tháng gần đây của ngành Mỹ phẩm & Thời trang, mình phát hiện một tín hiệu cực mạnh: Các content quảng cáo được quay dựng chỉn chu, studio xịn sò đang có chỉ số Engagement (tương tác) giảm 40% so với cùng kỳ năm ngoái. Ngược lại, những video quay bằng điện thoại, rung lắc, ánh sáng tự nhiên, thậm chí nói vấp... lại đang thắng lớn. Tại sao? Insight rút ra: 1. Trust Issue (Vấn đề niềm tin): Người dùng đã quá "nhờn" với quảng cáo đẹp. Họ mặc định: Đẹp = Diễn = Không thật. 2. Raw is King: Xu hướng "UGC" (User Generated Content) và "Honest Review" (Review thật thà, có khen có chê) đang lên ngôi. Người dùng muốn thấy texture sản phẩm trên da thật chứ không phải qua 7 lớp filter. Lời khuyên cho C-level & Brand Manager: Năm 2025, thay vì đổ tiền thuê Production House xịn, hãy xây dựng đội ngũ KOC nội bộ hoặc khuyến khích khách hàng quay feedback thật. Xấu một chút, nhưng ra đơn. Anh em thấy đúng không? Brand của mọi người đã chuyển dịch sang dạng content "mộc" này chưa?

Dựa trên dữ liệu tổng hợp từ các nền tảng mạng xã hội, dưới đây là 5 ngành có mức tăng trưởng Buzz nổi bật nhất trong Q4 1. Beauty & Personal Care – Tăng trưởng mạnh nhờ “review chân thật” Buzz tăng cao nhất nhờ các nội dung honest review, routine thật, so sánh sản phẩm và skincare giá rẻ cho GenZ.Insight hành động: thương hiệu nên ưu tiên KOC > KOL, tập trung micro-review và nội dung testimonial thật. 2. F&B Người dùng nói nhiều về quán mới, món mới, healthy food, zero sugar và trải nghiệm ăn nhanh.Insight hành động: tạo combo giới hạn theo trend, tối ưu nội dung short-form “quán này có gì lạ?”, khuyến khích khách hàng tạo UGC. 3. Education & Career – Nổi bật vì nhu cầu nâng cấp kỹ năng Đầu năm là mùa người dùng tìm: khóa học ngắn, AI tool, kỹ năng digital, tiếng Anh.Insight hành động: thương hiệu học tập/edtech nên tập trung nội dung “học nhanh – áp dụng ngay”, chia sẻ case thật của học viên. 4. Finance – Tăng trưởng nhờ cuộc đua quản lý tiền & đầu tư an toàn Buzz về tài chính cá nhân, tiết kiệm, bảo hiểm, chứng khoán và AI trong đầu tư tăng trở lại.Insight hành động: tạo nội dung minh hoạ đơn giản, case tiết kiệm 30 ngày, hướng dẫn “làm sao để kiểm soát chi tiêu”. 5. Retail – Tăng mạnh do hành vi săn deal và đánh giá sản phẩm Người dùng tìm nhiều về đồ gia dụng, thiết bị công nghệ giá tốt, thời trang theo xu hướng.Insight hành động: ưu tiên livestream commerce, format “đập hộp giá thật”, và chiến dịch flash sale gắn câu chuyện thương hiệu. Một ghi chú quan trọng cho doanh nghiệp Buzz tăng không chỉ cho thấy mức độ quan tâm, mà còn cho biết doanh nghiệp nên đầu tư nguồn lực vào đâu, đặc biệt khi ngân sách marketing 2025 đang bị cắt giảm ở nhiều ngành. Nếu bạn muốn theo dõi Buzz real-time theo ngành, hoặc cần báo cáo Social Data theo tuần/tháng, bạn có thể sử dụng công cụ phân tích mà mình đang dùng tại đây: https://thealita.com/

6 tháng gần đây, social media chứng kiến một cú shift lớn: người dùng không chỉ xem nội dung AI — họ sống cùng AI. Từ video “AI kể xấu thói quen GenZ”, clip clone giọng idol, đến hình ảnh “từ chữ thành art”… lượt xem tăng vọt vì AI đang chạm vào nhu cầu giải trí + cá nhân hoá + tò mò của người dùng. Insight lớn từ hành vi người dùng (kèm số liệu Social Data): - +70% lượng thảo luận về AI Content trên mạng xã hội. - +32% mức hoàn thành của video explainer dùng AI (người xem xem lâu hơn vì hiệu ứng wow). - +110% tỷ lệ share ở các nội dung “AI trong đời sống”. - 40% marketer dùng AI hằng tuần để thử nghiệm nội dung mới. Những con số này xuất phát từ hành vi rất rõ: - Người xem tò mò muốn test công nghệ mới. - Format AI dễ nhân bản → dễ tạo trend. - Nội dung dùng AI thường tạo cảm giác “mượt – đẹp – nhanh” → tăng trải nghiệm xem. AI đang len lỏi vào đời sống qua 4 nhóm nội dung: - Giải trí: meme, chuyển giọng, animation ngắn. - Công việc: viết caption, phân tích insight nhẹ, tạo nội dung thô. - Cá nhân hoá: avatar, moodboard, thiệp, message tặng nhau. - Tự động hoá: tóm tắt email, checklist, nhắc việc. Doanh nghiệp nên làm gì để tận dụng trend này? 1. Đưa AI vào content nhưng theo phong cách “đời sống” Thay vì khoe công nghệ → hãy kể câu chuyện:“AI giúp bạn tiết kiệm 2 giờ làm proposal như thế nào?” “AI giúp một nhân viên sale tạo 10 phiên bản tin nhắn follow-up ra sao?” 2. Dùng Social Data để bắt đúng format đang tăng trưởng - Ưu tiên format có tỷ lệ share cao:→ Content so sánh “Trước & Sau khi dùng AI”→ Clone voice / chỉnh giọng→ Meme AI + tình huống đời sống 3. Tăng tốc thử nghiệm nội dung Một idea có thể tạo 5–10 bản test trong 24h nhờ AI → dễ tìm format viral mà chi phí thấp. 4. Kết hợp Big Data Dùng Big Data để tìm nội dung người dùng đang bàn luận → sau đó dùng AI để sản xuất nhanh → tạo vòng lặp viral tự nhiên.