Bagaimana Chatbot AI Amazon Gandakan Jualan Black Friday

Pada jualan Black Friday baru-baru ini, satu nombor mencuri perhatian: sesi Amazon yang guna chatbot AI Rufus dan berakhir dengan pembelian meningkat 100% di AS, berbanding hanya 20% tanpa Rufus. Bezanya bukan sikit, tapi lima kali ganda dari segi pertumbuhan kadar sesi yang membawa kepada jualan.

Untuk siapa yang urus portal e-dagang, marketplace, atau rangkaian runcit besar, angka ini bukan sekadar statistik. Ini signal jelas: interaksi pelanggan berasaskan AI bukan lagi eksperimen, ia sudah jadi enjin jualan.

Dalam siri “AI dalam Runcit & E-Dagang (Rangkaian Besar & Pasaran)” ini, artikel ini fokus pada satu soalan praktikal: apa sebenarnya yang Rufus buat sampai boleh gandakan sesi yang menghasilkan jualan, dan bagaimana pemain e-dagang di Malaysia boleh meniru pendekatan ini di platform sendiri?

---

1. Apa Yang Sebenarnya Berlaku Dengan Rufus Pada Black Friday?

Jawapannya ringkas: bila pelanggan guna Rufus, mereka jauh lebih cenderung untuk beli. Data yang dikongsi:

• Sesi dengan Rufus dan berakhir dengan pembelian: +100% (pertumbuhan di AS)
• Sesi tanpa Rufus dan berakhir dengan pembelian: +20%

Ini menunjukkan satu perkara penting:

Chatbot AI yang benar‑benar berguna boleh gandakan kadar sesi yang menghasilkan jualan pada hari jualan besar seperti Black Friday.

Apa kemungkinan fungsi utama Rufus?

Amazon tak dedahkan setiap butiran teknikal melalui ringkasan RSS, tapi berdasarkan tren industri dan pengalaman saya lihat pada pemain e‑dagang besar, Rufus hampir pasti melakukan beberapa perkara ini:

1. Pencarian berasaskan bahasa semula jadi
   Pelanggan taip soalan seperti:

   • “Hadiah untuk budak lelaki umur 10 tahun bawah RM200”
   • “Monitor 27 inch untuk kerja dan gaming, mata tak cepat penat”
     Rufus faham konteks, bukan sekadar kata kunci.

2. Perbandingan produk yang jelas
   Chatbot menstrukturkan maklumat: beza model A vs model B, kelebihan, kekurangan, dan bagi cadangan yang rasional.

3. Peringkasan review pelanggan
   Daripada pelanggan baca 300 review, chatbot rumuskan corak utama: isu biasa, kekuatan produk, siapa paling sesuai guna.

4. Panduan pembelian seperti jurujual kedai fizikal
   Fungsi ini yang ramai peruncit terlepas: pelanggan sebenarnya nak nasihat, bukan sekadar senarai barang.

Bila empat elemen ini bergabung, pengalaman membeli online rasa lebih dekat dengan pengalaman di kedai fizikal — tapi lebih pantas, lebih lengkap, dan 24/7.

---

2. Kenapa Chatbot AI Boleh Gandakan Conversion, Bukan Sekadar Tambah “Live Chat”

Kebanyakan syarikat kat Malaysia kata mereka “dah ada chatbot”. Realitinya?
Ramai hanya guna bot FAQ yang jawab soalan asas dan cepat suruh pelanggan penuhkan borang.

Rufus tunjuk kontras yang ketara: bila chatbot direka untuk membantu pelanggan membuat keputusan, bukan sekadar mengurangkan beban CS, hasilnya terus nampak pada angka jualan.

4 sebab chatbot AI tingkatkan jualan secara langsung

1. Kurangkan geseran dalam proses membuat keputusan
   Pelanggan Black Friday (atau 11.11, 12.12) dibanjiri promosi. Mereka:

   • takut tersalah beli,
   • penat bandingkan terlalu banyak pilihan,
   • tak sempat baca semua maklumat.

   Chatbot AI bertindak sebagai decision copilot — tapis pilihan, jelaskan beza, dan beri cadangan yang masuk akal. Bila ragu berkurang, pembelian berlaku.

2. Personalization masa nyata (real‑time)
   Setiap soalan pelanggan sebenarnya data niat beli. Contoh:

   • “nak stroller untuk kereta kecil, lipat senang”
   • “TV untuk ruang tamu apartment, jarak sofa dekat”

   Dari situ, AI boleh faham konteks ruang, bajet, gaya hidup. Inilah pemperibadian pelanggan (customer personalization) yang selama ini peruncit cuba capai melalui segmentasi asas, tapi di sini ia berlaku secara individu dan seketika.

3. Kurangkan cart abandonment
   Banyak bakul beli ditinggalkan sebab satu dua keraguan kecil:

   • “Warranty macam mana?”
   • “Kasut ni cutting sempit ke luas?”
   • “Powerbank ni boleh bawa masuk kapal terbang tak?”

   Jika chatbot muncul pada masa yang tepat dan jawab dengan jelas, pelanggan tak perlu keluar ke Google atau tanya kawan. Mereka kekal dalam sesi dan terus bayar.

4. Rasa ‘dilayan’ walaupun di platform besar
   Dalam marketplace besar macam Lazada atau Shopee, pelanggan kadang rasa seperti satu nombor, bukan individu. Chatbot yang responsif dan conversational memberi rasa “ada orang tolong”. Itu sendiri menaikkan kepercayaan dan kecenderungan membeli.

---

3. Apa Yang Peruncit & Marketplace Malaysia Boleh Belajar

Rufus ialah contoh dari gergasi global, tapi pelajarannya sangat relevan untuk pasaran kita — sama ada anda di Lazada, Shopee, PG Mall, TikTok Shop, atau rangkaian fizikal seperti Lotus’s, AEON, Mydin yang agresif di e‑dagang.

a) Chatbot bukan projek IT, ia projek jualan

Bila chatbot dikendalikan sebagai “projek teknologi”, ia cenderung berakhir sebagai:

• butang chat di tepi,
• jawapan kaku,
• tiada kaitan dengan metrik bisnes.

Pendekatan yang lebih berkesan:

• Tetapkan KPI utama: conversion rate, AOV (average order value), dan masa ke pembelian, bukan hanya bilangan chat.
• Libatkan team jualan, merchandising dan pemasaran dalam reka bentuk aliran perbualan (conversation flow).
• Lihat chatbot seperti jurujual digital yang perlu dilatih, dipantau dan dioptimasi.

b) Gunakan data tingkah laku pelanggan, bukan FAQ statik

Rangkaian besar dan marketplace di Malaysia biasanya sudah ada:

• data carian dalaman (search query),
• data click‑through,
• data pembelian ikut kategori dan musim,
• data review pelanggan dalam Bahasa Melayu & Inggeris.

Data ini sebenarnya bahan mentah untuk AI:

• Soalan yang selalu ditaip pelanggan → dilatih sebagai corak intent.
• Produk yang sering dibeli bersama → dicadang secara pintar (cross‑sell & up‑sell).
• Review pelanggan tempatan → dirumus ikut konteks Malaysia (saiz Asia, plug jenis, bahasa campur Melayu‑Inggeris).

Bila chatbot faham konteks lokal, ia jauh lebih meyakinkan berbanding bot generik.

c) Fokus pada 3 journey kritikal dulu

Anda tak perlu sokong semua kategori dari hari pertama. Pilih 2–3 journey yang paling berimpak:

1. Cari hadiah / produk inspirasi
   Contoh: “Hadiah untuk ibu mertua suka masak, bajet bawah RM150”.

2. Produk teknikal / kompleks
   Contoh: electronics, barangan bayi, produk kecantikan dengan banyak varian.

3. Soalan pra‑checkout
   Fokus pada polisi penghantaran, pemulangan, saiz, compatibility.

AI yang dilatih mendalam untuk beberapa journey terpilih biasanya mengalahkan chatbot “boleh buat semua tapi tak cukup dalam”.

---

4. Rangka Kasar Untuk Bina “Rufus Versi Anda”

Untuk rangkaian runcit dan marketplace yang serius nak ikut jejak ini, berikut satu rangka praktikal yang saya lihat berkesan.

Langkah 1: Jelas tentang peranan chatbot

Tentukan peranan utama:

• Penasihat produk (product advisor)
  Bantu pelanggan pilih produk.

• Pembantu pra‑checkout
  Jawab keraguan sebelum bayar.

• Penjaga nilai seumur hidup pelanggan (CLV)
  Cadang pembelian susulan berdasarkan pembelian lepas.

Boleh gabungkan ketiga‑tiga, tapi mula dengan satu fokus utama.

Langkah 2: Pilih teknologi AI yang fleksibel

Anda tak semestinya bina model sendiri. Biasanya ada tiga pendekatan:

• Gunakan platform AI sedia ada yang boleh diintegrasi dengan laman atau app.
• Bangunkan lapisan AI di atas sistem sedia ada (search engine, recommendation engine) menggunakan model bahasa besar (LLM) dengan data anda sendiri.
• Hybrid – guna vendor untuk core model, tapi data, prompt dan logik kekal di bawah kawalan anda.

Yang penting:

• Chatbot mesti boleh faham Bahasa Melayu + Inggeris + rojak,
• Integrasi dengan katalog produk dan stok secara langsung,
• Boleh diukur dan di‑A/B test.

Langkah 3: Reka “conversational UX” yang mirip jurujual berpengalaman

Beberapa prinsip mudah:

• Jawapan ringkas dulu, detail dipecah dalam pilihan (contoh: “Nak tahu beza A vs B, atau baca review ringkas?”).
• Jangan paksa pelanggan pilih dari menu butang semata‑mata; benarkan teks bebas.
• Gunakan gaya bahasa yang mesra, bukan seperti manual teknikal.
• Sesuaikan gaya ikut kategori: elektronik mungkin lebih teknikal, barang bayi lebih empati.

Langkah 4: Ukur seperti anda mengukur kempen pemasaran

Pantau metrik seperti:

• Conversion rate bagi sesi dengan chatbot vs tanpa chatbot.
• Nilai purata pesanan (AOV) bila chatbot cadang produk tambahan.
• Masa dari masuk ke halaman produk hingga checkout.
• Soalan paling kerap yang belum dijawab dengan baik (gap untuk penambahbaikan).

Bila Amazon menyatakan +100% kenaikan sesi berakhir dengan jualan dengan Rufus berbanding +20% tanpa, ini sebenarnya hasil daripada iterasi berterusan yang sama: uji, ukur, ubah, ulang.

---

5. Menuju 2026: AI Dalam Runcit Bukan Lagi Opsyenal

Akhir 2025 ini, pelanggan Malaysia sudah biasa dengan:

• chat dengan AI di WhatsApp Business,
• content TikTok yang nampak sangat tersasar kalau tak relevan,
• cadangan produk yang tepat di apps e‑dagang besar.

Maknanya, standard pelanggan dah naik. Kalau pengalaman beli di platform anda terasa “bisu” dan serba manual, mereka cepat berpindah ke tempat lain.

Kisah Rufus di Amazon pada Black Friday cuma satu contoh, tapi mesejnya jelas:

AI dalam runcit dan e‑dagang bukan hanya tentang automasi belakang tabir seperti ramalan inventori atau gudang pintar. AI di hadapan pelanggan — menerusi chatbot dan pemperibadian pengalaman membeli — ialah pemacu jualan paling ketara yang boleh anda ukur minggu demi minggu.

Bagi pemain besar di Malaysia yang sedang melabur dalam penetapan harga dinamik, analitik tingkah laku, dan automasi gudang, langkah logik seterusnya ialah:

Letakkan AI terus di tangan pelanggan. Biar ia menjawab, mencadang, dan memujuk — seperti jurujual terbaik anda, tetapi bekerja 24/7.

Jika Amazon boleh gandakan sesi berakhir dengan jualan pada hari paling sibuk mereka hanya dengan mengaktifkan interaksi AI, soalan sebenar untuk 2026 ialah:

Berapa banyak jualan yang anda hilang setiap hari kerana pelanggan anda masih membeli tanpa bantuan AI yang betul‑betul berguna?