Ngành Bán lẻ trong Nhóm Phần tư Bị Xâm phạm

Các nhà lãnh đạo marketing cấp cao trên nhiều ngành đều nhận thấy làn sóng này đang đến gần. Trong khảo sát của BCG x Moloco với 283 giám đốc điều hành thuộc 15 ngành, được thực hiện vào tháng 10 năm 2025, 67% kỳ vọng mức độ gián đoạn cao do AI gây ra đối với hành trình khách hàng của họ. Các nhà lãnh đạo ngành bán lẻ lại có góc nhìn khác: chỉ 36% chia sẻ mối lo ngại này.

Khoảng cách này còn sâu sắc hơn cả cảm nhận chung.

Ngành bán lẻ không chỉ đơn thuần bình thản trước sự gián đoạn của AI. Đây là ngành bình thản nhất trong nghiên cứu này.
‍
Tuy nhiên, Chỉ số Gián đoạn AI dành cho Người tiêu dùng (Consumer AI Disruption Index) của BCG x Moloco lại cho thấy một câu chuyện khác. Chỉ số này chấm điểm các ngành theo hai khía cạnh: mức độ AI có thể loại bỏ vai trò trung gian trong mối quan hệ với khách hàng, và độ bền vững của mối quan hệ đó hiện nay. Ngành bán lẻ rơi vào nhóm phần tư “bị xâm phạm”, cùng với ngành du lịch và tin tức. Người mua sắm giờ đây có thể yêu cầu một agent đưa ra đề xuất, đánh giá các lựa chọn, và hoàn tất việc mua hàng mà không cần truy cập vào trang web của nhà bán lẻ.

Ngành bán lẻ sở hữu những tài sản thực sự: mạng lưới hoàn tất đơn hàng, chương trình khách hàng thân thiết, và first-party data. Nhưng tài sản không làm thay đổi điểm số mức độ rủi ro. Hoặc là các nhà lãnh đạo bán lẻ đang thấy điều gì đó mà chỉ số này chưa nắm bắt được, hoặc sự gián đoạn sẽ ập đến trước khi tính cấp bách kịp hình thành.

Khoảng Cách Đã Hiện Rõ

Các protocol (giao thức) từ Google và OpenAI đang chuẩn hóa các giao dịch agent-to-merchant. Hạ tầng cho phép một AI agent khám phá tồn kho, xác minh thông tin, và hoàn tất giao dịch mua đã đi vào hoạt động, và 30% người tiêu dùng hiện nay cho biết họ cảm thấy thoải mái khi để AI mua hàng thay mặt mình.

Khoảng cách trải nghiệm cho thấy rõ vấn đề nằm ở đâu. Một người mua sắm hỏi agent về một chiếc bàn đứng phù hợp với căn hộ nhỏ và có khả năng quản lý dây cáp tốt. Agent hướng dẫn họ qua các thông tin về khả năng chịu tải, phạm vi chiều cao, độ phức tạp khi lắp ráp. Họ chốt được một gợi ý phù hợp. Sau đó họ nhấp vào trang sản phẩm: một bảng thông số kỹ thuật tĩnh, các đánh giá được sắp xếp theo thời gian gần nhất, và một chat widget ở góc màn hình hiếm khi được sử dụng. Cuộc trò chuyện họ vừa có rất thông minh. Nhưng trải nghiệm họ vừa đến lại khiến họ phải bắt đầu lại từ đầu.

Một CMO ngành bán lẻ đã mô tả sự thay đổi này:

"Cú click ban đầu đó [vào website của chúng tôi] hiện không còn xảy ra nữa vì [người tiêu dùng] đã nhận được thông tin họ cần trực tiếp [từ AI overviews]…

Tôi nghĩ đầu funnel (top of funnel) sẽ chịu mức độ gián đoạn cao nhất... nhưng thực ra đây là sự gián đoạn xuyên suốt toàn bộ funnel, bởi vì ngay cả ở cuối funnel (bottom of funnel)… hành trình đó cũng đang bị gián đoạn."

Rủi ro không nằm ở việc người mua sắm ngừng ghé thăm các trang bán lẻ. Rủi ro nằm ở chỗ họ đến nơi khi đã đưa ra quyết định từ trước, khiến vai trò của nhà bán lẻ bị thu hẹp chỉ còn là khâu fulfillment.

Tài Sản Mà Họ Chưa Tận Dụng

Nếu service disruption mới là rủi ro thực sự, câu hỏi tự nhiên đặt ra là liệu các nhà bán lẻ có lợi thế mang tính cấu trúc nào hay không. Câu trả lời là có, nhưng phần lớn chưa tận dụng được lợi thế đó.

ChatGPT phục vụ mọi ngành, mọi người mua sắm, mọi truy vấn. Độ bao phủ chính là sản phẩm. Đây vừa là điểm mạnh vừa là giới hạn: bài toán kinh tế của một mô hình tổng quát (generalist model) không đủ lý do để đi sâu vào bất kỳ danh mục riêng lẻ nào khi đang tối ưu hóa trên tất cả các danh mục cùng lúc.

Các nhà bán lẻ vận hành theo một phép toán khác. Bạn nắm giữ sự thật hậu mua hàng: các đơn hàng trả lại, các ticket hỗ trợ, các trường hợp ngoại lệ trong khâu fulfillment. Bạn biết tỷ lệ trả hàng tăng vọt khi hai sản phẩm cụ thể được mua cùng nhau, một sự không tương thích trong combo mà không đánh giá nào đề cập đến, bởi vì bạn nhìn thấy được mô hình này qua hàng nghìn giao dịch. Bạn biết một hub nhà thông minh “universal” gặp vấn đề kết nối với chuông cửa Ring Gen 2 vì bạn thấy được các ticket hỗ trợ. Bạn biết loại nệm nào thực sự phù hợp với người ngủ nghiêng bị đau lưng vì bạn đã theo dõi được những sản phẩm nào bị trả lại.

Đây là một trong những lý do khiến chỉ số này xác định ngành bán lẻ là “defensible” (có thể phòng thủ được). Dữ liệu kết quả first-party cho thấy điều gì thực sự hiệu quả, so với những gì bảng thông số kỹ thuật nói là sẽ hiệu quả.
‍
Nhưng có thể phòng thủ không có nghĩa là đã được phòng thủ. Một CMO đã thẳng thắn thừa nhận khoảng cách này: “Hiện tại chúng tôi thậm chí còn chưa có một customer data platform. Dữ liệu khách hàng của chúng tôi bị phân tán trên rất nhiều hệ thống khác nhau... nếu không có nó, chúng tôi không thể thực sự sử dụng một công cụ tái tương tác (re-engagement) dựa trên AI.”
‍
Việc encoding (mã hóa) dữ liệu này khác nhau tùy theo từng danh mục. Một nhà bán lẻ đồ gia dụng biến các mẫu hình trả hàng thành cảnh báo "hai sản phẩm này không phù hợp khi dùng cùng nhau", xuất hiện trước khi người mua thêm cả hai vào giỏ hàng. Một nhà bán đồ điện tử biến các ticket hỗ trợ thành cảnh báo “known compatibility issue” (vấn đề tương thích đã biết) trước khi người mua đưa ra lựa chọn sai. Một trang bán nội thất biến các chuỗi hành vi thành các điểm vào có hướng dẫn, thu gọn 200 kết quả xuống còn 4.

Mỗi trường hợp trên không còn đơn thuần cung cấp tồn kho hàng hóa, mà bắt đầu cung cấp trí tuệ (intelligence). Người mua sắm quay lại vì trang web đã hiểu được điều họ thực sự cần, chứ không chỉ những gì họ gõ vào ô tìm kiếm. Đó chính là cách ngành bán lẻ thoát khỏi nhóm phần tư “bị xâm phạm”.

các nhà lãnh đạo marketing ngành bán lẻ cho biết họ đang ưu tiên thu thập first-party data

kỳ vọng mức độ gián đoạn cao

nhận thấy rủi ro nghiêm trọng về việc AI tiếp quản dịch vụ

Có ý định nhưng thiếu tính cấp bách chính là công thức dẫn đến các pilot bị đình trệ, các roadmap bị trễ hạn, và các chu kỳ học hỏi không bao giờ được tích lũy.

Chúng tôi dự đoán những nhà bán lẻ thường xuyên thử nghiệm sẽ khám phá ra những thuộc tính catalog nào dự đoán được tỷ lệ chuyển đổi, những can thiệp nào tạo được lòng tin, và những tín hiệu nào cần được bảo vệ. Trong khi đó, những nhà bán lẻ hiếm khi thử nghiệm có thể sẽ không bao giờ học được những bài học đó. Đến khi traffic được agent giới thiệu chiếm một phần đáng kể trong tổng số phiên truy cập, các mặc định (defaults) sẽ đã được thiết lập xong: nhà bán lẻ nào được agent đề xuất, catalog nào được tin tưởng, dữ liệu nào được dựa vào.

Các mặc định đó đang hình thành ngay lúc này.

Trong suốt tháng 10 năm 2025, Chỉ số Gián đoạn AI dành cho Người tiêu dùng (Consumer AI Disruption Index) của BCG x Moloco đã đánh giá 17 ngành hướng đến người tiêu dùng thông qua một nghiên cứu định lượng và định tính (lưu ý rằng có hai ngành chỉ tham gia phần định tính chứ không tham gia phần định lượng của nghiên cứu) với 238 nhà lãnh đạo marketing cấp cao trên năm khu vực, kết hợp cùng dữ liệu hiệu suất ứng dụng từ hơn 3.200 ứng dụng. Moloco Readiness Guide đầy đủ bao gồm một công cụ chẩn đoán dành cho các nhà bán lẻ muốn đánh giá cấu trúc catalog, hạ tầng kỹ thuật, và sự phối hợp trong tổ chức của mình. Phương pháp luận đầy đủ có tại ‘The AI Disruption Index: How AI is Reshaping Consumer Discovery’.