Vậy, mua sắm AI là gì?
Quản lý Tiếp thị Sản phẩm Cao cấp
Tuần trước, em họ của tôi và tôi đã ở lối đi đồ ăn vặt của Albert Heijn, cố gắng chọn giữa hai nhãn hiệu bánh quy khác nhau. Cậu bé 15 tuổi ngay lập tức rút ra một chiếc điện thoại thông minh và nói, "Này AI, tôi nên mua cái nào?" AI nhanh chóng đề xuất một loại bánh quy mà cậu ấy có khả năng thích nhất dựa trên những gợi ý trước đó của cậu ấy. Đây là định nghĩa hiện đại của mua sắm
Những ngày này, việc chuyển sang trí tuệ nhân tạo trong những khoảnh khắc không chắc chắn đã trở thành một thói quen tự nhiên. Từ việc cập nhật tin tức và xác minh sự thật đến xử lý các con số, lập kế hoạch trang phục, chọn phim, hay thậm chí quyết định nấu món gì cho bữa tối... AI là hướng dẫn đáng tin cậy của chúng ta, mang lại câu trả lời đáng tin cậy chỉ trong nháy mắt. Vì vậy, cũng dễ hiểu khi thương mại điện tử đang tận dụng sức mạnh của AI để nâng cao trải nghiệm mua sắm.
Trải nghiệm mua sắm “nâng cao” chính xác là gì? Hãy nghĩ đến cá nhân hóa, nhưng ở mức độ cao hơn nhiều. Gần nhưba trong bốn (73%) khách hàng của bạnmong bạn hiểu nhu cầu và sở thích cá nhân của họ, trong khi62%muốn bạn dự đoán và ghi nhớ chúng. Quản lý mức độ cá nhân hóa này trên hàng triệu người mua sắm tại cửa hàng và trực tuyến có thể nhanh chóng trở nên áp đảo. Đó là lúc mua sắm được trợ lực bởi trí tuệ nhân tạo xuất hiện, giúp bạn mang đến trải nghiệm khách hàng liền mạch, dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả và dễ dàng.
Mua sắm AI đề cập đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao, cá nhân hóa và tự động hóa hành trình mua sắm. Nó bao gồm mọi thứ từ đề xuất tìm kiếm và gợi ý sản phẩm đến thương mại đàm thoại thông qua chatbot.trợ lý giọng nói
Động thái gần đây của OpenAI trong việc tích hợp khả năng mua sắm vào ChatGPT đánh dấu một bước ngoặt quan trọng. Thông qua các quan hệ đối tác với các nền tảng như Shopify, Instacart, và Klarna, người dùng giờ đây có thể khám phá sản phẩm, so sánh giá cả, và đưa ra quyết định thông minh—tất cả trong một cuộc trò chuyện được hỗ trợ bởi AI. ChatGPT không chỉ trả lời các câu hỏi liên quan đến sản phẩm—nó còn tận dụng dữ liệu về sản phẩm. nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên ý định của người dùng.
Đây không chỉ là một giao diện mới—mà là một cách mua sắm mới. Thay vì điều hướng qua các menu và bộ lọc, người dùng có thể hỏi, "Một món quà sinh nhật tốt cho một đứa trẻ 10 tuổi yêu thích khoa học là gì?" hoặc "Tìm cho tôi một chiếc ba lô da thuần chay dưới $100." AI hiểu ngữ cảnh, lấy dữ liệu trực tiếp từ các nguồn cung cấp của đối tác và phản hồi một cách tự nhiên, tạo ra trải nghiệm mua sắm tự nhiên hơn và ít cản trở hơn.
Đối với các thương hiệu thương mại điện tử, sự thay đổi này có nghĩa là dữ liệu sản phẩm phải chính xác, phong phú và sẵn sàng cho việc cung cấp. Không còn đủ để chỉ đơn giản liệt kê sản phẩm trực tuyến; những sản phẩm đó cần được cấu trúc theo cách mà trí tuệ nhân tạo có thể đọc, diễn giải và đề xuất một cách liền mạch. Ngày nay, khoảng 84% doanh nghiệp thương mại điện tử ưu tiên công nghệ AI trong hoạt động của họ.
Amazon, công ty thương mại điện tử có doanh thu cao nhất toàn cầu, đã và đang sử dụng các công cụ AI để cải thiện lựa chọn sản phẩm và tối ưu hóa logistics dựa trên nhu cầu của khách hàng, tạo ra trải nghiệm người dùng có giá trị. Bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo vào thương mại điện tử, Amazon đã chứng kiến một 25% tăng trưởng trong việc tạo doanh thu, giảm chi phí và sự hài lòng của khách hàng.
Trí tuệ nhân tạo không hoạt động dựa trên sự phỏng đoán; nó học hỏi từ dữ liệu. Thông qua các thuật toán học máy và học sâu, các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để dự đoán những gì người mua sắm có thể muốn tiếp theo. Đây là cách thực hiện:
AI theo dõi hành vi người dùng qua các phiên—họ nhấp vào cái gì, ở lại bao lâu, bỏ dở cái gì, và quay lại với cái gì. Những tín hiệu này giúp AI hiểu sở thích trong thời gian thực. Bằng cách lập bản đồ hành vi mua sắm kỹ thuật số, AI có thể suy luận liệu một người dùng có nhạy cảm với giá, trung thành với thương hiệu, hay đang khám phá các lựa chọn thay thế, và điều chỉnh các đề xuất cho phù hợp.
Bằng cách phân tích các lần mua hàng trước đó (cả cá nhân và tập thể), AI có thể đưa ra các gợi ý phù hợp với xu hướng theo mùa, chu kỳ sử dụng, hoặc nhu cầu bổ sung. Nếu một khách hàng đã mua giày leo núi vào tháng trước, AI có thể gợi ý bây giờ là tất chống ẩm, dụng cụ leo núi, hoặc các chuyến đi có hướng dẫn - tất cả đều dựa trên ngữ cảnh đã học được.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép AI giải thích truy vấn của người dùng, ngay cả khi chúng mơ hồ hoặc mang tính đối thoại. Ví dụ, một yêu cầu như “Cho tôi xem thứ gì đó ấm cúng cho văn phòng tại nhà của tôi” có thể được dịch thành chăn ném, dép lê, hoặc ghế công thái học, tùy thuộc vào ngữ cảnh và hành vi trước đó. Điều này cho phép AI thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ con người và dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, đảm bảo người dùng thấy các mặt hàng liên quan ngay cả từ đầu vào không rõ ràng hoặc dễ mắc lỗi chính tả.
Các nguồn dữ liệu sản phẩm được cấu trúc tốt chính là yếu tố tiếp sức cho những dự đoán này. Khi các nguồn dữ liệu chứa các thuộc tính chi tiết như mô tả, màu sắc, kiểu dáng, giá cả, mức tồn kho và đánh giá của khách hàng, AI có một nền tảng phong phú để khớp với ý định của người dùng với các sản phẩm liên quan. Dữ liệu không chính xác hoặc thưa thớt có thể làm lệch hướng các đề xuất, trong khi các nguồn dữ liệu phong phú còn cho phép AI cung cấp kết quả phù hợp với từng nhu cầu của khách hàng trên nhiều điểm tiếp xúc số khác nhau, như được thấy dưới đây.
AI có thể nhóm những người mua sắm tương tự thành các nhóm và dự đoán sở thích dựa trên hành vi của nhóm, giống như cách mà các dịch vụ phát trực tuyến đề xuất các chương trình dựa trên những gì "những người giống bạn" đang xem. Những hiểu biết này giúp các thương hiệu xây dựng các chiến dịch nhắm mục tiêu vi mô và các gói sản phẩm phù hợp với các phân khúc khán giả cụ thể. Khả năng dự đoán này mạnh mẽ chỉ khi dữ liệu đầu vào đủ mạnh. Đối với các thương hiệu và nhà bán lẻ, điều đó có nghĩa là việc chọn lọc nội dung sản phẩm chất lượng cao, phong phú và sẵn sàng cho kênh không chỉ là thực hành tốt mà còn cần thiết cho sự thành công của AI.
Trí tuệ nhân tạo trong mua sắm ảnh hưởng trực tiếp đến cách người tiêu dùng tương tác với thương hiệu của bạn và cảm nhận của họ trong suốt và sau quá trình mua sắm. Đây là cách nó nâng cao trải nghiệm:
Người mua sắm không còn duyệt qua những danh sách chung chung nữa. Thay vào đó, họ thấy các đề xuất được tuyển chọn dựa trên phong cách, ngân sách và hành vi của họ. Nó giống như có một người mua sắm cá nhân luôn sẵn sàng 24/7. Điều này làm cho khách hàng cảm thấy được nhìn nhận và thấu hiểu, gia tăng lòng trung thành và tăng khả năng mua sắm lặp lại.
Các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI giảm số lần nhấp chuột và thời gian đến giỏ hàng bằng cách ngay lập tức cung cấp những gì khách hàng đang tìm kiếm, ngay cả trước khi họ hoàn thành việc gõ. Mua sắm với AI giảm thiểu sự thất vọng, tăng tốc quá trình ra quyết định và giúp khách hàng đến trang thanh toán nhanh hơn.
Các chatbot AI và trợ lý mua sắm ảo hỗ trợ khách hàng theo thời gian thực bằng cách giúp họ tìm kiếm sản phẩm phù hợp, trả lời các câu hỏi thường gặp, đề xuất kích thước, và hướng dẫn họ qua quy trình thanh toán. Điều này không chỉ làm giảm tỷ lệ thoát mà còn nâng cao mức độ hài lòng bằng cách làm cho trải nghiệm mua sắm trở nên liền mạch.
Bằng cách cung cấp sự trợ giúp tức thì và cá nhân hóa, họ biến cửa hàng trực tuyến của bạn thành một trung tâm hỗ trợ đáng tin cậy, hoạt động 24/7, xây dựng niềm tin và sự tự tin. Dưới đây là một ví dụ nhanh từ Sephora.
Định giá động và giảm giá cá nhân có thể được điều chỉnh dựa trên hành vi cá nhân. Một người thường xuyên mua hàng có thể nhận được khuyến khích dựa trên sự trung thành, trong khi người bỏ giỏ hàng có thể thấy một đợt giảm giá kịp thời để tái tương tác. AI đảm bảo các khuyến mại mang lại cảm giác giá trị thực sự chứ không phải chỉ là chiêu trò, dẫn đến sự tham gia tốt hơn và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Dù người mua sắm bắt đầu duyệt trên di động, chuyển sang máy tính để bàn, hay bước vào cửa hàng, AI có thể duy trì ngữ cảnh và đảm bảo tính nhất quán trong các đề xuất và ưu đãi.omnichanneltrải nghiệm xây dựng sự tin cậy cho thương hiệu và loại bỏ rào cản giữa hành vi mua sắm trực tuyến và ngoại tuyến.
Với các công cụ phù hợp và nền tảng dữ liệu sản phẩm vững chắc, doanh nghiệp của bạn có thể bắt đầu tích hợp AI vào trải nghiệm mua sắm và mang lại kết quả thực sự, có thể đo lường được.
Bước 1: Tối ưu hóa nguồn dữ liệu sản phẩm của bạn
Một nội dung sạch, phong phú, và được phân loại. nguồn cấp dữ liệu sản phẩm là xương sống của mua sắm AI. Đảm bảo dữ liệu sản phẩm của bạn bao gồm:
Các nền tảng như Productsupgiúp bạn tập trung và chuẩn hóa các nguồn thông tin sản phẩm, giúp dễ dàng phân phối chúng đến các công cụ AI,thị trường, công cụ tìm kiếm và các nền tảng xã hội.
Bước 2: Tích hợp các công cụ AI và API
Bắt đầu nhỏ với các plugin hoặc API điều khiển bởi AI, chẳng hạn như:
Đảm bảo các công cụ này có thể lấy dữ liệu thời gian thực từ nguồn cấp dữ liệu của bạn hoặcPIMđể cung cấp kết quả chính xác.
💡 Kết nối hệ sinh thái thương mại của bạn một cách dễ dàng với hơn 2,500 tích hợp được xây dựng sẵn của Productsup, tối ưu hóa luồng dữ liệu sản phẩm qua mọi kênh, nền tảng và đối tác.
Bước 3: Sử dụng dữ liệu hành vi để huấn luyện mô hình
Hành trình nội dung sản phẩm là một vòng lặp liên tục, với dữ liệu luân chuyển qua lại giữa nhà cung cấp và người mua. Thu thập và tận dụng dữ liệu hành vi người tiêu dùng từ nền tảng thương mại điện tử của bạn, như là:
Thông tin này có thể được đưa lại vào các mô hình AI để cải thiện độ chính xác của việc nhắm mục tiêu và khuyến nghị.
Bước 4: Kiểm tra, tinh chỉnh và cá nhân hóa
Sử dụng thử nghiệm A/B để đánh giá tác động của các tính năng dựa trên AI. Theo dõi các chỉ số như:
Bước 5: Xây dựng một nền tảng công nghệ kiên cố với cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng
Khi mua sắm AI phát triển, phần nền tảng của bạn cần theo kịp .Nền tảng quản lý và phân phối nguồn cấp dữ liệu như Productsupcho phép bạn quản lý, làm phong phú và phân phối nội dung sản phẩm trên quy mô lớn, trên tất cả các kênh, bao gồm cả những kênh do AI điều khiển.
Nó cung cấp kết nối trực tiếp đến tất cả các loại nguồn, chẳng hạn nhưGoogleSAP Commerce CloudPimcoreAkeneo, cũng như các kênh kết thúc, bao gồm các nền tảng truyền thông xã hội nhưTikTokvà Reddit, và các nhà cung cấp hộ chiếu sản phẩm kỹ thuật số nhưGiao thức.
Từ các khuyến nghị dự đoán đến các chatbot AI có thể xử lý toàn bộ trải nghiệm mua sắm của bạn, trí tuệ nhân tạo đang giúp các thương hiệu đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của người tiêu dùng hiện đại. Nhưng có một điểm then chốt: AI chỉ thông minh khi có dữ liệu đã được cung cấp. Nếu thông tin sản phẩm của bạn bị phân tán, lỗi thời hoặc không đầy đủ, thậm chí AI tiên tiến nhất cũng không thể mang lại trải nghiệm phù hợp. Đó là lý do tại sao việc cấu trúc và tối ưu hóa nguồn cấp dữ liệu sản phẩm của bạn không chỉ quan trọng mà còn là nền tảng.
Dù bạn là một nhà bán lẻ đang cố gắng cạnh tranh với các ông lớn hay là một thương hiệu đang tìm cách đáp ứng khách hàng nơi họ mua sắm, mua sắm bằng AI mở ra những khả năng mới. Và với các công cụ phù hợp, bạn có thể biến dữ liệu sản phẩm phức tạp thành những trải nghiệm cá nhân hóa, sẵn sàng cho AI mà có thể chuyển đổi. Bởi vì trong tương lai của mua sắm, thành công thuộc về những ai có thể đoán trước được nhu cầu của khách hàng, trước khi họ thậm chí hỏi.Đặt lịch dùng thử với chúng tôiđể xem chúng tôi có thể giúp bạn biến tương lai đó thành hiện thực như thế nào. Productsup Solutions, Đặc biệt Trong Ngành Hàng Tiêu Dùng, Các Nhà Sản Xuất Thương Hiệu.
Sven van de Voorde
