ChatGPT Pacu Trafik Aplikasi Runcit Sempena Black Friday

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

Rujukan ChatGPT ke aplikasi runcit naik 28% pada Black Friday. Inilah maksudnya untuk peruncit besar dan marketplace di Malaysia – dan apa yang perlu dibuat sekarang.

AI dalam runcite-dagang MalaysiaChatGPTmarketplaceBlack Fridayaplikasi runcitstrategi omni-channel
Share:

ChatGPT Pacu Trafik Aplikasi Runcit Sempena Black Friday

Pada musim jualan hujung tahun 2025, satu angka yang patut buat orang e-dagang berfikir semula tentang strategi mereka: rujukan ChatGPT ke aplikasi peruncit meningkat 28% tahun ke tahun pada Black Friday. Walmart dan Amazon antara yang paling banyak rasa impaknya.

Ini bukan sekadar nombor cantik. Ini bukti jelas bahawa AI perbualan sudah mula menjadi “front door” baharu kepada e-dagang, sama pentingnya dengan carian Google, iklan sosial, atau push notification. Untuk rangkaian runcit besar, marketplace seperti Lazada dan Shopee, serta syarikat omni-channel di Malaysia, trend ini terus terang tak boleh diabaikan.

Dalam siri AI in Retail & E‑Commerce (Large Chains & Marketplaces) ini, artikel ini fokus kepada satu soalan utama: bagaimana ChatGPT dan AI perbualan lain sedang menghantar trafik dan jualan ke aplikasi runcit – dan apa yang peruncit Malaysia patut buat sekarang, sebelum mereka tertinggal?

1. Apa Makna Peningkatan 28% Rujukan ChatGPT Ini Sebenarnya?

Peningkatan 28% rujukan ChatGPT ke aplikasi peruncit pada Black Friday bermaksud lebih ramai pengguna memulakan perjalanan membeli-belah mereka melalui AI, bukan lagi terus buka app atau laman web.

Secara mudah:

  • Tahun lepas: X jumlah klik dari ChatGPT ke aplikasi runcit
  • Tahun ini: X + 28% klik
  • Pemenang utama: Walmart dan Amazon, dua gergasi yang memang agresif dalam penggunaan AI dan integrasi API.

Kenapa angka 28% ini penting untuk pengurus e‑dagang?

Kerana angka ini mengesahkan beberapa perkara:

  1. AI sedang menjadi saluran trafik baharu
    ChatGPT bukan sekadar alat bantu tulis karangan. Pengguna sudah mula bertanya:

    • “Tolong cadangkan hadiah bawah RM100 untuk mak saya.”
    • “Cari TV 55 inci terbaik untuk rumah apartment.”
    • “Mana promosi Black Friday yang paling berbaloi?”

    Dari jawapan tu, mereka klik terus ke aplikasi atau laman peruncit yang disyorkan.

  2. “Search” sedang beralih daripada kata kunci kepada perbualan
    Dulu orang taip: tv murah 55 inch di enjin carian. Sekarang mereka taip dalam gaya WhatsApp:
    “Saya ada ruang ruang tamu kecil, bajet RM2,000. TV apa sesuai?”

    AI macam ChatGPT faham konteks, bajet, keutamaan jenama – dan terus cadangkan produk dan merchant tertentu.

  3. Pemain besar sudah berada selangkah di hadapan
    Walmart dan Amazon nampaknya sudah optimize:

    • struktur data produk,
    • integrasi API,
    • dan tawaran eksklusif, supaya mudah dipaparkan dan disyorkan dalam ekosistem AI.

    Kalau gergasi global sudah serius, rangkaian runcit dan marketplace di Asia Tenggara memang tak boleh santai.

2. Bagaimana ChatGPT Menggerakkan Trafik & Jualan Untuk Peruncit

ChatGPT menghantar trafik ke aplikasi runcit melalui tiga mekanisme utama: penemuan produk, bimbingan keputusan, dan automasi tindakan.

2.1 Penemuan produk yang jauh lebih peribadi

AI perbualan berfungsi seperti “personal shopper digital”:

  • faham bajet,
  • faham jenama kegemaran,
  • faham keperluan (keluarga besar, rumah kecil, home office, dan sebagainya).

Contoh:

“Saya nak hadiah untuk lelaki umur 35 tahun, kerja IT, minat gadget dan kopi. Bajet bawah RM150.”

ChatGPT boleh:

  • cadangkan kategori (earbuds, aksesori meja kerja, set kopi premium),
  • padankan dengan inventori peruncit yang ada,
  • dan beri senarai produk yang terus klik-ke-app.

Ini jauh lebih kuat daripada banner generik “Year End Sale” yang sama setiap orang nampak.

2.2 Bantu pengguna buat keputusan, bukan sekadar bagi senarai produk

Pengguna selalu penat bandingkan:

  • ratusan review,
  • spesifikasi teknikal yang rumit,
  • pelbagai harga di marketplace berbeza.

ChatGPT boleh:

  • ringkaskan review (“Majoriti pengguna suka bateri tahan lama, tapi ramai komplen casing mudah calar”),
  • jelaskan spesifikasi dalam bahasa mudah,
  • syorkan 1–3 pilihan terbaik, bukan 300 pilihan rawak.

Lagi senang buat keputusan = lagi tinggi kadar penukaran (conversion rate).

2.3 Dari cadangan terus ke checkout

Dalam ekosistem yang matang, AI bukan hanya cadangkan – ia boleh picu tindakan:

  • buka aplikasi peruncit pada halaman produk tertentu,
  • tambah ke troli,
  • guna kod promosi yang sesuai,
  • dan bantu semak stok cawangan berdekatan.

Pada Black Friday, di mana promosi sentiasa terhad masa dan stok, halangan terkecil antara niat dan pembelian boleh jadi beza antara jualan dan “cart abandoned”.

3. Apa Yang Boleh Belajar Dari Walmart & Amazon

Walmart dan Amazon mendapat manfaat paling besar daripada peningkatan rujukan ChatGPT ini kerana mereka sudah sedia dari segi data, integrasi, dan mindset.

3.1 Data produk yang bersih dan boleh dibaca mesin

Gergasi e‑dagang ini terkenal dengan:

  • tajuk produk yang konsisten,
  • spesifikasi terperinci dan berstruktur,
  • kategori yang jelas,
  • dan metadata yang kaya (warna, saiz, material, kegunaan).

AI seperti ChatGPT sangat bergantung pada data yang terstruktur. Lagi bersih data, lagi tepat cadangan.
Peruncit yang produk katalognya bersepah, tak konsisten, atau banyak info hilang – sukar nak muncul sebagai cadangan utama.

3.2 Integrasi API dan ekosistem AI-first

Walmart dan Amazon sejak awal melabur dalam:

  • API produk real-time (harga, stok, promosi),
  • integrasi dengan pelbagai platform AI dan pembantu suara,
  • eksperimen chatbot sendiri dalam aplikasi.

Bila generatif AI naik, mereka hanya perlu sambung wayar, bukan mula dari kosong.

3.3 Fokus pada pengalaman hujung ke hujung

AI bukan hanya untuk top-of-funnel. Amazon khususnya fokus kepada keseluruhan journey:

  • cadangan produk,
  • pengurusan troli,
  • pengesyoran cross-sell dan upsell,
  • tracking penghantaran,
  • dan sokongan selepas jualan.

Ini mindset penting: AI bukan projek tunggal, tapi lapisan pintar di atas keseluruhan ekosistem e‑dagang.

4. Implikasi Untuk Peruncit & Marketplace Di Malaysia

Untuk pemain besar di Malaysia dan Asia Tenggara – dari pasar raya seperti Lotus’s hinggalah marketplace seperti Shopee dan Lazada – peningkatan 28% ini adalah isyarat awal. Siapa bersedia, akan “menang” trafik AI. Siapa lambat, akan bergantung sepenuhnya kepada iklan berbayar.

4.1 “AI as a channel” perlu ada dalam pelan pemasaran 2025/2026

Selama ini, kebanyakan pasukan pemasaran e‑dagang hanya susun bajet untuk:

  • iklan sosial berbayar,
  • carian berbayar (search ads),
  • influencer,
  • dan push/email.

Realitinya, AI perbualan sudah mula jadi channel sendiri. Soalan yang patut ditanya dalam mesyuarat Q1:

  • “Bagaimana produk kita dipersembahkan jika pelanggan bertanya kepada ChatGPT?”
  • “Data apa yang AI perlukan untuk cadangkan jenama kita dengan yakin?”
  • “Apakah perbezaan tawaran kita berbanding pesaing jika AI cuba pilih 3 terbaik?”

4.2 Kemas kini asas: katalog produk & struktur data

Langkah paling praktikal dan segera:

  1. Audit katalog produk
    Semak:

    • tajuk dan deskripsi jelas atau tidak,
    • spesifikasi teknikal lengkap,
    • kategori betul,
    • imej berkualiti (beberapa sudut, gaya hidup, close-up).

  2. Gunakan standard yang konsisten
    Contohnya, untuk TV:

    • sentiasa nyatakan saiz skrin, jenis panel, resolusi, port utama,
    • gunakan istilah sama antara jenama.

  3. Pastikan promosi boleh dibaca mesin
    Kod promo, tarikh mula/tamat, syarat – semua ini perlu jelas dan berstruktur supaya AI boleh “faham” dan gunakan dalam cadangan.

4.3 Integrasi awal dengan API & chatbot dalaman

Untuk peruncit besar, ada tiga peringkat kematangan AI:

  1. Peringkat 1 – Chatbot asas dalam aplikasi/laman

    • Jawab soalan FAQ,
    • bantu cari produk,
    • pandu ke kategori.

  2. Peringkat 2 – Chatbot berkuasa AI generatif

    • Faham bahasa semula jadi (tulis macam WhatsApp pun faham),
    • boleh gabung data produk, promosi, dan stok real-time,
    • beri cadangan peribadi.

  3. Peringkat 3 – Integrasi ke ekosistem AI luar

    • Sambung API produk ke platform AI seperti ChatGPT,
    • benarkan AI buka deep link ke skrin tertentu dalam aplikasi,
    • uji aliran “dari cadangan terus ke checkout”.

Kebanyakan peruncit Malaysia masih di Peringkat 1. Sekurang-kurangnya naik ke Peringkat 2 dalam 12–18 bulan akan datang kalau tak mahu ketinggalan terlalu jauh.

5. Strategi Praktikal: Dari “Minat” Kepada “Jualan” Melalui AI

Untuk pasukan e‑dagang yang nak bergerak dari teori ke tindakan, ini rangka kerja ringkas yang saya cadangkan.

5.1 Tentukan 3–5 “use case” utama AI untuk peak season

Contoh use case yang relevan untuk jualan hujung tahun, 11.11, 12.12, Ramadan, atau Raya:

  • Pencari hadiah automatik
    Chatbot tanya soalan ringkas: umur, hubungan, bajet, minat – kemudian cadangkan hadiah spesifik.

  • Penasihat produk teknikal
    Untuk kategori kompleks seperti elektronik, peralatan rumah, dan IT.

  • Perancang bakul belian
    Contoh: “Saya nak buat open house untuk 20 orang, tolong cadangkan barang dapur, minuman, dan snek” – terus jadikan senarai dalam troli.

5.2 Ukur seperti anda ukur channel pemasaran lain

Jangan hanya “cuba AI” tanpa metrik. Layan AI sebagai saluran sebenar:

  • kadar klik dari chatbot ke halaman produk,
  • conversion rate sesi dengan AI vs tanpa AI,
  • purata nilai pesanan (AOV) untuk pengguna yang guna AI,
  • kadar retention pengguna yang guna AI untuk pembelian berulang.

Apabila angka mula stabil, senang nak justify bajet tambahan untuk integrasi yang lebih dalam dengan platform AI luaran.

5.3 Latih pasukan dalaman, bukan hanya bergantung vendor

Ramai peruncit bergantung 100% pada vendor untuk solusi AI. Itu normal pada awal fasa, tapi untuk jangka panjang:

  • lantik sekurang-kurangnya seorang “AI product owner” di dalam syarikat,
  • latih pasukan kategori dan pemasaran tentang cara menulis deskripsi produk yang mesra AI,
  • ajar pasukan CRM guna AI untuk bina segmentasi dan mesej peribadi.

Peruncit yang ada “muscle” AI dalaman lebih pantas adapt kepada platform baru – tak kiralah ChatGPT, Gemini, atau apa saja yang muncul dua tahun lagi.

6. Ke Mana Arah Seterusnya: Dari ChatGPT Ke Ekosistem AI Runcit Penuh

Peningkatan 28% rujukan ChatGPT ke aplikasi runcit pada Black Friday hanyalah permulaan. Trend yang hampir pasti dalam 2–3 tahun akan datang:

  • Enjin carian AI + runcit
    Carian produk akan jadi lebih conversational, dengan kedalaman konteks yang sukar dicapai oleh carian tradisional.

  • Pembantu membeli-belah omnichannel
    AI bukan hanya cadangkan beli online; ia akan bantu padankan dengan stok cawangan terdekat, saran “click & collect”, dan jadual penghantaran yang sesuai.

  • Personalisasi merentas platform
    Cadangan yang konsisten di app, web, email, dan chatbot – kurang spam, lebih relevan.

Untuk pemain besar runcit dan marketplace, isu sebenar bukan lagi “perlukah kita guna AI?”, tetapi “bagaimana kita mahu muncul sebagai pilihan utama dalam jawapan AI pelanggan?”

Musim jualan seterusnya – sama ada 11.11, 12.12, Ramadan, atau Black Friday akan datang – akan jadi medan ujian. Peruncit yang mula menyusun data produk, mengukuhkan integrasi, dan menguji use case AI sekarang akan jauh lebih bersedia apabila gelombang trafik AI ini membesar lagi.

Jika 2024 menyaksikan 28% peningkatan, tak mustahil angka itu melonjak lagi pada 2026. Soalannya: jenama anda akan jadi sebahagian daripada statistik pemenang, atau hanya penonton di tepi?

🇲🇾 ChatGPT Pacu Trafik Aplikasi Runcit Sempena Black Friday - Malaysia | 3L3C