Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao Google có thể trở thành một gã khổng lồ với giá trị thị trường 2 nghìn tỷ đô la, trong khi Wikipedia lại là một tổ chức phi lợi nhuận? Câu trả lời rất đơn giản: sức mạnh ma thuật của tìm kiếm thương mại. Khi bạn tìm kiếm "số proton của nguyên tử cesium", Google không kiếm được một xu nào. Nhưng khi bạn tìm kiếm "raquet tennis tốt nhất", nó bắt đầu in tiền. Sự không đối xứng này định nghĩa bản chất của toàn bộ nền kinh tế tìm kiếm. Bây giờ, với sự trỗi dậy của AI, sự cân bằng này đang bị phá vỡ hoàn toàn.
Gần đây tôi đã đọc một bài phân tích sâu sắc của các đối tác a16z Justine Moore và Alex Rampell, những hiểu biết của họ về cách AI đang định hình lại lĩnh vực thương mại điện tử khiến tôi rất ấn tượng. Họ không chỉ phân tích những mối đe dọa mà Google có thể phải đối mặt, mà còn quan trọng hơn, họ đã vẽ ra một bức tranh hoàn toàn mới về thương mại điện tử trong kỷ nguyên AI. Trong bức tranh đó, mô hình tìm kiếm - so sánh - mua hàng truyền thống đang được thay thế bằng trải nghiệm mua sắm thông minh do AI agent điều khiển. Tôi đã dành nhiều thời gian để suy nghĩ về quan điểm của họ và kết hợp với những quan sát của riêng tôi về ngành này, tôi muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu sắc hơn.
Cuộc khủng hoảng thực sự của Google: không phải là lượng tìm kiếm, mà là sự chuyển giao giá trị
Justine đã đề cập đến một quan điểm ấn tượng trong bài viết: Google có thể vẫn tăng doanh thu ngay cả khi mất 95% khối lượng tìm kiếm, miễn là nó có thể giữ lại những truy vấn có giá trị thương mại. Quan điểm này nghe có vẻ trái ngược với trực giác, nhưng thực tế lại tiết lộ bí mật cốt lõi của kinh tế tìm kiếm. Sau khi suy nghĩ sâu sắc, tôi nhận ra rằng có một vấn đề sâu hơn ẩn chứa đằng sau: AI đang thay đổi vị trí tạo ra giá trị.
Trong mô hình truyền thống, Google đóng vai trò là trung gian thông tin. Người dùng có ý định mua sắm, Google cung cấp kết quả tìm kiếm và quảng cáo, các thương gia nhận được lưu lượng truy cập, Google thu phí quảng cáo. Đây là một cuộc chơi ba bên tương đối đơn giản. Nhưng sự xuất hiện của AI agent đã phá vỡ sự cân bằng này. Khi ChatGPT hoặc Perplexity có thể trực tiếp trả lời câu hỏi « cái nào là vợt tennis tốt nhất » và đưa ra khuyến nghị cụ thể, tại sao người dùng vẫn cần nhấp vào liên kết quảng cáo của Google?
Điều quan trọng hơn là, AI không chỉ đơn thuần trả lời câu hỏi, mà nó đang định nghĩa lại "tìm kiếm" bản thân. Hành vi tìm kiếm trước đây của chúng ta là: đặt câu hỏi → nhận danh sách liên kết → nhấp để xem → so sánh thông tin → đưa ra quyết định. Trong khi quy trình của AI agent là: mô tả nhu cầu → nhận gợi ý → mua ngay. Các giai đoạn so sánh và nghiên cứu ở giữa đã bị rút ngắn đáng kể hoặc thậm chí biến mất. Điều này có nghĩa là các công cụ tìm kiếm truyền thống không chỉ mất lượng truy vấn, mà còn mất đi vị trí quan trọng trong chuỗi quyết định.
Từ lời khai của Phó Chủ tịch cấp cao Apple, Eddy Cue, tại phiên tòa chống độc quyền của DOJ vào tháng 5 năm 2025, có thể thấy một số dấu hiệu. Ông cho biết lưu lượng tìm kiếm trên Safari đã giảm lần đầu tiên sau hơn hai mươi năm, tin tức này đã khiến cổ phiếu của Alphabet giảm gần 8% trong một ngày, với giá trị vốn hóa thị trường bốc hơi hơn 150 tỷ USD. Mặc dù báo cáo tài chính Q2 của Google cho thấy doanh thu từ tìm kiếm vẫn đang tăng, điều này cho thấy hiện tại chủ yếu là những truy vấn có giá trị thấp đang bị mất, nhưng hướng đi của xu hướng này là rõ ràng.
Tôi nghĩ rằng Google không chỉ đối mặt với mối đe dọa cạnh tranh đơn giản, mà là thách thức cấu trúc trong mô hình kinh doanh. Khi AI có thể hoàn thành trực tiếp toàn bộ quá trình từ nhận diện ý định đến quyết định mua hàng, mô hình truyền thống "lưu lượng → quảng cáo → chuyển đổi" sẽ trở nên kém hiệu quả thậm chí lỗi thời. Google không cần một thuật toán tìm kiếm tốt hơn, mà là một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới để thích ứng với hành vi tiêu dùng được điều khiển bởi AI.
Năm loại hành vi mua sắm được chuyển đổi bằng AI: Từ sự bốc đồng đến sự suy nghĩ sâu sắc
Justine đã phân loại hành vi mua sắm thành năm loại trong bài viết, từ mua sắm bốc đồng đến những giao dịch lớn trong cuộc đời, mỗi loại sẽ có những thay đổi khác nhau trong thời đại AI. Tôi nghĩ rằng khung phân loại này rất chính xác, nhưng tôi muốn phân tích sâu hơn về cơ chế tâm lý đứng sau mỗi hành vi mua sắm, cũng như cách mà AI tái cấu trúc những cơ chế này.
Mua sắm bốc đồng (Impulse buy) dường như là lĩnh vực ít bị ảnh hưởng bởi AI nhất, vì bốc đồng có nghĩa là không có quá trình nghiên cứu lý trí. Nhưng tôi nghĩ rằng đánh giá này có thể quá hời hợt. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở việc dự đoán và hướng dẫn sự bốc đồng. Hãy tưởng tượng, khi bạn thấy một chiếc áo phông hài hước trên TikTok, AI đã phân tích lịch sử duyệt web, hồ sơ mua sắm, hoạt động trên mạng xã hội, thậm chí cả trạng thái cảm xúc của bạn, và sau đó gửi đến bạn sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu tâm lý hiện tại của bạn vào thời điểm chính xác nhất. Đây không chỉ là gợi ý thuật toán đơn giản, mà là sự hiểu biết và kiểm soát sâu sắc về tâm lý bốc đồng của con người. Tôi cảm thấy rằng sự hướng dẫn bốc đồng cá nhân hóa này có thể khiến việc mua sắm bốc đồng trở nên thường xuyên và chính xác hơn.
Những nhu yếu phẩm ( Việc AI hóa những nhu yếu phẩm hàng ngày ) dễ hiểu nhất và cũng dễ thực hiện nhất. Nhưng tôi đã quan sát thấy một hiện tượng thú vị: khi AI bắt đầu đại diện cho quyết định mua sắm hàng ngày của chúng ta, thói quen tiêu dùng của chúng ta có thể xảy ra những thay đổi tinh tế. Chẳng hạn, AI có thể điều chỉnh thời điểm và số lượng mua sắm của bạn dựa trên biến động giá cả, tình trạng kho hàng, thậm chí là dự báo thời tiết. Một AI agent thông minh có thể phát hiện một thương hiệu nào đó đang giảm giá một tuần trước khi bạn gần hết nước giặt, do đó sẽ mua sắm trước và gợi ý bạn thử nghiệm. Hành vi "trong thông minh của AI" này có thể giúp người tiêu dùng có được giá trị tốt hơn một cách không hề hay biết, đồng thời cũng buộc các thương hiệu phải suy nghĩ lại về chiến lược định giá và khuyến mãi của họ.
Mua sắm theo phong cách sống (Mua sắm theo phong cách sống) là lĩnh vực mà tôi tin rằng AI sẽ tạo ra tác động lớn nhất. Những món hàng này có đặc điểm là: có một ngưỡng giá nhất định, liên quan đến sở thích cá nhân, cần một mức độ nghiên cứu nhất định. Justine đã đề cập đến các sản phẩm như Plush, nhưng tôi nghĩ đó chỉ là phần nổi của tảng băng. Cuộc cách mạng thực sự sẽ đến từ việc AI học sâu về phong cách và sở thích cá nhân. Hãy tưởng tượng một trợ lý AI, không chỉ biết bạn đã mua gì trong quá khứ, mà còn hiểu về hình thể, màu da, lối sống, các mối quan hệ xã hội của bạn, thậm chí cả ước mơ của bạn ( ước mơ ). Nó có thể gợi ý không chỉ một sản phẩm đơn lẻ, mà là cả bộ trang phục, thậm chí là lộ trình nâng cấp lối sống. Mức độ cá nhân hóa này là điều mà các nền tảng thương mại điện tử truyền thống không thể đạt được.
Mua sắm chức năng (Mua sắm chức năng) là phần AI phức tạp nhất và đầy thách thức. Loại mua sắm này thường liên quan đến chi tiêu lớn và sử dụng lâu dài, người tiêu dùng không chỉ cần gợi ý sản phẩm mà còn cần tư vấn từ chuyên gia. Tôi nghĩ rằng sẽ xuất hiện một loại ứng dụng AI mới: AI tư vấn. Những AI này không chỉ có kiến thức sản phẩm phong phú mà còn có thể thực hiện các cuộc đối thoại sâu sắc giống như các chuyên gia bán hàng con người. Chúng có thể hỏi về nhu cầu cụ thể của bạn, tình huống sử dụng, giới hạn ngân sách, thậm chí cả kế hoạch tương lai của bạn, sau đó cung cấp những gợi ý được cá nhân hóa cao. Quan trọng hơn, những AI tư vấn này là đa thương hiệu, không bị thiên lệch vì hoa hồng hay hàng tồn kho cho một sản phẩm cụ thể nào.
Mua sắm quan trọng trong cuộc đời (Mua sắm trong cuộc sống) có thể là lĩnh vực bị ảnh hưởng ít nhất bởi AI nhưng cũng quan trọng nhất. Quyết định mua nhà, kết hôn, giáo dục những quyết định này quá quan trọng và cá nhân hóa, rất khó để hoàn toàn giao cho AI. Nhưng AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin, so sánh tùy chọn, đánh giá rủi ro, v.v. Hình dung của tôi về huấn luyện viên AI không phải là để thay bạn đưa ra quyết định, mà là để giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn. Nó có thể tổ chức thông tin khổng lồ, nhận diện các cạm bẫy tiềm ẩn, mô phỏng hậu quả lâu dài của các lựa chọn khác nhau, thậm chí giúp bạn trong việc đàm phán hợp đồng. Tôi nghĩ giá trị của huấn luyện viên AI này nằm ở sự trung lập và toàn diện của nó, không giống như các cố vấn con người có thể có xung đột lợi ích.
Hào quang của Amazon và Shopify: Lợi thế kép từ dữ liệu và cơ sở hạ tầng
Justine chỉ ra rằng Amazon và Shopify có khả năng phòng thủ mạnh mẽ hơn Google, tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, nhưng tôi muốn phân tích sâu hơn về nguồn gốc và tính bền vững của lợi thế này. Lợi thế của Amazon không chỉ ở việc họ kiểm soát toàn bộ chuỗi từ tìm kiếm đến giao hàng, mà quan trọng hơn là họ nắm giữ dữ liệu hành vi quý giá nhất (.
Amazon biết bạn đã mua gì, khi nào mua, nhận hàng nhanh như thế nào, có trả hàng hay không, có mua lại hay không, v.v. Giá trị của những dữ liệu này vượt xa lịch sử tìm kiếm, vì chúng phản ánh trực tiếp hành vi mua sắm thực tế và sự hài lòng. Khi AI agent cần đưa ra quyết định mua sắm cho người dùng, những dữ liệu này trở thành nguyên liệu huấn luyện quý giá nhất. Mặc dù Google biết bạn đã tìm kiếm gì, nhưng nó không biết bạn cuối cùng đã mua gì, càng không biết bạn có hài lòng với kết quả mua sắm hay không. Khoảng cách dữ liệu này sẽ càng được phóng đại trong thời đại AI.
Quan trọng hơn nữa, chương trình loyalty Amazon Prime ) đã tạo ra một hiện tượng kinh tế độc đáo: sunk cost bias (. Khi bạn đã trả tiền để trở thành thành viên Prime, bạn có xu hướng mua nhiều sản phẩm hơn trên Amazon để "thu hồi vốn". Cơ chế tâm lý này có thể trở nên mạnh mẽ hơn trong thời đại AI. AI agent khi tìm kiếm các tùy chọn mua sắm tốt nhất cho bạn, có thể tự nhiên nghiêng về Amazon, vì nó biết bạn là thành viên Prime và có thể tận hưởng giao hàng miễn phí và các ưu đãi khác.
Logic phòng thủ của Shopify hoàn toàn khác nhưng cũng mạnh mẽ. Nó không xây dựng hào thành bằng cách kiểm soát người tiêu dùng, mà thông qua việc trao quyền cho các thương gia để tạo ra hiệu ứng mạng. Khi ngày càng nhiều thương hiệu D2C) (Direct-to-Consumer, trực tiếp đến người tiêu dùng) lựa chọn Shopify, nền tảng này trở nên ngày càng không thể thay thế. Trong thời đại AI, lợi thế phân cấp này có thể trở nên rõ ràng hơn. AI agent có thể cần lấy thông tin và hoàn tất mua hàng từ hàng trăm trang web thương hiệu khác nhau cùng một lúc, và nếu những trang web này đều hoạt động trên Shopify, sẽ hình thành một hệ sinh thái API chuẩn hóa.
Tôi nghĩ rằng Shopify còn có một lợi thế bị đánh giá thấp khác: nó gần gũi nhất với câu chuyện thương hiệu. Trong thời đại AI, sự khác biệt về chức năng sản phẩm có thể được AI nhanh chóng nhận diện và so sánh, nhưng kết nối cảm xúc của thương hiệu vẫn cần con người để cảm nhận. Các thương hiệu trên Shopify thường có những câu chuyện và văn hóa độc đáo, những giá trị mềm này rất khó để AI có thể định lượng hoàn toàn, nhưng lại là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng.
Bốn thách thức cơ sở hạ tầng trong thương mại hóa AI
Justine đã đề cập đến bốn điều kiện cơ bản cần thiết để AI phát huy toàn bộ tiềm năng trong lĩnh vực kinh doanh ở cuối bài viết, tôi nghĩ mỗi điều đều xứng đáng được thảo luận sâu hơn, vì chúng không chỉ là những thách thức công nghệ mà còn là cơ hội đổi mới mô hình kinh doanh.
Đầu tiên là vấn đề dữ liệu tốt hơn. Hệ thống đánh giá sản phẩm hiện tại thực sự có vấn đề nghiêm trọng: đánh giá giả, cực đoan, thiếu thông tin bối cảnh. Nhưng tôi nghĩ rằng gốc rễ của vấn đề nằm ở sự sai lệch trong cơ chế khuyến khích. Người tiêu dùng viết đánh giá thường là vì cực kỳ hài lòng hoặc cực kỳ không hài lòng, rất ít người ghi lại trạng thái trung gian. Hơn nữa, hệ thống đánh giá hiện có không thể nắm bắt được bối cảnh sử dụng sản phẩm, mong đợi của người dùng, cũng như sự thay đổi theo thời gian.
Hệ thống dữ liệu lý tưởng mà tôi tưởng tượng là như thế này: AI agent không chỉ thu thập đánh giá chủ quan của người dùng, mà còn giám sát tình trạng sử dụng thực tế của sản phẩm thông qua các thiết bị IoT. Ví dụ, một chiếc đồng hồ thông minh không chỉ cần xem người dùng có đánh giá năm sao hay không, mà còn cần xem tần suất và thời gian thực tế mà người dùng đeo. Đánh giá của một chiếc máy pha cà phê không chỉ cần xem phản hồi bằng văn bản, mà còn cần xem tần suất sử dụng thực tế, tình trạng vệ sinh bảo trì, v.v. Chỉ khi dữ liệu sử dụng khách quan kết hợp với phản hồi chủ quan mới có thể hình thành hệ thống đánh giá sản phẩm thực sự có giá trị.
Thách thức của API thống nhất chủ yếu mang tính chính trị hơn là kỹ thuật. Mỗi nền tảng thương mại điện tử đều có cấu trúc API, định dạng dữ liệu và cơ chế xác thực riêng, những sự khác biệt này phần lớn là có chủ đích, nhằm tạo ra hiệu ứng khóa nền tảng. Nhưng trong thời đại AI agent, sự phân tách này có thể trở thành nút thắt cổ chai về hiệu suất của toàn ngành. Tôi dự đoán sẽ xuất hiện các dịch vụ tổng hợp API chuyên dụng, tương tự như hệ thống phân phối toàn cầu trong ngành du lịch. Các dịch vụ này sẽ chuẩn hóa các giao diện của các nền tảng khác nhau, cho phép AI agent có thể so sánh và mua sắm một cách liền mạch giữa các nền tảng.
Danh tính và trí nhớ là những thách thức phức tạp nhất, vì nó liên quan đến sự cân bằng giữa quyền riêng tư, độ chính xác và khả năng thích ứng. Tôi nghĩ rằng trong tương lai, các trợ lý mua sắm AI cần xây dựng một mô hình sở thích đa lớp. Mô hình này không chỉ cần ghi lại lịch sử mua sắm của bạn mà còn phải hiểu các giá trị, giai đoạn cuộc sống, và hạn chế tài chính của bạn, v.v. Ví dụ, nó cần biết rằng bạn theo đuổi sự tiện lợi trong bữa trưa vào ngày làm việc, nhưng lại chú trọng vào chất lượng và cách trình bày hơn trong các bữa tiệc vào cuối tuần. Sự gợi ý có cảm nhận tình huống này cần AI phải có khả năng hiểu biết xã hội tương tự như con người.
Việc thu thập dữ liệu nhúng có thể là lĩnh vực có tiềm năng đổi mới nhất. Việc thu thập dữ liệu truyền thống là thụ động và chậm trễ: đánh giá sau khi mua, phản hồi sau khi sử dụng. Nhưng AI agent có thể thực hiện việc học sở thích theo thời gian thực. Ví dụ, khi bạn ở lại lâu trên một tính năng nào đó khi duyệt một sản phẩm, AI có thể suy luận rằng bạn đang quan tâm đến tính năng đó. Khi bạn nhanh chóng bỏ qua một số tùy chọn màu sắc, AI có thể học được sở thích về màu sắc của bạn. Phân tích tương tác vi mô này có thể giúp AI hiểu rõ hơn về sở thích của bạn.
Sự tái cấu trúc của nền tảng thương mại điện tử: Ai sẽ chiến thắng?
Sau khi suy nghĩ về phân tích của Justine, tôi đã có một số phán đoán riêng về bức tranh tương lai của ngành thương mại điện tử. Tôi nghĩ rằng AI sẽ gây ra một sự thay đổi lớn trong các nền tảng, nhưng logic chiến thắng sẽ khác với trước đây.
Cạnh tranh trong thời đại thương mại điện tử truyền thống chủ yếu xoay quanh ba chiều: độ phong phú của sự lựa chọn, sự tiện lợi và giá cả. Amazon đã chiến thắng trong lựa chọn nhờ vào triết lý "Cửa hàng mọi thứ", đồng thời xây dựng lợi thế về sự tiện lợi thông qua Prime. Nhưng trong thời đại AI, tầm quan trọng của những lợi thế này sẽ thay đổi.
Khi AI agent có thể tự động so sánh giá trên toàn mạng và đại diện cho việc mua sắm, lợi thế giá của một nền tảng duy nhất sẽ bị làm loãng. Khi AI có thể xử lý thông minh một cách hàng loạt và thực hiện trên nhiều nền tảng, định nghĩa về sự thuận tiện cũng sẽ thay đổi. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, khả năng AI và sự tích hợp sinh thái.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vài loại người chơi nền tảng mới: nền tảng thương mại điện tử gốc AI, đại lý AI theo chiều dọc và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thương mại. Nền tảng gốc AI sẽ được thiết kế từ đầu, tập trung vào nhu cầu của đại lý AI, cung cấp dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, API chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng thân thiện với AI. Đại lý AI theo chiều dọc sẽ tập trung vào các danh mục cụ thể, chẳng hạn như AI thời trang, AI sản phẩm kỹ thuật số hoặc AI cải tạo nhà, thông qua chuyên môn sâu để xây dựng lợi thế cạnh tranh. Nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thương mại sẽ cung cấp dịch vụ công nghệ nền tảng, giúp các nền tảng thương mại điện tử truyền thống chuyển đổi thành AI.
Tôi cũng nghĩ rằng sẽ xuất hiện một mô hình kinh doanh mới: Đăng ký đại lý AI. Người tiêu dùng có thể không còn trực tiếp mua sắm trên các nền tảng thương mại điện tử khác nhau, mà sẽ đăng ký một hoặc nhiều đại lý mua sắm AI, những người này sẽ đại diện cho tất cả các quyết định mua hàng. Những đại lý này sẽ thu phí đăng ký thay vì hoa hồng, từ đó tránh được xung đột lợi ích, thực sự đứng về phía người tiêu dùng. Mô hình này có thể sẽ redefin lại phân phối chuỗi giá trị trong thương mại điện tử.
Tái cấu trúc tiếp thị thương hiệu bằng AI: Từ tiếp thị đại chúng đến đối thoại cá nhân
Sự thay đổi của AI đối với thương mại không chỉ giới hạn ở hành vi mua sắm, mà còn sẽ tái cấu trúc logic tiếp thị thương hiệu một cách cơ bản. Trong thời đại AI agent, hiệu quả của tiếp thị đại chúng truyền thống sẽ giảm đáng kể, vì người tiêu dùng không còn chủ động tìm kiếm và so sánh sản phẩm, mà thay vào đó phụ thuộc vào các đề xuất của AI agent.
Điều này có nghĩa là các thương hiệu cần học cách giao tiếp với AI, chứ không phải với con người. AI agent sẽ đánh giá sản phẩm một cách lý trí và dựa trên dữ liệu hơn, chúng sẽ không bị ảnh hưởng bởi bao bì tinh xảo hay quảng cáo cảm xúc, mà sẽ tập trung vào các chỉ số hiệu suất khách quan, hiệu quả chi phí và điểm số sự hài lòng của người dùng.
Nhưng điều này không có nghĩa là câu chuyện thương hiệu trở nên không quan trọng. Ngược lại, tôi tin rằng việc kể chuyện thương hiệu chân thực sẽ trở nên quan trọng hơn, vì các tác nhân AI sẽ phân tích sâu sắc sự nhất quán và độ tin cậy của thương hiệu. Nếu một thương hiệu truyền đạt thông điệp mâu thuẫn trên các nền tảng khác nhau và vào những thời điểm khác nhau, AI sẽ dễ dàng nhận diện và giảm trọng số đề xuất.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vai trò tiếp thị mới: Nhân viên Quan hệ AI. Công việc của những nhân viên này là đảm bảo rằng tất cả các khía cạnh thông tin sản phẩm, chiến lược giá cả, quản lý hàng tồn kho của thương hiệu đều được AI hiểu và đánh giá đúng. Họ cần tối ưu hóa dữ liệu sản phẩm, quản lý tích hợp API, giám sát mô hình đề xuất AI, v.v.
Một thay đổi quan trọng khác là sự cá nhân hóa tối ưu. Khi AI agent hiểu sâu sắc từng người tiêu dùng, các thương hiệu có thể cung cấp sản phẩm tùy chỉnh cho từng cá nhân. Đây không chỉ là gợi ý cá nhân hóa, mà thực sự là sản phẩm cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng, khi AI agent của bạn thông báo cho một thương hiệu thời trang kích thước chính xác của bạn, sở thích màu sắc, yêu cầu về chất liệu và phạm vi ngân sách, thương hiệu này có thể tạo ra một sản phẩm độc đáo chỉ dành cho bạn. Việc tùy chỉnh quy mô lớn trở nên khả thi về mặt kinh tế trong thời đại AI.
Mười năm tới: Chúng ta đang chứng kiến điều gì?
Sau khi suy nghĩ kỹ lưỡng về phân tích của Justine và quan sát của riêng tôi, tôi cảm thấy rằng những gì chúng ta đang chứng kiến không chỉ là sự chuyển biến của ngành thương mại điện tử, mà là một sự chuyển đổi sâu sắc hơn trong hành vi kinh tế.
Kinh tế học truyền thống giả định rằng người tiêu dùng là những người hành động hợp lý, sẽ chủ động thu thập thông tin, so sánh các lựa chọn và đưa ra quyết định tối ưu. Nhưng trong thực tế, chúng ta đều biết rằng quyết định của con người đầy thành kiến, cảm xúc và giới hạn nhận thức. Sự xuất hiện của AI agent có thể khiến người tiêu dùng trở nên "hợp lý" hơn, vì AI có thể xử lý nhiều thông tin hơn, tránh được thành kiến cảm xúc và áp dụng các tiêu chuẩn quyết định một cách nhất quán.
Sự phổ biến của tiêu dùng lý trí này có thể mang lại ảnh hưởng sâu rộng. Đầu tiên, hiệu quả thị trường sẽ được nâng cao đáng kể, vì người tiêu dùng có khả năng đánh giá chính xác hơn giá trị sản phẩm. Thứ hai, chất lượng sản phẩm sẽ trở nên quan trọng hơn khả năng tiếp thị, vì AI agent sẽ không bị quảng cáo hào nhoáng đánh lừa. Cuối cùng, độ minh bạch về giá sẽ tăng lên, vì AI có thể dễ dàng so sánh giá trên toàn mạng.
Nhưng tôi cũng lo lắng rằng việc tiêu dùng "siêu lý trí" này có thể mang lại một số hậu quả tiêu cực. Niềm vui khám phá khi mua sắm có thể giảm bớt, vì AI agent luôn đề xuất lựa chọn "tối ưu nhất", chứ không phải là những lựa chọn bất ngờ hoặc thú vị. Mua sắm bốc đồng mặc dù không đủ lý trí, nhưng nó cũng là một phần của niềm vui cuộc sống. Nếu mọi thứ đều được AI tối ưu hóa, cuộc sống có thể trở nên quá đoán trước.
Từ một góc độ vĩ mô hơn, tôi cho rằng ứng dụng AI trong lĩnh vực thương mại sẽ thúc đẩy quá trình số hóa kinh tế. Ngày càng nhiều hành vi thương mại sẽ được ghi lại và phân tích một cách số hóa, điều này sẽ cung cấp một cơ sở dữ liệu chưa từng có cho việc lập kế hoạch kinh tế và xây dựng chính sách. Chính phủ có thể dự đoán xu hướng kinh tế một cách chính xác hơn, xác định sự thất bại của thị trường, thiết kế các biện pháp can thiệp một cách nhắm mục tiêu.
Tôi dự đoán rằng trong vòng mười năm tới, chúng ta sẽ thấy thương mại do AI thúc đẩy phát triển từ ứng dụng thử nghiệm thành thực tiễn chính thống. Những người áp dụng sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể, nhưng khi công nghệ trở nên phổ biến, những lợi thế này sẽ dần bị hàng hóa hóa. Những người chiến thắng thực sự trong dài hạn sẽ là những doanh nghiệp có khả năng định nghĩa lại giá trị khách hàng trong thời đại AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
a16z cái nhìn mới nhất: Thương mại điện tử truyền thống đã chết? Nền tảng gốc AI đang định nghĩa lại "mua sắm".
Tác giả: Shen Si Quan
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao Google có thể trở thành một gã khổng lồ với giá trị thị trường 2 nghìn tỷ đô la, trong khi Wikipedia lại là một tổ chức phi lợi nhuận? Câu trả lời rất đơn giản: sức mạnh ma thuật của tìm kiếm thương mại. Khi bạn tìm kiếm "số proton của nguyên tử cesium", Google không kiếm được một xu nào. Nhưng khi bạn tìm kiếm "raquet tennis tốt nhất", nó bắt đầu in tiền. Sự không đối xứng này định nghĩa bản chất của toàn bộ nền kinh tế tìm kiếm. Bây giờ, với sự trỗi dậy của AI, sự cân bằng này đang bị phá vỡ hoàn toàn.
Gần đây tôi đã đọc một bài phân tích sâu sắc của các đối tác a16z Justine Moore và Alex Rampell, những hiểu biết của họ về cách AI đang định hình lại lĩnh vực thương mại điện tử khiến tôi rất ấn tượng. Họ không chỉ phân tích những mối đe dọa mà Google có thể phải đối mặt, mà còn quan trọng hơn, họ đã vẽ ra một bức tranh hoàn toàn mới về thương mại điện tử trong kỷ nguyên AI. Trong bức tranh đó, mô hình tìm kiếm - so sánh - mua hàng truyền thống đang được thay thế bằng trải nghiệm mua sắm thông minh do AI agent điều khiển. Tôi đã dành nhiều thời gian để suy nghĩ về quan điểm của họ và kết hợp với những quan sát của riêng tôi về ngành này, tôi muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu sắc hơn.
Cuộc khủng hoảng thực sự của Google: không phải là lượng tìm kiếm, mà là sự chuyển giao giá trị
Justine đã đề cập đến một quan điểm ấn tượng trong bài viết: Google có thể vẫn tăng doanh thu ngay cả khi mất 95% khối lượng tìm kiếm, miễn là nó có thể giữ lại những truy vấn có giá trị thương mại. Quan điểm này nghe có vẻ trái ngược với trực giác, nhưng thực tế lại tiết lộ bí mật cốt lõi của kinh tế tìm kiếm. Sau khi suy nghĩ sâu sắc, tôi nhận ra rằng có một vấn đề sâu hơn ẩn chứa đằng sau: AI đang thay đổi vị trí tạo ra giá trị.
Trong mô hình truyền thống, Google đóng vai trò là trung gian thông tin. Người dùng có ý định mua sắm, Google cung cấp kết quả tìm kiếm và quảng cáo, các thương gia nhận được lưu lượng truy cập, Google thu phí quảng cáo. Đây là một cuộc chơi ba bên tương đối đơn giản. Nhưng sự xuất hiện của AI agent đã phá vỡ sự cân bằng này. Khi ChatGPT hoặc Perplexity có thể trực tiếp trả lời câu hỏi « cái nào là vợt tennis tốt nhất » và đưa ra khuyến nghị cụ thể, tại sao người dùng vẫn cần nhấp vào liên kết quảng cáo của Google?
Điều quan trọng hơn là, AI không chỉ đơn thuần trả lời câu hỏi, mà nó đang định nghĩa lại "tìm kiếm" bản thân. Hành vi tìm kiếm trước đây của chúng ta là: đặt câu hỏi → nhận danh sách liên kết → nhấp để xem → so sánh thông tin → đưa ra quyết định. Trong khi quy trình của AI agent là: mô tả nhu cầu → nhận gợi ý → mua ngay. Các giai đoạn so sánh và nghiên cứu ở giữa đã bị rút ngắn đáng kể hoặc thậm chí biến mất. Điều này có nghĩa là các công cụ tìm kiếm truyền thống không chỉ mất lượng truy vấn, mà còn mất đi vị trí quan trọng trong chuỗi quyết định.
Từ lời khai của Phó Chủ tịch cấp cao Apple, Eddy Cue, tại phiên tòa chống độc quyền của DOJ vào tháng 5 năm 2025, có thể thấy một số dấu hiệu. Ông cho biết lưu lượng tìm kiếm trên Safari đã giảm lần đầu tiên sau hơn hai mươi năm, tin tức này đã khiến cổ phiếu của Alphabet giảm gần 8% trong một ngày, với giá trị vốn hóa thị trường bốc hơi hơn 150 tỷ USD. Mặc dù báo cáo tài chính Q2 của Google cho thấy doanh thu từ tìm kiếm vẫn đang tăng, điều này cho thấy hiện tại chủ yếu là những truy vấn có giá trị thấp đang bị mất, nhưng hướng đi của xu hướng này là rõ ràng.
Tôi nghĩ rằng Google không chỉ đối mặt với mối đe dọa cạnh tranh đơn giản, mà là thách thức cấu trúc trong mô hình kinh doanh. Khi AI có thể hoàn thành trực tiếp toàn bộ quá trình từ nhận diện ý định đến quyết định mua hàng, mô hình truyền thống "lưu lượng → quảng cáo → chuyển đổi" sẽ trở nên kém hiệu quả thậm chí lỗi thời. Google không cần một thuật toán tìm kiếm tốt hơn, mà là một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới để thích ứng với hành vi tiêu dùng được điều khiển bởi AI.
Năm loại hành vi mua sắm được chuyển đổi bằng AI: Từ sự bốc đồng đến sự suy nghĩ sâu sắc
Justine đã phân loại hành vi mua sắm thành năm loại trong bài viết, từ mua sắm bốc đồng đến những giao dịch lớn trong cuộc đời, mỗi loại sẽ có những thay đổi khác nhau trong thời đại AI. Tôi nghĩ rằng khung phân loại này rất chính xác, nhưng tôi muốn phân tích sâu hơn về cơ chế tâm lý đứng sau mỗi hành vi mua sắm, cũng như cách mà AI tái cấu trúc những cơ chế này.
Mua sắm bốc đồng (Impulse buy) dường như là lĩnh vực ít bị ảnh hưởng bởi AI nhất, vì bốc đồng có nghĩa là không có quá trình nghiên cứu lý trí. Nhưng tôi nghĩ rằng đánh giá này có thể quá hời hợt. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở việc dự đoán và hướng dẫn sự bốc đồng. Hãy tưởng tượng, khi bạn thấy một chiếc áo phông hài hước trên TikTok, AI đã phân tích lịch sử duyệt web, hồ sơ mua sắm, hoạt động trên mạng xã hội, thậm chí cả trạng thái cảm xúc của bạn, và sau đó gửi đến bạn sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu tâm lý hiện tại của bạn vào thời điểm chính xác nhất. Đây không chỉ là gợi ý thuật toán đơn giản, mà là sự hiểu biết và kiểm soát sâu sắc về tâm lý bốc đồng của con người. Tôi cảm thấy rằng sự hướng dẫn bốc đồng cá nhân hóa này có thể khiến việc mua sắm bốc đồng trở nên thường xuyên và chính xác hơn.
Những nhu yếu phẩm ( Việc AI hóa những nhu yếu phẩm hàng ngày ) dễ hiểu nhất và cũng dễ thực hiện nhất. Nhưng tôi đã quan sát thấy một hiện tượng thú vị: khi AI bắt đầu đại diện cho quyết định mua sắm hàng ngày của chúng ta, thói quen tiêu dùng của chúng ta có thể xảy ra những thay đổi tinh tế. Chẳng hạn, AI có thể điều chỉnh thời điểm và số lượng mua sắm của bạn dựa trên biến động giá cả, tình trạng kho hàng, thậm chí là dự báo thời tiết. Một AI agent thông minh có thể phát hiện một thương hiệu nào đó đang giảm giá một tuần trước khi bạn gần hết nước giặt, do đó sẽ mua sắm trước và gợi ý bạn thử nghiệm. Hành vi "trong thông minh của AI" này có thể giúp người tiêu dùng có được giá trị tốt hơn một cách không hề hay biết, đồng thời cũng buộc các thương hiệu phải suy nghĩ lại về chiến lược định giá và khuyến mãi của họ.
Mua sắm theo phong cách sống (Mua sắm theo phong cách sống) là lĩnh vực mà tôi tin rằng AI sẽ tạo ra tác động lớn nhất. Những món hàng này có đặc điểm là: có một ngưỡng giá nhất định, liên quan đến sở thích cá nhân, cần một mức độ nghiên cứu nhất định. Justine đã đề cập đến các sản phẩm như Plush, nhưng tôi nghĩ đó chỉ là phần nổi của tảng băng. Cuộc cách mạng thực sự sẽ đến từ việc AI học sâu về phong cách và sở thích cá nhân. Hãy tưởng tượng một trợ lý AI, không chỉ biết bạn đã mua gì trong quá khứ, mà còn hiểu về hình thể, màu da, lối sống, các mối quan hệ xã hội của bạn, thậm chí cả ước mơ của bạn ( ước mơ ). Nó có thể gợi ý không chỉ một sản phẩm đơn lẻ, mà là cả bộ trang phục, thậm chí là lộ trình nâng cấp lối sống. Mức độ cá nhân hóa này là điều mà các nền tảng thương mại điện tử truyền thống không thể đạt được.
Mua sắm chức năng (Mua sắm chức năng) là phần AI phức tạp nhất và đầy thách thức. Loại mua sắm này thường liên quan đến chi tiêu lớn và sử dụng lâu dài, người tiêu dùng không chỉ cần gợi ý sản phẩm mà còn cần tư vấn từ chuyên gia. Tôi nghĩ rằng sẽ xuất hiện một loại ứng dụng AI mới: AI tư vấn. Những AI này không chỉ có kiến thức sản phẩm phong phú mà còn có thể thực hiện các cuộc đối thoại sâu sắc giống như các chuyên gia bán hàng con người. Chúng có thể hỏi về nhu cầu cụ thể của bạn, tình huống sử dụng, giới hạn ngân sách, thậm chí cả kế hoạch tương lai của bạn, sau đó cung cấp những gợi ý được cá nhân hóa cao. Quan trọng hơn, những AI tư vấn này là đa thương hiệu, không bị thiên lệch vì hoa hồng hay hàng tồn kho cho một sản phẩm cụ thể nào.
Mua sắm quan trọng trong cuộc đời (Mua sắm trong cuộc sống) có thể là lĩnh vực bị ảnh hưởng ít nhất bởi AI nhưng cũng quan trọng nhất. Quyết định mua nhà, kết hôn, giáo dục những quyết định này quá quan trọng và cá nhân hóa, rất khó để hoàn toàn giao cho AI. Nhưng AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin, so sánh tùy chọn, đánh giá rủi ro, v.v. Hình dung của tôi về huấn luyện viên AI không phải là để thay bạn đưa ra quyết định, mà là để giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn. Nó có thể tổ chức thông tin khổng lồ, nhận diện các cạm bẫy tiềm ẩn, mô phỏng hậu quả lâu dài của các lựa chọn khác nhau, thậm chí giúp bạn trong việc đàm phán hợp đồng. Tôi nghĩ giá trị của huấn luyện viên AI này nằm ở sự trung lập và toàn diện của nó, không giống như các cố vấn con người có thể có xung đột lợi ích.
Hào quang của Amazon và Shopify: Lợi thế kép từ dữ liệu và cơ sở hạ tầng
Justine chỉ ra rằng Amazon và Shopify có khả năng phòng thủ mạnh mẽ hơn Google, tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, nhưng tôi muốn phân tích sâu hơn về nguồn gốc và tính bền vững của lợi thế này. Lợi thế của Amazon không chỉ ở việc họ kiểm soát toàn bộ chuỗi từ tìm kiếm đến giao hàng, mà quan trọng hơn là họ nắm giữ dữ liệu hành vi quý giá nhất (.
Amazon biết bạn đã mua gì, khi nào mua, nhận hàng nhanh như thế nào, có trả hàng hay không, có mua lại hay không, v.v. Giá trị của những dữ liệu này vượt xa lịch sử tìm kiếm, vì chúng phản ánh trực tiếp hành vi mua sắm thực tế và sự hài lòng. Khi AI agent cần đưa ra quyết định mua sắm cho người dùng, những dữ liệu này trở thành nguyên liệu huấn luyện quý giá nhất. Mặc dù Google biết bạn đã tìm kiếm gì, nhưng nó không biết bạn cuối cùng đã mua gì, càng không biết bạn có hài lòng với kết quả mua sắm hay không. Khoảng cách dữ liệu này sẽ càng được phóng đại trong thời đại AI.
Quan trọng hơn nữa, chương trình loyalty Amazon Prime ) đã tạo ra một hiện tượng kinh tế độc đáo: sunk cost bias (. Khi bạn đã trả tiền để trở thành thành viên Prime, bạn có xu hướng mua nhiều sản phẩm hơn trên Amazon để "thu hồi vốn". Cơ chế tâm lý này có thể trở nên mạnh mẽ hơn trong thời đại AI. AI agent khi tìm kiếm các tùy chọn mua sắm tốt nhất cho bạn, có thể tự nhiên nghiêng về Amazon, vì nó biết bạn là thành viên Prime và có thể tận hưởng giao hàng miễn phí và các ưu đãi khác.
Logic phòng thủ của Shopify hoàn toàn khác nhưng cũng mạnh mẽ. Nó không xây dựng hào thành bằng cách kiểm soát người tiêu dùng, mà thông qua việc trao quyền cho các thương gia để tạo ra hiệu ứng mạng. Khi ngày càng nhiều thương hiệu D2C) (Direct-to-Consumer, trực tiếp đến người tiêu dùng) lựa chọn Shopify, nền tảng này trở nên ngày càng không thể thay thế. Trong thời đại AI, lợi thế phân cấp này có thể trở nên rõ ràng hơn. AI agent có thể cần lấy thông tin và hoàn tất mua hàng từ hàng trăm trang web thương hiệu khác nhau cùng một lúc, và nếu những trang web này đều hoạt động trên Shopify, sẽ hình thành một hệ sinh thái API chuẩn hóa.
Tôi nghĩ rằng Shopify còn có một lợi thế bị đánh giá thấp khác: nó gần gũi nhất với câu chuyện thương hiệu. Trong thời đại AI, sự khác biệt về chức năng sản phẩm có thể được AI nhanh chóng nhận diện và so sánh, nhưng kết nối cảm xúc của thương hiệu vẫn cần con người để cảm nhận. Các thương hiệu trên Shopify thường có những câu chuyện và văn hóa độc đáo, những giá trị mềm này rất khó để AI có thể định lượng hoàn toàn, nhưng lại là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng.
Bốn thách thức cơ sở hạ tầng trong thương mại hóa AI
Justine đã đề cập đến bốn điều kiện cơ bản cần thiết để AI phát huy toàn bộ tiềm năng trong lĩnh vực kinh doanh ở cuối bài viết, tôi nghĩ mỗi điều đều xứng đáng được thảo luận sâu hơn, vì chúng không chỉ là những thách thức công nghệ mà còn là cơ hội đổi mới mô hình kinh doanh.
Đầu tiên là vấn đề dữ liệu tốt hơn. Hệ thống đánh giá sản phẩm hiện tại thực sự có vấn đề nghiêm trọng: đánh giá giả, cực đoan, thiếu thông tin bối cảnh. Nhưng tôi nghĩ rằng gốc rễ của vấn đề nằm ở sự sai lệch trong cơ chế khuyến khích. Người tiêu dùng viết đánh giá thường là vì cực kỳ hài lòng hoặc cực kỳ không hài lòng, rất ít người ghi lại trạng thái trung gian. Hơn nữa, hệ thống đánh giá hiện có không thể nắm bắt được bối cảnh sử dụng sản phẩm, mong đợi của người dùng, cũng như sự thay đổi theo thời gian.
Hệ thống dữ liệu lý tưởng mà tôi tưởng tượng là như thế này: AI agent không chỉ thu thập đánh giá chủ quan của người dùng, mà còn giám sát tình trạng sử dụng thực tế của sản phẩm thông qua các thiết bị IoT. Ví dụ, một chiếc đồng hồ thông minh không chỉ cần xem người dùng có đánh giá năm sao hay không, mà còn cần xem tần suất và thời gian thực tế mà người dùng đeo. Đánh giá của một chiếc máy pha cà phê không chỉ cần xem phản hồi bằng văn bản, mà còn cần xem tần suất sử dụng thực tế, tình trạng vệ sinh bảo trì, v.v. Chỉ khi dữ liệu sử dụng khách quan kết hợp với phản hồi chủ quan mới có thể hình thành hệ thống đánh giá sản phẩm thực sự có giá trị.
Thách thức của API thống nhất chủ yếu mang tính chính trị hơn là kỹ thuật. Mỗi nền tảng thương mại điện tử đều có cấu trúc API, định dạng dữ liệu và cơ chế xác thực riêng, những sự khác biệt này phần lớn là có chủ đích, nhằm tạo ra hiệu ứng khóa nền tảng. Nhưng trong thời đại AI agent, sự phân tách này có thể trở thành nút thắt cổ chai về hiệu suất của toàn ngành. Tôi dự đoán sẽ xuất hiện các dịch vụ tổng hợp API chuyên dụng, tương tự như hệ thống phân phối toàn cầu trong ngành du lịch. Các dịch vụ này sẽ chuẩn hóa các giao diện của các nền tảng khác nhau, cho phép AI agent có thể so sánh và mua sắm một cách liền mạch giữa các nền tảng.
Danh tính và trí nhớ là những thách thức phức tạp nhất, vì nó liên quan đến sự cân bằng giữa quyền riêng tư, độ chính xác và khả năng thích ứng. Tôi nghĩ rằng trong tương lai, các trợ lý mua sắm AI cần xây dựng một mô hình sở thích đa lớp. Mô hình này không chỉ cần ghi lại lịch sử mua sắm của bạn mà còn phải hiểu các giá trị, giai đoạn cuộc sống, và hạn chế tài chính của bạn, v.v. Ví dụ, nó cần biết rằng bạn theo đuổi sự tiện lợi trong bữa trưa vào ngày làm việc, nhưng lại chú trọng vào chất lượng và cách trình bày hơn trong các bữa tiệc vào cuối tuần. Sự gợi ý có cảm nhận tình huống này cần AI phải có khả năng hiểu biết xã hội tương tự như con người.
Việc thu thập dữ liệu nhúng có thể là lĩnh vực có tiềm năng đổi mới nhất. Việc thu thập dữ liệu truyền thống là thụ động và chậm trễ: đánh giá sau khi mua, phản hồi sau khi sử dụng. Nhưng AI agent có thể thực hiện việc học sở thích theo thời gian thực. Ví dụ, khi bạn ở lại lâu trên một tính năng nào đó khi duyệt một sản phẩm, AI có thể suy luận rằng bạn đang quan tâm đến tính năng đó. Khi bạn nhanh chóng bỏ qua một số tùy chọn màu sắc, AI có thể học được sở thích về màu sắc của bạn. Phân tích tương tác vi mô này có thể giúp AI hiểu rõ hơn về sở thích của bạn.
Sự tái cấu trúc của nền tảng thương mại điện tử: Ai sẽ chiến thắng?
Sau khi suy nghĩ về phân tích của Justine, tôi đã có một số phán đoán riêng về bức tranh tương lai của ngành thương mại điện tử. Tôi nghĩ rằng AI sẽ gây ra một sự thay đổi lớn trong các nền tảng, nhưng logic chiến thắng sẽ khác với trước đây.
Cạnh tranh trong thời đại thương mại điện tử truyền thống chủ yếu xoay quanh ba chiều: độ phong phú của sự lựa chọn, sự tiện lợi và giá cả. Amazon đã chiến thắng trong lựa chọn nhờ vào triết lý "Cửa hàng mọi thứ", đồng thời xây dựng lợi thế về sự tiện lợi thông qua Prime. Nhưng trong thời đại AI, tầm quan trọng của những lợi thế này sẽ thay đổi.
Khi AI agent có thể tự động so sánh giá trên toàn mạng và đại diện cho việc mua sắm, lợi thế giá của một nền tảng duy nhất sẽ bị làm loãng. Khi AI có thể xử lý thông minh một cách hàng loạt và thực hiện trên nhiều nền tảng, định nghĩa về sự thuận tiện cũng sẽ thay đổi. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, khả năng AI và sự tích hợp sinh thái.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vài loại người chơi nền tảng mới: nền tảng thương mại điện tử gốc AI, đại lý AI theo chiều dọc và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thương mại. Nền tảng gốc AI sẽ được thiết kế từ đầu, tập trung vào nhu cầu của đại lý AI, cung cấp dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, API chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng thân thiện với AI. Đại lý AI theo chiều dọc sẽ tập trung vào các danh mục cụ thể, chẳng hạn như AI thời trang, AI sản phẩm kỹ thuật số hoặc AI cải tạo nhà, thông qua chuyên môn sâu để xây dựng lợi thế cạnh tranh. Nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thương mại sẽ cung cấp dịch vụ công nghệ nền tảng, giúp các nền tảng thương mại điện tử truyền thống chuyển đổi thành AI.
Tôi cũng nghĩ rằng sẽ xuất hiện một mô hình kinh doanh mới: Đăng ký đại lý AI. Người tiêu dùng có thể không còn trực tiếp mua sắm trên các nền tảng thương mại điện tử khác nhau, mà sẽ đăng ký một hoặc nhiều đại lý mua sắm AI, những người này sẽ đại diện cho tất cả các quyết định mua hàng. Những đại lý này sẽ thu phí đăng ký thay vì hoa hồng, từ đó tránh được xung đột lợi ích, thực sự đứng về phía người tiêu dùng. Mô hình này có thể sẽ redefin lại phân phối chuỗi giá trị trong thương mại điện tử.
Tái cấu trúc tiếp thị thương hiệu bằng AI: Từ tiếp thị đại chúng đến đối thoại cá nhân
Sự thay đổi của AI đối với thương mại không chỉ giới hạn ở hành vi mua sắm, mà còn sẽ tái cấu trúc logic tiếp thị thương hiệu một cách cơ bản. Trong thời đại AI agent, hiệu quả của tiếp thị đại chúng truyền thống sẽ giảm đáng kể, vì người tiêu dùng không còn chủ động tìm kiếm và so sánh sản phẩm, mà thay vào đó phụ thuộc vào các đề xuất của AI agent.
Điều này có nghĩa là các thương hiệu cần học cách giao tiếp với AI, chứ không phải với con người. AI agent sẽ đánh giá sản phẩm một cách lý trí và dựa trên dữ liệu hơn, chúng sẽ không bị ảnh hưởng bởi bao bì tinh xảo hay quảng cáo cảm xúc, mà sẽ tập trung vào các chỉ số hiệu suất khách quan, hiệu quả chi phí và điểm số sự hài lòng của người dùng.
Nhưng điều này không có nghĩa là câu chuyện thương hiệu trở nên không quan trọng. Ngược lại, tôi tin rằng việc kể chuyện thương hiệu chân thực sẽ trở nên quan trọng hơn, vì các tác nhân AI sẽ phân tích sâu sắc sự nhất quán và độ tin cậy của thương hiệu. Nếu một thương hiệu truyền đạt thông điệp mâu thuẫn trên các nền tảng khác nhau và vào những thời điểm khác nhau, AI sẽ dễ dàng nhận diện và giảm trọng số đề xuất.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vai trò tiếp thị mới: Nhân viên Quan hệ AI. Công việc của những nhân viên này là đảm bảo rằng tất cả các khía cạnh thông tin sản phẩm, chiến lược giá cả, quản lý hàng tồn kho của thương hiệu đều được AI hiểu và đánh giá đúng. Họ cần tối ưu hóa dữ liệu sản phẩm, quản lý tích hợp API, giám sát mô hình đề xuất AI, v.v.
Một thay đổi quan trọng khác là sự cá nhân hóa tối ưu. Khi AI agent hiểu sâu sắc từng người tiêu dùng, các thương hiệu có thể cung cấp sản phẩm tùy chỉnh cho từng cá nhân. Đây không chỉ là gợi ý cá nhân hóa, mà thực sự là sản phẩm cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng, khi AI agent của bạn thông báo cho một thương hiệu thời trang kích thước chính xác của bạn, sở thích màu sắc, yêu cầu về chất liệu và phạm vi ngân sách, thương hiệu này có thể tạo ra một sản phẩm độc đáo chỉ dành cho bạn. Việc tùy chỉnh quy mô lớn trở nên khả thi về mặt kinh tế trong thời đại AI.
Mười năm tới: Chúng ta đang chứng kiến điều gì?
Sau khi suy nghĩ kỹ lưỡng về phân tích của Justine và quan sát của riêng tôi, tôi cảm thấy rằng những gì chúng ta đang chứng kiến không chỉ là sự chuyển biến của ngành thương mại điện tử, mà là một sự chuyển đổi sâu sắc hơn trong hành vi kinh tế.
Kinh tế học truyền thống giả định rằng người tiêu dùng là những người hành động hợp lý, sẽ chủ động thu thập thông tin, so sánh các lựa chọn và đưa ra quyết định tối ưu. Nhưng trong thực tế, chúng ta đều biết rằng quyết định của con người đầy thành kiến, cảm xúc và giới hạn nhận thức. Sự xuất hiện của AI agent có thể khiến người tiêu dùng trở nên "hợp lý" hơn, vì AI có thể xử lý nhiều thông tin hơn, tránh được thành kiến cảm xúc và áp dụng các tiêu chuẩn quyết định một cách nhất quán.
Sự phổ biến của tiêu dùng lý trí này có thể mang lại ảnh hưởng sâu rộng. Đầu tiên, hiệu quả thị trường sẽ được nâng cao đáng kể, vì người tiêu dùng có khả năng đánh giá chính xác hơn giá trị sản phẩm. Thứ hai, chất lượng sản phẩm sẽ trở nên quan trọng hơn khả năng tiếp thị, vì AI agent sẽ không bị quảng cáo hào nhoáng đánh lừa. Cuối cùng, độ minh bạch về giá sẽ tăng lên, vì AI có thể dễ dàng so sánh giá trên toàn mạng.
Nhưng tôi cũng lo lắng rằng việc tiêu dùng "siêu lý trí" này có thể mang lại một số hậu quả tiêu cực. Niềm vui khám phá khi mua sắm có thể giảm bớt, vì AI agent luôn đề xuất lựa chọn "tối ưu nhất", chứ không phải là những lựa chọn bất ngờ hoặc thú vị. Mua sắm bốc đồng mặc dù không đủ lý trí, nhưng nó cũng là một phần của niềm vui cuộc sống. Nếu mọi thứ đều được AI tối ưu hóa, cuộc sống có thể trở nên quá đoán trước.
Từ một góc độ vĩ mô hơn, tôi cho rằng ứng dụng AI trong lĩnh vực thương mại sẽ thúc đẩy quá trình số hóa kinh tế. Ngày càng nhiều hành vi thương mại sẽ được ghi lại và phân tích một cách số hóa, điều này sẽ cung cấp một cơ sở dữ liệu chưa từng có cho việc lập kế hoạch kinh tế và xây dựng chính sách. Chính phủ có thể dự đoán xu hướng kinh tế một cách chính xác hơn, xác định sự thất bại của thị trường, thiết kế các biện pháp can thiệp một cách nhắm mục tiêu.
Tôi dự đoán rằng trong vòng mười năm tới, chúng ta sẽ thấy thương mại do AI thúc đẩy phát triển từ ứng dụng thử nghiệm thành thực tiễn chính thống. Những người áp dụng sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể, nhưng khi công nghệ trở nên phổ biến, những lợi thế này sẽ dần bị hàng hóa hóa. Những người chiến thắng thực sự trong dài hạn sẽ là những doanh nghiệp có khả năng định nghĩa lại giá trị khách hàng trong thời đại AI.