AI trong thương mại điện tử: Hướng dẫn toàn diện về tăng trưởng & tự động hóa

- AI không còn là tùy chọn trong thương mại điện tử mà đã trở thành động lực cần thiết thúc đẩy trải nghiệm cá nhân hóa, định giá động và tăng trưởng dựa trên dữ liệu cho các doanh nghiệp.

- AI trong thương mại điện tử hoạt động thông qua 3 giai đoạn chính: thu thập dữ liệu khách hàng, học máy và nhận dạng mẫu, dự đoán và tự động hóa - tạo ra chu trình liên tục giúp hệ thống ngày càng thông minh hơn.

- Các thành phần chính của AI trong thương mại điện tử bao gồm: học máy và phân tích dự đoán, cá nhân hóa dựa trên AI, chatbot và trợ lý ảo.

- Thị trường công cụ AI cho thương mại điện tử đang phát triển mạnh với nhiều giải pháp như Jasper AI cho tạo nội dung, tối ưu giá, hỗ trợ khách hàng, khám phá sản phẩm và tự động hóa.

- Các nền tảng thương mại điện tử lớn như Wix, Squarespace và đặc biệt là Shopify đã tích hợp AI vào hệ sinh thái của họ. Shopify Magic tự động tạo mô tả sản phẩm, Shopify Sidekick đóng vai trò trợ lý AI giúp người dùng thực hiện nhiệm vụ.

- 7 tình huống sử dụng AI phổ biến trong thương mại điện tử: gợi ý sản phẩm, tìm kiếm thông minh, chatbot và trợ lý ảo, quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu, định giá động, dự đoán khách hàng rời bỏ, và AI tạo sinh.

- Tương lai của AI trong thương mại điện tử sẽ bao gồm thương mại tự động, thương mại hội thoại, phát triển sản phẩm dựa trên AI, siêu cá nhân hóa quy mô lớn và tìm kiếm đa phương thức.

- Thị trường AI trong bán lẻ dự kiến sẽ vượt 164 tỷ USD vào năm 2030, tăng trưởng với tốc độ CAGR 32%. McKinsey ước tính AI có thể mang lại 400 đến 660 tỷ USD giá trị hàng năm cho ngành bán lẻ và hàng tiêu dùng toàn cầu.

- 6 vấn đề đạo đức cần xem xét khi triển khai AI trong thương mại điện tử: quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, thiên kiến thuật toán và công bằng, minh bạch và niềm tin của khách hàng, quyền tự chủ của người tiêu dùng, độ phức tạp và chi phí tích hợp, và phụ thuộc quá mức vào tự động hóa.

- Triển khai AI trong kinh doanh thương mại điện tử cần tuân theo 7 bước: xác định điểm đau hoặc cơ hội tăng trưởng, kiểm tra sự sẵn sàng dữ liệu, chọn công cụ hoặc nền tảng phù hợp, bắt đầu nhỏ và thử nghiệm, đào tạo đội ngũ, giám sát hiệu suất và tinh chỉnh, mở rộng quy mô với tự động hóa và tích hợp.

📌 AI đang cách mạng hóa thương mại điện tử với dự báo tăng trưởng 32% hàng năm, đạt 164 tỷ USD vào 2030. Từ gợi ý sản phẩm đến định giá động, AI giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả, cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy doanh thu cao hơn.

https://www.techrepublic.com/article/ai-in-ecommerce/

AI trong thương mại điện tử: Hướng dẫn toàn diện về tăng trưởng & tự động hóa

Xuất bản ngày 7/4/2025 Viết bởi Agatha Aviso

AI không còn là tùy chọn trong thương mại điện tử nữa. Nó là động lực thúc đẩy trải nghiệm cá nhân hóa, định giá động và tăng trưởng dựa trên dữ liệu cho các thương nhân lớn và nhỏ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một nhu cầu cạnh tranh trong thương mại điện tử. Từ đề xuất sản phẩm và hỗ trợ khách hàng đến dự báo hàng tồn kho và định giá động, AI đang định hình lại cách các nhà bán lẻ trực tuyến thu hút, chuyển đổi và giữ chân khách hàng. Sự áp dụng nhanh chóng này được thúc đẩy bởi nhu cầu về trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa, chi phí thu hút khách hàng tăng cao và áp lực tối ưu hóa hoạt động ở quy mô lớn.

Khi công nghệ AI trở nên dễ tiếp cận hơn và thậm chí được tích hợp vào các nền tảng thương mại điện tử như Shopify, Wix và Squarespace, các thương nhân thương mại điện tử thuộc mọi quy mô triển khai nó để nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và mở khóa tăng trưởng mới. Dù bạn đang vận hành một cửa hàng trực tuyến trực tiếp đến người tiêu dùng nhỏ hay mở rộng quy mô một thị trường B2B, việc hiểu cách thức AI hoạt động và nơi áp dụng nó là điều cần thiết để duy trì khả năng cạnh tranh trong một nền kinh tế kỹ thuật số cạnh tranh cao.

Bài viết này mô tả chi tiết cách AI hoạt động trong thương mại điện tử, giải thích một số trường hợp sử dụng, thảo luận về các cân nhắc đạo đức hiện tại và khám phá những gì nằm phía trước với việc sử dụng công nghệ trong ngành.

Cách AI hoạt động trong thương mại điện tử

AI trong thương mại điện tử kết hợp phân tích dữ liệu, học máy và tự động hóa để giúp doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm mua sắm thông minh hơn, nhanh hơn và cá nhân hóa hơn. AI cho phép bạn dự đoán hành vi của khách hàng, cá nhân hóa tương tác và tinh giản hoạt động, từ marketing đến hậu cần.

Về cơ bản, các hệ thống AI trong thương mại điện tử hoạt động qua ba giai đoạn chính: thu thập dữ liệu, học máy và nhận dạng mẫu, cũng như dự đoán và tự động hóa.

🗂️ Thu thập dữ liệu khách hàng → 🤖 Học máy & nhận dạng mẫu → 📊 Dự đoán & tự động hóa → 🛍️ Trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa & hoạt động tối ưu hóa

Chu kỳ này chạy liên tục: càng nhiều dữ liệu hệ thống AI xử lý, chúng càng thông minh hơn, dẫn đến các đề xuất sản phẩm ngày càng chính xác, dự báo hàng tồn kho tốt hơn và dịch vụ khách hàng nhanh hơn.

Các thành phần chính của AI trong thương mại điện tử bao gồm:

• Học máy và phân tích dự đoán: Nhận biết các mẫu trong hành vi người tiêu dùng để dự báo xu hướng và tự động hóa quyết định.
• Thông tin khách hàng và cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI: Xây dựng trải nghiệm phù hợp dựa trên dữ liệu người dùng.
• Chatbot, trợ lý ảo và tự động hóa: Nâng cao hiệu quả dịch vụ đồng thời giảm khối lượng công việc thủ công.

Các công cụ và giải pháp thương mại điện tử được hỗ trợ bởi AI

Đừng nhầm lẫn về điều này — sử dụng AI trong thương mại điện tử không còn chỉ là một xu hướng thương mại điện tử nữa. Nó đang ở đây để tồn tại và chuyển đổi ngành thương mại điện tử. Các công cụ AI đang nhanh chóng chuyển đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp thương mại điện tử. Đối với các SMB và B2B, việc lựa chọn các giải pháp AI phù hợp có thể hợp lý hóa quy trình làm việc, giảm chi phí và nâng cao hành trình của khách hàng. Dưới đây là một số công cụ AI phù hợp nhất cho chủ cửa hàng thương mại điện tử.

Hầu hết các nền tảng thương mại điện tử lớn hiện đã tích hợp các công cụ AI trực tiếp vào hệ sinh thái của họ. Các công cụ tạo website như Wix và Squarespace bao gồm các công cụ tạo trang web AI tạo ra bố cục, nội dung và hình ảnh dựa trên lời nhắc. Ví dụ, AI Site Generator của Wix có thể xây dựng trang web của bạn bằng cách sử dụng lời nhắc hoặc trò chuyện.

Công cụ tạo trang web AI tích hợp sẵn của Wix Bạn có thể xây dựng trang web của mình bằng cách nhắc công cụ tạo trang web AI tích hợp sẵn của Wix. (Hình ảnh: Wix)

Nhưng Shopify đã tiến xa hơn trong việc tích hợp AI, định vị mình như một người tiên phong bằng cách tích hợp khả năng AI mạnh mẽ trực tiếp vào nền tảng cốt lõi của mình. Shopify Magic tự động tạo mô tả sản phẩm phù hợp với giọng điệu của người bán và chi tiết sản phẩm. Shopify Sidekick hoạt động như một trợ lý AI giúp người dùng thực hiện nhiệm vụ, phân tích hiệu suất và tối ưu hóa cửa hàng của họ thông qua các lệnh ngôn ngữ tự nhiên.

Shopify Magic là công cụ AI tạo sinh của Shopify Shopify Magic là công cụ AI tạo sinh của Shopify. Bạn có thể tạo mô tả sản phẩm bằng cách thiết lập giọng điệu và liệt kê thông số kỹ thuật sản phẩm. (Hình ảnh: Shopify)

Đối với các hoạt động lớn hơn, Shopify Flow cho phép người dùng Shopify Plus tự động hóa quy trình làm việc bằng cách sử dụng logic dựa trên kích hoạt — chẳng hạn như gắn thẻ khách hàng VIP hoặc đánh dấu các đơn hàng có rủi ro cao.

Các công cụ này được bao gồm mà không cần chi phí bổ sung, khiến khả năng AI của Shopify vừa dễ tiếp cận vừa sẵn sàng cho doanh nghiệp.

Các trường hợp sử dụng AI trong thương mại điện tử

AI đang định hình lại mọi khía cạnh của chuỗi cung ứng thương mại điện tử, từ cách khách hàng khám phá sản phẩm đến cách doanh nghiệp quản lý hậu cần và giá cả. Khi chúng ta nói về việc sử dụng AI trong thương mại điện tử, sức mạnh của nó nằm ở việc áp dụng dữ liệu ở quy mô lớn để tự động hóa quyết định, dự đoán hành vi và cá nhân hóa tương tác theo thời gian thực. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong thương mại điện tử.

1. Đề xuất sản phẩm

Cá nhân hóa là một chiến lược thúc đẩy doanh thu, và đề xuất sản phẩm là ví dụ điển hình. Sử dụng AI để điều chỉnh trải nghiệm mua sắm dựa trên hành vi và sở thích của từng khách hàng, bạn có thể cung cấp đề xuất sản phẩm thông minh hơn, khuyến mãi có mục tiêu và nội dung động. Điều này thúc đẩy mức độ tương tác cao hơn, tạo ra tỷ lệ chuyển đổi mạnh hơn và thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng dài hạn.

Đề xuất sản phẩm cải thiện khám phá sản phẩm, giảm tỷ lệ thoát và tăng giá trị đơn hàng trung bình bằng cách hiển thị các sản phẩm phù hợp cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm. Chúng cũng tạo ra cơ hội bán chéo và bán thêm.

Cách thức hoạt động: AI thu thập và phân tích dữ liệu hành vi — truy vấn tìm kiếm, lượt xem sản phẩm, hoạt động giỏ hàng và mua hàng trước đây. Sau đó, các mô hình học máy xác định các mẫu và kết nối khách hàng với các sản phẩm liên quan bằng cách sử dụng thuật toán lọc. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng hình ảnh cũng có thể được sử dụng để hiểu các thuộc tính sản phẩm như màu sắc, kích thước và thương hiệu.

Các vị trí phổ biến bao gồm:

• Các phần "Lấy cảm hứng từ xu hướng mua sắm của bạn" trên trang chủ
• "Khách hàng cũng đã xem" hoặc "Mọi người cũng đã mua" trên trang sản phẩm
• Đề xuất bổ sung trong quá trình thanh toán

Ví dụ: Một khách hàng đang duyệt giày chạy bộ có thể thấy đề xuất cá nhân hóa cho tất, quần áo hoặc kiểu giày tương tự trong thương hiệu và kích thước ưa thích của họ. Điều này không chỉ hợp lý hóa trải nghiệm của họ mà còn tăng giá trị giỏ hàng và sự hài lòng.

2. Tìm kiếm sản phẩm thông minh

Tìm kiếm thường là tương tác đầu tiên khách hàng có với trang thương mại điện tử của bạn — và đó là một trong những nơi dễ dàng nhất để mất họ. Các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI giảm ma sát bằng cách diễn giải không chỉ những gì khách hàng nhập mà còn những gì họ thực sự có ý định.

Tìm kiếm cá nhân hóa được xây dựng trên các nguyên tắc cốt lõi giống như các công cụ đề xuất. Nó nhận ra các mẫu tìm kiếm, ghi nhớ tương tác trước đó, đề xuất dựa trên ngữ cảnh và duy trì sự liên quan bằng cách cung cấp kết quả chính xác, dựa trên ý định.

Cách thức hoạt động: Tìm kiếm AI sử dụng NLP, học máy và dữ liệu hành vi người dùng để hiểu ý định. Ví dụ, một khách hàng tìm kiếm "mũ" trước một sự kiện trang trọng có thể được hiển thị mũ fascinator hoặc mũ dự tiệc thay vì mũ len mùa đông. Nếu họ gần đây đã đặt một chuyến đi, truy vấn về "quần áo nghỉ lễ" có thể hiển thị các mặt hàng phù hợp với điểm đến và khí hậu đó.

Các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI liên tục học hỏi từ tương tác của người dùng và điều chỉnh mức độ liên quan và tinh chỉnh kết quả theo thời gian.

Ví dụ: Một khách hàng truy cập một trang thương mại điện tử thời trang và nhập "giày đen thoải mái cho công việc". Thay vì trả về danh sách chung tất cả giày đen, công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI lọc kết quả để hiển thị các kiểu giày có gót thấp, đệm, phù hợp với văn phòng dựa trên hành vi duyệt trước đó và đánh giá đề cập đến sự thoải mái. Nó cũng ưu tiên thương hiệu và kích thước yêu thích của họ, giảm ma sát quyết định và thời gian mua hàng.

3. Chatbot và trợ lý ảo

Chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI đang chuyển đổi cách các doanh nghiệp thương mại điện tử xử lý tương tác với khách hàng. Những công cụ này hiện quản lý tới 70% cuộc hội thoại khách hàng trực tuyến, hợp lý hóa dịch vụ và cải thiện khả năng phản hồi trên mọi kênh bán hàng.

Sự gia tăng của AI tạo sinh đã nâng cao các công cụ này vượt xa các phản hồi được kịch bản đơn giản. Các trợ lý AI ngày nay có thể hiểu các truy vấn phức tạp, tạo ra phản hồi tự nhiên và thích ứng với ngữ cảnh thời gian thực — cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, hướng dẫn sản phẩm và theo dõi sau mua hàng vào bất kỳ giờ nào.

Bạn có thể sử dụng chatbot AI để làm những điều sau đây cho cửa hàng trực tuyến của mình:

• Dịch vụ khách hàng tự động: Phản hồi các câu hỏi thường gặp, xử lý trả hàng và chỉ chuyển các trường hợp phức tạp lên đại lý con người.
• Đề xuất theo ngữ cảnh: Đề xuất các sản phẩm liên quan dựa trên dữ liệu duyệt hoặc tiếp thị lại.
• Hỗ trợ thanh toán nâng cao: Trả lời câu hỏi về sản phẩm, hàng tồn kho hoặc vận chuyển mà không phá vỡ luồng mua hàng.
• Thu thập dữ liệu: Nắm bắt sở thích và hành vi của khách hàng để cá nhân hóa trong tương lai và phát triển sản phẩm.

Cách thức hoạt động: Trợ lý AI kết hợp học máy và NLP để diễn giải ngôn ngữ, ý định và hành vi. Ví dụ, nếu một người mua sắm thêm một chiếc áo nỉ vào giỏ hàng và những đánh giá trước đó đề cập đến kiểu dáng rộng, trợ lý có thể đề xuất chọn kích thước nhỏ hơn. AI cũng có thể đề xuất bán thêm, như phụ kiện phù hợp, hoặc hỗ trợ mua hàng qua nhiều kênh.

Ví dụ: Một người mua sắm đang duyệt một trang web chăm sóc da vào đêm khuya có câu hỏi về kem dưỡng ẩm nào tốt nhất cho da khô, nhạy cảm. Trợ lý AI đặt một số câu hỏi làm rõ, đề xuất hai sản phẩm phù hợp dựa trên loại da và thành phần, kiểm tra tình trạng có sẵn hiện tại và cung cấp mã giảm giá có thời hạn. Nó cũng nhắc nhở họ về điều kiện miễn phí vận chuyển, giúp hoàn tất việc bán hàng trong phiên — không cần đại lý con người.

4. Hàng tồn kho, hậu cần và dự báo nhu cầu

AI đóng vai trò quan trọng đằng sau hậu trường bằng cách tối ưu hóa hoạt động thương mại điện tử ở quy mô lớn. Từ quy trình kho hàng đến kế hoạch hàng tồn kho dài hạn, AI cho phép doanh nghiệp di chuyển nhanh hơn, giảm chi phí và cải thiện độ tin cậy giao hàng. Theo nghiên cứu của McKinsey, những người áp dụng AI báo cáo giảm 15% chi phí hậu cần, cải thiện 35% độ chính xác hàng tồn kho và tăng 65% mức độ dịch vụ.

Bạn có thể sử dụng AI trong các lĩnh vực hoạt động chính sau:

• Quản lý hàng tồn kho: AI dự đoán nhu cầu trong tương lai dựa trên lịch sử bán hàng và chuyển động sản phẩm thời gian thực (thông qua RFID/cảm biến), kích hoạt đơn đặt hàng bổ sung tự động để tránh hết hàng hoặc tồn kho quá mức.
• Tự động hóa chuỗi cung ứng: AI điều phối hậu cần trên các kho hàng, gắn cờ chậm trễ và đề xuất thay đổi định tuyến để đáp ứng thời gian giao hàng.
• Dự báo nhu cầu: Các mô hình AI phát hiện các mẫu trong hoạt động thị trường, khuyến mại và xu hướng theo mùa để giúp thương nhân chuẩn bị hàng tồn kho trước khi có đợt tăng (ví dụ: Black Friday).
• Tối ưu hóa giao hàng: AI dự đoán thời gian giao hàng, quản lý hiệu suất nhà vận chuyển và cho phép minh bạch trong suốt hành trình của khách hàng.

Cách thức hoạt động: AI kéo dữ liệu từ hồ sơ giao dịch, hành vi khách hàng, doanh số bán hàng lịch sử và thậm chí cả xu hướng xã hội. Sau đó, các mô hình học máy phân tích thông tin này để dự báo nhu cầu, quản lý mức tồn kho và xác định các gián đoạn tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng.

Ví dụ: Một nhà bán lẻ chuẩn bị cho mùa lễ hội sử dụng AI để phân tích doanh số bán hàng năm trước, xu hướng tìm kiếm hiện tại và cảm tính trên mạng xã hội. Hệ thống dự báo sự gia tăng 30% trong một dòng sản phẩm cụ thể, kích hoạt đơn đặt hàng bổ sung sớm với nhà cung cấp và điều chỉnh lịch trình vận chuyển để đảm bảo giao hàng đúng hạn — tránh mất doanh số bán hàng và đơn đặt hàng chậm.

5. Định giá động

Chiến lược giá trong thương mại điện tử không còn tĩnh nữa. AI cho phép định giá động — tự động điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, cạnh tranh, mức tồn kho và hành vi khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp tối đa hóa doanh thu trong khi vẫn duy trì khả năng cạnh tranh mà không cần can thiệp thủ công liên tục.

Định giá động tăng lợi nhuận bằng cách đảm bảo rằng giá phản ánh điều kiện thị trường thời gian thực. Nó giúp duy trì vị thế cạnh tranh trong thời kỳ bán hàng tăng mạnh, điều chỉnh luân chuyển hàng tồn kho với nhu cầu và giảm nguy cơ giảm giá không cần thiết. Bạn cũng có thể sử dụng AI để cá nhân hóa ưu đãi hoặc thiết lập ngưỡng khuyến khích quyết định mua hàng nhanh hơn.

Cách thức hoạt động: Các mô hình AI liên tục phân tích các tín hiệu như giá của đối thủ cạnh tranh, nhu cầu sản phẩm, lịch sử mua hàng của khách hàng và tình trạng hàng có sẵn. Những hiểu biết này được sử dụng để tính toán giá tối ưu cân bằng giữa tỷ lệ chuyển đổi và lợi nhuận. Tùy thuộc vào chiến lược của họ, các nhà bán lẻ có thể thực hiện các quy tắc hoặc để AI thích ứng một cách tự chủ.

Ví dụ: Một nhà bán lẻ điện tử thấy sự gia tăng trong tìm kiếm tai nghe không dây. AI phát hiện sự giảm giá của đối thủ cạnh tranh, đánh giá mức tồn kho và tự động giảm giá 5% cho một mẫu bán chạy — vừa đủ để thúc đẩy chuyển đổi mà không hy sinh biên lợi nhuận.

6. Dự đoán khách hàng rời bỏ

Giữ chân khách hàng hiện tại hiệu quả về chi phí hơn việc thu hút khách hàng mới — nhưng nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử gặp khó khăn trong việc xác định khi nào khách hàng có nguy cơ rời đi. Dự đoán rời bỏ được hỗ trợ bởi AI giúp các thương hiệu chủ động bằng cách phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm và kích hoạt can thiệp kịp thời.

Cách thức hoạt động: Các mô hình AI phân tích hành vi khách hàng trong quá khứ, chẳng hạn như tần suất đặt hàng, thời gian kể từ lần mua hàng cuối cùng, thay đổi trong giá trị giỏ hàng trung bình và tương tác với email hoặc quảng cáo. Bằng cách học những mẫu này, AI có thể đánh giá khả năng khách hàng sẽ rút lui hoặc ngừng mua hàng hoàn toàn.

Với những hiểu biết này, doanh nghiệp có thể triển khai các hành động có mục tiêu: ưu đãi cá nhân hóa, chiến dịch lôi kéo, ưu đãi trung thành hoặc thậm chí tiếp cận dịch vụ. Điều này giúp phục hồi khách hàng có nguy cơ trước khi họ rời đi.

Dự đoán khách hàng rời bỏ cho phép các thương hiệu bảo vệ doanh thu bằng cách tập trung nỗ lực giữ chân nơi chúng quan trọng nhất. Nó cũng cho phép phân bổ nguồn lực tiếp thị hiệu quả hơn và cải thiện dự báo giá trị vòng đời.

Ví dụ: Một thương hiệu quần áo nhận thấy sự sụt giảm trong mua lặp lại từ một phân khúc khách hàng trước đây mua hàng hàng tháng. AI xác định nhóm này có nguy cơ cao và kích hoạt quy trình làm việc tự động: giảm giá 15% cho một gói được cá nhân hóa, tiếp theo là email kiểm tra nếu không có giao dịch mua nào được thực hiện trong vòng 48 giờ.

7. AI tạo sinh

AI tạo sinh đang chuyển đổi cách các doanh nghiệp thương mại điện tử tạo nội dung ở quy mô lớn. Từ mô tả sản phẩm đến chiến dịch tiếp thị, các mô hình tạo sinh cho phép các thương hiệu tự động hóa các nhiệm vụ viết, thiết kế và nhắn tin tốn thời gian—mà không ảnh hưởng đến chất lượng hoặc tính nhất quán của thương hiệu.

AI tạo sinh cho phép sản xuất nội dung nhanh hơn, nhắn tin nhất quán trên các điểm tiếp xúc và thử nghiệm A/B các biến thể với nỗ lực thủ công tối thiểu. Nó giảm các nút thắt sáng tạo, trao quyền cho các đội nhỏ mở rộng đầu ra và rút ngắn thời gian ra thị trường cho các chiến dịch và ra mắt sản phẩm.

Cách thức hoạt động: Được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn, các công cụ AI tạo sinh sử dụng các mô hình như GPT và mạng khuếch tán để tạo ra nội dung mới phù hợp với lời nhắc của người dùng và đầu vào theo ngữ cảnh. Trong thương mại điện tử, điều này bao gồm tạo ra mô tả sản phẩm được tối ưu hóa SEO, bản sao quảng cáo, dòng tiêu đề email, văn bản trang đích và thậm chí cả hình ảnh hoặc video sản phẩm.

Ví dụ: Một cửa hàng đồ gia dụng ra mắt 50 SKU mới trước một chương trình khuyến mãi theo mùa. Sử dụng AI tạo sinh, đội ngũ tạo ra các mô tả sản phẩm, email quảng cáo và chú thích Instagram độc đáo, phù hợp với thương hiệu trong một ngày—các nhiệm vụ mà đáng lẽ sẽ mất cả đội nội dung một tuần để hoàn thành thủ công.

Tương lai của AI trong thương mại điện tử

Việc áp dụng AI trong thương mại điện tử đang tăng tốc, với sự đầu tư liên tục dự kiến sẽ định hình lại cách doanh nghiệp hoạt động và cạnh tranh. Vai trò của AI trong thương mại điện tử trong tương lai sẽ không còn giới hạn trong AI tạo sinh, mô hình đa phương thức và cá nhân hóa thời gian thực. Chúng tôi kỳ vọng làn sóng đổi mới tiếp theo sẽ vượt ra ngoài tự động hóa, mang lại các hệ thống thích ứng có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa mọi khía cạnh của ngành thương mại điện tử.

Quan điểm này được 80% giám đốc điều hành thương mại điện tử chia sẻ, những người nói rằng AI sẽ chuyển đổi đáng kể doanh nghiệp của họ trong ba đến năm năm tới. Các con số không nói dối — AI trong bán lẻ dự kiến sẽ vượt 164 tỷ USD vào năm 2030, tăng trưởng với tốc độ CAGR 32%. McKinsey ước tính AI có thể mang lại 400 đến 660 tỷ USD giá trị hàng năm cho ngành bán lẻ và hàng tiêu dùng toàn cầu.

Và bất kỳ tiến bộ nào chúng ta thấy chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Các chuyên gia đồng ý rằng chúng ta chưa thấy gì cả — AI sẽ tiếp tục phá vỡ mọi ngành trong những năm tới. Đối với thương mại điện tử, đây là những xu hướng được dự đoán:

• Thương mại tự chủ: AI sẽ cung cấp năng lượng cho các cửa hàng tự tối ưu hóa, tự động điều chỉnh nội dung, ưu đãi và bố cục dựa trên hành vi của người mua sắm theo thời gian thực.
• Thương mại hội thoại: Trợ lý AI sẽ phát triển từ bot được kịch bản thành đại lý thông minh hướng dẫn các giao dịch đầy đủ qua trò chuyện hoặc giọng nói, với tích hợp sâu hơn trên các nền tảng.
• Phát triển sản phẩm được hỗ trợ bởi AI: Các nhà bán lẻ sẽ ngày càng sử dụng AI để phân tích phản hồi, dự đoán xu hướng và đồng tạo sản phẩm mới để đáp ứng tín hiệu thị trường.
• Siêu cá nhân hóa ở quy mô lớn: Các thương hiệu sẽ cung cấp trải nghiệm phù hợp với từng cá nhân theo thời gian thực trên các kênh, được hỗ trợ bởi hồ sơ khách hàng thống nhất và AI dự đoán.
• Tìm kiếm và mua sắm đa phương thức: Người mua sắm sẽ tìm kiếm bằng giọng nói, hình ảnh và văn bản thay thế cho nhau, với AI diễn giải ngữ cảnh và trả về kết quả chính xác.

AI và các cân nhắc về đạo đức trong thương mại điện tử

Mặc dù AI mang lại lợi ích hoạt động và tiếp thị lớn trong thương mại điện tử, nó cũng đưa ra những rủi ro đáng kể. Nếu không có quản trị rõ ràng hoặc nếu không được quản lý, các yếu tố rủi ro này có thể làm suy yếu lòng tin của khách hàng, làm chậm việc triển khai và khiến doanh nghiệp gặp nguy cơ về quy định và danh tiếng. Dưới đây là sáu lĩnh vực quan tâm chính mà các nhà bán lẻ phải giải quyết để áp dụng AI một cách có trách nhiệm.

1. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Các hệ thống AI phụ thuộc nhiều vào dữ liệu khách hàng (hành vi duyệt, lịch sử mua hàng, vị trí và thông tin nhân khẩu học) để cung cấp năng lượng cho cá nhân hóa và tự động hóa. Sự phụ thuộc này làm dấy lên những lo ngại lớn về sự đồng ý dữ liệu, lưu trữ và tuân thủ quy định. Xử lý sai dữ liệu nhạy cảm có thể dẫn đến vi phạm pháp luật theo các luật như GDPR và CCPA và làm dấy lên nghi ngờ về uy tín của thương hiệu.

Theo Nghiên cứu chuẩn về Quyền riêng tư Dữ liệu của Cisco năm 2023, 92% người tiêu dùng nói rằng lòng tin của họ vào một công ty phụ thuộc vào cách công ty đó xử lý dữ liệu của họ. Doanh nghiệp phải thực hiện các giao thức an ninh mạng mạnh mẽ, đảm bảo sự đồng ý có thông tin và duy trì các chính sách quản trị dữ liệu rõ ràng.

2. Thiên kiến thuật toán và công bằng

Thiên kiến trong các hệ thống AI có thể dẫn đến kết quả không công bằng, chẳng hạn như loại trừ một số nhóm nhân khẩu học khỏi tính hiển thị sản phẩm, áp dụng giá không nhất quán hoặc củng cố khuôn mẫu trong nhắm mục tiêu quảng cáo. Những thiên kiến này thường bắt nguồn từ dữ liệu đào tạo không đại diện hoặc bị lệch.

Như Harvard Business Review đã lưu ý, thiên kiến thuật toán có thể duy trì bất bình đẳng trong thế giới thực nếu không được kiểm soát. Để đảm bảo công bằng, các nhà bán lẻ phải kiểm tra các mô hình AI của họ thường xuyên, sử dụng các bộ dữ liệu đa dạng và cân bằng, và áp dụng các chiến lược giảm thiểu thiên kiến trong suốt quá trình phát triển và triển khai.

3. Minh bạch và lòng tin của khách hàng

Bản chất "hộp đen" của AI khiến khách hàng và đôi khi cả đội ngũ nội bộ khó hiểu cách quyết định được đưa ra. Khi người mua sắm không biết rằng AI ảnh hưởng đến đề xuất sản phẩm, giá cả hoặc phản hồi dịch vụ, nó có thể làm xói mòn sự tự tin và cản trở việc áp dụng.

Báo cáo Tình trạng của Khách hàng Kết nối của Salesforce phát hiện rằng 68% khách hàng lo ngại về việc các công ty sử dụng AI mà không có sự tiết lộ thích hợp. Để xây dựng lòng tin, doanh nghiệp phải minh bạch về nơi AI được sử dụng và cung cấp giải thích đơn giản về cách tạo ra đề xuất hoặc quyết định.

4. Quyền tự chủ của người tiêu dùng

Cá nhân hóa quá mức có vẻ hữu ích, nhưng nó có thể vô tình thu hẹp trải nghiệm của người mua sắm bằng cách liên tục phục vụ nội dung tương tự hoặc củng cố hành vi trong quá khứ. Điều này có thể giảm tiếp xúc với sản phẩm mới hoặc ý tưởng và hạn chế sự lựa chọn chân thực.

AI không nên thao túng hành trình của khách hàng hướng tới kết quả đã định trước mà không cung cấp các lựa chọn thay thế. Thay vào đó, các nhà bán lẻ nên thiết kế các hệ thống AI hỗ trợ ra quyết định có thông tin, cung cấp đề xuất đa dạng và cho phép người dùng sửa đổi hoặc ghi đè sở thích.

5. Độ phức tạp của tích hợp và chi phí

Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa đối mặt với thách thức tích hợp AI vào hệ thống hiện có của họ. Việc triển khai thường đòi hỏi nâng cấp kỹ thuật, điều phối nhà cung cấp và đào tạo nhân viên, khiến nó trở thành một khoản đầu tư nặng về tài nguyên. Để vượt qua thách thức này, doanh nghiệp nên ưu tiên các trường hợp sử dụng với lợi nhuận đầu tư (ROI) ngay lập tức. Bắt đầu với các công cụ có thể mở rộng và áp dụng AI theo từng giai đoạn để không làm quá tải chi phí hoạt động của bạn.

6. Phụ thuộc quá mức vào tự động hóa

Mặc dù tự động hóa giảm khối lượng công việc và tăng hiệu quả, quá nhiều tự động hóa, đặc biệt là trong dịch vụ khách hàng, có thể dẫn đến trải nghiệm gây thất vọng. Bot thường gặp khó khăn với các truy vấn có sắc thái cảm xúc hoặc phức tạp, dẫn đến các vấn đề không được giải quyết và sự không hài lòng của khách hàng. Khảo sát Trải nghiệm Khách hàng của PwC tiết lộ rằng 59% người tiêu dùng tin rằng các công ty đã mất đi tính chất con người do tự động hóa quá mức. Các nhà bán lẻ phải cân bằng bằng cách sử dụng AI để xử lý các truy vấn thường xuyên trong khi vẫn duy trì hỗ trợ con người cho các tương tác có tác động cao hoặc phức tạp.

Cách triển khai AI trong doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn

Áp dụng AI không đòi hỏi một cuộc đại tu kỹ thuật hoàn toàn, nhưng nó đòi hỏi một chiến lược rõ ràng. Cho dù bạn là một thương hiệu D2C đang phát triển hay một người bán B2B muốn mở rộng quy mô, việc triển khai AI hiệu quả bắt đầu bằng việc xác định và điều chỉnh các trường hợp sử dụng phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Phần này phác thảo một cách tiếp cận từng bước để giúp bạn tích hợp AI vào hoạt động thương mại điện tử của mình.

Bước 1: Xác định điểm đau hoặc cơ hội tăng trưởng. Bắt đầu bằng cách chỉ ra các lĩnh vực mà AI có thể tạo ra tác động lớn nhất. Ví dụ, bạn có đang mất khách hàng do cá nhân hóa kém không? Bạn có đang dành quá nhiều thời gian vào hỗ trợ thủ công không? Bỏ lỡ doanh số do giá tĩnh hoặc hết hàng? Ưu tiên các trường hợp sử dụng như đề xuất sản phẩm, chatbot hoặc định giá động phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn.

Bước 2: Kiểm tra sự sẵn sàng của dữ liệu. AI cần dữ liệu chất lượng để hoạt động hiệu quả. Xem xét dữ liệu khách hàng, doanh số và hàng tồn kho của bạn. Kiểm tra xem hệ thống của bạn (ví dụ: CRM, POS, nền tảng thương mại điện tử) có được tích hợp không. Làm sạch và tổ chức dữ liệu để loại bỏ bản sao hoặc hồ sơ lỗi thời.

Bước 3: Chọn công cụ hoặc nền tảng phù hợp. Chọn các công cụ AI tương thích với nền tảng thương mại điện tử của bạn. Đối với SMB, tìm kiếm các ứng dụng cắm và chạy với thời gian thiết lập thấp. Tốt hơn nữa, hãy chọn các nền tảng đã có sẵn công cụ AI tích hợp như Shopify. Trong khi đó, B2B nên ưu tiên các công cụ tích hợp với CRM, ERP hoặc hệ thống báo giá của bạn. Cân nhắc các công cụ cho cá nhân hóa, chatbot hoặc phân tích.

Bước 4: Bắt đầu nhỏ và kiểm tra. Bắt đầu với một trường hợp sử dụng AI, như đề xuất sản phẩm hoặc chiến dịch email tự động. Thực hiện kiểm tra A/B trên kết quả do AI thúc đẩy so với kết quả thủ công. Theo dõi các KPI như tỷ lệ chuyển đổi, AOV và giảm rời bỏ. Sử dụng những hiểu biết bạn có được từ các bài kiểm tra này để tối ưu hóa và mở rộng quy mô.

Bước 5: Đào tạo đội ngũ của bạn. Đảm bảo nhân viên của bạn hiểu cách công cụ hoặc hệ thống AI hoạt động và cách hành động dựa trên đầu ra của nó. Đào tạo các đội tiếp thị, hỗ trợ khách hàng và vận hành về các công cụ thường xuyên. Thiết lập quy trình rõ ràng để quản lý thông tin chi tiết và cảnh báo do AI tạo ra.

Bước 6: Giám sát hiệu suất và tinh chỉnh. AI không phải là thiết lập và quên đi. Xem xét bảng điều khiển hiệu suất thường xuyên. Điều chỉnh đầu vào, lời nhắc hoặc quy tắc để cải thiện độ chính xác. Cập nhật với các tính năng và nâng cấp của nhà cung cấp.

Bước 7: Mở rộng với tự động hóa và tích hợp. Khi kết quả đã được chứng minh, bạn có thể mở rộng việc sử dụng AI trên các chức năng hoạt động khác, như định giá động, phân khúc khách hàng, hậu cần hoặc phát hiện gian lận. Tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại. Tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu hơn để tăng độ chính xác của AI.

Câu hỏi thường gặp

AI được sử dụng như thế nào trong thương mại điện tử?

AI cung cấp năng lượng cho đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, dịch vụ khách hàng tự động, định giá động và dự báo nhu cầu. Nó cũng nâng cao chức năng tìm kiếm, cải thiện quản lý hàng tồn kho và hợp lý hóa hoạt động tiếp thị trên các kênh.

AI nào tốt nhất cho thương mại điện tử?

AI tốt nhất phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Đối với cá nhân hóa, các nền tảng như Dynamic Yield và ViSenze mạnh mẽ; đối với tạo nội dung, Shopify Magic và Jasper AI phổ biến; và đối với tự động hóa, các công cụ như Shopify Flow và Boost.AI được sử dụng rộng rãi.

Tương lai của AI trong thương mại điện tử là gì?

AI sẽ thúc đẩy các cửa hàng tự chủ, cá nhân hóa thời gian thực, tìm kiếm hình ảnh và giọng nói, và hậu cần dự đoán. Các nhà phân tích dự đoán rằng AI trong thị trường bán lẻ sẽ vượt quá 164 tỷ USD vào năm 2030, khiến nó trở thành động lực cốt lõi của tăng trưởng thương mại điện tử.

AI thương mại điện tử có đáng không?

Có, hoàn toàn đáng. AI giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử tăng hiệu quả, cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy doanh thu cao hơn. Các công cụ ngày càng dễ tiếp cận, ngay cả đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa.