Các nhà lãnh đạo thương mại số đang chịu áp lực khổng lồ. Giữa môi trường thị trường dao động, họ vẫn phải duy trì giá trị và trải nghiệm đỉnh cao cho khách hàng, và đó là lý do họ cần “tất tay” với AI.
Không chỉ vì lợi ích hiện tại; mà còn là chuẩn bị cho tương lai đang đến rất nhanh. Trong hầu hết mọi ngành, AI đang hiện thực hóa lời hứa: giúp doanh nghiệp tạo ra hiệu quả vượt trội, trải nghiệm mua sắm xuất sắc, giao hàng đúng hẹn và gắn kết mọi điểm chạm khách hàng. Theo lời Dirk Hoerig, nhà sáng lập kiêm Giám đốc Sáng tạo tại commercetools, AI còn sẵn sàng thay đổi cách chúng ta mua sắm.
“Chẳng mấy chốc AI sẽ thay đổi hành vi con người và cách chúng ta tương tác với doanh nghiệp và sản phẩm,” Hoerig nói. “Doanh nghiệp cần nắm lấy AI ngay hôm nay, tận dụng năng lực mạnh mẽ của nó và chuẩn bị hưởng lợi khi AI, chứ không phải website, trở thành trung tâm trải nghiệm khách hàng.”
Nâng tầm mua sắm số
Trong thương mại số, “điểm tương tác” với người mua luôn là cửa hàng số, trên mọi thiết bị, và con người là bên lướt, chọn, đặt, trả hàng. Nhưng “agentic shopping” đang xuất hiện: AI lo hết các thao tác cho người mua. Với nhà bán lẻ, điều đó nghĩa là phải tối ưu dữ liệu sản phẩm, dữ liệu khách hàng, giá, tồn kho và nhiều thứ khác, cho một AI đang “săn hàng” theo yêu cầu người dùng.
“AI đang tương tác với thương hiệu, nhà sản xuất, nhà bán lẻ, nhưng đây không chỉ thêm một lớp giữa người và doanh nghiệp,” Hoerig nói. “Đó là chuyển đổi mang tính nền tảng về cách người dùng trải nghiệm thương hiệu và nhà bán lẻ, đảo lộn hành trình khách hàng, cũng như cách tiếp cận marketing và bán hàng.”
Ví dụ, hiện nay nhà bán lẻ thiết kế trải nghiệm mua sắm quanh hành vi người dùng, đặt chỗ “bán kèm” và “bán thêm” nơi người mua có khả năng bỏ thêm mặt hàng. Nhưng khi các tác tử AI mua sắm (AI-driven shopping agents) phổ biến, cách làm này có thể không còn hiệu quả. Các “người mua AI” chỉ tập trung tìm sản phẩm tối ưu qua phân tích dữ liệu, chẳng quan tâm mấy tới “thêm ngẫu hứng.” Để bù chi phí thu hút khách và giữ lợi nhuận, nhà bán lẻ cần nghĩ lại chiến lược để phục vụ tốt hành vi mua AI.
Điều này đã bắt đầu, với các công ty công nghệ lớn nỗ lực kiểm soát “thị trường tìm kiếm” — vốn là cổng vào mua sắm. Mạng xã hội cũng lên kế hoạch tích hợp thương mại và khám phá sản phẩm vào trải nghiệm khách hàng.
Những nhà bán lẻ có dữ liệu tốt và hạ tầng linh hoạt kiểu “composable commerce” sẽ dễ chuyển hướng sang phục vụ người mua AI, Hoerig giải thích.
Một nền tảng “composable commerce” giúp doanh nghiệp tạo trải nghiệm mua sắm đa kênh, đa điểm chạm, theo kiến trúc “cloud-native,” từng phần và không phụ thuộc công nghệ, cho phép “cấu trúc” dữ liệu cho bất cứ công cụ hay tác tử AI nào.
Ví dụ, những tổ chức dùng nền tảng thương mại truyền thống khép kín sẽ vất vả cho tác tử truy cập một loạt chức năng mà không gây rò rỉ dữ liệu. Còn “composable commerce” không chỉ cho phép thương hiệu tích hợp danh mục sản phẩm vào môi trường tác tử AI, mà còn cho tác tử AI tự thực hiện giao dịch, quản lý trả hàng, tạo truy vấn thay cho người dùng… mà vẫn đảm bảo không phơi bày dữ liệu nội bộ.
Trong khi “agentic shopping” sắp bùng nổ, AI đã thay đổi trải nghiệm mua sắm ngay hiện tại. Dưới đây là xu hướng AI mà các thương hiệu cần lưu ý.
AI và siêu cá nhân hóa
“Từ ‘siêu cá nhân hóa’ chẳng mới; nó được dùng để mô tả phương pháp tối ưu danh mục sản phẩm bằng thuật toán, chủ yếu dựa trên lịch sử tìm kiếm và dữ liệu nhóm,” Hoerig nói. “Với AI tạo sinh (generative AI), chúng ta có cơ hội độc đáo để cá nhân hóa trải nghiệm thời gian thực, từ nội dung đến giọng điệu, cách trình bày.”
AI tạo sinh có thể viết lại layout trang, nội dung, cách dùng từ, sắp xếp sản phẩm theo đúng mong muốn tức thì của khách, đồng thời cung cấp tương tác theo ngữ cảnh qua khung chat trên ứng dụng, website. Một khách 50 tuổi có vốn từ và phong cách giao tiếp khác người 18 tuổi. Hoặc nếu bạn đang vội khi đặt vé du lịch, tương tác sẽ ngắn, gọn, giao dịch; nếu bạn lướt mua mỹ phẩm, AI sẽ sẵn sàng tư vấn sâu hơn.
Việc “bản địa hóa” cũng không còn tốn kém thời gian hay chi phí: ví dụ, một nhà bán lẻ không phải đau đầu chọn ngôn ngữ cần dịch và tối ưu cho trang web. AI sẽ dịch quy mô lớn, bao gồm nhiều ngôn ngữ, thậm chí phương ngữ địa phương.
“Đây đúng là tương tác mà khách hàng hằng mong, dẫn đến lòng trung thành và gia tăng tương tác,” Hoerig chia sẻ. “Cách đây 5 năm, nếu hỏi một nhà bán lẻ ‘Liệu bạn có tùy biến tương tác theo nhóm khách, thay đổi ngôn từ, giọng điệu cho phù hợp?’ thì họ sẽ nói nghe hay nhưng không khả thi với danh mục lớn. Giờ điều đó trở nên khả thi.”
Sức mạnh của trí tuệ vận hành dự đoán
AI xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, sau đó đề xuất cách cải thiện nhiều mặt vận hành bán lẻ quan trọng, gồm tối ưu tồn kho, phát hiện gian lận qua hành vi nhấp chuột, dự báo nhu cầu, tối ưu giá…
- Chuỗi cung ứng AI. Nhiều nhà bán lẻ đã dùng phần mềm dự báo nhu cầu đắt đỏ, với thuật toán ước tính xu hướng tồn kho, gợi ý bổ sung hàng… Kết hợp AI giúp xây các công cụ ấy ít tốn chi phí hơn, đồng thời nhanh hơn, chính xác hơn, gần như theo thời gian thực, lại rẻ. Nó còn nâng trải nghiệm mua sắm: ví dụ, click-and-collect chính xác hơn.
- Chống gian lận. AI rất giỏi phát hiện “mẫu” (pattern). Điều này có thể ứng dụng trực tiếp để chống gian lận. Ví dụ, AI có thể tức thời thấy hành vi bất thường, xác định xem hệ thống đang bị bot xấu thu thập dữ liệu và ngốn tài nguyên, hay đó là “lưu lượng” người mua hợp pháp tăng đột biến.
- Tự động hóa quyết định. Hiện nay, “tối ưu hóa” và “giảm chi phí” là ưu tiên quan trọng, đặc biệt khi quy mô tăng. Đồng thời khách mong mọi thứ phải ổn định, chạy mượt. Các doanh nghiệp đứng trước nhiều đòi hỏi về marketing và bán hàng hiệu quả. Có một “trợ lý AI” đồng hành, hỗ trợ quyết định thông minh, có thể thay đổi cục diện.
Ví dụ, khuyến mãi phức tạp hơn nhiều so với việc gửi mã giảm giá 20% qua email. Người quản lý marketing cần biết chính xác yếu tố nào thực sự “đẩy” doanh số. Chiến dịch phức tạp thì cần rất nhiều phân tích dữ liệu. AI có thể vạch kế hoạch tối ưu, với dự báo chính xác và gợi ý để tăng doanh thu cao hơn nữa.
“Những xu hướng này không chỉ nằm ở công nghệ — phải thực thi thành công, và kiến trúc ‘composable commerce’ là chìa khóa khai thác giá trị AI đem lại,” Hoerig nói. “Cấu trúc module, API-first của composable commerce thúc đẩy đổi mới nhanh, cho phép doanh nghiệp linh hoạt, hiệu quả, tìm dòng doanh thu mới và đạt kết quả rõ ràng với AI.”
