Bạn đã bao giờ tự hỏi, tại sao Google có thể trở thành một gã khổng lồ với vốn hóa 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 của tìm kiếm thương mại. Khi bạn tìm kiếm "có bao nhiêu proton trong nguyên tử cesium", Google không kiếm được một xu nào. Nhưng khi bạn tìm kiếm "cây vợt tennis tốt nhất", nó bắt đầu in tiền. Sự bất đối xứng này định nghĩa bản chất của toàn bộ nền kinh tế tìm kiếm. Giờ đây, 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 tái định hình lĩnh vực thương mại điện tử đã khiến tôi vô cùng xúc động. Họ không chỉ phân tích những mối đe dọa mà Google có thể phải đối mặt, mà quan trọng hơn là họ đã phác họa một bức tranh hoàn toàn mới về thương mại điện tử trong kỷ nguyên AI. Trong bức tranh này, mô hình tìm kiếm-so sánh-mua sắm 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 mình về ngành này, tôi muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu sắc hơn.
Khủng hoảng thực sự của Google: không phải là lượng tìm kiếm, mà là sự chuyển dịch giá trị
Justine đã đề cập đến một quan điểm ấn tượng trong bài viết: Google có thể vẫn tăng trưởng doanh thu ngay cả khi mất 95% lượng tìm kiếm, miễn là nó giữ được những truy vấn có giá trị thương mại. Quan điểm này nghe có vẻ nghịch lý, nhưng thực tế lại tiết lộ bí mật cốt lõi của nền kinh tế tìm kiếm. Sau khi suy nghĩ kỹ, tôi nhận ra rằng có một vấn đề sâu sắc hơn ẩn 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, doanh nghiệp nhận được lưu lượng truy cập, Google thu phí quảng cáo. Đây là một trò 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 trả lời trực tiếp câu hỏi "cái nào là vợt tennis tốt nhất" và đưa ra những gợi ý cụ thể, tại sao người dùng còn cần phải nhấp vào liên kết quảng cáo của Google?
Điều quan trọng hơn là, AI không chỉ đơn thuần là trả lời câu hỏi, nó đang định nghĩa lại "tìm kiếm" chính nó. 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 quy trình của AI agent là: mô tả nhu cầu → nhận đề xuất → 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 then chốt trong chuỗi quyết định.
Từ lời khai của Phó Chủ tịch cao cấp 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 lượng tìm kiếm trên Safari đã giảm lần đầu tiên sau hơn hai mươi năm, tin tức này đã khiến giá cổ phiếu của Alphabet giảm gần 8% trong một ngày, vốn hóa thị trường bốc hơi hơn 150 tỷ USD. Mặc dù báo cáo tài chính quý 2 của Google cho thấy doanh thu từ tìm kiếm vẫn đang tăng, điều này cho thấy hiện tại chủ yếu là các truy vấn có giá trị thấp bị mất đi, nhưng hướng của xu hướng này là rõ ràng.
Tôi nghĩ rằng, Google không phải đối mặt với một mối đe dọa cạnh tranh đơn giản, mà là một thách thức cấu trúc đối với mô hình kinh doanh. Khi AI có thể hoàn thành trực tiếp toàn bộ quy trình từ nhận diện ý định đến quyết định mua hàng, thì mô hình "lưu lượng → quảng cáo → chuyển đổi" sẽ trở nên kém hiệu quả hoặc thậm chí lỗi thời. Google không cần một thuật toán tìm kiếm tốt hơn, mà cần một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới để thích ứng với hành vi tiêu dùng do AI điều khiển.
Năm loại hành vi mua sắm được AI hóa: Từ sự bốc đồng đến suy nghĩ sâu sắc
Justine trong bài viết đã phân loại hành vi mua sắm thành năm loại, từ mua sắm bốc đồng đến những khoản chi lớn trong cuộc đời, mỗi loại sẽ xảy ra những thay đổi khác nhau trong thời đại AI. Tôi cảm thấy 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 AI định hình lại những cơ chế này.
Mua sắm bốc đồng (Impulse buy) có vẻ 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 bề ngoài. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở việc dự đoán và hướng dẫn những cơn bốc đồng. Hãy tưởng tượng, khi bạn nhìn 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 của bạn, 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 một thuật toán đơn giản mà là sự hiểu biết và kiểm soát sâu sắc về tâm lý bốc đồng của con người. Tôi nghĩ 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.
Các mặt hàng thiết yếu hàng ngày ( Sự chuyển đổi sang AI của các mặt hàng thiết yếu hàng ngày ) dễ hiểu nhất và cũng dễ thực hiện nhất. Nhưng tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị: Khi AI bắt đầu thay mặt cho chúng ta trong các quyết định mua sắm hàng ngày, 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 của bạn dựa trên sự biến động giá cả, tình trạng hàng tồn kho, thậm chí là dự báo thời tiết. Một agent AI thông minh có thể phát hiện rằng một thương hiệu đang giảm giá trong tuần trước khi nước giặt của bạn sắp hết, vì vậy sẽ mua trước và gợi ý bạn thử. Hành vi "chênh lệch thông minh" này có thể giúp người tiêu dùng vô tình đạt được sự hợp lý về chi phí, đồng thời buộc các thương hiệu phải suy nghĩ lại về chiến lược định giá và khuyến mãi của họ.
Mua sắm phong cách sống ( là lĩnh vực mà tôi nghĩ AI sẽ tạo ra ảnh hưởng lớn nhất. Đặc điểm của loại mua sắm này là: có ngưỡng giá nhất định, liên quan đến sở thích cá nhân, cần một mức độ nghiên cứu nhất định. Justine đã đề cập đến những sản phẩm như Plush, nhưng tôi nghĩ đó chỉ là bề nổi của tảng băng. 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, nó không chỉ biết bạn đã mua gì trong quá khứ, mà còn hiểu về hình thể, màu da, lối sống, tầng lớp xã hội của bạn, thậm chí cả những khát vọng ) của bạn. Nó có thể đề xuất không chỉ là 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 ( việc AI hóa phức tạp nhất và cũng đầy thách thức nhất. Loại mua sắm này thường liên quan đến chi tiêu lớn và sử dụng lâu dài, người tiêu dùng không chỉ cần những gợi ý sản phẩm mà còn cần tư vấn từ chuyên gia. Tôi nghĩ 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, bối cảnh 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 ưu ái cho một sản phẩm cụ thể nào vì hoa hồng hay tồn kho.
Mua sắm quan trọng trong cuộc sống ) có thể là lĩnh vực bị ảnh hưởng ít nhất bởi AI nhưng lại cũng là lĩnh vực quan trọng nhất. Quyết định mua nhà, kết hôn, giáo dục là những quyết định 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 các lựa chọn, đánh giá rủi ro, v.v. Huấn luyện viên AI mà tôi tưởng tượng không phải là người thay bạn đưa ra quyết định, mà là người giúp bạn đưa ra những quyết định tốt hơn. Nó có thể sắp xếp một khối lượng thông tin khổng lồ, nhận diện bẫy tiềm ẩn, mô phỏng những hậu quả lâu dài của các lựa chọn khác nhau, thậm chí giúp bạn trong việc thương thảo hợp đồng. Tôi nghĩ giá trị của huấn luyện viên AI này nằm ở tính 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 trong phân tích chỉ ra rằng Amazon và Shopify so với Google có khả năng phòng ngự mạnh mẽ hơn, 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 nằm 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 có giá trị nhất ( hành vi dữ liệu ).
Amazon biết bạn đã mua gì, khi nào mua, nhận hàng nhanh như thế nào, có trả lại 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 hàng thực tế và sự hài lòng. Khi AI agent cần đưa ra quyết định mua hàng cho người dùng, những dữ liệu này chính là tài liệu huấn luyện quý giá nhất. Mặc dù Google biết bạn đã tìm kiếm gì, nhưng nó không biết bạn đã mua gì cuối cùng, càng không biết bạn có hài lòng với kết quả mua hàng hay không. Khoảng cách dữ liệu này sẽ càng được phóng đại hơn trong thời đại AI.
Quan trọng hơn, chương trình loyalty Amazon Prime ( đã tạo ra một hiện tượng kinh tế độc đáo: sunk cost bias ). Khi bạn đã trả phí để trở thành thành viên Prime, bạn sẽ có xu hướng mua nhiều hàng hóa 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 lựa chọn mua sắm tốt nhất cho bạn, có thể tự nhiên thiên về Amazon, vì nó biết bạn là thành viên Prime và có thể tận hưởng giao hàng miễn phí cùng các ưu đãi khác.
Logic phòng thủ của Shopify hoàn toàn khác, nhưng cũng mạnh mẽ không kém. Nó không xây dựng thành trì bằng cách kiểm soát người tiêu dùng, mà thông qua việc trao quyền cho các thương nhân để tạo ra hiệu ứng mạng. Khi ngày càng nhiều D2C( thương hiệu trực tiếp đến tay người tiêu dùng) chọn Shopify, nền tảng này trở nên ngày càng không thể thay thế. Trong kỷ nguyên AI, lợi thế phân tán 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 tất cả các trang web này đều chạy trên Shopify, nó sẽ tạo ra một hệ sinh thái API chuẩn hóa.
Tôi nghĩ rằng Shopify còn có một lợi thế bị đánh giá thấp: 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 sự 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 hoàn toàn định lượng, 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 hết tiềm năng trong lĩnh vực thương mại ở cuối bài viết, tôi nghĩ rằng mỗi điều đều xứng đáng được thảo luận sâu sắc, vì chúng không chỉ là 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 những vấn đề nghiêm trọng: đánh giá giả, cực đoan, thiếu thông tin nền. Nhưng tôi nghĩ rằng nguyên nhân của vấn đề nằm ở sự sai lệch trong cơ chế khuyến khích. Người tiêu dùng viết đánh giá thường là do cực kỳ hài lòng hoặc cực kỳ không hài lòng, trạng thái ở giữa rất ít người ghi lại. Hơn nữa, hệ thống đánh giá hiện tại không thể nắm bắt bối cảnh sử dụng sản phẩm, kỳ vọng của người dùng, cũng như sự thay đổi theo thời gian.
Hệ thống dữ liệu lý tưởng mà tôi tưởng tượng sẽ như sau: Đại lý AI 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 cho đánh giá năm sao hay không, mà còn cần xem tần suất và thời gian người dùng thực sự đeo. Đánh giá của một chiếc máy pha cà phê không chỉ cần xem phản hồi bằng chữ mà còn cần xem tần suất sử dụng thực tế, tình trạng vệ sinh bảo trì, v.v. Dữ liệu sử dụng khách quan kết hợp với phản hồi chủ quan mới có thể tạo thành một hệ thống đánh giá sản phẩm thực sự có giá trị.
Thách thức về API thống nhất nhiều hơn là vấn đề chính trị chứ không phải 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 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 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, trợ lý mua sắm AI cần xây dựng một mô hình sở thích đa tầng. Mô hình này không chỉ ghi lại lịch sử mua sắm của bạn mà còn cần hiểu giá trị, giai đoạn cuộc sống, hạn chế tài chính của bạn, v.v. Ví dụ, nó cần biết rằng bạn theo đuổi sự tiện lợi trong bữa trưa ngày làm việc, nhưng lại chú trọng đến chất lượng và hiệu ứng trình bày hơn vào cuối tuần khi ăn uống với bạn bè. Khả năng gợi ý nhạy bén với tình huống này đòi hỏi AI phải có khả năng hiểu xã hội gần giống 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 thường là thụ động và chậm trễ: mua xong mới đánh giá, sử dụng xong mới phản hồi. Nhưng AI agent có thể thực hiện việc học sở thích theo thời gian thực. Chẳng hạn, khi bạn dừng lại lâu hơn ở một đặc điểm nào đó trong khi duyệt sản phẩm, AI có thể suy luận rằng bạn đang quan tâm đến đặc điểm đó. Khi bạn nhanh chóng bỏ qua một số tùy chọn màu sắc, AI có thể học sở thích màu sắc của bạn. Phân tích vi tương tác này có thể giúp AI hiểu rõ hơn về sở thích của bạn.
Sự tái cơ cấu 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 cấu trúc tương lai của ngành thương mại điện tử. Tôi cho rằng AI sẽ gây ra một cuộc tái cấu trúc nền tảng mới, 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 khía cạnh: sự phong phú của lựa chọn, tính tiện lợi và giá cả. Amazon chiến thắng trong sự lựa chọn nhờ vào triết lý "Cửa hàng Mọi thứ", đồng thời xây dựng lợi thế về tính tiện lợi thông qua Prime. Nhưng trong thời đại AI, tầm quan trọng của những lợi thế này sẽ thay đổi.
Khi agent AI có thể tự động so sánh giá cả trên toàn mạng và đại diện cho việc mua sắm, lợi thế giá của từng nền tảng sẽ bị làm mờ. Khi AI có thể xử lý hàng loạt thông minh và thực hiện trên nhiều nền tảng, định nghĩa về sự tiện lợi cũng sẽ thay đổi. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, khả năng AI và tích hợp hệ sinh thái.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vài loại người chơi nền tảng mới: nền tảng thương mại điện tử gốc AI, agent AI theo chiều dọc và nhà cung cấp hạ tầng thương mại. Nền tảng gốc AI sẽ được thiết kế từ đầu, tập trung vào nhu cầu của agent AI, cung cấp dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, API tiêu chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng thân thiện với AI. Agent AI theo chiều dọc sẽ tập trung vào các danh mục cụ thể, chẳng hạn như AI thời trang, AI sản phẩm số hoặc AI cải tạo nhà ở, thông qua việc chuyên sâu để xây dựng lợi thế cạnh tranh. Nhà cung cấp hạ tầng thương mại sẽ cung cấp dịch vụ công nghệ cơ sở, giúp các nền tảng thương mại điện tử truyền thống chuyển đổi sang AI.
Tôi cũng nghĩ rằng sẽ xuất hiện một mô hình kinh doanh mới: Đăng ký AI agent. Người tiêu dùng có thể không còn mua sắm trực tiếp trên các nền tảng thương mại điện tử mà sẽ đăng ký một hoặc nhiều AI shopping agent, những người này sẽ đại diện cho mọi quyết định mua hàng. Những agent 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 định nghĩa lại việc phân phối chuỗi giá trị trong thương mại điện tử.
Tái cấu trúc hóa AI trong tiếp thị thương hiệu: từ tiếp thị đại chúng đến đối thoại cá nhân
AI không chỉ thay đổi hành vi mua sắm trong kinh doanh mà còn sẽ tái cấu trúc một cách căn bản logic tiếp thị thương hiệu. Trong thời đại AI agent, hiệu quả của tiếp thị đại chúng truyền thống sẽ giảm mạnh, vì người tiêu dùng không còn chủ động tìm kiếm và so sánh sản phẩm, mà thay vào đó, họ phụ thuộc vào các khuyến nghị của AI agent.
Điều này có nghĩa là các thương hiệu cần học cách đối thoại với AI, thay vì đối thoại với con người. AI agent khi đánh giá sản phẩm sẽ 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 chú trọng đến các chỉ số hiệu suất khách quan, hiệu quả chi phí và điểm hài lòng của người dùng.
Nhưng điều này không có nghĩa là câu chuyện thương hiệu trở nên không quan trọng. Ngược lại, tôi nghĩ rằng việc kể chuyện thương hiệu chân thực sẽ trở nên quan trọng hơn, vì các AI agent sẽ phân tích sâu sắc tính nhất quán và độ tin cậy của thương hiệu. Nếu một thương hiệu truyền đạt thông tin mâu thuẫn trên các nền tảng khác nhau và vào các thời điểm khác nhau, AI sẽ dễ dàng nhận ra và giảm trọng số gợi ý.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vai trò tiếp thị mới: Chuyên viên quan hệ AI. Công việc của các chuyên viên này là đảm bảo rằng thông tin sản phẩm, chiến lược giá cả, quản lý tồn kho và nhiều khía cạnh khác 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 các mô hình gợi ý của AI, v.v.
Một sự thay đổi quan trọng khác là sự tối ưu hóa cá nhân hóa. Khi AI agent hiểu sâu sắc về từng người tiêu dùng, các thương hiệu có thể cung cấp sản phẩm tùy chỉnh cho mỗi cá nhân. Đây không chỉ là gợi ý cá nhân hóa, mà chính là sản phẩm cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng khi AI agent của bạn cho một thương hiệu thời trang biết kích thước chính xác của bạn, sở thích màu sắc, yêu cầu về chất liệu và phạm vi ngân sách, thì thương hiệu đó 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 sâu sắc về phân tích của Justine và quan sát của riêng tôi, tôi cảm thấy rằng chúng ta không chỉ đang chứng kiến sự chuyển mình của ngành thương mại điện tử, mà là một cuộc 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 tùy chọn và đưa ra quyết định tối ưu. Nhưng trên thực tế, chúng ta đều biết rằng quyết định của con người đầy thiên kiến, cảm xúc và giới hạn nhận thức. Sự xuất hiện của tác nhân AI có thể khiến người tiêu dùng trở nên "hợp lý" hơn, vì AI có thể xử lý nhiều thông tin hơn, tránh thiên kiến cảm xúc và nhất quán áp dụng các tiêu chuẩn quyết định.
Sự phổ biến của tiêu dùng lý tính 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 giá trị sản phẩm chính xác hơn. Thứ hai, chất lượng sản phẩm sẽ trở nên quan trọng hơn khả năng tiếp thị, vì AI agent sẽ không bị đánh lừa bởi các quảng cáo hào nhoáng. Cuối cùng, tính minh bạch về giá sẽ tăng lên, vì AI có thể dễ dàng so sánh giá cả 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 phát hiện khi mua sắm có thể giảm đi, vì AI agent luôn đề xuất lựa chọn "tối ưu" nhất, thay vì những lựa chọn gây bất ngờ hoặc thú vị. Mua sắm theo cảm hứng, mặc dù không đủ lý trí, nhưng cũng là một phần của niềm vui sống. Nếu mọi thứ đều được AI tối ưu hóa, cuộc sống có thể trở nên quá dễ đoán.
Từ một góc độ vĩ mô hơn, tôi cho rằng việc ứng dụng AI trong lĩnh vực thương mại sẽ tăng tốc quá trình số hóa kinh tế. Ngày càng nhiều hành vi thương mại sẽ được ghi chép và phân tích một cách số hóa, điều này sẽ cung cấp một nền tảng 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, nhận diện sự thất bại của thị trường, thiết kế các biện pháp can thiệp có mục tiêu.
Tôi dự đoán rằng trong vòng mười năm tới, chúng ta sẽ thấy việc kinh doanh được thúc đẩy bởi AI phát triển từ ứng dụng thử nghiệm thành thực tiễn chính. Những người tiên phong sẽ có được 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 lâu dài sẽ là những doanh nghiệp có khả năng định nghĩa lại giá trị cho khách hàng trong kỷ nguyên 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".
Bạn đã bao giờ tự hỏi, tại sao Google có thể trở thành một gã khổng lồ với vốn hóa 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 của tìm kiếm thương mại. Khi bạn tìm kiếm "có bao nhiêu proton trong nguyên tử cesium", Google không kiếm được một xu nào. Nhưng khi bạn tìm kiếm "cây vợt tennis tốt nhất", nó bắt đầu in tiền. Sự bất đối xứng này định nghĩa bản chất của toàn bộ nền kinh tế tìm kiếm. Giờ đây, 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 tái định hình lĩnh vực thương mại điện tử đã khiến tôi vô cùng xúc động. Họ không chỉ phân tích những mối đe dọa mà Google có thể phải đối mặt, mà quan trọng hơn là họ đã phác họa một bức tranh hoàn toàn mới về thương mại điện tử trong kỷ nguyên AI. Trong bức tranh này, mô hình tìm kiếm-so sánh-mua sắm 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 mình về ngành này, tôi muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu sắc hơn.
Khủng hoảng thực sự của Google: không phải là lượng tìm kiếm, mà là sự chuyển dịch giá trị
Justine đã đề cập đến một quan điểm ấn tượng trong bài viết: Google có thể vẫn tăng trưởng doanh thu ngay cả khi mất 95% lượng tìm kiếm, miễn là nó giữ được những truy vấn có giá trị thương mại. Quan điểm này nghe có vẻ nghịch lý, nhưng thực tế lại tiết lộ bí mật cốt lõi của nền kinh tế tìm kiếm. Sau khi suy nghĩ kỹ, tôi nhận ra rằng có một vấn đề sâu sắc hơn ẩn 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, doanh nghiệp nhận được lưu lượng truy cập, Google thu phí quảng cáo. Đây là một trò 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 trả lời trực tiếp câu hỏi "cái nào là vợt tennis tốt nhất" và đưa ra những gợi ý cụ thể, tại sao người dùng còn cần phải nhấp vào liên kết quảng cáo của Google?
Điều quan trọng hơn là, AI không chỉ đơn thuần là trả lời câu hỏi, nó đang định nghĩa lại "tìm kiếm" chính nó. 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 quy trình của AI agent là: mô tả nhu cầu → nhận đề xuất → 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 then chốt trong chuỗi quyết định.
Từ lời khai của Phó Chủ tịch cao cấp 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 lượng tìm kiếm trên Safari đã giảm lần đầu tiên sau hơn hai mươi năm, tin tức này đã khiến giá cổ phiếu của Alphabet giảm gần 8% trong một ngày, vốn hóa thị trường bốc hơi hơn 150 tỷ USD. Mặc dù báo cáo tài chính quý 2 của Google cho thấy doanh thu từ tìm kiếm vẫn đang tăng, điều này cho thấy hiện tại chủ yếu là các truy vấn có giá trị thấp bị mất đi, nhưng hướng của xu hướng này là rõ ràng.
Tôi nghĩ rằng, Google không phải đối mặt với một mối đe dọa cạnh tranh đơn giản, mà là một thách thức cấu trúc đối với mô hình kinh doanh. Khi AI có thể hoàn thành trực tiếp toàn bộ quy trình từ nhận diện ý định đến quyết định mua hàng, thì mô hình "lưu lượng → quảng cáo → chuyển đổi" sẽ trở nên kém hiệu quả hoặc thậm chí lỗi thời. Google không cần một thuật toán tìm kiếm tốt hơn, mà cần một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới để thích ứng với hành vi tiêu dùng do AI điều khiển.
Năm loại hành vi mua sắm được AI hóa: Từ sự bốc đồng đến suy nghĩ sâu sắc
Justine trong bài viết đã phân loại hành vi mua sắm thành năm loại, từ mua sắm bốc đồng đến những khoản chi lớn trong cuộc đời, mỗi loại sẽ xảy ra những thay đổi khác nhau trong thời đại AI. Tôi cảm thấy 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 AI định hình lại những cơ chế này.
Mua sắm bốc đồng (Impulse buy) có vẻ 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 bề ngoài. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở việc dự đoán và hướng dẫn những cơn bốc đồng. Hãy tưởng tượng, khi bạn nhìn 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 của bạn, 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 một thuật toán đơn giản mà là sự hiểu biết và kiểm soát sâu sắc về tâm lý bốc đồng của con người. Tôi nghĩ 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.
Các mặt hàng thiết yếu hàng ngày ( Sự chuyển đổi sang AI của các mặt hàng thiết yếu hàng ngày ) dễ hiểu nhất và cũng dễ thực hiện nhất. Nhưng tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị: Khi AI bắt đầu thay mặt cho chúng ta trong các quyết định mua sắm hàng ngày, 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 của bạn dựa trên sự biến động giá cả, tình trạng hàng tồn kho, thậm chí là dự báo thời tiết. Một agent AI thông minh có thể phát hiện rằng một thương hiệu đang giảm giá trong tuần trước khi nước giặt của bạn sắp hết, vì vậy sẽ mua trước và gợi ý bạn thử. Hành vi "chênh lệch thông minh" này có thể giúp người tiêu dùng vô tình đạt được sự hợp lý về chi phí, đồng thời buộc các thương hiệu phải suy nghĩ lại về chiến lược định giá và khuyến mãi của họ.
Mua sắm phong cách sống ( là lĩnh vực mà tôi nghĩ AI sẽ tạo ra ảnh hưởng lớn nhất. Đặc điểm của loại mua sắm này là: có ngưỡng giá nhất định, liên quan đến sở thích cá nhân, cần một mức độ nghiên cứu nhất định. Justine đã đề cập đến những sản phẩm như Plush, nhưng tôi nghĩ đó chỉ là bề nổi của tảng băng. 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, nó không chỉ biết bạn đã mua gì trong quá khứ, mà còn hiểu về hình thể, màu da, lối sống, tầng lớp xã hội của bạn, thậm chí cả những khát vọng ) của bạn. Nó có thể đề xuất không chỉ là 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 ( việc AI hóa phức tạp nhất và cũng đầy thách thức nhất. Loại mua sắm này thường liên quan đến chi tiêu lớn và sử dụng lâu dài, người tiêu dùng không chỉ cần những gợi ý sản phẩm mà còn cần tư vấn từ chuyên gia. Tôi nghĩ 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, bối cảnh 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 ưu ái cho một sản phẩm cụ thể nào vì hoa hồng hay tồn kho.
Mua sắm quan trọng trong cuộc sống ) có thể là lĩnh vực bị ảnh hưởng ít nhất bởi AI nhưng lại cũng là lĩnh vực quan trọng nhất. Quyết định mua nhà, kết hôn, giáo dục là những quyết định 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 các lựa chọn, đánh giá rủi ro, v.v. Huấn luyện viên AI mà tôi tưởng tượng không phải là người thay bạn đưa ra quyết định, mà là người giúp bạn đưa ra những quyết định tốt hơn. Nó có thể sắp xếp một khối lượng thông tin khổng lồ, nhận diện bẫy tiềm ẩn, mô phỏng những hậu quả lâu dài của các lựa chọn khác nhau, thậm chí giúp bạn trong việc thương thảo hợp đồng. Tôi nghĩ giá trị của huấn luyện viên AI này nằm ở tính 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 trong phân tích chỉ ra rằng Amazon và Shopify so với Google có khả năng phòng ngự mạnh mẽ hơn, 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 nằm 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 có giá trị nhất ( hành vi dữ liệu ).
Amazon biết bạn đã mua gì, khi nào mua, nhận hàng nhanh như thế nào, có trả lại 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 hàng thực tế và sự hài lòng. Khi AI agent cần đưa ra quyết định mua hàng cho người dùng, những dữ liệu này chính là tài liệu huấn luyện quý giá nhất. Mặc dù Google biết bạn đã tìm kiếm gì, nhưng nó không biết bạn đã mua gì cuối cùng, càng không biết bạn có hài lòng với kết quả mua hàng hay không. Khoảng cách dữ liệu này sẽ càng được phóng đại hơn trong thời đại AI.
Quan trọng hơn, chương trình loyalty Amazon Prime ( đã tạo ra một hiện tượng kinh tế độc đáo: sunk cost bias ). Khi bạn đã trả phí để trở thành thành viên Prime, bạn sẽ có xu hướng mua nhiều hàng hóa 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 lựa chọn mua sắm tốt nhất cho bạn, có thể tự nhiên thiên về Amazon, vì nó biết bạn là thành viên Prime và có thể tận hưởng giao hàng miễn phí cùng các ưu đãi khác.
Logic phòng thủ của Shopify hoàn toàn khác, nhưng cũng mạnh mẽ không kém. Nó không xây dựng thành trì bằng cách kiểm soát người tiêu dùng, mà thông qua việc trao quyền cho các thương nhân để tạo ra hiệu ứng mạng. Khi ngày càng nhiều D2C( thương hiệu trực tiếp đến tay người tiêu dùng) chọn Shopify, nền tảng này trở nên ngày càng không thể thay thế. Trong kỷ nguyên AI, lợi thế phân tán 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 tất cả các trang web này đều chạy trên Shopify, nó sẽ tạo ra một hệ sinh thái API chuẩn hóa.
Tôi nghĩ rằng Shopify còn có một lợi thế bị đánh giá thấp: 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 sự 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 hoàn toàn định lượng, 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 hết tiềm năng trong lĩnh vực thương mại ở cuối bài viết, tôi nghĩ rằng mỗi điều đều xứng đáng được thảo luận sâu sắc, vì chúng không chỉ là 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 những vấn đề nghiêm trọng: đánh giá giả, cực đoan, thiếu thông tin nền. Nhưng tôi nghĩ rằng nguyên nhân của vấn đề nằm ở sự sai lệch trong cơ chế khuyến khích. Người tiêu dùng viết đánh giá thường là do cực kỳ hài lòng hoặc cực kỳ không hài lòng, trạng thái ở giữa rất ít người ghi lại. Hơn nữa, hệ thống đánh giá hiện tại không thể nắm bắt bối cảnh sử dụng sản phẩm, kỳ vọng của người dùng, cũng như sự thay đổi theo thời gian.
Hệ thống dữ liệu lý tưởng mà tôi tưởng tượng sẽ như sau: Đại lý AI 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 cho đánh giá năm sao hay không, mà còn cần xem tần suất và thời gian người dùng thực sự đeo. Đánh giá của một chiếc máy pha cà phê không chỉ cần xem phản hồi bằng chữ mà còn cần xem tần suất sử dụng thực tế, tình trạng vệ sinh bảo trì, v.v. Dữ liệu sử dụng khách quan kết hợp với phản hồi chủ quan mới có thể tạo thành một hệ thống đánh giá sản phẩm thực sự có giá trị.
Thách thức về API thống nhất nhiều hơn là vấn đề chính trị chứ không phải 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 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 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, trợ lý mua sắm AI cần xây dựng một mô hình sở thích đa tầng. Mô hình này không chỉ ghi lại lịch sử mua sắm của bạn mà còn cần hiểu giá trị, giai đoạn cuộc sống, hạn chế tài chính của bạn, v.v. Ví dụ, nó cần biết rằng bạn theo đuổi sự tiện lợi trong bữa trưa ngày làm việc, nhưng lại chú trọng đến chất lượng và hiệu ứng trình bày hơn vào cuối tuần khi ăn uống với bạn bè. Khả năng gợi ý nhạy bén với tình huống này đòi hỏi AI phải có khả năng hiểu xã hội gần giống 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 thường là thụ động và chậm trễ: mua xong mới đánh giá, sử dụng xong mới phản hồi. Nhưng AI agent có thể thực hiện việc học sở thích theo thời gian thực. Chẳng hạn, khi bạn dừng lại lâu hơn ở một đặc điểm nào đó trong khi duyệt sản phẩm, AI có thể suy luận rằng bạn đang quan tâm đến đặc điểm đó. Khi bạn nhanh chóng bỏ qua một số tùy chọn màu sắc, AI có thể học sở thích màu sắc của bạn. Phân tích vi tương tác này có thể giúp AI hiểu rõ hơn về sở thích của bạn.
Sự tái cơ cấu 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 cấu trúc tương lai của ngành thương mại điện tử. Tôi cho rằng AI sẽ gây ra một cuộc tái cấu trúc nền tảng mới, 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 khía cạnh: sự phong phú của lựa chọn, tính tiện lợi và giá cả. Amazon chiến thắng trong sự lựa chọn nhờ vào triết lý "Cửa hàng Mọi thứ", đồng thời xây dựng lợi thế về tính tiện lợi thông qua Prime. Nhưng trong thời đại AI, tầm quan trọng của những lợi thế này sẽ thay đổi.
Khi agent AI có thể tự động so sánh giá cả trên toàn mạng và đại diện cho việc mua sắm, lợi thế giá của từng nền tảng sẽ bị làm mờ. Khi AI có thể xử lý hàng loạt thông minh và thực hiện trên nhiều nền tảng, định nghĩa về sự tiện lợi cũng sẽ thay đổi. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, khả năng AI và tích hợp hệ sinh thái.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vài loại người chơi nền tảng mới: nền tảng thương mại điện tử gốc AI, agent AI theo chiều dọc và nhà cung cấp hạ tầng thương mại. Nền tảng gốc AI sẽ được thiết kế từ đầu, tập trung vào nhu cầu của agent AI, cung cấp dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, API tiêu chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng thân thiện với AI. Agent AI theo chiều dọc sẽ tập trung vào các danh mục cụ thể, chẳng hạn như AI thời trang, AI sản phẩm số hoặc AI cải tạo nhà ở, thông qua việc chuyên sâu để xây dựng lợi thế cạnh tranh. Nhà cung cấp hạ tầng thương mại sẽ cung cấp dịch vụ công nghệ cơ sở, giúp các nền tảng thương mại điện tử truyền thống chuyển đổi sang AI.
Tôi cũng nghĩ rằng sẽ xuất hiện một mô hình kinh doanh mới: Đăng ký AI agent. Người tiêu dùng có thể không còn mua sắm trực tiếp trên các nền tảng thương mại điện tử mà sẽ đăng ký một hoặc nhiều AI shopping agent, những người này sẽ đại diện cho mọi quyết định mua hàng. Những agent 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 định nghĩa lại việc phân phối chuỗi giá trị trong thương mại điện tử.
Tái cấu trúc hóa AI trong tiếp thị thương hiệu: từ tiếp thị đại chúng đến đối thoại cá nhân
AI không chỉ thay đổi hành vi mua sắm trong kinh doanh mà còn sẽ tái cấu trúc một cách căn bản logic tiếp thị thương hiệu. Trong thời đại AI agent, hiệu quả của tiếp thị đại chúng truyền thống sẽ giảm mạnh, vì người tiêu dùng không còn chủ động tìm kiếm và so sánh sản phẩm, mà thay vào đó, họ phụ thuộc vào các khuyến nghị của AI agent.
Điều này có nghĩa là các thương hiệu cần học cách đối thoại với AI, thay vì đối thoại với con người. AI agent khi đánh giá sản phẩm sẽ 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 chú trọng đến các chỉ số hiệu suất khách quan, hiệu quả chi phí và điểm hài lòng của người dùng.
Nhưng điều này không có nghĩa là câu chuyện thương hiệu trở nên không quan trọng. Ngược lại, tôi nghĩ rằng việc kể chuyện thương hiệu chân thực sẽ trở nên quan trọng hơn, vì các AI agent sẽ phân tích sâu sắc tính nhất quán và độ tin cậy của thương hiệu. Nếu một thương hiệu truyền đạt thông tin mâu thuẫn trên các nền tảng khác nhau và vào các thời điểm khác nhau, AI sẽ dễ dàng nhận ra và giảm trọng số gợi ý.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vai trò tiếp thị mới: Chuyên viên quan hệ AI. Công việc của các chuyên viên này là đảm bảo rằng thông tin sản phẩm, chiến lược giá cả, quản lý tồn kho và nhiều khía cạnh khác 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 các mô hình gợi ý của AI, v.v.
Một sự thay đổi quan trọng khác là sự tối ưu hóa cá nhân hóa. Khi AI agent hiểu sâu sắc về từng người tiêu dùng, các thương hiệu có thể cung cấp sản phẩm tùy chỉnh cho mỗi cá nhân. Đây không chỉ là gợi ý cá nhân hóa, mà chính là sản phẩm cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng khi AI agent của bạn cho một thương hiệu thời trang biết kích thước chính xác của bạn, sở thích màu sắc, yêu cầu về chất liệu và phạm vi ngân sách, thì thương hiệu đó 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 sâu sắc về phân tích của Justine và quan sát của riêng tôi, tôi cảm thấy rằng chúng ta không chỉ đang chứng kiến sự chuyển mình của ngành thương mại điện tử, mà là một cuộc 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 tùy chọn và đưa ra quyết định tối ưu. Nhưng trên thực tế, chúng ta đều biết rằng quyết định của con người đầy thiên kiến, cảm xúc và giới hạn nhận thức. Sự xuất hiện của tác nhân AI có thể khiến người tiêu dùng trở nên "hợp lý" hơn, vì AI có thể xử lý nhiều thông tin hơn, tránh thiên kiến cảm xúc và nhất quán áp dụng các tiêu chuẩn quyết định.
Sự phổ biến của tiêu dùng lý tính 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 giá trị sản phẩm chính xác hơn. Thứ hai, chất lượng sản phẩm sẽ trở nên quan trọng hơn khả năng tiếp thị, vì AI agent sẽ không bị đánh lừa bởi các quảng cáo hào nhoáng. Cuối cùng, tính minh bạch về giá sẽ tăng lên, vì AI có thể dễ dàng so sánh giá cả 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 phát hiện khi mua sắm có thể giảm đi, vì AI agent luôn đề xuất lựa chọn "tối ưu" nhất, thay vì những lựa chọn gây bất ngờ hoặc thú vị. Mua sắm theo cảm hứng, mặc dù không đủ lý trí, nhưng cũng là một phần của niềm vui sống. Nếu mọi thứ đều được AI tối ưu hóa, cuộc sống có thể trở nên quá dễ đoán.
Từ một góc độ vĩ mô hơn, tôi cho rằng việc ứng dụng AI trong lĩnh vực thương mại sẽ tăng tốc quá trình số hóa kinh tế. Ngày càng nhiều hành vi thương mại sẽ được ghi chép và phân tích một cách số hóa, điều này sẽ cung cấp một nền tảng 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, nhận diện sự thất bại của thị trường, thiết kế các biện pháp can thiệp có mục tiêu.
Tôi dự đoán rằng trong vòng mười năm tới, chúng ta sẽ thấy việc kinh doanh được thúc đẩy bởi AI phát triển từ ứng dụng thử nghiệm thành thực tiễn chính. Những người tiên phong sẽ có được 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 lâu dài sẽ là những doanh nghiệp có khả năng định nghĩa lại giá trị cho khách hàng trong kỷ nguyên AI.