Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang thâm nhập vào hàng loạt lĩnh vực, mang lại những thay đổi quan trọng trong đời sống hàng ngày của con người.
Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi lớn trong ngành bán lẻ trực tuyến từ việc nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng cho đến nâng cao hiệu quả của các công cụ phân tích dự báo
Đặc biệt, ngành bán lẻ trực tuyến cũng đang biến chuyển mạnh mẽ nhờ áp dụng các tính năng mới dựa trên nền tảng công nghệ mới này.
Mặc dù đã được nghiên cứu trong nhiều thập kỷ nhưng giờ đây, AI mới trở thành một trong những chủ đề được nói đến nhiều nhất trong lĩnh vực kinh doanh. Hãng nghiên cứu thị trường công nghệ thông tin Gartner dự báo đến năm 2020, AI sẽ trở thành một trong năm ưu tiêu hàng đầu của hơn 20% giám đốc công nghệ thông tin từ các công ty lớn trên toàn cầu.
AI có ba khía cạnh quan trọng tác động mạnh mẽ đến thương mại điện tử gồm khai thác dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (Learning Machine). Khai thác dữ liệu bao gồm các công nghệ và các phương pháp xác định các mẫu hình hữu dụng trong dữ liệu, đặc biệt là những tập hợp dữ liệu khổng lồ.
Trong khi, xử lý ngôn ngữ tự nhiên là quá trình xác định nghĩa của các câu nói của con người dựa trên công cụ có khả năng hiểu những ngôn ngữ mà con người nói. Trong thương mại điện tử, quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép máy tính và các chương trình phần mềm hiểu được ý nghĩa của những từ ngữ được khách hàng viết ra trong email, trên mạng xã hội hay trên các nền tảng trực tuyến bán hàng… Học máy là một quy trình chuyên biệt của Al liên quan đến các thuật giải tự học. Học máy sử dụng các cuộc thống kê để giải quyết các vấn đề dựa vào việc sử dụng dữ liệu từ quá trình khai thác dữ liệu.
Năm 2017 chứng kiến các bước phát triển lớn của công nghệ AI. Chẳng hạn, dựa vào nền tảng này, các công ty Pinterest, Google và Bing đã triển khai tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh, Amazon đầu tư mạnh mẽ vào các thiết bị được tích hợp trợ lý ảo giọng nói như loa thông minh Echo. Trong khi đó, Facebook sử dụng AI để phát hiện dấu hiệu bất ổn tâm thần từ nội dung các dòng trạng thái của người sử dụng trên mạng xã hội lớn nhất thế giới này. Sự đón nhận rộng rãi AI trong lĩnh vực thương mại điện tử trong năm ngoái đã xác nhận rằng công nghệ này sẽ chiếm lĩnh trải nghiệm mua sắm trong tương lai ở kênh trực tuyến trong những năm tới. AI mang đến nhiều lợi ích cho các nhà bán lẻ lẫn khách hàng trực tuyến. Chẳng hạn, nó giúp tìm kiếm sản phẩm dễ dàng hơn bằng hình ảnh, loại bỏ khâu tìm kiếm bằng từ khoá truyền thống vốn kém hiệu quả. Nó cho phép các nền tảng xã hội trở thành một kênh trực tiếp để mua sắm
Dưới đây là những dự báo về tác động của AI trong lĩnh vực thương mại điện tử trong năm 2018.
Giúp phân tích nội dung hình ảnh trực tuyến
Năm 2017 có thể được xem là năm lên ngôi của công nghệ tìm kiếm bằng hình ảnh dựa vào AI. Trong khi các công ty lớn như Google và eBay đã giới thiệu các công cụ tìm kiếm bằng hình ảnh riêng, các nhà bán lẻ như công ty nội thất West Elm và chuỗi siêu thị bách hóa Target cũng tích hợp tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh vào các trang web của họ. Điều này cho thấy tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh không chỉ phục vụ cho các cỗ máy tìm kiếm nói chung mà có thể tích hợp vào bất cứ nền tảng web nào có nội dung hình ảnh.
Năm 2018 sẽ có thêm nhiều công cụ phân tích hình ảnh dựa trên nền tảng AI xuất hiện khi nội dung hình ảnh trên mạng Internet trở thành một dữ liệu tìm kiếm quan trọng, thúc đẩy các quyết định mua sắm.
Các mạng xã hội ngày càng có xu hướng tập trung vào hình ảnh. Hiện nay, các mạng xã hội chia sẻ gần 3,2 tỉ bức ảnh mỗi ngày. Trong năm 2018, các nền tảng mạng xã hội được dự báo sẽ tích hợp công nghệ AI để bảo đảm rằng các hình ảnh truyền cảm hứng này sẽ dẫn đến việc phát hiện sản phẩm và giao dịch mua hàng dù khách hàng bắt đầu hành trình mua sắm của mình bất cứ nơi đâu.
Với các công cụ nhận diện hình ảnh dựa vào AI, các thương hiệu giờ đây có thể xác định tất cả các hình ảnh và video liên quan đến sản phẩm của họ. Các công cụ nhận diện hình ảnh dựa vào công nghệ mới này sẽ giúp các thương hiệu phát hiện bất kỳ người nào chia sẻ nội dung hình ảnh liên quan đến sản phẩm của họ trên các mạng xã hội dù họ không nhắc đến tên các thương hiệu này. Ngày nay, nhiều khách hàng chia sẻ sự trải nghiệm sản phẩm (tích cực lẫn tiêu cực) trên các mạng xã hội và đăng kèm theo hình ảnh của món hàng. Các công cụ nhận diện hình ảnh sẽ giúp các thương hiệu nắm bắt được các ý kiến phản hồi về sự trải nghiệm của khách hàng để có những bước điều chỉnh phù hợp về giá cả, kiểu dáng… của hàng hóa.
Cá nhân hóa sự trải nghiệm mua sắm
Công nghệ thông minh sẽ nâng cao trải nghiệm của khách mua sắm bằng cách đưa ra các lời gợi ý mang tính cá nhân hóa. AI sẽ ghi nhớ và phân tích các trang web mà khách hàng đã lướt qua những vụ giao dịch mua của họ cũng như những lượt “like” và những cú “click” của họ để giúp nhà bán lẻ đưa ra các lời gợi ý mua sắm đúng với sở thích của khách hàng. Ngày càng có nhiều trang web thương mại điện tử sử dụng công cụ gợi ý mua sản phẩm nhờ vào công nghệ thông minh để nhắm đến khách hàng mục tiêu cũng như cá nhân hóa các sản phẩm được giới thiệu đến khách hàng.
Sử dụng AI để cá nhân hóa hành trình mua sắm của khách hàng sẽ tạo ra giá trị tăng khổng lồ. Theo công ty tư vấn Boston Consulting Group, những nhà bán lẻ trực tuyến thực hiện các chiến lược cá nhân hóa chứng kiến doanh thu tăng 6-10%, nhanh hơn gấp hai, ba lần so với các nhà bán lẻ khác
Các công cụ cá nhân hóa dựa trên nền tảng thông minh giờ đây đã mở rộng vào các giai đoạn mới trong cuộc hành trình mua sắm của khách hàng, chẳng hạn, các trang web bán hàng có thể hiển thị kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa dựa vào các sở thích của khách hàng. Các công cụ tìm kiếm cá nhân hóa như Personalized Find của công ty phầm mềm Episerver cũng tự động thay đổi thứ tự sắp xếp kết quả tìm kiếm sản phẩm dựa trên thói quen mua sắm của người tiêu dùng.
Mua sắm bằng giọng nói và chatbot
Một trong những thay đổi mạnh mẽ mà AI mang lại trong lĩnh vực thương mại điện tử chính là các công cụ sử dụng phần mềm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một khía cạnh quan trọng của công nghệ này. Các công cụ dựa vào NLP sẽ hiểu và tự động trả lời khách hàng. Các chatbot (công cụ trả lời tự động) dựa vào NLP có thể được tích hợp vào các trang web hoặc các ứng dụng nhắn tin như Facebook Messenger, WeChat, Telegram… để đóng vai trò như là trợ lý ảo chăm sóc khách hàng. Các chatbot này hoạt động 24/7, sẵn sàng trả lời các câu hỏi của khách hàng vào bất cứ thời gian nào trong ngày. Các tập đoàn bán lẻ Amazon, Alibaba, Walmart và Flipkart đều đang tận dụng sức mạnh của chatbot để nâng cao doanh thu.
Hãng nghiên cứu thị trường công nghệ thông tin Gartner dự báo đến năm 2020, 85% lượt tương tác giữa các nhà bán lẻ trực tuyến với khách hành sẽ được thực hiện thông qua chatbot. Các thiết bị hỗ trợ mua sắm trực tuyến bằng giọng nói sử dụng công nghệ NLP chẳng hạn như loa thông minh Echo của Amazon hay Google Home của Google sẽ thay đổi cách mà khách hàng tương tác với các trang web thương mại điện tử bằng cách cho phép họ tìm kiếm và mua hàng bằng các mệnh lệnh giọng nói. Gartner dự báo đến năm 2020, doanh thu bán các loa thông minh tích hợp trợ lý ảo giọng nói sẽ đạt 2,1 tỉ đô la Mỹ.
Giúp nhà bán lẻ đưa ra chiến lược tiếp thị tốt hơn
Trong khi AI đã và đang tiếp tục thay đổi cách khách hàng mua sắm trực tuyến, việc thay đổi mang tính đột phá nhất của Al đối với thương mại điện tử là cách mà các nhà bán lẻ phân tích hành trình mua sắm của khách hàng để đưa ra các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả. Bấy lâu nay, các nhà bán lẻ sử dụng các phân tích dự báo (predictive analytics) để triển khai các chương trình tiếp thị. Hiểu một cách đơn giản, phân tích dự báo tức là phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo xu hướng trong tương lai. Tuy nhiên, việc xử lý và phát hiện các mẫu số chung trong các khối dữ liệu khổng lồ thường phức tạp và mất nhiều thời gian. Với sự hỗ trợ của AI, công việc này có thể được tiến hành nhanh chóng và hiệu quả hơn. Dựa vào kết quả phân tích dự báo, các nhà bán lẻ có thể đưa ra các quyết sách bán hàng phù hợp.
Chẳng hạn, kết quả phân tích dự báo có thể nắm được có bao nhiêu lượt tương tác số của khách hàng như lượt xem trang, mở e-mail quảng cáo trước khi một phân khúc khách hàng xuất hiện và thực hiện quyết định mua hàng. Điều này sẽ cho phép các nhà bán lẻ đưa ra các chương trình tiếp thị nhắm vào nhóm khách hàng đạt đến ngưỡng mua. Các công cụ phân tích dự báo cũng có thể phân tích kết quả bán hàng quá khứ để dự báo các mặt hàng nào sẽ bán chạy nếu chúng được đưa ra bán vào tháng sau hoặc mặt hàng nào sẽ bán chạy nếu giảm giá.
(Theo TBKTSG/Forbes/Smart Insights)
