Hóa đơn hé lộ thói quen của cả gia đình
Một gia đình thường mua hai hộp sữa vào đầu tháng, sau ba tuần lại đặt đúng loại đó. Bỉm được mua sau khoảng 25 ngày, còn nước giặt lặp lại sau hai tháng.
Một hóa đơn riêng lẻ không nói lên nhiều điều. Nhưng khi gắn với số điện thoại hoặc tài khoản hội viên, nhiều hóa đơn nối lại có thể cho thấy khá rõ thói quen mua sắm của một gia đình.
Chị Nguyễn Thị Phương Linh, ở phường Hoàng Mai, Hà Nội, cho biết thường đọc số điện thoại cho nhân viên thu ngân để tích điểm nhưng không rõ siêu thị lưu những thông tin gì.
"Tôi chỉ nghĩ số điện thoại dùng để cộng điểm. Sau đó, tôi thường nhận được tin nhắn quảng cáo đúng nhóm sản phẩm vừa mua nên cũng băn khoăn không biết lịch sử mua sắm của mình được sử dụng thế nào", chị Linh nói.
AI không cần biết chính xác trong nhà có bao nhiêu người. Từ loại hàng, số lượng, thời gian mua và địa chỉ giao nhận, hệ thống có thể tìm ra những thói quen lặp lại.
Nếu khách thường mua bỉm sau 25-30 ngày, hệ thống có thể đoán thời điểm sản phẩm sắp hết để gửi mã giảm giá. Nếu sữa được mua đều ba tuần một lần nhưng chưa thấy trong giỏ hàng, ứng dụng có thể đưa sản phẩm lên đầu trang cùng nút "mua lại".
AI còn có thể nhận ra khách hay đổi nhãn hàng khi có khuyến mại, từ đó chọn thời điểm và mức ưu đãi dễ thu hút họ nhất.
Nếu cả gia đình cùng dùng một số điện thoại, địa chỉ hoặc tài khoản hội viên, dữ liệu ghi nhận sẽ phản ánh nhu cầu của cả hộ. Người đứng tên tài khoản có thể không dùng bỉm, sữa trẻ em hay sản phẩm cho người cao tuổi nhưng vẫn được xếp vào nhóm khách thường mua những mặt hàng này.
Công nghệ đã bắt đầu được các hệ thống bán lẻ trong nước sử dụng ở nhiều mức độ. Có doanh nghiệp dùng AI để dự báo lượng hàng cần nhập, trong khi một số hệ thống đã hướng tới cá nhân hóa ưu đãi theo dữ liệu hội viên.
WinCommerce cho biết đã sử dụng học máy để dự báo nhu cầu đặt hàng. Khoảng 20% sản phẩm tại WinMart được đặt hàng tập trung và dự kiến tăng lên 90% vào cuối năm 2026. Phương thức này giúp doanh nghiệp tiết kiệm khoảng 300 tỷ đồng chi phí, đồng thời nhân viên cửa hàng có thêm 30% thời gian phục vụ khách.
Trong khi đó, chương trình thành viên The 1 Vietnam của Central Retail đã có hơn 5,8 triệu người tham gia, kết nối một tài khoản dùng chung tại GO!, mini go! và Tops Market. Doanh nghiệp cho biết sẽ tiếp tục hoàn thiện dữ liệu khách hàng, phát triển tính năng cá nhân hóa và ứng dụng AI để đưa ra ưu đãi phù hợp hơn với nhu cầu của từng người.
Saigon Co.op cũng đã nâng cấp Co.opOnline thành nền tảng thương mại điện tử tích hợp. Phiên bản mới được giới thiệu có khả năng "hiểu" thói quen mua sắm thông qua dữ liệu tiêu dùng.
Với chương trình WAON của AEON, điều khoản tham gia nêu dữ liệu trên ứng dụng liên quan đến toàn bộ giao dịch mua sắm của thành viên có thể được lưu trữ và sử dụng để phục vụ tiếp thị, thống kê và quản lý chương trình. Mỗi tài khoản được gắn với một số điện thoại; thành viên có thể nhận khuyến mại qua tin nhắn hoặc thông báo trên ứng dụng.
Những thông tin này chưa chứng minh siêu thị đã dự báo chính xác thời điểm từng gia đình sắp hết sữa hay bỉm. Tuy nhiên, hạ tầng cần thiết đã hình thành: hàng triệu tài khoản hội viên, lịch sử giao dịch được lưu lại, ưu đãi được cá nhân hóa và AI bắt đầu tham gia phân tích dữ liệu.
Khi các mảnh ghép được nối với nhau, hệ thống có thể đi từ việc biết khách từng mua gì đến dự đoán nhóm sản phẩm họ có khả năng mua tiếp. Khi đó, khuyến mại không chỉ đáp ứng mà còn có thể tạo thêm nhu cầu. Người vốn chưa định mua nước giặt vẫn có thể cho sản phẩm vào giỏ vì nhận được mã giảm giá sắp hết hạn.
Càng cá nhân hóa, ranh giới giữa hỗ trợ và dẫn dắt càng khó nhận biết. Sản phẩm xuất hiện đầu tiên có thể không phải món phù hợp nhất, mà là món hệ thống dự đoán người mua dễ chốt nhất.
Vì vậy, vấn đề không chỉ là dữ liệu có bị lộ hay không, mà còn là dữ liệu đang tác động đến giỏ hàng như thế nào.
Xóa tài khoản chưa chắc xóa hết dữ liệu
Khi đăng ký hội viên, khách thường cung cấp số điện thoại, họ tên, ngày sinh hoặc địa chỉ để tích điểm. Nhưng phần dữ liệu đáng giá hơn được hình thành sau đó: mua gì, vào lúc nào, chi bao nhiêu và thường phản ứng với loại khuyến mại nào.
Mỗi lần đọc mã hội viên tại quầy thu ngân là một lần lịch sử mua sắm được bổ sung. Vì vậy, dù thanh toán trực tiếp, hóa đơn vẫn có thể được gắn với khách hàng.
Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân có hiệu lực từ ngày 1/1/2026 quy định người dùng có quyền biết dữ liệu được xử lý ra sao; đồng ý hoặc từ chối; rút lại sự đồng ý; yêu cầu xem, sửa, xóa hoặc hạn chế xử lý.
Nếu dùng dữ liệu để quảng cáo, doanh nghiệp phải được khách hàng đồng ý sau khi thông báo rõ nội dung, cách thức và tần suất quảng cáo. Khách hàng cũng phải có cách từ chối nhận thông tin.
Theo ông Ronni K. Gothard Christiansen, chuyên gia bảo mật quyền riêng tư, CEO kiêm nhà sáng lập AesirX, doanh nghiệp phải biết mình thu thập dữ liệu gì, dùng vào việc nào, chia sẻ cho ai và chứng minh được quá trình tuân thủ pháp luật.
Ông cho rằng cách làm "thu thập dữ liệu trước, xin phép sau" không còn phù hợp. Các công cụ theo dõi trên website và ứng dụng chỉ nên hoạt động sau khi người dùng đồng ý. Ông cũng đề xuất nguyên tắc "thu thập ít hơn, tôn trọng nhiều hơn" để giảm rủi ro và giữ niềm tin của khách hàng.
Từ nguyên tắc này, việc đồng ý mở tài khoản hội viên không nên được hiểu là khách chấp nhận mọi cách sử dụng lịch sử mua hàng. Tích điểm, giao hàng, dự báo nhu cầu và quảng cáo cá nhân hóa là những mục đích khác nhau, cần được nói rõ.
Trong thực tế, những lựa chọn này thường nằm trong chính sách dài hoặc được gộp vào một nút đồng ý. Người chỉ muốn tích điểm nhưng không muốn hóa đơn được dùng để quảng cáo có thể không biết phải tắt ở đâu.
Dữ liệu có thể được chuyển cho đơn vị giao hàng, nhà cung cấp hạ tầng hoặc đối tác chăm sóc khách hàng. Nhưng chia sẻ để giao hàng khác với dùng dữ liệu phục vụ quảng cáo cho một nhãn hàng.
Nhà sản xuất cũng không nhất thiết phải nhận danh sách tên và số điện thoại. Họ có thể đề nghị quảng cáo tới nhóm khách từng mua sữa trẻ em nhưng 30 ngày chưa mua lại. Nhà bán lẻ tự lọc nhóm phù hợp và gửi ưu đãi. Thông tin nhận dạng không được chuyển trực tiếp, nhưng lịch sử mua hàng vẫn phục vụ chiến dịch của nhãn hàng.
Với thuốc và sản phẩm liên quan sức khỏe, dữ liệu càng cần được dùng thận trọng. Một vài giao dịch chưa thể chứng minh bệnh lý, nhưng chuỗi mua hàng lặp lại có thể khiến hệ thống suy đoán về sức khỏe của người mua hoặc người thân.
Xóa tài khoản hội viên cũng chưa chắc khiến mọi dữ liệu biến mất ngay. Chính sách của WinX nêu tài khoản được xóa trong vòng bảy ngày làm việc sau khi xác minh. Dữ liệu liên quan bị xóa vĩnh viễn, trừ phần doanh nghiệp phải lưu theo quy định pháp luật.
Một số thông tin giao dịch có thể tiếp tục được giữ để phục vụ kế toán, thuế hoặc giải quyết khiếu nại. Vì vậy, người dùng cần được biết sau khi đóng tài khoản, dữ liệu nào bị xóa, dữ liệu nào còn lưu, trong bao lâu và có tiếp tục được dùng để quảng cáo hay không.
Người mua có thể kiểm tra chính sách quyền riêng tư, tìm mục quản lý quảng cáo, rút lại sự đồng ý hoặc yêu cầu hạn chế xử lý. Với những giao dịch liên quan sức khỏe hoặc nhu cầu riêng tư, khách cũng có thể cân nhắc không sử dụng mã hội viên.
AI không thực sự "biết" gia đình sắp hết gì mà chỉ đoán từ những lần mua lặp lại. Một mã giảm giá đến đúng lúc có thể rất tiện, nhưng cũng cho thấy nhà bán lẻ đã hiểu khá rõ nhịp mua sắm của gia đình. Sự cá nhân hóa chỉ thực sự có ích khi người mua biết dữ liệu nào đang được thu thập và có quyền nói "không" khi không muốn tiếp tục bị theo dõi.
PV
Nguồn: thuongtruong.com.vn
