Doanh nghiệp Hàn Quốc dùng AI 'đọc vị' khách hàng trước khi tung sản phẩm

Ảnh minh hoạ người tiêu dùng tổng hợp được các nhà bán lẻ sử dụng để đánh giá thị thường. Ảnh: The Korea Herald

Công nghệ này được sử dụng để dự đoán quyết định mua sắm, điều chỉnh giá và phát hiện những hạn chế tiềm ẩn trong trải nghiệm mua hàng.

Theo The Korea Herald, được gọi là “người tiêu dùng tổng hợp” (synthetic consumers), các khách hàng ảo này được thiết kế để mô phỏng hành vi mua sắm thực tế. Nhờ kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với dữ liệu người tiêu dùng, doanh nghiệp có thể thử nghiệm sản phẩm, chiến dịch tiếp thị và cách bố trí cửa hàng mà không mất nhiều thời gian, chi phí như các cuộc khảo sát truyền thống.

Lotte Members đang phát triển công nghệ này theo hướng cá nhân hóa. Từ tháng 7, công ty đã bắt đầu xây dựng mô hình “AI Twin Consumer” (bản sao AI của người tiêu dùng) cùng hai doanh nghiệp AI trong nước là Vibe Co và Zero to One Partners. Hệ thống kết hợp dữ liệu mua sắm của khoảng 45 triệu người dùng chương trình thành viên L.Point với dữ liệu từ mạng xã hội, nhằm phân tích không chỉ khách hàng mua gì mà còn cả lý do và bối cảnh dẫn đến hành vi tiêu dùng.

Cách tiếp cận này vượt ra ngoài các mô hình phân loại khách hàng truyền thống dựa trên những đặc điểm chung, chẳng hạn phụ nữ ở độ tuổi 30 hoặc nam giới ở độ tuổi 60. Các bản sao AI có thể tích hợp nhiều thuộc tính, từ hành vi mua sắm đến sở thích cá nhân, giúp doanh nghiệp thử nghiệm sản phẩm và ý tưởng tiếp thị trên các nhóm khách hàng ảo trước khi đưa ra thị trường.

Trong khi đó, các nền tảng thương mại điện tử sử dụng người tiêu dùng ảo theo hướng khác, tập trung đánh giá hành trình mua sắm của khách hàng.

Coupang và Naver đang thử nghiệm sử dụng người tiêu dùng tổng hợp trong nghiên cứu thị trường và kiểm thử trải nghiệm người dùng. Công nghệ này có thể mô phỏng cách khách hàng tìm kiếm, lựa chọn sản phẩm trên cửa hàng trực tuyến, phản ứng với thông tin sản phẩm hoặc gặp trở ngại trong quá trình mua sắm.

Thay vì chỉ dự đoán khách hàng có mua sản phẩm hay không, doanh nghiệp có thể mô phỏng toàn bộ hành trình mua hàng để xác định những điểm khiến khách hàng do dự, mất hứng thú hoặc hủy giao dịch.

BGF Retail, đơn vị vận hành chuỗi cửa hàng tiện lợi CU, đang mở rộng ứng dụng công nghệ sang các cửa hàng thực tế. Sau khi sử dụng người tiêu dùng tổng hợp để đánh giá ý tưởng sản phẩm mới, công ty đang phát triển các mô hình cửa hàng ảo nhằm thử nghiệm cách trưng bày sản phẩm, lưu lượng khách và danh mục hàng hóa trước khi áp dụng những thay đổi tại cửa hàng thực tế.

Công nghệ này cũng đang được thử nghiệm tại nhiều doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng. Các công ty thực phẩm như CJ Group, Daesang, Maeil Dairies, Pulmuone và Sangmidang Holdings đã tham gia các dự án thử nghiệm khái niệm với Intellicia, nhà cung cấp công nghệ người tiêu dùng tổng hợp.

Intellicia cho biết đã hoàn thành 120 dự án thử nghiệm với 50 công ty. Theo doanh nghiệp này, các nhóm người tiêu dùng ảo được xây dựng dựa trên dữ liệu từ phỏng vấn thực tế, khảo sát, đánh giá thương mại và thông tin trên mạng xã hội, thay vì chỉ được gán các đặc điểm nhân khẩu học. Trong các bài kiểm tra chuẩn, công ty cho biết kết quả mô phỏng có mức độ tương quan lên tới 91,2% với kết quả khảo sát thực tế trên 500 người tiêu dùng.

Một đại diện doanh nghiệp bán lẻ nhận định, trong bối cảnh xu hướng tiêu dùng có thể xuất hiện rồi biến mất chỉ trong vài tuần, các nhóm người tiêu dùng tổng hợp do AI tạo ra giúp doanh nghiệp thu thập thông tin mà không cần tuyển chọn nhóm khách hàng thực tế để khảo sát và phân tích phản hồi mỗi khi điều chỉnh ý tưởng sản phẩm.

Theo đại diện này, khi công nghệ tiếp tục phát triển, các nhà bán lẻ có thể ngày càng dựa vào AI để sàng lọc những ý tưởng kém khả thi, hoàn thiện sản phẩm và mô phỏng trải nghiệm khách hàng trước khi đầu tư vào sản xuất, quảng cáo hoặc điều chỉnh cửa hàng. Về lâu dài, công nghệ này có thể giúp doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu từ các nhóm khách hàng ảo quy mô lớn.