KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ game PC, console, retro online và phần mềm hữu ích

Đột phá nghiên cứu hướng đến trải nghiệm mua sắm hiệu quả hơn

Một sáng kiến nghiên cứu mới gọi là ChatGPT Shopping Research được trình bày như một nỗ lực giảm thiểu hành vi lướt sản phẩm không ngừng trên các nền tảng thương mại điện tử. Theo phân tích và tóm tắt nguồn tin, dự án tập trung vào việc kết hợp khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tổng hợp thông tin và hiểu ngữ cảnh người dùng để rút ngắn vòng tìm kiếm và cung cấp đề xuất có trọng tâm hơn.

Những gì nghiên cứu đề xuất và cách hoạt động

Thay vì buộc người dùng phải nhìn qua hàng trăm kết quả, hệ thống thử nghiệm hướng đến việc:

• Tạo bản tóm tắt súc tích về tính năng, ưu nhược điểm và mức giá từ nhiều nguồn;
• Áp dụng ngữ cảnh cá nhân hóa: ưu tiên lựa chọn dựa trên sở thích, ngân sách và ràng buộc kỹ thuật của người dùng;
• Cung cấp so sánh trực quan giữa các lựa chọn tiêu biểu để người dùng nhanh chóng phân biệt khác biệt quan trọng;
• Kết hợp dữ liệu đánh giá và lịch sử giá để chỉ ra các giao dịch có giá trị thực tế hơn.

Về phương pháp, nhóm nghiên cứu sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để trích xuất và tổng hợp thông tin từ mô tả sản phẩm, đánh giá người dùng và các trang so sánh. Các cơ chế lọc và kịch bản hội thoại cho phép người dùng thu hẹp phạm vi theo từng tiêu chí cụ thể mà không phải duyệt lại toàn bộ danh mục.

Tác động đối với người tiêu dùng và nền tảng bán lẻ

Với người tiêu dùng, hướng tiếp cận này có thể rút ngắn thời gian ra quyết định và giảm mệt mỏi do lựa chọn quá nhiều. Người dùng được hỗ trợ bằng các đề xuất đã được tổng hợp — thay vì một danh sách dài các kết quả tương tự — giúp tăng tỷ lệ hoàn tất giao dịch và cải thiện trải nghiệm mua sắm.

Đối với các nền tảng bán lẻ và nhà bán hàng, mô hình tổng hợp thông tin này mở ra cả cơ hội và thách thức. Về cơ hội, việc hiển thị sản phẩm thông tin tốt và phản hồi phù hợp có thể đem lại khách hàng có khả năng mua cao hơn. Về thách thức, các nền tảng phải đảm bảo dữ liệu đầu vào chính xác, minh bạch về nguồn thông tin và chiến lược hiển thị sản phẩm không làm méo thị trường hoặc phân phối không công bằng.

Vấn đề quyền riêng tư, minh bạch và tin cậy thông tin

Một điểm quan trọng trong nghiên cứu là quyền riêng tư và nguồn dữ liệu. Việc cá nhân hóa yêu cầu xử lý dữ liệu người dùng; do đó, cần cơ chế rõ ràng về quyền truy cập, lưu trữ và kiểm soát dữ liệu. Đồng thời, hệ thống tổng hợp phải minh bạch về nguồn thông tin để người dùng có thể kiểm chứng kết quả và hiểu giới hạn của đề xuất.

Ngoài ra, khả năng mô hình tạo ra tóm tắt sai lệch hoặc bỏ sót chi tiết quan trọng vẫn là rủi ro. Do đó, hướng nghiên cứu nhấn mạnh kiểm định chéo dữ liệu và đưa ra các chỉ dẫn rõ ràng để người dùng đánh giá tính phù hợp trước khi quyết định.

Kết luận: Hướng tới trải nghiệm mua sắm có chủ đích hơn

ChatGPT Shopping Research không chỉ là một nỗ lực kỹ thuật mà còn là đề xuất thay đổi cách giao tiếp giữa người mua và thông tin sản phẩm. Nếu được triển khai cẩn trọng, các công cụ dạng này có thể chấm dứt thói quen lướt không mục tiêu, giúp người tiêu dùng tiết kiệm thời gian và ra quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, việc cân bằng giữa cá nhân hóa, minh bạch dữ liệu và trách nhiệm biên tập nội dung là điều then chốt trước khi các giải pháp như vậy được áp dụng rộng rãi.

Đọc thêm về nội dung gốc và phân tích sâu hơn tại: Analytics Vidhya – ChatGPT Shopping Research. Một số bài viết tham chiếu và phân tích liên quan có thể xem thêm tại OpenAI Blog và The Verge.