Khám phá cách các tác nhân AI đang làm thay đổi hành vi tiêu dùng và tái định hình hoạt động nghiên cứu thị trường. Tìm hiểu cách doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược để thích ứng với thời đại của những “người mua hàng thuật toán”.
Khi nghiên cứu thị trường bước vào kỷ nguyên AI
Đã đến lúc chúng ta cần nhìn lại cách tiếp cận nghiên cứu thị trường trong bối cảnh AI đang trực tiếp định hình hành vi và quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Bức tranh tiêu dùng đang thay đổi nhanh chóng: trí tuệ nhân tạo không chỉ ảnh hưởng đến việc con người mua gì, mà đang tự đưa ra quyết định mua hàng.
Sự chuyển dịch này thách thức những nền tảng cốt lõi của nghiên cứu thị trường, buộc các doanh nghiệp phải hiểu về một kiểu người tiêu dùng hoàn toàn mới – người tiêu dùng phi nhân loại, hay nói cách khác là người tiêu dùng thuật toán. Để duy trì lợi thế, ngành nghiên cứu thị trường cần thích ứng và nắm bắt cả cơ hội lẫn thách thức mà kỷ nguyên này mang lại.
Sự trỗi dậy của “người tiêu dùng thuật toán”
Hiện nay, hơn 1/3 người tiêu dùng toàn cầu đã sử dụng AI để mua sắm – con số này tăng 47% chỉ trong vòng một năm. Đáng chú ý hơn, 58% người dùng cho biết họ đã thay thế công cụ tìm kiếm truyền thống bằng AI sinh nội dung (Generative AI) để nhận gợi ý sản phẩm.
Đây là dấu hiệu rõ ràng cho sự xuất hiện của “người tiêu dùng phi nhân loại” – nơi AI chứ không phải con người ngày càng đảm nhiệm vai trò đưa ra quyết định mua hàng.
Sự thay đổi này đặt ra một câu hỏi cốt lõi cho các nhà nghiên cứu thị trường: Khi hệ thống AI là bên đưa ra quyết định mua hàng, ai mới thực sự là “người tiêu dùng” mà chúng ta đang nghiên cứu?
Giả định truyền thống rằng người tiêu dùng có thể diễn đạt rõ ràng sở thích và nhu cầu của mình trở nên lỗi thời, khi người ra quyết định thực sự là một thuật toán, hoạt động gần như không có sự can thiệp của con người.
Hiểu rõ phổ mức độ “độc lập” của người tiêu dùng AI
Hành vi tiêu dùng do AI hỗ trợ tồn tại trên một phổ bốn cấp độ, mỗi cấp đòi hỏi cách tiếp cận nghiên cứu khác nhau:
Cấp độ 1: Người tiêu dùng được hỗ trợ
- AI chỉ đóng vai trò tổ chức và tổng hợp thông tin, trong khi con người giữ toàn quyền quyết định. Ở cấp độ này, các phương pháp nghiên cứu truyền thống vẫn còn phù hợp.
Cấp độ 2: Người tiêu dùng cộng tác
- AI bắt đầu đưa ra gợi ý và định hình lựa chọn, còn con người là bên duyệt và đưa ra quyết định cuối cùng. Theo nghiên cứu, 71% người tiêu dùng mong muốn AI sinh nội dung được tích hợp vào trải nghiệm mua sắm, cho thấy cấp độ này đang là xu hướng phổ biến hiện nay.
Cấp độ 3: Người tiêu dùng ủy quyền
- Con người đặt ra các thông số, còn AI đảm nhiệm các giao dịch lặp lại hoặc mang tính thường nhật. Ví dụ, chương trình “Subscribe & Save” của Amazon, với hơn 100 triệu người dùng, thể hiện rõ mô hình này: người dùng chỉ cần thiết lập sở thích và giới hạn phê duyệt, còn AI sẽ tự động chọn thời điểm, số lượng và nhà cung cấp.
Cấp độ 4: Người tiêu dùng tự chủ
- AI tự ra quyết định hoàn toàn, với ít hoặc không có sự can thiệp của con người. Con người chỉ đặt ra mục tiêu tổng thể, còn AI sẽ tự lên kế hoạch, nghiên cứu, thương lượng và mua hàng để đạt được mục tiêu đó.
- Người tiêu dùng AI ở cấp độ này không có cảm xúc với thương hiệu, không bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng xã hội, và có khả năng xử lý lượng thông tin khổng lồ vượt xa khả năng con người.
Nghịch lý niềm tin: Khi ngữ cảnh là yếu tố quyết định
Mức độ người tiêu dùng tin tưởng vào AI thay đổi đáng kể tùy theo loại sản phẩm. Nghiên cứu cho thấy hiện tượng gọi là “uniqueness neglect” – tức niềm tin rằng các thuật toán tiêu chuẩn hóa không thể hiểu được bối cảnh và nhu cầu cá nhân của từng người.
Điều này tạo ra sự phân tách rõ ràng giữa hai nhóm sản phẩm: sản phẩm tìm kiếm và sản phẩm trải nghiệm.
1. Niềm tin khác biệt giữa hai loại sản phẩm
Với sản phẩm tìm kiếm – những sản phẩm có thuộc tính khách quan, dễ so sánh (như thiết bị điện tử, bảo hiểm, hàng tiêu dùng cơ bản) – AI đang được tin dùng mạnh mẽ. Theo báo cáo Salesforce Connected Shoppers Report 2025, 39% người tiêu dùng và hơn 50% thế hệ Gen Z đã sử dụng AI để tìm kiếm và khám phá sản phẩm.
Ngược lại, với sản phẩm trải nghiệm – những sản phẩm đòi hỏi trải nghiệm thực tế để đánh giá (như du lịch, nhà hàng, khách sạn) – người tiêu dùng lại ưu tiên lời khuyên từ con người, đặc biệt là những người đã có trải nghiệm cá nhân thực sự.
Sự chia tách này mang đến hệ quả quan trọng cho chiến lược marketing:
- Sản phẩm tìm kiếm có thể tận dụng đáng kể lợi thế của AI agent, nhờ tính logic và khả năng xử lý dữ liệu vượt trội.
- Trong khi đó, sản phẩm trải nghiệm lại phụ thuộc mạnh vào cảm xúc, trải nghiệm và yếu tố con người, khiến vai trò của AI trở nên hạn chế hơn.
2. Thực tế về sự kháng cự của người tiêu dùng
Mặc dù người tiêu dùng thuật toán đang tăng nhanh, rào cản niềm tin vẫn là vấn đề lớn.
Phần lớn người tiêu dùng chưa hứng thú với việc để AI ra quyết định mua hàng, và nhiều người không sẵn sàng giao quyền mua sắm hoàn toàn cho AI, dù họ có thể nhận được mức giá tốt hơn.
Gần 50% người tiêu dùng cho rằng AI chỉ nhằm mục đích bán thêm (upsell) thay vì giải quyết vấn đề thực sự. Thậm chí, việc dán nhãn “AI” lên sản phẩm có thể làm giảm niềm tin và ý định mua hàng.
Khảo sát cho thấy tỷ lệ nghi ngờ cao và thiếu nhu cầu thực sự đối với trợ lý mua sắm AI. Ngoài yếu tố tâm lý, các vấn đề kỹ thuật như quản lý dữ liệu kém hay thiếu độ chính xác cũng khiến niềm tin giảm sút.
Theo Gartner’s Hype Cycle 2025, AI agent đang ở “Đỉnh kỳ vọng phóng đại” – tức là mức độ kỳ vọng tăng nhanh hơn giá trị thực tế mà công nghệ mang lại.
3. Ba nguyên tắc cốt lõi cho nghiên cứu thị trường trong kỷ nguyên AI
Thay vì tập trung vào các kỹ thuật cụ thể dễ lỗi thời, nghiên cứu thị trường trong kỷ nguyên AI nên dựa trên ba nguyên tắc bền vững sau:
Nguyên tắc 1: Minh bạch là bắt buộc
- Nhiều hệ thống AI hiện nay hoạt động như “hộp đen”, với logic ra quyết định không rõ ràng. Trong khi đó, nghiên cứu thị trường luôn dựa vào việc hiểu “vì sao” người tiêu dùng hành động như vậy.
- Do đó, tính minh bạch cần được mở rộng không chỉ ở đầu ra, mà cả trong việc hiểu rõ nguồn dữ liệu, quy trình xử lý và mạng lưới tác động vô hình ảnh hưởng đến quyết định của AI.
Nguyên tắc 2: Phân tích đa tầng
Hành vi tiêu dùng có sự tham gia của AI hình thành từ nhiều tầng quyết định đan xen:
- Tầng con người: mục tiêu, giá trị và giới hạn ban đầu.
- Tầng thuật toán: cách AI diễn giải dữ liệu đầu vào và đưa ra quyết định.
- Tầng tương tác: quá trình hai bên (người – AI) ảnh hưởng lẫn nhau theo thời gian.
- Một nghiên cứu hiệu quả cần phân tích đồng thời cả ba tầng này, thay vì chỉ quan sát hành vi cuối cùng của người dùng.
Nguyên tắc 3: Thích ứng động
- Các mô hình nghiên cứu truyền thống thường giả định rằng thị hiếu và hành vi của người tiêu dùng thay đổi chậm và ổn định. Nhưng AI thì khác – nó học hỏi và tự điều chỉnh liên tục, làm thay đổi mẫu hành vi chỉ sau mỗi lần cập nhật dữ liệu hoặc thuật toán.
- Điều đó đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải chuyển từ việc “ghi lại hiện trạng” sang “theo dõi tiến hóa” – tức giám sát liên tục sự thay đổi của cả hệ thống người – máy theo thời gian.
Nghiên cứu thị trường trong thời đại AI đòi hỏi năng lực mới vượt xa khuôn khổ đào tạo truyền thống – bao gồm khoa học dữ liệu, học máy và tư duy hệ thống.
Sự thay đổi này kéo theo nhu cầu hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu thị trường, chuyên gia dữ liệu và chuyên gia AI, thông qua việc tuyển dụng nhân sự mới hoặc xây dựng quan hệ đối tác công nghệ.
Về mặt phương pháp, các mô hình nghiên cứu phải tiến hóa để “giải mã ngược” các mẫu quyết định của AI, điều này thường cần phối hợp trực tiếp với các nhà phát triển hệ thống AI.
Khi Generative Engine Optimisation (GEO) – tối ưu hóa cho các công cụ tìm kiếm do AI sinh nội dung (LLM) – trở thành mặt trận mới của khả năng hiển thị kỹ thuật số, các nhà nghiên cứu cần hiểu rõ cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) lựa chọn, sắp xếp và ưu tiên thông tin.
Điều này không chỉ định hình lại chiến lược nội dung và cách tiếp cận khán giả, mà còn mở rộng vai trò của mối quan hệ khách hàng: thay vì chỉ giữa doanh nghiệp và nhà nghiên cứu, giờ đây còn có đối tác công nghệ và nền tảng AI cùng tham gia. Trong bối cảnh đó, nhà nghiên cứu thị trường trở thành người dẫn đường, giúp doanh nghiệp điều hướng hệ sinh thái thị trường do AI chi phối.
Khía cạnh đạo đức trong tiêu dùng thuật toán
Sự chuyển dịch sang tiêu dùng do thuật toán dẫn dắt kéo theo những vấn đề đạo đức phức tạp, vượt xa phạm vi bảo mật dữ liệu cá nhân.
Một ranh giới cần được xác lập rõ ràng giữa cá nhân hóa tích cực và sự thao túng có hại. “Tổn hại thuật toán” xuất hiện khi hệ thống được thiết kế để khai thác thiên kiến nhận thức hoặc sự thiếu hiểu biết của người tiêu dùng.
Ba nguyên tắc đạo đức cần được áp dụng nghiêm ngặt:
- Công bằng: Kiểm định dữ liệu huấn luyện để đảm bảo không duy trì hoặc khuếch đại định kiến xã hội về chủng tộc, giới tính hoặc thu nhập.
- Trách nhiệm: Thiết lập cơ chế quản trị rõ ràng, xác định ai chịu trách nhiệm khi AI tự động đưa ra quyết định gây hại.
- Minh bạch: Đảm bảo quy trình ra quyết định của AI có thể giải thích được, nhằm khắc phục “hộp đen thuật toán” – yếu tố đang làm xói mòn niềm tin của công chúng.
Bên cạnh đó, các tác nhân AI cá nhân hóa – được huấn luyện dựa trên toàn bộ dữ liệu số của mỗi người dùng – đặt ra những câu hỏi mới về quyền riêng tư và đạo đức nghiên cứu. Vì vậy, cần phát triển “khung tuân thủ dành cho AI agent” nhằm đảm bảo các hệ thống này vận hành có trách nhiệm và minh bạch.
Chuẩn bị cho nhiều kịch bản tương lai
Sự dịch chuyển từ người tiêu dùng con người sang người tiêu dùng tự động đánh dấu biến đổi lớn nhất trong hành vi mua hàng kể từ kỷ nguyên truyền thông đại chúng.
Dù tương lai có đi theo hướng AI hoàn toàn tự chủ hay AI cộng tác cùng con người, ngành nghiên cứu thị trường phải thích ứng để tồn tại.
Chiến lược chuẩn bị nên tập trung vào năng lực linh hoạt theo kịch bản, bao gồm:
- Phát triển kỹ năng mô-đun như phân tích dữ liệu, tư duy thuật toán và tư duy hệ thống.
- Duy trì nền tảng nghiên cứu truyền thống, đặc biệt trong việc thấu hiểu hành vi và cảm xúc con người.
- Bổ sung chuyên môn về công nghệ và khoa học dữ liệu để hiểu rõ cách AI ra quyết định.
- Xây dựng khung đánh giá khái niệm “sở thích” trong bối cảnh lựa chọn được dẫn dắt bởi AI.
- Và quan trọng nhất: giữ giá trị con người làm trung tâm, dù công nghệ có tiến xa đến đâu.
Kết luận: Giữ vững sứ mệnh cốt lõi của nghiên cứu thị trường
Sứ mệnh cơ bản của nghiên cứu thị trường – hiểu và ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định – vẫn không thay đổi. Sức mạnh của ngành này nằm ở khả năng thích ứng với mọi hình thái người tiêu dùng, dù đó là con người, AI, hay sự kết hợp của cả hai.
Những chuyên gia nghiên cứu thành công trong kỷ nguyên mới sẽ là những người kết hợp sâu sắc giữa hiểu biết về hành vi ra quyết định (dù là của con người hay của AI) với phương pháp linh hoạt và đa tầng, giúp doanh nghiệp định hướng đúng trong thế giới AI phức tạp, đồng thời bảo vệ vai trò của con người và tính dân chủ của thị trường.
Theo Kantar.
