AI trong thương mại điện tử là gì
AI trong thương mại điện tử là ứng dụng công nghệ như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính vào quy trình và các hoạt động kinh doanh trực tuyến.
Mục tiêu chính của ứng dụng AI trong thương mại điện tử là tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, nâng cao đáng kể trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua cá nhân hóa và hỗ trợ kịp thời, đồng thời tăng cường khả năng cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu cho doanh nghiệp.
Thương mại điện tử (TMĐT) đã và đang trải qua giai đoạn phát triển bùng nổ trên phạm vi toàn cầu cũng như tại Việt Nam.
Quy mô thị trường TMĐT Việt Nam được dự báo có thể đạt 45 tỷ USD vào năm 2025, thuộc nhóm 3 quốc gia dẫn đầu Đông Nam Á.
Năm 2024, thị trường này đã đạt trên 25 tỷ USD, tăng trưởng 20% so với năm 2023 2, với tỷ lệ dân số tham gia mua sắm trực tuyến chiếm khoảng 60%.
Tăng trưởng mạnh mẽ cùng với sự gia nhập của các sàn TMĐT lớn trên thế giới đã tạo ra một môi trường cạnh tranh vô cùng khốc liệt.
Các doanh nghiệp không chỉ phải đối mặt với áp lực cạnh tranh từ đối thủ trong và ngoài nước mà còn phải đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của người tiêu dùng về trải nghiệm mua sắm liền mạch, cá nhân hóa và dịch vụ chất lượng.
Trong bối cảnh đó, Trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công nghệ then chốt, đóng vai trò trung tâm trong việc thúc đẩy đổi mới và phát triển bền vững cho ngành TMĐT.
AI không còn đơn thuần là một xu hướng công nghệ mà đã trở thành yếu tố “DNA” của nhiều doanh nghiệp TMĐT hàng đầu và là động lực tăng trưởng cốt lõi của thị trường.
Ứng dụng AI giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành, nâng cao năng suất, cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong một thị trường không ngừng biến động.
Thực tế cho thấy, AI không còn là một lựa chọn xa xỉ hay một thử nghiệm công nghệ mà đang dần trở thành yếu tố sống còn.
Các doanh nghiệp TMĐT cần phải nhận thức rằng việc chậm chân trong việc ứng dụng AI có thể dẫn đến nguy cơ bị tụt hậu đáng kể so với đối thủ.
Kỳ vọng của người tiêu dùng ngày càng tăng cao, họ không chỉ mong muốn sản phẩm chất lượng mà còn đòi hỏi trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa sâu sắc, dịch vụ hỗ trợ nhanh chóng và tiện lợi.
AI cung cấp bộ công cụ mạnh mẽ để đáp ứng những kỳ vọng này, từ việc gợi ý sản phẩm chính xác đến việc hỗ trợ khách hàng tức thì thông qua chatbot thông minh hay tối ưu hóa quy trình logistics để giao hàng nhanh hơn.
Do đó đầu tư và triển khai AI một cách chiến lược là yêu cầu cấp thiết đối với mọi doanh nghiệp TMĐT muốn tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên số.
Ứng dụng nổi bật trong thực tế
Cá nhân hóa và siêu cá nhân hóa
Thu thập dữ liệu toàn diện
Cốt lõi của cá nhân hóa dựa trên AI nằm ở khả năng thu thập đa dạng dữ liệu khách hàng.
Các thuật toán học máy thu thập và phân tích thông tin từ nhiều nguồn: lịch sử duyệt web, sản phẩm đã xem, mặt hàng đã thêm vào giỏ hàng, lịch sử mua sắm, truy vấn tìm kiếm, thông tin nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, vị trí địa lý và thậm chí hoạt động trên mạng xã hội.
Hệ thống AI còn khai thác dữ liệu tinh tế hơn như thời gian tương tác và phân tích cảm xúc từ đánh giá hoặc phản hồi của khách hàng.
Kho dữ liệu khổng lồ này tạo nền tảng để hiểu sâu về khách hàng.
Dữ liệu càng phong phú và đa dạng, việc cá nhân hóa càng chính xác và phù hợp.
Ví dụ: Một nền tảng thương mại điện tử có thể ghi nhận khách hàng thường xem điện thoại Samsung vào buổi tối, thường đọc đánh giá kỹ lưỡng và hay so sánh giá cả.
Từ đó cung cấp thông tin so sánh chi tiết giữa các mẫu Samsung khi khách hàng truy cập vào buổi tối.
Phân tích hành vi chuyên sâu
Sau khi thu thập dữ liệu, AI sử dụng kỹ thuật học máy để nhận diện mẫu hình và hành vi đặc trưng của từng khách hàng.
Các thuật toán này phân đoạn người dùng dựa trên sở thích, dự đoán nhu cầu tương lai và nhận biết những ưu tiên tinh tế mà phân tích truyền thống khó phát hiện.
Chẳng hạn khi phân tích tốc độ duyệt web, số lần ghé thăm lặp lại các danh mục cụ thể, hoặc thời gian dừng lại ở trang sản phẩm, AI có thể suy luận khách hàng có xu hướng thích sản phẩm nào.
Thông tin về hành vi khách hàng giúp hệ thống vượt qua các giả định đơn thuần về nhân khẩu học và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cao.
Ví dụ: Nền tảng phim trực tuyến không chỉ gợi ý phim dựa trên thể loại từng xem, mà còn dựa vào hành vi chi tiết như thường bỏ dở phim sau 10 phút với một đạo diễn nhất định hay thường xem hết phim có sự xuất hiện của một diễn viên cụ thể.
Nội dung động và gợi ý sản phẩm
Sử dụng kết quả từ phân tích dữ liệu, AI điều chỉnh linh hoạt nội dung hiển thị cho mỗi người dùng.
Điều này bao gồm từ gợi ý sản phẩm cá nhân hóa, banner quảng cáo đến email và quảng cáo được điều chỉnh theo sở thích cá nhân.
Khác với trang web tĩnh hiển thị cùng một sản phẩm hoặc ưu đãi cho mọi khách truy cập, nền tảng ứng dụng AI thích ứng giao diện theo thời gian thực.
Ví dụ: người dùng quan tâm đến đồ thể thao có thể thấy banner trang chủ hoặc ưu đãi đặc biệt khác so với người duyệt tìm thiết bị điện tử.
Mức độ tùy chỉnh này nâng cao sự tương tác bằng cách làm cho mỗi lần truy cập trở nên độc đáo và phù hợp.
Ví dụ: Sàn giao dịch thương mại điện tử có thể hiển thị trang chủ hoàn toàn khác nhau cho hai người dùng.
Một người thấy các sản phẩm thời trang nữ cao cấp đang giảm giá, trong khi người kia nhìn thấy các thiết bị điện tử mới ra mắt, dựa trên lịch sử mua sắm của họ.
Phát triển đến siêu cá nhân hóa
Siêu cá nhân hóa đưa khái niệm này đi xa hơn bằng cách kết hợp các bộ dữ liệu phức tạp hơn như hồ sơ tâm lý, thông tin ngữ cảnh thời gian thực (như thời tiết hoặc vị trí),và hành vi người dùng ngay lập tức (nhấp chuột, mô hình cuộn trang).
Ứng dụng AI nâng cao giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu chính xác hơn và điều chỉnh mọi khía cạnh của hành trình khách hàng.
Ngoài việc gợi ý sản phẩm, siêu cá nhân hóa còn điều chỉnh linh hoạt thông điệp tiếp thị, chiến lược định giá, thời điểm đưa ra ưu đãi và kênh giao tiếp dựa trên vị trí của khách hàng trong hành trình mua sắm tại bất kỳ thời điểm nào.
Trải nghiệm trở nên mượt mà và trực quan, khiến khách hàng cảm thấy thương hiệu thực sự hiểu họ.
Ví dụ: Sàn giao dịch có thể gửi tin nhắn quảng cáo giảm giá áo khoác vào buổi sáng có dự báo nhiệt độ giảm đột ngột tại khu vực của khách hàng dựa trên dữ liệu vị trí và thời tiết.
Tương tác thời gian thực
Một đặc điểm quan trọng của cá nhân hóa dựa trên AI là khả năng hoạt động theo thời gian thực.
Khi khách hàng tương tác với trang thương mại điện tử hoặc ứng dụng, AI liên tục thu thập điểm dữ liệu mới và cập nhật ngay lập tức các gợi ý hoặc hiển thị nội dung.
Vòng phản hồi này đảm bảo cá nhân hóa luôn cập nhật và phản ứng với hành vi hoặc sở thích thay đổi.
Ví dụ: nếu khách hàng bỏ giỏ hàng chứa các mặt hàng nhất định, AI có thể ngay lập tức kích hoạt email nhắc nhở cá nhân hóa hoặc đưa ra chiết khấu đặc biệt cho những sản phẩm đó.
Sau khi khách hàng xem một chiếc laptop trên Website nhưng không mua, chỉ vài phút sau có thể nhận được thông báo từ ứng dụng với ưu đãi đặc biệt cho chính mẫu laptop đó hoặc các mẫu tương tự trong tầm giá.
Đạo đức và quản trị dữ liệu
Sự chuyển dịch từ cá nhân hóa cơ bản sang siêu cá nhân hóa đòi hỏi thu thập thông tin khách hàng chi tiết và nhạy cảm hơn.
Sự phụ thuộc ngày càng tăng vào dữ liệu làm dấy lên những quan ngại quan trọng về chất lượng dữ liệu, bảo mật, quyền riêng tư và sử dụng có đạo đức.
Doanh nghiệp phải đảm bảo quản lý dữ liệu khách hàng một cách có trách nhiệm, duy trì tính minh bạch về cách thông tin được thu thập và sử dụng.
Họ cũng cần các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khỏi vi phạm và lạm dụng.
Sử dụng AI có đạo đức là điều cần thiết để duy trì niềm tin của khách hàng trong khi mang lại trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc.
Ví dụ: Doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống đảm bảo người dùng có quyền kiểm soát dữ liệu nào được thu thập với tùy chọn rõ ràng để hạn chế việc theo dõi hành vi hoặc xóa lịch sử dữ liệu.
Tuy nhiên đồng thời vẫn cung cấp mức độ cá nhân hóa phù hợp với sự đồng ý của người dùng.
Chatbot, trợ lý ảo và đàm thoại
Hỗ trợ hành trình khách hàng
Chatbot AI và trợ lý ảo không còn giới hạn ở các tác vụ đơn giản; chúng xử lý nhiều chức năng đa dạng.
Các hệ thống này cung cấp phản hồi tức thì 24/7 cho những câu hỏi thường gặp, giúp khách hàng không cần đợi hỗ trợ từ con người.
Vượt ra ngoài những truy vấn cơ bản, trợ lý ảo còn đưa ra tư vấn sản phẩm cá nhân hóa bằng cách nắm bắt nhu cầu cá nhân.
Vì vậy giúp khách hàng tìm thấy sản phẩm phù hợp một cách nhanh chóng.
Chúng cũng hỗ trợ các hoạt động giao dịch như đặt hàng, kiểm tra tình trạng đơn hàng, quản lý hủy đơn hoặc trả hàng.
Trong một số trường hợp, xử lý các nhiệm vụ phức tạp như phê duyệt hoàn tiền hoặc đặt hàng lại.
Hơn nữa, chatbot thu thập phản hồi và thông tin khách hàng trong quá trình trò chuyện, giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ của họ.
Quan trọng hơn, các trợ lý này cá nhân hóa tương tác dựa trên lịch sử giao tiếp trước đó, khiến mỗi cuộc trò chuyện đều cảm thấy được thiết kế riêng cho người dùng.
Ví dụ: Chatbot của chuỗi cafe không chỉ giúp khách hàng đặt cà phê mà còn có thể ghi nhớ đồ uống yêu thích, giờ thường đặt hàng và gợi ý thêm bánh ngọt dựa trên lịch sử mua hàng trước đó.
Thực hiện hội thoại tự nhiên
Nền tảng kỹ thuật cốt lõi của các chatbot này bao gồm nhiều công nghệ AI.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp hệ thống hiểu ý nghĩa và ý định đằng sau tin nhắn của người dùng thay vì chỉ khớp từ khóa.
Học máy giúp chatbot cải thiện theo thời gian bằng cách học hỏi từ các tương tác trước đây, nâng cao độ chính xác và sự phù hợp trong phản hồi.
Sự xuất hiện của AI tạo sinh đánh dấu một bước tiến quan trọng.
Khác với bot dựa trên quy tắc bị giới hạn trong các kịch bản định sẵn, chatbot được hỗ trợ bởi AI tạo sinh có thể tạo ra các câu trả lời tự nhiên, phù hợp với ngữ cảnh và sáng tạo ngay lập tức.
Như vậy tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên và giống con người hơn nên có thể thích ứng linh hoạt với nhu cầu đa dạng của người dùng.
Ví dụ: Chatbot của công ty viễn thông không còn trả lời cứng nhắc theo kịch bản khi khách hàng hỏi về gói cước, mà có thể hiểu khi bạn nói “Tôi muốn một gói data nhiều nhưng không quá đắt”.
Từ đó đề xuất các gói cước cụ thể phù hợp với yêu cầu này.
Triển khai đa kênh và liền mạch
Thương mại đàm thoại không giới hạn ở một nền tảng.
Nó trải rộng trên trang web, ứng dụng nhắn tin, nền tảng mạng xã hội, và thậm chí là loa thông minh kích hoạt bằng giọng nói.
Hiện diện đa kênh đảm bảo khách hàng có thể tương tác với thương hiệu ở bất cứ đâu họ cảm thấy thoải mái nhất.
Chatbot AI tích hợp liền mạch trên các kênh này, cung cấp hỗ trợ nhất quán dù người mua liên hệ với thương hiệu qua Facebook Messenger, cửa sổ chat trên ứng dụng di động hoặc thông qua lệnh thoại trên thiết bị thông minh.
Hiện diện khắp nơi nâng cao khả năng tiếp cận và sự tiện lợi cho người dùng.
Ví dụ: Khách hàng của công ty Sữa có thể bắt đầu trao đổi với chatbot trên website để hỏi về sản phẩm sữa, sau đó chuyển sang Zalo để tiếp tục cuộc trò chuyện và thậm chí hoàn tất đơn hàng qua chatbot trên Facebook.
Tất cả đều với một trải nghiệm thống nhất.
Học hỏi liên tục theo thời gian thực
Chatbot AI hoạt động với các vòng phản hồi liên tục.
Khi tương tác với khách hàng theo thời gian thực, chúng thu thập các điểm dữ liệu mới về sở thích, cảm xúc và mẫu hành vi.
Các mô hình học máy sau đó cập nhật hiểu biết của mình tương ứng.
Quá trình học hỏi liên tục này có nghĩa là chatbot ngày càng trở nên thành thạo trong việc cá nhân hóa cuộc trò chuyện, dự đoán câu hỏi và đề xuất sản phẩm hoặc ưu đãi liên quan.
Ví dụ, nếu một khách hàng thường xuyên hỏi về các tính năng sản phẩm cụ thể hoặc kích cỡ, chatbot sẽ điều chỉnh phản hồi trong tương lai để phù hợp hơn với những sở thích đó ngay lập tức.
Chatbot của công ty sản xuất xe ô tô có thể nhận thấy khách hàng thường hỏi về phạm vi hoạt động của xe điện.
Vì vậy sẽ tự động cung cấp thông tin chi tiết về trạm sạc gần vị trí của khách hàng mà không cần yêu cầu cụ thể.
Ứng dụng thành công trong ngành
Nhiều công ty thương mại điện tử đã triển khai chatbot AI thành công để cải thiện dịch vụ khách hàng và doanh số.
Các nền tảng như Tiki và Shopee sử dụng chatbot để hỗ trợ khách hàng theo dõi đơn hàng và xử lý yêu cầu hủy đơn một cách hiệu quả.
Các thương hiệu toàn cầu như Sephora sử dụng trợ lý ảo để tư vấn sản phẩm làm đẹp cá nhân hóa.
Nhà bán lẻ thời trang H&M sử dụng chatbot để giúp khách hàng chọn đúng kích cỡ.
LazzieChat của Lazada hỗ trợ truy vấn đa ngôn ngữ, cho thấy cách AI có thể phục vụ các thị trường đa dạng.
Những ví dụ này minh họa cách chatbot đã phát triển từ những người phản hồi truy vấn đơn giản thành trợ lý bán hàng và tiếp thị thông minh không thể thiếu trong thương mại đàm thoại.
Nhiều hãng đã triển khai chatbot không chỉ hỗ trợ đặt hàng mà còn chủ động gợi ý thời điểm tốt để mua sắm dựa trên lịch sử giá.
Do đó giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 25% cho một số danh mục sản phẩm.
Xu hướng tác nhân AI tự chủ
Sự phát triển của chatbot AI trong thương mại điện tử chỉ ra một số xu hướng đầy hứa hẹn.
Một xu hướng là mô hình hỗ trợ kết hợp giữa con người và AI, trong đó chatbot xử lý các truy vấn thông thường nhưng liền mạch chuyển các vấn đề phức tạp cho nhân viên hỗ trợ khi cần thiết.
Sự cân bằng này đảm bảo hiệu quả mà không ảnh hưởng đến chất lượng.
Tích hợp đa kênh cũng đang trở nên quan trọng.
Khách hàng mong đợi sự chuyển tiếp dễ dàng giữa các thiết bị và nền tảng trong khi vẫn nhận được hỗ trợ nhất quán.
Khả năng thống nhất các điểm tiếp xúc này của AI là chìa khóa để cung cấp trải nghiệm mua sắm gắn kết.
Nhìn về phía trước, các tác nhân AI tự chủ đang thu hút sự chú ý.
Những bot tinh vi này có thể độc lập thực hiện các tác vụ phức tạp như đàm phán thỏa thuận hoặc quản lý nhiều giao dịch thay mặt cho người dùng hoặc doanh nghiệp.
Từ đó đưa đàm phán thương mại đàm thoại lên tầm cao mới.
Ví dụ: Công ty cung cấp dịch vụ ví điện tử đang phát triển tác nhân AI có thể tự động so sánh giá vé máy bay giữa nhiều hãng hàng không.
Sau đó đàm phán với nhà cung cấp để áp dụng mã giảm giá tối ưu và thậm chí điều chỉnh lịch trình dựa trên dự báo thời tiết.
Tất cả đều không cần sự can thiệp của người dùng sau khi họ đã đặt ra yêu cầu ban đầu.
Tối ưu hóa tìm kiếm sản phẩm
Tìm kiếm đa phương thức
AI mở rộng tìm kiếm truyền thống dựa trên văn bản bằng cách tích hợp các phương thức mới phù hợp với hành vi người tiêu dùng hiện đại:
Tìm kiếm hình ảnh giúp người mua sắm sử dụng từ ảnh chụp tại chỗ hoặc hình ảnh đã lưu để tìm những sản phẩm tương tự hoặc liên quan trên nền tảng thương mại điện tử.
Được hỗ trợ bởi thị giác máy tính, AI phân tích các yếu tố trực quan như hình dạng, màu sắc và mẫu mã để nhận diện sản phẩm mà không cần mô tả bằng văn bản.
Điều này đặc biệt hữu ích khi khách hàng không biết tên chính xác hoặc cách mô tả một món hàng.
Do đó giúp rút ngắn đáng kể quy trình tìm kiếm.
Tìm kiếm giọng nói, phát triển nhanh chóng với các trợ lý thông minh như Siri, Alexa và Google Assistant, giúp người dùng nói yêu cầu tìm kiếm thay vì gõ.
Các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói diễn giải đầu vào bằng giọng nói và trả về kết quả liên quan nhanh chóng.
Tương tác rảnh tay này phù hợp với xu hướng sử dụng thiết bị di động và thiết bị nhà thông minh.
Kết hợp lại, các tùy chọn tìm kiếm đa phương thức này mang đến cho khách hàng những cách linh hoạt để khám phá sản phẩm ngoài việc chỉ gõ từ khóa.
Ví dụ: Sàn giao dịch điện tử đã tích hợp tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh, giúp người dùng chụp ảnh một món đồ thời trang họ thấy ngoài đường và nhanh chóng tìm được sản phẩm tương tự trên nền tảng này thay vì phải mô tả bằng lời.
Gợi ý từ khóa thông minh
AI cải thiện giao diện tìm kiếm văn bản truyền thống bằng cách đưa ra gợi ý từ khóa thông minh hơn khi người dùng nhập vào thanh tìm kiếm.
Các thuật toán học máy phân tích bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm các truy vấn tìm kiếm trước đây, lịch sử duyệt web và thông tin sản phẩm để dự đoán những gì người dùng có thể đang tìm kiếm.
Tính năng tự động hoàn thành được hỗ trợ bởi AI không chỉ hoàn thành từ.
Nó dự đoán ý định bằng cách đề xuất các cụm từ phổ biến hoặc phù hợp với ngữ cảnh giúp người dùng tìm sản phẩm nhanh hơn và ít tốn công sức hơn.
Ví dụ: khi gõ “giày ch…” có thể gợi ý những từ như “giày chạy bộ nam” hoặc “giày chạy bộ dưới 1 triệu đồng” để hướng dẫn khách hàng đến các tìm kiếm chính xác hơn.
Một số doanh nghiệp đã tinh chỉnh hệ thống gợi ý tìm kiếm để khi khách hàng nhập “điện thoại pin”, hệ thống ngay lập tức gợi ý “điện thoại pin trâu 2 ngày” hoặc “điện thoại pin 5000mAh giá rẻ” dựa trên xu hướng tìm kiếm phổ biến trong khu vực của khách hàng.
Hiểu ý định người mua hàng
Một trong những lợi thế lớn nhất của AI là khả năng hiểu được ý định thực sự đằng sau truy vấn tìm kiếm thay vì chỉ khớp chuỗi văn bản.
Các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên phân tích cấu trúc câu, ngữ cảnh và ngữ nghĩa để diễn giải tốt hơn những gì người dùng mong muốn.
Điều này nghĩa là nếu một khách hàng tìm kiếm “giầy mùa đông thoải mái”, hệ thống hiểu các tính năng chính mong muốn (sự thoải mái, tính mùa vụ) và xếp hạng sản phẩm tương ứng ngay cả khi những từ chính xác đó không có trong tiêu đề sản phẩm.
Sự chuyển đổi từ khớp từ khóa sang hiểu ý định dẫn đến kết quả tìm kiếm phù hợp hơn nhiều và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Ví dụ: Doanh nghiệp đã cải tiến hệ thống tìm kiếm để khi người dùng nhập “máy lạnh tiết kiệm điện cho phòng nhỏ”, nó có thể hiểu và đưa ra các mẫu máy lạnh Inverter công suất thấp phù hợp cho không gian nhỏ, dù các sản phẩm này không nhất thiết phải có đúng những từ khóa đó trong mô tả.
Tối ưu hóa nội dung tự động
AI hỗ trợ doanh nghiệp thương mại điện tử nâng cao khả năng hiển thị sản phẩm không chỉ trong nền tảng của riêng họ mà còn trên các công cụ tìm kiếm bên ngoài như Google.
Phân tích xu hướng dữ liệu và hiệu suất từ khóa, các công cụ hỗ trợ AI tự động tối ưu hóa trang sản phẩm như điều chỉnh tiêu đề, mô tả, thẻ và dữ liệu meta để phù hợp với các thuật ngữ tìm kiếm phổ biến và liên quan.
Hơn nữa, AI tạo sinh có thể tạo ra mô tả sản phẩm hấp dẫn vừa thu hút người mua sắm vừa được tối ưu hóa cho công cụ tìm kiếm.
Tính năng kép này đảm bảo sản phẩm xếp hạng cao hơn một cách tự nhiên trong khi vẫn hấp dẫn với sở thích của khách hàng.
Ví dụ: Doanh nghiệp đã triển khai công nghệ AI giúp các nhà bán hàng tự động tạo và tối ưu hóa mô tả sản phẩm, với kết quả là tăng 30% lưu lượng truy cập từ công cụ tìm kiếm cho các sản phẩm được tối ưu.
Phân tích dữ liệu thời gian thực
Các mô hình học máy liên tục phân tích tương tác của người dùng, tỷ lệ nhấp chuột, hành vi mua hàng và phản hồi để tinh chỉnh cách xếp hạng kết quả tìm kiếm.
Xếp hạng năng động thích ứng với xu hướng thay đổi và sở thích khách hàng theo thời gian thực.
Ví dụ: nếu một sản phẩm cụ thể trở nên phổ biến hoặc đánh giá tích cực tăng vọt, AI có thể nâng cao khả năng hiển thị của sản phẩm đó trong kết quả tìm kiếm ngay lập tức.
Ngược lại, các mặt hàng có mức độ tương tác thấp có thể bị giảm ưu tiên.
Khả năng phản ứng này đảm bảo rằng khách hàng luôn thấy các tùy chọn phù hợp nhất, chất lượng cao nhất trước tiên.
Ví dụ: Hệ thống tìm kiếm của cửa hàng điện thoại có thể điều chỉnh kết quả tìm kiếm trong vòng vài phút sau khi một đánh giá video về điện thoại Samsung mới trở nên viral.
Sau đó đưa mẫu điện thoại đó lên vị trí nổi bật hơn trong kết quả tìm kiếm liên quan.
Phương pháp tìm kiếm đa dạng
Đổi mới thực sự nằm ở việc kết hợp các phương pháp tìm kiếm khác nhau như văn bản, hình ảnh, giọng nói thành một hệ thống gắn kết được hỗ trợ bởi AI.
Cách tiếp cận thống nhất này có nghĩa là người dùng có thể chuyển đổi liền mạch giữa tìm kiếm bằng từ khóa, chụp ảnh hoặc ra lệnh bằng giọng nói mà không mất ngữ cảnh hoặc độ chính xác.
Tích hợp toàn diện cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể khi đáp ứng các sở thích và tình huống khác nhau của người dùng.
Cho dù khách hàng thích nhập các truy vấn chi tiết hay chỉ muốn chụp một bức ảnh để lấy cảm hứng, nền tảng đều phản hồi hiệu quả và trực quan.
Thanh tìm kiếm của Amazon sử dụng tính năng tự động hoàn thành do AI hỗ trợ để đẩy nhanh truy vấn người dùng một cách hiệu quả.
Tìm kiếm thông minh của Sephora kết hợp bộ lọc thông minh với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên để giúp khách hàng tìm các sản phẩm làm đẹp phù hợp với nhu cầu của họ.
Các công cụ AI chuyên biệt như SEO.AI hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa việc tối ưu hóa nội dung để cải thiện thứ hạng tìm kiếm.
Những ứng dụng thực tế này nhấn mạnh cách AI trao quyền cho các nền tảng thương mại điện tử cung cấp trải nghiệm khám phá sản phẩm nhanh chóng, phù hợp và thân thiện với người dùng.
Ví dụ: Nhiều doanh nghiệp đã triển khai hệ thống tìm kiếm AI giúp người dùng nông thôn tìm nông sản hoặc vật tư nông nghiệp bằng ngôn ngữ địa phương và nhận kết quả phù hợp dù họ không sử dụng thuật ngữ chính thức.
Vì thế đã tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 22% ở các vùng nông thôn.
Phát hiện và ngăn chặn gian lận
Giám sát giao dịch thời gian thực
Một trong những tính năng quan trọng nhất của phòng chống gian lận dựa trên AI là khả năng giám sát giao dịch khi chúng đang diễn ra.
Thay vì dựa vào việc kiểm tra thủ công vốn luôn bị trễ, hệ thống AI phân tích từng giao dịch ngay lập tức để phát hiện hoạt động đáng ngờ.
Cảnh giác theo thời gian thực tạo điều kiện can thiệp ngay lập tức như đánh dấu hoặc chặn các đơn hàng có khả năng gian lận trước khi chúng được xử lý.
Từ đó giảm thiểu tổn thất và gián đoạn.
Ví dụ: Ngân hàng sử dụng hệ thống AI giám sát các giao dịch thẻ tín dụng theo thời gian thực.
Do đó có thể phát hiện và chặn giao dịch đáng ngờ trong vòng 0.3 giây sau khi được thực hiện, trước khi tiền thực sự bị rút ra khỏi tài khoản.
Phát hiện bất thường bằng học máy
Hệ thống phát hiện gian lận AI tận dụng thuật toán học máy để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ bao gồm chi tiết giao dịch, hồ sơ người dùng và hành vi trực tuyến.
Các mô hình này học cách nhận biết mẫu hình bình thường và nhanh chóng phát hiện những bất thường có thể là dấu hiệu gian lận.
Ví dụ: mua hàng với giá trị bất thường cao, nhiều giao dịch trong khoảng thời gian ngắn từ các vị trí không quen thuộc hoặc giao dịch được thực hiện vào những giờ bất thường.
Lên tục cập nhật hiểu biết về hoạt động điển hình và hoạt động đáng ngờ, mô hình giám sát cải thiện độ chính xác phát hiện theo thời gian, giảm cảnh báo sai và phát hiện các nỗ lực gian lận tinh vi.
Ví dụ: Sàn giao dịch trực tuyến đã triển khai hệ thống học máy có thể phân biệt hành vi mua hàng bất thường dựa trên phân tích hơn 200 yếu tố.
Do đó giảm 45% các giao dịch gian lận so với hệ thống cũ dựa trên quy tắc cứng.
Lập hồ sơ hành vi người dùng
AI tạo ra các hồ sơ hành vi chi tiết cho từng người dùng dựa trên dữ liệu lịch sử như thói quen duyệt web, giao dịch trước đây và thói quen sử dụng thiết bị.
Cơ sở này giúp hệ thống hiểu hành vi điển hình của một tài khoản cá nhân trông như thế nào.
Khi một giao dịch hiện tại khác biệt đáng kể so với hồ sơ đã thiết lập như đăng nhập từ một thiết bị mới hoặc thực hiện giao dịch mua hàng không điển hình, hệ thống đưa ra cảnh báo để điều tra thêm.
Cách tiếp cận cá nhân hóa này khiến kẻ gian lận khó có thể bắt chước người dùng hợp pháp mà không kích hoạt hệ thống phát hiện.
Ví dụ: Công ty dịch vụ ví điện tử xây dựng hồ sơ hành vi chi tiết về cách mỗi người dùng tương tác với ứng dụng từ tốc độ nhập liệu, áp lực ngón tay trên màn hình, đến thói quen chuyển tiền.
Khi phát hiện người dùng chuyển tiền với kiểu nhấn màn hình khác biệt đáng kể so với bình thường, hệ thống sẽ yêu cầu xác thực bổ sung.
Chấm điểm rủi ro và ra quyết định
Mỗi giao dịch hoặc hoạt động được gán một điểm rủi ro được tính toán từ nhiều yếu tố báo hiệu khả năng gian lận.
Những điểm số này giúp ưu tiên trường hợp nào cần đánh giá của con người và trường hợp nào có thể tự động chặn hoặc phê duyệt.
Ra quyết định tự động dựa trên các điểm số giúp thời gian phản hồi nhanh hơn và giảm khối lượng công việc cho các nhà phân tích gian lận.
Nó cũng đảm bảo quy trình đánh giá nhất quán và khách quan, ít dễ bị lỗi hoặc thiên kiến của con người.
Ví dụ: Nền tảng thanh toán trực tuyến đã triển khai hệ thống chấm điểm rủi ro cho mỗi giao dịch trên nền tảng thanh toán của họ.
Do đó xử lý tự động hơn 95% các giao dịch có điểm rủi ro thấp mà không cần sự can thiệp của con người trong khi chỉ chuyển khoảng 5% trường hợp đáng ngờ nhất để kiểm tra thủ công.
Tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu
Phòng chống gian lận hiệu quả bằng AI dựa vào việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng ngoài chỉ hồ sơ giao dịch.
Điều này có thể bao gồm dấu vân tay thiết bị, địa chỉ IP, dữ liệu vị trí địa lý, lịch sử đăng nhập và thậm chí cả cơ sở dữ liệu bên ngoài về các tác nhân gian lận đã biết.
Khi kết hợp các đầu vào đa dạng này, hệ thống AI có cái nhìn toàn diện hơn về hoạt động và ngữ cảnh của người dùng.
Do đó nâng cao khả năng phát hiện các tín hiệu gian lận tinh tế mà nếu không có thể bị bỏ qua.
Ví dụ: Hệ thống bảo mật thanh toán trực tuyến không chỉ kiểm tra thông tin giao dịch mà còn tích hợp dữ liệu từ hơn 20 nguồn khác nhau bao gồm dữ liệu mạng di động về vị trí của người dùng, nhật ký sử dụng ứng dụng và thậm chí mẫu hình rung của điện thoại khi người dùng nhập mã PIN.
Học tập liên tục và thích ứng
Các chiến thuật gian lận liên tục phát triển, trở nên tinh vi hơn và khó phát hiện hơn.
Do đó hệ thống AI phải được thiết kế để học hỏi liên tục từ dữ liệu mới và điều chỉnh mô hình của chúng tương ứng.
Quá trình học tập động này rất quan trọng vì kẻ gian lận cũng tận dụng công nghệ tiên tiến bao gồm AI để tạo ra danh tính giả bằng deepfake hoặc phát động các cuộc tấn công lừa đảo phức tạp.
Cuộc chạy đua giữa kẻ tấn công và người phòng thủ có nghĩa là hệ thống phòng thủ được hỗ trợ bởi AI phải được cập nhật thường xuyên, đào tạo lại và tinh chỉnh để duy trì hiệu quả.
Các nền tảng thương mại điện tử như Shopify đã tích hợp công cụ phát hiện gian lận dựa trên AI cho người bán của họ, cung cấp giám sát tự động và chấm điểm rủi ro để ngăn ngừa tổn thất.
Các tổ chức tài chính trên toàn thế giới phụ thuộc nhiều vào AI để giám sát các giao dịch thẻ tín dụng và chuyển khoản điện tử để nhanh chóng chặn các khoản thanh toán gian lận.
Thị trường giải pháp an ninh mạng dựa trên AI dự kiến sẽ đạt 16,3 tỷ đô la vào năm 2025.
Vì vậy nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của các công nghệ này trong việc bảo vệ thương mại số.
Tối ưu hóa Logistics và chuỗi cung ứng
Quản lý kho thông minh
Trí tuệ nhân tạo tạo điều kiện cho tự động hóa thông minh trong kho hàng, giảm đáng kể lao động thủ công đồng thời nâng cao tốc độ và độ chính xác.
Robot được vận hành bởi AI thực hiện các nhiệm vụ như lấy hàng từ kệ, phân loại, đóng gói và vận chuyển hàng hóa đến khu vực giao hàng.
Quá trình tự động hóa này tối ưu hóa việc xử lý đơn hàng và giảm thiểu sai sót của con người.
Ngoài ra, AI phân tích nhu cầu sản phẩm và tần suất xử lý để tối ưu bố trí kho và vị trí lưu trữ.
Đặt sản phẩm có nhu cầu cao ở vị trí dễ tiếp cận, hệ thống giúp rút ngắn thời gian lấy hàng và tăng năng suất.
AI cũng dự đoán nhu cầu hàng tồn kho chính xác, tự động giám sát mức tồn kho và kích hoạt bổ sung để tránh cả tình trạng thiếu hàng và dư thừa hàng tồn kho.
Bảo trì dự đoán là một tính năng quan trọng khác khi AI xử lý dữ liệu từ cảm biến của thiết bị kho như xe nâng và băng chuyền để dự báo khả năng hỏng hóc.
Vì thế hỗ trợ sửa chữa chủ động, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và duy trì hoạt động liên tục.
Ví dụ: Tại các trung tâm phân phối của chuỗi cửa hàng bán điện thoại di động, hệ thống AI được triển khai để quản lý việc sắp xếp điện thoại thông minh theo mức độ phổ biến.
Do đó giúp giảm 30% thời gian tìm kiếm sản phẩm khi có đơn hàng.
Tối ưu hóa vận chuyển
AI tối ưu hóa tuyến giao hàng khi xem xét nhiều yếu tố thực tế bao gồm địa điểm giao hàng, tình trạng giao thông thực tế, thời tiết và loại phương tiện.
Lập kế hoạch tuyến đường động sẽ giảm thời gian di chuyển, tiêu thụ nhiên liệu và khí thải và đảm bảo giao hàng đúng hẹn.
Không chỉ tính toán tuyến đường, AI còn dự báo các điểm tắc nghẽn giao thông và chủ động đề xuất các tuyến đường thay thế.
Quản lý đội xe cũng được hưởng lợi khi AI hỗ trợ phân bổ phương tiện và tài xế hiệu quả để tối đa hóa việc sử dụng nguồn lực.
Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ các chiến lược giá vận chuyển linh hoạt dựa trên các yếu tố biến động như nhu cầu hoặc chi phí nhiên liệu.
Ví dụ: Công ty giao hàng đã ứng dụng công nghệ AI để tối ưu hóa lộ trình, giúp giảm 25% chi phí nhiên liệu và tăng khả năng giao hàng đúng hẹn lên 95%.
Dự báo nhu cầu chính xác
AI tận dụng dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường, chỉ số kinh tế vĩ mô, mô hình thời tiết và các sự kiện bên ngoài để dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai với độ chính xác cao hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
Khả năng dự báo cải tiến giúp doanh nghiệp lập kế hoạch mua sắm, sản xuất và tồn kho hiệu quả hơn khi cân bằng cung với nhu cầu khách hàng dự kiến.
Dự đoán nhu cầu chính xác giúp giảm chi phí dư thừa hàng tồn kho và tình trạng thiếu hàng.
Vì vậy nâng cao sự hài lòng của khách hàng bằng cách đảm bảo các sản phẩm phù hợp luôn sẵn có khi cần.
Ví dụ: Chuỗi siêu thị đã triển khai hệ thống AI dự báo nhu cầu cho các mặt hàng tươi sống.
Từ đó giúp giảm lượng thực phẩm hư hỏng tới 40% và tăng tỷ lệ sẵn có của sản phẩm lên 98%.
Khả năng hiển thị toàn diện
AI tăng cường tính minh bạch trong toàn bộ chuỗi cung ứng từ nhà cung cấp nguyên liệu thô đến giao hàng cuối cùng khi cung cấp thông tin thời gian thực giúp phối hợp tốt hơn.
Nó xác định các rủi ro tiềm ẩn có thể gây gián đoạn hoạt động như thiên tai, đình công lao động hoặc bất ổn chính trị.
Bằng cách dự đoán sớm rủi ro, công ty có thể điều chỉnh chiến lược tìm nguồn cung ứng hoặc dự trữ hàng tồn kho để giảm thiểu tác động.
AI cũng tự động hóa quá trình xử lý tài liệu hậu cần (như hóa đơn và vận đơn) sử dụng công nghệ như Nhận dạng ký tự quang học (OCR) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đẩy nhanh quy trình hành chính.
Ví dụ: Công ty sản xuất Sữa đã triển khai hệ thống theo dõi chuỗi cung ứng dựa trên AI, giúp công ty nhanh chóng chuyển hướng nhập khẩu nguyên liệu khi phát hiện khủng hoảng tại một quốc gia cung cấp, tránh được việc gián đoạn sản xuất.
Phân tích dữ liệu nâng cao
Hệ thống AI phụ thuộc chủ yếu vào thuật toán học máy (ML) và học sâu (DL) để phân tích các tập dữ liệu phức tạp, nhận diện mẫu.
Từ đó tạo ra dự đoán chính xác liên quan đến nhu cầu, rủi ro, nhu cầu bảo trì và lập kế hoạch tuyến đường.
Các mô hình này liên tục học hỏi từ đầu vào dữ liệu mới để cải thiện theo thời gian.
Thuật toán tối ưu hóa giúp giải quyết các thách thức hậu cần phức tạp như tìm tuyến đường giao hàng tốt nhất hoặc bố trí kho hàng dưới nhiều ràng buộc.
Kết hợp với cảm biến Internet vạn vật (IoT) thu thập dữ liệu thời gian thực từ phương tiện và thiết bị kho hàng, AI có được thông tin toàn diện về trạng thái hoạt động để đưa ra quyết định thông minh.
Ví dụ: Công ty vận chuyển đã phát triển hệ thống phân tích dữ liệu dựa trên học máy để tối ưu hóa quá trình phân loại hàng hóa tại trung tâm phân phối, giúp tăng năng suất xử lý lên 200% trong giờ cao điểm.
Triển khai thực tế trong ngành
Các công ty hàng đầu thể hiện sức mạnh của AI trong tối ưu hóa hậu cần.
Amazon tiên phong với robot Kiva trong kho hàng đồng thời sử dụng hệ thống dự báo nhu cầu và lập kế hoạch hậu cần tinh vi.
DHL sử dụng AI để tối ưu hóa tuyến đường và bảo trì dự đoán nhằm tăng hiệu quả.
Hệ thống ORION của UPS tối ưu hóa tuyến giao hàng, tiết kiệm hàng triệu gallon nhiên liệu mỗi năm.
FedEx áp dụng AI trong quy trình định tuyến và dự đoán nhu cầu.
Unilever tận dụng AI để tự động hóa hoạt động chuỗi cung ứng đồng thời giảm tác động môi trường.
Tại nhiều nơi, Tiki đã triển khai robot tự động tại trung tâm xử lý đơn hàng để tăng gấp đôi tốc độ lấy hàng và giảm lỗi.
Lazada coi hậu cần dựa trên AI là lợi thế cạnh tranh cốt lõi, là một phần không thể thiếu trong DNA công ty.
Ví dụ: Công ty vận tải đã áp dụng hệ thống phân loại tự động được điều khiển bởi AI, có thể xử lý hơn 1 triệu kiện hàng mỗi ngày với độ chính xác 99,9%.
Vì thế giúp giảm chi phí vận hành 35% so với phương pháp phân loại thủ công truyền thống.
Định giá động
Điều chỉnh giá thời gian thực
Định giá linh hoạt bao gồm việc tự động và thường xuyên điều chỉnh giá sản phẩm hoặc dịch vụ đôi khi theo từng giờ hoặc thậm chí từng phút dựa trên các yếu tố thị trường thời gian thực.
Các yếu tố này gồm mức cung và cầu hiện tại, giá của đối thủ cạnh tranh, hành vi và phân khúc khách hàng, thời điểm trong ngày hoặc mùa, tình trạng hàng tồn kho, chi phí vận hành và thậm chí cả các ảnh hưởng bên ngoài như thời tiết hoặc sự kiện đặc biệt.
Khi giám sát và điều chỉnh liên tục sẽ giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với biến động thị trường.
Do đó đảm bảo giá cả phản ánh điều kiện mới nhất thay vì dựa vào các phương án định giá cố định, tĩnh.
Ví dụ: Nhiều doanh nghiệp thường điều chỉnh giá điện thoại di động vào các khung giờ khác nhau trong ngày, với mức giảm giá sâu hơn vào thời điểm truy cập thấp (như 2-4 giờ sáng) để kích thích mua sắm và phân bổ lưu lượng truy cập đều hơn.
Phân tích dữ liệu phức tạp
Theo dõi và phân tích thủ công các biến số ảnh hưởng đến định giá tối ưu gần như không thể thực hiện được, đặc biệt là ở quy mô lớn.
AI đóng vai trò then chốt bằng cách thu thập lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng và xử lý hiệu quả.
Sử dụng thuật toán tiên tiến, AI xác định mối tương quan giữa các yếu tố, dự báo xu hướng và mô hình hóa tác động của thay đổi giá đến doanh số và lợi nhuận.
Điều này giúp xác định mức giá tốt nhất tại bất kỳ thời điểm nào.
Hơn nữa còn phù hợp với mục tiêu kinh doanh như tối đa hóa lợi nhuận, tăng thị phần hoặc giải phóng hàng tồn kho.
AI có thể tự động cập nhật giá trên các nền tảng thương mại điện tử theo các quy tắc và chiến lược định sẵn mà không cần can thiệp của con người nên đẩy nhanh thời gian phản hồi.
Ví dụ: Nhiều sàn giao dịch sử dụng hệ thống AI phân tích hơn 50 triệu điểm dữ liệu mỗi giờ để tự động điều chỉnh giá các sản phẩm điện tử.
Do đó giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 23% trong các đợt flash sale.
Cơ chế định giá linh hoạt
Quy trình định giá linh hoạt thường liên quan đến ba giai đoạn chính:
Đầu tiên, thu thập dữ liệu liên tục tập hợp thông tin về điều kiện thị trường (ví dụ: giá của đối thủ cạnh tranh, mức độ nhu cầu), khách hàng (mô hình hành vi và phân khúc) và các chỉ số nội bộ (mức tồn kho, chi phí).
Tiếp theo AI phân tích dữ liệu này sử dụng các mô hình dự báo và tối ưu hóa để xác định mức giá phù hợp nhất cho từng sản phẩm hoặc phân khúc.
Cuối cùng, hệ thống tự động cập nhật giá theo thời gian thực trên các nền tảng bán hàng dựa trên kết quả phân tích và chiến lược định giá đã cấu hình.
Những chiến lược này có thể bao gồm định giá dựa trên nhu cầu (tăng giá khi nhu cầu cao, giảm khi thấp), định giá cạnh tranh (điều chỉnh giá theo đối thủ), định giá phân khúc (giá khác nhau cho các nhóm khách hàng) hoặc định giá theo thời gian (thay đổi giá trong giờ cao điểm/thấp điểm).
Ví dụ: Công ty vận tải sử dụng thuật toán định giá động dựa trên AI, điều chỉnh giá cước taxi trong thời gian mưa lớn ở các thành phố.
Do đó tăng đến 25% trong điều kiện giao thông khó khăn nhưng vẫn duy trì tỷ lệ chấp nhận đơn ở mức 85%.
Triển khai thành công tại nhiều nơi
Định giá linh hoạt đã được áp dụng từ lâu trong các ngành như hàng không và khách sạn.
Đây là những nơi giá vé hoặc giá phòng biến động tùy thuộc vào thời gian đặt chỗ, mùa và tình trạng còn trống.
Tương tự, các dịch vụ đặt xe như Uber và Grab điều chỉnh giá cước một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu hiện tại và nguồn cung tài xế.
Trong thương mại điện tử bán lẻ, các sàn giao dịch và người bán hàng đầu ngày càng triển khai các công cụ hỗ trợ bởi AI để theo dõi liên tục giá của đối thủ cạnh tranh và điều chỉnh linh hoạt giá của họ.
Điều này giúp duy trì khả năng cạnh tranh đồng thời tối ưu hóa doanh thu.
Ví dụ: Công ty hàng không đã triển khai hệ thống định giá linh hoạt để thay đổi giá vé đến 8 lần một ngày trên các đường bay nội địa, dựa trên tỷ lệ lấp đầy và thời gian còn lại trước chuyến bay.
Do đó giúp tăng doanh thu bình quân trên mỗi ghế lên 12%.
Ưu điểm hơn định giá cố định
Phụ thuộc vào giá cố định có thể gây ra mất cơ hội doanh thu trong thời kỳ nhu cầu cao hoặc mất khách hàng khi giá không cạnh tranh.
Định giá linh hoạt được hỗ trợ bởi AI giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với thay đổi thị trường và hành vi khách hàng.
Khi bán sản phẩm hoặc dịch vụ ở mức giá phù hợp nhất cho từng tình huống cụ thể, công ty có thể tăng doanh thu và lợi nhuận một cách hiệu quả.
Tính linh hoạt này cũng hỗ trợ quản lý mức tồn kho bằng cách khuyến khích mua hàng khi tồn kho cao hoặc nhu cầu thấp.
Ví dụ: Chuỗi siêu thị áp dụng hệ thống định giá linh hoạt cho các mặt hàng thực phẩm tươi sống, giảm giá tự động vào cuối ngày để giảm lãng phí.
Do đó giúp giảm 30% lượng thực phẩm phải hủy đồng thời tăng 15% doanh số bán hàng tổng thể.
Duy trì niềm tin và minh bạch
Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai định giá linh hoạt đòi hỏi cân nhắc kỹ lưỡng để tránh làm khách hàng xa lánh.
Biến động giá thường xuyên hoặc thiếu minh bạch có thể dẫn đến sự thất vọng của khách hàng nếu họ cảm thấy không công bằng như phải trả nhiều tiền hơn người khác cho cùng một mặt hàng.
Những nhận thức như vậy có thể làm hại uy tín thương hiệu và làm suy giảm lòng tin.
Do đó, doanh nghiệp phải cân bằng giữa tối ưu hóa lợi nhuận và duy trì tính minh bạch và công bằng thích hợp trong chính sách giá.
Truyền đạt rõ ràng về cơ sở định giá hoặc hạn chế tần suất thay đổi giá có thể giúp duy trì lòng trung thành của khách hàng và thúc đẩy mối quan hệ bền vững.
Ví dụ: Doanh nghiệp đã giải quyết vấn đề minh bạch trong định giá linh hoạt bằng cách hiển thị “Lịch sử giá 30 ngày” cho mỗi sản phẩm.
Như vậy giúp người dùng hiểu được xu hướng giá và đưa ra quyết định mua sắm thông minh hơn.
Từ đó dẫn đến tỷ lệ khiếu nại về giá giảm 45% và tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
Sử dụng AI Tạo sinh
Tạo nội dung Marketing và bán hàng
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của GenAI trong thương mại điện tử là tự động tạo nội dung marketing.
GenAI có thể soạn thảo mô tả sản phẩm chi tiết, hấp dẫn và tối ưu hóa SEO.
Vì vậy giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức so với viết thủ công.
Ngoài mô tả sản phẩm, nó còn có thể tạo ra các bài viết blog, chiến dịch email marketing, bản tin, bài đăng mạng xã hội và kịch bản quảng cáo.
Thậm chí nó còn có thể hỗ trợ soạn thảo kịch bản bán hàng cho nhân viên dịch vụ khách hàng hoặc chatbot.
Tự động hóa nội dung đẩy nhanh quy trình marketing và tạo điều kiện cho
truyền tải thông điệp nhất quán ở quy mô lớn.
Ví dụ: Công ty thời trang đã ứng dụng GenAI để tạo hơn 5.000 mô tả sản phẩm mỗi tháng.
Do đó giúp giảm 70% thời gian biên tập và tăng 25% tỷ lệ chuyển đổi nhờ nội dung chất lượng cao hơn.
Tạo hình ảnh và video sản phẩm
GenAI xuất sắc trong việc tạo nội dung hình ảnh chất lượng cao, yếu tố quan trọng trong bán lẻ trực tuyến.
Nó có thể tạo hình ảnh sản phẩm cho trang web hoặc ứng dụng, bao gồm ảnh nền trắng hoặc cảnh có bối cảnh thể hiện sản phẩm trong môi trường sử dụng thực tế.
Hơn nữa, GenAI có thể thiết kế banner marketing, đồ họa quảng cáo, video sản phẩm ngắn và thậm chí mô hình 3D cho trải nghiệm thực tế ảo hoặc thực tế tăng cường.
Khả năng tạo hình ảnh nâng cao tương tác của khách hàng bằng cách cung cấp hình ảnh sản phẩm phong phú và hấp dẫn mà không cần chi phí chụp ảnh đắt đỏ.
Ví dụ: Chuỗi cafe đã sử dụng GenAI để tạo hình ảnh đồ uống theo mùa trong các bối cảnh khác nhau.
Do đó giúp tiết kiệm 80% chi phí chụp ảnh truyền thống và tăng tương tác trên mạng xã hội lên 40%.
Nâng cao tương tác khách hàng
GenAI hỗ trợ các trợ lý đối thoại thông minh hơn, tự nhiên hơn trong thương mại điện tử.
Khác với chatbot dựa trên quy tắc chỉ dựa vào các câu trả lời được lập trình sẵn,
GenAI giúp chatbot tạo ra phản hồi linh hoạt, nhận biết ngữ cảnh và mang tính đối thoại.
Vì thế tạo cảm giác gần gũi hơn với con người.
Các trợ lý AI có thể tóm tắt các tương tác dài với khách hàng hoặc soạn thảo phản hồi để nhân viên con người xem xét và gửi đi.
Như vậy cải thiện chất lượng và hiệu quả phản hồi, dẫn đến sự hài lòng cao hơn của khách hàng trong khi giảm khối lượng công việc hỗ trợ.
Ví dụ: Trang thương mại điện tử đã triển khai chatbot GenAI có thể hiểu và xử lý hơn 90% các câu hỏi bằng tiếng Việt có dấu và không dấu.
Do đó giúp giảm 65% thời gian chờ đợi của khách hàng và tăng 30% tỷ lệ giải quyết vấn đề ngay lần đầu tiên.
Cá nhân hóa sâu trải nghiệm
GenAI hỗ trợ thương hiệu cung cấp nội dung, ưu đãi hoặc thậm chí bố cục giao diện người dùng được điều chỉnh riêng cho sở thích và dữ liệu hành vi của từng cá nhân.
Điều này vượt xa cá nhân hóa cơ bản bằng cách tạo ra những trải nghiệm độc đáo có sự đồng cảm sâu sắc hơn với khách hàng.
Tổng hợp các điểm dữ liệu đa dạng, GenAI có thể linh hoạt tạo ra thông điệp marketing cá nhân hóa, ưu đãi khuyến mãi hoặc đề xuất sản phẩm phù hợp chính xác với sở thích của người mua.
Từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng.
Ví dụ: Chuỗi bán lẻ mỹ phẩm đã triển khai hệ thống GenAI tạo ra thông điệp chào mừng và đề xuất sản phẩm dựa trên hơn 200 thuộc tính hành vi của người dùng.
Vì thế giúp tăng tỷ lệ mở email lên 35% và tỷ lệ nhấp chuột vào sản phẩm lên 28%.
Phát triển và thiết kế sản phẩm
GenAI hỗ trợ các nhóm sản phẩm bằng cách tạo ra ý tưởng thiết kế mới dựa trên phân tích xu hướng và dữ liệu hiện có.
Nó có thể tạo mẫu ảo để kiểm tra nhanh, đẩy nhanh chu kỳ đổi mới.
Tăng cường sáng tạo giúp các công ty khám phá các khái niệm mới với ít nỗ lực thủ công hơn và đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn.
Hơn nữa còn phù hợp với thị hiếu người tiêu dùng được xác định thông qua thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu.
Ví dụ: Công ty mỹ phẩm đã sử dụng GenAI để phát triển các công thức mỹ phẩm mới dựa trên phân tích 50.000 đánh giá của người dùng.
Từ đó giúp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm từ 18 tháng xuống còn 6 tháng.
Hỗ trợ lập trình và phát triển
Trong lĩnh vực kỹ thuật, GenAI hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách đề xuất hoặc tự động viết đoạn mã cho ứng dụng web hoặc di động liên quan đến nền tảng thương mại điện tử.
Điều này thúc đẩy tốc độ phát triển và giảm lỗi.
Từ xây dựng tính năng giỏ hàng đến tích hợp cổng thanh toán hoặc chức năng chatbot, GenAI giúp các nhóm cung cấp giải pháp mạnh mẽ một cách hiệu quả.
Ví dụ: Công ty công nghệ đã ứng dụng GenAI để hỗ trợ các nhà phát triển viết mã cho ứng dụng Shop online.
Vì thế giúp tăng tốc độ phát triển tính năng mới lên 40% và giảm 30% số lỗi trong quá trình phát triển.
GenAI dựa trên các mô hình nền tảng được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ.
Các ví dụ phổ biến bao gồm Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Llama của Meta, và Claude của Anthropic để tạo văn bản.
Ngoài ra có thể kể đến các mô hình tạo hình ảnh như DALL-E, Midjourney và Stable Diffusion.
Các mô hình này sử dụng kiến trúc mạng neural phức tạp như Transformers, Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) hoặc mô hình Khuếch tán để học các mẫu phức tạp trong dữ liệu huấn luyện.
Khi được cung cấp lhướng dẫn bằng văn bản hoặc từ khóa, chúng tổng hợp nội dung mới thường có chất lượng và sự phù hợp ngang hàng với sáng tạo của con người.
Các công cụ như ChatGPT, Jasper AI và Copy.ai được áp dụng rộng rãi để tạo nội dung văn bản bao gồm mô tả sản phẩm và tài liệu marketing.
Các nền tảng như DALL-E và Midjourney tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản được sử dụng trong hình ảnh sản phẩm hoặc quảng cáo.
Synthesia tạo ra video có nhân vật ảo lý tưởng cho trình diễn sản phẩm hoặc quảng cáo.
Nhiều công ty thương mại điện tử tích hợp GenAI vào quy trình marketing, quy trình tạo mô tả sản phẩm và chatbot dịch vụ khách hàng để nâng cao hiệu quả và sáng tạo.
Tăng cường trải nghiệm mua sắm
Phòng thử đồ ảo
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất, đặc biệt trong lĩnh vực thời trang và làm đẹp, là thử đồ ảo.
Sử dụng camera điện thoại thông minh hỗ trợ công nghệ thực tế tăng cường (AR), khách hàng có thể “thử” quần áo, giày dép, đồng hồ, kính mắt hoặc các sản phẩm trang điểm như son môi và kem nền theo thời gian thực.
Điều này giúp người mua hình dung được sản phẩm trông như thế nào trên họ mà không cần đến cửa hàng vật lý.
Trong môi trường thực tế ảo (VR) hoặc Metaverse, người dùng thậm chí có thể mặc quần áo hoặc phụ kiện kỹ thuật số cho nhân vật đại diện của họ.
Do đó mang đến trải nghiệm thử đồ sống động kết hợp giữa cá nhân hóa và giải trí.
Ví dụ: Ứng dụng Coolmate AR hỗ trợ khách hàng thử các mẫu áo thun, sơ mi và quần jean thông qua camera điện thoại.
Do đó giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng lên 40% và giảm 25% tỷ lệ hoàn trả sản phẩm.
Hình dung sản phẩm trong không gian thực
Công nghệ AR giúp khách hàng thấy được các sản phẩm đặc biệt là các món đồ lớn như nội thất hoặc thiết bị gia dụng sẽ xuất hiện như thế nào trong môi trường thực tế của họ.
Ví dụ: người mua có thể ảo hóa việc đặt một chiếc sofa trong phòng khách của họ thông qua camera điện thoại để đánh giá kích thước, phong cách và sự phù hợp về màu sắc.
Ngoài lớp phủ AR, các mô hình 3D tương tác trên trang web hoặc ứng dụng còn giúp khách hàng xem xét sản phẩm từ mọi góc độ.
Vì thế mang lại hiểu biết toàn diện hơn so với chỉ nhìn hình ảnh tĩnh.
Ví dụ: Công ty nội thất đã phát triển ứng dụng “AR Home” giúp khách hàng xem trước hơn 1.000 sản phẩm nội thất trong không gian thực của họ.
Do đó dẫn đến tăng 35% doanh số bán hàng trực tuyến cho danh mục sản phẩm kích thước lớn.
Cửa hàng ảo trong Metaverse
Các thương hiệu đang xây dựng không gian mua sắm 3D hoàn toàn tương tác trong các nền tảng Metaverse.
Đây là nơi khách hàng điều hướng dưới dạng nhân vật đại diện.
Những cửa hàng ảo này mô phỏng môi trường bán lẻ thực tế với trưng bày sản phẩm, nhân viên bán hàng ảo và trải nghiệm duyệt sản phẩm sống động.
Người mua có thể tương tác với sản phẩm và nhân viên theo thời gian thực, kết hợp giữa kết nối xã hội và sự thuận tiện.
Các giao dịch diễn ra liền mạch trong những không gian kỹ thuật số này, tạo ra hệ sinh thái bán lẻ mới.
Ví dụ: Công ty sản xuất xe hơi đã ra mắt showroom ảo trong Metaverse, hỗ trợ khách hàng khám phá các mẫu xe điện, tham gia các buổi thuyết trình sản phẩm và thậm chí đặt hàng trực tiếp trong môi trường 3D.
Do đó thu hút hơn 20.000 lượt truy cập ngay trong tháng đầu tiên.
Sự kiện ảo và trải nghiệm tương tác
Các công ty thương mại điện tử đang tổ chức ra mắt sản phẩm, trình diễn thời trang, hội thảo và các sự kiện khác trong môi trường AR/VR hoặc Metaverse.
Những cuộc gặp gỡ ảo này thu hút khán giả sâu sắc hơn so với video trực tuyến truyền thống khi cung cấp các yếu tố tương tác và sự hiện diện xã hội chung.
Những trải nghiệm như vậy thúc đẩy lòng trung thành và sự phấn khích đối với thương hiệu trong khi mở rộng phạm vi tiếp cận vượt qua giới hạn địa lý.
Ví dụ: Thương hiệu mỹ phẩm đã tổ chức sự kiện ra mắt bộ sưu tập mới trong môi trường ảo với 5.000 khách hàng từ khắp nơi tham dự đồng thời, tương tác với các chuyên gia làm đẹp và nhận mẫu thử kỹ thuật số có thể đổi thành sản phẩm thật.
Thời trang kỹ thuật số và NFTs
Một xu hướng tiên tiến là việc tạo ra và bán các món đồ thời trang thuần túy kỹ thuật số.
Quần áo và phụ kiện chỉ tồn tại dưới dạng tài sản kỹ thuật số cho nhân vật đại diện trong trò chơi hoặc không gian Metaverse.
Quyền sở hữu những món đồ độc đáo này thường được bảo đảm thông qua Token Không Thể Thay Thế (NFTs), tăng thêm tính độc quyền và khả năng sưu tầm.
Thị trường thời trang kỹ thuật số này giúp các thương hiệu đổi mới sáng tạo đồng thời khai thác các nguồn doanh thu mới gắn liền với danh tính ảo.
Ví dụ: Thương hiệu thời trang đã phát hành bộ sưu tập áo dài kỹ thuật số dưới dạng NFT, với mỗi thiết kế độc đáo dựa trên các họa tiết truyền thống, thu hút cả người sưu tầm NFT trong nước và quốc tế.
Vai trò của AI trong mua sắm sống động
Trí tuệ nhân tạo bổ sung cho trải nghiệm AR/VR và Metaverse bằng cách nâng cao tính chân thực và cá nhân hóa.
AI giúp tạo ra nhân vật đại diện 3D giống thật được mô hình hóa theo khách hàng thực.
Từ đó cung cấp các đề xuất sản phẩm hoặc phong cách thông minh phù hợp với sở thích người dùng.
AI tạo sinh thiết kế các bộ sưu tập thời trang kỹ thuật số độc đáo trong khi trợ lý mua sắm ảo được hỗ trợ bởi AI hướng dẫn khách hàng trong các cửa hàng ảo.
AI cũng tóm tắt các tương tác của khách hàng hoặc soạn thảo nội dung marketing cá nhân hóa trong các nền tảng sống động này.
Sephora cung cấp tính năng thử trang điểm AR thông qua ứng dụng của mình, giúp người dùng kiểm tra sản phẩm ảo trước khi mua.
Ứng dụng AR của IKEA giúp khách hàng xem trước nội thất trong nhà của họ.
Nike đã tạo ra Nikeland trên Roblox, một không gian Metaverse nơi người dùng chơi trò chơi và thử trang bị ảo.
Các thương hiệu xa xỉ như Gucci và Balenciaga đã ra mắt các dòng thời trang kỹ thuật số và NFT trong Metaverse. Vans cũng đầu tư mạnh mẽ vào trải nghiệm ảo.
Các nền tảng như Glance tập trung vào việc tích hợp thời trang ảo và AI để nâng cao trải nghiệm mua sắm di động.
Ví dụ: Phòng trưng bày nghệ thuật đã kết hợp giữa NFT và AR để khách tham quan thấy được các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số “treo” trên tường thực thông qua ứng dụng di động.
Do đó tạo ra trải nghiệm nghệ thuật lai giữa thực và ảo.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
