Từng chỉ được tìm thấy trong các câu chuyện khoa học viễn tưởng, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hiện là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng tôi sử dụng nó để viết email, kiểm tra thời tiết và thậm chí chẩn đoán bệnh. AI đặc biệt có tác động trong thương mại điện tử.
Trước đây, các doanh nghiệp coi các công nghệ tiên tiến như AI là “có thì tốt”, chủ yếu sử dụng chúng để làm hài lòng khách hàng và khuyến khích các lượt truy cập lặp lại. Giờ đây, các doanh nghiệp thương mại điện tử dựa vào AI để phát triển công ty, duy trì hoạt động toàn cầu và đáp ứng nhu cầu của khách hàng trên nhiều kênh.
Các doanh nghiệp thương mại điện tử đã triển khai AI trên nhiều chức năng kinh doanh khác nhau và sẽ tiếp tục tìm kiếm các ứng dụng mới và sáng tạo cho AI trong thương mại điện tử khi việc áp dụng ngày càng tăng và công nghệ tiến bộ. Đây là những gì bạn cần biết.
Các loại công nghệ AI được sử dụng trong thương mại điện tử
AI không phải là một công nghệ đơn lẻ; nó bao gồm các mô hình khác nhau. Có bốn công nghệ AI hàng đầu được sử dụng trong thương mại điện tử:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào việc cho phép máy tính diễn giải và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên của con người.
- Máy học (ML): Máy học sử dụng các kỹ thuật thống kê, bao gồm cả thuật toán, để cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Các mô hình học sâu—chẳng hạn như máy biến áp và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như thuật toán lớp ChatGPT của OpenAi—để hiểu dữ liệu tốt hơn.
- Thị giác máy tính (CV): Thị giác máy tính là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính diễn giải thông tin từ hình ảnh và video.
- Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là quá trình khám phá dữ liệu để thông báo cho các thuật toán và hệ thống AI.
7 ứng dụng của AI trong thương mại điện tử
- Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa
- Chatbot và trợ lý ảo
- Phát hiện và ngăn chặn gian lận
- Quản lý hàng tồn kho
- định giá động
- Dự đoán rời bỏ khách hàng
- Trí tuệ nhân tạo
Từ việc giúp khách hàng tìm đúng sản phẩm đến khớp giá, bạn có thể áp dụng AI trên tất cả các quy trình và hoạt động kinh doanh thương mại điện tử của mình. Dưới đây là bảy trường hợp sử dụng chính:
1. Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa
Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa sử dụng dữ liệu từ hành vi của khách hàng trong quá khứ, lịch sử duyệt web và lịch sử mua hàng để đề xuất sản phẩm.
Ví dụ: AI dựa trên NLP có thể hiểu ngôn ngữ và hình ảnh của người mua sắm trực tuyến để khớp chúng với các sản phẩm mong muốn. Các tính năng do AI cung cấp như “Mọi người cũng đã mua” hoặc “Khách hàng cũng đã xem” có thể đề xuất các sản phẩm bổ sung dựa trên kích thước, màu sắc, hình dạng, chất liệu vải và thương hiệu.
2. Chatbot và trợ lý ảo
Chatbot và trợ lý ảo có thể đóng vai trò là đại diện dịch vụ khách hàng cho doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn, trợ giúp các truy vấn của khách hàng tại hiện trường và hỗ trợ mua sắm trực tuyến bằng cách cung cấp mẹo. Họ sử dụng AI, NLP và gần đây nhất là AI tổng quát để hiểu và đáp ứng các yêu cầu của khách hàng.
Bạn có thể sử dụng chatbot và trợ lý ảo để:
- Thực hiện tương tác khách hàng hiệu quả. Chatbot và trợ lý ảo có thể xử lý các giao dịch đơn giản, xử lý đơn đặt hàng và cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa cho khách hàng, giúp việc thực hiện một khối lượng lớn yêu cầu trên nhiều kênh điểm bán hàng (POS) khác nhau trở nên dễ dàng hơn—từ cửa hàng thực, trực tuyến hoặc thông qua một ứng dụng di động.
- Thu thập dữ liệu khách hàng. Chatbot và trợ lý ảo có thể thu thập dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như kích thước và lý do yêu cầu, có thể giúp cung cấp thông tin cho quá trình phát triển sản phẩm và cải thiện dịch vụ khách hàng.
- Tăng cường thanh toán. Các doanh nghiệp trực tuyến cũng có thể tích hợp chatbot vào trang thanh toán để khách hàng có thể dễ dàng hỏi về chi tiết sản phẩm, số lượng của các mặt hàng được tìm kiếm nhiều và thông tin giao hàng mà không cần rời khỏi giỏ hàng của họ.
- Cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7. Chatbot và trợ lý ảo có thể cung cấp phản hồi nhanh chóng 24/7, cho phép các nhân viên hỗ trợ trực tiếp của bạn giải quyết các vấn đề dịch vụ khách hàng phức tạp hơn. AI có thể giúp bạn giảm chi phí dịch vụ khách hàng bằng cách tự động giải quyết tranh chấp và xử lý tiền hoàn lại.
3. Phát hiện và ngăn chặn gian lận
AI có thể hỗ trợ phát hiện và ngăn chặn gian lận bằng cách phân tích dữ liệu, phát hiện sự bất thường và giám sát các giao dịch trong thời gian thực. Công nghệ này có thể phát hiện các giao dịch bất thường, chẳng hạn như chuyển khoản có giá trị cao, nhiều giao dịch trong một khung thời gian ngắn hoặc từ các địa điểm không quen thuộc và gắn cờ chúng để điều tra thêm.
Bạn cũng có thể sử dụng các mô hình máy học để tạo hồ sơ người dùng dựa trên dữ liệu hành vi như thói quen duyệt web, lịch sử giao dịch và lịch sử thiết bị, sau đó so sánh hành vi hiện tại của người tiêu dùng với dữ liệu lịch sử để xác định hành vi gian lận. Ví dụ: nếu người dùng đột nhiên thực hiện một giao dịch mua lớn từ một địa điểm xa lạ, mô hình máy học có thể gắn cờ gian lận nếu nó không phù hợp với hồ sơ dữ liệu của họ.
4. Quản lý hàng tồn kho
AI có thể giúp bạn quản lý hàng tồn kho bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng trước đây và dự đoán nhu cầu trong tương lai. Ví dụ: dữ liệu thời gian thực thông qua các cảm biến và thẻ RFID—công nghệ nhận dạng không dây sử dụng tần số vô tuyến—có thể cho bạn biết sản phẩm nào đang được bán, chúng sẽ đi đâu và chúng đến từ một cửa hàng thực tế hay trung tâm phân phối.
Quản lý hàng tồn kho hỗ trợ AI có thể tự động hóa các quy trình bổ sung hàng tồn kho bằng cách tích hợp với các nhà cung cấp để đảm bảo bổ sung kịp thời. Bạn cũng có thể sử dụng AI để dự báo thời gian vận chuyển và sự chậm trễ của lô hàng, đồng thời thông báo những cập nhật này với các bên liên quan, bao gồm cả khách hàng.
5. Định giá động
Định giá động cho phép bạn điều chỉnh giá và dịch vụ của mình dựa trên hành vi của người dùng theo thời gian thực, cung và cầu toàn cầu cũng như đối thủ cạnh tranh. Với sức mạnh của AI, bạn có thể dự đoán các cơ hội chiết khấu tối ưu và tự động xác định mức chiết khấu tối thiểu cần thiết để thúc đẩy bán hàng thành công.
AI giúp các nhà bán lẻ đa kênh linh hoạt hơn trong việc cấu trúc giá. Bằng cách tận dụng AI, các nhà bán lẻ có thể thay đổi giá trên các kênh POS khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu quan sát được. Ví dụ: nếu bạn bán sản phẩm trên trang web của mình và Amazon, thì bạn có thể giảm giá các mặt hàng của mình trên Amazon một cách thông minh khi có một luồng hoạt động mua hàng đáng kể từ kênh cụ thể này.
AI cũng tạo điều kiện cho trí thông minh phân loại—tối ưu hóa dựa trên dữ liệu về sự đa dạng và lựa chọn sản phẩm. Thông tin phân loại cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm và đối thủ cạnh tranh của bạn, giúp việc điều chỉnh lựa chọn và định giá của bạn dễ dàng hơn. Bạn cũng có thể sử dụng AI để định giá phù hợp với đối thủ cạnh tranh nhằm đảm bảo khách hàng của bạn luôn nhận được ưu đãi tốt nhất.
6. Dự đoán rời bỏ khách hàng
AI cho phép các doanh nghiệp thương mại điện tử hiểu khách hàng hơn và xác định các xu hướng mới. Nó có thể phân tích mức độ tương tác của khách hàng trên các kênh POS và cung cấp thông tin chuyên sâu để tối ưu hóa khi có thêm dữ liệu người tiêu dùng.
Công nghệ máy học có thể giúp doanh nghiệp của bạn xác định và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ bằng cách dự đoán thời điểm khách hàng sắp rời khỏi nền tảng của bạn. Đầu tiên, AI có thể lấy dữ liệu về các chỉ số rời bỏ khách hàng như giỏ hàng bị bỏ rơi, lượt bỏ qua trang web hoặc tỷ lệ thoát trang web. Sau đó, bạn có thể tự động hóa các email hoàn tất mua hàng, giảm giá cho khách hàng thân thiết và theo dõi các yêu cầu về giỏ hàng bị bỏ rơi, giúp khuyến khích khách hàng hoàn tất quy trình mua hàng dễ dàng hơn.
7. Trí tuệ nhân tạo
AI sáng tạo là một hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo văn bản, hình ảnh hoặc phương tiện khác dựa trên lời nhắc. Các công cụ tạo phổ biến bao gồm ChatGPT và DALL-E.
Các doanh nghiệp thương mại điện tử đang sử dụng AI tổng quát để mở rộng quy mô sản xuất tài sản thế chấp tiếp thị của họ và điều chỉnh nó cho phù hợp với các đối tượng khác nhau. Ví dụ: một người viết quảng cáo có thể viết một email tiếp thị và chạy nó thông qua một công cụ AI tổng quát để tùy chỉnh nó cho các phân khúc khách hàng khác nhau. Các nhà tiếp thị cũng có thể nhắc AI tổng quát đưa ra phản hồi về thông điệp và định vị thương hiệu của họ để đảm bảo nó phù hợp với chân dung khách hàng mục tiêu.
Lợi ích của việc sử dụng AI trong thương mại điện tử
AI mang lại một số lợi ích cho các doanh nghiệp thương mại điện tử:
- Tăng doanh số bán hàng. AI có thể giúp bạn tạo quy trình bán hàng hiệu quả hơn bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa kênh bán hàng của bạn. Với nhiều dữ liệu hơn, bạn có thể tương tác với đúng khách hàng tiềm năng bằng đúng thông điệp vào đúng thời điểm. Dịch vụ giao hàng của Pháp Chronopost đã chứng kiến doanh thu bán hàng tăng 85% sau khi sử dụng các chiến dịch do AI điều khiển trong mùa lễ năm 2022.
- Dịch vụ khách hàng tốt hơn và cá nhân hóa hơn. AI có thể phân tích phản hồi của khách hàng và dữ liệu lớn từ nhiều điểm tiếp xúc để đo lường các tương tác của khách hàng. Các trang web thương mại điện tử có thể sử dụng dữ liệu này để mang lại trải nghiệm khách hàng đa kênh liền mạch. Việc thu thập dữ liệu khách hàng giúp bạn xác định sở thích của người mua hàng để bạn có thể tạo ưu đãi tùy chỉnh khuyến khích họ mua hàng. Các thương hiệu như Ruti đã triển khai cộng tác viên bán hàng ảo, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình tăng lên.
- Phân bổ lại thời gian và nguồn lực. AI có thể giúp bạn tự động hóa các tác vụ và quy trình như gửi email, thực hiện đơn hàng, dịch vụ khách hàng và xử lý thanh toán. Tự động hóa giúp bạn giảm chi phí lao động và cải thiện hiệu quả hoạt động để bạn có thể dành ít thời gian hơn cho việc bảo trì và có nhiều thời gian hơn để đổi mới. Dự báo do AI cung cấp trong quản lý chuỗi cung ứng có thể giảm tới 50% sai sót, giảm tới 65% doanh số bán hàng bị mất và tình trạng không có sẵn sản phẩm.
Những thách thức khi sử dụng AI trong thương mại điện tử
Mặc dù AI có một số lợi ích trong thương mại điện tử, nhưng nó cũng có thể đưa ra những thách thức:
- Quyền riêng tư dữ liệu. Các thuật toán AI dựa trên dữ liệu của người tiêu dùng để đưa ra các đề xuất và dự đoán được cá nhân hóa. Việc thu thập dữ liệu này gây lo ngại về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. AI cũng gây rủi ro bảo mật cho các công ty xung quanh tài sản trí tuệ độc quyền, dẫn đến rò rỉ và vi phạm tình cờ.
- Đầu tư ban đầu cao. Việc triển khai AI có thể tốn kém. Nó liên quan đến việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng, tài năng và bảo trì. Ngoài ra, các giải pháp AI có thể không phải lúc nào cũng mang lại lợi tức đầu tư (ROI) dương.
- Tiềm năng cho dịch vụ khách hàng kém chất lượng. Vì dịch vụ khách hàng AI dựa trên chatbot nên bạn có thể không cung cấp được sự hỗ trợ và đồng cảm giống như một đại diện dịch vụ khách hàng con người. Thực hiện kém, dịch vụ khách hàng AI có thể gây xích mích, khiến khách hàng không hài lòng và gây tiếng xấu.
Câu hỏi thường gặp về AI trong thương mại điện tử
AI đang thay đổi ngành thương mại điện tử như thế nào?
Các công cụ AI cung cấp cho các doanh nghiệp bán lẻ thông tin chi tiết và dữ liệu phân tích mà họ cần để hiểu khách hàng của mình, đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và tối ưu hóa hoạt động của họ. Do đó, trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử giúp các cửa hàng tối đa hóa dịch vụ của họ, tăng tỷ lệ chuyển đổi và tăng doanh số bán hàng.
Học máy được sử dụng như thế nào trong thương mại điện tử?
Các nhà bán lẻ dựa vào các thuật toán máy học để thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu nhằm mang lại trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa, tối ưu hóa giá cả và tạo thông tin chi tiết về khách hàng. Các doanh nghiệp thương mại điện tử cũng sử dụng máy học để quản lý cung và cầu, dự đoán tình trạng rời bỏ, phát hiện gian lận, tăng sức mạnh cho chatbot và định giá động. Họ cũng có thể sử dụng nó để thiết lập tự động hóa nhằm hợp lý hóa các hoạt động.
AI được sử dụng như thế nào trong tiếp thị thương mại điện tử?
AI được sử dụng trong tiếp thị thương mại điện tử để giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử hiểu khách hàng của họ và xác định các hành vi và xu hướng mua hàng mới. Nó cũng cho phép các công ty tạo nhiều quảng cáo, chiến dịch tiếp thị và ưu đãi được nhắm mục tiêu hơn. Các nhà tiếp thị sử dụng các công cụ AI tổng quát để mở rộng quy mô sản xuất nội dung của họ và đảm bảo thông điệp của họ phù hợp với đối tượng mục tiêu của công ty. Cuối cùng, các nhà tiếp thị sử dụng AI để nhắm mục tiêu lại khách hàng tiềm năng bằng chiến lược đa kênh để khuyến khích họ mua hàng hóa và dịch vụ.