Việc ứng dụng công nghệ AI trong thương mại điện tử đã trở thành yếu tố cách mạng, mở ra kỷ nguyên mới trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quy trình vận hành. Hãy cùng khám phá chi tiết những ứng dụng này trong bài viết dưới đây.
1. AI trong cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm
1.1 Gợi ý sản phẩm thông minh
AI phân tích dữ liệu lớn từ lịch sử mua sắm, hành vi duyệt web và sở thích cá nhân của khách hàng để đưa ra các gợi ý sản phẩm chính xác với nhu cầu. Từ đó giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy sản phẩm phù hợp, giúp giảm thời gian tìm kiếm, gia tăng khả năng chuyển đổi và tối ưu hoá trải nghiệm mua sắm.
Amazon là một trong những công ty tiên phong trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Sau khi thu thập lượng lớn dữ liệu liên quan đến hành vi và sở thích người dùng, Amazon sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) như: Collaborative Filtering (lọc cộng tác), Content-Based Filtering (lọc dựa trên nội dung) và Deep Learning (học sâu) để tạo ra các gợi ý cá nhân hóa.
Giả sử bạn đang tìm kiếm một đôi giày thể thao trên Amazon, ngay khi bạn xem một đôi cụ thể, phần gợi ý sẽ hiển thị các đôi giày khác từ thương hiệu tương tự hoặc cùng phong cách. Amazon cũng hiển thị mục “Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng mua…” với các sản phẩm bổ sung như: tất, bình nước hoặc balo tập gym. Nếu bạn thêm đôi giày vào giỏ hàng mà chưa thanh toán, Amazon có thể gửi email nhắc nhở hoặc cung cấp các ưu đãi liên quan, tất cả đều dựa trên các thuật toán dự đoán hành vi của bạn.
1.2 Quảng cáo mục tiêu
Trí thông minh nhân tạo hỗ trợ thiết kế các chiến dịch marketing hướng đúng nhóm đối tượng khách hàng. Bằng cách thu thập khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau như: hành vi duyệt web, lịch sử tìm kiếm, tương tác mạng xã hội và lịch sử mua sắm, hệ thống sử dụng các thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để nhận diện các mô hình, xu hướng trong dữ liệu. Sau đó, bộ xử lý bắt đầu phân chia khách hàng thành các nhóm đối tượng cụ thể theo sở thích, nhu cầu và ý định mua sắm.
Nhờ vào sự phân tích dữ liệu chính xác, hệ thống thông minh đảm bảo các quảng cáo chỉ xuất hiện trước những người có khả năng quan tâm hoặc mua sản phẩm, thay vì phân phối ngẫu nhiên. Điều này giúp tăng tỷ lệ nhấp (CTR – Click Through Rate) và tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate). Đồng thời, doanh nghiệp cũng tiết kiệm được chi phí hiển thị và click không cần thiết. Thêm nữa, trí tuệ nhân tạo cũng biết tối ưu hóa nội dung, hình ảnh và thông điệp quảng cáo, để cho quảng cáo trở nên hấp dẫn hơn, dựa trên sở thích của từng người dùng.
Google Ads và Facebook Ads là hai nền tảng tiên phong áp dụng trí tuệ nhân tạo để tăng hiệu quả chiến dịch quảng cáo. Với Facebook Ads, trí tuệ số được sử dụng để: tạo danh sách các khách hàng tiềm năng, xác định vị trí hiển thị hiệu quả, phân phối nội dung và đấu giá quảng cáo tự động theo thời gian thực. Còn Google Ads, hệ thống tự động đặt giá thầu dựa trên mục tiêu doanh nghiệp, tự động tạo tiêu đề và mô tả quảng cáo dựa trên nội dung trang web, phân tích dữ liệu hành vi người dùng và lựa chọn hình ảnh, video phù hợp nhất để hiển thị quảng cáo.
1.3 Tối ưu hóa trải nghiệm tìm kiếm và mua sắm
Trí tuệ nhân tạo giúp việc tìm kiếm sản phẩm trở nên thông minh và trực quan hơn bao giờ hết:
- Tìm kiếm thông minh: Bộ xử lý thông minh làm cho công cụ tìm kiếm trở nên hiểu người dùng hơn thông qua việc phân tích ý định, ngữ cảnh và hành vi tìm kiếm. Nhờ vào công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống phân tích có thể hiểu rõ truy vấn của khách hàng, kể cả khi họ nhập sai chính tả hoặc sử dụng ngôn ngữ đời thường.
- Tìm kiếm hình ảnh và giọng nói: Cho phép khách hàng tải lên hình ảnh hoặc sử dụng giọng nói để tìm kiếm sản phẩm, nhờ vào khả năng nhận diện hình ảnh và giọng nói. Với hình ảnh, hệ thống sẽ phân tích các chi tiết trong hình như: màu sắc, kiểu dáng và chất liệu để tìm ra các sản phẩm tương tự. Với giọng nói, hệ thống nhận diện âm thanh, xử lý truy vấn và hiển thị kết quả tìm kiếm tương ứng.
- Gợi ý sản phẩm tự động: Hệ thống tự động phân tích dữ liệu khách hàng: lịch sử duyệt web và từ khoá tìm kiếm để đề xuất các sản phẩm phù hợp mà khách hàng có thể quan tâm.
- Thực tế tăng cường (AR): Công nghệ AR mang đến trải nghiệm mua sắm tương tác, cho phép khách hàng “dùng thử” sản phẩm hoặc hình dung sản phẩm trong không gian thực tế trước khi mua.
2. Trợ lý ảo và chatbot AI hỗ trợ chăm sóc khách hàng
Trí thông minh nhân tạo đang biến chatbot thành một công cụ đắc lực trong lĩnh vực thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp hỗ trợ khách hàng một cách nhanh chóng, chính xác và không gián đoạn. Điển hình nhất phải kể đến chatbot của Shopee và Lazada. Hai công cụ này không chỉ trả lời câu hỏi thông thường mà còn đảm nhận vai trò như một trợ lý mua sắm, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và tiện lợi cho người dùng.
- Trợ lý ảo AI (AI Virtual Assistant): Các chatbot hiện đại được lập trình để nhận diện các câu hỏi thường gặp của khách và cung cấp câu trả lời theo các kịch bản được chuẩn bị trước. Vì vậy, chúng có khả năng xử lý hàng ngàn câu hỏi một cách nhanh chóng và hiệu quả. Đặc biệt, các chatbot hoạt động 24/7 nên chúng có thể giải quyết nhanh các vấn đề của khách hàng ngay lập tức, giúp gia tăng trải nghiệm người dùng.
- Chatbot tự động hóa dịch vụ khách hàng: Chatbot có thể trả lời câu hỏi của khách hàng về tình trạng đơn hàng, thời gian giao hàng hoặc chính sách hoàn trả. Khách hàng chỉ cần cung cấp mã đơn hàng, chatbot sẽ ngay lập tức tra cứu và hiển thị thông tin về quá trình vận chuyển hoặc thời gian dự kiến giao hàng. Chatbot cũng sẽ hướng dẫn chi tiết các bước để khách hàng thực hiện yêu cầu đổi trả hoặc hoàn tiền khi có vấn đề phát sinh.
- Hỗ trợ đặt hàng và thanh toán: Chatbot hướng dẫn khách hàng đặt hàng ngay trong khung chat mà không cần điều hướng đến trang web khác, giúp tiết kiệm thời gian mua sắm. Đồng thời hướng dẫn khách hàng nhập thông tin và thanh toán trực tiếp trên nền tảng trò chuyện (Messenger, Zalo, WhatsApp) hoặc liên kết với các cổng thanh toán như ví điện tử hoặc thẻ tín dụng.
3. AI trong quản lý và vận hành hệ thống
3.1. Tối ưu hoá quản lý kho hàng
Trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố thời vụ (như lễ, Tết) để dự đoán nhu cầu của khách hàng về những sản phẩm sẽ được quan tâm trong tương lai gần. Căn cứ vào đó, doanh nghiệp có thể lên sẵn kế hoạch sản xuất và số lượng hàng cần nhập sao cho phù hợp.
Hệ thống sẽ theo dõi liên tục lượng hàng có sẵn và so sánh với dự báo nhu cầu để tự động điều chỉnh mức tồn kho, sao cho đảm bảo luôn có đủ sản phẩm nhưng không dư thừa. Mô hình thông minh cũng đồng thời thực hiện tối ưu hóa kho bãi để giảm thiểu tình trạng hàng hóa tồn kho quá lâu, hạn chế hao hụt và hư hỏng, từ đó tiết kiệm chi phí kho bãi và tăng hiệu quả kinh doanh.
Ví dụ, Alibaba – một trong những công ty thương mại điện tử lớn nhất thế giới, đã xây dựng các trung tâm kho hàng tự động, sử dụng robot và trí tuệ nhân tạo để quản lý hàng triệu sản phẩm. Hệ thống này giúp Alibaba giảm thiểu thời gian xử lý đơn hàng, tăng tốc độ giao hàng và giảm chi phí vận hành.
Bên cạnh việc theo dõi sát sao lượng hàng tồn kho của từng sản phẩm, AI cũng gửi thông báo cho nhà bán lẻ khi hàng tồn kho sắp hết. Nhờ đó, các nhà bán lẻ có thể kịp thời đặt hàng bổ sung, tránh tình trạng hết hàng và làm mất lòng khách hàng.
3.2. Tăng hiệu quả vận chuyển và logistics
Trí tuệ số tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng, bằng cách sử dụng các thuật toán phức tạp để tính toán và lựa chọn tuyến đường ngắn nhất, tránh tắc nghẽn giao thông. Từ đó, giúp giảm thiểu thời gian vận chuyển và chi phí nhiên liệu. Ví dụ như: DHL – một trong những công ty vận chuyển hàng đầu thế giới, đã áp dụng tư duy nhân tạo để theo dõi và phân tích hàng triệu dữ liệu về giao thông, thời tiết và các yếu tố khác. Từ những dữ liệu này, công ty đã đưa ra những quyết định tối ưu hóa lộ trình giao hàng.
- Dự báo nhu cầu vận chuyển: hệ thống phân tích thông minh sử dụng dữ liệu lịch sử về đơn hàng, xu hướng tiêu dùng và các yếu tố khác để dự đoán chính xác số lượng đơn hàng trong tương lai. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể lên kế hoạch sản xuất và vận chuyển một cách hiệu quả, giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng và điều phối vận chuyển một cách trơn tru.
- Lộ trình giao hàng tối ưu: mô hình trí thông minh nhân tạo giúp tối ưu hóa từng bước trong quá trình giao hàng, từ việc sắp xếp hàng hóa lên xe, đến việc lựa chọn tuyến đường đi và điểm dừng.
- Phân bổ đơn hàng thông minh: bộ xử lý sẽ tự động phân tích các thông tin như vị trí của khách hàng, thời gian giao hàng yêu cầu và khả năng của các nhà cung cấp để lựa chọn đối tác vận chuyển phù hợp nhất. Điều này giúp giảm thiểu chi phí vận chuyển được giảm thiểu và thời gian giao hàng được cải thiện tối đa.
- Theo dõi và giám sát đơn hàng: hệ thống sẽ theo dõi liên tục trạng thái của đơn hàng và gửi thông báo tự động cho khách hàng, từ khi hàng hóa được xuất kho đến khi quá trình vận chuyển hoàn thành. Điều này không chỉ giúp người mua dễ dàng theo dõi tiến trình mà còn giúp doanh nghiệp xử lý nhanh chóng khi có vấn đề phát sinh.
4. AI trong phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng
4.1 Phân tích hành vi người tiêu dùng
Công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng thu thập một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra những thông tin có giá trị về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng.
- Phân tích hành vi mua sắm: hệ thống sẽ theo dõi toàn bộ hành trình mua sắm của khách hàng, bao gồm: sản phẩm mà khách hàng xem, nhấp chuột hoặc thêm vào giỏ hàng để hiểu sở thích của họ. Dựa vào những dữ liệu này, bộ xử lý có thể xác định được những sản phẩm nào được khách hàng yêu thích, những sản phẩm nào thường được mua cùng nhau và những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng.
- Phân khúc khách hàng thông minh: Dựa trên dữ liệu đã thu thập và phân tích, hệ thống phân tích thông minh có thể tự động chia khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên những đặc điểm chung về hành vi mua sắm, nhân khẩu học và sở thích. Từ đây, doanh nghiệp có thể tạo ra những chiến dịch marketing hiệu quả hơn, tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.
- Phân tích cảm xúc của khách hàng: mô hình thông minh sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích đánh giá sản phẩm, bình luận của khách hàng trên mạng xã hội và các tương tác khác để xác định cảm xúc của khách hàng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhanh chóng phát hiện những vấn đề mà khách hàng đang gặp phải, cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ, cũng như tăng cường tương tác với khách hàng.
4.2 Dự đoán xu hướng thị trường
Trí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp nhanh chóng nhận diện các xu hướng mới trên thị trường. Bằng cách xử lý lượng dữ liệu mua sắm khổng lồ và phân tích hành vi khách hàng để nhận diện những thay đổi nhỏ nhất trong hành vi mua sắm. Sau khi phát hiện các xu hướng mới, hệ thống giúp doanh nghiệp đề ra các chiến lược phù hợp như: cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, phát triển sản phẩm mới và tối ưu hóa chiến lược marketing.
Amazon đã sử dụng nhiều công nghệ trí tuệ số để theo dõi hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó dự đoán nhu cầu và tự động điều chỉnh lượng hàng tồn kho. Đối với các sản phẩm mới, Amazon sử dụng bộ xử lý thông minh để dự báo doanh số, từ đó đưa ra quyết định về số lượng hàng cần sản xuất và phân phối.
5. AI trong bảo vệ và chống gian lận
Trí thông minh nhân tạo được huấn luyện để nhận diện các mẫu giao dịch bình thường và bất thường. Khi có một giao dịch nào đó lệch khỏi mẫu, hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ phát ra cảnh báo để nhân viên an ninh mạng hoặc hệ thống tự động có thể kiểm tra và xử lý. Ví dụ như PayPal đã sử dụng tư duy nhân tạo để phân tích hàng tỷ giao dịch mỗi ngày, phát hiện các giao dịch gian lận và ngăn chặn chúng trước khi gây thiệt hại cho người dùng.
- Phát hiện giao dịch gian lận: công nghệ thông minh sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích hàng triệu giao dịch và tìm ra những điểm bất thường.
- Giao dịch giá trị lớn: Đặt hàng với số lượng lớn hoặc giá trị cao bất thường so với lịch sử mua hàng.
- Giao dịch từ địa chỉ IP bất thường: Giao dịch từ các quốc gia hoặc khu vực có tỷ lệ gian lận cao.
- Thông tin thanh toán không hợp lệ: Thông tin thẻ tín dụng, địa chỉ giao hàng không khớp.
- Nhiều lần đặt hàng thất bại: Nhiều lần đặt hàng bị hủy hoặc trả lại hàng.
- Nhận diện khuôn mặt và xác thực người dùng: bộ xử lý thông minh sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để xác minh danh tính người dùng. Khi khách hàng thực hiện giao dịch, hệ thống sẽ so sánh hình ảnh khuôn mặt của họ với hình ảnh đã được lưu trữ trước đó.
- Phân tích hành vi người dùng: mô hình thông minh sẽ theo dõi hành vi của người dùng trên hệ thống để phát hiện các dấu hiệu bất thường.
- Thay đổi mật khẩu liên tục: Có thể là dấu hiệu của việc tài khoản bị xâm nhập.
- Đăng nhập từ nhiều thiết bị khác nhau: Có thể là dấu hiệu của việc chia sẻ tài khoản.
- Nhiều lần đặt lại mật khẩu: Có thể là dấu hiệu của việc quên mật khẩu hoặc cố gắng đoán mật khẩu.
6. Khó khăn và thách thức khi triển khai AI trong thương mại điện tử
6.1 Thu thập dữ liệu
Tư duy nhân tạo học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu, mô hình càng hiểu rõ hơn về các mẫu, xu hướng và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Dữ liệu càng đầy đủ, nhất quán thì mô hình càng trả về kết quả chính xác. Như vậy, thuật toán học máy đòi hỏi lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để đưa ra những dự đoán và khuyến nghị mang tính giá trị.
Tuy nhiên, các công ty thương mại điện tử thường gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu vì dữ liệu khách hàng thường phân tán ở nhiều nơi với chất lượng không đồng đều và việc lưu trữ dữ liệu cũng đòi hỏi chi phí lớn. Chưa kể là việc dọn dẹp dữ liệu trước khi đưa vào mô hình cũng yêu cầu chuyên môn cao và đòi hỏi người vận hành cần tuân thủ đúng các quy định của pháp luật về quyền riêng tư.
6.2 Tích hợp với hệ thống hiện tại
Nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử có hệ thống cũ, với cấu trúc dữ liệu và giao diện lập trình ứng dụng (API) khác biệt với các hệ thống hiện đại. Điều này khiến cho việc tích hợp các giải pháp công nghệ trở nên phức tạp và tốn kém cả về chi phí và thời gian. Trong nhiều trường hợp sẽ cần phải nâng cấp toàn bộ cơ sở hạ tầng hiện có mới có thể đáp ứng được yêu cầu tính toán của các thuật toán học máy.
6.3 Chi phí ban đầu cao
Phát triển và triển khai các giải pháp thông minh rất tốn kém, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử vừa và nhỏ. Các hạng mục chi phí bao gồm: nhân sự (nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm, chuyên gia chuyên ngành), phần cứng (máy chủ, thiết bị lưu trữ), phần mềm (các công cụ phát triển, các phần mềm chuyên dụng),… Trong khi đó, các tổ chức thương mại điện tử vừa và nhỏ thường có nguồn vốn hạn chế, ngân sách hạn hẹp nên rất khó đầu tư lớn vào các dự án trí tuệ số.
6.4 Khả năng mở rộng
Khi một doanh nghiệp thương mại điện tử phát triển nhanh chóng, lượng dữ liệu và số lượng tương tác của người dùng tăng mạnh, đòi hỏi hệ thống phải được mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô hệ thống không phải là điều dễ dàng và thường đi kèm với các thách thức lớn liên quan đến cả cơ sở hạ tầng công nghệ và các mô hình trí tuệ nhân tạo.
- Thách thức về cơ sở hạ tầng công nghệ
- Xử lý dữ liệu khổng lồ: Các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu cần đủ mạnh để xử lý khối lượng dữ liệu lớn trong thời gian thực.
- Tăng cường năng lực tính toán: Khi khối lượng dữ liệu tăng, nhu cầu về tài nguyên tính toán như CPU, GPU và RAM cũng tăng, dẫn đến chi phí đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng hoặc dịch vụ đám mây cao hơn.
- Độ trễ và hiệu suất: Khi lượng người dùng tăng cao, độ trễ trong xử lý và phản hồi có thể xảy ra nếu hệ thống không được tối ưu hóa.
- Thách thức về mô hình trí tuệ nhân tạo
- Tăng độ phức tạp của mô hình: Khi lượng dữ liệu lớn hơn, các mô hình cũng cần được nâng cấp để xử lý và học từ dữ liệu mới.
- Giảm hiệu suất trên dữ liệu mới: Nếu mô hình không được huấn luyện liên tục hoặc không được thiết kế để học thích nghi (adaptive learning) với dữ liệu mới, hiệu suất của mô hình sẽ giảm, dẫn đến kết quả dự đoán kém chính xác.
- Quản lý nhiều mô hình: Việc quản lý và đồng bộ nhiều mô hình đồng thời trên một hệ thống mở rộng là một thách thức lớn, đặc biệt khi có sự thay đổi liên tục về nhu cầu và dữ liệu.
AI đã trở thành công cụ không thể thiếu trong thương mại điện tử, giúp tối ưu hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường bảo mật. Mặc dù vẫn còn những thách thức trong triển khai, nhưng lợi ích mà trí thông minh nhân tạo mang lại sẽ là yếu tố quyết định sự thành công lâu dài của doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số.
