Amazon lancar Amazon Bazaar, aplikasi e-dagang murah berasingan. Apa strategi AI di sebaliknya dan apa maksudnya untuk pemain e-dagang Malaysia?
Amazon Bazaar & Strategi AI Baru Dalam E-Dagang Murah
Pada 2024, jenama-jenama e-dagang murah seperti Temu dan TikTok Shop melonjak berjuta-juta pengguna hanya kerana satu perkara: harga rendah yang sangat agresif. Sekarang Amazon sendiri melancarkan aplikasi Amazon Bazaar ā sebuah aplikasi beli-belah berasingan dengan fokus harga rendah untuk pasaran Asia, Afrika dan Amerika Latin.
Ini bukan sekadar aplikasi baru. Ini petunjuk jelas bagaimana gergasi e-dagang menggunakan AI untuk menyerang segmen āmurah tapi berbaloiā yang selama ini didominasi pemain seperti Shopee, Lazada, dan Temu ā termasuk di rantau kita.
Dalam siri AI in Retail & E-Commerce (Large Chains & Marketplaces) ini, Amazon Bazaar adalah contoh yang sangat tepat tentang:
- bagaimana AI digunakan untuk segmentasi pasaran mengikut negara dan pendapatan,
- bagaimana harga dinamik (dynamic pricing) menyokong model ālow-costā, dan
- bagaimana aplikasi berasingan membantu kumpul data tingkah laku pengguna dengan lebih bersih dan fokus.
Artikel ini bedah strategi di sebalik Amazon Bazaar, kaitkan dengan trend AI dalam e-dagang, dan apa maksudnya untuk peruncit besar, marketplace dan juga pemain Malaysia.
Apa Sebenarnya Amazon Bazaar & Kenapa Ia Penting?
Amazon Bazaar ialah aplikasi beli-belah kos rendah yang berasingan daripada aplikasi Amazon utama, disasarkan kepada pengguna di Asia, Afrika dan Amerika Latin. Fungsinya lebih kurang seperti āpasar borong digitalā: harga rendah, produk asas, tumpuan kepada volum, bukannya jenama premium.
Yang menarik ialah keputusan untuk memisahkan pengalaman āmurahā daripada aplikasi utama. Ini memberi beberapa kelebihan strategik:
-
Posisi jenama yang jelas
- Amazon utama: pengalaman premium, penghantaran cepat, pilihan luas.
- Amazon Bazaar: harga rendah, produk ringkas, mungkin penghantaran lebih lama.
-
Eksperimen AI tanpa ganggu ābrand promiseā utama
Aplikasi Bazaar boleh menjadi āmakmal dataā untuk menguji:- model harga dinamik ekstrem,
- cadangan produk sangat agresif,
- strategi subsidi penghantaran.
-
Fokus pada pasaran sedang membangun (emerging markets)
Asia, Afrika, Amerika Latin ā termasuk rantau Asia Tenggara ā sangat sensitif kepada harga.
Di sinilah AI boleh membezakan antara āmurahā yang hanya potong margin, dan āmurah bijakā yang kekal untung melalui:- pengurusan inventori tepat,
- ramalan permintaan berasaskan data,
- pengoptimuman logistik.
Bagi pemain e-dagang di Malaysia, pelancaran Amazon Bazaar memberi satu mesej: segmen āmurahā sekarang medan perang AI yang serius, bukan sekadar main diskaun besar-besaran.
Di Sebalik Tabir: Bagaimana AI Menggerakkan Amazon Bazaar
Amazon Bazaar hampir pasti dibina di atas rangka AI yang sama yang digunakan Amazon di pasaran maju, tetapi ditala khas untuk ālow-cost marketplaceā. Ada empat lapisan utama di sini.
1. Segmentasi Pasaran Mikro Mengikut Negara & Wilayah
AI digunakan untuk memecahkan pasaran kepada segmen yang sangat spesifik ā bukan sekadar āAsiaā atau āAfrikaā, tetapi:
- bandar vs luar bandar,
- pengguna pendapatan rendah vs sederhana,
- jenis produk harian (contoh: pakaian biasa, aksesori telefon murah, peralatan rumah asas).
Model pembelajaran mesin (machine learning) akan menganalisis:
- kategori produk yang paling sensitif kepada harga,
- titik harga (price point) yang menyebabkan orang klik, tambah ke troli, atau terus keluar,
- waktu paling aktif (contoh: selepas gaji, hujung minggu, waktu malam).
Hasilnya: setiap pengguna rasa aplikasi ini āfaham bajetā mereka, walaupun sebenarnya semua dikawal oleh algoritma segmentasi.
2. Harga Dinamik (Dynamic Pricing) Untuk Pasaran Murah
Strategi harga Amazon Bazaar sangat bergantung kepada model harga dinamik yang dikuasakan AI:
- Harga boleh berubah mengikut permintaan, stok, dan tingkah laku pesaing.
- Untuk segmen murah, turun naik kecil seperti RM1āRM3 pun boleh mengubah kadar pembelian dengan besar.
AI akan belajar corak seperti:
- āJika kurangkan RM2 untuk produk tertentu pada jam 8 malam, kadar pembelian naik 35%.ā
- āPengguna di bandar X lebih sanggup bayar lebih sedikit jika penghantaran lebih cepat.ā
Inilah sebabnya AI sangat serasi dengan model low-cost: margin memang nipis, jadi setiap keputusan harga perlu tepat. Tanpa automasi dan pembelajaran berterusan, model sebegini cepat rugi.
3. Pengalaman Beli-Belah Yang Dipersonalisasi
Walaupun aplikasi ini āmurahā, personalization tetap tinggi. AI digunakan untuk:
- susun produk mengikut sejarah carian dan pembelian,
- cadangkan kombo produk murah (contoh: casing telefon + screen protector),
- tunjuk review relevan ikut bahasa dan konteks pengguna.
Pengguna di Malaysia, misalnya, lebih responsif kepada:
- gambar produk nyata (bukan studio sahaja),
- review dalam Bahasa Melayu atau campuran BM/Inggeris,
- bukti populariti (ā10,000 telah dibeliā).
AI recommendation engine akan mengutamakan jenis kandungan ini secara automatik untuk rantau tertentu.
4. Ramalan Permintaan & Rantaian Bekalan (Supply Chain)
Model low-cost hanya berfungsi jika stok dan logistik sangat cekap.
AI di belakang Amazon Bazaar boleh:
- meramal permintaan mengikut musim (contoh: musim perayaan, cuti sekolah),
- optimakan lokasi gudang dan rakan kurier,
- tentukan bila patut restock dan bila patut āclear stockā dengan promosi kilat.
Dalam konteks rantau Asia Tenggara, ini termasuk kesedaran terhadap:
- musim banjir yang jejaskan penghantaran,
- puncak jualan 11.11, 12.12, Ramadan dan Aidilfitri,
- tabiat āborong kecil-kecilanā untuk dijual semula secara offline.
Kenapa Amazon Pisahkan Amazon Bazaar Daripada Aplikasi Utama?
Keputusan untuk menjadikan Amazon Bazaar sebagai aplikasi berasingan bukan isu kosmetik; ia adalah keputusan data.
Aplikasi Berasingan = Data Tingkah Laku Yang Lebih Bersih
Dengan aplikasi sendiri, Amazon boleh:
- bezakan dengan jelas pengguna yang benar-benar fokus harga berbanding pengguna Amazon biasa,
- jalankan eksperimen UI/UX khusus untuk low-cost (contoh: lebih banyak promosi, kurang gangguan premium),
- bina model AI yang tidak ātercemarā oleh data pengguna kaya dari pasaran maju.
Secara praktikal, ini bermakna:
- corak tingkah laku di Amazon Bazaar boleh menghasilkan model ramalan permintaan khusus pasaran membangun,
- Amazon boleh reka promosi dan program ganjaran ābajetā tanpa menjejaskan persepsi premium aplikasi utama.
Ruang Untuk Uji Strategi Seperti Temu & Shopee
Kita dah nampak pendekatan Temu dan Shopee: harga ultra rendah, kupon bertubi-tubi, cashback, gamifikasi dalam aplikasi.
Dengan Amazon Bazaar, Amazon boleh:
- meniru, menguji dan mengubah suai strategi agresif ini,
- gunakan AI untuk kira ROI sebenar setiap kupon, baucar dan subsidi penghantaran,
- hentikan kempen yang rugi lebih awal ā kerana ada data masa nyata.
Dalam bahasa mudah: Amazon Bazaar ialah āsand boxā AI Amazon untuk e-dagang murah global.
Apa Maksudnya Untuk Pemain E-Dagang & Peruncit Besar Di Malaysia?
Untuk Malaysia, kemunculan Amazon Bazaar memberi beberapa isyarat penting ā terutama jika anda pengurus di rangkaian runcit besar, marketplace, atau unit e-dagang.
1. Segmen Murah Bukan Lagi Segmen āNo-Techā
Ramai peruncit masih anggap:
āSegmen bajet ni, janji murah sudah. Tak perlu AI, tak perlu data.ā
Realitinya, gergasi seperti Amazon guna AI paling canggih untuk segmen inilah. Kenapa?
- Volum sangat besar walaupun margin nipis.
- Kesilapan kecil dalam harga atau stok boleh bawa kerugian besar.
Untuk peruncit besar di Malaysia (contoh: rangkaian pasar raya, farmasi, kedai serbaneka, marketplace tempatan), beberapa langkah praktikal:
- mula kumpul dan strukturkan data transaksi dengan baik,
- bina pasukan kecil data/analitik khusus segmen harga rendah,
- gunakan model AI ringkas dulu (contoh: cadangan produk asas, ramalan permintaan mingguan).
2. Personalisasi Dalam Bahasa & Budaya Tempatan
Amazon Bazaar akan adaptasi kepada konteks tempatan: bahasa, cara review, jenis promosi. Di Malaysia, Shopee dan TikTok Shop sudah buktikan:
- konten tempatan (BM, dialek, gaya santai) meningkatkan conversion,
- live commerce dengan hos tempatan menggerakkan jualan besar.
Jika anda mengurus aplikasi atau laman e-dagang:
- gunakan AI untuk segmentasi konten (banner, copy promosi, gambar) ikut bahasa dan lokasi,
- analisis jenis kata kunci carian BM yang paling kerap (contoh: āmurahā, āborongā, ābundleā, āfree shippingā).
3. Harga Dinamik Bukan Untuk Semua, Tetapi Sangat Kuat Bila Tepat
Untuk pasaran Malaysia, tidak semua peruncit perlu harga dinamik masa nyata. Tetapi:
- harga berbeza mengikut zon,
- promosi mikro berdasarkan stok lebih,
- harga khas aplikasi berbanding di kedai fizikal,
semua ini boleh didorong oleh AI yang agak mudah ā dan masih beri impak besar.
Saya selalu sarankan pendekatan āuji kecil, belajar cepatā:
- Pilih 1ā2 kategori produk sensitif harga (contoh: barang runcit asas, aksesori telefon).
- Jalankan eksperimen harga mingguan berasaskan data jualan dan stok.
- Guna model AI (walau sederhana) untuk cadang julat harga optimum.
- Pantau margin dan volum, kemudian tambah kategori sedikit demi sedikit.
Bagaimana Peniaga & Marketplace Boleh Meniru Strategi āGergasiā Ini
Tak semua orang ada bajet R&D seperti Amazon. Tapi prinsip AI yang mereka guna boleh diadaptasi oleh pemain besar di Malaysia secara praktikal.
1. Bangunkan āMini Bazaarā Dalam Ekosistem Anda
Jika anda mengurus marketplace atau rangkaian runcit:
- buat kategori khas āBajet / Murah / Borongā dalam aplikasi atau laman,
- treat bahagian ini seperti āaplikasi dalam aplikasiā ā dengan UX dan promosi unik,
- kumpul data segmen bajet secara berasingan untuk model AI tersendiri.
Ini cara mudah meniru konsep Amazon Bazaar tanpa bina aplikasi baru sepenuhnya.
2. Gunakan AI Untuk Kurangkan Risiko Harga Rendah
Beberapa aplikasi AI praktikal yang terus membawa nilai:
- Ramalan permintaan: elak overstock barang murah yang akhirnya terpaksa diclear dengan rugi.
- Cadangan produk kombo: jual dua atau tiga barang sekali gus untuk naikkan nilai troli purata.
- Analitik promosi: ukur dengan tepat kupon atau diskaun mana yang benar-benar tingkatkan keuntungan, bukan hanya volum.
3. Integrasikan Data Online & Offline
Ramai peruncit besar di Malaysia ada kedai fizikal dan e-dagang, tetapi datanya terpisah. Sedangkan AI paling kuat bila:
- data POS fizikal bercantum dengan data aplikasi,
- tingkah laku ātengok online, beli offlineā dan sebaliknya boleh dikesan,
- algoritma boleh nampak corak penuh perjalanan pelanggan.
Amazon sendiri terkenal dengan kekuatan ini melalui integrasi antara platform online, peranti, dan servis langganan. Amazon Bazaar berpotensi jadi satu lagi sumber data besar dalam ekosistem tersebut.
Apa Langkah Seterusnya Untuk Pemain E-Dagang Tempatan?
Amazon Bazaar hanyalah satu contoh terkini bagaimana AI kini duduk di tengah-tengah strategi e-dagang murah. Pesan utamanya jelas:
Segmen harga rendah akan dimenangi oleh mereka yang paling bijak guna data dan AI, bukan semata-mata yang sanggup bakar paling banyak duit promosi.
Beberapa langkah praktikal yang anda boleh mula dalam 3ā6 bulan:
- Audit data e-dagang sedia ada ā apa yang anda simpan, apa yang hilang, apa yang perlu distrukturkan.
- Pilih satu use case AI yang jelas ā contohnya: cadangan produk, ramalan permintaan, atau segmentasi pelanggan.
- Bina āzone bajetā yang jelas dalam apps / laman web dan kumpul datanya secara fokus.
- Uji harga dinamik asas pada beberapa produk terpilih dan ukur hasilnya dengan disiplin.
Dalam beberapa tahun ini, kita akan nampak lebih banyak pemain global membawa versi āBazaarā masing-masing ke rantau kita. Soalnya bukan sama ada AI akan masuk e-dagang murah atau tidak. Ia sudah pun berlaku.
Soalan sebenar: adakah operasi e-dagang dan runcit anda sudah cukup bersedia dari segi data dan pasukan untuk bersaing dalam era AI ini?