Bước chuyển mới của thương mại điện tử

Các doanh nghiệp thương mại điện tử tại Đông Nam Á đang nỗ lực bám đuổi Shopee, nhưng người tiêu dùng có thể sẽ sớm chuyển sang mua sắm trên các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT thay vì các sàn thương mại điện tử truyền thống.

Được biết đến với tên gọi thương mại điện tử dựa trên GPT (GPT-based commerce) hoặc thương mại điện tử thông qua đại lý AI (agentic commerce), phương thức mua sắm mới này cho phép người tiêu dùng tìm kiếm thông tin sản phẩm, đi sâu vào các đánh giá và so sánh sản phẩm ngay trong các cuộc hội thoại với công cụ AI.

Người dùng cũng có thể mua hàng trực tiếp trên các chatbot này. Đầu tuần này, OpenAI đã ra mắt tính năng Thanh toán tức thì tại Hoa Kỳ. Ban đầu tính năng này áp dụng cho các giao dịch mua hàng trên Etsy, và sẽ sớm được mở rộng cho các nhà bán hàng trên Shopify.

Indonesia là thị trường toàn cầu thứ hai được OpenAI triển khai ChatGPT Go, nhấn mạnh vai trò của quốc gia này như một vườn ươm thử nghiệm cho các sản phẩm và tính năng mới, tương tự như chiến lược mà TikTok Shop từng áp dụng.

Do đó, việc cụm từ "mua nó trên ChatGPT" trở nên phổ biến và thu hút người dùng tại Đông Nam Á chỉ còn là vấn đề thời gian.

Ông Paul Srivorakul, CEO kiêm đồng sáng lập của công ty hỗ trợ thương mại điện tử aCommerce, cho biết phí sàn có thể ngốn tới 30% doanh thu của người bán tại Thái Lan và Indonesia nếu tính cả chi phí quảng cáo và logistics.

Trước mức chi phí đắt đỏ đó, thương mại điện tử dựa trên GPT có thể mang lại sự nhẹ nhõm cho các thương hiệu nếu họ biết cách tận dụng xu hướng này. Ví dụ, họ có thể đầu tư vào trang web riêng của mình và xây dựng câu chuyện thương hiệu với các chi tiết mà AI có thể quét dữ liệu và cung cấp cho người dùng.

ACommerce ước tính rằng một số thương hiệu mà họ phục vụ nhận được tới 9% lưu lượng truy cập trang web từ ChatGPT và Gemini, trong đó người dùng đưa ra từ 8 đến 12 câu hỏi về sản phẩm trước khi mua. Trong một số trường hợp, tỷ lệ chuyển đổi có thể cao gấp 4 đến 6 lần so với các tìm kiếm truyền thống hoặc lượt nhấp chuột trên sàn thương mại điện tử.

Ông Toni Ruotanen, Trưởng bộ phận thương mại điện tử khu vực Đông Nam Á tại công ty tiếp thị Havas, chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có xu hướng trích xuất thông tin từ các thương hiệu có sự hiện diện trực tuyến mạnh mẽ.

Dựa trên cách thức hoạt động của các mô hình LLM, mô tả sản phẩm của các thương hiệu phải hiển thị được đối với Google Search và các nền tảng AI. Điều này tương tự như tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO), tối ưu hóa công cụ trả lời cấu trúc nội dung theo cách cho phép các công cụ giống như ChatGPT nhận diện và hiển thị nội dung đó để phản hồi các truy vấn của người dùng.

Ông Ruotanen giải thích thêm rằng các công cụ AI thường thu thập thông tin chi tiết từ các trang web chính thức của thương hiệu thay vì các nền tảng thương mại điện tử hoặc các trang web bên thứ ba khác. Vì các câu trả lời có thể thay đổi tùy thuộc vào cách người dùng ra lệnh cho AI, các thương hiệu nên có thông tin rõ ràng và nhất quán trên trang web của mình để không bỏ lỡ cơ hội.

Tuy nhiên, các chuyên gia vẫn có ý kiến khác nhau về loại sản phẩm nào nên được tối ưu hóa cho các công cụ AI. Một số người tin rằng chatbot AI phù hợp hơn cho các mặt hàng có giá trị lớn như đồ điện tử, những khoản mua sắm đòi hỏi phải nghiên cứu và cân nhắc nhiều hơn trước khi đưa ra quyết định.

Đối với các mặt hàng đơn giản, người tiêu dùng có thể dựa vào các bên liên kết và những người có sức ảnh hưởng thay vì tìm đến chatbot. Mặc dù vậy, ông Srivorakul cho rằng các thương hiệu thời trang, làm đẹp cũng như hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) có thể là một lựa chọn tốt cho thương mại điện tử GPT, vì người tiêu dùng mua chúng thường xuyên và thường tìm kiếm các đề xuất từ AI.

Trong chiến dịch sale 9.9, Lazada cho biết AI Lazzie đã giúp thúc đẩy việc mua hàng, với số lượng đơn đặt hàng trên toàn khu vực thông qua chatbot tăng 36% so với đợt sale 6.6. Mức độ tương tác với AI Lazzie cũng tăng 53%.

Người phát ngôn của Lazada chia sẻ rằng công ty đang chuẩn bị cho mô hình thương mại điện tử giữa các đại lý AI. Điều này có thể cho phép tích hợp với các nền tảng bên ngoài, giúp người mua sắm dễ dàng khám phá các sản phẩm của sàn hơn.

Gần đây, Google cũng đã phát hành một tiêu chuẩn thanh toán mã nguồn mở cho phép các đại lý AI gửi và nhận tiền. Điều này có nghĩa là một khi các nền tảng như Lazada kết nối các đại lý của họ ra bên ngoài, các đại lý đó có thể tự hoàn tất các thủ tục thanh toán.

Trong khi đó, Shopee cho biết họ đang "tích cực khám phá" việc sử dụng thương mại điện tử thông qua đại lý AI và AI hội thoại trong mua sắm. Vào tháng 2, công ty mẹ Sea Group đã công bố mối quan hệ hợp tác với OpenAI nhằm mở rộng quyền tiếp cận các công cụ AI cho người tiêu dùng và các doanh nghiệp nhỏ.

Việt Nam cũng không nằm ngoài vòng xoáy này khi các tên tuổi lớn trong nước đang ráo riết AI hóa trải nghiệm mua sắm.

Việc các sàn thương mại điện tử nội địa hay các đơn vị chuyển phát công nghệ ứng dụng trợ lý ảo để tư vấn kích cỡ, gợi ý quà tặng hay tối ưu lộ trình giao hàng đang dần trở thành tiêu chuẩn mới. Tuy nhiên, tương tự như Indonesia, thị trường Việt Nam có độ mở lớn với công nghệ nhưng lại phụ thuộc nhiều vào yếu tố chốt đơn qua livestream và tính cộng đồng.

Do đó, các công cụ mua sắm dựa trên GPT sẽ cần phải vượt qua rào cản về ngôn ngữ bản địa, hiểu được tiếng lóng và thói quen mặc cả, khảo giá của người tiêu dùng Việt trước khi muốn thực sự thay thế các ứng dụng mua sắm hiện tại.

Bà Ming Yii Lai, Trưởng dự án kiêm quản lý nghiên cứu tại Daxue Consulting, lưu ý rằng trợ lý AI trên các nền tảng thương mại điện tử vốn đã là một xu hướng đang diễn ra tại Trung Quốc. Cả Taobao và JD.com đều đã phát triển các trợ lý mua sắm AI của riêng họ từ năm 2023, trong đó JD.com cho biết hơn 50 triệu người tiêu dùng đã sử dụng đại lý AI của họ.

Mặc dù bà Lai thừa nhận rằng thương mại điện tử dựa trên GPT có thể đe dọa các gã khổng lồ thương mại điện tử, tuy nhiên họ vẫn nắm giữ những lợi thế như chuỗi cung ứng, hệ thống thanh toán và năng lực hoàn thiện đơn hàng đã được thiết lập vững chắc.

Ngoài ra, các công ty này có thể huấn luyện các công cụ AI của họ dựa trên dữ liệu do người dùng của họ tạo ra trong nhiều năm, điều mà các mô hình LLM nói chung không thể tiếp cận được.