Khách hàng tùy chỉnh của bạn vừa nhấp vào 'Thêm vào giỏ hàng'.
Nhưng công cụ định giá của bạn chưa được cập nhật kể từ tuần trước, dữ liệu kho hàng của bạn không đồng bộ và ứng dụng giao hàng của bạn vẫn chưa biết nên lấy hàng từ kho nào.
Tất cả kết quả này dẫn đến đơn đặt hàng bị trì hoãn, khách hàng không hài lòng và mất doanh số.
Khi hệ thống công nghệ AI của bạn không được kết nối, mỗi hệ thống thực hiện công việc độc lập. Các nhóm lãng phí thời gian vào việc theo dõi báo cáo, đối chiếu số và khắc phục vấn đề mà tự động hóa AI có thể dễ dàng xử lý.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về bộ công cụ AI phù hợp cho các thương hiệu thương mại điện tử, chức năng của từng lớp trong bộ công cụ, và cách các công cụ như ClickUp có thể kết hợp tất cả lại với nhau. 🎯
Các thành phần chính của bộ công cụ AI cho thương mại điện tử
Tại cốt lõi, mỗi bộ công cụ AI cho thương mại điện tử đều có ba thành phần chính:
- Hệ thống Front
- Hệ thống back-end
- Các thành phần hỗ trợ
Hãy phân tích từng phần để bạn có thể hiểu cách các lớp front-end, back-end và các lớp hỗ trợ thực hiện công việc cùng nhau để mang lại kết quả thực tế.
Các thành phần Front
Các thành phần AI phía trước (front-end) định hình những gì người mua hàng nhìn thấy, cảm nhận và trải nghiệm. Những công cụ này tối ưu hóa tương tác, cá nhân hóa nội dung và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi theo thời gian thực.
- Công cụ tạo nội dung AI: Tạo mô tả sản phẩm, nội dung quảng cáo và chiến dịch email chất lượng cao với quy mô lớn. Các công cụ tạo/lập nội dung AI như ClickUp AI, Jasper hoặc Copy.ai có thể học được giọng điệu thương hiệu của bạn và tạo ra các biến thể cho thử nghiệm A/B.
- Công cụ cá nhân hóa AI: Cung cấp các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, bố cục trang chủ động và các ưu đãi thời gian thực dựa trên hành vi và dữ liệu mua hàng của khách hàng. Các công cụ như Bloomreach hoặc Dynamic Yield giúp tùy chỉnh giao diện cửa hàng cho từng khách truy cập.
- Tự động hóa tiếp thị AI: Quản lý các chiến dịch trên email, tin nhắn SMS và các kênh trả phí. Các nền tảng như Klaviyo sử dụng công cụ phân tích dự đoán để kích hoạt các luồng tự động, như khôi phục giỏ hàng hoặc đề xuất sản phẩm tiếp theo.
🧠 Thông tin thú vị: Vào tháng 8 năm 1994, Phil Brandenberger đã mua một đĩa CD của Sting trên NetMarket, đánh dấu giao dịch thương mại điện tử đầu tiên trên thế giới. Cú nhấp chuột đó đã khởi đầu cho một nền kinh tế kỹ thuật số trị giá hàng nghìn tỷ đô la.
Các thành phần phía sau (back-end)
Hệ thống back-end là nơi trí tuệ gặp gỡ thực thi. Các thành phần này quản lý dữ liệu của bạn, tối ưu hóa kho hàng và dự báo nhu cầu, tất cả đều quan trọng cho lợi nhuận và khả năng mở rộng.
- Lớp dữ liệu và phân tích: Tập hợp tất cả dữ liệu từ đơn đặt hàng, lưu lượng truy cập, CRM và kho hàng vào một nguồn dữ liệu thống nhất bằng cách sử dụng Google BigQuery, Segment hoặc Snowflake. Những nhà cung cấp này cung cấp thông tin chính xác cho các chiến dịch tiếp thị, dự báo nhu cầu và đang theo dõi dữ liệu hiệu suất.
- Công cụ định giá và quản lý kho hàng được hỗ trợ bởi AI: Dự đoán nhu cầu, cài đặt giá động và ngăn chặn tình trạng hết hàng với các công cụ như DataRobot hoặc Inventory Planner, cân bằng giữa lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng.
- Tự động hóa hoạt động và giao hàng: Tự động hóa việc định tuyến đơn đặt hàng, logistics và phối hợp với nhà cung cấp bằng các công cụ như FluentCommerce hoặc Shippo. Các công cụ này đảm bảo giao hàng nhanh chóng, miễn phí lỗi và khả năng hiển thị thời gian thực trên toàn bộ chuỗi cung ứng của bạn.
Các lớp chức năng đa dạng
Các lớp này giúp hệ thống AI của bạn hoạt động trơn tru, đảm bảo luồng thông tin được truyền tải mượt mà giữa các công cụ và nhóm. Các công cụ như ClickUp giúp tập trung đang theo dõi dự án, tăng cường khả năng hiển thị dữ liệu và kích hoạt quy trình tự động hóa.
🔍 Bạn có biết? AI đã trải qua hai "mùa đông" (vào thập niên 1970 và cuối thập niên 1980) khi nguồn vốn và lãi suất sụt giảm vì máy tính lúc đó chưa đủ mạnh để hỗ trợ các ý tưởng lớn.
Lợi ích của một bộ công cụ AI thống nhất cho thương mại điện tử
Một hệ thống AI được xây dựng tốt tạo ra một hệ sinh thái kết nối, nơi các quyết định, dữ liệu và nhóm làm việc đồng bộ. Dưới đây là cách nó hoạt động trong thực tế:
Hoạt động được tối ưu hóa và giảm thiểu các công việc thủ công.
Một hệ thống tích hợp giúp loại bỏ các bước chuyển giao dư thừa và các công việc lặp lại giữa các bộ phận. Khi hệ thống CRM, hệ thống quản lý kho hàng và các công cụ tiếp thị AI của bạn kết nối một cách liền mạch, các cập nhật sẽ được tự động luồng.
🔍 Bạn có biết? Năm 1997, Coca-Cola đã lắp đặt các máy bán hàng tự động tại Phần Lan cho phép thanh toán qua tin nhắn SMS. Điều này khiến nó trở thành một trong những ví dụ sớm nhất về thương mại di động (m-commerce).
Ra quyết định thông minh dựa trên thông tin thời gian thực
Với phân tích được hỗ trợ bởi AI và bảng điều khiển trực tiếp, nhóm của bạn có thể phát hiện ngay lập tức những thay đổi về nhu cầu, bất thường về giá cả hoặc biến động trong hiệu suất chiến dịch khi chúng xảy ra. Đối tượng/kỳ/phiên bản, nếu một sản phẩm đột ngột tăng trưởng mạnh ở một khu vực, bạn có thể điều chỉnh ngay lập tức các chiến dịch quảng cáo và kế hoạch giao hàng thay vì phải chờ đợi báo cáo cuối ngày.
Trải nghiệm khách hàng tùy chỉnh cao
Khi các công cụ cá nhân hóa và công cụ chiến dịch chia sẻ cùng một lớp trí tuệ, mọi tương tác của người dùng đều trở nên có ý nghĩa. Hệ thống AI của bạn có thể triển khai các chiến dịch tiếp thị AI tùy chỉnh đề xuất sản phẩm, email và ưu đãi giảm giá dựa trên hành vi, địa điểm và thời gian của người dùng, từ đó nâng cao cả tỷ lệ chuyển đổi và sự trung thành của khách hàng.
🧠 Thông tin thú vị: Hệ thống cá nhân hóa đầu tiên được điều khiển bởi AI được phát triển vào những năm 1990. Các nhà nghiên cứu tại MIT đã tạo ra GroupLens, một hệ thống đề xuất bài viết tin tức dựa trên sở thích của người dùng. Khái niệm này đã phát triển thành các thuật toán đề xuất AI ngày nay.
Dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa kho hàng
Một hệ thống AI kết nối giúp chuỗi cung ứng của bạn luôn đi trước một bước. Các mô hình dự báo, công cụ định giá và hệ thống hoàn tất đơn hàng cùng nhau dự đoán xu hướng, ngăn chặn tình trạng tồn kho quá mức, thiếu hàng và mất lợi nhuận. Các thương hiệu sử dụng AI dự đoán trong quản lý kho hàng đạt được độ chính xác cao hơn và hoạt động hiệu quả hơn.
Nâng cao sự hợp tác giữa các bộ phận marketing, bán hàng và logistics.
Hệ thống thống nhất thay thế các vòng lặp cập nhật vô tận bằng khả năng hiển thị chia sẻ. Các nhóm có thể lập kế hoạch triển khai chiến dịch AI cho thương mại điện tử, đồng bộ dòng thời gian giao hàng và đang theo dõi hiệu suất trong một không gian làm việc duy nhất, giảm thiểu sự hiểu lầm và đẩy nhanh quá trình triển khai.
🔍 Bạn có biết? Thuật ngữ ‘Cyber Monday’ được Hiệp hội Bán lẻ Quốc gia (National Retail Federation) đặt ra vào năm 2005, xuất phát từ dữ liệu cho thấy người tiêu dùng mua sắm trực tuyến nhiều hơn khi trở lại công việc sau kỳ nghỉ Lễ Tạ ơn. Hiện nay, AI đang vận hành hầu hết các hệ thống đề xuất sản phẩm và cơ chế kích hoạt email.
Cách xây dựng hoặc lựa chọn bộ công cụ AI của bạn
Xây dựng một hệ thống AI có thể nghe có vẻ phức tạp, nhưng thực chất chỉ là việc tích hợp các công cụ nội bộ phù hợp trên một nền tảng vững chắc. Hãy cùng tìm hiểu cách xây dựng hoặc lựa chọn một hệ thống AI được tùy chỉnh theo mục tiêu kinh doanh thương mại điện tử của bạn.
Bước #1: Xây dựng nền tảng
Trước khi chọn công cụ, bạn cần xây dựng một nền tảng vững chắc. Điều này đảm bảo bộ công cụ AI của bạn giải quyết đúng vấn đề và có thể mở rộng quy mô.
1. Xác định các mục tiêu kinh doanh cụ thể
Xác định một hoặc hai mục tiêu có thể đo lường được, chẳng hạn như “Tăng tỷ lệ mua hàng lặp lại lên 15% trong 12 tháng tới” hoặc “Giảm chi phí lưu kho xuống 20% đồng thời giảm tình trạng thiếu hàng”. Đảm bảo các mục tiêu này phù hợp với chiến lược tổng thể của bạn (chẳng hạn như tăng trưởng, lợi nhuận, tăng giá trị trọn đời của khách hàng hoặc giữ chân khách hàng).
Đối tượng/kỳ/phiên bản, nếu vấn đề lớn nhất của bạn là tỷ lệ bỏ giỏ hàng, thì hệ thống AI của bạn cần tập trung vào cá nhân hóa thời gian thực và tin nhắn thay vì dự báo chuỗi cung ứng phức tạp.
2. Đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu
Bạn cần dữ liệu nhất quán trên các lĩnh vực khóa như đơn đặt hàng, lưu lượng truy cập web, danh mục sản phẩm, nhật ký kho hàng và hồ sơ CRM. Để xây dựng các mô hình có ý nghĩa, thường cần 12-18 tháng dữ liệu (hoặc đủ lượng sự kiện) để xác định các mẫu.
Danh sách kiểm tra để thực hiện kiểm toán dữ liệu:
- Các nguồn dữ liệu của bạn đã được tích hợp (trang web, thiết bị di động, ngoại tuyến) chưa?
- Có những khoảng trống lớn hoặc trùng lặp không?
- Dữ liệu sản phẩm có đầy đủ và nhất quán không?
3. Chọn nền tảng thương mại điện tử chính của bạn
Quyết định xem bạn sẽ sử dụng nền tảng quản lý tiêu chuẩn (ví dụ: Shopify Plus, Magento/Adobe Commerce, BigCommerce) hay kiến trúc không đầu/có thể tùy chỉnh (giao diện người dùng tách biệt với phần back-end).
Các nền tảng được quản lý giúp thiết lập nhanh chóng và đi kèm với các tính năng tích hợp sẵn và plugin AI. Trong khi đó, kiến trúc headless/composable mang lại sự linh hoạt và khả năng thích ứng với tương lai (bạn có thể thay thế các mô-đun). Tuy nhiên, bạn cần nhiều tài nguyên kỹ thuật hơn.
🧠 Thông tin thú vị: Vào năm 2000, Google ra mắt AdWords, và nhà quảng cáo lớn đầu tiên của họ là một cửa hàng thương mại điện tử bán tôm hùm sống từ Maine có tên Lobster Gram. Sau sự kiện này, quảng cáo kỹ thuật số đã thay đổi mãi mãi.
Bước #2: Tích hợp các công cụ AI cụ thể phù hợp với quy trình làm việc
Khi nền tảng của bạn đã sẵn sàng, hãy chọn các công cụ phù hợp cho các vấn đề cụ thể. Dưới đây là ba lĩnh vực có tác động lớn mà AI có thể tạo ra sự khác biệt thực sự:
Cá nhân hóa cho giao diện người dùng và trải nghiệm tùy chỉnh
Sử dụng các công cụ đề xuất AI phân tích dữ liệu duyệt web, lịch sử mua hàng, dữ liệu phiên làm việc và hành vi thời gian thực để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Bạn có thể tích hợp nội dung động như băng rôn trang chủ hoặc trang đích được tùy chỉnh theo phân khúc khách hàng (khách hàng mới so với khách hàng quay lại) và hành vi (khách hàng bỏ giỏ hàng).
📌 Ví dụ về quy trình làm việc: Khi khách truy cập vào trang web, hệ thống cá nhân hóa sẽ hiển thị các khối "Đề xuất cho bạn" dựa trên phân khúc và hành vi phiên của họ. Trong email theo dõi, hệ thống tương tự sẽ đề xuất các sản phẩm phù hợp.
📊 Theo dõi các chỉ số: Tỷ lệ chuyển đổi từ các khối nội dung cá nhân hóa, tỷ lệ nhấp chuột (CTR), giá trị đơn đặt hàng trung bình (AOV) và tỷ lệ mua hàng lặp lại.
Dịch vụ khách hàng tùy chỉnh và quy trình làm việc thúc đẩy tăng trưởng
Sử dụng chatbot AI có thể xử lý các truy vấn đơn giản (trạng thái đơn đặt hàng, đổi trả), tiếp cận chủ động (ví dụ: “Bạn đã để lại mục trong giỏ hàng, tôi có thể giúp gì không?”) và chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ khi cần thiết. Điều này giúp nhóm của bạn tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn.
Kết hợp với hệ thống CRM của bạn để nó có thể lấy thông tin đơn đặt hàng và kích hoạt quy trình hoàn trả.
📌 Ví dụ về quy trình làm việc: Khi khách hàng hỏi, ‘Đơn đặt hàng của tôi ở đâu?’, chatbot AI sẽ truy xuất thông tin vận chuyển từ hệ thống quản lý đơn đặt hàng (OMS) của bạn và trả lời ngay lập tức. Nếu vấn đề phức tạp (ví dụ: thiếu mục hoặc yêu cầu hoàn tiền), chatbot sẽ chuyển cuộc trò chuyện sang nhân viên hỗ trợ với đầy đủ thông tin bối cảnh.
📊 Theo dõi các chỉ số: Thời gian phản hồi đầu tiên, tỷ lệ giải quyết của chatbot, tỷ lệ chuyển tiếp, mức độ hài lòng của khách hàng (CSAT) và tỷ lệ tương tác lặp lại.
Hoạt động, quản lý kho hàng và chuỗi cung ứng
Sử dụng các mô hình dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử để phân tích doanh số bán hàng, tính mùa vụ, chương trình khuyến mãi và tỷ lệ trả hàng nhằm dự đoán doanh số theo từng SKU. Kết hợp điều này với tự động hóa định giá và logistics dựa trên AI để duy trì kho hàng gọn nhẹ và biên lợi nhuận khỏe mạnh.
📌 Ví dụ về quy trình làm việc: Hệ thống AI của bạn dự đoán rằng SKU #1234 sẽ tăng 20% doanh số vào tháng tới do một đợt khuyến mãi sắp tới. Hệ thống tự động điều chỉnh số lượng đặt hàng lại, cập nhật yêu cầu với nhà cung cấp và đồng bộ giá dựa trên dữ liệu tồn kho và đối thủ cạnh tranh.
📊 Theo dõi các chỉ số: Tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho, tỷ lệ hàng tồn kho dư thừa, tỷ lệ đơn đặt hàng bị hoãn, tỷ lệ đơn đặt hàng được giao từ kho gần nhất và thời gian giao hàng trung bình.
Bước #3: Đánh giá các công cụ và nhà cung cấp một cách cẩn thận
Khi lựa chọn phần mềm thương mại điện tử, hãy áp dụng các tiêu chí để đảm bảo bạn không phải đối mặt với các ứng dụng riêng lẻ hoặc nợ kỹ thuật.
Dưới đây là danh sách kiểm tra nhanh để giúp bạn chọn công cụ AI phù hợp:
- Tích hợp: Cung cấp các kết nối gốc cho nền tảng của bạn hoặc cung cấp các API mở để tích hợp linh hoạt.
- Khả năng mở rộng: Xử lý sự tăng trưởng cả về khối lượng dữ liệu và độ phức tạp hoạt động. Kiến trúc mô-đun hoặc có thể ghép nối là lý tưởng vì bạn có thể thêm hoặc thay thế các thành phần sau này.
- Độ tin cậy và hỗ trợ của nhà cung cấp: Đánh giá tài liệu, chất lượng quá trình triển khai và hỗ trợ kỹ thuật.
- Giao diện trực quan: Cung cấp không gian làm việc với bảng điều khiển gọn gàng, thiết lập đơn giản và các tùy chọn điều chỉnh quy tắc hoặc hiển thị dữ liệu dễ dàng.
- Chi phí và tổng chi phí quyền sở hữu: Đảm bảo các tùy chọn hợp lý ngay cả khi tính đến chi phí triển khai, đào tạo, chuẩn bị dữ liệu, giám sát liên tục, cũng như chi phí liên quan đến đào tạo mô hình hoặc công việc kỹ thuật dữ liệu bổ sung.
🧠 Thông tin thú vị: Năm 1979, nhà phát minh người Anh Michael Aldrich đã kết nối một chiếc TV đã được sửa đổi với máy tính qua đường dây điện thoại, tạo ra hệ thống mua sắm trực tuyến đầu tiên trên thế giới.
Đây chính là anh ấy!
Bước #4: Xây dựng cho tương lai (và giữ cho nó linh hoạt)
Khi hệ thống AI của bạn đã đi vào hoạt động, công việc thực sự mới bắt đầu. Các công cụ quản lý chiến dịch sẽ phát triển, các mô hình mới sẽ xuất hiện và quy trình làm việc của bạn sẽ thay đổi. Điều quan trọng là bạn có thể tiếp tục học hỏi, nâng cấp và tối ưu hóa một cách dễ dàng mà không cần phải phá bỏ mọi thứ.
Dưới đây là những việc cần làm:
- Đào tạo nhóm: Đảm bảo mỗi thành viên trong nhóm hiểu rõ vai trò của mình. Sử dụng đào tạo thực hành với các quy trình làm việc thực tế, ví dụ minh họa, mẫu chiến dịch tiếp thị và cung cấp các tài liệu tham khảo (hướng dẫn, bài hướng dẫn) để hỗ trợ học tập liên tục.
- Đảm bảo tính linh hoạt và mô-đun: Giữ cho kiến trúc của bạn có thể tùy chỉnh để bạn có thể thay thế một công cụ mà không cần xây dựng lại toàn bộ hệ thống.
- Ưu tiên AI đạo đức, nhận thức về thiên vị: Cung cấp công việc với dữ liệu đại diện và không thiên vị. Bạn cũng phải minh bạch với khách hàng, giải thích cách sử dụng AI và cách dữ liệu của họ được xử lý.
🤝 Nhắc nhở thân thiện: Đảm bảo tuân thủ quy trình quản lý bằng cách đánh giá các mô hình theo kỳ để phát hiện thiên vị và theo dõi các kết quả không mong muốn.
Bước #5: Kết nối các quy trình làm việc AI với hệ thống điều phối thống nhất
Sự lan tràn của các công cụ làm giảm năng suất, ngân sách và sự tập trung. Nó len lỏi dần dần, biến thành sự lan tràn trong công việc, nơi các bản cập nhật, tệp tin và quyết định bị phân tán khắp các ứng dụng, chuỗi trò chuyện và hộp thư đến. Vấn đề này gây ra tổn thất năng suất toàn cầu ước tính lên đến $2,5 nghìn tỷ mỗi năm.
Đó là lý do tại sao, sau khi hệ thống AI của bạn đã được triển khai, bạn sẽ cần một lớp điều phối duy nhất để kết nối các nỗ lực giữa marketing, dữ liệu và giao hàng.
ClickUp chính là giải pháp đó.
Đây là ứng dụng toàn diện cho công việc, kết hợp quản lý dự án, quản lý kiến thức và trò chuyện – tất cả đều được hỗ trợ bởi AI giúp bạn làm việc nhanh hơn và thông minh hơn.
📮 ClickUp Insight: Các nhóm hoạt động kém hiệu quả có khả năng sử dụng 15 công cụ trở lên cao gấp 4 lần, trong khi các nhóm hoạt động hiệu quả duy trì hiệu suất bằng cách giới hạn bộ công cụ của họ xuống còn 9 nền tảng hoặc ít hơn. Nhưng sao không thử sử dụng một nền tảng duy nhất?
Với vai trò là ứng dụng toàn diện cho công việc, ClickUp tích hợp các công việc, dự án, tài liệu, wiki, trò chuyện và cuộc gọi trên một nền tảng duy nhất, kèm theo các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI. Sẵn sàng làm việc thông minh hơn? ClickUp phù hợp với mọi nhóm, giúp công việc trở nên hiển thị và cho phép bạn tập trung vào những điều quan trọng trong khi AI xử lý phần còn lại.
Mẫu bộ công cụ AI cho các thương hiệu thương mại điện tử
Dưới đây là một bản thiết kế mẫu để giúp bạn tổ chức các công cụ AI cho thương mại điện tử. Sử dụng bản thiết kế này làm bản đồ tham khảo để thiết kế một bộ công cụ AI phù hợp với mục tiêu phát triển của bạn và tránh tình trạng lộn xộn công cụ.
1. Lớp dữ liệu và phân tích
Lớp này là nền tảng của bạn. Nó thu thập và thống nhất tất cả dữ liệu liên quan (đơn đặt hàng, lưu lượng truy cập web, danh mục sản phẩm, nhật ký kho hàng và CRM) để phần còn lại của hệ thống có dữ liệu đầu vào nhất quán và chính xác.
Google BigQuery
Google BigQuery là một kho dữ liệu được quản lý hoàn toàn, không cần máy chủ, được thiết kế dành riêng cho quy mô thương mại điện tử. Nó cho phép kiểm soát báo cáo và cho phép bạn kết hợp nhiều nguồn dữ liệu vào một kho dữ liệu duy nhất.
Các thành phần khóa:
- Hỗ trợ truyền phát thời gian thực (cho dữ liệu gần thời gian thực)
- Quyền truy cập SQL cho các nhóm phân tích
- Các tính năng ML/AI tích hợp sẵn thông qua BigQuery ML
Snowflake
Đây là nền tảng dữ liệu đám mây hiện đại hỗ trợ việc hợp nhất dữ liệu quy mô lớn, phân tích và các khối lượng công việc AI. Đối với các nhà bán lẻ, Snowflake cung cấp giải pháp 'Retail Data Cloud' nơi các loại dữ liệu khác nhau (đơn đặt hàng, kho hàng, sản xuất, đối tác) được lưu trữ tại một nơi duy nhất.
Các thành phần khóa:
- Lớp dịch vụ đám mây để xử lý yêu cầu
- Lớp tính toán để xử lý các truy vấn
- Lớp lưu trữ cho khả năng mở rộng độc lập
Segment
Segment là một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng tùy chỉnh (CDP) được thiết kế để thu thập và thống nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau vào một hồ sơ duy nhất.
Các thành phần khóa:
- Kết nối để thu thập sự kiện của khách hàng từ bất kỳ nền tảng nào
- Các quy trình xác thực và làm sạch dữ liệu sự kiện
- Giải pháp xác định danh tính để hợp nhất dữ liệu người dùng trên các thiết bị.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Biến dữ liệu thô từ đơn đặt hàng, lưu lượng truy cập, danh mục sản phẩm, nhật ký kho hàng và CRM thành bảng điều khiển thương mại điện tử với ClickUp Dashboards.
Xây dựng các biểu đồ và bảng điều khiển tùy chỉnh bằng cách sử dụng nhiều loại biểu đồ và thẻ khác nhau để theo dõi và tối ưu hóa mọi khía cạnh của quy trình làm việc thương mại điện tử của bạn. Dưới đây là một số ví dụ về bảng điều khiển dữ liệu:
- Biểu đồ tròn để xem phân tích doanh số theo danh mục sản phẩm hoặc khu vực.
- Biểu đồ cột để so sánh các nguồn thu nhập hàng tháng, khối lượng đơn đặt hàng hoặc chi phí marketing trên các kênh khác nhau.
- Biểu đồ pin để theo dõi tiến độ hoàn thành đơn hàng hoặc mức tồn kho.
Bạn cũng có thể sử dụng các thẻ AI tích hợp sẵn để phân tích dữ liệu, phát hiện các bất thường trong dữ liệu bán hàng hoặc dự đoán các mục sắp hết hàng trước khi chúng trở thành vấn đề. Và vì các bảng điều khiển có thể tự động cập nhật và gửi báo cáo theo lịch trình, bạn không cần phải kiểm tra số liệu vào sáng thứ Hai chỉ để đồng bộ hóa thông tin.
2. Lớp tiếp thị và cá nhân hóa
Lớp này tận dụng dữ liệu hành vi, phiên làm việc và giao dịch để cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa xuyên suốt hành trình khách hàng. Khi bạn tùy chỉnh chiến lược tiếp thị và nội dung thương mại điện tử cho từng cá nhân (và bối cảnh), bạn sẽ đạt được tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, tỷ lệ giữ chân khách hàng tốt hơn và sự trung thành mạnh mẽ hơn.
Klaviyo
Đây là nền tảng CRM B2C sử dụng AI cho tự động hóa tiếp thị, thống nhất dữ liệu khách hàng, cung cấp các tùy chọn phân đoạn khách hàng nâng cao và cho phép các luồng cá nhân hóa do AI điều khiển trên email, SMS và thông báo đẩy.
Các thành phần khóa:
- Đồng bộ dữ liệu thời gian thực với cửa hàng của bạn
- Phân tích dự đoán (ngày đơn đặt hàng tiếp theo, rủi ro mất khách hàng)
- Nội dung động trong tin nhắn
Bloomreach
Bloomreach là nền tảng cá nhân hóa và phân tích được hỗ trợ bởi AI, cung cấp thông tin chi tiết về khách hàng và sản phẩm, đồng thời là nhà cung cấp tính năng tìm kiếm trang web tùy chỉnh.
Các thành phần khóa:
- Nhập liệu dữ liệu tùy chỉnh
- Nâng cao dữ liệu sản phẩm
- Quản lý chiến dịch trên nhiều kênh
Persado
Đây là nền tảng AI tạo sinh tập trung vào tin nhắn và cá nhân hóa nội dung. Persado phân tích ngôn ngữ, cảm xúc và phân khúc để cung cấp các biến thể tin nhắn thúc đẩy hành động.
Các thành phần khóa:
- Bộ dữ liệu lớn về các phản hồi trước đây
- Các mô hình AI tạo nội dung và thử nghiệm các biến thể.
- Tích hợp vào hệ thống tự động hóa tiếp thị hiện có
🔍 Bạn có biết? Amazon thu được gần 35% doanh thu từ các đề xuất do hệ thống đề xuất thương mại điện tử của mình tạo ra.
3. Lớp sáng tạo và nội dung
Khi mở rộng sản phẩm, biến thể (kích thước, khu vực, ngôn ngữ) và kênh (web, di động, mạng xã hội), các quy trình nội dung thủ công trở thành điểm nghẽn. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong thương mại điện tử giải quyết vấn đề mở rộng nội dung bằng cách tạo ra các mô tả sản phẩm hấp dẫn, bài đăng trên mạng xã hội, tài sản hình ảnh và băng rôn động mà không làm giảm chất lượng hoặc giọng điệu thương hiệu.
Jasper
Đây là nền tảng viết nội dung AI được thiết kế dành cho các nhóm marketing và thương mại điện tử để viết nội dung sáng tạo, mô tả sản phẩm và nội dung SEO một cách nhanh chóng cho thương hiệu của bạn.
Các thành phần khóa:
- Tông giọng và từ vựng tùy chỉnh phù hợp với hướng dẫn phong cách và quy trình tạo/lập nội dung của bạn.
- Các định dạng sẵn sàng sử dụng cho blog, email và trang sản phẩm.
- Chỉnh sửa nhóm theo thời gian thực và kiểm soát phiên bản
Phông chữ
Đây là nền tảng thiết kế AI dành cho việc tạo ra các hình ảnh thương hiệu, băng rôn sản phẩm và tài sản chiến dịch. Typeface giúp các nhóm tạo ra các sản phẩm thiết kế nhất quán mà không cần phụ thuộc quá nhiều vào công việc thiết kế thủ công.
Các thành phần khóa:
- Bộ công cụ thương hiệu bao gồm phông chữ cửa hàng, màu sắc và tài sản hình ảnh.
- Sinh ảnh AI để tạo ra các hình ảnh marketing.
- Tái sử dụng tài nguyên để nhanh chóng điều chỉnh các thiết kế hiện có cho các kênh mới.
Gamma
Gamma là công cụ trình bày và tạo nội dung sáng tạo, biến ý tưởng hoặc bản phác thảo thành các bộ slide trực quan hấp dẫn và tài liệu giải thích sản phẩm.
Các thành phần khóa:
- Một công cụ tạo bản trình bày AI có thể chuyển đổi văn bản hoặc ghi chú thành các bản trình bày trực quan.
- Các mẫu thông minh tự động áp dụng bố cục thiết kế để tăng tính dễ đọc và tác động.
- Đầu ra thân thiện với web để dễ dàng chia sẻ các bản trình bày dưới dạng trang web tương tác.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp của nền tảng, hợp nhất dự án, trò chuyện và tài liệu trong một không gian làm việc duy nhất. Tính năng AI Writer for Công việc giúp bạn tạo nội dung tiếp thị như mô tả sản phẩm, tiêu đề khuyến mãi và tóm tắt chiến dịch chỉ trong vài giây.
Giả sử bạn đang chuẩn bị cho một đợt ra mắt sản phẩm mới. Bạn có thể yêu cầu ClickUp Brain soạn thảo 10 mô tả sản phẩm dựa trên hướng dẫn phong cách của bạn và đưa chúng trực tiếp vào tài liệu 'Launch Campaign' trong ClickUp Docs, nơi nhóm của bạn có thể chỉnh sửa theo thời gian thực.
Ngoài ra, bạn không cần lo lắng về ngữ cảnh. ClickUp Brain tự động lấy thông tin từ không gian làm việc, bản tóm tắt hoặc thậm chí các chiến dịch trước đó của bạn để tạo ra nội dung phù hợp với giọng điệu thương hiệu mà không cần thêm hướng dẫn.
📌 Ví dụ về các lệnh:
- Viết 3 mô tả sản phẩm cho bộ sưu tập giới hạn mùa hè với giọng điệu thân thiện, gần gũi.
- Tạo ra năm tiêu đề quảng cáo nổi bật cho chương trình khuyến mãi giảm giá 20% trong dịp lễ cho các sản phẩm chăm sóc da.
- Tóm tắt bản tóm tắt chiến dịch này thành 3 điểm nhấn khóa cho nhóm truyền thông xã hội của chúng tôi.
4. Lớp giá cả và hàng tồn kho
Các công cụ này giúp bạn tối ưu hóa mức tồn kho, dự báo nhu cầu và cài đặt giá động dựa trên biên lợi nhuận, giá của đối thủ cạnh tranh và mức tồn kho.
DataRobot
DataRobot là nền tảng AI cấp doanh nghiệp được thiết kế cho các nhóm dữ liệu mong muốn độ chính xác mà không cần mã thủ công. Nền tảng này tự động hóa mô hình dự đoán cho định giá, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa kho hàng.
Các thành phần khóa:
- Học máy tự động (AutoML) giúp xây dựng và so sánh các mô hình để xác định mô hình tốt nhất cho từng trường hợp kinh doanh.
- Dự báo chuỗi thời gian dự đoán nhu cầu sản phẩm, xu hướng theo mùa và nhu cầu tồn kho.
- Theo dõi mô hình để đang theo dõi hiệu suất và ngăn chặn sự thay đổi khi điều kiện thị trường thay đổi.
Kế hoạch quản lý hàng tồn kho
Inventory Planner là công cụ lập kế hoạch và dự báo nhu cầu, tích hợp trực tiếp với các nền tảng như Shopify, Amazon và WooCommerce, giúp quản lý việc bổ sung hàng tồn kho và luồng tiền.
Các thành phần khóa:
- Hệ thống dự báo để dự đoán nhu cầu tồn kho trong tương lai.
- Kế hoạch bổ sung hàng tồn kho để duy trì mức tồn kho lý tưởng.
- Phân tích lợi nhuận và dữ liệu giúp xác định các sản phẩm bán chậm hoặc tồn kho quá mức.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Nếu bạn cần biết SKU nào bán chạy nhất trong quý vừa qua, các điều chỉnh giá cả của bạn là gì và những thay đổi đó ảnh hưởng đến biên lợi nhuận như thế nào, chỉ cần hỏi ClickUp Brain. Trình quản lý dự án AI của nó sẽ thu thập thông tin từ tất cả các nguồn của bạn, bao gồm các công cụ cá nhân hóa và ứng dụng dự báo, để tự động hóa các công việc thường xuyên như tạo báo cáo tóm tắt.
Nó ngay lập tức tóm tắt các thay đổi về giá trong quý trước, tìm các nhiệm vụ ClickUp liên quan đến tối ưu hóa kho hàng và trích xuất thông tin từ các dự báo. Bạn thậm chí có thể tra cứu các chỉ số so sánh của đối thủ, mục tiêu lợi nhuận và các thử nghiệm giá trước đây để hoàn thiện chiến lược định giá.
📌 Ví dụ về các lệnh:
- Tổng kết các thay đổi trong chiến lược định giá của quý trước.
- Tìm tất cả các công việc liên quan đến tối ưu hóa kho hàng
- Hãy xem dự báo nhu cầu mới nhất của DataRobot.
- Danh sách công việc SKU có tốc độ luân chuyển chậm nhất từ tháng trước
5. Hỗ trợ khách hàng và lớp trải nghiệm khách hàng (CX)
Các công cụ tiên tiến này tự động hóa các truy vấn dịch vụ khách hàng, quy trình tự phục vụ và chuyển tiếp đến nhân viên khi cần thiết, giúp nhóm của bạn tập trung vào các công việc có giá trị cao.
Sự chuẩn bị trước
Đây là nền tảng AI giúp nâng cao dịch vụ hỗ trợ khách hàng thông qua nhận diện ý định và tự động hóa dịch vụ tự phục vụ. Forethought tích hợp với các hệ thống hỗ trợ khách hàng lớn như Zendesk và Salesforce để giải quyết các yêu cầu hỗ trợ nhanh hơn và giảm tải công việc cho nhân viên hỗ trợ.
Các thành phần khóa:
- Solve (Trợ lý AI) tự động hóa phản hồi cho các câu hỏi thường gặp (FAQ) và yêu cầu giao dịch.
- Triage (Trí tuệ vé) để định tuyến các vé đến dựa trên ý định và mức độ khẩn cấp.
- Assist (Agent Copilot) đề xuất các phản hồi thời gian thực cho các nhân viên hỗ trợ.
Ada
Ada là nền tảng AI cuộc hội thoại được thiết kế để mở rộng các tương tác khách hàng tùy chỉnh, giúp các nhóm không có kỹ năng kỹ thuật có thể xây dựng các trải nghiệm trò chuyện và giọng nói tự nhiên và nhạy bén với ngữ cảnh.
Các thành phần khóa:
- Công cụ xây dựng không cần mã cho phép các nhóm marketing thiết kế các quy trình làm việc AI tự động hóa mà không cần sự hỗ trợ của kỹ sư.
- Hỗ trợ đa kênh kết nối trò chuyện, email và các kênh mạng xã hội để tạo ra trải nghiệm khách hàng thống nhất.
- Hệ thống cá nhân hóa thu thập dữ liệu khách hàng từ CRM và các trò chuyện trước đó để tùy chỉnh phản hồi.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Nâng cao quy trình dịch vụ khách hàng của bạn với ClickUp Ambient Agents, hoạt động ngay trong không gian làm việc của bạn. Dù bạn kích hoạt một Prebuilt Agent hay thiết kế một Custom Agent tùy chỉnh, chúng sẽ tự động hoạt động khi các kích hoạt cụ thể xảy ra.
Giả sử một công việc hỗ trợ khách hàng được gắn thẻ 'ưu tiên cao'. Bạn có thể tạo một tác vụ cho nhân viên hỗ trợ để:
- Tóm tắt vấn đề của khách hàng từ các phiếu hỗ trợ hoặc nhật ký trò chuyện trước đó.
- Thông báo cho người phụ trách trải nghiệm khách hàng (CX) phù hợp trong ClickUp Trò chuyện.
- Tạo bản nháp phản hồi nhanh chóng dựa trên giọng điệu của công ty và các phản hồi trước đây.
- Cập nhật trạng thái vé sau khi vấn đề được giải quyết.
Xây dựng trợ lý AI của riêng bạn:
Lớp điều phối quy trình làm việc với ClickUp
Trong một hệ thống AI cho thương mại điện tử, lớp điều phối quy trình làm việc là yếu tố kết nối mọi thành phần lại với nhau, và ClickUp thực hiện vai trò này một cách xuất sắc.
Sau khi khám phá một số tính năng tuyệt vời của ClickUp, hãy cùng xem xét một số tính năng khác giúp công việc của bạn trở nên hiệu quả hơn:
Sử dụng ClickUp Brain MAX để loại bỏ tình trạng phân tán AI.
ClickUp Brain MAX tích hợp tất cả các công cụ AI của bạn vào một không gian làm việc desktop mạnh mẽ. Nó kết hợp tìm kiếm, tự động hóa và trợ lý thông minh để bạn có thể quản lý toàn bộ quy trình làm việc thương mại điện tử mà không cần chuyển đổi giữa các công cụ.
Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng nó:
- Truy cập các mô hình AI cao cấp như ChatGPT, Gemini và Claude trực tiếp trong ClickUp để tạo ra hoặc hoàn thiện ý tưởng.
- Sử dụng ClickUp Talk-to-Text để cập nhật hoặc tìm kiếm công việc ngay lập tức, ghi chú hoặc giao công việc bằng giọng nói, và trình bày ý tưởng của bạn ngay lập tức mà không cần phải gõ phím.
- Tìm kiếm thông tin từ không gian làm việc, tệp tin, công cụ tích hợp và thậm chí cả web chỉ với các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Dưới đây là đánh giá của một người dùng Reddit về nền tảng này:
Có quyền truy cập vào ClickUp của bạn (sic) nên giúp công việc trở nên hiệu quả hơn. Có thể dễ dàng tạo công việc, cập nhật chúng, v.v. Rất tiện lợi… Nó cho phép sử dụng các mô hình AI khác nhau, điều này có thể là điều quan trọng đối với một số người, nhưng đối với tôi thì không, nhưng tôi sẽ công nhận điều này… Nó có thể truy cập các ứng dụng khác của bạn, ví dụ: tôi đã đồng bộ hóa Drive của mình, và việc tìm kiếm một bảng tính hoặc gì đó qua Brain Max nhanh hơn nhiều so với việc mở Drive, tìm kiếm nó, v.v.
Có quyền truy cập vào ClickUp của bạn (sic) nên giúp công việc trở nên hiệu quả hơn. Có thể dễ dàng tạo công việc, cập nhật chúng, v.v. Rất tiện lợi… Nó cho phép sử dụng các mô hình AI khác nhau, điều này có thể là điều quan trọng đối với một số người, nhưng đối với tôi thì không, nhưng tôi sẽ cung cấp tín dụng cho điều này… Nó có thể truy cập các ứng dụng khác của bạn, ví dụ, tôi đã đồng bộ hóa Drive của mình, và việc tìm kiếm một bảng tính hoặc gì đó qua Brain Max nhanh hơn nhiều so với việc mở Drive, tìm kiếm nó, v.v.
Giờ đây, hãy loại bỏ sự phức tạp của AI với ClickUp Brain MAX! 🤩
ClickUp Tự động hóa sẽ giúp bạn thực hiện các việc cần làm lặp đi lặp lại.
ClickUp Tự động hóa loại bỏ công việc thủ công lặp đi lặp lại, giúp quy trình làm việc thương mại điện tử của bạn luôn nhanh chóng và kết nối. Bạn có thể tạo các quy tắc tự động kích hoạt hành động dựa trên các cập nhật từ công cụ AI hoặc công việc nội bộ.
Bạn có thể cài đặt các lệnh "nếu điều này xảy ra, thì thực hiện việc cần làm" với các điều kiện và tác nhân kích hoạt. Đối tượng: Yêu cầu tự động hóa tạo công việc "Mua hàng" nếu dự báo tồn kho cho thấy lượng hàng tồn kho thấp, hoặc thông báo cho bộ phận marketing khi giá trên website thay đổi.
Như vậy, các cập nhật sẽ được tự động chuyển tiếp giữa các bộ phận, đảm bảo các nhóm vận hành, tiếp thị và giao hàng luôn đồng bộ mà không cần kiểm tra thủ công.
Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng ClickUp tự động hóa:
Tích hợp ClickUp
ClickUp Integrations hỗ trợ hơn 1.000+ ứng dụng, cho phép bạn kết nối các công cụ như Shopify, HubSpot và Google BigQuery trực tiếp với không gian làm việc của mình.
Bạn có thể sử dụng các tích hợp sẵn có cho các công cụ thương mại điện tử phổ biến hoặc cài đặt kết nối tùy chỉnh thông qua API để đồng bộ dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc.
📖 Xem thêm: Cách nhóm marketing của ClickUp sử dụng ClickUp
Những sai lầm thường gặp khi xây dựng hệ thống AI
Nhiều nhóm thường mắc phải những sai lầm phổ biến khi xây dựng hệ thống AI, dẫn đến việc giới hạn ROI và làm chậm quá trình áp dụng. Dưới đây là những sai lầm phổ biến nhất cần tránh:
| Vấn đề | Giải pháp |
| Mua công cụ trước khi xác định chiến lược | Đặt ra mục tiêu rõ ràng trước tiên, sau đó đồng bộ hóa các công cụ AI với các kết quả kinh doanh cụ thể trước khi triển khai. |
| Bỏ qua chất lượng và cấu trúc dữ liệu | Làm sạch, chuẩn hóa và tập trung dữ liệu trước khi tự động hóa để có được những thông tin chính xác. |
| Quá tải hệ thống với các giải pháp riêng lẻ | Tối ưu hóa bằng cách sử dụng một số công cụ tích hợp tốt thay vì nhiều ứng dụng không liên kết. |
| Bỏ qua việc tích hợp và kế hoạch quy trình làm việc | Xây dựng quy trình làm việc và tích hợp dữ liệu để kết nối dữ liệu và nhóm một cách mượt mà. |
| Cố gắng mở rộng quy mô quá nhanh | Bắt đầu từ quy mô nhỏ, thử nghiệm, chứng minh giá trị, sau đó mở rộng các trường hợp sử dụng AI một cách dần dần. |
| Bỏ qua việc đào tạo và thúc đẩy sự chấp nhận của người dùng | Đầu tư vào quá trình onboarding và đào tạo để đảm bảo các nhóm thực sự sử dụng các công cụ. |
(AI) Nâng cao thành công với ClickUp
Một bộ công cụ AI mạnh mẽ cho thương mại điện tử kết hợp các công cụ hoạt động mượt mà xuyên suốt các quy trình công việc, từ tiếp thị và bán hàng đến giao hàng và hỗ trợ khách hàng.
ClickUp, ứng dụng toàn diện cho công việc, hoạt động như lớp điều phối của bạn, nơi tất cả công việc của bạn được kết nối. Với các tích hợp và API của mình, ClickUp tập hợp thông tin từ các công cụ khác nhau của bạn vào một nơi duy nhất, giảm bớt gánh nặng nhận thức và sự phức tạp của việc sử dụng nhiều công cụ.
ClickUp Brain’s AI cho phép bạn truy cập ngay lập tức vào các chiến lược định giá, thông tin về hàng tồn kho và dữ liệu chiến dịch, trong khi ClickUp Brain MAX cung cấp trải nghiệm tích hợp, kết nối tất cả các công cụ AI của bên thứ ba của bạn.
Với các công việc kinh doanh thương mại điện tử, tài liệu, dữ liệu CRM và trò chuyện của nhóm được tập trung hóa, ClickUp trở thành không gian làm việc AI tích hợp duy nhất giúp kết nối mọi thứ cho bạn và nhóm của bạn.
Trước khi đợt khuyến mãi lớn tiếp theo diễn ra, hãy đăng ký ClickUp miễn phí! 🏁
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Hệ thống AI trong thương mại điện tử là tập hợp các công nghệ và nền tảng được nhóm lại, bao phủ toàn bộ các quy trình làm việc khóa trong kinh doanh của bạn, từ thu thập dữ liệu và phân tích đến cá nhân hóa, dự báo tồn kho, định giá và dịch vụ khách hàng. Khi được triển khai đúng cách, hệ thống này cho phép tự động hóa trên toàn bộ cửa hàng của bạn.
AI hỗ trợ cá nhân hóa bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu như hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng, thông tin nhân khẩu học và dữ liệu phiên, để tùy chỉnh đề xuất sản phẩm, nội dung trên trang web, luồng email và các ưu đãi động. Ví dụ, hệ thống có thể nhận diện rằng một khách hàng tùy chỉnh đang tìm kiếm đồ dùng mùa đông và sau đó điều chỉnh băng rôn trang web, email khuyến mãi và thông báo đẩy cho phù hợp.
Các công cụ AI hàng đầu trong quản lý kho hàng tập trung vào dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho và bổ sung hàng động. Các nền tảng như ‘Inventory Planner’ hoặc các giải pháp từ các nhà cung cấp chuyên về dự báo sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử, tính mùa vụ, khuyến mãi và hàng trả lại để dự đoán nhu cầu tương lai và đề xuất mức tồn kho lý tưởng.
Đúng vậy, nếu họ lựa chọn một cách chiến lược. Các thương hiệu thương mại điện tử nhỏ nên bắt đầu với một hoặc hai trường hợp sử dụng có ý nghĩa (ví dụ: luồng email cá nhân hóa hoặc dự đoán tái kho), và triển khai các công cụ tích hợp dễ dàng và có thể mở rộng khi kinh doanh phát triển. Điểm khóa là tránh tình trạng quá tải công cụ và tập trung vào tác động của quy trình làm việc. Các công cụ tiếp thị AI là bước đầu tiên dễ dàng.
Thành công có thể được theo dõi thông qua các chỉ số kinh doanh rõ ràng phù hợp với các quy trình làm việc mà bạn đang tự động hóa. Ví dụ bao gồm: tăng lưu lượng truy cập website và giá trị đơn đặt hàng trung bình (AOV), giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng, cải thiện tỷ lệ xoay vòng hàng tồn kho, giảm số lượng phiếu hỗ trợ thủ công, tăng khả năng hiển thị trong kết quả tìm kiếm, hoặc tăng tỷ lệ mua hàng lặp lại. Theo dõi các chỉ số này cùng với các chỉ số áp dụng (số lượng công việc được tự động hóa, tần suất các dự đoán được thực hiện) và điều chỉnh dựa trên phản hồi, sự thay đổi của mô hình hoặc các thay đổi trong kinh doanh.