Các nhà bán lẻ điều chỉnh để phù hợp với AI: Điều gì quan trọng trong trạng thái bình thường mới của thương mại điện tử?

Sự phát triển liên tục của các công cụ AI đang có tác động sâu sắc đến thương mại điện tử. Người tiêu dùng đang ngày càng sử dụng các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT để tìm kiếm, chọn và thậm chí mua sản phẩm, một sự phát triển ảnh hưởng đến mọi cấp độ của kênh tiếp thị thương mại điện tử. Trong khi đó, các nhà bán lẻ đang sử dụng các công cụ AI để thu thập dữ liệu web công khai theo thời gian thực cho các mục đích như định giá động, dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho.

Điều quan trọng nhất là những thay đổi này đang xảy ra nhanh chóng, và các nhà bán lẻ thương mại điện tử cần phải theo kịp. Theo nghiên cứu, 67% khách hàng không nghĩ rằng các công ty đang phản ứng với nhu cầu thay đổi của họ đủ nhanh. Mùa cao điểm của thương mại điện tử năm 2025, từ giai đoạn chuẩn bị cho Black Friday đến cuối năm, là thử nghiệm lớn đầu tiên về cách khách hàng sử dụng AI và cách các nhà bán lẻ đã điều chỉnh và có thể tận dụng nó.

Từ SEO đến GEO

Theo Adobe Analytics, lưu lượng truy cập đến các nhà bán lẻ từ các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT, Perplexity và Claude đã tăng 1.200% từ tháng 7 năm 2024 đến tháng 2 năm 2025. Trong khi đó, một cuộc khảo sát cho thấy 23% người mua sắm dự định sử dụng các công cụ trò chuyện và AI trong mùa lễ này, với tỷ lệ này tăng lên hơn 42% trong số thế hệ Z và millennials. Và tác động của AI hiện đã vượt ra ngoài việc khám phá sản phẩm, với OpenAI gần đây ra mắt Instant Checkout cho ChatGPT, cho phép người mua thực hiện mua hàng mà không cần rời khỏi công cụ. Hiện tại, nó có sẵn trên Etsy và một số cửa hàng Shopify.

Các phát triển này có nghĩa là các nhà bán lẻ thương mại điện tử phải suy nghĩ lại về nội dung, tiếp thị và bán hàng. Tư vấn Bain ước tính rằng đa số người tiêu dùng hiện phụ thuộc vào kết quả không nhấp (trong đó câu trả lời được cung cấp bởi tóm tắt AI thay vì truy cập trang web) trong 40% tìm kiếm của họ. Điều này có nghĩa là lưu lượng truy cập vào trang web của các nhà bán lẻ sẽ giảm, mặc dù tỷ lệ chuyển đổi của những người đến từ nguồn AI là cao hơn.

Trong bối cảnh này, trong khi các chiến thuật tối ưu hóa công cụ tìm kiếm truyền thống (SEO) vẫn còn phù hợp, xu hướng rõ ràng là sử dụng AI tạo sinh cho việc mua sắm, do đó sự xuất hiện của Tối ưu hóa Động cơ Tạo sinh (GEO). GEO đưa ra cho các nhà bán lẻ thương mại điện tử một loạt các thách thức mới. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp năng lượng cho các công cụ AI tạo sinh được đào tạo để đánh giá uy tín, độ tin cậy và đáng tin cậy khi phân tích thương hiệu. Do đó, các nhà bán lẻ cần phải nỗ lực để xây dựng uy tín của mình, đặc biệt là bằng cách giành được đánh giá hoặc khuyến nghị từ các nguồn bên ngoài có uy tín.

Các truy vấn sản phẩm mô tả

Một yếu tố khác của GEO mà các nhà bán lẻ phải đối mặt là cách khách hàng tạo ra các truy vấn khi sử dụng các công cụ AI tạo sinh. Theo OpenAI, gần một nửa số truy vấn sử dụng các mẫu “hỏi”. Giám đốc Thông tin và Sản phẩm tại Target gần đây cho biết 25% yêu cầu tìm kiếm trên nền tảng của họ hiện được coi là ‘truy vấn mô tả’ phức tạp và tinh vi.

Trong khi trên các công cụ tìm kiếm, khách hàng có thể tìm kiếm “áo sơ mi màu hồng vừa vặn”, cùng một truy vấn trên công cụ AI có thể là “Áo sơ mi màu hồng vừa vặn cho các sự kiện trang phục công sở”. Đối với các truy vấn mô tả như vậy, mô tả sản phẩm cần được điều chỉnh. Ví dụ, trên các trang sản phẩm, phương pháp hay nhất của GEO đề xuất bao gồm nhiều mô tả sản phẩm hơn dưới dạng các câu hỏi và câu trả lời được viết chính xác và chi tiết. Điều này cho phép các công cụ AI dễ dàng xác định xem yêu cầu nào của sản phẩm sẽ phù hợp.

Các hộp cát kỹ thuật số cho GEO

Trong một sự đảo ngược thú vị, AI đang được sử dụng để giúp phân tích nội dung và GEO. Các nhà nghiên cứu tại Trường Kinh doanh Columbia đang sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra “sao chép kỹ thuật số” phản ánh hành vi của con người. Khi một sản phẩm cụ thể được nhập, LLM tạo ra một bản sao kỹ thuật số với một người dùng, bao gồm tên, tuổi, nghề nghiệp và sở thích. Sau đó, bản sao này thực hiện các tìm kiếm liên quan trên ChatGPT để xem sản phẩm của công ty được liệt kê nổi bật như thế nào. Các công ty sau đó có thể tận dụng AI tạo sinh để điều chỉnh cách sản phẩm của họ được mô tả và trình bày, dựa trên các phát hiện của những bản sao kỹ thuật số này.

Một cách tiếp cận “hộp cát kỹ thuật số” như vậy có thể là một cách sản xuất cho các công ty thương mại điện tử để thực hiện GEO, nhưng nó không phải là không có rủi ro. Các đại lý AI có những thiên vị riêng, điều này có thể ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động và hành xử. Tuy nhiên, những cách tiếp cận này cung cấp một cách tiến bộ trong lĩnh vực thông minh thương mại điện tử.

Thu thập dữ liệu được hỗ trợ bởi AI

Chỉ tiêu tiếp thị là chỉ một phần của thương mại điện tử đang bị gián đoạn bởi AI. Một lĩnh vực quan trọng hơn có thể là trí tuệ kinh doanh (BI), một thuật ngữ rộng mô tả việc thu thập và sử dụng dữ liệu để tạo ra những hiểu biết cải thiện chiến lược và hoạt động. Để có BI hiệu quả, các công ty thương mại điện tử cần các tập dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật, bao gồm cả dữ liệu bên ngoài. AI hiện đang đóng một vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu cạnh tranh.

Thực tiễn trích xuất dữ liệu web công khai, chẳng hạn như giá cả và mô tả sản phẩm, đã là một phần quan trọng của cạnh tranh thương mại điện tử trong nhiều năm. Giờ đây, AI đang làm cho quá trình này trở nên suôn sẻ hơn. Các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể được kích hoạt bằng ngôn ngữ tự nhiên, có nghĩa là không cần mã hóa và các kỹ sư không cần phải dành hàng giờ để xây dựng một kênh thu thập dữ liệu đầy đủ. AI cũng có thể thu thập và lọc các URL phù hợp để thu thập, chẳng hạn như tìm tất cả các trang sản phẩm cho một danh mục cụ thể trên trang web của đối thủ.

Với sự xuất hiện của các trợ lý mua sắm được hỗ trợ bởi AI, các công ty thương mại điện tử cũng sẽ có nhiều khả năng thu thập các điểm dữ liệu từ nhau mà chỉ xuất hiện sau khi các hành động cụ thể được hoàn thành, chẳng hạn như giá cuối cùng khi thanh toán.

Dự báo nhu cầu và phản ứng theo thời gian thực

Với một loạt dữ liệu thời gian thực được thu thập, từ giá cả của đối thủ đến hàng tồn kho, các nhà bán lẻ có thể điều chỉnh giá cả hoặc tiếp thị ngay lập tức và cung cấp các ưu đãi tốt nhất cho khách hàng.

Định giá động là một trong những chức năng BI quan trọng và phổ biến nhất mà các nhà bán lẻ có thể sử dụng, và theo một cuộc khảo sát gần đây, 61% nhà bán lẻ ở châu Âu sử dụng nó. Tuy nhiên, cuộc khảo sát cùng cho thấy rằng ít hơn 15% sử dụng thuật toán hoặc AI cho mục đích này, tiết lộ một cơ hội. Sử dụng dữ liệu mới nhất về giá cả cạnh tranh, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được đào tạo để tự động điều chỉnh giá, đặc biệt hữu ích trong các giai đoạn cao điểm như mùa lễ.

AI có thể sử dụng dữ liệu về nhu cầu của khách hàng và mức tồn kho để dự báo nhu cầu trong tương lai. Điều này có thể mang lại nhiều lợi ích. Deloitte Digital đã nhấn mạnh cách các nhà bán lẻ có thể sử dụng AI để theo dõi hàng tồn kho của mình, quản lý hàng tồn kho và đặt hàng động. Ngoài ra, AI có thể giúp phân tích dữ liệu thu thập trên toàn web để hiểu cách một thương hiệu được xem, cung cấp những hiểu biết ở cấp độ chiến lược.

Mở ra cơ hội

Mặc dù AI đang gián đoạn kênh tiếp thị thương mại điện tử, nhưng nó cũng đang tạo ra những cơ hội mới. Nó có thể được tận dụng để phân tích và tạo ra nội dung được tối ưu hóa theo địa lý. Nó đang cung cấp năng lượng cho các nỗ lực thu thập dữ liệu web công khai theo thời gian thực có giá trị. AI cũng đang thêm giá trị vào việc phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định về giá cả, hàng tồn kho và chiến lược. Và đó không phải là đề cập đến các ứng dụng tiềm năng khác, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng được cải thiện.

Điều gì đó gây gián đoạn như AI luôn đáng sợ, đặc biệt là đối với các nhà bán lẻ đang tiếp cận kỳ bán hàng chính của họ. Tuy nhiên, những người vẫn cởi mở với các cơ hội mà AI đang tạo ra có thể làm được nhiều hơn là chỉ tồn tại. Họ có thể phát triển mạnh.