TOP cách dùng Agentic AI hiệu quả trong thương mại điện tử và bán lẻ

Agentic AI đang mở rộng khả năng của AI từ việc trả lời câu hỏi sang tự lập kế hoạch và thực hiện nhiều nhiệm vụ với ít sự can thiệp của con người. AI agent có thể kết nối với các hệ thống doanh nghiệp để hỗ trợ từ chăm sóc khách hàng, marketing, quản lý kho đến kế toán và phát hiện gian lận.

Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu Agentic AI là gì và 7 trường hợp sử dụng AI Agent phổ biến trong thương mại điện tử và bán lẻ, giúp doanh nghiệp tự động hóa công việc và tối ưu vận hành.

Agentic AI là gì?

Không giống các hệ thống AI truyền thống chỉ thực hiện những nhiệm vụ được định trước, Agentic AI có thể hoàn thành các nhiệm vụ gồm nhiều bước với rất ít hoặc không cần sự giám sát của con người.

Trong thương mại điện tử, AI Agent thường hoạt động bằng cách kết nối với các hệ thống kinh doanh như nền tảng thương mại điện tử, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hoặc phần mềm kế toán. Nhờ đó, AI agent có thể thu thập thông tin cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ.

Mức độ tự chủ mà người dùng trao cho các hệ thống này có thể khác nhau. Bạn có thể yêu cầu AI agent xác nhận với mình trước khi hoàn tất bất kỳ công việc nào. Hoặc sau khi xác nhận agent hoạt động chính xác và ổn định, bạn có thể cho phép nó tự thực hiện nhiệm vụ từ đầu đến cuối.

Ví dụ, bạn có thể yêu cầu AI Agent: "Hãy lập báo cáo doanh số quý trước và gửi cho quản lý bán hàng". Agent sẽ tự xác định cách thực hiện công việc, lấy dữ liệu bán hàng từ nền tảng thương mại điện tử, tính toán xu hướng, xác định sản phẩm bán chạy nhất, viết phần tóm tắt và kiểm tra lỗi trong báo cáo.

Tùy vào cách thiết lập, agent có thể gửi báo cáo hoàn chỉnh để bạn phê duyệt hoặc tự gửi trực tiếp cho quản lý bán hàng.

TOP cách dùng Agentic AI hiệu quả trong thương mại điện tử và bán lẻ

Kiểm thử website

AI agent có thể giúp cải thiện cửa hàng trực tuyến bằng cách kiểm tra các thay đổi trước khi website chính thức hoạt động. Chẳng hạn, ứng dụng SimGym của Shopify triển khai hàng trăm AI shopper mô phỏng hành vi của khách hàng thực tế. Các agent này có thể duyệt cửa hàng, điều hướng qua các bộ sưu tập, thêm sản phẩm vào giỏ hàng và đánh giá trải nghiệm mua sắm.

Công cụ có thể so sánh hai giao diện hoặc phân tích một cửa hàng trực tuyến duy nhất, sau đó đưa ra phản hồi giúp bạn cải thiện tỷ lệ chuyển đổi trước khi xuất bản website.

Việc sử dụng AI agent mô phỏng cho phép thực hiện A/B testing chỉ trong vài phút, thay vì phải chờ nhiều ngày hoặc nhiều tuần để có đủ lượng truy cập thực tế. Điều này đặc biệt hữu ích với các doanh nghiệp nhỏ hoặc mới thành lập.

Bán hàng và tiếp thị

Các giải pháp Agentic AI có tiềm năng tự động hóa phần lớn quy trình bán hàng và tiếp thị. Ước tính AI agent cuối cùng có thể xử lý khoảng 60% công việc trong các quy trình tiếp thị cốt lõi, bao gồm xây dựng chiến lược, tạo nội dung, triển khai chiến dịch và tối ưu hóa.

AI Agent có thể tạo các quy trình tự động hóa tiếp thị bằng câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Hoặc thay vì phải thiết lập thủ công từng điều kiện kích hoạt và từng bước trong quy trình, người dùng chỉ cần mô tả loại tự động hóa mình muốn và sau đó AI Agent tự tạo cấu trúc quy trình.

Dịch vụ và hỗ trợ khách hàng

Trong tương lai, AI agent sẽ có thể xử lý 80% tương tác phổ biến với khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người, giúp các tổ chức giảm khoảng 30% chi phí vận hành.

AI agent hỗ trợ luôn sẵn sàng hoạt động, có thể xử lý lượng lớn câu hỏi của khách hàng với thời gian chờ rất thấp hoặc gần như không có, đồng thời thường có chi phí thấp hơn nhân viên hỗ trợ.

AI agent cũng có thể làm nhiều hơn việc trả lời các câu hỏi thông thường. Chúng có thể sử dụng lịch sử mua hàng, thông tin tài khoản, dữ liệu phi cấu trúc như email và danh mục sản phẩm để giải quyết vấn đề cũng như đề xuất sản phẩm phù hợp.

Quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu

AI agent có thể liên tục theo dõi lượng hàng tồn kho, dự báo nhu cầu và tạo đơn đặt hàng trước khi sản phẩm hết hàng. Bằng cách tự động hóa phần lớn quy trình lập kế hoạch, doanh nghiệp có thể giảm công việc thủ công đồng thời duy trì lượng hàng phù hợp với nhu cầu khách hàng.

Ví dụ, mọi người có thể sử dụng công cụ quản lý hàng tồn kho hỗ trợ AI để tự động hóa việc lập kế hoạch mua hàng cho hoạt động kho. Thay vì phải tự quyết định số lượng từng sản phẩm cần đặt, công ty chỉ cần cho AI Agent biết muốn duy trì lượng hàng tồn kho đủ dùng trong bao nhiêu ngày. Hệ thống sau đó tự động tạo đơn đặt hàng dựa trên mức tiêu thụ thực tế, xu hướng theo mùa và thời gian cần thiết để giao hàng.

Tài chính và kế toán

Những công việc có thể khiến kế toán viên mất hàng giờ như phân loại giao dịch, đối soát tài khoản và phát hiện các khoản chi đáng ngờ có thể được AI agent xử lý phần lớn một cách tự động.

Thay vì chờ đội ngũ tài chính thực hiện những công việc này vào cuối mỗi tháng, AI agent có thể liên tục theo dõi hoạt động, cập nhật tài khoản ngay khi giao dịch phát sinh và cảnh báo khi phát hiện bất thường.

Người dùng có thể sử dụng ứng dụng kế toán hỗ trợ AI để tự động phân loại giao dịch khi phát sinh, tính giá vốn hàng bán (COGS), đối soát tài khoản và tạo báo cáo tài chính theo thời gian thực. Hơn thế nữa, mọi người còn có thể liên tục theo dõi dòng tiền và lợi nhuận, từ đó đưa ra quyết định về thời điểm tăng hoặc giảm ngân sách tiếp thị.

Bảo mật và phát hiện gian lận

AI Agent có thể chủ động bảo vệ cửa hàng trước gian lận và hành vi lạm dụng. Khi có lượt truy cập, agent có thể xác định người đang duyệt danh mục sản phẩm là người thật hay bot, đồng thời phân biệt bot đó là bot hợp pháp (chẳng hạn trợ lý mua sắm ChatGPT gửi khách hàng đến cửa hàng) hay bot độc hại (như công cụ thu thập nội dung hoặc giá sản phẩm). Sau đó, AI agent có thể cho phép, yêu cầu xác minh hoặc chặn bot tương ứng.

AI agent cũng có thể đánh giá từng giao dịch theo thời gian thực, cho phép các đơn hàng hợp lệ được xử lý trong khi ngăn chặn những giao dịch đáng ngờ. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm tổn thất do gian lận mà không tạo thêm trở ngại cho khách hàng thực.

Thiết kế và phát triển ứng dụng

AI agent cho phép những người có ít kỹ năng lập trình vẫn có thể xây dựng ứng dụng hoạt động hoàn chỉnh bằng cách sử dụng hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Mọi người chỉ cần mô tả ứng dụng cần thực hiện những gì, AI coding agent có thể xây dựng ứng dụng đó và tự xử lý các chức năng quan trọng như bảo mật.

Ví dụ, nhà phát triển ứng dụng Shopify ReviewMate - công cụ giúp các cửa hàng thu thập và hiển thị đánh giá của khách hàng - đã xây dựng phần lớn ứng dụng bằng cách đưa ra hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên cho Claude Code.

Claude đã tạo ra hơn 95% mã nguồn sử dụng trong môi trường production, bao gồm kiến trúc ứng dụng, thiết kế cơ sở dữ liệu, API, tính năng bảo mật và xử lý lỗi. Trong khi đó, nhà phát triển tập trung vào việc xác định yêu cầu, kiểm thử và tinh chỉnh kết quả.

Các nhà phát triển Shopify có thể kết nối những AI coding agent như Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Gemini CLI và VS Code trực tiếp với cửa hàng thông qua Shopify AI Toolkit.

Ngoài việc xây dựng ứng dụng mới, những công cụ AI này còn có thể hỗ trợ cập nhật sản phẩm và tự động hóa hoạt động của cửa hàng bằng ngôn ngữ tự nhiên, thay vì yêu cầu nhà phát triển phải tự viết từng dòng mã.

Câu hỏi thường gặp về Agentic AI

Sự khác biệt giữa Generative AI và Agentic AI là gì?

• Generative AI tạo nội dung như văn bản, hình ảnh hoặc mã dựa trên một câu lệnh, sau đó dừng lại và chờ hướng dẫn tiếp theo. Trong khi đó, Agentic AI nhận một mục tiêu và có thể sử dụng nhiều hệ thống khác nhau để hoàn thành mục tiêu đó - từ nghiên cứu, đưa ra quyết định, thực hiện hành động đến kiểm tra kết quả - mà không cần người dùng hướng dẫn từng bước.

Ví dụ về Agentic AI trong doanh nghiệp là gì?

• Một ví dụ phổ biến là AI coding agent như Claude Code. Bạn chỉ cần mô tả loại ứng dụng muốn xây dựng, Claude sẽ tự xác định cách cấu trúc mã, viết code, kiểm thử, sửa các lỗi phát hiện được và tạo ra sản phẩm hoàn chỉnh mà không cần con người giám sát từng bước.

Ba trường hợp sử dụng Agentic AI phổ biến cho doanh nghiệp là gì?

• AI agent hỗ trợ khách hàng: Truy cập dữ liệu tài khoản và khách hàng theo thời gian thực để giải quyết yêu cầu, thay vì chỉ dựa vào các câu trả lời được soạn sẵn.
• AI agent tài chính và kế toán: Tự động phân loại giao dịch, đối soát tài khoản và phát hiện bất thường theo thời gian thực.
• AI agent phát hiện gian lận: Đánh giá từng giao dịch và tự quyết định phê duyệt hoặc từ chối dựa trên mức độ rủi ro, thay vì chỉ đánh dấu các đơn hàng có khả năng gian lận để con người kiểm tra.