Thương mại điện tử AI đang "chuyển đổi xuất khẩu thành bán hàng trong nước"

Trong môi trường phức tạp của thương mại điện tử xuyên biên giới, AI đã bắt đầu giúp các thương nhân giải quyết các vấn đề đa ngôn ngữ và đa văn hóa, đồng thời đóng vai trò trong quảng cáo, dịch vụ khách hàng thông minh và các khía cạnh khác. Bài viết này sẽ tìm hiểu tình hình hiện tại của các ứng dụng AI trong thương mại điện tử xuyên biên giới và cách chúng có thể mang lại giá trị cho các thương nhân, từ đó có thể thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử trong nước.

"Mô hình thương mại điện tử trong nước tiên tiến thực chất chỉ là một cuộc tấn công thu hẹp quy mô khi nó lan ra nước ngoài." Câu này đã nhận được sự đồng thuận của công chúng.

Trong vài năm trở lại đây, Temu và Tiktok đã sao chép mô hình thương mại điện tử trong nước ra nước ngoài và đạt được thành công vang dội, trong khi AliExpress và Shein đã vươn ra nước ngoài thậm chí còn sớm hơn. Tuy nhiên, với sự ra đời của kỷ nguyên mô hình lớn, quá trình này dường như bị đảo ngược: AI, vốn chưa được sử dụng rộng rãi trong thương mại điện tử trong nước, đang dẫn đầu trong việc mang lại thành quả trong thương mại điện tử xuyên biên giới và cuối cùng sẽ phản hồi lại thương mại điện tử trong nước.

1. Mô hình lớn chậm được triển khai trong thương mại điện tử trong nước

"Kỷ nguyên thương mại điện tử AI mới chỉ bắt đầu. Đây vừa là cơ hội vừa là thách thức cho tất cả mọi người." Tuyên bố này của Jack Ma trên mạng nội bộ của Alibaba vào cuối tháng 11 năm ngoái đã khiến vô số người phấn khích và mọi người đều mong chờ sự xuất hiện của một kỷ nguyên thương mại điện tử mới. Tuy nhiên, cho đến ngày nay, cả thương nhân và người tiêu dùng đều chưa cảm nhận được tác động của các mô hình AI lớn đến trải nghiệm mua hàng hoặc bán hàng của họ. Kỷ nguyên thương mại điện tử AI dường như vẫn chỉ tồn tại trong trí tưởng tượng của con người.

Nhìn lại hai năm trước, khi ChatGPT mới trở nên phổ biến, mọi người đều bàn tán xem ngành nào sẽ được ứng dụng này thay đổi đầu tiên. Cuối cùng, các câu trả lời đều hướng đến thương mại điện tử, đặc biệt là các tình huống dịch vụ khách hàng trong thương mại điện tử.

Lý do rất đơn giản. Dịch vụ khách hàng thực sự là một ngành đòi hỏi nhiều lao động và cần phải áp dụng ngay các công nghệ mới để giảm chi phí và tăng hiệu quả. Đồng thời, kịch bản dịch vụ khách hàng tương đối khép kín và việc đào tạo mô hình dễ thực hiện hơn so với kịch bản mở.

Nhưng xét theo kết quả, tất cả các công ty trong nước sản xuất robot dịch vụ khách hàng trên thị trường đều chưa cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất sau khi chuyển đổi sản phẩm sang các mẫu lớn.

Một giám đốc sản phẩm dịch vụ khách hàng thông minh tại một nền tảng thương mại điện tử đã giải thích lý do với Leifeng.com. Dịch vụ sau bán hàng là một quá trình rất khép kín. Người dùng chỉ tìm đến dịch vụ sau bán hàng khi gặp vấn đề trong quá trình mua hàng. Điều này đòi hỏi phản hồi từ bộ phận chăm sóc khách hàng thông minh phải rất chính xác. Các mô hình lớn sẽ gặp vấn đề về "ảo giác" ngay cả trong trường tổng quát. Trong một kịch bản phức tạp như dịch vụ sau bán hàng, khả năng nền tảng này cho phép người dùng tạo nội dung theo ý muốn càng thấp hơn.

Nền tảng này trước đây đã gặp phải một số cạm bẫy. Mặc dù đã áp dụng các biện pháp kiểm soát rủi ro rất nghiêm ngặt trong nội bộ, bộ phận chăm sóc khách hàng thông minh đôi khi vẫn đưa ra những lời hứa không phù hợp với người dùng. Ví dụ, mặc dù rõ ràng không phải là vấn đề của bên bán hay nền tảng, nền tảng vẫn hứa sẽ bồi thường cho người dùng và cuối cùng người dùng phải tìm đến nền tảng để thực hiện lời hứa này.

Ngoài ra, dịch vụ chăm sóc khách hàng thông minh này là sản phẩm dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo thế hệ trước. Khả năng của mô hình không mạnh như hiện nay và chắc chắn có nhiều lĩnh vực đòi hỏi sự can thiệp của con người. Sau khi nâng cấp lên mô hình lớn, quy trình làm việc cũng cần phải thay đổi cho phù hợp. Tất cả những điều này dẫn đến thực tế là hiệu quả triển khai các mô hình lớn trong các tình huống dịch vụ khách hàng thông minh không tốt như mong đợi.

Pinduoduo cũng bắt đầu sử dụng công nghệ mô hình quy mô lớn để giảm chi phí và tăng hiệu quả trong dịch vụ khách hàng vào khoảng năm 2020. Tuy nhiên, công ty này lại áp dụng cách tiếp cận thẩm mỹ mang tính bạo lực để giải quyết vấn đề. Khi phát hiện sự không hài lòng của người dùng, nền tảng sẽ can thiệp trực tiếp và chỉ hoàn lại tiền. Nó không quan tâm liệu mô hình lớn có giúp cuộc trò chuyện giữa robot dịch vụ khách hàng và người dùng trở nên trôi chảy hơn hay không. Điều này đã mang lại kết quả tốt trong kinh doanh, nhưng khó có thể coi là chiến thắng về mặt kỹ thuật.

Người quản lý sản phẩm nói trên tin rằng các mô hình lớn có thể phù hợp hơn với các cuộc trò chuyện trên miền mở, chẳng hạn như chatbot. Xét cho cùng, trong những tình huống này, người dùng không có kỳ vọng cao như vậy.

Ví dụ, tại Thế vận hội Paris đang diễn ra, một số công nghệ AI đang được ứng dụng hiệu quả. Được biết, ứng dụng mô hình quy mô lớn đầu tiên trong lĩnh vực Olympic đã được phát triển với sự tham gia của Đội ngũ AI quốc tế Alibaba. Các nhà bình luận chính thức của Ủy ban Olympic quốc tế sẽ hỗ trợ bình luận các sự kiện khác nhau và cung cấp sự hỗ trợ chuyên nghiệp và thú vị hơn cho Thế vận hội Olympic.

Ngoài dịch vụ sau bán hàng, các sản phẩm hướng dẫn mua sắm AI dựa trên mô hình lớn cũng không phát triển như mong đợi. Một người trong ngành cho biết: "AI có thể làm tốt công việc trước khi bán hàng hay không phụ thuộc vào việc hệ sinh thái nội dung của nền tảng có thể được thiết lập hay không, thay vì chỉ dựa vào chính nó để thay đổi".

Ngoài các kịch bản trước và sau bán hàng, quảng cáo cũng là một kịch bản ứng dụng các mô hình AI lớn mà các nền tảng thương mại điện tử lớn hiện đang nỗ lực triển khai.

Trong cuộc gọi thu nhập vào tháng 5 năm nay, Alibaba đã tiết lộ tiến độ mới nhất của chức năng khuyến mãi trên toàn trang web: chương trình khuyến mãi trên toàn trang web đang trong giai đoạn thử nghiệm khách hàng quy mô nhỏ... Taobao hiện đang điều chỉnh mô hình thuật toán, mất nhiều thời gian hơn để đào tạo mô hình và dựa trên nhiều dữ liệu khách hàng hơn để nâng cao hiệu quả đảm bảo ROI của khách hàng.

Về mặt nội bộ, họ xác định rằng sẽ mất thời gian để thêm khách hàng và kết nối lưu lượng truy cập giữa các ngành và nhóm người dùng khác nhau, và tuyên bố rằng "sẽ mất thêm 12 tháng nữa để thấy doanh thu tăng trưởng đáng kể từ việc quảng bá toàn bộ trang web".

Nói cách khác, trong lĩnh vực thương mại điện tử, AI chỉ có thể giải quyết được nhu cầu “từ không đến có” ở giai đoạn hiện tại, còn muốn đạt được “từ có đến hoàn hảo” vẫn cần thời gian. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi AI là công nghệ đầu tiên mang lại thành quả trong thương mại điện tử xuyên biên giới.

2. Hãy là người đầu tiên gặt hái thành quả trong thương mại điện tử xuyên biên giới

So với thương mại điện tử trong nước, thương mại điện tử xuyên biên giới có liên kết dài hơn, nhiều hơn và phải đối mặt với nhiều thách thức đa dạng hơn.

Đầu tiên là vấn đề đa ngôn ngữ và đa văn hóa. Mỗi quốc gia có ngôn ngữ và múi giờ khác nhau, điều này đặt ra thách thức rất lớn cho các thương nhân trong việc viết giới thiệu sản phẩm và sắp xếp giờ làm việc của bộ phận chăm sóc khách hàng.

Đồng thời, việc tiếp thị ở nước ngoài khó khăn hơn, chi phí để có được lượng truy cập cao hơn, các yêu cầu tuân thủ quy định cũng rất phức tạp và thiếu hụt trầm trọng nhân tài chuyên môn có liên quan. Điều này giúp AI có nhiều không gian ứng dụng hơn và các doanh nghiệp sẽ cảm nhận được nhiều giá trị hơn từ AI.

Để đưa ra một ví dụ đơn giản, các thương gia thường gặp phải tình trạng từ chối thanh toán thẻ tín dụng khi tiến hành kinh doanh xuyên biên giới. Nghĩa là, sau khi đặt hàng, người dùng sẽ thanh toán bằng thẻ tín dụng. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào về giao dịch, người đó có thể gọi cho đơn vị phát hành thẻ để yêu cầu hoàn tiền.

Vào thời điểm này, đơn vị phát hành thẻ sẽ gửi email cho đơn vị chấp nhận thẻ để thông báo cho đơn vị chấp nhận thẻ về mối quan ngại của người dùng. Nếu người bán trả lời email kịp thời và cung cấp bằng chứng liên quan để bào chữa. Cuối cùng, tổ chức thẻ tín dụng vẫn sẽ thanh toán cho người bán.

Nhưng thực tế là nhiều doanh nghiệp không biết cách trả lời email vì nó liên quan đến kiến ​​thức tuân thủ tài chính rất phức tạp.

Ngày nay, Alibaba International có thể sử dụng AI để giúp các thương nhân trả lời email này và tỷ lệ chấp thuận tại các công ty thẻ tín dụng rất cao, thậm chí còn cao hơn so với email viết tay. Theo tiết lộ chính thức, chức năng này có thể giúp nền tảng này tiết kiệm khoảng 20 triệu nhân dân tệ mỗi năm.

Một ví dụ thú vị khác là Digital Human Live. Trong một thời gian, các nền tảng thương mại điện tử trong nước đã cấm nghiêm ngặt việc phát trực tiếp hình ảnh kỹ thuật số của con người. Khi họ phát hiện một thương gia đang sử dụng công nghệ phát trực tiếp của con người, tài khoản đó có thể bị chặn trực tiếp. Tuy nhiên, mức độ chấp nhận phát trực tiếp hình ảnh con người ở nước ngoài lại cao hơn nhiều.

Lý do đằng sau điều này là bản chất của phát trực tiếp là xây dựng lòng tin giữa người dùng và người dẫn chương trình để cải thiện hiệu quả chuyển đổi. Người dùng trong nước lần đầu tiên được tiếp xúc với chương trình phát trực tiếp từ người dẫn chương trình thực tế. Đối với họ, việc chuyển sang phát trực tiếp bằng con người kỹ thuật số là sự thụt lùi về trải nghiệm người dùng, và điều này đương nhiên khó chấp nhận đối với họ. Hơn nữa, sau nhiều năm phát triển, nguồn cung nhân tài phát sóng trực tiếp chuyên nghiệp ở Trung Quốc tương đối dồi dào và không có nhiều nhu cầu về người làm kỹ thuật số.

Do đó, khi JD.com ra mắt người số "Đông Ca" để phát sóng trực tiếp và bán hàng, đã bị nhiều người dùng chỉ trích. "Chương trình phát sóng trực tiếp đã được phát sóng trực tuyến từ lâu, khiến mọi người háo hức. Nhưng ai sẽ có thời gian đến JD.com để xem phim hoạt hình nếu không có Lão Lưu trò chuyện ở đó?"

Ngược lại, ở nước ngoài, nhiều người dùng vẫn chưa tiếp xúc với phát trực tiếp và mức độ chấp nhận con người kỹ thuật số của họ cao hơn. Hơn nữa, tài năng phát trực tiếp chuyên nghiệp cực kỳ khan hiếm ở nước ngoài. Khi TikTok lần đầu tiên bắt đầu phát trực tiếp thương mại điện tử ở Đông Nam Á, một công ty TSP đã chiêu mộ toàn bộ nhân viên của một tiệm mát-xa để xây dựng một đội ngũ người dẫn chương trình.

Công ty này giải thích, "Một người dẫn chương trình giỏi cần có ngoại hình đẹp, tính cách cởi mở và khả năng diễn đạt lưu loát, và nhân viên phục vụ tại các tiệm mát-xa đáp ứng tốt nhất ba tiêu chí này".

Ngoài ra, các mô hình AI lớn còn có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các liên kết tìm kiếm, quảng cáo và khuyến mại cấp thấp của các nền tảng thương mại điện tử xuyên biên giới. Tại một cuộc họp truyền thông cách đây không lâu, Zhang Kaifu, phó chủ tịch Alibaba International, đã giới thiệu rằng tiến độ sử dụng các mô hình lớn để chuyển đổi tìm kiếm, quảng cáo và khuyến mãi tại Trung Quốc đang rất chậm. Các mô hình lớn chỉ có thể đóng vai trò trang trí chứ không thể phá vỡ kiến ​​trúc cơ bản. Ngược lại, lợi ích từ việc sử dụng các mô hình lớn để chuyển đổi tìm kiếm, quảng cáo và khuyến mại ở nước ngoài còn lớn hơn nhiều.

Bởi vì các công cụ tìm kiếm và quảng cáo truyền thống không được xây dựng dựa trên dữ liệu đa phương thức mà dựa vào dữ liệu hành vi. Dữ liệu về hành vi người dùng thương mại điện tử trong nước đã đủ phong phú và việc thêm một chút thông tin đa phương thức sẽ không giúp ích nhiều. Tuy nhiên, dữ liệu về hành vi người dùng ở nhiều quốc gia ở nước ngoài vẫn còn tương đối ít. Trong trường hợp này, việc chồng dữ liệu đa phương thức sẽ rất hữu ích trong việc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi người dùng.

Tuy nhiên, Zhang Kaifu cũng đề cập rằng việc cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm trên nền tảng thương mại điện tử thông qua các mô hình lớn liên quan đến hai vấn đề - hiểu ý định của người dùng và trích xuất các tính năng của sản phẩm.

Có hai vấn đề khó khăn ở đây. Một là làm thế nào để cân bằng độ chính xác và tốc độ phản hồi của kết quả tìm kiếm. "Nếu bạn sử dụng một số mô hình lớn hơn, mức độ khớp lệnh có thể được cải thiện, nhưng tốc độ phản hồi có thể không được đảm bảo. Lúc này, bạn phải đánh đổi một số thứ." Thứ hai là cách tóm tắt và diễn đạt tốt hơn các tính năng của sản phẩm. Điều này có thể đòi hỏi phải xây dựng lại toàn bộ quy trình phát hành sản phẩm, thay vì chỉ áp dụng một tập hợp các mô hình trên cơ sở hiện có.

Đây cũng là chủ đề mà Alibaba International cần suy nghĩ và tìm hiểu sâu hơn.

3. Thách thức lớn nhất là làm sao để các thương gia sử dụng nó

Các đặc điểm của thương mại điện tử xuyên biên giới, chẳng hạn như đa ngôn ngữ, liên kết dài và nhiều bước, mang lại cho AI nhiều không gian ứng dụng hơn. Tuy nhiên, là một công cụ năng suất tiên tiến, bản thân AI cũng có ngưỡng sử dụng nhất định. Làm sao để doanh nghiệp sử dụng nó cũng là câu hỏi cần phải trả lời trong quá trình phổ biến nó.

Khi nhìn vào nhiều công cụ năng suất tiên tiến trong lịch sử phát triển kinh doanh, thường có một nghịch lý: các doanh nghiệp vừa và nhỏ có nhu cầu lớn hơn về các công cụ năng suất tiên tiến, nhưng do thiếu vốn, nhân tài và các khía cạnh khác nên việc ứng dụng chúng thường tụt hậu so với các doanh nghiệp lớn. Kết quả là các công ty lớn cho rằng nó vô dụng, còn các công ty nhỏ thì không thể sử dụng nó. Làm sao chúng ta có thể thoát khỏi vòng luẩn quẩn này?

Trương Khai Phú tin rằng làn sóng cách mạng công nghệ AI này khác với các cuộc cách mạng công nghệ trước đây. AI có thể tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên và ngưỡng sử dụng của nó thấp hơn so với các công cụ CNTT trước đây. Khi đối mặt với các công cụ AI, các công ty lớn cần thay đổi quy trình tổ chức nội bộ để thích ứng, điều này khiến chúng khó sử dụng. Ngược lại, các công ty nhỏ sẽ linh hoạt hơn.

Về mặt thiết kế sản phẩm, Alibaba International cũng tìm cách tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh để các thương nhân có thể sử dụng dễ dàng. Lấy ví dụ về email bảo vệ khiếu nại hoàn tiền thẻ tín dụng đã giới thiệu ở trên, khi người bán tải xuống tài liệu ở chế độ nền, mọi thông tin có liên quan sẽ tự động được điền vào tài liệu và người bán không cần phải thực hiện bất kỳ thao tác không cần thiết nào.

Ngoài ra, so với thương mại điện tử trong nước, thương mại điện tử xuyên biên giới có tỷ lệ kinh doanh lưu trữ cao hơn. Theo mô hình lưu trữ, tất cả các thương nhân, bất kể quy mô, đều được nền tảng cung cấp các dịch vụ vận hành. Sau khi nhận được sự cho phép từ các thương gia, nền tảng có thể áp dụng các chức năng của AI vào mọi khía cạnh trong hoạt động kinh doanh của họ. Điều này có nghĩa là tỷ lệ sử dụng công cụ AI trong số các thương gia xuyên biên giới cao hơn nhiều so với các thương gia trong nước.

Theo tiết lộ chính thức của Alibaba International, AI tạo ra của công ty hiện đang hỗ trợ hơn 500.000 thương nhân trong hơn 40 kịch bản hoạt động thương mại điện tử. Kể từ khi ra mắt vào tháng 11 năm ngoái, khối lượng cuộc gọi hàng ngày của AI tạo sinh của Alibaba International đã tăng gấp đôi sau mỗi hai tháng. Lượng cuộc gọi trung bình hàng ngày hiện đã vượt quá 50 triệu lần và mô tả của hơn 100 triệu mặt hàng đã được tối ưu hóa thông qua AI.

Alibaba International đã tiến hành thử nghiệm A/B trên một số lượng đáng kể trong số hơn 40 kịch bản kinh doanh đã triển khai AI và nhận thấy rằng AI không chỉ giúp các thương nhân tiết kiệm chi phí lao động mà còn cải thiện tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi sản phẩm bằng cách cải thiện chất lượng nội dung. Trong các tình huống kinh doanh khác nhau, hiệu quả cải thiện hiệu quả mà AI mang lại cũng khác nhau. Ví dụ, trong hướng dẫn và lễ tân trước khi bán hàng, tỷ lệ chuyển đổi có thể tăng tới 30%, nhưng trong một số trường hợp, tỷ lệ này chỉ tăng 1-2 điểm.

Như chúng ta đều biết, AI là một con quái vật khổng lồ được nuôi dưỡng bằng dữ liệu. Chỉ khi được áp dụng vào các tình huống kinh doanh và liên tục hấp thụ nhiều dữ liệu khác nhau để đào tạo thì nó mới có thể phát triển nhanh hơn. Tuy nhiên, do hiệu suất kém của AI trong những ngày đầu và thực tế là thương mại điện tử trong nước đã đủ trưởng thành và các thương nhân thương mại điện tử không nhận thức rõ về giá trị của nó nên AI không được sử dụng rộng rãi trong kinh doanh thương mại điện tử, điều này hạn chế sự phát triển của nó.

Ngày nay, sự hợp tác giữa thương mại điện tử xuyên biên giới và AI đã phá vỡ thành công bế tắc này. Tôi tin rằng trong tương lai, sau khi các công cụ AI được hoàn thiện và phát triển trong thương mại điện tử xuyên biên giới, chúng sẽ có thể phản hồi tốt hơn cho thương mại điện tử trong nước. Lịch sử sao chép các mô hình thương mại điện tử tiên tiến trong nước sang thương mại điện tử xuyên biên giới thực sự có thể bị đảo ngược.

Tác giả | Lưu Vĩ Biên tập viên | Lin Juemin Bài viết này được viết bởi tác giả của Operation Party [Leifeng.com], tài khoản công khai WeChat: [Leifeng.com], bản gốc/được phép xuất bản trên Operation Party và nghiêm cấm mọi hành vi sao chép mà không được phép.

Hình ảnh tiêu đề được lấy từ Unsplash, dựa trên giao thức CC0.