50
AI là một công cụ mạnh mẽ có thê giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử hiệu rõ hơn về hành vi khách hàng và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
ô = Thu thập dữ liệu: Thu thập đữ liệu giao dịch bao gồm lịch sử mua hàng, giỏ trị đơn hàng, tần suất mua hang của khách hàng. Các đữ liệu hành vi hoạt động, truy cập của khách hàng thông qua lượt xem và thời gian truy cap web. Cac dir liệu về nhân khâu học liên quan đến khách hàng, các đánh giá sản phẩm va phản hồi từ những lần đặt hàng trước.
‹ - Xử lý dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đề hiểu văn bản không có cấu trúc, các đánh giá sản phẩm va phản hồi trên các nền tảng mạng xã hội. Sử dụng các thuật toán học máy để trích xuất các tính năng và mẫu quan trọng từ đữ liệu.
ô - Phõn tớch dữ liệu: Sử dụng dụng cỏc mụ hỡnh học mỏy và học mỏy tăng cường để dự đoán các xu hướng mới và các hành vi mới của khách hàng. Từ đó, xây dựng các mô hình dự đoán đề xác định khả năng mua hàng của khách hàng, sản pham ma ho co thé quan tam dén và thời điểm mà khách hàng có thê mua hàng
ô Triển khai mụ hỡnh vào thực tế: Tớch hợp cỏc mụ hỡnh dự đoỏn vào cỏc hệ thông thương mại điện tử để các nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàng, giúp tăng trải nghiệm mua sắm. Sử dụng các đề xuất sản phẩm được các nhân hóa, quảng cáo nhắm mục tiêu và chương trình khuyên mãi có liên quan đề tăng tỷ lệ chuyên đôi và doanh thu.
ô = Theo dừi, đỏnh giỏ, rỳt kinh nghiệm: Theo dừi hiệu suất của cỏc mụ hỡnh dự
đoán và điều chỉnh khi cần thiết, đề tránh các sai sót và lỗi thời.
Figure 12: Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực đời sống
6.3.2 Lợi ích
51
Tăng tỉ lệ chuyển đổi: Bằng cách cung cấp cho khách hàng các sản phẩm va dé xuất phù hợp nhằm đánh vào nhu cầu của khách hàng tại thời điểm đang có nhu cầu mua sắm, các doanh nghiệp thương mại điện tử có thé tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.
Tăng giá trị đơn hàng: Bằng cách dự đoán nhu cầu của khách hàng, AI giúp đội ngũ bán hàng xác định được những sản phâm hoặc dịch vụ nào sẽ có sức hút lớn, từ đó tăng cường hiệu quả bán hàng.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm có thê giúp khách hàng tìm thấy sản phẩm mà họ cần nhanh chóng và đễ dàng hơn, dẫn đến sự hài lòng và lòng trung thành cao hơn của khách hàng. Bằng cách sử dụng AI dé phân tích đữ liệu của khách hàng, doanh nghiệp có thể cung cấp các đề xuất và dịch vụ các nhân hóa, tăng khả năng mua hàng lặp lại từ phía khách hàng.
Tôi ưu hóa chiến dịch tiếp thị: AI có thể giúp các đoanh nghiệp thương mại điện tử dự đoán nhu cầu mới của thị trường, dự đoán các xu hướng mới trong tương lai từ đó đưa ra các chiến lược hiệu quả, đón đầu xu hướng và quản lý hàng tồn kho hiệu quá tránh các tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa, đưa ra các
quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
Phát hiện gian lận trong các giao dịch thương mại điện tử: AI có thé phan tich cac hanh vi bất thường từ các giao dịch và phát hiện các gian lận trong thời gian thực, giúp bảo vệ lợi ích cho doanh nghiệp và uy tín trên thị trường.
6.3.3 Hạn chế:
Rào cản về dữ liệu: Việc thu thập va đữ lý một lượng lớn dữ liệu khách hàng có thê gây tốn kém về chi phí và phức tạp. Chất lượng của dữ liệu được xử lý sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình dự đoán. Trong khi đó, các vấn đề về bảo mật và đánh cắp đữ liệu vẫn còn đáng quan ngại, điều đó khiến việc cung cấp đữ liệu đầu vào trở nên khó khăn hơn.
Các mô hình máy học có thể là hộp đen khiến cho việc đưa ra các dự đoán trở nên khó khăn, các dự đoán này có thể mang tính chất tham khảo cần đánh giá thêm theo tình hình thực tế, không được xem xét như những quyết định toàn 52
diện. AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển và có thê chưa hoàn thiện cho các dự đoán phức tạp, hành vi của khách hàng có thê không được duy trì mà thay đổi liên tục khiến các dự đoán trở nên thiếu chính xác, điều này khiến các mô hình bị giảm độ chính xác theo thời gian.
‹ _ Cần có yêu cầu chuyên môn cao về học máy và phân tích dữ liệu đề triển khai và duy trì các mô hình dữ liệu khiến việc triển khai và duy trì các mô hình AI hiệu quả, điều này có thể là rào cản và khó khăn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ khi không có đủ nguồn lực đề đầu tư cho AI.
KÉT LUẬN
Alibaba là một trong những công ty thương mại điện tử lớn nhất thế giới, cạnh tranh trực tiếp với các đôi thủ như Amazon, JD.com, Pinduoduo và eBay. Ho đã thành công trong việc áp dụng mô hình 5 năng lực cạnh tranh để tạo đựng vị thế vững chắc trong ngành thương mại điện tử. Šo với các đối thủ, Alibaba đã phát triển nhanh chóng và năm bắt tốt nhu cầu thị trường.
Hiện tại, công nghệ thông tin cua Alibaba rat tiên tiền, đặc biệt là trong việc ứng dụng các công nghệ mới nhất như trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Các hệ thống, công nghệ và thuật toán tiên tiễn đã được triển khai rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như quản lý kho hàng và phát hiện xu hướng tiêu dùng mới. Alibaba sử dụng AI trong hệ thống quản lý kho hàng đê nhận diện các mẫu hàng tổn kho và tôi ưu hóa quy trình quản lý bán hàng. Các công nghệ AI như MaxCompute, Hadoop, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Online Learning, ATS, WMS va WCS giúp tối ưu hóa hoạt động kho hàng, tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho việc quản lý và xử lý hàng hóa. Ngoài ra, Alibaba còn ứng dụng AI đề phát hiện xu hướng tiêu dùng mới và dự đoán hành vi tiêu dùng tiềm năng. Việc sử dụng Big Data, NLP, phan tich tuong quan, Machine Learning, Deep Learning, Consumer Insights và các thuật toán dự đoán giúp Alibaba hiểu rõ hơn về hành vi của người tiêu dùng, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh đề đáp ứng tốt hơn nhu cầu khách hàng. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI vẫn gặp phải một số hạn chế như phụ thuộc vào công nghệ và vấn đề bảo mật. Alibaba cần khắc phục những vấn đề này đề phát triển mạnh mẽ hơn.
Trong tương lai, Alibaba nỗ lực phát triển hỗ trợ thương mại toàn cầu và cải thiện trải nghiệm người dùng trên các sàn giao dịch của mình. Công ty cần cải thiện khả năng 53
tìm kiếm sản phẩm, tăng cường tính minh bạch trong các giao dịch thương mại điện tử, cải thiện quản lý vận chuyền, hỗ trợ doanh nghiệp tìm nguồn hàng mới, giảm chỉ phí vận chuyên cho khách hàng và tối đa hóa tiềm năng kinh doanh cho các công ty trên sàn. Alibaba cũng đang đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới nhằm bảo vệ và nâng cao vị thế của mình trong ngành thương mại điện tử.
Trước sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trên thị trường, Alibaba luôn phải nỗ lực không ngừng để nâng cao hiệu quá kinh doanh và mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng.
Grantt chat
Pertt chat
x
mm) ET=4 `) E â _T = T=4 " = 4 } ET=4 cm TE=19 [:) ET=3 ^ ô đ {= |
TL = 48 TE-=46
54
Table 3: Chi tiét Pertt chat
Nội dung Kết quả Phụ ©o | r |pI|ET|TE| TL
thuộc
1. Chọn công ty Tìm được công ty phù hợp 214|5|14|1 414 với chủ đê
2. Tổng quan về Biết được các thông tin cần 1 2]3|14|13|17 |7 Alibaba thiệt về công ty
3. Phân tích 5 Nhận biết và đánh giá được 2 314 |5 14 |11|11 mô hình lực lượng điêm mạnh và điêm yêu của
công ty
4. Các giải pháp của | Làm tiền đề cho thực hiện 2,3 3/4/15] 4]15] 15 Alibaba dang ap chương 5
dụng
5. Xác định yêu cầu | Hiểu được các yếu tố ảnh 3 3|4 |5 |4 |19|19 trong ngành hưởng tới công ty
6. Giải pháp IS và Hiểu được quy trình hiện tại 4 719111) 9 | 28 | 28 phân tích ứng dụng | của công ty
7. Ứng dụng phân Tối ưu quy trình nghiệp vụ 6 10 1 |14| 1214040
tích dữ liệu 2
8. Kết luận Đưa ra kết luận chung về đồ 7 213/41] 3 | 43] 13 an
9. Thiết kế thuyết Hoàn thành thiết kế thuyết 2,3,4.12|3|14|13|46|486
trình trình 5,6,7
10. Đánh giá Hoàn thành đồ án 8 1|1|1| 1147147
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Ma, J. (2019). Alibaba: The House That Jack Built. HarperBusiness.
2. Zhang, Y., & Tadayoni, E. (2016). The Alibaba Story: From Small Beginnings to Global E-commerce Giant. John Wiley & Sons.
3. Alibaba Group. (2024). About Alibaba.
4. li, C., & Li, J. (2020). The Alibaba Business Model: A Case Study in E- commerce Innovation. Electronic Markets, 30(4), 591-608.
5. Tsui, K. K., & Tang, E. (2014). Alibaba's Business Model: A Case Study in Disruptive Innovation. Journal of Business Case Studies, 16(2), 23-30.
55
6. Alibaba Group. (2024). Investor Relations. https://www.alibabagroup.com/en- US/nvestor-relations
7. Chen, H., & Wang, Y. (2018). Alibaba's Diversification Strategy: A Case Study of Its Expansion into New Markets. Journal of International Business Research, 22(3), 456-472.
8. Fan, Y., & Luo, X. (2016). Alibaba's Ecosystem Strategy: A Case Study of Its Integration of Online and Offline Retail. International Journal of Retail &
Distribution Management, 54(1), 52-70.
9. Alibaba Group. (2024). Our Businesses.
10.Hsu, M. H., & Chen, C. C. (2020). Alibaba's Competitive Advantage: A Strategic Analysis. Asia Pacific Journal of Management, 37(4), 1127-1150.
11. Nanda, P., & Rhodes, E. (2017). Alibaba: The Rise of an E-commerce Giant.
Oxford University Press.
12. Statista. (2024). Alibaba: Key Figures and Statistics.
https://www.statista.com/topics/2187/alibaba-group/
13. Porter, M. E. (1980). Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. Free Press.
14.Luo, X., & Wang, Y. (2012). Applying Porter's Five Forces Framework to Analyze Alibaba's Competitive Advantage. Journal of Business Strategy, 33(2), 22-28.
15. Tan, J, & L¡, S. (2016). A Strategic Analysis of Alibaba's Competitive Advantage in the Chinese E-commerce Market. Intemational Journal of Business and Management, 14(3), 101-112.
16. Alibaba Group. (2024). Mission, Vision and Values.
17. Peng, M. W., Wang, D. Y., & Jiang, Y. (2013). Alibaba's Global Strategy: A Case Study of Its Internationalization. Journal of International Business Strategy, 34(2), 141-156.
18. Shen, R., & Wang, Y. (2016). Alibaba's Business Strategy: A Case Study of Its Innovation and Growth. Journal of Business Case Studies, 18(2), 23-30.
19. Alibaba Cloud. (2024). Alibaba Cloud Solutions for E-commerce.
https:/www.alibabacloud.com/en/solutlons/e-commerce? p lc=l
56