AI đang giúp người dùng mua sắm như thế nào trong dịp cuối năm 2025?

Tại Singapore, hơn một nửa người tiêu dùng (57%) cho biết sẽ chi tiêu nhiều hơn trong mùa mua sắm cuối năm nay, còn 56% đã bắt đầu mua sắm sớm hơn thường lệ. Những con số này phản ánh bức tranh khá rõ ràng: niềm tin tiêu dùng đang quay trở lại, và hành vi mua sắm cũng đang thay đổi nhanh chóng dưới tác động của công nghệ.

Tech Node Global đưa tin, một trong những thay đổi đáng chú ý nhất ở mùa mua sắm năm nay không nằm ở số tiền người dùng chi tiêu, mà là cách họ tìm kiếm và ra quyết định mua hàng.

Theo báo cáo, lưu lượng truy cập nền tảng mua sắm thông qua công cụ AI được dự đoán sẽ tăng tới 520% so với cùng kỳ năm trước, đặc biệt bùng nổ trong khoảng 10 ngày trước Lễ Tạ ơn (27/11). Tuy nhiên, AI ở giai đoạn này chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ nghiên cứu, gợi ý và so sánh, hơn là trực tiếp tạo ra giao dịch mua.

Tại Singapore, Báo cáo Mua sắm Mùa lễ 2025 của IAS cho thấy 74% người dân đã sử dụng công cụ AI để tìm ý tưởng quà tặng, trong đó 27% dùng AI như kênh nghiên cứu sản phẩm và ý tưởng mua sắm trực tuyến.

Mặt hàng được tìm kiếm nhiều nhất thông qua AI bao gồm đồ chơi, thiết bị điện tử, trang sức và sản phẩm chăm sóc cá nhân. Trong bối cảnh chi tiêu vẫn được cân nhắc kỹ lưỡng, người tiêu dùng ngày càng dựa vào AI để tìm giá trị tốt nhất, so sánh lựa chọn và tránh mua sắm cảm tính.

CÁC NHÀ BÁN LẺ “ĐỐI PHÓ VỚI AI BẰNG AI”

Không chỉ người tiêu dùng, nhà bán lẻ cũng chủ động sử dụng AI để thích ứng với mùa mua sắm ngày càng phức tạp. Lưu lượng truy cập đến từ kênh AI tăng mạnh, số lượng đơn hàng lớn hơn, cùng với những thay đổi liên tục về chính sách thương mại và chuỗi cung ứng toàn cầu buộc doanh nghiệp bán lẻ phải nâng cấp năng lực vận hành.

Theo khảo sát của Deloitte với các nhà quản lý mua hàng trong ngành bán lẻ, công nghệ AI và phân tích nâng cao từng gần như không được để ý vào năm 2020 nay lại đang trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp tăng sức bền và khả năng chống chịu trong mùa cao điểm mua sắm năm 2025.

Khoảng 78% doanh nghiệp được hỏi cho biết đã sử dụng công cụ có tích hợp AI để cải thiện hoạt động mua hàng, trong khi 74% dùng AI specifically để xử lý thách thức phát sinh từ thay đổi chính sách thương mại.

Những doanh nghiệp này ghi nhận sự cải thiện rõ rệt trong quản lý chuỗi cung ứng, khi AI giúp dự báo sớm rủi ro và tối ưu logistics; trong chiến lược giá, khi thuật toán phân tích xu hướng thị trường và hành vi tiêu dùng để điều chỉnh giá linh hoạt theo nhu cầu; cũng như trong quản lý danh mục sản phẩm và dự báo nhu cầu, từ đó giảm tình trạng tồn kho dư thừa hoặc thiếu hàng vào thời điểm nhạy cảm.

Tuy nhiên, triển khai AI ở quy mô lớn, đặc biệt với nhà bán lẻ hoạt động trên phạm vi quốc gia hoặc toàn cầu, không hề đơn giản. Mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến hiện nay không thể tự phát huy hiệu quả nếu thiếu bối cảnh dữ liệu. Doanh nghiệp cần một kiến trúc công nghệ đủ mạnh để cung cấp cho AI dữ liệu thời gian thực, xuyên suốt từ nhà cung cấp, kho vận, cửa hàng vật lý cho tới kênh bán hàng trực tuyến.

KỶ NGUYÊN AI TÁC TỬ

Không giống những hệ thống AI chỉ làm theo kịch bản có sẵn, AI tác tử có khả năng tự đưa ra quyết định, thích nghi với tình huống mới và phối hợp với các tác tử khác để hoàn thành mục tiêu. Để làm được điều đó, AI cần dòng dữ liệu liên tục, theo ngữ cảnh và cập nhật theo thời gian thực.

Từ góc độ kiến trúc hệ thống, điều này buộc bộ phận công nghệ trong ngành bán lẻ phải suy nghĩ lại cách tích hợp và vận hành hạ tầng. Một trong những hướng tiếp cận nổi bật là kiến trúc hướng sự kiện (Event-Driven Architecture – EDA), nơi hệ thống và tác tử AI được kết nối thông qua “trình môi giới sự kiện” hoặc mạng lưới môi giới sự kiện còn gọi là event mesh.

Cách tiếp cận này giúp các thành phần trong hệ thống không bị phụ thuộc chặt chẽ vào nhau, tránh tình trạng cứng nhắc, khó mở rộng và khó bảo trì – những vấn đề từng khiến nhiều hệ thống microservices đời đầu gặp khó.

Nhờ giao tiếp bất đồng bộ thông qua sự kiện, tác tử AI có thể phát triển và vận hành độc lập, cho phép các nhóm khác nhau triển khai những tác tử chuyên biệt mà không cần điều phối phức tạp.

Trong bối cảnh mùa mua sắm cao điểm, một event mesh kết hợp với AI tác tử tạo ra mạng dữ liệu thời gian thực thống nhất, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh với gián đoạn chuỗi cung ứng, đồng thời nắm bắt và dự đoán nhu cầu người tiêu dùng vốn ngày càng “AI hóa”. Đây cũng chính là nền tảng để hiện thực hóa trải nghiệm bán lẻ đa kênh liền mạch – nơi dữ liệu và ngữ cảnh của khách hàng không bị đứt đoạn khi họ di chuyển giữa online và offline.

AI ĐANG THAY ĐỔI NGÀNH BÁN LẺ NHƯ THẾ NÀO?

Trên thực tế, AI và kiến trúc hướng sự kiện đã và đang được áp dụng vào nhiều kịch bản cụ thể trong bán lẻ. Hệ thống quản lý tồn kho thông minh không còn chỉ ghi nhận số lượng hàng hóa, mà có thể dự đoán nhu cầu và tự động kích hoạt bổ sung hàng hóa dựa trên dữ liệu thời gian thực từ cảm biến kệ hàng, thẻ RFID hay thậm chí yếu tố bên ngoài như thời tiết. Điều này giúp giảm lãng phí, hạn chế thiếu hàng và giảm đáng kể sai sót từ con người.

Trong không gian cửa hàng, mô hình “mua sắm yên lặng” đang dần hình thành, khi AI âm thầm xử lý vấn đề vận hành như sự cố nhiệt độ, đổ vỡ hay tràn nước thông qua hệ thống cảm biến và camera, gửi cảnh báo đúng người, đúng lúc mà không làm gián đoạn trải nghiệm của khách hàng.

Song song đó, AI cũng được dùng để phòng chống thất thoát theo thời gian thực, bằng cách kết hợp dữ liệu hình ảnh, điểm bán và tồn kho để phát hiện rủi ro chính xác hơn, kín đáo hơn.

Ở cấp độ trải nghiệm khách hàng, AI giúp hiện thực hóa cá nhân hóa đa kênh thực sự, khi mọi tương tác, từ cú click trên website đến tín hiệu beacon trong cửa hàng, đều được tập hợp để xây dựng hồ sơ khách hàng. Nhờ vậy, dù khách hàng chuyển từ online sang offline, ngữ cảnh mua sắm vẫn được giữ nguyên.

Xa hơn, khái niệm “quản lý cửa hàng AI” đang dần xuất hiện, khi hệ thống AI trung tâm điều phối nhân sự, bố trí không gian, bổ sung hàng hóa dựa trên dữ liệu thời gian thực từ lưu lượng khách, thiết bị thông minh và dự báo thời tiết.

Cuối cùng, bài toán không chỉ nằm ở mùa mua sắm lễ hội. Thành công thực sự của AI trong ngành bán lẻ phụ thuộc vào chất lượng và tốc độ của dữ liệu. Chỉ khi có một nền tảng dữ liệu linh hoạt, thời gian thực và không bị ràng buộc cứng nhắc, AI mới có thể phát huy hết vai trò tối ưu giá, chuỗi cung ứng và trải nghiệm khách hàng trong tương lai dài hạn.