Xu hướng và nhu cầu ứng dụng AI trong TMĐT
AI đang làm thay đổi mạnh mẽ nhiều khía cạnh trong đời sống. AI cũng đang tác động lớn đến cách các DN TMĐT thu hút và giữ chân khách hàng. Amazon Go, ShopBot của Ebay và những ứng dụng kinh điển khác hiện đang ứng dụng các giải pháp dựa trên AI để mang lại trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa hơn cho khách hàng của họ.
AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cải thiện kết quả tìm kiếm bằng hình ảnh cho người mua hàng trực tuyến. Công cụ này có khả năng tìm kiếm trực quan, cho phép người mua sắm khám phá các sản phẩm bổ sung và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Người tiêu dùng có thể chụp ảnh đôi giày mới của bạn bè hoặc quần áo tập thể dục mới, tải lên và sau đó AI cho phép người tiêu dùng dễ dàng tìm thấy các mặt hàng tương tự thông qua các cửa hàng TMĐT.
Ảnh minh họa
Ngoài việc sử dụng hình ảnh để tìm kiếm, người dùng còn có thể tìm kiếm bằng giọng nói. Khi tích hợp AI, công cụ có thể hiểu những gì khách hàng nói. Hiện tính năng này ngày càng được cải thiện hơn trong việc ghi nhận giọng nói và các cụm từ. Việc tìm kiếm bằng giọng nói trước đó đã được phổ cập hóa nhờ các thiết bị thông minh được tích hợp trợ lý ảo như Alexa của Amazon, Siri của Apple hay Google Assistant của Google. Hiện nay, các nhà bán lẻ trực tuyến đang tiếp tục tối ưu hóa các nền tảng web của họ để có thể xử lý các lệnh tìm kiếm bằng giọng nói.
Vậy AI đang được ứng dụng trong TMĐT như thế nào? Hiện nay, AI được sử dụng để dự đoán doanh số bán hàng hoặc dịch vụ. AI cho phép bạn tự động hóa việc thu thập và phân tích thông tin một lượng lớn những thông tin chi tiết của khách hàng để có thể đưa ra những dự đoán sát hơn nhiều với chiến dịch marketing của mình.
Không chỉ vậy, AI còn giúp cung cấp dịch vụ tốt hơn với chi phí thấp hơn. Ví dụ như việc triển khai chatbot, có thể giúp các các DN tiết kiệm chi phí dịch vụ chăm sóc khách hàng (CSKH), điều này không chỉ giúp giảm chi phí lên tới 30% mà còn tiến tới phương pháp lấy khách hàng làm trung tâm, các nhân viên CSKH được giải phóng sẽ có thể tập trung cái họ làm tốt nhất.
Các DN TMĐT có thể sử dụng AI để tối ưu hóa các tìm kiếm và đề xuất cho khách hàng, từ đó tăng doanh số bán hàng và sự hài lòng của khách hàng. Sử dụng dịch vụ tự động và thông minh, chúng có thể đưa ra những đề xuất để hiểu mục đích của người tiêu dùng tốt hơn, sau đó sẽ có những gợi ý được cá nhân hóa, điều này sẽ khiến khách hàng hài lòng hơn, kết quả là doanh số tốt hơn. Go Find cho phép người dùng của mình chụp ảnh, dựa vào đó nó trả về kết quả tương tự, bao gồm nhiều mức giá khác nhau và cửa hàng (trực tuyến). Hay Echo Look của Amazon sử dụng máy ảnh, kết hợp với AI, trở thành trợ lý cá nhân của bạn, đề xuất kiểu nào phù hợp nhất với bạn.
Ứng dụng AI trong TMĐT: DN cần bắt đầu từ đâu?
Chia sẻ tại chương trình "AI Hack Bootcamp 2021 - Giải pháp ứng dụng AI trong e-Commerce" ngày 1/10, các diễn giả cho rằng AI được xem là một trong những công nghệ cốt lõi của cuộc cách mạng công nghiệp (CMCN) 4.0. AI tác động to lớn tới mọi mặt của đời sống xã hội và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, y tế, sản xuất… Trong bối cảnh phát triển TMĐT phát triển bùng nổ hiện nay, AI được dự báo sẽ trở thành ngành công nghệ đột phá.
Theo Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey, doanh thu ngành AI vào năm 2025 ước tính đạt 300 tỷ USD. Đặc biệt, những DN sớm ứng dụng AI sẽ đạt mức lợi nhuận cao hơn đến 20%. Đây là xu hướng tất yếu của của cuộc CMCN 4.0 và các DN Việt Nam cũng không thể nằm ngoài cuộc. Các DN TMĐT có thể sử dụng nó để tạo ra những trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa hơn và mang lại nhiều lợi ích hơn cho DN.
Theo TS. Nguyễn Tuấn Nghĩa, CEO ANSCENTER, quy trình thiết kế một hệ thống AI gồm các bước sau: Chuẩn bị dữ liệu; Thiết kế hệ thống AI; Huấn luyện hệ thống AI; Đánh giá và kiểm tra hệ thống AI đã được huấn luyện và triển khai hệ thống AI.
Theo vị CEO ANSCENTER này, yếu tố quan trọng nhất khi ứng dụng AI vào TMĐT chính là dữ liệu. Dữ liệu này gồm 2 loại: Dữ liệu truyền thống thu thập qua việc bán hàng (dữ liệu khách hàng, dữ liệu về bán hàng và xử lý giao dịch) và dữ liệu phi truyền thông (Dữ liệu văn bản và dữ liệu hình ảnh).
Trong đó, dữ liệu khách hàng là thông tin khách hàng cung cấp cho DN khi mua hàng tại cửa hàng, qua website, khảo sát, qua ứng dụng di động, các phương tiện truyền thông, chiến dịch tiếp thị hoặc các kênh bán trực tuyến khác. Đây là một trong những yếu tố nền tảng tạo nên một chiến lược kinh doanh thành công. Dữ liệu khách hàng được sử dụng để huấn luyện mô hình AI có tính năng gợi ý sản phẩm, là cơ sở để DN tiếp cận, CSKH, từ đó tinh chỉnh chiến lược kinh doanh theo từng giai đoạn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Chính vì vậy, đây chính là mỏ vàng vô cùng tiềm năng nếu DN biết cách khai thác chính xác và hiệu quả.
Còn dữ liệu về bán hàng và xử lý giao dịch cho phép huấn luyện mô hình AI để tối ưu giá (xác định thời điểm và mức độ thay đổi giá), tiếp thị hướng đối tượng, quản lý hàng hóa theo thời gian thực và dự đoán nhu cầu của từng giao đoạn, đồng thời tối ưu tồn kho, sắp xếp vận chuyển.
Dữ liệu văn bản cho phép huấn luyện các mô hình AI về kiểm duyệt bình luận. Đánh giá (review) là yếu tố quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định mua hàng. Tuy nhiên, tình trạng đánh giá tiêu cực từ đối thủ cạnh tranh đã đe dọa đến các DN TMĐT. Bằng tính năng xác minh, AI có thể nhận dạng những đánh giá "spam", từ đó kiểm soát đáng kể tình trạng này, gia tăng uy tín và tạo lợi thế cạnh tranh cho thương hiệu.
Dữ liệu hình ảnh cho phép huấn luyện các mô hình AI giúp tự động phân loại, gắn thẻ sản phẩm cho khách hàng. Một trong những ứng dụng điển hình đang được triển khai tại các nước phát triển là quảng cáo nhận diện khách hàng, khi khách hàng nhìn vào camera thì tấm biển quảng cáo sẽ hiển thị các sản phẩm khách hàng quan tâm, đưa ra các giới thiệu và chương trình tiếp thị phù hợp.
Theo TS. Nguyễn Tuấn Nghĩa, hiện nay, các DN TMĐT đang tiếp tục cải tiến các công cụ AI cho phù hợp hơn với nhu cầu thị trường. Ứng dụng AI trong TMĐT sẽ tác động đến các giao dịch, giữ chân khách hàng, tạo sự hài lòng. Nắm bắt cơ hội ứng dụng AI, các DN cần nhanh chóng triển khai và hợp tác với các công ty đối tác, nhằm hợp nhất năng lực về AI, từ đó tạo ra các giải pháp tối ưu hơn.
Chia sẻ thêm về vấn đề này, ông Ung Tiến Dũng, Giám đốc công ty ARI Technology cho biết nền tảng TMĐT B2B2C (mô hình kinh doanh có sự hợp tác giữa hai DN (B2B) để tạo ra và cung cấp sản phẩm, dịch vụ đến tay người tiêu dùng cuối (B2C)) cho Thermomix là một trong 3 dự án mà DN này triển khai thành công của tại Singapore. Thương hiệu Thermomix vốn đã khá quen thuộc với các bà nội trợ hoặc đầu bếp nhà hàng tại nhiều nước trên thế giới.
Trước khi sử dụng nền tảng TMĐT của ARI Technology, Thermomix sử dụng 2 hệ thống: Hệ thống MIS để quản lý nhân sự và nhóm bán hàng và hệ thống WinNET để quản lý bán hàng. Do hai hệ thống này không tích hợp được, luồng thông tin nhập liệu giữa hai hệ thống mang tính thủ công và do đó trở thành điểm nghẽn trong toàn bộ quy trình bán hàng. Kết quả dẫn tới nhiều vấn đề như tìm kiếm khách hàng không hiệu quả, đơn đặt hàng trùng lặp hoặc không chính xác, không có khả năng theo dõi quá trình xử lý đơn hàng và giao hàng.
Để giải quyết bài toán trên, ARI Technology đã xây dựng một hệ thống chung cho cả hai hoạt động quán lý bán hàng và quản lý cấu trúc nhóm. Đồng thời cố gắng tích hợp các quy trình kinh doanh từ đầu đến cuối trong một hệ thống để thu được nhiều dữ liệu hành vi nhất, xây dựng toàn bộ phần mềm trên kiến trúc đám mây và Progressive Web App, giúp có thể truy cập từ thiết bị di dộng và máy tính, đồng thời cung cấp thông tin theo thời gian thực để giúp các thành viên hệ thống bán nhiều hơn và nhanh hơn.
Theo ông Ung Tiến Dũng, các nguồn dữ liệu được thu thập trong quá trình này là dữ liệu bán hàng, dữ liệu quản lý cấu trúc nhóm, dữ liệu sản xuất và dữ liệu tồn kho. Các dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI khác nhau, phục vụ nhu cầu thực tế của Thermomix.
Vậy làm thế nào để một startup chưa có dữ liệu phát triển ứng dụng AI trong TMĐT? TS. Nguyễn Tuấn Nghĩa cho rằng đây thực chất là câu chuyện con gà - quả trứng. Muốn phát triển mô hình AI thì phải có dữ liệu. Các phản ứng đầu ra của mô hình đó đối với tác động đầu vào được thu thập dựa trên quá trình thu thập dữ liệu. Tập hợp các dữ liệu này tạo thành tập liệu (dataset) cho mô hình đó. Nói cách khác, tập dữ liệu này mô tả đặc tính của mô hình. Để học được đặc tính của mô hình đó, hệ thống AI sẽ được huấn luyện dựa trên tập dataset. Trong khi đó các startup thì chưa thể có nhiều dữ liệu được.
Theo ông Nghĩa, trước mắt, để giải quyết vấn đề này, các startup có thể nghiên cứu sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu của các ông lớn công nghệ trên thế giới hay dữ liệu từ các tổ chức nghiên cứu thị trường.
Chia sẻ thêm về sự lo ngại cạnh tranh giữa các DN TMĐT phát triển AI, TS. Nguyễn Tuấn Nghĩa nhấn mạnh mỗi DN đều có những đặc thù riêng nên mô hình AI của họ cũng có sự khác biệt và những lợi thế nhất định, hướng tới từng nhu cầu, đối tượng khách hàng khác nhau./.
