Tương lai mua sắm: AI nâng tầm trải nghiệm cá nhân hóa và minh bạch

Mục lục

1. Sự xuất hiện của trợ lý mua sắm AI
2. AI giải thích như thế nào?
3. Cá nhân hóa AI
4. AI có thể phát triển đề xuất như thế nào?

1. Sự xuất hiện của trợ lý mua sắm AI

Ảnh: Ivy Liu

Với sự ra mắt của các công cụ hỗ trợ mua sắm bằng AI trên nền tảng như Perplexity, việc AI cần minh bạch hơn trong việc đưa ra các đề xuất sản phẩm đang trở nên cấp thiết. Điều này tương tự như việc đánh giá từ các nhà xuất bản và người sáng tạo nội dung. Perplexity, với tính năng "Mua sắm chuyên nghiệp" mới, đưa ra các đề xuất sản phẩm dựa trên các cuộc trò chuyện bằng văn bản, cùng với tìm kiếm hình ảnh "Chụp để mua" tương tự như Google Lens. Một chương trình mới dành cho các nhà bán lẻ sẽ tăng cơ hội sản phẩm được đề xuất, tích hợp thanh toán, truy cập API miễn phí để tích hợp tìm kiếm Perplexity vào các trang web bán lẻ, và bảng điều khiển hiển thị xu hướng mua sắm và tìm kiếm.

Chỉ một tuần sau khi Perplexity giới thiệu quảng cáo, "Mua sắm chuyên nghiệp" là một trong những cách mà các công ty AI lớn đang tích hợp sâu hơn AI vào cách mọi người tìm kiếm sản phẩm và cách các công ty tiếp thị chúng. Các ví dụ khác bao gồm các bản cập nhật của Google cho Google Shopping, trợ lý mua sắm AI dựa trên trò chuyện của Amazon là Rufus, tính năng "Mua sắm theo phong cách" của eBay và trợ lý mua sắm AI của Klarna. Sự hội tụ của AI và thương mại cũng tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho các nhà tiếp thị muốn tiếp cận người mua sắm trong kỷ nguyên tìm kiếm AI mới. Ví dụ: các nền tảng AI có đang lựa chọn sản phẩm dựa trên bài báo tin tức, nội dung có thương hiệu hay đánh giá của khách hàng trên các trang thương mại điện tử không?

AI đang định hình lại khái niệm tìm kiếm, mở rộng ra ngoài các nền tảng truyền thống sang các mạng xã hội, ứng dụng mua sắm và nền tảng bán lẻ. Nhiều nền tảng tập trung vào việc khám phá sản phẩm, nhưng các đề xuất sản phẩm do AI tạo ra có thể cần giải thích rõ ràng hơn cho người dùng lý do tại sao nó lại đề xuất một mặt hàng cụ thể. Đó là lúc trích dẫn nguồn đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người dùng biết thông tin đến từ đâu — và giúp các công ty phân tích các trang web nào đang xuất hiện trong kết quả tìm kiếm về sản phẩm hoặc danh mục của họ.

2. AI giải thích như thế nào?

Nhiều vấn đề liên quan đến khả năng giải thích của AI, tức là cách các mô hình AI giải thích cách thức và lý do chúng đưa ra quyết định — coi đây là một hình thức minh bạch. Các mô hình AI ưu tiên các tính năng bằng cách sử dụng trọng số để điều chỉnh các đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích của người dùng. Ví dụ: khi ai đó yêu cầu "laptop tốt nhất", mô hình sẽ đánh giá các yếu tố như hiệu năng, uy tín thương hiệu, giá cả và dữ liệu người dùng để xếp hạng các sản phẩm phù hợp với truy vấn của người dùng. Độ tin cậy của các nguồn cũng được tính trọng số. Ví dụ, nó có thể cho trọng số cao hơn đối với các đánh giá đáng tin cậy từ Wirecutter so với nội dung có thương hiệu. Nhưng liệu AI có thể phân biệt nhất quán giữa thông tin đáng tin cậy và thông tin thiên vị không?

Một câu hỏi khác cho vai trò trong tương lai của AI trong mua sắm có thể bao gồm cách Perplexity và các công ty khác dự định bồi thường cho các trang web được sử dụng để đưa ra đề xuất sản phẩm của mình — đặc biệt nếu nó làm giảm doanh thu từ các mô hình liên kết truyền thống. Quan hệ đối tác của Perplexity với các nhà xuất bản bao gồm mô hình chia sẻ doanh thu quảng cáo, nhưng vẫn chưa rõ điều đó có thể mang lại bao nhiêu tiền.

Trong bối cảnh các đề xuất sản phẩm thương mại điện tử, khả năng giải thích của AI có thể giúp xây dựng lòng tin bằng cách giúp người dùng thấy được lý do đằng sau các đề xuất. Điều đó đến lượt mình có thể cải thiện tính minh bạch, độ chính xác và sự công bằng cho người mua sắm và cho các công ty mà sản phẩm của họ được đề cập.

Nhưng có một điểm cần lưu ý: các mô hình AI không phải lúc nào cũng giỏi trong việc giải thích nguồn gốc câu trả lời. Một số người cho rằng các trích dẫn của Perplexity giúp người dùng nhận biết liệu họ có nên tin tưởng câu trả lời từ một nguồn quen thuộc hay nên thận trọng hơn không. Đó là điều mà Giám đốc đổi mới của UM, Chad Stoller, đã chỉ ra vào tuần trước khi thảo luận về việc triển khai quảng cáo của Perplexity.

“Nếu tôi chưa từng nghe đến những trang web này, thì mức độ hoài nghi của tôi về kết quả này có thể sẽ cao hơn một chút,” Stoller nói. “Đó là điều tốt… Tôi nghĩ đó sẽ là điều bình thường và nó phải như vậy, bởi vì mọi người phải biết cách thức hoạt động.”

3. Cá nhân hóa AI

Trong khi nội dung AI đã bắt đầu được mở rộng quy mô, cá nhân hóa thì chưa — ít nhất là chưa. Trong một cuộc khảo sát gần đây đối với 5.000 người tiêu dùng toàn cầu do Boston Consulting Group thực hiện, hơn 80% cho biết họ muốn và mong đợi các trải nghiệm cá nhân hóa. Tuy nhiên, hai phần ba số người được hỏi cho biết họ đã trải nghiệm cá nhân hóa không chính xác hoặc không phù hợp.

Cũng có khả năng người dùng tự nguyện chia sẻ thông tin với các nền tảng tìm kiếm dựa trên trò chuyện có thể dễ tiếp nhận hơn việc dữ liệu của họ được sử dụng để cá nhân hóa, theo Mark Abraham, người đứng đầu thực hành Tiếp thị, Bán hàng & Định giá của Boston Consulting Group. Các nhà bán lẻ cũng đang tìm cách làm cho tìm kiếm bằng AI trở nên hấp dẫn, hữu ích hoặc thú vị hơn.

Các nhà tiếp thị có thể sớm phải tiếp thị cho cả con người và mô hình AI. Abraham — người gần đây đã viết một cuốn sách về cá nhân hóa trong thời đại AI — cho biết một số nhà quảng cáo lớn đang bắt đầu đặt cược mạnh vào việc chuẩn bị cho tương lai của tìm kiếm bằng AI. Một ví dụ mà Abraham đưa ra là một công ty CPG lớn giấu tên đang lên kế hoạch cho một phần ba chi phí tiếp thị của mình có thể được hướng đến tiếp thị cho các tác nhân AI chỉ trong vài năm tới.

“Có một thế giới mà chính các nền tảng — các Gemini và Perplexity — trở thành điểm tổng hợp cho việc khám phá,” Abraham nói. “Các trợ lý mua sắm ảo và các thương hiệu sẽ phải định vị bản thân và trả tiền để ảnh hưởng đến thứ hạng.”

4. AI có thể phát triển đề xuất như thế nào?

Một số thay đổi này có thể dẫn đến sự chuyển đổi từ tìm kiếm do AI hỗ trợ sang “AI do tìm kiếm hỗ trợ”, Keri Rich, phó chủ tịch sản phẩm tại LucidWorks, công ty cung cấp cho các công ty các công cụ tìm kiếm AI, cho biết. Quảng cáo cũng sẽ phải trở nên tinh vi hơn để bắt kịp cách chúng được kích hoạt trong môi trường trò chuyện. Kết quả là, thiết kế trải nghiệm AI có thể trở nên phổ biến hơn khi các nhà thiết kế UX thích ứng với cách mọi người sử dụng tìm kiếm bằng AI cho việc mua sắm của họ. Điều đó cũng có thể có nghĩa là cập nhật phía sau với các lời nhắc hỏi người dùng các câu hỏi theo dõi để hiểu rõ hơn về những gì họ đang mua sắm, những gì họ muốn mua và những gì họ sẽ thực sự mua.

“Các Perplexity và các công ty khác sẽ cần có sự tinh vi đó đối với trọng số của họ [và cách họ hiển thị câu trả lời]”, Rich nói. “Bởi vì người dùng không muốn thấy cùng một sản phẩm lặp đi lặp lại. Họ muốn thấy những gì mới và đang thịnh hành. Điều tuyệt vời đối với họ là vì bạn đang trò chuyện với người dùng, bạn có thể hiểu người dùng đang ở đâu… Họ có phải là người dùng thực sự thích những gì đang thịnh hành không?”