How Can AI Transform E-Commerce?

Thương mại điện tử tiếp tục phát triển, nhưng một số khách hàng bỏ lỡ trải nghiệm thực tế của bán lẻ truyền thống. Tuy nhiên, với AI, các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể cung cấp khả năng cá nhân hóa mà người mua hàng mong muốn.

Đại dịch đã đặt thương mại điện tử vào trung tâm của vũ trụ bán lẻ vào năm ngoái, khi việc giãn cách xã hội và đóng cửa cửa hàng đã đẩy số lượng người mua sắm trực tuyến lên mức kỷ lục. Sự phát triển này đã thúc đẩy mua sắm trực tuyến chiếm 21,3% tổng doanh số bán lẻ vào năm 2020, so với chỉ 15,8% của năm trước.

Năm ngoái, sự gia tăng mua sắm trực tuyến có thể bắt đầu do lo ngại về an toàn, nhưng khi người tiêu dùng nhận thấy việc mua sắm những thứ họ cần có thể dễ dàng và nhanh chóng như thế nào từ sự thoải mái như ở nhà, nhiều người đã trở thành những người chuyển đổi lâu dài. Hơn một nửa số người được hỏi trong một cuộc khảo sát gần đây của PwC về cách Covid-19 đã thay đổi hành vi của người tiêu dùng cho biết họ đã trở nên “kỹ thuật số hơn” trong thói quen mua sắm của mình. Ngay cả trong ba tháng từ tháng 3 đến tháng 6 năm nay, PwC đã chứng kiến sự tăng vọt 4% về số lượng người được hỏi cho biết họ mua sắm trực tuyến ít nhất hàng ngày.

Liệu xu hướng này có tiếp tục? Có lẽ, ít nhất là ở một mức độ nào đó. Nhưng thương mại điện tử cũng sẽ phải đối mặt với một số thách thức. Một trong những yếu tố chính là tái tạo cảm giác cá nhân của hoạt động mua sắm tại cửa hàng.

Công nghệ cá nhân hóa do AI hỗ trợ giúp chuyển cuộc trò chuyện mua sắm trực tuyến từ việc tập trung vào những gì bị mất trong quá trình chuyển đổi trực tuyến sang những khả năng mới mà nó mở ra. Với công nghệ này, trải nghiệm thương mại điện tử cũ chuyển thành trải nghiệm mang tính cá nhân cao phù hợp với ý tưởng của từng khách hàng cụ thể về việc mua sắm trực tuyến nên như thế nào. Các giải pháp mới, được hỗ trợ bởi AI có thể xây dựng hồ sơ hành vi độc đáo cho mọi khách hàng để dự đoán bước tiếp theo của họ. Đây là phương pháp tiếp cận một sản phẩm với một người mua hàng. Bằng cách phân tích hơn 300 điểm dữ liệu về các mẫu hành vi của mỗi người dùng, công cụ AI có thể chủ động dự đoán những gì khách hàng có thể quan tâm tiếp theo với mức độ chắc chắn cao.

1. Trải nghiệm thương mại điện tử truyền thống

Bản chất cá nhân của mua sắm truyền thống là một khía cạnh của bán lẻ mà các thương hiệu thương mại điện tử trong lịch sử phải vật lộn để tái tạo. Nhiều thương hiệu đã cố gắng thu hẹp khoảng cách, cung cấp các phiên bản của riêng họ về cái mà họ gọi là cá nhân hóa. Tuy nhiên, thông thường, các nền tảng không làm được nhiều hơn là hiển thị một băng chuyền xoay vòng các sản phẩm được đề xuất.

Theo truyền thống, các nhà bán lẻ thương mại điện tử dựa trên một hệ thống được gọi là segmentation (phân khúc), trong đó khách hàng được gộp thành các nhóm lớn dựa trên nhân khẩu học, với sự tin tưởng quá mức vào dữ liệu lịch sử có các quy tắc cố định và các danh mục có thể rập khuôn như giới tính và tuổi tác.

Một số cửa hàng thương mại điện tử tiên tiến hơn tận dụng công nghệ Machine Learning để xem xét mối quan hệ giữa các sản phẩm, giống như khám phá những mặt hàng nào thường được mua cùng một lúc. Thay vào đó, họ thực sự nên kiểm tra mối quan hệ giữa người tiêu dùng và sản phẩm, như loại màu sắc, kết cấu và mặt hàng nào mà người tiêu dùng này nhấp vào và thể hiện sự quan tâm.

Cả phân đoạn và triển khai Machine Learning thiếu sót đều bỏ sót điểm và đều không tạo ra loại trải nghiệm được cá nhân hóa mà khách hàng tìm kiếm ngày nay.

Đúng là việc phân khúc đôi khi có thể gặp may và giới thiệu một hoặc hai sản phẩm phù hợp cho người mua sắm, nhưng phương pháp này thiếu bất kỳ dấu hiệu cá nhân hóa thực sự nào. Đó là cách tiếp cận một đối nhiều. Hệ thống hiển thị sản phẩm cho toàn bộ nhóm người tiêu dùng rơi vào một phân khúc quy định, nhiều người trong số họ có thể không quan tâm đến nó.

Hầu hết các đề xuất sản phẩm đó sẽ không phù hợp với nhãn hiệu, dẫn đến sự thất vọng khi người tiêu dùng cuộn qua một nhóm các đề xuất mạo danh, được lựa chọn một cách lộn xộn. Họ thậm chí có thể từ bỏ hoàn toàn giỏ hàng của mình.

2. Thương mại điện tử, nhưng hãy làm cho nó thực sự mang tính cá nhân

Các giải pháp mới, được hỗ trợ bởi AI có thể xây dựng hồ sơ hành vi độc đáo cho mọi khách hàng để dự đoán bước tiếp theo của họ. Đây là phương pháp tiếp cận một sản phẩm với một người mua hàng. Bằng cách phân tích hơn 300 điểm dữ liệu về các mẫu hành vi của mỗi người dùng, công cụ AI có thể chủ động dự đoán những gì khách hàng có thể quan tâm tiếp theo với mức độ chắc chắn cao.

Hãy tưởng tượng một sân vận động đầy người với một đại diện bán hàng duy nhất được đặt ở giữa, giới thiệu những sản phẩm giống hệt nhau cho toàn bộ đám đông. Một số cá nhân có thể ngẫu nhiên có một số lợi ích chồng chéo. Nhưng người mua sắm không phải là một tảng đá nguyên khối, và bạn không nên tiếp thị với họ như thể họ đang có.

Bây giờ, hãy tưởng tượng nếu mọi khán giả trong sân vận động đó nhận được một chiếc iPad được kết nối với một đại diện bán hàng tận tâm, có kiến thức cao, người được điều chỉnh kỹ lưỡng về sở thích và không thích của họ. Đó là mức độ cá nhân hóa các thương hiệu thương mại điện tử nên phấn đấu.

AI nâng cao những gì có thể bằng cách không chỉ dự đoán hành vi của người mua sắm mà còn bằng cách thực sự hiểu mối quan hệ của họ với các sản phẩm và nội dung mà họ xem. Ví dụ: nếu một người tiêu dùng sống trong khí hậu thời tiết lạnh, AI có thể phát hiện các loại áo len, ủng và quần mà họ đang xem để đề xuất các tùy chọn cung cấp cách sử dụng, chất liệu tương tự, v.v. Nó giống như việc một người mua sắm cá nhân ở bên cạnh họ trong một cửa hàng thực tế dự đoán nhu cầu của họ trước khi họ đến giá tiếp theo.

Loại trải nghiệm mua sắm thương mại điện tử này có khả năng thích ứng cao, phản ứng và thay đổi theo thời gian thực dựa trên nhu cầu và nhu cầu của từng khách hàng. Nếu làm đúng, không có hai khách hàng nào sẽ thấy trải nghiệm giống nhau.

Cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI mang đến cho người tiêu dùng trải nghiệm mua sắm có một không hai mà cho đến gần đây, người ta chỉ có thể tìm thấy ở các cửa hàng. Đối với các công ty thương mại điện tử, cá nhân hóa thúc đẩy doanh số bán hàng. Nếu các thương hiệu hy vọng xây dựng được động lực của cơn sốt mua sắm trực tuyến năm ngoái, họ có thể bắt đầu bằng cách cung cấp cho khách hàng mức độ tùy chỉnh và cá nhân hóa mà họ chưa từng trải nghiệm trực tuyến trước đây.

Reference:

How Can AI Transform E-Commerce? Retrieved from https://builtin.com/ecommerce/ai-retail-personalization