AI và mạng xã hội tái định hình hành trình mua sắm của người tiêu dùng Việt

Theo ông Đoàn Phú Cường, giảng viên ngành Truyền thông chuyên nghiệp, Đại học RMIT Việt Nam, hành trình mua sắm đang chuyển từ mô hình tương đối tuyến tính sang đa điểm chạm, trong đó ranh giới giữa nội dung giải trí, thông tin và thương mại ngày càng mờ nhạt.

“Vài năm trước, hành trình mua sắm thường bắt đầu khi người tiêu dùng nhận ra nhu cầu, sau đó chủ động tìm kiếm trên Google hoặc các sàn thương mại điện tử để so sánh giá và lựa chọn sản phẩm. Hiện nay, họ có thể bắt gặp một sản phẩm qua video TikTok, livestream của người có ảnh hưởng hoặc nội dung do bạn bè chia sẻ, ngay cả khi chưa có ý định mua sắm ban đầu. Nội dung trên mạng xã hội không chỉ cung cấp thông tin mà còn có khả năng khơi gợi nhu cầu và thúc đẩy quyết định mua hàng”, ông Cường phân tích.

Ông Đoàn Phú Cường, giảng viên ngành Truyền thông chuyên nghiệp, Đại học RMIT Việt Nam (Hình: RMIT)

Theo khảo sát của PwC, 58% người tiêu dùng tại Việt Nam được hỏi cho biết họ từng được người có ảnh hưởng trên mạng xã hội thuyết phục mua một sản phẩm hoặc dịch vụ. 

Song song đó, AI đang trở thành một công cụ hỗ trợ người tiêu dùng trong quá trình nghiên cứu và đánh giá sản phẩm. Khảo sát của Q&Me về hành vi sử dụng AI khi mua sắm tại Việt Nam, thực hiện với 200 người từ 20 đến 49 tuổi tại Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội, cho thấy 62% người tham gia thường xuyên hoặc luôn hỏi AI trước khi mua hàng. Đáng chú ý, 50% cho biết AI giúp họ biết đến nhiều thương hiệu mới hơn. 

Theo ông Cường, AI cũng đang thay đổi cách thương hiệu tiếp cận khách hàng. Các nền tảng quảng cáo số ứng dụng học máy và học sâu để phân tích tín hiệu hành vi, dự đoán khả năng mua hàng và tối ưu hóa việc phân phối nội dung quảng cáo. Báo cáo của IAB Europe cho thấy 85% doanh nghiệp tham gia khảo sát tại các thị trường châu Âu đã ứng dụng AI trong marketing, trong đó nhắm chọn đối tượng mục tiêu là một trong những ứng dụng phổ biến nhất. 

Một nghiên cứu cũng ghi nhận quảng cáo video cá nhân hóa bằng AI tạo sinh giúp tăng mức độ tương tác từ 6-9 điểm phần trăm so với các hình thức quảng cáo không sử dụng AI trong một thử nghiệm thực tế với doanh nghiệp thương mại điện tử tại Ấn Độ. 

NGƯỜI TIÊU DÙNG CẦN KIỂM CHỨNG THÔNG TIN QUA NHIỀU NGUỒN

Theo ông Cường, thách thức lớn nhất hiện nay là phân biệt giữa thông tin đáng tin cậy với nội dung mang tính thuyết phục thương mại hoặc thông tin sai lệch.

Đối với người có ảnh hưởng, một lời giới thiệu có thể chịu ảnh hưởng từ hợp đồng quảng cáo, hoa hồng liên kết hoặc những lợi ích tài chính khác. Với đánh giá trực tuyến, các phản hồi giả, được tài trợ hoặc chỉ tập trung vào mặt tích cực có thể tạo ra nhận thức sai lệch về chất lượng sản phẩm.

Trong khi đó, AI có thể đưa ra câu trả lời nghe rất thuyết phục nhưng chứa thông tin không chính xác, dữ liệu lỗi thời hoặc những nhận định thiếu căn cứ.

“Một nguyên tắc quan trọng là nhiều nguồn cùng lặp lại một thông tin không có nghĩa thông tin đó đã được kiểm chứng độc lập. AI có thể tham khảo chính những bài quảng cáo hoặc đánh giá thiếu tin cậy mà người tiêu dùng đang cố xác minh. Vì vậy, việc đối chiếu với nguồn thông tin gốc quan trọng hơn việc chỉ tìm thấy nhiều kết quả có cùng nội dung”, ông Cường lưu ý.

Để hạn chế rủi ro, người tiêu dùng nên kiểm tra xem người có ảnh hưởng có nhận tài trợ hay không, tham khảo đánh giá chi tiết từ nhiều nguồn, ưu tiên phản hồi có bằng chứng sử dụng thực tế và đối chiếu thông tin với nhà sản xuất. Khi sử dụng AI, cần kiểm tra các nguồn được trích dẫn thay vì mặc định câu trả lời là chính xác. Đặc biệt, với những quyết định liên quan đến tài chính, sức khỏe hoặc an toàn cá nhân, người mua nên ưu tiên tư vấn từ các nguồn chuyên môn có thẩm quyền.

Trước các đợt khuyến mãi lớn dịp cuối năm, ông Cường đề xuất người tiêu dùng áp dụng nguyên tắc “Giá thật – Hàng thật – Nhu cầu thật” để tránh những quyết định mua sắm cảm tính.

Thứ nhất, cần kiểm tra giá thật thay vì chỉ nhìn vào tỉ lệ giảm giá được quảng cáo. Người mua nên so sánh giá với lịch sử giá nếu có, giá tại các nhà bán hàng uy tín khác và tổng chi phí phải trả sau khi tính phí vận chuyển, điều kiện áp dụng mã giảm giá cùng các khoản liên quan. Một mức giảm 50% không thực sự hấp dẫn nếu giá tham chiếu ban đầu đã bị đẩy lên cao.

Thứ hai, cần xác minh hàng hóa và người bán thông qua lịch sử hoạt động, thông tin sản phẩm, đánh giá có bằng chứng cụ thể, chính sách bảo hành và đổi trả. Người mua cũng nên thận trọng với sản phẩm có giá thấp bất thường hoặc yêu cầu thanh toán bên ngoài nền tảng.

Thứ ba, cần xác định nhu cầu thật bằng cách đặt ngân sách và tiêu chí lựa chọn trước khi tham gia chương trình khuyến mãi. Người mua có thể tự hỏi liệu mình có còn muốn sở hữu sản phẩm đó nếu không có đồng hồ đếm ngược, thông báo sắp hết hàng hay lời kêu gọi mua ngay.

“Các chương trình khuyến mãi có thể mang lại giá trị thực, nhưng những thông điệp tạo cảm giác cấp bách thường khiến người tiêu dùng rút ngắn thời gian cân nhắc và dễ đưa ra quyết định cảm tính. Mục tiêu là đảm bảo quyết định mua sắm dựa trên giá trị thực tế thay vì áp lực tâm lý”, ông Cường chia sẻ.

 THẤU HIỂU NHU CẦU, XÂY DỰNG NIỀM TIN VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KINH DOANH CÓ THỂ ĐO LƯỜNG

Các doanh nghiệp cũng cần điều chỉnh cách tiếp cận trong bối cảnh hành trình mua sắm ngày càng phân tán trên nhiều nền tảng. Theo ông Cường, lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI không chỉ nằm ở khả năng tiếp cận đúng người tiêu dùng, mà còn ở việc thấu hiểu nhu cầu, xây dựng niềm tin và tạo ra giá trị kinh doanh có thể đo lường.

Trước hết, thương hiệu cần minh bạch về quảng cáo và quan hệ hợp tác với người có ảnh hưởng, cung cấp thông tin chính xác về giá, thành phần, công dụng, bảo hành và điều kiện khuyến mãi, đồng thời khuyến khích đánh giá chân thực và xử lý khiếu nại có trách nhiệm.

Khi AI ngày càng tham gia vào quá trình tìm kiếm và khám phá sản phẩm, việc xây dựng nội dung rõ ràng, nhất quán và có thể kiểm chứng cũng trở nên quan trọng hơn. Điều này giúp cả người tiêu dùng lẫn các hệ thống AI tiếp cận và diễn giải thông tin chính xác về sản phẩm.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần đánh giá hiệu quả marketing vượt ra ngoài những chỉ số quen thuộc như lượt xem, lượt nhấp và mức độ tương tác. Các chỉ số cần theo dõi thêm bao gồm tỉ lệ chuyển đổi, chi phí thu hút khách hàng, doanh số gia tăng, tỷ lệ mua lại và giá trị vòng đời khách hàng.

Chẳng hạn, một chiến dịch sử dụng người có ảnh hưởng có thể tạo ra hàng triệu lượt xem nhưng không mang lại doanh số gia tăng tương xứng hoặc không thu hút được những khách hàng có khả năng mua lại. Khi đó, thương hiệu cần đánh giá lại hiệu quả đầu tư thay vì chỉ dựa vào các chỉ số tương tác. Những thử nghiệm so sánh nhóm tiếp xúc với quảng cáo và nhóm đối chứng, khi được thiết kế phù hợp, có thể giúp doanh nghiệp xác định phần doanh số thực sự phát sinh nhờ chiến dịch.

“Trong bối cảnh hành trình mua sắm trải dài trên nhiều nền tảng, việc quy toàn bộ kết quả cho một kênh quảng cáo riêng lẻ ngày càng khó khăn. Thương hiệu cần kết hợp dữ liệu bán hàng, nghiên cứu người tiêu dùng và các phương pháp đo lường tác động gia tăng để có cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả marketing”, ông Cường nhấn mạnh.