Walmart + ChatGPT: Tanda Aras Baharu AI Dalam E-Dagang

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

Walmart + ChatGPT menunjukkan masa depan e-dagang: AI sebagai agen beli-belah yang terus checkout. Apa maknanya untuk runcit & marketplace besar di Malaysia?

AI dalam runcite-dagangchatbot commerceWalmartChatGPTpasar raya besarmarketplace Malaysia
Share:

Walmart + ChatGPT: Tanda Aras Baharu AI Dalam E-Dagang

Pada 2023, laporan McKinsey menganggarkan AI boleh menjana sehingga ratusan bilion dolar nilai tambahan setahun untuk runcit dan e-dagang global. Tahun ini, hujung 2025, kita nampak angka itu mula diterjemah menjadi produk sebenar — salah satunya: integrasi beli-belah Walmart terus dalam ChatGPT.

Walmart bekerjasama dengan OpenAI supaya pelanggan boleh paut akaun Walmart, cari produk, dan bayar terus dalam ChatGPT. Tak perlu buka app, tak perlu lompat ke laman web lain. Hanya berbual, dan belian selesai.

Untuk pemain besar seperti pasar raya rantaian, marketplace, dan jenama omni-channel di Malaysia, langkah ini adalah isyarat jelas: AI bukan lagi projek eksperimen, tapi medium transaksi. Kalau Walmart jadikan chatbot sebagai “kaunter jualan”, persoalannya bukan sama ada trend ini sampai ke Malaysia — tapi seberapa cepat anda bersedia.

Artikel ini kupas apa sebenarnya yang Walmart buat, kenapa langkah ini penting untuk runcit & e-dagang, dan bagaimana pemain besar seperti anda boleh mula bergerak ke arah AI-driven commerce sebelum terlambat.

Apa Sebenarnya Berlaku: Beli-Belah Terus Dalam ChatGPT

Inti integrasi ini mudah: Walmart menukar ChatGPT menjadi ‘personal shopper’ yang boleh terus memproses pembelian.

Daripada ringkasan RSS yang ada, ciri utama termasuk:

  • Pengguna boleh paut akaun Walmart ke ChatGPT
  • Mereka boleh semak produk, bandingkan, tanya soalan terus dalam chatbot
  • Setelah setuju, mereka boleh checkout serta-merta tanpa meninggalkan perbualan

Dalam praktik, interaksi boleh jadi seperti ini:

“Saya nak beli barang dapur untuk seminggu untuk keluarga 4 orang, bajet bawah USD120, tolong cadang menu dan terus tambah dalam troli.”

ChatGPT kemudian akan:

  1. Faham konteks (bilangan ahli keluarga, bajet, tempoh seminggu)
  2. Cadangkan menu harian
  3. Padan menu dengan produk sebenar di Walmart (jenama, saiz, harga)
  4. Susun troli belian
  5. Guna akaun & maklumat pembayaran pengguna yang telah dipaut untuk selesaikan checkout

Ini bukan sekadar chatbot tanya stok seperti zaman dulu. Ini agen AI (agentic shopping) yang:

  • Faham keperluan
  • Buat kerja ulang-alik (search, banding, pilih)
  • Dan selesaikan transaksi

Untuk pelanggan, rasa macam ada pembantu peribadi yang kenal bajet, citarasa, dan sejarah belian.

Kenapa Integrasi AI + Chatbot Commerce Ini Penting Untuk Runcit

Integrasi seperti Walmart + ChatGPT sedang mengubah tiga perkara besar dalam runcit dan e-dagang: pengalaman pelanggan, kecekapan operasi, dan cara data digunakan.

1. Pengalaman Pelanggan: Daripada “Cari Barang” Kepada “Selesaikan Masalah”

Kebanyakan laman e-dagang hari ini masih bergantung pada carian teks dan penapis. Pelanggan kena tahu apa nak cari. Dengan AI generatif, pendekatannya terbalik:

Pelanggan hanya perlu cerita masalah, AI yang terjemah kepada produk.

Contoh:

  • “Saya nak setup ‘home office’ kecil di apartment, bajet RM2,000.”
  • “Anak saya masuk darjah satu, apa yang saya perlu beli sekali gus?”
  • “Saya nak masak open house Raya untuk 20 orang, tolong rancangkan dan siapkan troli sekali.”

Inilah beza utama AI-driven customer experience:

  • Perbualan natural (Bahasa Melayu, rojak, dialek ringan pun boleh)
  • Cadangan produk berasaskan niat (intent), bukan sekadar kata kunci
  • Checkout dipermudah — kurang geseran, kurang langkah

Dalam konteks Malaysia, bayangkan ini berlaku dalam:

  • Aplikasi pasar raya besar seperti Lotus’s atau Giant
  • Marketplace seperti Shopee, Lazada, TikTok Shop
  • Superapp telco atau bank yang ada mini-mart / mall digital

Siapa yang beri pengalaman “cerita masalah, barang sampai” akan menang mindshare pelanggan.

2. Proses Lebih Laju: Dari Pencarian Hingga Pembayaran

Walmart + ChatGPT juga menunjukkan AI sebagai lapisan automasi di atas sistem sedia ada:

  • AI urus carian & pemadanan produk
  • AI bina troli, urus variasi (saiz, warna, jenama alternatif)
  • Sistem e-dagang di belakang urus stok, harga, pembayaran, dan penghantaran

Kesan kepada operasi:

  • Kadar penukaran (conversion rate) naik kerana pelanggan tak penat mencari
  • Average order value (AOV) meningkat sebab AI boleh cadang barangan pelengkap (contoh: beli ayam, dicadang sekali rempah & sayur)
  • Kos sokongan pelanggan turun kerana ramai soalan asas dijawab oleh AI

Saya pernah nampak satu kes di Asia Tenggara di mana integrasi chatbot AI pada checkout menaikkan conversion 15–20% hanya dengan menjawab keraguan saat akhir (shipping, jangka masa penghantaran, alternatif stok habis). Integrasi penuh gaya Walmart berpotensi lagi tinggi.

3. Data & Personalization: AI Boleh Baca Corak Yang Manusia Tak Sempat Nampak

Bila pelanggan beli melalui AI agent, setiap perbualan jadi data niat (intent data) yang sangat kaya:

  • Kenapa mereka beli (contoh: “nak buat majlis tahlil”, “nak jamu rakan pejabat”, “anak alergi susu lembu”)
  • Keutamaan sebenar (bajet, jenama kegemaran, pantang larang makanan)
  • Corak masa (minggu gaji, musim perayaan, cuti sekolah)

Digabungkan dengan data biasa e-dagang (sejarah belian, klik, masa layari), peruncit boleh:

  • Buat segmentasi pelanggan jauh lebih halus
  • Bangunkan kempen promosi yang betul-betul relevan (bukan spam)
  • Rancang ramalan permintaan (demand forecasting) lebih tepat

Bagi peruncit besar, ini terus sambung kepada pengurusan stok, gudang, dan rangkaian pembekal.

Apa Maksud Trend Ini Untuk Pasar Raya & Marketplace di Malaysia

Realitinya, langkah Walmart adalah tanda aras untuk semua pemain runcit besar, termasuk di Malaysia.

Marketplace Besar: Shopee, Lazada, TikTok Shop

Pemain marketplace sudah pun guna AI untuk:

  • Susun ranking produk
  • Saran produk berkaitan
  • Urus iklan berbayar (sponsored listings)

Langkah seterusnya ialah AI conversational commerce:

  • Chatbot yang boleh tanya, cadang, dan terus bina troli rentas ribuan penjual
  • Agen AI yang faham promosi bermusim (11.11, 12.12, Raya, Tahun Baru Cina) dan susun pakej belian
  • Pengalaman “personal shopper digital” yang selaras di web, app, dan mungkin WhatsApp/Telegram

Sesiapa yang berjaya gabungkan perbualan + pembayaran + jaminan servis dalam satu pengalaman akan dominan dalam minda pengguna.

Pasar Raya & Rantaian Fizikal: Lotus’s, Giant, AEON, FamilyMart

Untuk runcit omni-channel, integrasi AI sebegini membuka beberapa peluang:

  • Beli online, ambil di kedai yang diurus AI (“saya on the way balik kerja, siap-siapkan barang dapur ikut senarai biasa saya”)
  • AI urus langganan automatik (contoh: susu, lampin, detergen dihantar setiap bulan ikut corak penggunaan sebenar)
  • Kios AI di dalam kedai untuk bantu pelanggan cari produk, resepi, atau promosi tanpa perlu tanya staf

Bayangkan pelanggan bertanya dalam kiosk atau app:

“Saya nak masak menu berbuka untuk 6 orang, bajet RM60, tolong cadangkan bahan dan arahkan saya ke lorong mana.”

Itu level pengalaman yang akan membezakan rantaian besar daripada kedai biasa.

Langkah Praktikal: Bagaimana Peruncit Boleh Mula Bergerak

Syarikat besar selalunya tersangkut sebab projek AI nampak besar dan kompleks. Sebenarnya, anda tak perlu bermula dengan integrasi skala Walmart. Yang penting, mula dengan use case jelas yang rapat dengan pendapatan.

Berikut beberapa langkah praktikal.

1. Pilih Satu Use Case Yang Dekat Dengan ‘Checkout’

Fokus pada titik paling hampir dengan duit masuk:

  • Bantuan troli: chatbot bantu lengkapkan senarai barang dapur bulanan
  • Pembantu produk: bantu pilih TV/telefon/gajet ikut bajet & keperluan
  • Bundle pintar: AI cadang pakej (contoh: “starter pack dapur baru”, “pakej balik kampung Raya”)

Matlamat: kurangkan geseran sebelum bayar.

2. Integrasi Dengan Data & Sistem Sedia Ada

Agen AI hanya sekuat data dan sistem belakangnya. Pastikan:

  • Data produk (harga, stok, spesifikasi) sentiasa terkini
  • API atau integrasi ke sistem e-dagang, pembayaran, dan loyalty wujud
  • Garis panduan keselamatan data dan privasi pelanggan jelas

Ramai peruncit buat silap di sini: bina chatbot “pintar” tapi tak sambung ke sistem stok dan pembayaran. Hasilnya, pelanggan marah sebab maklumat tak tepat atau perlu ulang langkah di laman web.

3. Mulakan Dalam Satu Saluran, Kemudian Luas

Anda tak perlu mula terus dengan ChatGPT integrasi penuh.

Pilihan permulaan yang lebih terkawal:

  • Chatbot AI dalam app sendiri
  • Chatbot AI di web e-dagang (di page produk & checkout)
  • Pilot di satu kategori (contoh: barang dapur sahaja, atau elektronik sahaja)

Bila model interaksi dah stabil, barulah fikir ke tahap integrasi dengan platform pihak ketiga seperti ChatGPT atau superapp lain.

4. Ukur, Uji, Dan Asah Model AI

AI bukan projek “pasang sekali, lupa”. Anda perlu jadikan ia produk yang sentiasa diselenggara:

Pantau metrik seperti:

  • Conversion rate pelanggan yang guna AI vs tak guna AI
  • Purata nilai transaksi (AOV)
  • Masa yang diambil dari soalan pertama hingga checkout
  • Skor kepuasan pelanggan (CSAT) untuk interaksi AI

Gabungkan metrik kuantitatif dengan maklum balas kualitatif: adakah pelanggan rasa dibantu, atau rasa diperangkap ke arah upsell yang tak relevan?

Risiko & Soalan Penting Yang Perlu Dijawab Awal

Setiap kali AI masuk ke bahagian depan (customer-facing), ada beberapa risiko yang tak wajar dipandang ringan.

1. Ketepatan Maklumat & Cadangan

AI generatif pandai “bercakap yakin”. Kalau tak dijaga, ia boleh:

  • Cadang produk yang tak sesuai (contoh: produk mengandungi alergen yang pelanggan cuba elak)
  • Salah beri info stok atau harga (kalau integrasi data lemah)

Penyelesaian:

  • Guna model yang di-“ground” dengan data dalaman terkini
  • Letak lapisan peraturan (guardrails) untuk kategori sensitif (kesihatan, bayi, alergi)
  • Sediakan cara pantas untuk pelanggan lapor cadangan salah

2. Privasi & Kepercayaan Pelanggan

Bila AI mula tahu corak belian keluarga, alahan anak, dan bajet bulanan, soal privasi dan rasa selamat jadi kritikal.

Beberapa prinsip asas yang patut dipatuhi:

  • Jelaskan dengan bahasa yang mudah apa data yang dikumpul dan untuk apa
  • Benarkan pelanggan kawal tahap personalisasi (on/off, had kategori)
  • Pastikan compliance dengan undang-undang data tempatan

Pelanggan Malaysia semakin peka soal data, tapi mereka juga sanggup berkongsi jika balasan (ganjaran) jelas dan berguna.

3. Peranan Staf Manusia

Ada ketakutan bahawa AI akan “menggantikan” manusia. Realitinya, untuk runcit besar:

  • AI akan ambil alih kerja FAQ asas dan cadangan ringkas
  • Staf boleh fokus kepada isu kompleks, perkhidmatan premium, dan kerja operasi bernilai tinggi

Pendekatan yang lebih sihat ialah: latih staf barisan hadapan untuk guna AI sebagai alat, bukan pesaing. Contohnya, staf gudang guna agen AI untuk semak stok, staf khidmat pelanggan guna AI untuk ringkaskan sejarah kes.

Apa Langkah Seterusnya Untuk Pemain Besar Di Malaysia?

Walmart + ChatGPT adalah petunjuk jelas bahawa AI kini menjadi interface jual beli, bukan sekadar alat di belakang tabir.

Untuk rangkaian pasar raya, hypermarket, dan marketplace di Malaysia, beberapa soalan praktikal yang patut dijawab segera:

  1. Di mana dalam perjalanan pelanggan (online & offline) yang paling sesuai untuk perkenalkan pembantu AI perbualan?
  2. Data apa yang sudah ada yang boleh menjadikan AI benar-benar berguna (bukan sekadar chatbot FAQ) — sejarah belian, stok masa nyata, katalog, resepi, promosi?
  3. Bagaimana untuk menjalankan pilot 3–6 bulan yang terfokus pada satu kategori atau saluran, dengan sasaran metrik yang jelas?

Saya cenderung berpendapat: syarikat yang tunggu “masa sesuai” akan ketinggalan kepada pesaing yang sanggup bereksperimen terkawal sekarang.

Walmart sudah tunjukkan hala tuju: AI sebagai agen beli-belah yang boleh terus checkout. Soalannya, bila giliran anda untuk bereksperimen — dan dalam konteks Malaysia, siapa yang berani muncul sebagai “Walmart versi tempatan” dalam AI runcit dan e-dagang?

Jika anda sedang merancang strategi AI in Retail & E-Commerce untuk 2026, ini masa yang baik untuk:

  • Audit pengalaman pelanggan sedia ada
  • Kenal pasti satu atau dua use case AI yang dekat dengan jualan
  • Uji dalam skala kecil, ukur dengan serius, dan ulang baik

Pemain yang mula sekarang akan ada kelebihan besar bila pelanggan Malaysia mula menganggap “berbual dengan AI untuk beli barang” sebagai perkara biasa, bukan lagi sesuatu yang pelik.