Phiên bản thương mại điện tử của Qianwen Office, không chỉ là "biết trò chuyện"

Tác giả | Hằng Tâm

Nguồn | Bảo Vọng Tài Chính

Trong năm qua, thái độ của các nhà bán lẻ đối với AI đang có sự thay đổi rõ rệt.

Ban đầu, mọi người sử dụng nó để viết nội dung, tạo hình ảnh chính, với mục đích tiết kiệm thời gian. Sau đó, họ bắt đầu sử dụng nó để tổ chức bảng biểu và trả lời câu hỏi. Hiện tại, AI đã bắt đầu tham gia vào các khía cạnh cốt lõi hơn của hoạt động kinh doanh: xem dữ liệu, tìm xu hướng, tạo nội dung và điều chỉnh quảng cáo.

Gần đây, Qianwen Office đã phát hành phiên bản ngành đầu tiên "Phiên bản thương mại điện tử của Qianwen Office", trực tiếp tham gia vào hoạt động hàng ngày của các nhà bán lẻ. Nó tập trung vào bốn khả năng: bảng điều khiển kinh doanh đa nền tảng, phân tích xu hướng và điểm bán hàng, tạo nội dung hàng loạt và tối ưu hóa ROI đa nền tảng. Thông tin công khai cho thấy nó đã kết nối với các công cụ như Business Advisor, Youzan, QianNiu, Alibaba Mama, Wanxiangtai, FastMoss, LinkFox, v.v.

Gần như cùng thời điểm, công cụ dịch vụ khách hàng của Taobao Tmall, Xiaomimi, cũng đang được nâng cấp liên tục, từ một hệ thống trả lời câu hỏi theo quy tắc, dần dần trở thành một thực thể thông minh có thể tham gia vào việc tư vấn trước bán hàng và xử lý sau bán hàng.

Hai sản phẩm này không giống nhau, nhưng đều phát ra cùng một tín hiệu: trọng tâm cạnh tranh AI đang chuyển từ "ai có mô hình mạnh hơn" sang "ai thực sự tham gia vào công việc kinh doanh của các nhà bán lẻ".

01

Phiên bản thương mại điện tử của Qianwen Office, bổ sung vào một khía cạnh thiếu nhất trong việc kinh doanh bằng AI

Để hiểu phiên bản thương mại điện tử của Qianwen Office, không thể chỉ coi nó là một khung trò chuyện AI.

Sự xuất hiện của nó thực sự là kết quả của ba lớp khả năng dần trưởng thành.

Lớp đầu tiên là mô hình. Vào tháng 4 năm 2025, Alibaba Cloud đã phát hành gia đình mô hình mã nguồn mở Qwen3, hỗ trợ giao thức ngữ cảnh mô hình và gọi hàm. Nói đơn giản, điều này khiến AI không chỉ là "trả lời câu hỏi", mà còn có khả năng kết nối cơ sở dữ liệu, kho kiến thức và các công cụ kinh doanh khác nhau.

Lớp thứ hai là bối cảnh văn phòng. Vào ngày 3 tháng 8 năm 2026, Qianwen Office chính thức ra mắt, phiên bản web và ứng dụng PC độc lập được mở cùng ngày. Sau đó, nó đã bổ sung dần các khả năng như quản lý dự án địa phương, phân chia nhiệm vụ, lưu trữ nhiệm vụ theo lịch và bàn làm việc nhiều người.

Những chức năng này nghe có vẻ không hấp dẫn, nhưng là những bài học cần thiết cho AI khi tham gia vào quy trình doanh nghiệp: nó cần biết mình đang xử lý dự án gì, có thể gọi dữ liệu nào, ai có thể hợp tác, và những thao tác nào cần được ủy quyền.

Lớp thứ ba mới là thương mại điện tử. Phiên bản thương mại điện tử phát hành vào ngày 14 tháng 10 năm 2026 đã tổ chức lại khả năng của các thực thể thông minh thành các hành động kinh doanh mà các nhà bán lẻ quen thuộc, chủ yếu bao gồm bốn mục:

• Bảng điều khiển kinh doanh đa nền tảng: xem dữ liệu từ nhiều nền tảng và cửa hàng cùng một lúc;
• Phân tích xu hướng và điểm bán hàng: tìm kiếm xu hướng tiêu dùng từ các từ khóa nóng và nội dung phổ biến trên các nền tảng xã hội;
• Tạo nội dung hàng loạt cho sản phẩm hot: chuyển đổi các điểm nóng, phong cách thương hiệu và điểm bán hàng của sản phẩm thành nội dung hình ảnh và văn bản;
• Tối ưu hóa ROI thông minh đa nền tảng: theo dõi quảng cáo, phát hiện bất thường và đưa ra đề xuất điều chỉnh.

Bốn khả năng này kết nối thành một chuỗi hoàn chỉnh: xem dữ liệu --- tìm cơ hội --- tạo nội dung --- điều chỉnh quảng cáo.

Sản phẩm còn dự định ra mắt khả năng "kinh doanh chủ động". Sau khi được nhà bán lẻ ủy quyền, thực thể thông minh có thể đưa ra cảnh báo về hàng tồn kho, quảng cáo, chuyển đổi và bất thường sau bán hàng, và hỗ trợ xử lý.

Do đó, điều mà phiên bản thương mại điện tử của Qianwen Office thực sự muốn giải quyết không phải là "giúp nhà bán lẻ tạo ra một hình ảnh nữa", mà là dần dần chuyển đổi công việc trước đây phân tán trên nhiều nền tảng, phụ thuộc vào kinh nghiệm của người có kinh nghiệm, thành quy trình kinh doanh có thể ủy quyền, theo dõi và kiểm tra.

02

Từ lựa chọn sản phẩm đến tái mua, AI thay đổi đầu tiên là "vận chuyển thông tin"

Nhiều nhà bán lẻ lần đầu tiên sử dụng AI từ việc viết tiêu đề và tạo hình ảnh chính.

Nhưng nơi tiêu tốn nhiều nhân lực nhất trong kinh doanh thương mại điện tử thường không phải là một hình ảnh nào đó, mà là việc vận chuyển thông tin thường xuyên giữa sản phẩm, nội dung, dịch vụ khách hàng, quảng cáo và quyết định.

Đây cũng là giá trị thực tế nhất của AI.

Trong giai đoạn đưa sản phẩm lên và sản xuất nội dung, AI tăng tốc độ "từ sản phẩm đến nội dung".

Nhà bán lẻ có thể giao hình ảnh sản phẩm, thông số kiểu dáng, quy định thương hiệu và yêu cầu nền tảng cho AI, để nó tạo ra tiêu đề, nội dung trang chi tiết, hình ảnh chính, hình ảnh bối cảnh và nội dung quảng cáo, sau đó lưu trữ theo sản phẩm, nền tảng và phiên bản.

Nhưng AI ở đây giải quyết hiệu suất, không đảm bảo sản phẩm hot. Chất liệu, thông số, hiệu quả, giá cả và cam kết sau bán hàng vẫn cần được người phụ trách sản phẩm kiểm tra từng mục. Nếu không, AI càng hiệu quả, tốc độ phát hành nội dung sai càng nhanh.

Trong giai đoạn dịch vụ khách hàng, AI thích hợp nhất để xử lý các câu hỏi tiêu chuẩn, các đơn hàng có giá trị cao vẫn cần giao cho con người.

Xiaomimi không phải là sản phẩm hoàn toàn mới, mà là sự nâng cấp liên tục của hệ thống dịch vụ khách hàng thông minh của các nhà bán lẻ Taobao Tmall. Dữ liệu thử nghiệm công khai cho thấy, sau khi nhà bán lẻ kết nối với AI Xiaomimi, tỷ lệ chuyển sang nhân viên giảm trung bình 45%; hiệu quả chuyển đổi của "AI + người" tăng hơn 10% so với dịch vụ khách hàng hoàn toàn bằng tay.

Những dữ liệu này cho thấy, trong các tình huống hỏi đáp tiêu chuẩn, AI có cơ hội vừa giảm áp lực cho con người, vừa nâng cao hiệu quả chuyển đổi. Nhưng nó đến từ thử nghiệm của nhà sản xuất, không thể hiểu trực tiếp là tất cả các nhà bán lẻ đều có thể đạt được kết quả tương tự.

Phân công hợp lý hơn là: các ngoại lệ về giá, trách nhiệm sau bán hàng, khiếu nại, bồi thường và chính sách phức tạp vẫn do con người nắm quyền quyết định cuối cùng; AI chịu trách nhiệm xử lý các câu hỏi tiêu chuẩn nhanh hơn và ổn định hơn.

Trong giai đoạn tiếp thị và quảng cáo, AI rút ngắn chu kỳ "phát hiện bất thường --- đưa ra đề xuất --- lặp lại nội dung".

Trước đây, nhân viên vận hành phải hàng ngày nhập liệu thủ công, ghép dữ liệu, rồi giải thích cho nhóm về những gì đã xảy ra. Hiện tại, bảng điều khiển đa nền tảng có thể tổng hợp doanh số, hàng tồn kho, hoàn tiền và chi phí quảng cáo, phân tích xu hướng chịu trách nhiệm tìm kiếm hướng tiêu dùng, tối ưu hóa ROI chịu trách nhiệm phát hiện bất thường.

Tuy nhiên, việc AI đưa ra đề xuất không đồng nghĩa với việc lợi nhuận tự động tăng. Nhà bán lẻ vẫn phải thiết lập giới hạn ngân sách, chu kỳ thử nghiệm và tiêu chí quy đổi trước. Nếu không có cơ sở rõ ràng, cái gọi là "tối ưu hóa thông minh" có thể chỉ là tăng thêm một lớp chi phí phán đoán.

Trong giai đoạn phân tích kinh doanh, AI có thể trở thành người xử lý đầu tiên trong việc tổng kết, nhưng không thể thay thế nhà bán lẻ đưa ra quyết định chiến lược.

Ví dụ, nhà bán lẻ có thể yêu cầu thực thể thông minh sắp xếp dữ liệu kinh doanh thành ba câu: bất thường xuất hiện ở đâu; ảnh hưởng đến kinh doanh lớn như thế nào; bước tiếp theo nên xem dữ liệu nào trước.

Còn về việc bổ sung hàng, kiểm tra sản phẩm, điều chỉnh giá, chuyển ngân sách và phân bổ nhân sự, vẫn cần kết hợp chi phí hàng tồn kho, dòng tiền, quy tắc nền tảng và kinh nghiệm của nhà bán lẻ để đưa ra quyết định.

03

Hiệu quả của AI không thể chỉ nghe từ các trường hợp, trách nhiệm cũng không thể hoàn toàn ủy thác

Câu hỏi mà các nhà bán lẻ quan tâm nhất là: sử dụng AI, cuối cùng có thể kiếm được bao nhiêu tiền?

Hiện tại, dữ liệu công khai đưa ra câu trả lời rất thận trọng ------ AI có thể tạo ra tiềm năng, nhưng không có tỷ lệ cố định nào áp dụng cho tất cả các nhà bán lẻ.

Một thử nghiệm ngẫu nhiên bên thứ ba đối với các nền tảng thương mại điện tử xuyên biên giới hàng đầu cho thấy, việc tích hợp AI vào các quy trình phục vụ khách hàng, khớp sản phẩm, quảng cáo và dịch vụ cho người bán hàng, hiệu quả tăng trưởng doanh số nằm trong khoảng từ 0 đến 16,3%. Nghiên cứu cũng phát hiện, sự tăng trưởng chủ yếu đến từ việc nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, chứ không phải từ việc tăng giá trị đơn hàng; tỷ lệ hoàn hàng và đánh giá cũng không có sự suy giảm rõ rệt.

Con số này có giá trị tham khảo, nhưng không thể sao chép trực tiếp. Nguyên nhân rất đơn giản: nền tảng của các nhà bán lẻ khác nhau, độ trưởng thành của quy trình khác nhau, lợi nhuận sản phẩm khác nhau, do đó, tăng trưởng cuối cùng do AI tạo ra cũng khác nhau.

Dữ liệu hiệu quả mà nhà sản xuất công bố cũng cần được hiểu trong điều kiện thử nghiệm cụ thể. Nó có thể cho thấy sản phẩm "đã làm gì", nhưng không thể đại diện cho mức trung bình của ngành.

Đối với các nhà bán lẻ, cách xác minh an toàn hơn không phải là đầu tư quy mô lớn trước, mà là thiết lập nhóm đối chứng: chọn sản phẩm tương tự, so sánh tỷ lệ chuyển đổi, chi phí dịch vụ khách hàng, tỷ lệ thông qua nội dung và tỷ lệ hoàn hàng trước và sau khi tích hợp AI trong cùng một ngân sách và chu kỳ lưu lượng tương tự.

Ngoài việc tính toán lợi nhuận, các nhà bán lẻ cũng cần giữ ba cánh cửa.

Cánh cửa đầu tiên là tính xác thực của nội dung. Hình ảnh và văn bản do AI tạo ra không có nghĩa là có thể đưa lên kệ ngay lập tức. Nội dung liên quan đến chất liệu, hiệu quả, giá cả, ưu đãi và cam kết sau bán hàng đều phải được kiểm tra bởi con người.

Cánh cửa thứ hai là quyền dữ liệu. Kết nối dữ liệu cửa hàng và nền tảng không có nghĩa là có thể ủy quyền vô hạn. Các nhà bán lẻ nên phân biệt giữa "phân tích chỉ đọc" và "có thể thực hiện thao tác", và xác định rõ cơ chế lưu trữ kho kiến thức, lưu giữ nhật ký và xóa dữ liệu.

Cánh cửa thứ ba là trách nhiệm kinh doanh. AI đề xuất kích thước, tính toán ưu đãi hoặc đưa ra đề xuất bổ sung hàng, đều có thể ảnh hưởng đến quyền lợi của người tiêu dùng. Cuối cùng, người chịu trách nhiệm vẫn là nhà bán lẻ.

04

Kết luận: Rào cản thực sự không phải là "giao công việc cho AI",

mà là luôn kiểm soát AI

Phiên bản thương mại điện tử của Qianwen Office và AI Xiaomimi lần lượt tham gia vào phân tích kinh doanh và thực hiện dịch vụ khách hàng, phản ánh cùng một sự thay đổi: AI đang chuyển từ công cụ đơn điểm, trở thành cổng kết nối mô hình, dữ liệu, kiến thức và quy trình làm việc.

Nhưng điều này không có nghĩa là các nhà bán lẻ từ đây có thể "ngồi không hưởng lợi".

AI có thể đảm nhận việc tổ chức dữ liệu, sản xuất nội dung, phát hiện bất thường và tạo ra các phương án ứng cử, nhưng con người phải giữ lại việc kiểm tra quy tắc, ủy quyền quan trọng và quyết định cuối cùng. Đầu tư có giá trị nhất không phải là tạo ra nhiều nội dung hơn một lần, mà là trước tiên chuẩn hóa thông tin sản phẩm, quy định thương hiệu, dữ liệu lịch sử, quy tắc nền tảng và tiêu chuẩn kiểm tra.

Trong tương lai, những nhà bán lẻ thực sự tạo ra sự khác biệt không nhất thiết là những người sử dụng AI nhiều nhất, mà là những người rõ ràng về ba điều: công việc nào có thể giao cho AI; ai sẽ kiểm tra kết quả mà AI giao; khi có lỗi xảy ra, trách nhiệm sẽ được truy cứu như thế nào.

Vì vậy, "giao toàn bộ công việc cho AI" giống như một hướng đi, chứ không phải là đích đến thực tế. Hình thức trưởng thành hơn hiện tại là: AI chịu trách nhiệm cho công việc lặp đi lặp lại, con người chịu trách nhiệm cho việc phán đoán ngoại lệ; AI cung cấp đề xuất thực hiện, con người nắm giữ quyền ủy quyền cuối cùng.

Khi AI bắt đầu tham gia vào bảng lợi nhuận, điều quan trọng hơn đối với các nhà bán lẻ so với việc theo đuổi "tự động hoàn toàn" là đảm bảo rằng mỗi hình ảnh, mỗi phản hồi, mỗi lần điều chỉnh giá đều có thể được kiểm tra, điều chỉnh và chịu trách nhiệm.