Thay thế tìm kiếm bằng gợi ý: AI đã thay đổi cách mua sắm trực tuyến

Vai trò của tìm kiếm trong mua sắm trực tuyến đang thay đổi. Thay vì nhập tên sản phẩm để tìm kiếm, người dùng giờ đây được AI (trí tuệ nhân tạo) phân tích sở thích và tình huống để đưa ra kết quả gợi ý. Xu hướng mua sắm cũng đang chuyển từ tìm kiếm sang gợi ý.

Theo báo cáo phân tích hành vi mua sắm của ResolveAI công bố ngày 26, có tới 70% người tiêu dùng chỉ cần một lần tìm kiếm để hoàn tất giao dịch. Tìm kiếm dài hơn ba từ đã tăng từ 25% tổng số tìm kiếm vào năm 2024 lên 40% vào tháng 2 năm nay, trong khi việc sử dụng bộ lọc và tìm kiếm các trang kết quả sau trang đầu tiên giảm lần lượt 13%. Điều này cho thấy môi trường mua sắm đang chuyển từ việc người tiêu dùng tự tìm kiếm sản phẩm sang việc AI phân tích ý định của họ.

Sự thay đổi này cũng được phản ánh bên ngoài ô tìm kiếm. Một khảo sát của Salesforce cho thấy 39% người tiêu dùng đang sử dụng AI để tìm kiếm sản phẩm, trong đó tỷ lệ này ở thế hệ Z vượt quá một nửa. Khảo sát của Capgemini cũng cho thấy khoảng 3 trong 5 người tiêu dùng bắt đầu thay thế công cụ tìm kiếm truyền thống bằng AI sinh tạo. Thay vì tìm kiếm tên sản phẩm và so sánh kết quả, người tiêu dùng giờ đây đưa ra điều kiện cho AI và nhận gợi ý sản phẩm, tạo ra một con đường tìm kiếm mới.

Sự thay đổi này đã được các nền tảng dịch vụ áp dụng. Musinsa gần đây đã ra mắt ứng dụng riêng trong ChatGPT của OpenAI. Người dùng không cần nhập tên thương hiệu hay sản phẩm, mà chỉ cần cung cấp các yếu tố như mức giá và thương hiệu ưa thích để nhận gợi ý sản phẩm, và kết quả sẽ dẫn đến cửa hàng trực tuyến của Musinsa. Trước đó, Musinsa cũng đã giới thiệu dịch vụ gợi ý phong cách do AI cung cấp trên KakaoTalk. Đại diện Musinsa cho biết: "Chúng tôi đang cung cấp kết quả gợi ý tinh vi thông qua thương mại thời trang và làm đẹp tương tác, và sẽ tiếp tục thu hút lưu lượng truy cập vào cửa hàng Musinsa thông qua việc kết nối với nhiều dịch vụ khác nhau".
 
Hapclub đã áp dụng tìm kiếm AI dựa trên phong cách. Họ đã xây dựng một môi trường tìm kiếm AI cho phép người dùng tìm kiếm sản phẩm liên quan bằng các từ khóa như "bộ trang phục đi làm mùa thu" hay "bộ trang phục du lịch đang thịnh hành năm nay". AI sẽ phân tích phong cách và xu hướng trong từ khóa tìm kiếm, sau đó so sánh với khoảng 7 triệu dữ liệu sản phẩm để gợi ý những sản phẩm liên quan nhất. Trang chi tiết sản phẩm cũng áp dụng công nghệ chuyển đổi hình ảnh thành video, giúp người tiêu dùng có thể thấy hình ảnh sản phẩm một cách sinh động hơn, cho phép họ hình dung rõ hơn về cách mặc sản phẩm trong thực tế. Trong tương lai, họ dự kiến sẽ mở rộng áp dụng cho các sản phẩm của các thương hiệu lớn.

Able đã phát triển dịch vụ thử đồ ảo dựa trên AI mang tên "AI thử đồ" để người dùng có thể kiểm tra nhiều phong cách khác nhau trước khi mua. Người tiêu dùng có thể chọn tối đa 10 phong cách thời trang mà họ muốn thử, sau đó đăng tải một bức ảnh, và AI sẽ dựa trên khuôn mặt và bối cảnh trong ảnh để gợi ý nhiều phong cách trang phục khác nhau. Điều này không chỉ giúp người tiêu dùng mua sắm theo phong cách mà còn cung cấp nội dung để họ thưởng thức.

Khi gợi ý trở thành điểm khởi đầu cho việc mua sắm, tầm quan trọng của dữ liệu sản phẩm mà các nền tảng tích lũy cũng ngày càng gia tăng. Mặc dù chức năng AI có thể nhanh chóng trở nên phổ biến, nhưng việc xây dựng thông tin sản phẩm một cách tinh vi và kết nối với sở thích người dùng để tạo ra kết quả gợi ý sẽ quyết định độ hoàn thiện của dịch vụ. Ngành công nghiệp dự đoán rằng AI sẽ mở rộng phạm vi sử dụng từ tìm kiếm sản phẩm sang so sánh, gợi ý và hỗ trợ mua sắm.

Theo khảo sát của công ty nghiên cứu thị trường Embrain Trend Monitor, 50,2% người tiêu dùng cho biết họ muốn thử nghiệm "đại lý mua sắm AI" nhưng cảm thấy khó khăn khi giao phó toàn bộ việc mua sắm cho AI. Nguyên nhân chính khiến họ không thể hoàn toàn tin tưởng AI trong việc mua sắm là vì 43% cho rằng "AI chỉ dựa vào phân tích dữ liệu không thể hoàn toàn hiểu được sở thích cá nhân". Khi dịch vụ gợi ý AI ngày càng phổ biến, việc phản ánh chính xác sở thích cá nhân và đảm bảo niềm tin của người tiêu dùng sẽ trở thành yếu tố quyết định.

Giáo sư Kim Si-wol từ Khoa Khoa học Người tiêu dùng, Đại học Konkuk, cho biết: "Mỗi người tiêu dùng có những thông tin và tiêu chí mua sắm khác nhau, vì vậy việc xây dựng hệ thống gợi ý cá nhân hóa phản ánh đặc điểm cá nhân là rất quan trọng". Ông cũng nhấn mạnh: "Việc nhanh chóng tích lũy thông tin về hình thể, thời gian, địa điểm và tình huống (TPO) để phản ánh vào gợi ý là yếu tố then chốt". Ông cũng lưu ý rằng: "Khi dịch vụ gợi ý mở rộng, cần thiết phải thiết lập một hệ thống trách nhiệm và chính sách hoàn trả phù hợp".



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #gợi ý cá nhân hóa
• #thị trường
• #mua sắm khám phá
• #AI thương mại