Công cụ đề xuất sản phẩm dựa trên AI

Cung cấp các đề xuất sản phẩm theo thời gian thực, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên các nền tảng web, di động và đa kênh để tăng cường sự tương tác, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng lòng trung thành của khách hàng.

Được xây dựng trên AWS, giải pháp linh hoạt và có khả năng mở rộng này cho phép các nhà bán lẻ cá nhân hóa từng điểm chạm trực tuyến bằng dữ liệu khách hàng và học máy—mà không cần kiến thức chuyên sâu về AI trong nội bộ.

Thách Thức

Ngày nay, người tiêu dùng mong muốn có những trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa và mượt mà trên mọi điểm chạm trực tuyến. Tuy nhiên, nhiều nhà bán lẻ đang gặp phải các vấn đề như dữ liệu bị phân tán, nền tảng không linh hoạt và không thể triển khai cá nhân hóa thời gian thực trên quy mô lớn, dẫn đến việc thất thoát doanh thu và giảm lòng trung thành của khách hàng.

Tổng Quan Giải Pháp

Với các giải pháp Gen AI từ AWS, các nhà bán lẻ có thể tăng tốc tính năng cá nhân hóa thông qua các dịch vụ như Amazon Bedrock, Foundation Model (FM), Amazon Personalize, giúp tạo ra các đề xuất sản phẩm theo thời gian thực mà không yêu cầu chuyên môn về ML. Giải pháp mô-đun này, với phương pháp API-first, dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện có, giúp các nhà bán lẻ nhanh chóng xây dựng các trải nghiệm khách hàng tập trung vào trải nghiệm cá nhân và có khả năng mở rộng.

Giải pháp có thể được tích hợp trên các trang web, ứng dụng di động, email và ki-ốt, cho phép tương tác nhất quán và cá nhân hóa trên tất cả các kênh.

Các Tính Năng Cốt Lõi

• Giải pháp cá nhân hóa theo thời gian thực ở quy mô lớn: Điều chỉnh tức thời các đề xuất sản phẩm cho mỗi người tiêu dùng bằng các mô hình AI dựa trên hành vi, sở thích và ngữ cảnh.
• Thống nhất dữ liệu khách hàng và sản phẩm: Phá bỏ các dữ liệu phân tán đơn lẻ bằng cách tổng hợp các tương tác của khách hàng và danh mục sản phẩm vào một nền tảng đám mây tập trung—khiến cho việc cá nhân hóa thông minh hơn.
• Tích hợp các kênh một cách linh hoạt: Dễ dàng nhúng các đề xuất vào trang web, ứng dụng di động, email và các điểm tiếp xúc khác bằng API—mà không cần đại tu nền tảng hiện có của bạn.
• Trải nghiệm tự động, phản ứng nhanh: Cập nhật động các đề xuất khi khách hàng tương tác trong thời gian thực, tạo ra hành trình mượt mà và hấp dẫn từ lần truy cập đầu tiên đến khi thanh toán.
• Phạm vi tiếp cận toàn cầu với khả năng mở rộng được tích hợp sẵn: Cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa nhất quán, hiệu suất cao cho khách hàng ở bất kỳ đâu trên thế giới—ngay cả trong các sự kiện có lưu lượng truy cập cao như giảm giá hoặc khuyến mãi ngày lễ.

Giá Trị Kinh Doanh

• Tăng tỉ lệ chuyển đổi khoảng 20–35% thông qua cá nhân hóa dựa trên AI.
• Tăng kích thước giỏ hàng thông qua việc bán chéo/bán thêm được hỗ trợ bởi AI.
• Giảm tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng của khách hàng thông qua hành trình người dùng được cá nhân hóa, và phù hợp hơn.
• Tăng tốc thời gian hoàn thành mục tiêu với chi phí cơ sở hạ tầng tối thiểu.
• Khả năng mở rộng và tối ưu hóa chi phí tích hợp sẵn thông qua mô hình trả tiền theo mức sử dụng.

Ứng Dụng

• Đề xuất sản phẩm và nội dung trên web/di động (trang chi tiết sản phẩm – PDP, trang chủ, giỏ hàng).
• Chiến dịch email với hành trình cá nhân hóa đa dạng các sản phẩm.
• Các mô-đun “Bạn có thể thích” và “Khách hàng cũng đã mua”.
• Tìm kiếm và quảng cáo sản phẩm được cá nhân hóa.
• Trải nghiệm đa kênh trên di động, ki-ốt và trung tâm liên lạc.

Danh Sách Kiểm Tra Mức Độ Sẵn Sàng Triển Khai POC Của Khách Hàng

Để bắt đầu tiến trình POC cho công cụ đề xuất cá nhân hóa, hãy đảm bảo tính sẵn sàng của các mục sau:

• Dữ liệu tương tác của khách hàng (ví dụ: nhấp chuột, lượt xem, thêm vào giỏ hàng, mua hàng) ở định dạng CSV, JSON hoặc cơ sở dữ liệu.
• Danh mục sản phẩm với siêu dữ liệu (tên, mô tả, danh mục, tình trạng còn hàng, v.v.).
• Mã định danh người dùng (có thể ẩn danh nếu cần) để ánh xạ hành vi với người dùng.
• Quyền truy cập vào công nghệ tiếp thị hoặc thương mại điện tử (CMS, API cửa hàng, ESP, v.v.).
• Các điểm tiếp xúc mục tiêu được xác định (ví dụ: trang chủ, PDP, email) để triển khai đề xuất.
• Sự đồng thuận của các bên liên quan nội bộ (ví dụ: chủ sản phẩm, trưởng nhóm thương mại điện tử, kỹ sư dữ liệu).
• Tiêu chí thành công: Nêu rõ kết quả kỹ thuật cơ bản cần thiết để POC thành công.

Kiến Trúc, Ước Tính Chi Phí, Tiến Độ POC

Kiến trúc

Ước tính chi phí

Giả định

Tiến độ POC