AI Chatbot & E-Dagang: Apa Ertinya Gerakan Walmart

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

Walmart bakal membenarkan pelanggan membeli terus dalam ChatGPT. Apa maksudnya untuk runcit & e-dagang Malaysia, dan bagaimana jenama boleh bersedia?

AI e-dagangchatbot runcitWalmart ChatGPTpersonalisasi pelangganmarketplace Malaysia
Share:

AI Chatbot & E-Dagang: Apa Ertinya Gerakan Walmart

Pada 2023, lebih 60% pelanggan global pernah berinteraksi dengan chatbot ketika membeli-belah dalam talian. Tahun ini, langkah baharu Walmart bersama ChatGPT menolak angka itu lebih jauh: pelanggan bakal boleh beli terus dari dalam ChatGPT, tanpa perlu buka laman web atau aplikasi berasingan.

Untuk pemain runcit besar dan marketplace seperti Shopee, Lazada, PG Mall atau mana-mana rangkaian pasar raya di Malaysia, ini bukan sekadar berita teknologi. Ini isyarat jelas tentang hala tuju masa depan e-dagang: carian produk dan transaksi akan berpindah ke perbualan, bukan sekadar ke kotak carian biasa.

Dalam siri "AI in Retail & E-Commerce (Large Chains & Marketplaces)" ini, gerakan Walmart–OpenAI ini ialah contoh nyata bagaimana AI sedang mengubah cara pelanggan mencari, menilai dan membeli produk. Dan yang penting, bagaimana jenama lain boleh bersedia, bukan hanya jadi pemerhati.

Apa Sebenarnya Walmart & ChatGPT Sedang Buat?

Intinya mudah: pelanggan boleh sambung akaun Walmart mereka ke ChatGPT, cari produk dan terus checkout di dalam chatbot.

Daripada ringkasan RSS yang kita ada:

  • Walmart bekerjasama dengan OpenAI.
  • Pengguna boleh pautkan akaun Walmart.
  • Boleh semak imbas produk dan buat pembayaran terus dalam ChatGPT.

Secara praktikal, bayangkan aliran ini:

  1. Pengguna berbual dengan ChatGPT: “Saya nak senarai barang dapur sihat untuk seminggu untuk keluarga 4 orang, bajet RM250.”
  2. ChatGPT cadangkan senarai bahan lengkap, terus ambil produk dari katalog Walmart.
  3. Pelanggan semak, buang, tambah produk.
  4. Tekan checkout – semuanya tanpa meninggalkan perbualan.

Ini contoh jelas agentic shopping: AI bertindak macam ejen peribadi yang faham konteks, bantu cari, tapis, dan seterusnya melengkapkan pembelian bagi pihak pelanggan.

Bagi saya, inilah perbezaan besar: daripada pelanggan mencari produk, kepada AI yang mencari bagi pihak pelanggan berdasarkan niat sebenar, bukannya sekadar kata kunci.

Kenapa Integrasi AI Chatbot Ini Penting Untuk Runcit & Marketplace?

Realitinya, kebanyakan syarikat masih fikir AI hanya chatbot FAQ di laman web. Gerakan Walmart ini tunjuk satu tahap lain: chatbot sebagai saluran jualan utama.

Ada beberapa impak besar yang patut pemilik jenama dan pengurus e-dagang fikirkan:

1. Perbualan menggantikan carian tradisional

Daripada menaip "beras 5kg murah" di kotak carian, pelanggan akan tulis:

“Keluarga saya 3 orang, beras apa sesuai, jangan terlalu mahal tapi nak yang kurang kanji?”

AI boleh:

  • Terjemahkan niat (family size, bajet, keperluan kesihatan).
  • Tapis inventori.
  • Beri 2–3 pilihan terbaik, bukan 200 hasil carian.

Untuk marketplace seperti Shopee/Lazada, ini bermakna:

  • Ranking produk tak akan bergantung pada keyword semata-mata.
  • Kualiti data produk (deskripsi, atribut, ulasan) jadi semakin kritikal supaya AI boleh buat cadangan yang tepat.

2. Personalisasi bukan lagi “nice to have”

Apabila akaun pelanggan dipautkan:

  • AI boleh ingat sejarah pembelian.
  • Tahu alergi (contoh: kacang, susu).
  • Tahu jenama kegemaran dan sensitiviti harga.

Bayangkan scenario di Malaysia:

  • AI ingat anda selalu beli susu formula jenama tertentu.
  • Apabila jenama itu habis stok, AI cadangkan alternatif paling dekat dari segi harga, umur bayi, dan review.

Inilah jenis personalisasi yang pelanggan akan anggap sebagai standard dalam 1–2 tahun lagi.

3. Kurang geseran, lebih conversion

Lebih sedikit langkah = lebih tinggi kadar pembelian selesai.

Dalam model lama:

  1. Cari produk.
  2. Klik produk.
  3. Tambah ke troli.
  4. Buka troli.
  5. Checkout.

Dalam model perbualan seperti Walmart–ChatGPT:

  1. Beritahu apa anda perlukan.
  2. Semak cadangan.
  3. Kata “ok, beli semua ni” – dan selesai.

Bagi retailer, setiap langkah yang dipotong boleh kurangkan cart abandonment rate dan tingkatkan conversion tanpa semestinya belanja besar pada iklan.

Apa Maksudnya Untuk Pemain Besar Di Malaysia?

Saya rasa kebanyakan syarikat di rantau ini masih di fasa "chatbot untuk FAQ". Gerakan Walmart ni tunjuk bahawa fasal seterusnya ialah "chatbot untuk jualan dan operasi".

Bagaimana ini relevan untuk Shopee, Lazada, Lotus’s, Aeon, dll.?

Beberapa implikasi yang sangat praktikal:

  1. Integrasi katalog produk dengan AI generatif

    • Bukan sekadar API biasa, tapi struktur data yang kaya: atribut produk, stok, harga, promosi.
    • Ini membolehkan AI jawab soalan kompleks, contohnya: “Saya nak persiapan open house Raya untuk 30 orang, bajet RM400, masakan kampung.”

  2. Ekosistem super-app
    Banyak super-app di Asia Tenggara (e-dagang + e-wallet + penghantaran). Tambah chat AI bersepadu bermaksud:

    • Pelanggan boleh tanya: “Ada tak promosi barang sekolah untuk anak Tingkatan 1?”
    • AI terus tarik kupon, bundle promosi, dan susun cadangan troli.

  3. Pelayanan dwibahasa / pelbagai dialek
    Untuk Malaysia, AI yang boleh faham campuran BM, Inggeris, dan sedikit loghat ("nak barang dapur sikit-sikit je, bajet ketat") akan jadi nilai tambah besar berbanding antara muka carian biasa.

  1. Pengumpulan data tingkah laku yang lebih kaya
    Perbualan memberi konteks yang jauh lebih detail: niat sebenar, keutamaan, kekangan bajet.
    Kalau diurus secara patuh privasi, data ini amat bernilai untuk:
    • Peramalan permintaan (demand forecasting).
    • Perancangan inventori musiman (contoh musim persekolahan, Raya, CNY).

Di Sebalik Tabir: AI Dalam Runcit Bukan Sekadar Chatbot

Ramai orang nampak hanya antara muka ChatGPT, tapi kekuatan sebenar terletak pada integrasi end-to-end antara AI dan sistem runcit.

1. Inventori & peramalan permintaan

AI dalam runcit besar biasanya sudah digunakan untuk:

  • Meramal jualan mengikut cawangan, hari, cuaca, musim perayaan.
  • Mengoptimumkan stok supaya tak terlalu banyak (kos pegang stok tinggi) atau terlalu sedikit (kehabisan stok).

Bila digabung dengan channel perbualan seperti ChatGPT:

  • AI boleh cadangkan produk yang pasti ada stok di stor atau cawangan berhampiran.
  • Boleh ubah cadangan secara real-time kalau stok berubah.

2. Harga dinamik & promosi pintar

Banyak marketplace sudah guna dynamic pricing secara asas. Apabila digabung dengan AI generatif dan chatbot:

  • AI bukan sahaja tahu harga, tapi boleh "terangkan" dengan bahasa manusia: kenapa item ini lebih berbaloi, apa perbezaan spesifikasi.
  • AI boleh susun bundle ikut bajet: “RM100 untuk keperluan bayi 1 minggu”.

3. Pengalaman omnichannel yang benar-benar padu

Walmart terkenal dengan kombinasi stor fizikal + e-dagang.
Integrasi dengan ChatGPT menjadikan perbualan sebagai "lapisan di atas" semua channel:

  • Pickup di stor, penghantaran, locker – semua boleh diurus dari satu perbualan.

Pemain runcit Malaysia boleh tiru pendekatan ini:

  • Chatbot yang bukan hanya jawab "stok ada?", tapi terus bantu:
    • Semak stok di cawangan terdekat.
    • Cadangkan slot penghantaran terbaik.
    • Urus pertukaran / pemulangan barang terus dari chat.

Langkah Praktikal Untuk Peruncit & Marketplace Di Malaysia

Soalan besar: apa yang perlu dibuat sekarang supaya tak ketinggalan bila AI perbualan jadi arus perdana?

Saya cadangkan beberapa langkah yang realistik tetapi berimpak tinggi.

1. Kemas data produk sebelum kejar fungsi chatbot canggih

AI hanya sekuat data di belakangnya. Fokus pada:

  • Tajuk produk yang jelas dan konsisten.
  • Deskripsi padat tapi lengkap (saiz, bahan, fungsi utama).
  • Atribut berstruktur (warna, berat, tarikh luput, kategori diet dll.).

Jika data sekarang huru-hara, chatbot AI anda nanti akan nampak "bodoh" di mata pelanggan.

2. Mulakan dengan use case terfokus

Bukan semua orang perlu terus bina "ChatGPT versi syarikat". Saya lebih suka pendekatan:

  • Pilih 1–2 kategori dulu: contohnya barangan bayi, runcit harian, atau elektronik.
  • Bentuk asisten kategori yang betul-betul membantu pelanggan buat keputusan tanpa rasa pening.

Contoh use case awal yang praktikal:

  • “Asisten set up dapur pertama” untuk pasangan baru kahwin.
  • “Asisten back-to-school” untuk ibu bapa.

3. Integrasi order & pembayaran secara berperingkat

Walmart terus ke integrasi penuh dengan akaun dan checkout dalam ChatGPT. Jika sumber terhad, boleh:

  1. Fasa 1: Chatbot bantu bina troli, kemudian hantar pelanggan ke halaman checkout biasa.
  2. Fasa 2: Tambah keupayaan login, simpan alamat & kaedah bayaran.
  3. Fasa 3: Benarkan arahan suara/perbualan untuk reorder: “Belikan barang dapur sama macam minggu lepas, tapi tambah ayam 2 ekor.”

4. Latih pasukan, bukan hanya beli teknologi

AI untuk runcit bukan projek IT semata-mata. Anda perlukan:

  • Pasukan e-dagang yang faham data & UX perbualan.
  • Merchandiser yang tahu bagaimana menulis deskripsi mesra AI.
  • Pasukan khidmat pelanggan yang selesa bekerja dengan AI sebagai "co-pilot".

Syarikat yang berjaya biasanya:

  • Uji kecil-kecilan di satu pasaran / kategori.
  • Kumpul maklum balas pelanggan.
  • Ulang baik (iterate) sebelum bentang di seluruh organisasi.

Apa Seterusnya Untuk AI Dalam Runcit & E-Dagang?

Gerakan Walmart–ChatGPT hanyalah satu contoh, tapi arah anginnya jelas: AI sedang menjadi lapisan perbualan universal di atas semua perkhidmatan digital. Dalam konteks runcit dan e-dagang, siapa yang menguasai pengalaman perbualan yang paling berguna dan dipercayai akan menang bahagian wallet pelanggan.

Untuk pemain besar di Malaysia dan Asia Tenggara, beberapa soalan strategik patut mula dijawab sekarang:

  • Bagaimana produk dan katalog kita akan "dibaca" oleh AI dalam 2–3 tahun akan datang?
  • Bagaimana kita mahu gabungkan stor fizikal, aplikasi, dan chatbot ke dalam satu pengalaman yang konsisten?
  • Di mana kita boleh gunakan AI bukan sahaja untuk jualan, tapi juga untuk ramalan, operasi gudang, dan pengurusan harga?

Realitinya, laluan ke depan mungkin nampak kompleks, tapi langkah pertama sebenarnya mudah: betulkan data, pilih satu use case, dan mula eksperimen secara terkawal.

Jika gergasi seperti Walmart sudah sedia menjadikan AI perbualan sebagai saluran beli-belah rasmi, soalnya bukan lagi "perlukah kita guna AI?" tetapi "bagaimana kita mahu guna AI dengan cara paling masuk akal untuk pelanggan dan bisnes kita?"