Một khung thực tiễn để triển khai AI trong thương mại điện tử từ CMO của Quality Unit. Tìm hiểu nên bắt đầu từ đâu, các thách thức thường gặp, chiến lược chuẩn bị nội dung và thời gian triển khai thực tế dựa trên kinh nghiệm thực tế.
“Sự thật là mọi người đều nói về AI, nhiều người đã thử nó, nhưng chỉ một số ít doanh nghiệp thương mại điện tử sử dụng nó một cách có hệ thống và thành công. Biết nên bắt đầu với AI ở đâu và như thế nào đã trở nên thiết yếu cho sự tăng trưởng kinh doanh liên tục, đặc biệt khi hành vi mua hàng đang thay đổi nhanh chóng.” - Michal Lichner
Tại một hội nghị Mastermind Pezinok gần đây, Michal Lichner, CMO và Trưởng Phát Triển Kinh Doanh tại Quality Unit (công ty đứng sau FlowHunt), đã trình bày một lộ trình cho các doanh nghiệp thương mại điện tử đang điều hướng việc áp dụng AI.
Dựa trên hai thập kỷ kinh nghiệm của Quality Unit phục vụ 150 triệu người dùng cuối trên toàn cầu thông qua bộ sản phẩm SaaS của họ, ông không chỉ dừng lại ở việc phác thảo “lý do” thường được thảo luận đằng sau việc triển khai AI, mà còn mang đến lời khuyên rõ ràng đã được kiểm nghiệm về “ở đâu” và “như thế nào” mà nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn. Đây là khung của ông.
Trước khi đi sâu vào triển khai, bạn cần hiểu tại sao AI đòi hỏi sự chú ý ngay bây giờ. Các số liệu thống kê vẽ nên một bức tranh rõ ràng về một thị trường đang chuyển đổi. Google tiếp tục chiếm khoảng 90% truy vấn công cụ tìm kiếm truyền thống trên toàn cầu, nhưng tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI đang thay đổi cách người dùng tương tác với sự thống trị đó. AI Overviews hiện xuất hiện trong khoảng 18% kết quả tìm kiếm Google , đại diện cho một cách tiếp cận kết hợp nơi câu trả lời AI bổ sung cho các liên kết truyền thống.
Nhưng khi người dùng chuyển sang AI overviews, lượt nhấp vào các trang web bên ngoài giảm tới 75% . Mọi người ngày càng nhận được câu trả lời trực tiếp trong các giao diện AI, không bao giờ truy cập các nguồn gốc. Trong khi tăng trưởng lưu lượng tìm kiếm AI cho thấy sự tăng trưởng bùng nổ theo tháng trong một số báo cáo, bao gồm các tuyên bố về tăng trưởng 721%. Chúng ta phải nhớ rằng các số liệu thống kê vẫn còn hạn chế.
Điều đó đã nói, những thông tin chi tiết từ năm 2025 cho thấy, trong khi tìm kiếm dựa trên AI vẫn còn xa mới bắt kịp tìm kiếm tiêu chuẩn, nó đang tăng trưởng nhanh hơn theo cấp số nhân. Nhưng sự thay đổi này chưa phải là về khối lượng truy vấn. Đó là về sự suy giảm tỷ lệ nhấp chuột và chuyển sang các truy vấn đàm thoại dài yêu cầu “giải thích, so sánh, quyết định”.
Hành vi khách hàng đang phát triển. Nhờ tìm kiếm và nguồn theo thời gian thực, người dùng hiện vui vẻ chấp nhận các đề xuất và tóm tắt AI mà không cần nghiên cứu thêm. Họ cũng ngày càng chấp nhận các giao diện tìm kiếm dựa trên trò chuyện hơn là các công cụ tìm kiếm. Việc áp dụng khác nhau theo thị trường, với Hoa Kỳ và Trung Quốc cho thấy tỷ lệ áp dụng 20-45%, trong khi EU tụt hậu ở khoảng 10% do các cân nhắc quy định.
Sự cần thiết kinh doanh trở nên rõ ràng thích nghi với cách khách hàng tìm kiếm và mua hàng, hoặc có nguy cơ trở nên vô hình.
Thay vì cố gắng triển khai AI ở mọi nơi cùng một lúc, hãy chọn một lĩnh vực tập trung chính. Michal đã phác thảo ba lĩnh vực chính nơi các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể triển khai AI hiệu quả:
Tăng Doanh Số Bán Hàng. Con đường này tập trung vào việc cải thiện hiệu quả upsell và cross-sell, tăng kích thước giỏ hàng thông qua đề xuất sản phẩm tốt hơn và giúp khách hàng đưa ra quyết định mua hàng tối ưu. Các hệ thống AI có thể phân tích các mẫu hành vi khách hàng và đề xuất các sản phẩm bổ sung chính xác hơn nhiều so với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống.
Cải Thiện Hỗ Trợ Khách Hàng. Góc độ hỗ trợ giải quyết các giờ dịch vụ mở rộng, có khả năng cho phép khả năng hoạt động 24/7, đồng thời cũng tăng thời gian phản hồi và chất lượng câu trả lời. AI không trải qua mệt mỏi hay căng thẳng cảm xúc, duy trì chất lượng phản hồi nhất quán ngay cả trong các giai đoạn khối lượng cao.
Tạo Nội Dung Web Mới. Tạo nội dung đại diện cho một chiến lược tăng trưởng trung và dài hạn, sản xuất văn bản được tối ưu hóa cho tìm kiếm tự nhiên và trích dẫn AI trong khi tạo ra các trang phong phú hơn, đa dạng hơn chứa đầy lời khuyên, mẹo và ý tưởng phục vụ cả công cụ tìm kiếm truyền thống và hệ thống AI.
Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.
Michal không ngại nêu tên các trở ngại có thể biến một kế hoạch triển khai hai ngày thành một dự án ba tháng không có điểm cuối rõ ràng. Ông tập trung chủ yếu vào các thách thức cho các bộ phận bán hàng và hỗ trợ khách hàng.
Về mặt bán hàng, các doanh nghiệp thường xuyên phát hiện ra rằng cơ sở hạ tầng của họ đơn giản là chưa sẵn sàng:
“Ngay cả khi ra mắt, kỳ vọng trở thành kẻ thù. Các doanh nghiệp mong đợi các đề xuất hoàn hảo ngay từ ngày đầu tiên, so sánh AI của họ với các chuyên gia bán hàng có kinh nghiệm thập kỷ hơn là nhân viên mới đang đào tạo. Họ yêu cầu độ chính xác 100% về các câu hỏi mà thực tế chưa ai hỏi.”, Michal bổ sung.
Hỗ trợ khách hàng đối mặt với các thách thức song song. Kiến thức tồn tại nhưng không sẵn sàng cho AI. Các thách thức dịch vụ khách hàng phổ biến khác là:
Vấn đề kỳ vọng cũng tồn tại ở đây. Các công ty dự đoán giảm vé ngay lập tức, quên rằng AI cần học từ các câu hỏi thực tế của khách hàng trước. Họ so sánh hiệu suất AI với các nhân viên cao cấp tốt nhất của họ hơn là hiệu suất trung bình của nhóm.
Michal Lichner chia khung triển khai AI của mình thành ba giai đoạn: phân tích, chuẩn bị và triển khai.
Bắt đầu bằng cách giám sát cách các nền tảng AI hiện tham chiếu thương hiệu của bạn. Các công cụ như AmICited.com cho phép các doanh nghiệp theo dõi các lời nhắc cụ thể và khám phá khi nào các hệ thống AI đề cập đến thương hiệu và sản phẩm của họ. Điều này tiết lộ khoảng trống trong khả năng hiển thị AI và xác định cơ hội cải thiện. Hiểu nơi bạn xuất hiện, nơi đối thủ cạnh tranh của bạn xuất hiện và nơi không ai trong số bạn xuất hiện phơi bày bối cảnh cạnh tranh trong khám phá được AI trung gian.
Tiếp tục bằng cách đảm bảo bạn có tất cả các tài liệu để AI học hỏi và hiệu quả nhất có thể.
Đối với bán hàng, bạn nên tạo nội dung có cấu trúc theo các tiêu chuẩn thị trường:
Chuẩn bị hỗ trợ khách hàng đòi hỏi các cấu trúc khác:
Quy tắc chuyển tiếp Xác định quy tắc chuyển tiếp rõ ràng là rất quan trọng cho cả hai triển khai:
Tích hợp kỹ thuật đến sau khi chuẩn bị nội dung, không phải trước. Michal cảnh báo mạnh mẽ chống lại việc tin tưởng các nhà phát triển tuyên bố “phiên bản 1 rõ ràng sẽ tệ hại.” Kiểm tra nội bộ nên xác nhận chức năng cơ bản trước bất kỳ ra mắt bên ngoài nào. Triển khai bên ngoài đòi hỏi kỳ vọng được đo lường, không phải ra quyết định cảm xúc.
Triết lý triển khai này nhấn mạnh bắt đầu với các nhiệm vụ AI dễ nhất trước. Theo cách này, bạn có thể xây dựng sự tự tin, hiểu giá trị và tạo động lực. Như một sản phẩm phụ, nội dung sẵn sàng AI cũng thường tăng cường hiệu suất PPC và SEO truyền thống.
Khi bạn hoạt động, đã đến lúc tối ưu hóa liên tục. Đây không phải là một thất bại của kế hoạch mà là một đặc điểm vốn có của các hệ thống AI học hỏi từ các tương tác thực tế. Theo dõi các chỉ số tương tác, giám sát tác động đến chuyển đổi và khách hàng tiềm năng, xác định các câu hỏi mà AI gặp khó khăn và duy trì các kế hoạch cải thiện thay vì vội vàng vô hiệu hóa hệ thống khi có dấu hiệu đầu tiên của sự không hoàn hảo.
Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.
Michal cung cấp danh sách kiểm tra chi tiết cho cả triển khai bán hàng và hỗ trợ khách hàng. Đây không phải là mục tiêu khát vọng mà là đánh giá sự sẵn sàng thực tế.
Đối với bot bán hàng:
Quan trọng nhất, kỳ vọng phải thực tế. Từ bỏ việc yêu cầu sự hoàn hảo ngay từ đầu và đơn giản chấp nhận rằng AI cải thiện thông qua lặp lại. So sánh hiệu suất với nhân viên mới đang đào tạo, không phải những người có hiệu suất cao nhất với nhiều năm kinh nghiệm. Phát triển các kế hoạch học tập cụ thể hơn là hy vọng và ý tưởng mơ hồ.
Sự sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trông hơi khác:
Đừng quên đảm bảo rằng các nhóm hỗ trợ của bạn chủ động làm việc để cải thiện câu trả lời AI thay vì coi hệ thống như một thí nghiệm tĩnh.
Lộ trình chiến lược của Michal cung cấp nền tảng cho việc triển khai AI trong thương mại điện tử, giải quyết các câu hỏi quan trọng về nên bắt đầu từ đâu và cách chuẩn bị. Nếu bạn quan tâm đến các bước tiếp theo, hãy xem các bài viết khác của chúng tôi trong loạt bài:
Tự động hóa hỗ trợ của Jozef Štofira chứng minh cách các nguyên tắc này chuyển thành thực tế hoạt động—các chức năng AI cụ thể xử lý các tương tác khách hàng khi bạn đã chuẩn bị nền tảng mà Lichner phác thảo.
Đào sâu kỹ thuật của Viktor Zeman cung cấp lớp cơ sở hạ tầng làm cho nội dung sẵn sàng AI của bạn có thể khám phá được thông qua cả tìm kiếm truyền thống và trích dẫn AI, đảm bảo khách hàng có thể tìm thấy bạn ngay từ đầu.
Cùng nhau, ba quan điểm này tạo thành một bức tranh hoàn chỉnh: lập kế hoạch chiến lược, thực hiện hoạt động và cơ sở hạ tầng kỹ thuật cho thương mại điện tử trong môi trường thương mại được AI trung gian.
Điều phân biệt cách tiếp cận này với chủ nghĩa truyền giáo AI cổ điển là sự nhấn mạnh vào kỳ vọng thực tế và tiến bộ dần dần. Michal liên tục cảnh báo chống lại chủ nghĩa hoàn hảo làm tê liệt việc triển khai. Một hệ thống AI xử lý 70% yêu cầu ngay từ đầu trong khi liên tục học hỏi để cải thiện đại diện cho thành công, không phải thất bại. Hãy nghĩ về AI như một nhân viên mới cần đào tạo trước và có đủ thời gian để chứng minh giá trị của họ. So sánh AI với nhân viên tốt nhất của bạn đảm bảo thất vọng. So sánh nó với nhân viên đầy đủ trong khi cung cấp các cơ hội cải thiện có cấu trúc tạo ra tiến bộ bền vững.
Việc áp dụng AI trong thương mại điện tử không còn là tùy chọn. Câu hỏi không phải là có nên triển khai AI hay không mà là làm thế nào để làm điều đó hiệu quả mà không làm trật bánh hoạt động hoặc trở thành nạn nhân của việc ra quyết định cảm xúc và chủ nghĩa hoàn hảo sớm. Hãy nhớ rằng triển khai AI là một hành trình cải tiến liên tục. Các công ty chấp nhận triết lý này trong khi tuân theo các khung triển khai có cấu trúc định vị mình để phát triển khi tìm kiếm và thương mại ngày càng chảy qua các trung gian AI.
Sự phức tạp tích hợp là có thật nhưng có thể quản lý được. Khi API không tồn tại, các cách tiếp cận dự phòng hoạt động. Nhập dữ liệu thủ công, tệp CSV và web scraping cung cấp các giải pháp tạm thời trong khi các tích hợp thích hợp phát triển. Kiến trúc kỹ thuật hoàn hảo có thể đợi. Hỗ trợ AI hữu ích thì không thể.
Các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể tập trung triển khai AI vào ba lĩnh vực chính: tăng doanh số bán hàng thông qua upsell, cross-sell và đề xuất sản phẩm tốt hơn; cải thiện hỗ trợ khách hàng với khả năng hoạt động 24/7 và phản hồi nhanh hơn, chất lượng cao hơn; và tạo nội dung web mới được tối ưu hóa cho cả công cụ tìm kiếm truyền thống và trích dẫn AI.
Điều có vẻ như là một quá trình triển khai hai ngày thường trở thành một dự án ba tháng do các thách thức về cơ sở hạ tầng: hệ thống CMS thiếu API, hệ thống web cũ không được xây dựng cho tích hợp AI, nguồn cấp dữ liệu sản phẩm không đầy đủ, kiến thức lịch sử phân tán trên nhiều hệ thống và nhu cầu phát triển máy chủ Model Context Protocol tùy chỉnh. Ngoài ra, các doanh nghiệp thường đặt kỳ vọng không thực tế về sự hoàn hảo ngay lập tức.
Doanh nghiệp nên tạo nội dung có cấu trúc theo các tiêu chuẩn thị trường: mô tả sản phẩm với tiêu đề hướng đến lợi ích, tuyên bố vấn đề của khách hàng, trường hợp sử dụng và tín hiệu tin cậy; FAQ được tổ chức theo giai đoạn hành trình khách hàng; quy tắc chuyển tiếp rõ ràng xác định khi nào AI trả lời độc lập so với chuyển cho con người; và cơ sở kiến thức toàn diện với các câu trả lời và giải pháp lịch sử được tổ chức logic.
Thay vì mong đợi độ chính xác 100% ngay từ ngày đầu tiên, doanh nghiệp nên so sánh hiệu suất AI với nhân viên mới, không phải với những người có hiệu suất cao nhất. Một hệ thống AI xử lý 70% yêu cầu trong khi liên tục học hỏi đại diện cho thành công. AI cải thiện thông qua lặp lại với các câu hỏi thực tế của khách hàng và việc triển khai nên bắt đầu với các nhiệm vụ dễ nhất trước để xây dựng sự tự tin và chứng minh giá trị trước khi mở rộng sang các tình huống phức tạp hơn.
Maria là một copywriter tại FlowHunt. Là một người yêu ngôn ngữ, hoạt động trong các cộng đồng văn học, cô ấy hoàn toàn nhận thức được rằng AI đang thay đổi cách chúng ta viết. Thay vì chống lại, cô tìm cách giúp xác định sự cân bằng hoàn hảo giữa quy trình làm việc với AI và giá trị không thể thay thế của sáng tạo con người.
Xây dựng chatbot AI, tự động hóa hỗ trợ khách hàng và tạo nội dung được tối ưu hóa cho doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn—theo lộ trình đã được chứng minh được phác thảo bởi các chuyên gia trong ngành.
Hướng dẫn kỹ thuật dành cho nhà sáng lập về triển khai giao thức thương mại AI (UCP, ACP, AP2), làm chủ các nguyên tắc cơ bản của SEO kỹ thuật, và tạo nội dung ...
Tìm hiểu cách triển khai dịch vụ khách hàng AI trên cửa hàng Shopify của bạn với hướng dẫn từng bước, các phương pháp hay nhất và các công cụ hàng đầu để tự độn...
Khám phá cách Kiểm Toán Quy Trình AI có thể giúp doanh nghiệp của bạn chuyển từ hỗn loạn sang rõ ràng bằng cách vẽ sơ đồ quy trình thực tế, xác định cơ hội tự đ...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
