Các từ khóa như “cá nhân hóa” và “trí tuệ nhân tạo” đã xuất hiện trên lĩnh vực thương mại điện tử trong nhiều năm qua. Nhưng liệu năm 2021 có thể là năm những công nghệ này trở thành xu hướng chủ đạo?
Một số người tham gia trong ngành nghĩ như vậy và tin rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo và tập hợp con của học máy đã sẵn sàng về mặt kỹ thuật.
Ví dụ, Jeff DeVerter, giám đốc công nghệ của Rackspace Technology, lưu ý rằng trước đó trong quá trình phát triển của AI, các nhà khoa học dữ liệu đã có “tầm nhìn nhưng không phải khả năng”.
Nhưng ngày nay, “bất kỳ ai đã tốt nghiệp trung học phổ thông và học tốt môn toán ở trường trung học phổ thông đều có khả năng dành sáu tháng hoặc một năm cho các khóa học và trở thành một nhà nghiên cứu học máy và khoa học dữ liệu.”
Tiếp theo, ba xu hướng có thể thúc đẩy việc áp dụng cá nhân hóa thương mại điện tử – quá trình tự động thay đổi nội dung trang web, kết quả tìm kiếm và đề xuất sản phẩm cho trải nghiệm mua sắm cá nhân.
Áp lực doanh thu
“Năm 2021 sẽ rất thú vị”, Giám đốc điều hành của Searchspring Peter Messana cho biết, đồng thời cho biết thêm rằng một số doanh nghiệp bán lẻ “đang chăm chăm vào [các mục tiêu doanh thu đáng kể năm 2021] mà họ sẽ phải đạt được. [Năm ngoái] doanh số bán hàng trực tuyến tăng đột biến… gần như không thể đạt được trong năm nay. Làm thế nào để bạn duy trì phong độ đó? ”
Theo quan điểm của Messana, một giám đốc điều hành tại một doanh nghiệp bán lẻ có thể phải đối mặt với một thách thức đáng kể so với doanh thu trực tuyến của năm ngoái.
Một giải pháp khả thi để phù hợp với doanh thu năm 2020 là cung cấp trải nghiệm mua sắm tốt hơn. “Và đó là lúc cá nhân hóa xuất hiện” Messana nói
Trải nghiệm khách hàng
Người mua sắm trực tuyến không nhất thiết phải phân biệt trải nghiệm mua sắm trên ứng dụng với xem truyền hình trực tuyến. Và điều đó có thể ảnh hưởng đến những gì một người mua sắm mong đợi khi ghé thăm một cửa hàng trực tuyến.
Ví dụ, khi tìm kiếm một bộ phim trên Netflix, người tiêu dùng không thấy mọi bộ phim trong danh mục. Thay vào đó, Netflix sử dụng công nghệ học máy để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa.
Tương tự như vậy, khi ghé thăm một cửa hàng trực tuyến và tìm kiếm một sản phẩm, người tiêu dùng đó có thể không muốn xem mọi sản phẩm. Đúng hơn, người tiêu dùng có thể mong đợi những món đồ mà họ quan tâm, theo Messana.
Điều thú vị là Searchspring, công ty của Messana, đã mua lại 4-Tell, một nền tảng đề xuất AI, vào năm 2020. Công nghệ của 4-Tell đã được phát triển cách đây hơn một thập kỷ và đứng trong top 1,5% các mục hàng đầu trong Giải thưởng Netflix của năm 2009, một cuộc thi mà, theo Netflix, “đã tìm cách cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự đoán về mức độ xem một người nào đó sẽ thưởng thức một bộ phim dựa trên sở thích xem phim của họ.”
Các ứng dụng như Netflix đang đào tạo người mua hàng để mong đợi các đề xuất được cá nhân hóa.
Dữ liệu
Xu hướng thứ ba ảnh hưởng đến việc áp dụng cá nhân hóa thương mại điện tử do AI điều khiển liên quan đến dữ liệu.
Trong quá khứ xa xôi của thương mại điện tử, việc thu thập dữ liệu về cách khách hàng hành xử và sở thích của họ là một thách thức. Các vấn đề bao gồm việc thu thập thông tin người mua hàng, lưu trữ và di chuyển dữ liệu đó. Quyền riêng tư cũng là một mối quan tâm.
Theo DeVerter của Rackspace, những thách thức kỹ thuật với việc lưu trữ và di chuyển dữ liệu đã không còn nữa.
Và các nhà cung cấp dịch vụ cá nhân hóa đã trở nên tốt hơn trong việc tổng hợp dữ liệu. Một nhà cung cấp duy nhất có thể thu thập dữ liệu hành vi và sở thích từ nhiều trang web thương mại điện tử, xóa thông tin cá nhân và sử dụng những gì họ học được để đưa ra các đề xuất sản phẩm tốt hơn.
Theo Tạp chí Thương gia & Thị trường
