Shopify lapor trafik dan pesanan berasaskan AI melonjak 7x dan 11x. Apa maksudnya untuk retailer & marketplace besar di Malaysia, dan bagaimana tiru kejayaan ini?
AI Sedang Mengubah Cara Orang Membeli – Nombor Shopify Buktikan
Shopify melaporkan bahawa trafik hasil AI meningkat 7x sejak Januari, dan pesanan yang didorong AI melonjak 11x. Bukan tahun lepas, tetapi dalam tahun yang sama. Untuk syarikat sebesar Shopify, angka macam ini bukan eksperimen kecil – ini tanda perubahan tingkah laku pengguna yang sangat jelas.
Ini terus kena dengan tema siri “AI dalam Runcit & E-Dagang (Rantai Besar & Marketplace)”: pemain besar yang pantas mengadaptasi AI sedang menarik lebih banyak trafik, menutup lebih banyak jualan, dan memahami pelanggan jauh lebih mendalam berbanding pesaing yang masih bergantung sepenuhnya pada kaedah tradisional.
Dalam artikel ini, saya nak kupas apa sebenarnya maksud data Shopify ini, bagaimana ia berkait dengan trend di Lazada, Shopee, dan peruncit besar di Malaysia, serta langkah praktikal yang syarikat runcit & marketplace boleh ambil dalam 3–6 bulan akan datang.
Apa Maksud “AI Traffic Naik 7x” dan “AI Orders Naik 11x”?
AI traffic 7x dan AI-driven orders 11x bermaksud semakin ramai pengguna berinteraksi dengan kedai online melalui agen, rekomendasi, dan ciri belian yang digerakkan AI – dan mereka benar-benar membeli, bukan sekadar cuci mata.
Shopify menyebut AI sebagai “alat yang luar biasa” dan “peralihan teknologi terbesar sejak internet”. Bunyinya besar, tapi daripada perspektif data, ia agak logik:
- AI memudahkan pelanggan mencari produk yang betul tanpa perlu klik berpuluh halaman.
- AI boleh memahami niat (intent) pelanggan, bukan sekadar kata kunci.
- AI shopping agent boleh “berbual” dengan pelanggan, tanya soalan penjelasan, dan cadangkan kombo produk.
Contoh Ringkas: Dari Carian Biasa ke Perbualan AI
Carian biasa:
"baju kurung moden saiz L bawah RM150"
Carian / agen AI:
“Saya perlukan baju kurung moden untuk majlis kahwin, badan agak rendah, bajet sekitar RM200. Saya suka warna lembut dan kain tak panas.”
Dengan AI shopping agent, sistem boleh:
- Faham konteks: majlis kahwin, bajet fleksibel, badan rendah, warna lembut, kain selesa.
- Tapis inventori merentas jenama dan kategori.
- Cadangkan beberapa set siap dengan tudung dan kasut.
Bila proses cari–banding–pilih diringkaskan, tak pelik jika kadar penukaran (conversion) naik cukup tinggi sehingga menyumbang kepada 11x peningkatan pesanan yang dipengaruhi AI.
Kenapa Ini Penting Untuk Rantai Runcit dan Marketplace Besar
Jika Shopify – platform untuk berjuta peniaga kecil dan sederhana – nampak lonjakan ini, impak di peringkat rantai besar dan marketplace jauh lebih besar bila AI dilaksana secara serius.
Di Asia Tenggara, pemain seperti Shopee, Lazada, TikTok Shop, dan peruncit besar seperti Lotus’s atau Aeon sudah pun:
- menggunakan AI untuk rekomendasi produk,
- mengoptimumkan stok & ramalan permintaan,
- menjalankan dynamic pricing mengikut masa, lokasi, dan trend.
Lonjakan angka Shopify memberi isyarat bahawa:
- Pengguna sudah bersedia dan selesa dengan pengalaman beli-belah berasaskan AI.
- Sesiapa yang lambat mengadaptasi AI akan kehilangan share of wallet, bukan saja di Malaysia tapi di peringkat serantau.
- AI bukan lagi “nice to have”, ia sudah jadi enjin pertumbuhan utama dalam e-dagang.
Dalam konteks 12/2025, dengan musim hujung tahun, jualan 12.12, Krismas dan persiapan awal Tahun Baru Cina, retailer yang ada keupayaan AI yang matang jelas berada di hadapan – dari segi promosi yang lebih tepat, pengurusan stok, hingga pengalaman pelanggan yang lebih lancar.
Tiga Enjin Utama Pertumbuhan: Agen AI, Personalisasi & Analitik Tingkah Laku
Lonjakan 7x–11x yang Shopify sebut boleh diringkaskan kepada tiga enjin utama: agen AI, personalisasi skala besar, dan analitik tingkah laku masa nyata.
1. Agen AI (AI Shopping Agents) Sebagai “Salesperson Digital”
Agen AI dalam e-dagang bertindak sebagai:
- Sales assistant: jawab soalan produk, cadang pakej, upsell.
- Stylist / consultant: bantu padankan produk (fesyen, elektronik, barangan rumah).
- Navigator: bantu pelanggan yang baru pertama kali ke laman supaya tak sesat.
Bagi retailer besar, agen AI boleh:
- Beroperasi 24/7 tanpa penat.
- Mengendalikan ribuan sesi serentak.
- Menyimpan “ingatan” tentang preferensi pelanggan (jika dihubungkan dengan profil akaun).
Kesan langsung:
- Lebih banyak bakul ditutup (lebih banyak order).
- Nilai pesanan purata (AOV) meningkat melalui cadangan produk aksesori, bundle dan add-on.
2. Personalisasi E-Dagang Yang Benar-Benar Individu
Personalisasi bukan lagi sekadar “produk popular minggu ini”. AI membolehkan:
- Senarai produk di halaman utama berbeza untuk setiap pengguna.
- Susunan kategori diubah ikut sejarah klik & beli.
- Promosi disesuaikan ikut sensitiviti harga pelanggan tertentu.
Contoh di Malaysia:
- Seorang pelanggan yang kerap beli lampin dan susu formula akan nampak lebih banyak tawaran barangan bayi dan promosi bulk.
- Pelanggan yang kerap beli barangan dapur pada hujung minggu akan dapat notifikasi promo pada hari Jumaat petang.
Bila personalisasi dibuat dengan betul, pengalaman beli-belah terasa “faham diri” pelanggan, dan itu meningkatkan kesetiaan serta frekuensi pembelian.
3. Analitik Tingkah Laku Masa Nyata
AI dalam e-dagang maju bukan sekadar menjana cadangan, tetapi juga membaca corak tingkah laku pelanggan hampir masa nyata:
- Apa yang pelanggan cari tetapi tak jumpa.
- Produk mana yang kerap dimasukkan ke troli tetapi dibuang semula.
- Halaman mana yang menyebabkan ramai keluar (drop-off).
Bagi rangkaian runcit dan marketplace, ini membuka peluang untuk:
- Uji pantas susun atur produk, harga, gambar dan copy.
- Balas segera trend – contohnya naikkan stok dan promosi untuk produk yang tiba-tiba meletup menjelang musim perayaan.
Data-data ini, bila dimakan oleh model AI, akan menambah baik rekomendasi dan agen AI secara berterusan – satu kitaran yang semakin kuat.
Bagaimana Retailer Besar Boleh Tiru, Bukan Sekadar Tengok Shopify
Realitinya, apa yang Shopify buat tak mustahil untuk retailer besar tiru, asalkan ada strategi dan keutamaan yang jelas.
Berikut rangka praktikal yang saya nampak berkesan untuk 6–12 bulan:
1. Mulakan Dengan Satu “AI Journey” Yang Jelas
Jangan cuba buat semua serentak. Pilih satu journey kritikal:
- Carian produk
- Bantuan semasa checkout
- Bantuan selepas jualan (status penghantaran, FAQ, pulangan barang)
Contoh:
- Q1: Lancarkan chatbot / agen AI di halaman produk & checkout untuk bantu soalan lazim.
- Q2: Sambungkan agen AI dengan katalog penuh + stok semasa untuk cadangan yang lebih tepat.
2. Sambungkan AI Dengan Data Sedia Ada
Banyak projek AI gagal bukan kerana model lemah, tetapi kerana data terasing:
Pastikan AI boleh akses sekurang-kurangnya:
- Data produk (spesifikasi, harga, stok, kategori).
- Data transaksi sejarah (apa yang dibeli bersama, masa beli, nilai pesanan).
- Data tingkah laku (klik, carian, tambah ke troli, buang troli).
Semakin kaya dan bersih data, semakin baik prestasi agen AI dan sistem rekomendasi.
3. Tetapkan 2–3 KPI Yang Boleh Diukur
Daripada cuba ukur “kejayaan AI” secara umum, fokus pada metrik seperti:
- Kadar conversion di halaman yang ada agen AI vs yang tiada.
- Perubahan nilai pesanan purata (AOV) bila rekomendasi AI diaktifkan.
- Masa respons kepada pertanyaan pelanggan berbanding sebelum ini.
Ini memudahkan pasukan teknikal dan bisnes sama-sama nampak ROI, dan memudahkan justifikasi bajet kepada pengurusan.
4. Fikir Kesan Operasi: Sokongan, Inventori, dan Harga
Bila AI mula membawa lebih banyak pesanan, kesannya berantai:
- Sokongan pelanggan: agen AI perlu disepadukan dengan pasukan manusia (untuk kes kompleks).
- Inventori & gudang: ramalan permintaan AI perlu dihubungkan dengan sistem perolehan dan perancangan gudang.
- Harga & promosi: dynamic pricing dan promosi peribadi perlu dipantau risiko (margin, persepsi pelanggan, keadilan harga).
Retailer besar yang berjaya biasanya yang gabungkan projek AI dengan inisiatif transformasi operasi, bukan buat AI sebagai projek terpencil.
Soalan Lazim Pengurus E-Dagang Bila Dengar Angka 7x dan 11x
“Adakah AI sesuai untuk semua kategori produk?”
Tidak sama rata, tapi hampir semua boleh dapat manfaat.
- Fesyen, kecantikan, elektronik pengguna: sangat sesuai kerana pelanggan perlukan panduan dan perbandingan.
- Grocery & FMCG: sesuai untuk replenishment, promo peribadi, cross-sell.
- Produk kompleks B2B: agen AI boleh bantu sebagai pre-sales assistant sebelum diserahkan kepada jurujual manusia.
“Bagaimana dengan privasi dan kepercayaan pengguna?”
Di Malaysia, pengguna semakin biasa dengan AI (contoh: chat dengan bot, cadangan di Shopee/TikTok). Apa yang penting:
- Beritahu dengan jelas bila mereka sedang berbual dengan AI.
- Nyatakan bagaimana data digunakan.
- Sediakan pilihan mudah untuk bercakap dengan manusia.
Kejujuran tentang AI biasanya meningkatkan, bukan mengurangkan, kepercayaan – asalkan pengalaman bagus.
“Berapa cepat boleh nampak hasil?”
Bagi kebanyakan retailer besar yang sudah ada trafik yang tinggi:
- 3–6 bulan untuk nampak kesan awal (conversion, masa respons, NPS).
- 6–12 bulan untuk nampak pola yang lebih stabil dan ROI yang jelas.
Shopify boleh nampak 7x & 11x dalam satu tahun kerana asas data dan intensiti trafiknya memang besar. Retailer besar yang ada skala serupa berpotensi nampak arah trend yang sama jika pelaksanaan konsisten.
AI Bukan Lagi Eksperimen – Ia Sudah Jadi Strategi Teras E-Dagang
Data Shopify tentang trafik AI naik 7x dan pesanan AI naik 11x mengesahkan satu perkara: pengalaman beli-belah berasaskan AI sedang menjadi norma baharu, bukan ciri tambahan.
Dalam siri “AI dalam Runcit & E-Dagang (Rantai Besar & Marketplace)”, kes Shopify ini melengkapkan apa yang kita lihat di Lazada, Shopee dan peruncit besar tempatan: sesiapa yang menggabungkan agen AI, personalisasi dan analitik tingkah laku secara serius sedang menang dari segi:
- kadar penukaran,
- nilai seumur hidup pelanggan (CLV),
- dan kecekapan operasi.
Jika anda menguruskan rangkaian runcit atau marketplace di Malaysia, 2025 bukan masa untuk “tunggu dan lihat”. Langkah yang masuk akal sekarang ialah pilih satu journey utama, sambungkan AI dengan data sedia ada, tetapkan KPI yang jelas, dan bina keupayaan dalaman sedikit demi sedikit.
Soalannya bukan lagi “perlukah kita guna AI?”, tetapi “di bahagian mana bisnes kita yang akan memberi impak paling besar bila AI dimasukkan, dan bila kita boleh mulakan?”