Five Below tăng 22% doanh số online nhờ AI cá nhân hoá, không cần tăng thêm người

AI cá nhân hoá giúp Five Below tăng 22% doanh số online

Five Below là chuỗi bán lẻ giá rẻ tại Mỹ với hơn một nghìn cửa hàng, chuyên bán đồ chơi, văn phòng phẩm và đồ gia dụng giá dưới 5 đô la. Chuỗi này vừa chia sẻ kết quả sau khi đưa công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) cá nhân hoá vào khâu marketing (tiếp thị), hợp tác với nền tảng công nghệ Blueshift.

Blueshift là nền tảng dùng AI để tự động phân tích hành vi mua sắm của từng khách, rồi tự chọn nội dung email, thông báo đẩy và gợi ý sản phẩm phù hợp cho riêng người đó. Theo số liệu Five Below công bố, doanh số bán hàng trên kênh online của chuỗi này tăng 22% sau khi áp dụng cách làm này, và điều đáng chú ý là họ đạt con số này chỉ với một đội marketing quy mô nhỏ, không cần tuyển thêm người.

Vì sao chủ shop Shopee, TikTok Shop nên để tâm

Phần lớn chủ shop hiện tại vẫn gửi voucher, tin nhắn khuyến mãi giống nhau cho toàn bộ khách hàng trong danh sách, bất kể người đó từng mua gì hay bỏ quên món gì trong giỏ hàng. Cách làm này khiến nội dung không liên quan đến từng người, nên khách dễ bỏ qua tin nhắn mà không mở ra xem.

Ngược lại, nội dung gửi đúng người thường có tỷ lệ mở và tỷ lệ chuyển đổi (tỷ lệ khách thực sự mua sau khi xem nội dung) cao hơn rõ rệt, vì khách cảm thấy được hiểu đúng nhu cầu. Đây là lý do nhiều doanh nghiệp, từ bán lẻ truyền thống đến thương mại điện tử, đang chuyển hướng đầu tư vào cá nhân hoá thay vì gửi quảng cáo đại trà.

Theo báo cáo khảo sát doanh nghiệp bán lẻ và hàng tiêu dùng của NVIDIA công bố năm 2026, có tới 64% doanh nghiệp đang triển khai AI vào vận hành kinh doanh. Trong số đó, 30% ghi nhận doanh thu tăng trên 10% nhờ ứng dụng công nghệ này, cho thấy cá nhân hoá nội dung đã mang lại kết quả đo được ở nhiều quy mô doanh nghiệp khác nhau.

Cá nhân hoá không phải chuyện của riêng doanh nghiệp lớn

Trên Shopee và TikTok Shop, chủ shop thực ra đã có đủ dữ liệu để làm điều tương tự Five Below, chỉ là chưa dùng đến. Sàn lưu sẵn thông tin khách đã mua gì, xem gì, bỏ giỏ hàng món nào, chủ shop chỉ cần chia khách thành vài nhóm nhỏ theo hành vi rồi gửi nội dung phù hợp cho từng nhóm.

Chủ shop có thể dùng chính dữ liệu đơn hàng để phân khách theo ba mức đơn giản: khách mới, khách mua một đến hai lần, khách mua trên ba lần. Mỗi mức cần một nội dung chăm sóc khác nhau, vì nhu cầu và mức độ tin tưởng của từng nhóm khách không giống nhau.

Cách làm đơn giản nhất là gửi voucher khác nhau cho nhóm mới mua lần đầu và nhóm đã mua lại nhiều lần, để khuyến khích từng nhóm quay lại mua tiếp. Anh chị có thể bắt đầu ngay bằng cách dùng công cụ Kênh Marketing của Shopee để gửi voucher và giữ chân khách cũ, không cần đầu tư công nghệ AI riêng.

Nhận định của Tabcom Care

Case của Five Below cho thấy một điều quan trọng: hiệu quả của AI cá nhân hoá không nằm ở quy mô ngân sách, mà nằm ở việc có dữ liệu khách hàng đủ chi tiết và chia nhóm đúng cách. Chủ shop nhỏ trên Shopee, TikTok Shop thực ra có lợi thế vì sàn đã làm sẵn phần thu thập dữ liệu, chỉ còn thiếu bước phân nhóm khách và gửi nội dung đúng người.

Việc nên làm ngay trong tuần này là xuất danh sách khách hàng gần nhất, chia ra tối thiểu hai nhóm theo hành vi mua, rồi thử gửi nội dung khác nhau cho từng nhóm để so sánh tỷ lệ mở tin và tỷ lệ mua lại. Không cần chờ công nghệ AI phức tạp, bước cá nhân hoá đơn giản này đã có thể tạo ra khác biệt rõ trong doanh số tháng sau.

Five Below chứng minh AI cá nhân hoá không cần ngân sách lớn để tăng 22% doanh số online; chủ shop Shopee, TikTok Shop có sẵn dữ liệu khách hàng trên sàn, chỉ cần chia nhóm và gửi đúng nội dung cho từng nhóm.

Góc nhìn của đội ngũ Tabcom Care