The Impact of Artificial Intelligence on Marketing Communication Personalization in the Cosmetics Industry Across E-commerce Platforms
Bùi Lan Phương
Trường Đại học Thương mại
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài nghiên cứu phân tích vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc cá nhân hóa hoạt động xúc tiến thương mại ngành mỹ phẩm trên các sàn thương mại điện tử Việt Nam. Bằng phương pháp phân tích dữ liệu trên hai nền tảng dẫn đầu là Shopee và TikTok Shop giai đoạn 2024-2025, bài viết chỉ ra sự dịch chuyển từ mô hình truyền thông đại trà sang siêu cá nhân hóa để từ đó đề xuất các hàm ý quản trị hỗ trợ các doanh nghiệp Việt Nam nâng cao năng lực thích ứng và cạnh tranh trong bối cảnh nền kinh tế số.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo (AI); cá nhân hóa; xúc tiến thương mại; Shopee; TikTok Shop; thương mại điện tử Việt Nam.
Abstract: This research paper analyzes the role of artificial intelligence (AI) in personalizing trade promotion activities within the cosmetics industry across Vietnamese e-commerce platforms. Utilizing data analysis methods on two leading platforms, Shopee and TikTok Shop, during the 2024-2025 period, the article highlights the paradigm shift from mass communication to hyper-personalization. Based on these findings, it proposes managerial implications to assist Vietnamese enterprises in enhancing their adaptability and competitiveness within the context of the digital economy.
Keywords: Artificial intelligence; Personalization; Trade promotion; Shopee; TikTok Shop; Vietnamese e-commerce.
1. Đặt vấn đề
Sự bùng nổ mạnh mẽ của thị trường thương mại điện tử tại Việt Nam trong giai đoạn 2020-2025 đã tạo tiền đề cho những dự báo lạc quan, với quy mô thị trường dự kiến chạm mức 34 tỷ USD vào năm 2026 theo báo cáo của Google, Temasek và Bain & Company. Trong bối cảnh này, các công cụ xúc tiến thương mại truyền thống như chính sách giảm giá đại trà hay quảng cáo hiển thị tĩnh đang dần bộc lộ sự hạn chế và mất đi tính hiệu quả do hệ quả của sự bão hòa thông tin trên không gian mạng. Thách thức cốt lõi đặt ra cho các nhà quản trị marketing không đơn thuần dừng lại ở việc gia tăng độ phủ để tiếp cận khách hàng mà là bài toán tối ưu hóa điểm chạm: tiếp cận chính xác đối tượng mục tiêu, vào đúng thời điểm phát sinh nhu cầu, với những ưu đãi được tinh chỉnh riêng biệt. Để giải quyết vấn đề này, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine learning) được coi như những công cụ chiến lược, giúp các doanh nghiệp nâng cao lợi thế cạnh tranh một cách toàn diện.
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
2.1. Mô hình S-O-R (Stimulus – Organism – Response) trong môi trường AI
Nghiên cứu áp dụng mô hình S-O-R của Mehrabian và Russell (1974)để giải thích tác động của AI. Tác nhân kích thích (Stimulus): Không còn là các banner quảng cáo tĩnh. Đó là các đề xuất được cá nhân hóa do AI tạo ra, như thông báo đẩy đúng vào giờ nghỉ trưa, video review trên TikTok đúng gu thẩm mỹ. Trạng thái nội tại (Organism): AI tác động vào hai trạng thái: Nhận thức (thấy sản phẩm hữu ích, giá tốt) và Cảm xúc (sự thích thú, tò mò, hoặc nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO)). Phản hồi (Response): Hành vi mua ngẫu hứng hoặc hành vi mua trung thành.
2.2. Lý thuyết Giá trị tiêu dùng
Dựa trên nền tảng lý thuyết giá trị tiêu dùng, việc ứng dụng AI đóng vai trò then chốt trong việc tối đa hóa các hệ giá trị mà khách hàng thụ hưởng trong quá trình mua sắm trực tuyến. Các thuật toán học máy hỗ trợ thỏa mãn nhu cầu tìm kiếm sự mới lạ của người tiêu dùng bằng cách liên tục đề xuất các sản phẩm hoặc xu hướng chưa từng được tiếp cận, khơi gợi sự tò mò và nhu cầu khám phá thông qua cơ chế phân phối nội dung ngẫu nhiên nhưng được cá nhân hóa cao. Bên cạnh đó, giá trị điều kiện được AI tối ưu hóa thông qua khả năng phân tích dữ liệu ngữ cảnh thời gian thực để đưa ra các hoạt động xúc tiến phù hợp với tình huống cụ thể. Trên sàn thương mại điện tử Shopee, hệ thống có thể tự động kích hoạt các mã giảm giá dựa trên các biến số môi trường như điều kiện thời tiết hoặc vị trí địa lý, đảm bảo ưu đãi được gửi đến đúng thời điểm khách hàng nảy sinh nhu cầu cấp thiết nhất, nhờ đó gia tăng tối đa xác suất chuyển đổi.
2.3. Khái niệm Siêu cá nhân hóa trong xúc tiến thương mại
Cá nhân hóa theo cách hiểu truyền thống là việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành vi để điều chỉnh thông điệp truyền thông cũng như các chương trình ưu đãi sao cho phù hợp với từng cá nhân riêng biệt. Tuy nhiên, trong thời đại mới, nơi mà AI xuất hiện ngày càng phổ biến, khái niệm này đã được nâng cấp lên thành siêu cá nhân hóa (hyper-personalization). Quy trình này đòi hỏi việc khai thác dữ liệu thời gian thực kết hợp với thuật toán dự đoán để đưa ra các quyết định xúc tiến hoàn toàn tự động và tức thời.
2.4. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu được thực hiện thông qua phương pháp định tính, kết hợp chặt chẽ với việc phân tích nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ các báo cáo thị trường uy tín như Metric.vn, Reputa, và Google Trends. Bên cạnh đó, nghiên cứu tiến hành phân tích so sánh chuyên sâu dựa trên cấu trúc thuật toán phân phối nội dung và cơ chế vận hành khuyến mại đặc thù của hai nền tảng Shopee và TikTok Shop.
3. Thực trạng ứng dụng AI trong cá nhân hóa hoạt động truyền thông marketing ngành mỹ phẩm trên các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam
3.1. Shopee: Cá nhân hóa dựa trên lịch sử và nhu cầu
Shopee, với vị thế dẫn đầu lâu năm, sở hữu kho dữ liệu lịch sử khổng lồ về hành vi khách hàng, đã triển khai hệ thống gợi ý để từ đó cá nhân hóa các hoạt động xúc tiến thương mại và tạo ra các trò chơi mang tính giải trí nhưng có khả năng thu thập dữ liệu hành vi khách hàng vô cùng hiệu quả.
Hệ thống gợi ý: AI của Shopee tập trung vào mục “Gợi ý hôm nay” và kết quả tìm kiếm. Thuật toán lọc cộng tác phân tích lịch sử mua hàng để gợi ý các sản phẩm bổ trợ. Ví dụ: Khách hàng vừa mua tã giấy sẽ ngay lập tức thấy ưu đãi về sữa bột hoặc khăn ướt.
Cá nhân hóa Voucher: khác với việc phát hành mã giảm giá chung, Shopee ứng dụng AI để phân phối kho voucher riêng biệt cho từng tài khoản. Người dùng có tần suất mua thấp sẽ nhận được các voucher có giá trị cao hơn hoặc điều kiện đơn hàng thấp hơn để kích thích quay lại, trong khi người dùng trung thành nhận được ưu đãi tích xu hoặc Free Ship Xtra.
Gamification AI: các trò chơi như Nông trại Shopee không chỉ là giải trí mà còn là công cụ thu thập dữ liệu hành vi. AI điều chỉnh độ khó và phần thưởng dựa trên mức độ tương tác của người dùng để tối đa hóa thời gian lưu lại trên ứng dụng.
3.2. TikTok Shop: Cá nhân hóa dựa trên khám phá và cảm xúc
TikTok Shop định hình lại thị trường bằng mô hình Shoppertainment – mua sắm kết hợp giải trí.
Thuật toán đồ thị sở thích:khác với Shopee, TikTok không cần người dùng phải tìm kiếm. AI phân tích tín hiệu vi mô như thời gian xem video, hành động lướt qua, thả tim để xây dựng chân dung sở thích.
Livestreaming & Real-time AI: Trong các phiên live, AI hỗ trợ người bán (KOC/KOL) bằng cách phân tích lưu lượng truy cập thời gian thực. Hệ thống tự động đẩy các sản phẩm đang có tỷ lệ chuyển đổi cao lên đầu giỏ hàng và tung ra các Flash Sale chớp nhoáng dành riêng cho nhóm người xem cụ thể ngay tại thời điểm cảm xúc lên cao trào.
Video commerce: AI của TikTok có khả năng nhận diện hình ảnh trong video để gắn thẻ sản phẩm tự động, biến nội dung giải trí thành điểm chạm bán hàng một cách liền mạch.
Bảng 1: So sánh hiệu quả của các công cụ Xúc tiến thương mại trên các sàn thương mại điện tử
| Chỉ số đo lường (KPIs) | Shopee (Mô hình tìm kiếm) | TikTok Shop (Mô hình khám phá) | Nhận xét của chuyên gia |
| Tỷ lệ chuyển đổi | 2.5% – 3.0% | 1.8% – 4.5% (Biến động cao) | Shopee ổn định. TikTok Shop bùng nổ trong các phiên Live nhưng thấp ở video thường. |
| Giá trị đơn hàng trung bình | 150.000 – 300.000 VNĐ | 80.000 – 180.000 VNĐ | Shopee vẫn là nơi mua hàng giá trị cao, hàng điện tử, bách hóa tổng hợp. |
| Thời gian ra quyết định | 24h – 48h (Có so sánh) | < 5 phút (Mua ngẫu hứng) | AI của TikTok rút ngắn tối đa hành trình khách hàng. |
| Tỷ lệ hoàn hàng | 3% – 5% | 7% – 10% | Hệ quả của mua sắm cảm xúc trên TikTok là tỷ lệ hối hận cao. |
Số liệu cho thấy, TikTok Shop đang thu hẹp khoảng cách về thị phần với Shopee với tốc độ tăng trưởng trên 40%/năm. Thuật toán AI tập trung vào yếu tố “khám phá” đang tạo ra sức mua mới mạnh mẽ hơn so với mô hình AI tập trung vào “tìm kiếm” truyền thống. Tuy nhiên, Shopee vẫn giữ ưu thế về giá trị đơn hàng trung bình do niềm tin của người tiêu dùng và tính hệ thống chuyên nghiệp của chuỗi cung ứng logistics.
4. Một số giải pháp
Việc AI cá nhân hóa quá mức khiến người dùng chỉ tiếp cận được một nhóm sản phẩm nhất định, hạn chế khả năng mở rộng danh mục mua sắm tiềm năng. Bên cạnh đó, Nghị định số 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân đặt ra rào cản pháp lý lớn. Việc thu thập dữ liệu hành vi để cá nhân hóa cần sự minh bạch cao hơn. Ngoài ra, ở khía cạnh đạo đức kinh doanh, thuật toán AI trên các sàn thương mại điện tử đôi khi bộc lộ sai số khi ưu tiên hiển thị các nội dung mang tính giật gân để thúc đẩy tiêu thụ hàng hóa kém chất lượng, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến niềm tin của người tiêu dùng.
Qua phân tích thực trạng, tác giả đề xuất mô hình “Đa nền tảng – Đa điểm chạm” cho các doanh nghiệp Việt Nam. Cụ thể:
Một là, chiến lược dữ liệu tập trung. Doanh nghiệp không nên phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống AI có sẵn của sàn thương mại điện tử. Cần chủ động xây dựng nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform – CDP) độc lập để tích hợp và đồng bộ hóa hệ thống dữ liệu người tiêu dùng đa kênh.
Hai là, cá nhân hóa nội dung. Thay vì tập trung ngân sách cho các chiến dịch quảng cáo giảm giá đại trà, doanh nghiệp nên ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) để tự động hóa khâu sản xuất hàng loạt các định dạng nội dung video và hình ảnh, đảm bảo độ tương thích cao với từng phân khúc khách hàng chuyên biệt.
Ba là, kết hợp AI và con người. Cần đảm bảo sự hài hòa giữa công nghệ và yếu tố con người; trong khi AI đảm nhận vai trò phễu lọc khách hàng tiềm năng, thì các hoạt động chăm sóc khách hàng và vận hành Livestream vẫn đòi hỏi sự can thiệp của con người nhằm truyền tải cảm xúc chân thực, qua đó tối ưu hóa tỷ lệ chốt đơn.
5. Kết luận
Công nghệ AI đã tạo ra một cuộc cách mạng làm thay đổi hoàn toàn bản chất của các hoạt động xúc tiến thương mại tại Việt Nam, đánh dấu bước chuyển mình từ việc định hướng thị trường theo hình thức “bán cái mình có” sang triết lý “bán cái khách hàng cần, vào ngay thời điểm họ chưa nhận thức được nhu cầu”. Áp lực cạnh tranh khốc liệt giữa các sàn thương mại điện tử đang đóng vai trò là động lực chủ đạo thúc đẩy sự tiến hóa của công nghệ marketing. Trong tương lai, xu hướng chủ đạo sẽ là sự lên ngôi của AI dự báo – Predictive AI, mở ra tiềm năng thực hiện các nghiệp vụ giao hàng trước khi khách hàng tiến hành đặt lệnh, dựa trên nền tảng độ chính xác tuyệt đối của chuỗi dữ liệu cá nhân hóa.
Tài liệu tham khảo:
1. Bộ Công Thương (2024). Sách trắng Thương mại điện tử Việt Nam, năm 2024.
2. Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM) (2025/2026). Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam (EBI).
3. Kotler, P., Kartajaya, H., & Setiawan, I. (2023). Marketing 6.0: The Future is Immersive. Wiley.
4. Metric.vn (2025). Báo cáo Toàn cảnh thị trường Sàn Bán lẻ Trực tuyến Việt Nam 2024-2025.
5. Nguyen, T. H., & Le, X. C. (2024). The impact of AI-driven personalization on impulse buying behavior in TikTok Shop Vietnam, Journal of Asian Finance, Economics and Business.
