Lonjakan 520%: AI Sedang Ubah Musim Jualan Online 2025

AI dalam Runcit & E-Dagang (Rangkaian Besar & Pasaran)••By 3L3C

Adobe ramal AI-assisted shopping naik 520% pada musim cuti 2025. Apa maknanya untuk retailer & marketplace di Malaysia, dan apa langkah praktikal 6–12 bulan?

AI e-dagangruncit besarmarketplacepersonalisasi pelanggananalitik tingkah lakumusim jualan hujung tahun
Share:

Lonjakan 520%: AI Sedang Ubah Musim Jualan Online 2025

Adobe meramalkan pertumbuhan 520% untuk pembelian dibantu AI sepanjang musim cuti hujung tahun 2025 di Amerika Syarikat. Dalam kaji selidik ke atas 5,000 pengguna, 53% berkata mereka mungkin guna perkhidmatan AI untuk membuat kajian sebelum membeli. Itu bukan angka kecil – itu isyarat arah masa depan e-dagang.

Untuk rangkaian runcit besar, marketplace seperti Shopee, Lazada, TikTok Shop, dan pasar raya seperti Lotus’s atau AEON, trend ini bukan sekadar berita menarik dari Amerika. Ini amaran awal: jika strategi AI anda lambat, anda akan hilang pelanggan kepada pesaing yang lebih pantas beradaptasi.

Dalam siri "AI in Retail & E-Commerce (Large Chains & Marketplaces)" ini, fokusnya jelas: bagaimana pemain besar guna AI untuk ramalan inventori, penetapan harga dinamik, personalisasi, dan analitik tingkah laku. Artikel ini sambung naratif itu – tetapi dengan satu sudut yang sangat taktikal: apa maksud lonjakan AI-assisted shopping ini untuk strategi musim jualan anda, termasuk jualan hujung tahun, 11.11, 12.12, dan Raya?

Apa Maksud Ramalan Adobe: 520% Bukan Hype Kosong

Pertumbuhan 520% AI-assisted shopping bermakna cara pengguna membuat keputusan belian sedang beralih daripada carian biasa kepada perbualan dengan AI.

Adobe buat ramalan ini berdasarkan data Adobe Analytics dan kaji selidik terhadap 5,000 pengguna di AS, di mana 53% mengaku mereka mungkin guna AI untuk "survey" sebelum membeli. Polanya jelas dan logik:

  • Pengguna makin penat scroll beratus produk.
  • Mereka mahu jawapan ringkas: "Produk mana paling sesuai untuk saya?".
  • AI generatif (dalam chat, app, atau dalam laman e-dagang) beri ringkasan pantas, disesuaikan dengan keperluan individu.

Dari carian kata kunci ke carian perbualan

Perbezaan besar antara carian biasa dan carian AI ialah konteks.

Contoh:

  • Carian biasa: telefon bawah RM1,500
  • Carian dengan AI: “Saya nak telefon bawah RM1,500, kamera kena cantik untuk gambar malam, bateri tahan lama, dan saya tak suka UI yang complicated.”

AI boleh:

  • Faham keutamaan (kamera & bateri > jenama).
  • Tapis produk yang benar-benar relevan.
  • Jelaskan perbandingan dalam bahasa yang mudah.

Di sinilah data produk, ulasan pelanggan, harga, dan stok anda mula "dibaca" dan "diringkaskan" oleh AI untuk pelanggan – sama ada dalam platform anda sendiri atau di luar (contoh, AI dalam enjin carian atau super-app).

Jika data anda bersepah, tak lengkap, atau tak konsisten, AI akan memberikan jawapan yang… biasa-biasa. Dan bila jawapan AI biasa-biasa, pelanggan lari ke produk pesaing yang lebih jelas.

Kenapa Peruncit & Marketplace Besar Tak Boleh Tunggu Lagi

Lonjakan AI-assisted shopping bermaksud pemain besar mesti letak AI di tengah strategi e-dagang, bukan di tepi sebagai "projek percubaan".

Ada tiga sebab utama kenapa saya rasa menangguh adalah keputusan yang mahal:

  1. AI sedang jadi "lapisan baru" antara pelanggan dan produk
    Kalau sebelum ini lapisan itu ialah enjin carian dan recommendation biasa, sekarang ia ialah chatbot, co-pilot belian, dan sistem cadangan berasaskan perbualan. Siapa kuasai lapisan ini, kuasai pelanggan.

  2. Perilaku pengguna Malaysia sudah ke arah sama

    • Pengguna dah biasa chat dengan seller di Shopee / Lazada.
    • Ramai guna AI (termasuk melalui app global) untuk tanya cadangan produk, resipi, idea hadiah, dan sebagainya.
    • Musim 9.9, 10.10, 11.11, 12.12, dan Raya cuma percepatkan lagi tabiat ini.

  3. Pemain besar luar rantau bergerak sangat laju
    Retail gergasi global sudah mula menawarkan "AI shopping assistant" dalam app mereka. Kalau di Malaysia anda masih bergantung 100% pada search bar biasa dan banner promo generik, anda sedang buka ruang untuk orang lain "mendidik" pelanggan anda.

Di Mana AI Paling Beri Kesan Dalam Musim Jualan Puncak

Untuk musim jualan puncak, AI paling kritikal dalam tiga kawasan: personalisasi, analitik tingkah laku, dan operasi back-end.

1. Personalisasi pengalaman belian

Perkara yang ramai syarikat besar tersilap ialah mereka fikir personalisasi = "produk berkaitan" di bahagian bawah laman. Itu terlalu cetek.

AI hari ini sudah boleh:

  • Sesuaikan kandungan homepage ikut segmen pelanggan (bukan sekadar "wanita/lelaki" tapi minat, julat harga biasa, dan kategori kegemaran).
  • Gerakkan carian yang faham niat – bila pengguna taip "baju raya anak kecil yang tak panas", sistem cadangkan material, potongan dan saiz yang sesuai, bukan hanya "semua baju raya kids".
  • Chatbot jualan yang benar-benar bantu – bukan sekadar FAQ, tetapi tanya balik: bajet berapa, warna kegemaran, siapa nak pakai, untuk apa.

Bagi rangkaian besar, personalisasi juga boleh berlaku di:

  • Apps keahlian (loyalty app) – baucar yang disesuaikan, bukan spam promosi.
  • E-mel & push notification – AI pilih masa terbaik untuk hantar dan tawaran yang paling tinggi peluang convert.

2. Analitik tingkah laku pelanggan secara masa nyata

Musim jualan puncak biasanya kacau-bilau. Trafik melonjak, stok bergerak laju, ads ROAS berubah-ubah. AI dan machine learning boleh memberi:

  • Ramalan permintaan per kategori dan per SKU, berdasarkan data tahun lepas, trend semasa, dan tingkah laku browsing terkini.
  • Segmentasi pelanggan automatik – contohnya, kenal pasti:
    • pemburu promo tegar,
    • pelanggan setia premium,
    • pembeli kali pertama yang perlukan lebih jaminan (review, jaminan pulangan, dsb.).
  • Signal awal kegagalan UX – contohnya, lonjakan luar biasa pada add-to-cart tetapi checkout drop di langkah tertentu. AI boleh detect cepat dan hantar alert sebelum anda "bakar" trafik paid.

3. Operasi: harga, stok dan fulfilment

AI bukan hanya untuk bahagian "glamour" di depan pelanggan.

Untuk rangkaian runcit dan marketplace, impak besar berlaku di belakang tabir:

  • Penetapan harga dinamik (dynamic pricing)

    • Sesuaikan harga ikut permintaan, stok, dan harga pesaing.
    • Contoh: harga diturunkan automatik bila stok banyak tapi conversion rendah, naik sedikit bila stok nipis untuk elak out-of-stock tengah kempen.

  • Pengagihan stok merentas cawangan dan gudang

    • AI boleh kira lokasi mana paling wajar untuk simpan stok produk tertentu berdasarkan sejarah pembelian di kawasan tersebut.
    • Ini kurangkan kos penghantaran dan percepat masa penghantaran.

  • Pengurusan fulfilment semasa peak

    • Ramalan volume parcel mengikut hari dan slot masa.
    • Perancangan tenaga kerja gudang dan rakan kurier supaya SLA tak hancur bila order meletup.

Dari Statistik Adobe ke Tindakan Praktikal Untuk Retailer Malaysia

Lonjakan 520% hanya berguna kalau diterjemah kepada pelan tindakan konkret. Berikut rangka kerja praktikal untuk 6–12 bulan akan datang.

1. Audit data & pengalaman pelanggan anda

Mulakan dengan soalan mudah tetapi pedih: "Kalau AI cuba terangkan produk saya kepada pelanggan hari ini, apa yang dia nampak?"

Periksa:

  • Kualiti data produk: tajuk, penerangan, spesifikasi, gambar, variasi, stok.
  • Konsistensi harga & promo antara app, web, dan kedai fizikal.
  • Ulasan & rating: cukup atau tidak untuk jadi bahan asas AI membina keyakinan pelanggan.

Jika data asas lemah, pelaburan AI mahal sekalipun takkan memberi hasil yang memuaskan.

2. Bangunkan atau integrasi "AI shopping assistant"

Bagi pemain besar, saya rasa sudah sampai masa untuk:

  • Wujudkan assistant berasaskan chat dalam app atau web yang:

    • Faham katalog produk anda,
    • Boleh cadangkan produk ikut keperluan,
    • Tahu promosi semasa dan terma penghantaran / pulangan.

  • latih model AI dengan bahasa dan konteks tempatan – gaya pengguna Malaysia bertanya soalan lain daripada pengguna AS. Mereka akan campur bahasa, guna istilah tempatan, sebut promosi seperti "payday sale", "Raya", dan sebagainya.

3. Gabungkan AI dengan kempen musim puncak

Jangan jadikan AI projek standalone. Kaitkan terus dengan kempen utama anda seperti 9.9, 11.11, 12.12, Tahun Baru Cina dan Raya.

Beberapa idea:

  • Kempen "Tanya AI, Dapat Diskaun"
    Galakkan pelanggan guna assistant anda; berikan kod promo eksklusif bila mereka selesaikan pembelian melalui cadangan AI.

  • Bundle pintar (smart bundling)
    AI kenal pasti kombinasi produk yang kerap dibeli bersama dan auto-cipta bundle promosi yang relevan.

  • Personalised campaign page
    Laman kempen yang susun produk mengikut minat & sejarah pembelian pengguna, bukan susunan statik yang sama untuk semua.

4. Bangun pasukan dalaman yang faham data & AI

Teknologi AI hanya separuh cerita. Separuh lagi ialah manusia yang guna dan mentadbirnya.

Untuk rangkaian besar dan marketplace, sekurang-kurangnya perlu:

  • Product owner / e-commerce lead yang faham apa yang AI boleh dan tak boleh buat.
  • Data analyst atau data scientist yang boleh membaca corak dan set KPI yang betul.
  • Team marketing & merchandising yang biasa guna insight AI untuk merancang kempen, bukan hanya bergantung pada "rasa".

Saya selalu nampak organisasi yang beli teknologi mahal, tetapi tak latih orang untuk menggunakannya. Hasilnya: AI jadi fitur hiasan sahaja.

Soalan Lazim Yang Syarikat Besar Selalu Tanya (Dan Jawapan Terus-Terang)

1. "Kita dah ada recommendation engine biasa, perlu lagi ke AI generatif?"
Ya, kerana pola carian dan expectation pelanggan berubah. Recommendation biasa hanya guna klik & pembelian lepas. AI generatif boleh baca niat dan konteks soalan pelanggan dengan lebih tepat.

2. "Adakah AI akan mengurangkan peranan staf jualan dan customer service?"
AI akan ambil tugas rutin (jawab soalan berulang, cadangan asas), supaya staf boleh fokus pada kes kompleks, upsell yang bernilai tinggi, dan bina hubungan dengan pelanggan korporat atau VIP.

3. "Berapa cepat kita boleh nampak impak?"
Untuk kebanyakan retailer besar, kesan awal seperti kadar klik kepada produk, masa di laman, dan conversion rate boleh dilihat dalam 3–6 bulan jika pelaksanaan dan data asas baik.

4. "Adakah ini hanya relevan untuk pasaran US?"
Tidak. Tingkah laku pengguna digital di Malaysia biasanya mengekor trend global dengan jarak masa yang pendek. Data Adobe cuma "membesarkan" apa yang kita sudah nampak secara anekdot di sini.

Musim Jualan Seterusnya: Pelanggan Akan Datang Dengan AI di Tangan

Pengguna pada hujung 2025 dan masuk 2026 bukan lagi datang ke laman anda dengan "blank slate". Mereka datang dengan:

  • Cadangan awal dari AI luar (search assistant, super-app, chat AI).
  • Jangkaan pengalaman yang pantas, peribadi, dan konsisten merentas web, app, dan kedai fizikal.
  • Kesediaan untuk berpindah ke pesaing dalam beberapa klik bila rasa pengalaman tak memuaskan.

Untuk rangkaian runcit besar dan marketplace di Malaysia, ini masanya untuk:

  • Jadikan AI sebagai nadi personalisasi dan analitik tingkah laku, bukan projek sampingan.
  • Pastikan data produk, inventori dan pelanggan cukup matang untuk dimakan oleh AI secara selamat dan berkesan.
  • Rancang musim jualan puncak 2026 dengan anggapan: separuh daripada pelanggan anda akan guna AI sepanjang perjalanan membeli-belah.

Realitinya, AI dalam runcit dan e-dagang bukan lagi soalan "perlu atau tidak", tapi sejauh mana anda mahu berada di hadapan curve. Syarikat yang bertindak awal akan bina jurang kompetitif yang sukar dikejar.

Soalan seterusnya untuk anda sebagai pemimpin: adakah strategi AI syarikat anda sudah cukup agresif untuk menghadapi musim jualan akan datang?