Fanatics hợp tác với OpenAI phát triển công cụ mua sắm AI, lượt xem sản phẩm đề xuất tăng 10%

Fanatics đưa trí tuệ nhân tạo vào trải nghiệm mua sắm hàng hóa thể thao

Fanatics, một trong những doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực thương mại hàng hóa thể thao, đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp người hâm mộ tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm phù hợp hơn. Thông qua hợp tác với OpenAI, công ty phát triển tính năng “Shop the Look”, còn được hiểu là “Mua sắm theo phong cách”, nhằm đề xuất những sản phẩm có thể phối hợp với món hàng mà khách hàng đang xem.

Theo thông tin được công bố, tính năng mới sử dụng công nghệ Codex của OpenAI để phân tích dữ liệu sản phẩm, xác định những mặt hàng tương thích và đưa ra các gợi ý phù hợp với đội thể thao mà khách hàng yêu thích. Sau khi triển khai, Fanatics ghi nhận lượt xem các sản phẩm được đề xuất tăng 10% trong mảng kinh doanh hàng hóa thể thao.

Kết quả này cho thấy AI có thể đóng vai trò thiết thực trong việc cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến, đặc biệt đối với những doanh nghiệp sở hữu danh mục sản phẩm lớn và liên tục được bổ sung.

Fanatics hiện cung cấp hơn 1,5 triệu mã sản phẩm độc lập (SKU) trên các nền tảng thương mại điện tử phục vụ những giải đấu và đội thể thao. Danh mục bao gồm áo đấu, mũ, quần áo thường ngày, tất và nhiều phụ kiện mang thương hiệu các đội.

Với số lượng sản phẩm lớn như vậy, việc giúp khách hàng tìm được món đồ phù hợp không chỉ là vấn đề tìm kiếm thông thường. Doanh nghiệp còn phải bảo đảm các gợi ý có tính liên quan, đúng đội thể thao và phù hợp với nhu cầu mua sắm của từng người hâm mộ.

Danh mục hơn 1,5 triệu sản phẩm tạo ra bài toán cá nhân hóa

Sự phát triển của Fanatics phản ánh quy mô ngày càng lớn của thị trường hàng hóa thể thao có bản quyền. Công ty đã xây dựng quan hệ hợp tác với nhiều giải đấu và đội thể thao lớn trên thế giới, đồng thời mở rộng hoạt động thương mại điện tử tới nhiều thị trường quốc tế.

Theo thông tin trong bài viết gốc, Fanatics Commerce sản xuất hơn 45 triệu sản phẩm mỗi năm và bán hàng cho khách hàng tại hơn 180 quốc gia.

Quy mô này mang lại lợi thế về độ phủ thị trường và sự đa dạng sản phẩm, nhưng cũng khiến việc tổ chức danh mục và hướng dẫn khách hàng lựa chọn trở nên phức tạp hơn.

Justin Tsai, giám đốc sản phẩm của Fanatics Commerce, cho biết công ty vận hành hàng trăm website. Một thách thức thường xuyên là khách hàng truy cập những nền tảng này nhưng phải tìm kiếm trong danh mục rất lớn để xác định sản phẩm phù hợp với nhu cầu.

Theo ông Tsai, thời gian mua sắm của khách hàng thường kéo dài hơn 30 phút và có xu hướng tăng lên khi Fanatics liên tục bổ sung hơn 1.000 sản phẩm mới mỗi tuần.

Trong môi trường thương mại điện tử, thời gian tìm kiếm kéo dài có thể khiến trải nghiệm trở nên kém thuận tiện. Khách hàng có thể biết mình muốn mua áo đấu của một đội bóng nhưng chưa chắc đã biết nên kết hợp chiếc áo đó với loại mũ, tất hay phụ kiện nào.

Đây chính là khoảng trống mà tính năng Shop the Look hướng đến giải quyết. Thay vì yêu cầu khách hàng tự tìm từng món đồ, hệ thống đưa ra những gợi ý phối hợp ngay trên trang sản phẩm đang được xem.

Shop the Look sử dụng Codex để tìm các sản phẩm tương thích

Tính năng Shop the Look được xây dựng với sự hỗ trợ của Codex thuộc OpenAI. Theo mô tả trong bài viết gốc, công cụ này phân tích dữ liệu sản phẩm và danh mục hàng hóa để tìm những mặt hàng có khả năng phối hợp với nhau, sau đó đánh giá lại các đề xuất nhằm tạo ra gợi ý phù hợp hơn.

Chẳng hạn, khi một người hâm mộ xem áo đấu của một đội thể thao, hệ thống có thể đề xuất thêm mũ, tất hoặc phụ kiện mang thương hiệu cùng đội. Mục tiêu là giúp người mua hình dung cách kết hợp nhiều sản phẩm thành một bộ trang phục hoàn chỉnh.

Điểm quan trọng nằm ở tính liên quan của các đề xuất. Với hàng hóa thể thao, sở thích của người hâm mộ thường gắn chặt với đội bóng, giải đấu và vận động viên cụ thể. Một sản phẩm có kiểu dáng tương tự chưa chắc đã phù hợp nếu thuộc về một đội đối thủ.

Ông Tsai cho biết việc kết hợp sản phẩm phải bảo đảm sự phù hợp giữa đội thể thao và cầu thủ. Một người hâm mộ Los Angeles Dodgers khó có nhu cầu được gợi ý sản phẩm của San Francisco Giants nếu mục tiêu của họ là thể hiện sự ủng hộ đối với đội bóng mình yêu thích.

Điều này cho thấy cá nhân hóa trong thương mại thể thao không chỉ là đề xuất những món hàng có màu sắc hoặc kiểu dáng tương tự. Hệ thống còn phải hiểu được mối quan hệ giữa sản phẩm, thương hiệu, đội tuyển và bối cảnh sử dụng.

Nếu được triển khai hiệu quả, AI có thể giúp doanh nghiệp xử lý khối lượng dữ liệu lớn nhanh hơn, đồng thời giảm sự phụ thuộc vào các quy trình tuyển chọn sản phẩm thủ công.

Vì sao phương pháp phối đồ truyền thống gặp khó khăn?

Trước khi áp dụng những công cụ AI như Shop the Look, các nhà bán lẻ có thể sử dụng đội ngũ chuyên môn để lựa chọn sản phẩm, xây dựng bộ trang phục và chụp ảnh minh họa. Phương pháp này tạo ra trải nghiệm trực quan, nhưng đòi hỏi thời gian và nguồn lực.

Theo ông Tsai, quy trình tuyển chọn và phối đồ truyền thống không phải lúc nào cũng theo kịp tốc độ mở rộng danh mục sản phẩm của Fanatics.

Thách thức càng rõ rệt khi công ty liên tục tung ra hàng nghìn sản phẩm mới mỗi tuần. Những mặt hàng được phát hành nhanh chóng, chẳng hạn áo và mũ kỷ niệm chức vô địch, có thể cần được đưa lên website trong thời gian ngắn để đáp ứng nhu cầu của người hâm mộ.

Nếu mỗi sản phẩm đều cần một quy trình phối đồ và chụp ảnh riêng, việc mở rộng hoạt động sẽ trở nên tốn kém và khó duy trì tính đồng bộ trên hàng trăm website.

AI mở ra một phương án khác: phân tích dữ liệu của những sản phẩm đã có trong hệ thống và tự động tìm ra các lựa chọn có liên quan. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tạo thêm các tổ hợp sản phẩm mà không cần thực hiện toàn bộ quy trình tuyển chọn thủ công cho từng mặt hàng.

Tuy nhiên, công nghệ không nhất thiết thay thế hoàn toàn vai trò của con người. Các bộ sưu tập được biên tập cẩn thận, hình ảnh phối đồ chuyên nghiệp và trải nghiệm thử sản phẩm trực tiếp vẫn có giá trị riêng. AI phù hợp hơn với vai trò mở rộng khả năng gợi ý và xử lý những nhu cầu mà phương pháp truyền thống khó đáp ứng ở quy mô lớn.

Lượt xem sản phẩm đề xuất tăng 10% nói lên điều gì?

Theo Justin Tsai, sau khi tính năng Shop the Look được triển khai, lượt xem các mặt hàng được đề xuất tăng 10%.

Đây là chỉ số ban đầu cho thấy khách hàng quan tâm hơn đến những sản phẩm mà hệ thống giới thiệu. Các gợi ý có thể giúp người mua nhận ra những món hàng phù hợp mà trước đó họ chưa chủ động tìm kiếm.

Ngoài việc tăng mức độ tương tác, ông Tsai cho biết các đề xuất còn giúp khách hàng cảm thấy chắc chắn hơn về lựa chọn của mình, bởi họ có thể hình dung sản phẩm sẽ kết hợp với những món đồ khác của cùng đội thể thao như thế nào.

Dù vậy, cần phân biệt rõ giữa lượt xem sản phẩm và kết quả kinh doanh cuối cùng. Mức tăng 10% về lượt xem các mặt hàng được đề xuất không đồng nghĩa doanh số bán hàng, tỷ lệ chuyển đổi hoặc lợi nhuận cũng tăng tương ứng 10%.

Để đánh giá đầy đủ hiệu quả của tính năng, doanh nghiệp cần xem xét thêm các chỉ số như tỷ lệ khách hàng nhấp vào sản phẩm, số món hàng được thêm vào giỏ, giá trị đơn hàng trung bình và tỷ lệ hoàn tất giao dịch.

Nếu các chỉ số này cùng cải thiện, AI có thể đóng góp rõ ràng hơn vào hiệu quả thương mại. Ngược lại, nếu lượt xem tăng nhưng khách hàng không mua hàng nhiều hơn, doanh nghiệp vẫn cần điều chỉnh cách đề xuất sản phẩm hoặc trải nghiệm thanh toán.

Dù mới phản ánh một khía cạnh của hành vi người dùng, kết quả ban đầu cho thấy cá nhân hóa có thể là công cụ hữu ích để giúp khách hàng điều hướng danh mục hàng hóa quy mô lớn.

Hàng hóa thể thao vẫn là nguồn doanh thu lớn của Fanatics

Mặc dù Fanatics đã mở rộng hoạt động sang nhiều lĩnh vực trong ngành công nghiệp thể thao, hàng hóa của các đội tuyển vẫn là nguồn doanh thu quan trọng nhất của công ty.

Theo thông tin được đề cập trong bài viết gốc, nhà sáng lập kiêm CEO Michael Rubin cho biết trên chương trình Squawk Box của CNBC rằng doanh thu thương mại điện tử của Fanatics dự kiến vượt 7 tỷ USD trong năm nay, so với khoảng 5,5 tỷ USD từ mảng đồ sưu tầm, bao gồm thẻ giao dịch Topps.

Những con số này cho thấy quy mô đáng kể của hoạt động bán hàng trực tuyến trong mô hình kinh doanh của Fanatics. Với hàng triệu sản phẩm và lượng khách hàng trải rộng trên nhiều quốc gia, việc cải thiện trải nghiệm mua sắm có thể tác động đến một phần quan trọng trong hoạt động của doanh nghiệp.

Trong bối cảnh cạnh tranh thương mại điện tử, lợi thế không chỉ đến từ việc sở hữu nhiều sản phẩm hoặc có quyền phân phối hàng hóa mang thương hiệu nổi tiếng. Khả năng giúp khách hàng tìm được sản phẩm phù hợp, giảm thời gian tìm kiếm và khám phá thêm những món hàng liên quan cũng có thể trở thành yếu tố khác biệt.

Với Fanatics, Shop the Look là một cách sử dụng công nghệ để khai thác tốt hơn danh mục hàng hóa hiện có. Thay vì chỉ bổ sung thêm sản phẩm, công ty tìm cách giúp người mua hiểu rõ hơn những lựa chọn đang được cung cấp.

OpenAI thay đổi cách tiếp cận thị trường mua sắm trực tuyến

Việc hợp tác với Fanatics cũng phản ánh hướng ứng dụng AI của OpenAI trong lĩnh vực bán lẻ.

OpenAI đã thử nghiệm các công cụ mua sắm liên quan đến ChatGPT, trong đó có những tính năng hỗ trợ người dùng tìm kiếm sản phẩm và mua hàng trực tuyến. Tuy nhiên, theo thông tin được nêu trong bài viết gốc, công ty đang điều chỉnh cách tiếp cận đối với tính năng thanh toán tức thì và tăng cường hợp tác trực tiếp với các nhà bán lẻ để phát triển ứng dụng chuyên biệt trong ChatGPT.

Trong mô hình hợp tác với Fanatics, công nghệ của OpenAI được sử dụng để hỗ trợ một hoạt động cụ thể trên nền tảng thương mại điện tử của doanh nghiệp, thay vì chỉ tập trung vào việc đưa toàn bộ quá trình mua hàng vào chatbot.

Cách tiếp cận này có thể giúp các nhà bán lẻ ứng dụng AI vào những điểm cụ thể trong hành trình khách hàng, chẳng hạn tìm kiếm sản phẩm, so sánh lựa chọn, phối hợp trang phục và khám phá mặt hàng liên quan.

Rosemary DeAragon, người đứng đầu bộ phận GTM ngành tại OpenAI, cho rằng cá nhân hóa là bài toán lâu dài của ngành bán lẻ. Thương mại điện tử đã cung cấp cho doanh nghiệp nhiều dữ liệu hơn về lịch sử mua hàng, hành vi xem trang và tài khoản khách hàng, nhưng việc chuyển những dữ liệu đó thành đề xuất thực sự hữu ích vẫn là một thách thức.

Theo bà DeAragon, AI có thể cải thiện độ chính xác của việc đối sánh sản phẩm và nâng trải nghiệm cá nhân hóa lên một cấp độ cao hơn.

Điểm khác biệt nằm ở khả năng xử lý nhiều mối quan hệ giữa sản phẩm cùng lúc. Thay vì chỉ dựa vào một vài quy tắc cố định, hệ thống AI có thể phân tích danh mục để tìm những lựa chọn có mức độ liên quan phù hợp với ngữ cảnh mua sắm.

Tuy nhiên, hiệu quả thực tế vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, cách doanh nghiệp thiết kế hệ thống, mức độ phù hợp của các đề xuất và khả năng đo lường kết quả sau triển khai.

AI trong bán lẻ: Cơ hội tăng trưởng đi cùng yêu cầu kiểm soát chất lượng

Ứng dụng AI trong thương mại điện tử không chỉ hướng đến việc tự động hóa công việc. Mục tiêu lớn hơn là giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định dễ dàng hơn giữa một lượng lựa chọn ngày càng lớn.

Với những doanh nghiệp có danh mục sản phẩm liên tục thay đổi như Fanatics, công nghệ gợi ý có thể giúp giảm bớt khoảng cách giữa quy mô hàng hóa và khả năng khám phá của khách hàng.

Tuy vậy, cá nhân hóa cũng đặt ra những yêu cầu về độ chính xác. Nếu hệ thống gợi ý sai đội thể thao, nhầm thương hiệu hoặc đề xuất mặt hàng không còn hàng, trải nghiệm có thể trở nên kém thuận tiện hơn thay vì được cải thiện.

Do đó, các nhà bán lẻ cần bảo đảm dữ liệu sản phẩm được cập nhật, thông tin tồn kho đáng tin cậy và những quy tắc liên quan đến thương hiệu được xử lý phù hợp. Doanh nghiệp cũng cần theo dõi phản hồi của khách hàng để phát hiện những đề xuất không hữu ích.

Bên cạnh đó, dữ liệu hành vi mua sắm cần được xử lý theo các nguyên tắc bảo vệ quyền riêng tư. Việc cá nhân hóa nên giúp khách hàng tìm được sản phẩm phù hợp mà không tạo ra cảm giác bị theo dõi quá mức hoặc thiếu minh bạch về cách dữ liệu được sử dụng.

Trong dài hạn, lợi thế của AI có thể không nằm ở việc tạo ra nhiều gợi ý nhất, mà ở việc đưa ra những gợi ý thực sự có ích, đúng ngữ cảnh và giúp khách hàng hoàn thành mục tiêu mua sắm.

Việc Fanatics hợp tác với OpenAI để phát triển Shop the Look cho thấy AI đang được ứng dụng ngày càng cụ thể trong hoạt động thương mại điện tử. Với hơn 1,5 triệu mã sản phẩm và danh mục liên tục mở rộng, Fanatics cần những công cụ giúp người hâm mộ tìm kiếm và phối hợp hàng hóa thuận tiện hơn.

Mức tăng 10% về lượt xem sản phẩm được đề xuất là tín hiệu ban đầu cho thấy tính năng có thể cải thiện mức độ tương tác. Tuy nhiên, tác động đến doanh số và lợi nhuận vẫn cần được đánh giá bằng những chỉ số kinh doanh khác.

Đối với OpenAI, hợp tác này cũng thể hiện một hướng triển khai AI thông qua các ứng dụng chuyên biệt dành cho nhà bán lẻ. Thay vì chỉ hỗ trợ trả lời câu hỏi, công nghệ có thể tham gia trực tiếp vào việc phân tích danh mục, đối sánh sản phẩm và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Trong bối cảnh thương mại điện tử ngày càng cạnh tranh, doanh nghiệp có thể không chỉ cần bán nhiều sản phẩm hơn mà còn phải giúp khách hàng tìm đúng thứ họ cần. Nếu được triển khai với dữ liệu tốt và khả năng kiểm soát chất lượng phù hợp, AI có thể trở thành một công cụ quan trọng để đạt mục tiêu đó.

Nguồn tham khảo: Thông tin doanh nghiệp, số liệu hoạt động và phát biểu của đại diện Fanatics, OpenAI được tổng hợp từ bài viết gốc.

Câu hỏi thường gặp về Fanatics, OpenAI và Shop the Look

1. Fanatics hợp tác với OpenAI để phát triển công cụ nào?

Fanatics hợp tác với OpenAI để xây dựng Shop the Look, tính năng gợi ý các sản phẩm có thể phối hợp với mặt hàng mà khách hàng đang xem trên website thương mại điện tử.

2. Shop the Look sử dụng công nghệ gì?

Theo bài viết gốc, tính năng được phát triển với sự hỗ trợ của Codex thuộc OpenAI, sử dụng dữ liệu sản phẩm và danh mục hàng hóa để tìm các mặt hàng tương thích và tạo đề xuất.

3. Tính năng mới đã mang lại kết quả gì?

Fanatics cho biết lượt xem các sản phẩm được đề xuất tăng 10% sau khi triển khai tính năng. Đây là chỉ số về mức độ tương tác, không đồng nghĩa doanh thu hoặc tỷ lệ chuyển đổi tăng cùng mức.

4. Vì sao Fanatics cần ứng dụng AI vào mua sắm?

Công ty có hơn 1,5 triệu mã sản phẩm và đưa thêm hơn 1.000 sản phẩm mới mỗi tuần. AI giúp hỗ trợ tìm kiếm, đối sánh và đề xuất sản phẩm trong danh mục lớn, qua đó giảm bớt khó khăn khi khách hàng lựa chọn.

5. Fanatics Commerce có quy mô hoạt động như thế nào?

Theo thông tin trong bài viết gốc, Fanatics Commerce sản xuất hơn 45 triệu mặt hàng mỗi năm và bán cho khách hàng tại hơn 180 quốc gia.

6. AI có thể thay thế hoàn toàn việc phối đồ thủ công không?

Không nhất thiết. AI có thể mở rộng khả năng gợi ý và xử lý danh mục lớn, trong khi việc tuyển chọn chuyên môn, hình ảnh phối đồ và trải nghiệm thử trực tiếp vẫn có vai trò riêng.

7. Hợp tác này có ý nghĩa gì đối với thị trường thương mại điện tử?

Trường hợp Fanatics cho thấy AI có thể được tích hợp vào một khâu cụ thể trong hành trình mua sắm để hỗ trợ khám phá sản phẩm và cá nhân hóa trải nghiệm. Hiệu quả dài hạn cần được đánh giá thêm qua doanh số, tỷ lệ chuyển đổi và mức độ hài lòng của khách hàng.