Dịch vụ 
Công nghệ 
Về Renova 
Khách hàng 
PNJ - Phu Nhuan Jewelry Joint Stock Company
PNJ: Nâng tầm trải nghiệm mua sắm với công nghệ Search Intent và Visual Search sử dụng Gen AI trên AWS
PNJ hợp tác cùng Renova Cloud xây dựng công nghệ Search Intent và Visual Search sử dụng Gen AI trên AWS, giúp khách hàng tìm trang sức bằng ngôn ngữ tự nhiên và hình ảnh, nhanh hơn và cá nhân hóa hơn.
Công nghiệp
Bán lẻ - Trang sức
Công nghệ
TỔNG QUAN
Là một trong những thương hiệu trang sức biểu tượng tại Việt Nam, PNJ đã xây dựng danh tiếng về tay nghề thủ công, sự tinh tế và trải nghiệm khách hàng vượt trội. Với sự chuyển dịch nhanh chóng sang mua sắm trực tuyến, PNJ mong muốn định nghĩa lại cách khách hàng tìm kiếm sản phẩm online – vượt ra khỏi phương thức tìm kiếm bằng văn bản truyền thống, để hướng tới trải nghiệm tìm kiếm hàng hóa một cách trực quan hơn, dựa trên hình ảnh và được gợi ý bởi AI.
Muốn hiện thực hóa tầm nhìn này, PNJ đã hợp tác với Renova Cloud để xây dựng Công nghệ Search Intent và Visual Intent sử dụng Gen AI trên AWS (Amazon Web Services). Hệ thống hiện đại, đa phương thức (multimodal) này cho phép khách hàng tìm kiếm trang sức bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong đời thường, ảnh tải lên hoặc kết hợp cả hai phương thức, mở ra một cấp độ mới, vừa tiện lợi và cá nhân hóa hơn cho trải nghiệm mua sắm.
THÁCH THỨC CHÍNH
- Danh mục sản phẩm ngày càng lớn và khó quản lý: PNJ liên tục ra mắt các bộ sưu tập mới với số lượng sản phẩm rất lớn. Nhiều sản phẩm chỉ khác nhau ở những chi tiết nhỏ về thiết kế, khiến cả khách hàng và nhân viên bán hàng gặp khó khăn khi tìm kiếm, so sánh và chọn đúng sản phẩm bằng các công cụ truyền thống.
- Nhân viên bán hàng mất nhiều thời gian để hiểu sản phẩm: Số lượng sản phẩm nhiều và khó phân biệt làm quá trình đào tạo nhân viên mới kéo dài hơn. Điều này khiến họ chậm nắm bắt thông tin, thiếu tự tin khi tư vấn và ảnh hưởng đến hiệu quả bán hàng.
- Trải nghiệm tìm kiếm chưa đáp ứng nhu cầu của khách hàng online: Cách tìm kiếm theo từ khóa hoặc danh mục thông thường chưa phù hợp với đặc thù trang sức – nơi khách hàng quan tâm nhiều đến cảm nhận, hình dáng và phong cách. Kết quả là khách hàng khó tìm được sản phẩm đúng ý.
- Quá trình tìm và chọn sản phẩm còn nhiều bất tiện: Khách hàng phải xem rất nhiều sản phẩm và tự so sánh thủ công, dễ gây mệt mỏi, mất thời gian và khó thu hẹp lựa chọn theo phong cách, kiểu dáng hay gu thẩm mỹ mong muốn.
- Bỏ lỡ cơ hội tương tác và bán hàng: Việc thiếu công cụ hỗ trợ tìm kiếm theo hình ảnh và ý định mua khiến nhiều khách hàng rời đi sớm, làm giảm mức độ tương tác và hiệu quả tổng thể của hành trình mua sắm.
GIẢI PHÁP
Để giải quyết những thách thức này, PNJ và Renova Cloud đã thiết kế một Nền tảng tìm kiếm Multimodal Gen AI, sẵn sàng áp dụng thực tế trong các kênh thương mại của PNJ, có khả năng mang lại trải nghiệm tìm kiếm sản phẩm một cách nhanh chóng, thông minh và cá nhân hóa.
1. Kiến trúc & Triển khai
Giải pháp này tích hợp nhiều dịch vụ do AWS quản lý vào một quy trình tìm kiếm thống nhất:
- Amazon Bedrock: Tạo ra các mã nhúng (embeddings) cho hình ảnh và văn bản, làm phong phú dữ liệu sản phẩm bằng các mô tả trực quan do AI tạo ra, và cung cấp khả năng khớp ý định đa phương thức (multimodal intent matching).
- Amazon OpenSearch Service (cơ sở dữ liệu vector): Lưu trữ và lập chỉ mục (index) các vector nhúng để tìm kiếm tương đồng quy mô lớn trên toàn bộ danh mục sản phẩm phong phú của PNJ.
- Amazon S3: Đóng vai trò là nơi lưu trữ trung tâm cho hình ảnh sản phẩm và hình ảnh khách hàng đã tải lên, cũng như các tệp metadata sản phẩm.
- AWS Lambda & Step Functions: Lớp xử lý và điều phối lõi, chịu trách nhiệm điều phối luồng tiền xử lý dữ liệu cho các nguồn dữ liệu mới được ingest, đồng thời hỗ trợ tạo khuyến nghị truy vấn.
- Amazon API Gateway: Cung cấp điểm truy cập cho lưu lượng API được bảo mật giữa phía máy khách và máy chủ.
- Amazon CloudWatch + AWS X-Ray: Khả năng giám sát và quan sát hệ thống toàn diện, giúp đội ngũ PNJ theo dõi hiệu năng, độ ổn định và truy vết hệ thống một cách xuyên suốt.
- Amazon DynamoDB: Lưu trữ metadata của hệ thống cho từng giai đoạn xử lý để theo dõi và giám sát.
- AWS Secrets Manager, IAM & KMS: IAM quản lý quyền truy cập, KMS mã hóa dữ liệu, và Secrets Manager bảo vệ thông tin xác thực – tạo thành nền tảng bảo mật của kiến trúc hệ thống.
2. Khả năng tìm kiếm được cung cấp
- Tìm kiếm bằng hình ảnh (Image Search): Khách hàng tải ảnh trang sức lên để tìm ngay các kiểu dáng tương tự.
- Tìm kiếm theo chủ đích (Intent Search): Hệ thống có thể hiểu ý định tìm kiếm từ truy vấn được biểu đạt bằng ngôn ngữ của người dùng – từ phong cách, kiểu dáng, chất liệu, dịp sử dụng hay sở thích thiết kế.
- Hybrid Search: Kết hợp tìm kiếm bằng hình ảnh và văn bản để cho ra kết quả phù hợp nhất (Ví dụ: ‘Chiếc nhẫn tương tự nhưng màu vàng hồng’).
- Tự động làm giàu metadata: Gen AI tự động tạo các mô tả hình ảnh chuẩn, giúp tối ưu độ chính xác của catalog và nâng cao chất lượng phân tích về sau.
LỢI ÍCH
1. Tác động Tài chính
Tăng tốc khả năng sẵn sàng bán hàng & Giảm chi phí đào tạo:
Trong môi trường bán lẻ truyền thống, nhân viên bán hàng thường phải ghi nhớ khối lượng lớn danh mục sản phẩm cùng các thuộc tính sản phẩm phức tạp. Khi PNJ liên tục ra mắt các bộ sưu tập trang sức mới với hàng trăm SKU, cách tiếp cận này dẫn đến chu kỳ onboarding kéo dài, chi phí đào tạo tăng cao và chất lượng tư vấn sản phẩm thiếu nhất quán. Thông thường, nhân viên bán hàng mới cần khoảng 4–6 tuần để làm quen với danh mục sản phẩm và tự tin tư vấn cho khách hàng.
Bằng cách triển khai nền tảng Intent Search và Visual Search ứng dụng GenAI, nhân viên bán hàng có thể ngay lập tức truy xuất các sản phẩm phù hợp thông qua mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc hình ảnh tham chiếu. Hệ thống đạt độ chính xác Top-3 lên tới 88.5%, giúp cả nhân viên giàu kinh nghiệm lẫn nhân viên mới nhanh chóng xác định sản phẩm phù hợp mà không cần phải tìm kiếm thủ công trong các danh mục lớn.
Hoạt động như một công cụ tăng cường tri thức bằng AI (AI-assisted knowledge augmentation), giải pháp giúp giảm sự phụ thuộc vào việc ghi nhớ, đồng thời cho phép nhân viên truy cập kiến thức sản phẩm theo thời gian thực, từ đó rút ngắn đáng kể thời gian để đạt được trạng thái sẵn sàng bán hàng.
Kết quả kinh doanh:
- Giảm 20–25% thời gian onboarding và đào tạo cho nhân viên bán hàng mới so với chu kỳ học tập truyền thống 4–6 tuần
- Khả năng tìm kiếm sản phẩm nhanh hơn giúp nhân viên tập trung vào tương tác khách hàng và tư vấn cá nhân hóa, thay vì tìm kiếm thủ công trong catalog
- Khả năng truy cập thông tin sản phẩm tốt hơn giúp tăng cơ hội chuyển đổi trong quá trình tư vấn tại cửa hàng.
2. Hiệu quả Vận hành
Loại bỏ việc điều hướng catalog thủ công và tình trạng tìm kiếm rời rạc:
Trước đây, việc tìm kiếm sản phẩm thường yêu cầu truy cập nhiều hệ thống catalog, tài liệu sản phẩm và các công cụ nội bộ khác nhau — gây ra sự gián đoạn trong trải nghiệm cho cả khách hàng và nhân viên bán hàng.
Nền tảng Intent Search và Visual Search ứng dụng AI giúp hợp nhất trải nghiệm tìm kiếm sản phẩm trên cả kênh số và kênh bán lẻ vật lý, cho phép khám phá sản phẩm nhanh chóng và trực quan dựa trên ý định tìm kiếm của khách hàng và hình ảnh tham chiếu.
Cải thiện vận hành:
- Multimodal search kết hợp văn bản và hình ảnh nhất quán trên các kênh thương mại điện tử, ứng dụng di động và các kênh bán hàng số.
- Kiến trúc có khả năng mở rộng cao, hỗ trợ hàng triệu SKU với khả năng truy xuất tốc độ cao và chất lượng kết quả ổn định.
- Dashboard phân tích theo thời gian thực giúp các Product Manager và chủ sở hữu P&L theo dõi ý định khách hàng, xu hướng nhu cầu và hành vi tìm kiếm
- Workflow tự động làm giàu dữ liệu catalog giúp cải thiện chất lượng dữ liệu sản phẩm và giảm khối lượng công việc quản lý dữ liệu thủ công
3. Cải thiện Hiệu suất
Tư vấn khách hàng nhanh hơn & nâng cao trải nghiệm mua sắm:
Việc tra cứu sản phẩm chậm và các đề xuất thiếu rõ ràng thường là nguyên nhân dẫn đến gián đoạn hành trình khách hàng (customer journey drop-off) trong cả môi trường bán hàng trực tuyến lẫn tư vấn trực tiếp tại cửa hàng.
Nhờ tối ưu hóa pipeline AI retrieval và inference, hệ thống có thể cung cấp kết quả tìm kiếm với thời gian phản hồi dưới 5 giây cho mọi hình thức truy vấn, giúp rút ngắn quá trình khám phá sản phẩm và nâng cao hiệu quả tư vấn.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng:
- Rút ngắn chu kỳ tư vấn sản phẩm xuống dưới 20 phút cho mỗi lần tương tác với khách hàng
- Phản hồi nhanh hơn giúp cải thiện cả trải nghiệm tư vấn tại cửa hàng và khám phá sản phẩm trực tuyến
- So sánh mức độ tương đồng dựa trên AI giúp nâng cao độ liên quan của kết quả tìm kiếm cho cả truy vấn bằng hình ảnh và văn bản
- Hệ thống nhận diện hình ảnh mạnh mẽ, xử lý tốt sự thay đổi về ánh sáng, góc chụp, và chất lượng ảnh.
Chỉ số hiệu năng:
- 88.5% độ chính xác Top-3 trong kết quả tìm kiếm
- Thời gian phản hồi trung bình dưới 5 giây
- Giảm 20–25% thời gian onboarding cho nhân viên bán hàng mới
- Giảm tỷ lệ gián đoạn hành trình khách hàng trong quá trình khám phá sản phẩm
KẾT LUẬN
Bằng việc hợp tác với Renova Cloud, PNJ đã tiến một bước trong việc tái định nghĩa trải nghiệm mua sắm trực tuyến tại Việt Nam, đặc biệt đối với mặt hàng trang sức. Công nghệ Search Intent và Visual Search sử dụng Gen AI trên AWS mang lại trải nghiệm tìm kiếm sản phẩm hiện đại, trực quan và được cá nhân hóa cao, đáp ứng đúng kỳ vọng của khách hàng ngày nay.
Giải pháp này không chỉ cải thiện hiệu suất tìm kiếm sản phẩm trên toàn bộ các kênh online, mà còn đặt nền móng vững chắc cho các đổi mới trong tương lai – bao gồm đề xuất cá nhân hóa, phân tích phong cách nâng cao và trải nghiệm mua sắm ảo được hỗ trợ bằng AI. Nhờ đó, PNJ hiện đang dẫn đầu trong công cuộc hiện đại hóa quy trình bán lẻ, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho ngành trang sức tại Đông Nam Á.
Tìm hiểu thêm → cách ThiSo Mall nâng tầm trải nghiệm mua sắm toàn diện trong 15 ngày với AWS
Liên hệ với Renova Cloud để hiểu thêm các giải pháp có thể phát triển tổ chức của bạn
