Sự xuất hiện của các trợ lý AI hướng tới người tiêu dùng đang mở ra một câu hỏi lớn hơn nhiều so với việc chúng có thể làm được gì ở thời điểm hiện tại.
Khả năng viết, nghiên cứu, lập trình hay xử lý thông tin của các tác nhân AI đã gây ấn tượng mạnh. Nhưng tác động kinh tế đáng chú ý hơn có thể nằm ở một nơi khác: AI có khả năng thay đổi cách người tiêu dùng đưa ra quyết định và loại bỏ những rào cản từng khiến họ ngại thay đổi nhà cung cấp dịch vụ.
Đây có thể trở thành vấn đề lớn đối với những doanh nghiệp mà mô hình kinh doanh, dù trực tiếp hay gián tiếp, phụ thuộc vào “ma sát” trong hành trình khách hàng.
Từ ngân hàng, viễn thông, phòng tập thể dục cho đến các dịch vụ đăng ký định kỳ, rất nhiều doanh nghiệp không nhất thiết giữ chân khách hàng chỉ vì sản phẩm của họ tốt hơn đối thủ. Một phần khách hàng ở lại đơn giản bởi việc chuyển sang một dịch vụ khác quá mất thời gian, quá phức tạp hoặc đòi hỏi quá nhiều thao tác.
Các tác nhân AI có thể thay đổi điều đó.
Muse và sự thay đổi đáng chú ý nằm ở hành vi người dùng
Một trong những phân tích đáng chú ý sau sự xuất hiện của các trợ lý AI tiêu dùng mới không nhất thiết nằm ở danh sách tính năng mà chúng sở hữu.
Điều đáng quan tâm hơn là AI có thể khiến người dùng hành động nhiều hơn.
Trong nhiều năm, internet được xây dựng xung quanh hành vi của con người. Người dùng phải tự tìm kiếm thông tin, mở website, đăng nhập tài khoản, đọc điều khoản, so sánh giá, điền biểu mẫu, gọi điện và thực hiện từng bước để hoàn thành một công việc.
Những bước này tạo ra “ma sát”.
Một người có thể biết rằng tài khoản ngân hàng hiện tại đang trả lãi suất thấp hơn nhiều lựa chọn khác. Tuy nhiên, họ vẫn có thể không chuyển tiền vì quá trình mở tài khoản mới, chuyển tiền, cập nhật thông tin và theo dõi các điều kiện liên quan khiến họ trì hoãn.
Một người có thể muốn hủy gói tập gym nhưng không muốn gọi điện.
Một khách hàng có thể biết gói cước viễn thông hiện tại không còn phù hợp nhưng không muốn dành hàng giờ để so sánh và chuyển đổi.
Một gia đình có thể muốn đổi dịch vụ truyền hình, internet hoặc bảo hiểm nhưng cuối cùng vẫn giữ nguyên vì việc thay đổi quá phiền phức.
Ma sát khiến người tiêu dùng trì hoãn quyết định.
Và chính điều này có thể trở thành một trong những mục tiêu đầu tiên của các tác nhân AI.
Ngân hàng có thể là một ví dụ điển hình
Nhà kinh tế trưởng Torsten Sløk của Apollo từng đưa ra một kịch bản đáng chú ý liên quan đến AI và ngành ngân hàng.
Theo lập luận được nêu trong bài viết gốc, các tác nhân AI như Muse của Meta có thể giúp người dùng tối ưu hóa số tiền nhàn rỗi trong tài khoản bằng cách tìm kiếm những lựa chọn có lợi suất cao hơn.
Hiện nay, nhiều hộ gia đình vẫn để một phần tiền mặt trong tài khoản thanh toán hoặc các tài khoản có mức lãi suất tương đối thấp. Một trong những lý do không nhất thiết là họ không biết có các lựa chọn tốt hơn.
Vấn đề có thể đơn giản là chi phí về thời gian và công sức để thay đổi.
Nếu một tác nhân AI có thể liên tục theo dõi lãi suất, tìm kiếm tài khoản phù hợp, so sánh điều kiện, chuẩn bị thông tin cần thiết và hỗ trợ thực hiện quá trình chuyển đổi, rào cản này có thể giảm đáng kể.
Theo lập luận của Sløk, nếu các hộ gia đình đồng loạt sử dụng tác nhân AI để tối ưu hóa lợi nhuận từ tiền mặt, các ngân hàng có thể đối mặt với nguy cơ mất một phần nguồn tiền gửi giá rẻ mà họ thường sử dụng để hỗ trợ hoạt động cho vay.
Điểm quan trọng ở đây không phải là dự đoán rằng một cuộc rút tiền hàng loạt chắc chắn xảy ra.
Vấn đề nằm ở khả năng AI làm cho việc chuyển tiền trở nên dễ dàng hơn rất nhiều so với trước đây.
“Ma sát” từng là một tài sản vô hình của doanh nghiệp
Trong kinh doanh, từ “ma sát” thường mang nghĩa tiêu cực.
Doanh nghiệp luôn tìm cách giảm số lần khách hàng phải nhấp chuột, điền biểu mẫu hoặc thực hiện các bước không cần thiết.
Nhưng ở góc độ kinh tế, ma sát đôi khi lại tạo ra một hiệu ứng khác: nó khiến khách hàng khó rời đi.
Một người có thể không hài lòng với nhà mạng nhưng vẫn tiếp tục sử dụng vì đổi nhà mạng đồng nghĩa với việc tìm hiểu gói cước mới, ký hợp đồng, chuyển số, cập nhật thông tin và xử lý các thủ tục liên quan.
Một người có thể không còn muốn sử dụng phòng gym nhưng vẫn tiếp tục đóng phí vì việc hủy hợp đồng mất thời gian.
Một người có thể biết mình đang trả quá nhiều cho một dịch vụ nhưng không muốn tìm kiếm lựa chọn khác.
Mỗi bước nhỏ đều tạo ra một chút trì hoãn.
Khi cộng lại, những bước đó có thể trở thành một “hàng rào” đáng kể.
Trong nhiều thập kỷ, không ít mô hình kinh doanh đã hoạt động trong môi trường như vậy.
Nhưng tác nhân AI có thể biến hàng rào đó thành một quy trình tự động.
Điều gì xảy ra khi AI có thể xử lý toàn bộ quy trình?
Hãy hình dung một người muốn chuyển từ ngân hàng có lãi suất thấp sang một tài khoản tiết kiệm trực tuyến có mức lãi suất cao hơn.
Theo cách truyền thống, người đó có thể phải:
- Tìm kiếm các ngân hàng và sản phẩm phù hợp.
- So sánh lãi suất và điều kiện.
- Đọc các điều khoản.
- Đăng ký tài khoản mới.
- Xác minh danh tính.
- Chuyển tiền.
- Theo dõi các yêu cầu về số dư hoặc phí.
- Cập nhật thông tin thanh toán nếu cần.
- Hủy hoặc điều chỉnh dịch vụ cũ.
Mỗi bước đều tương đối đơn giản.
Nhưng tổng cộng lại, quá trình này có thể khiến khách hàng trì hoãn.
Nếu một tác nhân AI có thể thực hiện phần lớn công việc trên theo yêu cầu của người dùng, chi phí tâm lý của việc thay đổi sẽ giảm mạnh.
Đây mới là yếu tố có thể gây ảnh hưởng sâu rộng.
AI không nhất thiết phải tạo ra một sản phẩm tốt hơn để làm gián đoạn thị trường. Nó chỉ cần khiến việc chuyển đổi sang sản phẩm tốt hơn trở nên dễ dàng hơn.
Các dịch vụ đăng ký có thể chịu tác động
Ngân hàng chỉ là một ví dụ.
Một khi tác nhân AI có khả năng thao tác trên nhiều hệ thống khác nhau, hàng loạt mô hình kinh doanh dựa trên thuê bao có thể phải xem xét lại cách giữ chân khách hàng.
Phòng gym là một trường hợp dễ hình dung.
Nếu khách hàng muốn tìm một phòng tập rẻ hơn hoặc phù hợp hơn, AI có thể giúp so sánh giá, địa điểm, thời gian hoạt động và các điều khoản. Sau đó, tác nhân có thể hỗ trợ quá trình đăng ký và hủy dịch vụ.
Tương tự, lĩnh vực viễn thông có thể đối mặt với một môi trường cạnh tranh mạnh hơn nếu AI có thể liên tục kiểm tra các gói cước trên thị trường và xác định khi nào người dùng có thể tiết kiệm tiền bằng cách chuyển sang nhà mạng khác.
Các dịch vụ phần mềm theo thuê bao cũng có thể gặp tình huống tương tự.
Ngày nay, một doanh nghiệp có thể tiếp tục trả tiền cho nhiều phần mềm chỉ vì việc kiểm tra từng hợp đồng, đánh giá mức sử dụng và tìm giải pháp thay thế quá tốn thời gian.
Một tác nhân AI có thể biến quá trình này thành hoạt động thường xuyên.
Từ “khách hàng trung thành” sang “khách hàng được tối ưu hóa”
Đây là một thay đổi rất đáng chú ý.
Trong môi trường truyền thống, doanh nghiệp có thể xây dựng mô hình dựa trên giả định rằng khách hàng sẽ không liên tục tìm kiếm lựa chọn mới.
Nhưng nếu AI thực hiện việc tìm kiếm thay cho khách hàng, khái niệm “trung thành” có thể thay đổi.
Người dùng không nhất thiết phải chủ động kiểm tra thị trường mỗi tuần.
AI có thể làm việc đó.
Tác nhân có thể được giao một mục tiêu đơn giản như:
“Giảm chi phí dịch vụ của tôi nhưng không làm giảm chất lượng.”
Sau đó, AI có thể theo dõi thị trường, phát hiện lựa chọn mới và đưa ra đề xuất hoặc thực hiện các bước chuyển đổi nếu được người dùng cho phép.
Khi đó, doanh nghiệp không còn chỉ cạnh tranh để thu hút khách hàng mới.
Họ phải cạnh tranh để duy trì vị trí trong một danh sách lựa chọn mà AI liên tục đánh giá.
Những công ty trung gian cũng có thể chịu áp lực
Một hệ quả khác là sự thay đổi đối với các công ty cung cấp dịch vụ trung gian.
Ví dụ, Rocket Money cung cấp các công cụ giúp người dùng theo dõi chi phí định kỳ và hỗ trợ xử lý một số dịch vụ đăng ký.
Nhưng nếu các trợ lý AI tiêu dùng có thể thực hiện ngày càng nhiều nhiệm vụ tương tự ngay trong môi trường mà người dùng đang sử dụng, một phần giá trị của dịch vụ trung gian có thể bị cạnh tranh.
Điều này không có nghĩa các công ty như Rocket Money chắc chắn mất thị trường.
Ngược lại, các doanh nghiệp trung gian vẫn có thể tạo ra giá trị thông qua dữ liệu, trải nghiệm chuyên biệt, tích hợp và khả năng xử lý những trường hợp phức tạp.
Tuy nhiên, AI đặt ra một câu hỏi quan trọng:
Nếu trợ lý AI có thể thực hiện công việc đó miễn phí hoặc gần như miễn phí, người tiêu dùng còn sẵn sàng trả tiền cho một lớp dịch vụ trung gian hay không?
AI có thể biến việc “tìm giá tốt nhất” thành hoạt động liên tục
Trong nền kinh tế hiện nay, người tiêu dùng thường chỉ tìm kiếm lựa chọn mới khi có một lý do cụ thể.
Họ đổi ngân hàng khi lãi suất chênh lệch đủ lớn.
Họ đổi nhà mạng khi giá tăng.
Họ đổi phần mềm khi chi phí trở nên quá cao.
Họ đổi nhà cung cấp dịch vụ khi có vấn đề nghiêm trọng.
Nhưng AI có thể thay đổi tần suất của những quyết định đó.
Một tác nhân có thể liên tục theo dõi thị trường thay vì chờ người dùng chủ động tìm kiếm.
Nếu mức giá, lãi suất hoặc điều kiện dịch vụ thay đổi, AI có thể thông báo rằng có một lựa chọn tốt hơn.
Điều này có thể làm giảm đáng kể lợi thế của những doanh nghiệp từng dựa vào sự thụ động của khách hàng.
“Cơn ác mộng” thực sự nằm ở đâu?
Điểm đáng chú ý không phải là Muse hay bất kỳ tác nhân AI nào hiện nay đã có thể tự động thay đổi toàn bộ ngành ngân hàng, viễn thông hoặc dịch vụ đăng ký.
Những khả năng thực tế còn phụ thuộc vào quyền truy cập, bảo mật, xác thực, quy định và mức độ cho phép của người dùng.
Nhưng về mặt kinh tế, hướng thay đổi rất đáng chú ý.
Nếu AI ngày càng có khả năng thực hiện những nhiệm vụ mà trước đây con người phải tự làm, thì những doanh nghiệp từng được bảo vệ bởi sự phức tạp của quy trình sẽ phải đối mặt với áp lực mới.
Một quy trình gồm 15 bước từng khiến khách hàng bỏ cuộc có thể được AI rút xuống còn vài thao tác.
Một hợp đồng khó đọc có thể được AI tóm tắt.
Một bảng giá phức tạp có thể được AI so sánh.
Một cuộc gọi chăm sóc khách hàng có thể được AI chuẩn bị trước.
Một quy trình chuyển đổi nhà cung cấp có thể được AI hướng dẫn hoặc thực hiện theo quyền hạn được cấp.
Khi “ma sát” biến mất, lợi thế cạnh tranh cũng có thể biến mất theo.
Các hồ sơ SEC có thể tiết lộ điều gì?
Một dấu hiệu đáng theo dõi trong thời gian tới là cách các doanh nghiệp điều chỉnh phần “Risk Factors” trong các hồ sơ gửi Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Mỹ (SEC).
Các công ty đại chúng thường phải mô tả những rủi ro có thể ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động kinh doanh.
Nếu tác nhân AI thực sự trở thành một yếu tố làm thay đổi hành vi người tiêu dùng, các doanh nghiệp trong những ngành dễ bị tác động có thể phải cập nhật cách mô tả rủi ro.
Đây là một điểm đặc biệt thú vị.
Các nhà phân tích công nghệ có thể hình dung AI sẽ thay đổi doanh nghiệp như thế nào. Nhưng luật sư của chính các công ty có một góc nhìn khác: họ phải suy nghĩ về những kịch bản có thể ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu, khách hàng và mô hình kinh doanh.
Vì vậy, các báo cáo doanh nghiệp trong thời gian tới có thể trở thành nguồn dữ liệu đáng chú ý để quan sát tác động thực tế của tác nhân AI.
Doanh nghiệp cần chuẩn bị cho một thế giới ít “ma sát” hơn
Nếu tác nhân AI trở thành lớp giao diện mới giữa người tiêu dùng và doanh nghiệp, cách các công ty tiếp cận khách hàng có thể thay đổi.
Doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào việc khách hàng ngại thay đổi.
Họ có thể phải tập trung mạnh hơn vào giá trị thực tế của sản phẩm, chất lượng dịch vụ và khả năng giữ chân khách hàng bằng trải nghiệm thay vì bằng sự phức tạp của quy trình.
Điều này cũng có thể thúc đẩy các công ty đơn giản hóa thủ tục, tăng tính minh bạch và xây dựng các sản phẩm dễ so sánh hơn.
Một thị trường nơi AI có thể dễ dàng chuyển khách hàng từ nhà cung cấp này sang nhà cung cấp khác sẽ buộc doanh nghiệp phải cạnh tranh trực tiếp hơn về giá trị.
Điều đáng chú ý nhất từ sự phát triển của các trợ lý AI tiêu dùng có thể không phải là chúng viết được bao nhiêu dòng mã, trả lời được bao nhiêu câu hỏi hay hoàn thành bao nhiêu tác vụ.
Tác động lớn hơn có thể đến từ việc AI thay đổi hành vi của người tiêu dùng.
Trong nhiều thập kỷ, rất nhiều doanh nghiệp đã hoạt động trong một môi trường mà khách hàng thường không thay đổi nhà cung cấp vì quá trình chuyển đổi mất thời gian và công sức. Những “ma sát” đó vô hình trung trở thành một phần của mô hình kinh doanh.
Nếu các tác nhân AI có thể loại bỏ phần lớn ma sát này, thị trường có thể trở nên linh hoạt hơn rất nhiều.
Khách hàng có thể chuyển ngân hàng dễ dàng hơn, tìm gói cước tốt hơn nhanh hơn, hủy các dịch vụ không cần thiết và liên tục tìm kiếm lựa chọn có lợi hơn.
Khi đó, doanh nghiệp sẽ phải cạnh tranh dựa nhiều hơn vào giá trị thực tế thay vì sự bất tiện của việc rời bỏ.
Nguồn tham khảo: Nội dung được biên tập và phát triển từ tài liệu cung cấp, trong đó có các nhận định được dẫn từ Torsten Sløk (Apollo), các phân tích liên quan đến Meta Muse và những ví dụ về tác động tiềm tàng của AI tác nhân đối với hành vi người tiêu dùng. Các kịch bản về ngành ngân hàng và các mô hình đăng ký được trình bày dưới dạng phân tích tác động tiềm tàng, không phải dự báo chắc chắn về thị trường.
Câu hỏi về Muse của Meta
Muse của Meta có thể làm thay đổi ngành ngân hàng như thế nào?
Theo lập luận được nêu trong nguồn, các tác nhân AI có thể giúp người dùng tìm kiếm và chuyển tiền sang những sản phẩm có lợi suất tốt hơn. Nếu được triển khai trên quy mô lớn, điều này có thể làm thay đổi hành vi đối với tiền gửi của hộ gia đình.
“Mô hình kinh doanh ma sát” là gì?
Đây là cách mô tả những mô hình mà một phần khả năng giữ chân khách hàng đến từ các rào cản khi chuyển đổi: thủ tục phức tạp, nhiều bước đăng nhập, hợp đồng, biểu mẫu, cuộc gọi hoặc thời gian cần thiết để tìm và chuyển sang nhà cung cấp khác.
Vì sao AI có thể làm giảm lợi thế này?
AI có khả năng tự động hóa nhiều bước mà trước đây người dùng phải tự thực hiện. Khi việc tìm kiếm, so sánh và chuyển đổi trở nên đơn giản hơn, khách hàng có thể dễ dàng lựa chọn lại dịch vụ.
Những ngành nào có thể chịu tác động?
Ngân hàng, viễn thông, phần mềm thuê bao, phòng gym và nhiều dịch vụ định kỳ là những ví dụ có thể chịu ảnh hưởng nếu AI có khả năng tự động hóa đáng kể quá trình tìm kiếm và chuyển đổi.
Điều này có đồng nghĩa các doanh nghiệp hiện tại sẽ mất khách hàng hàng loạt?
Không nhất thiết. Mức độ tác động còn phụ thuộc vào khả năng thực tế của tác nhân AI, quyền truy cập mà người dùng cấp, quy định pháp lý, bảo mật và cách doanh nghiệp thích ứng. Nội dung trên chủ yếu mô tả một kịch bản gián đoạn tiềm tàng.
