Một làn sóng thay đổi đang âm thầm định hình lại cách người dùng mua sắm. Không cần tìm kiếm, so sánh, cân nhắc mà chỉ với một cuộc trò chuyện, AI có thể đưa ra lựa chọn tối ưu và phù hợp nhất cho từng nhu cầu. Cùng Chin Media khám phá xu hướng Agentic Commerce đang mở ra tương lai của hành vi tiêu dùng!
1. Xu hướng Agentic Commerce: Khi tác nhân AI trở thành người mua hàng mới
Agentic Commerce là hình thức mua sắm được thực hiện bởi các tác nhân AI có khả năng tự nghiên cứu, so sánh, ra quyết định và hoàn tất giao dịch trong khuôn khổ người dùng cho phép. Khác với các trợ lý trước đây, AI Agents có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, cập nhật liên tục các sở thích qua từng tương tác, đưa ra lựa chọn tối ưu và trực tiếp hoàn tất giao dịch mua hàng. Theo Salesforce Connected Shoppers Report 2025, có 39% người tiêu dùng toàn cầu và hơn 50% Gen Z đã sử dụng AI để tìm kiếm và khám phá sản phẩm. Điều này cho thấy mức độ chấp nhận ngày càng tăng đối với việc giao phó một phần hành trình mua hàng cho AI.
Ví dụ: Người dùng có thể để AI theo dõi tần suất tiêu dùng của các sản phẩm thiết yếu (bột giặt, nước xả,…) và tự đặt mua lại khi gần hết, hoặc nhờ AI theo dõi giá vé máy bay và tự động đặt khi giá chạm mức tối ưu.
Hệ sinh thái thương mại toàn cầu cũng đang thích ứng với sự thay đổi này. Minh chứng là Amazon thử nghiệm “Buy for Me”, PayPal giới thiệu Agent Toolkit cho nhà phát triển, và Visa cùng Mastercard xây dựng giao thức thanh toán dành riêng cho tác nhân AI. Đặc biệt, tính năng Instant Checkout công bố bởi OpenAI vào tháng 10/2025 với sự hỗ trợ của Stripe cho thấy mô hình này đã tiến gần đến khả năng triển khai thực tế.
Tính năng Buy for me của Amazon.Bạn tìm thấy sản phẩm trong ứng dụng Amazon, nhấn “Buy for me”, và Amazon sẽ hoàn tất đơn hàng trên trang web của thương hiệu bằng thông tin đã được mã hóa của bạn.
Dù vậy, mức độ tin tưởng vào AI thay đổi đáng kể tùy theo loại sản phẩm. Với các sản phẩm có thuộc tính rõ ràng, dễ so sánh như điện tử, bảo hiểm, hàng tiêu dùng cơ bản thì AI đang được tin dùng mạnh mẽ. Nhưng với những sản phẩm đòi hỏi trải nghiệm thực tế như du lịch, nhà hàng hay khách sạn thì người tiêu dùng vẫn ưu tiên tham khảo ý kiến từ những người đã có trải nghiệm thật. Điều này tạo ra hai chiến lược tiếp cận hoàn toàn khác nhau nếu thương hiệu muốn tương tác với người mua và tác nhân AI.
2. Thách thức mới được đặt ra cho thương hiệu
Sự trỗi dậy của Agentic Commerce đang đặt ra thách thức lớn cho các thương hiệu, đặc biệt là các nhà bán lẻ truyền thống. Generative AI đang cách mạng hóa cách người dùng tìm kiếm, có tới 4 trong 5 người dùng hiện dựa vào các kết quả tìm kiếm không cần nhấp chuột trong ít nhất 40% số lần họ tìm kiếm thông tin (báo cáo tháng 5 của Enders và Hiệp hội Nhà xuất bản Chuyên nghiệp (PPA)).
Đặc biệt, AI agent sẽ ưu tiên giá, đánh giá người dùng, tốc độ giao hàng và tồn kho theo thời gian thực thay vì sự quen thuộc hay trung thành thương hiệu. Điều này tái định nghĩa cách cạnh tranh lẫn cách đưa ra quyết định mua.
Hệ quả là các thương hiệu buộc phải phụ thuộc sâu hơn vào hệ sinh thái AI của bên thứ ba để duy trì khả năng hiển thị và chuyển đổi, đồng thời đối mặt với việc mất đi nguồn dữ liệu – vốn là nền tảng của cá nhân hóa và doanh thu truyền thông bán lẻ. Khi AI đề cao tính tiện ích thì cơ hội cross-sell giảm và cuộc đua về giá – tốc độ giao hàng ngày càng khốc liệt.
Nhận thức được điều này, phần lớn các nhà bán lẻ toàn cầu đã chủ động chuyển mình: 96% đang nghiên cứu hoặc triển khai AI agent; 68% tin rằng trong vòng 5 năm, phần lớn tương tác khách hàng sẽ do AI đảm nhiệm; và 63% cho rằng doanh nghiệp chậm thích ứng sẽ tụt lại chỉ trong 2 năm tới. (Nguồn: BCG Consultant).
3. Vậy thương hiệu cần chuẩn bị gì?
Để vượt qua những thách thức này, thương hiệu cần tái định nghĩa cách kết nối với khách hàng, đồng thời ứng dụng AI như một năng lực lõi . Thương hiệu có thể đầu tư vào 3 trụ cột sau:
3.1. Tối ưu GEO (Generative Engine Optimization)
Sự trỗi dậy của các AI agent bên thứ ba (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity,..) đang định hình lại cách người tiêu dùng tìm kiếm và mua sắm. Để tiếp tục giữ được lợi thế cạnh tranh, thương hiệu cần đảm bảo việc luôn hiện diện đúng lúc – nơi người dùng đặt câu hỏi và nơi AI đang đưa ra câu trả lời.
Xu hướng chuyển dịch nổi bật nhất là từ SEO sang GEO (Generative Engine Optimization) – tập trung xây dựng hệ thống nội dung mà AI có thể hiểu, trích dẫn và sử dụng làm nguồn tham chiếu tin cậy. Điều này đòi hỏi thương hiệu đầu tư vào “AI-ready content. Điều này có nghĩa là tạo ra nguồn thông tin có cấu trúc rõ ràng, được kiểm chứng, giàu ngữ nghĩa và dễ dàng truy xuất.
Nhưng…
Nội dung tốt thôi chưa đủ. Các mô hình AI ngày càng ưu tiên tín hiệu đến từ hệ sinh thái cộng đồng như Facebook, Wikipedia, YouTube hay Quora. Điều này tạo ra yêu cầu mới là thương hiệu phải có mặt tại đa điểm chạm, đảm bảo hình ảnh và thông điệp nhất quán trong mắt cả người dùng lẫn AI.
Tổng hòa những yếu tố này chính là bước chuyển từ SEO sang GEO – tối ưu để thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời, khuyến nghị và tương tác do AI tạo ra, thay vì chỉ trong danh sách kết quả tìm kiếm.
Song song với việc triển khai GEO, việc đo lường mức độ hiển thị thương hiệu trên các nền tảng AI cũng rất quan trọng. Thương hiệu có thể theo dõi mức độ được AI nhắc tới như brand mention, trích dẫn có liên kết (citations), … để tối ưu chiến lược.
3.2. Phát triển AI Agent của riêng thương hiệu
Bên cạnh việc tối ưu ở các nền tảng AI bên ngoài, nhiều thương hiệu lớn như Walmart, Amazon,.. đang tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách phát triển những AI agent độc quyền.
Brand AI Agent giúp doanh nghiệp mang “tính cách thương hiệu” vào từng điểm chạm. Với dữ liệu sâu và góc nhìn chuyên môn, brand agent có thể cung cấp trải nghiệm tư vấn mua sắm được cá nhân hóa mạnh mẽ, phản ánh tiếng nói thương hiệu một cách tự nhiên và đồng nhất.
Brand AI Agent hỗ trợ đội ngũ nhân viên từ cửa hàng tới sàn TMĐT. Nhờ AI, nhân viên có thể phản hồi khách hàng nhanh và chính xác hơn ở những tác vụ cần nhiều thời gian như kiểm tra tồn kho, xử lý tình huống. Ngoài ra, AI còn rút ngắn thời gian sản xuất nội dung từ vài tuần xuống vài giờ, tối ưu trang sản phẩm, chuẩn hóa dữ liệu, theo dõi hiệu suất và đưa ra insight kịp thời.
3. Xây dựng nền tảng vận hành cho tương lai AI agent
Để mở rộng và chuẩn hóa việc ứng dụng AI, thương hiệu cần một nền tảng vận hành vững chắc cho phép triển khai ở quy mô lớn nhưng vẫn đảm bảo an toàn và kiểm soát.
Nền tảng dữ liệu và hệ thống AI phải đáp ứng các tiêu chuẩn mới như Model Context Protocol (MCP), giúp các AI agent giao tiếp trơn tru với nhiều hệ thống back-end khác nhau. MCP hoạt động như một chuẩn kết nối chung, đơn giản hóa tích hợp và giảm chi phí vận hành khi mở rộng ứng dụng AI.
Khi AI đảm nhận nhiều tác vụ “thực thi” thì con người đóng vai trò hoạch định, giám sát và quyết định. Điều này đòi hỏi cấu trúc tổ chức mới, tiêu chuẩn vận hành rõ ràng và lộ trình nâng cao kỹ năng liên tục để đội ngũ thích ứng với mô hình “AI-first”.
