Hệ thống gợi ý sản phẩm và vai trò trong thương mại điện tử

Hoàng

September 12, 2025

21 phút đọc

Giai đoạn thu thập dữ liệu đóng vai trò là nền móng của mọi hệ thống gợi ý hiệu quả.

Giai đoạn này hoạt động giống như một đài quan sát kỹ thuật số theo dõi và ghi lại liên tục các hành vi của khách hàng trên toàn bộ nền tảng.

Hệ thống theo dõi toàn diện thường được gọi là “hạ tầng giám sát hành vi”, nắm bắt mọi tương tác có ý nghĩa giữa người dùng và nền tảng thương mại điện tử.

Sự tinh vi của công nghệ theo dõi hiện đại vượt xa mục tiêu chỉ đếm lượt xem trang mà bao gồm một bức tranh phong phú về các hoạt động của người dùng.

Vì vậy cung cấp thông tin chi tiết về sở thích và mô hình mua sắm của khách hàng.

Hệ thống phân biệt hai loại phản hồi chính từ người dùng: tương tác tường minh và tương tác tiềm ẩn.

Phản hồi tường minh đại diện cho những hành động có chủ ý và trực tiếp của người dùng như đánh giá sản phẩm, viết nhận xét, thêm vào danh sách yêu thích, và phản hồi khảo sát.

Những tương tác này cung cấp tín hiệu rõ ràng về sở thích của khách hàng.

Nó đưa ra dữ liệu không thể hiểu nhầm về những gì người dùng thích hoặc không thích.

Tuy nhiên, phản hồi tường minh thường chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng số tương tác của người dùng vì hầu hết khách hàng chỉ duyệt mà không tích cực đánh giá hoặc nhận xét sản phẩm.

Tất cả những hành vi này đều là tín hiệu tiềm ẩn cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ với sản phẩm đó.

Ngược lại, phản hồi tiềm ẩn bao gồm phần lớn các hành vi của người dùng xảy ra tự nhiên trong suốt hành trình mua sắm.

Điều này bao gồm lượt xem trang, tỷ lệ nhấp chuột, thời gian xem sản phẩm cụ thể, hành động thêm vào giỏ hàng, lịch sử mua hàng, và thậm chí cả những hành vi có vẻ tiêu cực như bỏ giỏ hàng hoặc trả hàng.

Ví dụ: Trên Amazon, khi bạn xem một chiếc điện thoại trong 5 phút, thêm vào giỏ hàng nhưng không mua, sau đó quay lại xem 3 lần trong tuần.

Những tín hiệu tiềm ẩn này, mặc dù cần giải thích phức tạp hơn nhưng lại cung cấp cái nhìn toàn diện về sở thích và mô hình mua sắm của khách hàng.

Yêu cầu quan trọng cho quá trình thu thập dữ liệu này là khả năng liên kết mỗi tương tác với một định danh người dùng duy nhất.

Do đó giúp hệ thống xây dựng hồ sơ cá nhân hóa mạch lạc và phát triển theo thời gian khi sở thích của khách hàng thay đổi và trưởng thành.

Giai đoạn hoạt động cuối cùng chuyển đổi những hồ sơ được xây dựng cẩn thận thành các gợi ý sản phẩm khả thi thông qua các thuật toán dự đoán tinh vi.

Nó ước tính mức độ quan tâm của người dùng đối với các sản phẩm cụ thể.

Quá trình này đại diện cho đỉnh cao của tất cả các nỗ lực thu thập và phân tích dữ liệu trước đó.

Đây là nơi các mô hình toán học cố gắng dự đoán hành vi tương lai của khách hàng dựa trên các mô hình lịch sử và điểm tương đồng.

Cơ chế dự đoán thường sử dụng các thuật toán học máy tính toán điểm tương thích giữa hồ sơ người dùng và hồ sơ sản phẩm.

Vì vậy tạo ra các dự đoán số đại diện cho khả năng quan tâm hoặc ý định mua hàng của người dùng.

Những thuật toán này bao gồm

• Phương pháp lọc cộng tác nhận diện người dùng hoặc sản phẩm tương tự.
• Phương pháp dựa trên nội dung khớp sở thích người dùng với thuộc tính sản phẩm.
• Hệ thống lai kết hợp nhiều chiến lược gợi ý để tăng cường độ chính xác và phạm vi bao phủ.

Ví dụ: Netflix sử dụng thuật toán lai kết hợp việc phân tích phim bạn đã xem (lọc cộng tác) với thể loại, diễn viên, đạo diễn mà bạn thích (dựa trên nội dung) để gợi ý phim mới phù hợp với sở thích của bạn.

Quá trình tạo gợi ý sau đó xếp hạng những dự đoán này để tạo ra danh sách sản phẩm cá nhân hóa được trình bày một cách chiến lược cho người dùng trên các điểm tiếp xúc khác nhau trong nền tảng thương mại điện tử.

Quá trình xếp hạng này không chỉ xem xét mức độ quan tâm được dự đoán mà còn các mục tiêu kinh doanh như quản lý hàng tồn kho, tỷ suất lợi nhuận và các chiến dịch khuyến mại.

Kết quả cuối cùng thể hiện một lựa chọn sản phẩm được tuyển chọn cẩn thận, cân bằng giữa sự hài lòng của người dùng với các mục tiêu kinh doanh.

Do đó tạo ra tình huống có lợi cho cả hai bên vì khách hàng tìm ra các sản phẩm phù hợp trong khi các nhà bán lẻ tối ưu hóa hiệu suất bán hàng và các chỉ số tương tác khách hàng.

Nền tảng của hệ thống gợi ý không cá nhân hóa dựa trên xác định và quảng bá các sản phẩm có sức hút thị trường đã được chứng minh trên toàn bộ cơ sở khách hàng.

Phương pháp này hoạt động theo nguyên tắc: hành vi mua sắm tập thể là chỉ số đáng tin cậy về độ hấp dẫn và sự chấp nhận của sản phẩm trên thị trường.

Hệ thống gợi ý sản phẩm bán chạy hoạt động thông qua liên tục phân tích dữ liệu bán hàng để tìm ra những mặt hàng có chỉ số hiệu suất cao ổn định.

Đó là tổng số lượng bán ra, doanh thu tạo ra và tần suất mua hàng.

Hệ thống tự động tổng hợp những sản phẩm hiệu suất cao này thành danh sách gợi ý hiển thị đồng nhất cho tất cả khách truy cập website, không phụ thuộc vào lịch sử duyệt web hay đặc điểm nhân khẩu học của họ.

Phương pháp này khai thác tâm lý “bằng chứng xã hội” tức là khách hàng thường tin tưởng vào những sản phẩm đã được người khác xác nhận thông qua quyết định mua hàng.

Giá trị chiến lược của cách tiếp cận này vượt xa ý định đơn thuần thúc đẩy bán hàng.

Khi đặt sản phẩm phổ biến ở vị trí nổi bật, doanh nghiệp có thể tăng tốc độ luân chuyển kho cho những mặt hàng thành công nhất, đồng thời xây dựng lòng tin khách hàng thông qua sự xác nhận của thị trường.

Điều này đặc biệt hiệu quả với khách hàng mới thiếu lịch sử mua hàng cá nhân, vì họ có thể ngay lập tức tiếp cận những sản phẩm có sức hút đã được chứng minh.

Ví dụ: Amazon thường hiển thị nhãn “Best Seller” hoặc “Amazon’s Choice” cho các sản phẩm phổ biến. Tại thị trường Việt Nam, Shopee sử dụng badge “Bán chạy” và Tiki có nhãn “Top deal” để tạo hiệu ứng tương tự.

Thành phần thứ ba tập trung vào giới thiệu hàng hóa mới đến thị trường mà không dựa vào dữ liệu hiệu suất lịch sử hay mô hình hành vi khách hàng.

Cách tiếp cận này giải quyết thách thức cơ bản trong quảng bá những sản phẩm thiếu hồ sơ bán hàng đã được thiết lập hoặc phản hồi từ khách hàng.

Hệ thống gợi ý sản phẩm mới tận dụng sự tò mò tự nhiên của khách hàng về đổi mới và tính mới lạ trong môi trường mua sắm quen thuộc của họ.

Hệ thống xác định hàng tồn kho mới được thêm vào và định vị chiến lược những mặt hàng này trong màn hình gợi ý.

Do đó thường làm nổi bật trạng thái “hàng mới về” như một đề xuất giá trị.

Phương pháp này đặc biệt hưởng lợi từ chiến lược thời gian, trong đó sản phẩm mới nhận được sự chú ý tối đa trong những tuần đầu tiên khi sự quan tâm của khách hàng thường đạt đỉnh.

Triển khai chiến lược gợi ý sản phẩm mới phục vụ đồng thời nhiều mục tiêu kinh doanh.

Nó thúc đẩy quá trình xác thực thị trường cho hàng tồn kho mới.

Vì thế giúp doanh nghiệp nhanh chóng xác định những bổ sung thành công vào danh mục sản phẩm của họ.

Thêm vào đó, cách tiếp cận này giúp thiết lập nền tảng phản hồi và đánh giá ban đầu từ khách hàng, điều sẽ hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị trong tương lai.

Ví dụ: Apple luôn tạo section “What’s New” trên website và app store để giới thiệu sản phẩm mới. Tại Việt Nam, nhiều nền tảng có mục “Hàng mới về” và sử dụng banner “New Arrival” để thu hút sự chú ý đến các sản phẩm công nghệ mới nhất.

Hệ thống gợi ý lai ghép đánh dấu một bước chuyển mình quan trọng từ các phương pháp đơn lẻ sang các giải pháp tích hợp nhằm giải quyết những thách thức cốt lõi đang tồn tại trong các công cụ gợi ý truyền thống.

Động lực chính để phát triển hệ thống lai ghép xuất phát từ nhận ra rằng không có thuật toán gợi ý đơn lẻ nào có thể xử lý hiệu quả tất cả các tình huống gặp phải trong môi trường thương mại điện tử đa dạng.

Lọc dựa trên nội dung (Content-based filtering – CBF) tỏ ra xuất sắc khi gợi ý sản phẩm mới nhưng gặp khó khăn với việc khám phá bất ngờ.

Lọc cộng tác (Collaborative filtering – CF) mang lại khả năng cá nhân hóa tuyệt vời nhưng phải đối mặt với vấn đề khởi đầu lạnh khi xử lý người dùng hoặc sản phẩm mới.

Ví dụ: Trên Amazon, khi bạn là người dùng mới và chưa có lịch sử mua hàng, hệ thống CBF có thể gợi ý sách dựa trên thể loại bạn đã xem, nhưng sẽ không thể đưa ra những cuốn sách “bất ngờ thú vị” mà những độc giả có sở thích tương tự thường yêu thích.

Hơn nữa, hệ thống lai ghép giải quyết vấn đề quan trọng về sự thưa thớt dữ liệu.

Đó là hiện tượng xảy ra khi ma trận tương tác người dùng-sản phẩm không chứa đủ thông tin để tạo ra các gợi ý đáng tin cậy.

Thách thức này đặc biệt rõ rệt trên các nền tảng thương mại điện tử quy mô lớn, nơi phần lớn người dùng chỉ tương tác với một phần nhỏ trong tổng số sản phẩm có sẵn.

Ví dụ: Trên Shopee với hàng triệu sản phẩm, một người dùng điển hình chỉ xem và mua khoảng 50-100 sản phẩm trong năm, tạo ra ma trận tương tác cực kỳ thưa thớt (99,99% ô trống).

Hiệu quả của các phương pháp lai ghép còn nằm ở khả năng tạo ra danh mục gợi ý cân bằng, đáp ứng đồng thời nhiều sở thích khác nhau của người dùng.

Trong khi một thuật toán có thể ưu tiên độ chính xác dựa trên hành vi quá khứ, thuật toán khác lại tập trung vào tính đa dạng để giới thiệu sản phẩm mới lạ.

Thuật toán thứ ba có thể nhấn mạnh vào độ phổ biến để đảm bảo sức hấp dẫn rộng rãi.

Cách tiếp cận đa chiều này tạo ra những danh sách gợi ý không chỉ phù hợp mà còn hấp dẫn và hướng tới khám phá.

Kết hợp đặc trưng đại diện cho phương pháp lai ghép tiên tiến nhất về mặt kỹ thuật, trong đó các đặc điểm từ nhiều mô hình gợi ý được tổng hợp thành các vector đặc trưng thống nhất để cung cấp cho các mô hình học máy tinh vi.

Phương pháp này thường bao gồm:

• Trích xuất sở thích người dùng.
• Thuộc tính sản phẩm.
• Lịch sử tương tác.
• Thông tin bối cảnh từ các nguồn khác nhau.

Sau đó kết hợp những loại dữ liệu đa dạng này thành các biểu diễn đặc trưng toàn diện nắm bắt được sự phức tạp đầy đủ của mối quan hệ người dùng-sản phẩm.

Ví dụ: Khi bạn duyệt Lazada, hệ thống thu thập: thông tin cá nhân (tuổi: 28, giới tính: nữ, địa điểm: TP.HCM), lịch sử mua hàng (đã mua 5 áo sơ mi, 3 giày sneaker), hành vi duyệt web (xem nhiều sản phẩm công nghệ vào tối), đánh giá sản phẩm (thích màu pastel, quan tâm chất lượng), thời gian (hiện tại là 14h chiều thứ 6). Tất cả được chuyển thành vector số như [0.28, 1, 0.8, 5, 3, 0.7, 0.9, 14, 6] để mô hình AI xử lý.

Mạng neural sâu đã nổi lên như kiến trúc được ưa chuộng cho kết hợp đặc trưng nhờ khả năng tự động học các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính giữa các loại đặc trưng khác nhau.

Những mô hình này có thể xử lý đồng thời thông tin nhân khẩu học người dùng, metadata sản phẩm, mẫu tương tác lịch sử và tín hiệu bối cảnh thời gian thực để tạo ra các gợi ý được cá nhân hóa cao.

Các kiến trúc nâng cao như mạng autoencoder có thể học các biểu diễn nén của sở thích người dùng trong khi mạng neural hồi quy có thể nắm bắt động lực thời gian trong các mẫu hành vi người dùng.

Ứng dụng đa phương thức là phương pháp kết hợp đặc trưng còn tạo điều kiện tích hợp các nguồn dữ liệu đa phương thức bao gồm hình ảnh sản phẩm, mô tả văn bản, đánh giá người dùng và thông tin mạng xã hội.

Ví dụ: Trên Shopee: Mạng neural tích chập phân tích hình ảnh sản phẩm (nhận diện: “áo sơ mi trắng, cổ tròn, tay ngắn”), mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên phân tích mô tả (“chất liệu cotton 100%, phù hợp đi làm”), và mạng neural đồ thị tận dụng mối quan hệ xã hội (“3 người bạn Facebook đã mua sản phẩm này”), tất cả đóng góp vào việc hiểu toàn diện sở thích người dùng và đặc điểm sản phẩm.

Kết quả là một hệ thống gợi ý thông minh có thể hiểu rằng bạn không chỉ thích “áo sơ mi” mà còn ưa chuộng “áo sơ mi cotton trắng, thiết kế tối giản, phù hợp môi trường công sở, được bạn bè tin dùng”.

Từ đó đưa ra gợi ý chính xác và phù hợp hơn.

Người tiêu dùng ngày nay đối mặt với nghịch lý “quá nhiều lựa chọn” trong các sàn thương mại điện tử.

Đó là nơi hàng triệu sản phẩm cạnh tranh để thu hút sự chú ý qua vô số trang danh mục.

Hệ thống gợi ý sản phẩm giải quyết thách thức cốt lõi này khi đóng vai trò như những người dẫn đường thông minh, giúp loại bỏ bối rối từ quá nhiều lựa chọn.

Thay vì buộc khách hàng phải tự mình lướt qua hàng nghìn danh sách sản phẩm, những hệ thống này sử dụng thuật toán phức tạp để trình bày các lựa chọn được tuyển chọn phù hợp với sở thích cá nhân và thói quen duyệt web.

Khía cạnh tiết kiệm thời gian không thể bỏ qua khi trước đây cần hàng giờ duyệt web giờ có thể hoàn thành trong vài phút thông qua các gợi ý cá nhân hóa.

Sự chuyển đổi về hiệu quả này đặc biệt có lợi cho những người tiêu dùng bận rộn, coi trọng sự tiện lợi và khám phá có mục tiêu.

Công nghệ này tạo điều kiện cho khám phá sản phẩm một cách dễ dàng.

Khi đó những khám phá ngẫu nhiên diễn ra tự nhiên thông qua các gợi ý được vận hành bởi thuật toán.

Do đó giới thiệu khách hàng với những món đồ mà họ có thể không bao giờ tìm thấy qua các phương pháp tìm kiếm truyền thống.

Ví dụ: Khi đang xem một chiếc điện thoại thông minh trên Shopee, hệ thống ngay lập tức gợi ý ốp lưng, cường lực, tai nghe phù hợp với model đó. Thay vì phải tìm kiếm từng món phụ kiện riêng lẻ, người dùng có thể hoàn tất mua sắm chỉ trong một lần.

Hơn nữa, trải nghiệm người dùng được nâng cao vượt xa sự tiện lợi đơn thuần để tạo ra những điểm tương tác có ý nghĩa.

Khách hàng cảm giác được hiểu rõ hơn dẫn đến tăng cường niềm tin trong các quyết định mua sắm và tương tác tổng thể thỏa mãn hơn với nền tảng thương mại kỹ thuật số.

Từ góc độ kinh doanh, hệ thống gợi ý đại diện cho một trong những công nghệ có thể đo lường và tác động nhất trong việc thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

Các thống kê xung quanh hiệu quả thương mại của chúng thực sự ấn tượng.

Nhiều nghiên cứu cho thấy những hệ thống này có thể tạo ra tới 31% tổng doanh thu thương mại điện tử, trong khi 12% khách hàng hoàn tất giao dịch trực tiếp dựa trên các gợi ý.

Câu chuyện thành công của Amazon minh họa tiềm năng chuyển đổi, với công cụ gợi ý của họ đóng góp khoảng 35% tổng doanh thu.

Đây không chỉ đơn thuần là tương quan mà là nhân quả trực tiếp, khi các gợi ý cá nhân hóa tăng cả tần suất và giá trị của các giao dịch cá nhân.

Công nghệ này hoạt động hiệu quả như một đội ngũ bán hàng kỹ thuật số vận hành 24/7, liên tục trình bày các cơ hội bán kèm và bán chéo có liên quan mà không cần chi phí quản lý của sự can thiệp con người.

Ví dụ: Tiki áp dụng hệ thống “Khách hàng cũng xem” và “Mua cùng sản phẩm này”, giúp tăng giá trị đơn hàng trung bình lên 25-30%. Khi mua một quyển sách, hệ thống gợi ý những cuốn sách cùng tác giả hoặc cùng chủ đề, khuyến khích khách hàng mua nhiều hơn.

Cơ chế hoạt động thông qua xác định các mô hình trong hành vi khách hàng cho thấy ý định mua hàng hoặc nhu cầu bổ sung.

Sau đó trình bày những cơ hội này tại các thời điểm tối ưu trong hành trình khách hàng.

Thời gian chiến lược này tối đa hóa khả năng chuyển đổi trong khi nâng cao đề xuất giá trị tổng thể cho khách hàng.

Vượt xa những lợi ích giao dịch tức thì, hệ thống gợi ý đóng vai trò quan trọng trong xây dựng mối quan hệ khách hàng dài hạn thông qua trải nghiệm cá nhân hóa nuôi dưỡng lòng trung thành thương hiệu.

Công nghệ tạo ra một chu kỳ tích cực nơi cá nhân hóa được cải thiện dẫn đến tương tác cao hơn.

Vì thế tạo ra nhiều dữ liệu hơn cho các gợi ý thậm chí tốt hơn, cuối cùng củng cố mối quan hệ khách hàng-thương hiệu.

Sự cá nhân hóa này mở rộng vượt xa các gợi ý sản phẩm để bao gồm gợi ý nội dung, tối ưu hóa thời gian, và sở thích giao tiếp.

Do đó tạo ra trải nghiệm toàn diện khiến khách hàng cảm thấy được trân trọng và được hiểu.

Lòng trung thành kết quả chuyển hóa thành giá trị khách hàng trọn đời cao hơn, chi phí thu hút giảm và tăng khả năng chống lại các đề xuất cạnh tranh.

Ví dụ: Netflix sử dụng hệ thống gợi ý không chỉ cho phim ảnh mà còn cho thời gian xem tối ưu. Hệ thống nhận biết thường xem phim vào tối cuối tuần và gửi thông báo những bộ phim mới phù hợp vào thời điểm đó.

Điều này tạo cảm giác Netflix “hiểu” khách hàng nên làm tăng lòng trung thành.

Hơn nữa, khía cạnh tối ưu hóa chi phí so với các phương pháp quảng cáo truyền thống không thể bỏ qua.

Thay vì các chiến dịch marketing rộng và kém hiệu quả, hệ thống gợi ý tạo điều kiện cho việc nhắm mục tiêu chính xác tối đa hóa lợi tức trên chi tiêu quảng cáo khi tiếp cận khách hàng với xu hướng mua các sản phẩm cụ thể cao nhất.