Tìm hiểu về các phần mềm trưng bày hàng hóa và phần mềm cá nhân hóa trong bán lẻ điện tử | Bài thảo luận thương mại điện tử

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI
KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ & TMĐT - - - 🙞🕮🙜 - - - BÀI THẢO LUẬN
QUẢN TRỊ THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ 1
Đề tài: “TÌM HIỂU VỀ CÁC PHẦN MỀM TRƯNG BÀY HÀNG HÓA VÀ
PHẦN MỀM CÁ NHÂN HÓA TRONG BÁN LẺ ĐIỆN TỬ.” Giảng viên hướng dẫn : ThS. Lê Duy Hải Lớp học phần : 251_ECOM2011_01 Nhóm thực hiện : 5 Hà Nội – 2025
BẢNG PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ ST Họ và tên Nhiệm vụ Đánh giá T 41 Bùi Thị Ngọc
2.5 Các phần mềm cá nhân hóa A 2.6 Xu hướng phát triển + Thuyết trình 42 Phan Lê Minh Ngọc
1.1 Khái niệm và đặc điểm B
1.2 Phân loại (Phần mềm trưng bày hàng hóa) 43 Phùng Ninh Nhật
4.3 Giải pháp về nhân lực và quản B trị
4.4 Kiến nghị với nhà nước 44 Đào Thị Yến Nhi
2.3 Cấu trúc và cơ chế hoạt động B+
2.4 Lợi ích và hạn chế(Phần mềm cá nhân hóa) 45 Nguyễn Thị Phương
4.1 Định hướng phát triển chung B+
4.2 Giải pháp cho doanh nghiệp Việt Nam 46 Nguyễn Thị Lan Phương
2.1 Khái niệm và đặc điểm A
2.2 Phân loại (Phần mềm cá nhân hóa) + Powerpoint 47 Lê Thị Diễm Quỳnh
3.3. Đánh giá mức độ ứng dụng A 1 trong thực tế Việt Nam
3.4 Mối quan hệ bổ trọ giữa hai phần mềm + Thuyết trình 48 Nguyễn Thị Quý
1.3 Cấu trúc và chức năng chính B+
1.4 Ưu điểm và hạn chế( phần mềm trưng bày hàng hóa) 49 Lương Thị Minh Tâm
3.1 So sánh theo công nghệ nền A tảng (Nhóm trưởng)
3.2 So sánh theo trải nghiệm khách hàng + Word 50 Nguyễn Chí Thanh
1.5 Các phần mềm trưng bày hàng B hóa 1.6 Xu hướng phát triển 2
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc —----------------
BIÊN BẢN HỌP NHÓM THẢO LUẬN LẦN 1
Thời gian: 22h ngày 01/10/2025
Địa điểm: Họp online qua Google Meet
Thành viên nhóm: Bùi Thị Ngọc, Phan Lê Minh Ngọc, Phùng Ninh Nhật, Đào Thị
Yến Nhi, Nguyễn Thị Phương, Nguyễn Thị Lan Phương, Lê Thị Diễm Quỳnh, Nguyễn
Thị Quý, Lương Thị Minh Tâm, Nguyễn Chí Thanh
Chủ trì: Lương Thị Minh Tâm Nội dung họp:
-Thảo luận về đề tài: "Tìm hiểu về các phần mềm trưng bày hàng hóa và phần
mềm cá nhân hóa trong bán lẻ điện tử". Nhóm trưởng đưa ra đề cương, các
thành viên góp ý hoàn thiện.
-Các thành viên chọn nhiệm vụ
-Nhóm trưởng thống nhất lại nhiệm vụ của từng thành viên và giao hạn nộp bài.
Cuộc họp kết thúc vào lúc 23h cùng ngày.
Hà Nội, ngày 01 tháng 10 năm 2025 Nhóm trưởng (Ký, ghi rõ họ tên) Tâm Lương Thị Minh Tâm 3
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc —----------------
BIÊN BẢN HỌP NHÓM THẢO LUẬN LẦN 2
Thời gian: 22h ngày 15/10/2025
Địa điểm: Họp online qua Google Meet
Thành viên nhóm: Bùi Thị Ngọc, Phan Lê Minh Ngọc, Phùng Ninh Nhật, Đào Thị
Yến Nhi, Nguyễn Thị Phương, Nguyễn Thị Lan Phương, Lê Thị Diễm Quỳnh, Nguyễn
Thị Quý, Lương Thị Minh Tâm, Nguyễn Chí Thanh
Chủ trì: Lương Thị Minh Tâm Nội dung họp:
- Nhóm trưởng và các thành viên triển khai rà soát nội dung bài thảo luận và
kiểm tra nội dung đưa ra.
- Các thành viên đưa ra nhận xét trong từng nội dung từ đó chỉnh sửa lại các sai
sót có trong bài thảo luận.
- Nhóm trưởng thống nhất lại nhiệm vụ làm Powerpoint và trình bày thuyết trình.
Cuộc họp kết thúc vào lúc 23h cùng ngày.
Hà Nội, ngày 15 tháng 10 năm 2025 Nhóm trưởng (Ký, ghi rõ họ tên) Tâm Lương Thị Minh Tâm 4
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc —----------------
BIÊN BẢN HỌP NHÓM THẢO LUẬN LẦN 3
Thời gian: 22h ngày 01/11/2025
Địa điểm: Họp online qua Google Meet
Thành viên nhóm: Bùi Thị Ngọc, Phan Lê minh Ngọc, Phùng Ninh Nhật, Đào Thị
Yến Nhi, Nguyễn Thị Phương, Nguyễn Thị Lan Phương, Lê Thị Diễm Quỳnh, Nguyễn
Thị Quý, Lương Thị Minh Tâm, Nguyễn Chí Thanh
Chủ trì: Lương Thị Minh Tâm Nội dung họp:
- Nhóm trưởng và các thành viên triển khai duyệt thuyết trình bao gồm người
thuyết trình, slide trình bày, bản word hoàn thiện.
-Các thành viên đưa ra nhận xét và sửa đổi.
Cuộc họp kết thúc vào lúc 23h cùng ngày.
Hà Nội, ngày 01 tháng 11 năm 2025 Nhóm trưởng (Ký, ghi rõ họ tên) Tâm Lương Thị Minh Tâm 5 MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU..............................................................................................................8
CHƯƠNG 1: PHẦN MỀM TRƯNG BÀY HÀNG HÓA TRONG BÁN LẺ ĐIỆN
TỬ................................................................................................................................. 9 1.1.
Khái niệm và đặc điểm của phần mềm trưng bày hàng hóa......................9 1.2.
Phân loại......................................................................................................10 1.3.
Cấu trúc và chức năng chính......................................................................11 1.4.
Ưu điểm và hạn chế.....................................................................................14 1.5.
Các phần mềm trưng bày hàng hóa trong bán lẻ điện tử.........................16 1.6.
Xu hướng phát triển....................................................................................23
CHƯƠNG 2: PHẦN MỀM CÁ NHÂN HÓA TRONG BÁN LẺ ĐIỆN TỬ..........26 2.1.
Khái niệm và đặc điểm................................................................................26 2.2.
Phân loại......................................................................................................28 2.3.
Cấu trúc và cơ chế hoạt động.....................................................................30 2.4.
Lợi ích và hạn chế.......................................................................................33 2.5.
Các phần mềm cá nhân hóa trong bán lẻ điện tử.....................................35 2.6.
Xu hướng phát triển....................................................................................44
CHƯƠNG 3: SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ HAI PHẦN MỀM.................................49 3.1.
So sánh theo công nghệ nền tảng................................................................49 3.2.
So sánh theo trải nghiệm khách hàng........................................................50 3.3.
Đánh giá mức độ ứng dụng trong thực tế Việt Nam.................................51 6 3.4.
Mối quan hệ bổ trợ giữa hai phần mềm....................................................53
CHƯƠNG 4: ĐỀ XUẤT GIẢI PHẤP VÀ KIẾN NGHỊ.........................................55 4.1.
Định hướng phát triển chung.....................................................................55 4.2.
Giải pháp cho doanh nghiệp Việt Nam......................................................56 4.3.
Giải pháp về nhân lực và quản trị..............................................................57 4.4.
Kiến nghị với nhà nước...............................................................................58
KẾT LUẬN................................................................................................................61
TÀI LIỆU THAM KHẢO.........................................................................................62 7 LỜI MỞ ĐẦU
Trong bối cảnh nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ, thương mại điện tử đang trở
thành kênh bán hàng chủ lực của nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam và trên thế giới. Sự
thay đổi trong hành vi tiêu dùng – từ mua sắm trực tiếp sang mua sắm trực tuyến – đã
thúc đẩy các doanh nghiệp không ngừng đổi mới, ứng dụng công nghệ để nâng cao trải
nghiệm khách hàng và gia tăng hiệu quả kinh doanh. Trong đó, hai nhóm phần mềm
đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong hoạt động bán lẻ điện tử là phần mềm trưng bày
hàng hóa và phần mềm cá nhân hóa.
Nếu phần mềm trưng bày hàng hóa tập trung vào việc hiển thị và sắp xếp sản
phẩm một cách trực quan, hấp dẫn, giúp người tiêu dùng dễ dàng tìm kiếm và lựa chọn
sản phẩm phù hợp, thì phần mềm cá nhân hóa lại hướng đến phân tích dữ liệu hành vi
người dùng nhằm cung cấp trải nghiệm mua sắm riêng biệt cho từng khách hàng. Cả
hai công cụ này đều góp phần quan trọng vào việc tối ưu hóa hành trình mua sắm,
nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và tạo dựng lòng trung thành của khách hàng trong môi
trường cạnh tranh ngày càng gay gắt.
Nhóm đã nghiên cứu lựa chọn đề tài: “Tìm hiểu về các phần mềm trưng bày
hàng hóa và phần mềm cá nhân hóa trong bán lẻ điện tử” nhằm phân tích, so sánh và
đánh giá vai trò của hai loại phần mềm này trong hoạt động kinh doanh thương mại
điện tử hiện nay. Bài tiểu luận tập trung làm rõ khái niệm, đặc điểm, cấu trúc, ưu
nhược điểm của từng phần mềm; đồng thời so sánh theo các khía cạnh khác nhau. Qua
đó, nhóm đề xuất một số giải pháp giúp doanh nghiệp Việt Nam triển khai hiệu quả
hơn hai loại phần mềm này, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền
vững trong thời đại số. 8
CHƯƠNG 1: PHẦN MỀM TRƯNG BÀY HÀNG HÓA TRONG BÁN LẺ ĐIỆN TỬ 1.1.
Khái niệm và đặc điểm của phần mềm trưng bày hàng hóa
Phần mềm trưng bày hàng hóa là để hiển thị sản phẩm trên website, giúp doanh
nghiệp hiển thị sản phẩm một cách hấp dẫn để thu hút khách hàng, giảm tỷ lệ thoát
trang và bỏ giỏ hàng. Công cụ này phân tích dữ liệu từ nhiều điểm tiếp xúc để cung
cấp trải nghiệm cá nhân hóa, từ đó tăng tương tác và doanh số bán hàng. Các phần
mềm này thường tích hợp với các nền tảng thương mại điện tử, CMS, hệ thống quản
lý kho, và phần mềm bán hàng. Với mục đích: tăng tương tác, tăng doanh số., cải
thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa hiệu suất bán hàng.
Ví dụ: Một cửa hàng mỹ phẩm trực tuyến sử dụng phần mềm trưng bày hàng
hóa thông minh để gợi ý sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi
duyệt web của khách hàng. Khi người dùng xem một loại son môi, hệ thống tự động
hiển thị thêm gợi ý về chì kẻ viền môi hoặc nước tẩy trang cùng thương hiệu. Nhờ
vậy, trải nghiệm mua sắm trở nên thuận tiện hơn, đồng thời doanh nghiệp tăng được
doanh thu nhờ bán chéo sản phẩm.
Đặc điểm của phần mềm:
Giới thiệu sản phẩm: Tính năng giới thiệu giúp làm nổi bật sản phẩm, tạo ấn
tượng ban đầu mạnh mẽ và chuyển đổi người truy cập thành người mua hàng.
Trưng bày bắt mắt: Sản phẩm được thể hiện qua hình ảnh, video, mô tả trực
quan sinh động giúp khách hàng dễ dàng hình dung trước khi mua. Các
công cụ bán hàng điện tử còn hỗ trợ thử nghiệm và điều chỉnh chiến lược
trưng bày phù hợp với từng nhóm khách hàng.
Cá nhân hóa: Cung cấp đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi và lịch sử mua
sắm của từng người. Điều này giúp tăng khả năng chuyển đổi và mức độ
trung thành của khách hàng.
Đề xuất giỏ hàng: Hệ thống có thể đưa ra gợi ý bổ sung các sản phẩm liên
quan trong giỏ hàng, giúp gia tăng giá trị đơn hàng trước khi thanh toán. 9
Thu thập dữ liệu: Phần mềm trưng bày hàng hóa điện tử hỗ trợ doanh nghiệp
thu thập dữ liệu hành vi mua sắm, giúp điều chỉnh chiến lược marketing và trưng bày hiệu quả hơn. 1.2. Phân loại
1.2.1. Theo chức năng hiển thị sản phẩm
Phần mềm trưng bày theo quản lý danh mục sản phẩm: Giúp doanh nghiệp sắp
xếp, mô tả và hiển thị sản phẩm một cách khoa học, dễ tìm kiếm. Ví dụ: Akeneo,
Pimcore - cho phép quản lý hàng nghìn sản phẩm với hình ảnh, mô tả, giá, và thuộc
tính kỹ thuật đồng bộ trên nhiều kênh.
Phần mềm hiển thị và đề xuất sản phẩm: Tập trung vào việc gợi ý và trưng bày
sản phẩm dựa trên hành vi người dùng. Ví dụ: Nosto, Dynamic Yield, Algolia
Recommend - tự động hiển thị sản phẩm liên quan hoặc “sản phẩm bạn có thể thích”.
1.2.2. Theo mục tiêu kinh doanh
Phần mềm trưng bày tĩnh: Sản phẩm được hiển thị cố định, không thay đổi theo
từng người dùng. Ví dụ: Trang chủ của một cửa hàng điện tử hiển thị danh mục sản
phẩm mới nhất hoặc bán chạy nhất, giống nhau cho mọi khách truy cập.
Phần mềm trưng bày động: Sử dụng dữ liệu và AI để cá nhân hóa sản phẩm
hiển thị cho từng khách hàng khác nhau. Ví dụ: Khi khách hàng đã xem laptop,
website tự động hiển thị phụ kiện laptop; khách hàng đã xem điện thoại, hệ thống gợi ý ốp lưng và sạc nhanh.
1.2.3. Theo mức độ tích hợp hệ thống
Phần mềm trưng bày độc lập: Chỉ đảm nhiệm việc hiển thị sản phẩm, không
liên kết sâu với kho hàng hay thanh toán. Ví dụ: Một plugin WordPress hiển thị sản
phẩm ngẫu nhiên trên trang chủ.
Phần mềm trưng bày tích hợp: Kết nối với hệ thống ERP, CRM, kho hàng, và
phần mềm bán hàng để đảm bảo hiển thị chính xác về giá, khuyến mãi và tồn kho. Ví
dụ: Shopify Plus, Magento, hoặc WooCommerce tích hợp trưng bày, thanh toán và
quản lý kho trong một nền tảng thống nhất. 10 1.3.
Cấu trúc và chức năng chính 1.3.1. Cấu trúc
Các phần mềm trưng bày hàng hóa trên nền tảng thương mại điện tử thường
được xây dựng theo mô hình ba lớp: giao diện người dùng, logic nghiệp vụ và dữ
liệu, nhằm đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà, khả năng xử lý thông minh và
quản lý dữ liệu hiệu quả.
Lớp giao diện người dùng: Đây là phần mà người mua hoặc quản trị viên tương
tác trực tiếp. Bao gồm trang chủ, trang danh mục, trang sản phẩm, banner quảng cáo,
khung gợi ý sản phẩm và các yếu tố hiển thị động khác. Lớp UI được thiết kế
responsive, bắt mắt, dễ thao tác, tối ưu trên cả máy tính và thiết bị di động. Người
dùng có thể tùy chỉnh layout, màu sắc thương hiệu và các yếu tố trình bày khác để
phù hợp với chiến lược marketing. Công nghệ được ứng dụng phổ biến bao gồm
HTML5, CSS3, JavaScript, ReactJS, VueJS, giúp đảm bảo tốc độ tải trang nhanh,
mượt mà và trải nghiệm người dùng trực quan.
Lớp logic nghiệp vụ: Lớp này là trung tâm xử lý, chịu trách nhiệm quyết định
sản phẩm nào được hiển thị, ở đâu và khi nào. Nó xử lý toàn bộ nghiệp vụ trưng bày
hàng hóa, bao gồm: xếp hạng sản phẩm dựa trên doanh số, lượt xem, tồn kho; áp
dụng các thuật toán gợi ý thông minh bằng AI/ML; xử lý chương trình khuyến mãi
và hiển thị nhãn giảm giá; phân tích hiệu quả hiển thị; đồng bộ hóa lịch trình trưng
bày theo thời gian thực; liên kết dữ liệu từ kho, đơn hàng và marketing. Các công
nghệ thường được sử dụng trong lớp này là AI Recommendation Engine,
Personalization Engine, A/B Testing module, đồng thời kết nối chặt chẽ với hệ thống
quản trị nội dung (CMS) và cơ sở dữ liệu sản phẩm.
Lớp dữ liệu: Lớp dữ liệu chứa toàn bộ thông tin liên quan đến sản phẩm, bao
gồm mô tả sản phẩm, hình ảnh, giá, SKU, tồn kho, cũng như dữ liệu hành vi khách
hàng (lượt xem, tìm kiếm, mua hàng) và dữ liệu chiến dịch marketing kèm kết quả
bán hàng. Cơ sở dữ liệu phổ biến gồm MySQL, PostgreSQL, MongoDB hoặc
ElasticSearch để tối ưu tìm kiếm nhanh. Hệ thống dữ liệu có khả năng đồng bộ hóa tự
động với các hệ thống ERP, CRM hoặc API từ các sàn thương mại điện tử khác, hỗ 11
trợ truy xuất nhanh, cập nhật tự động và đảm bảo dữ liệu nhất quán trên mọi nền tảng. 1.3.2. Chức năng chính
Phần mềm trưng bày hàng hóa (Merchandising Software) là công cụ giúp quản
lý, hiển thị và tối ưu hóa cách sắp xếp sản phẩm trên trang thương mại điện tử. Mục
tiêu chính là tác động đến hành vi mua hàng bằng cách trình bày sản phẩm sao cho
đẹp mắt, hợp lý, đúng đối tượng và đúng thời điểm. Phần mềm bao gồm các chức năng sau:
Chức năng hiển thị và trình bày sản phẩm: Đây là chức năng cốt lõi của
phần mềm, giúp hàng hóa được thể hiện sinh động, thu hút sự chú ý và tăng khả năng
chuyển đổi của khách hàng.
Trình bày trực quan: Sử dụng hình ảnh chất lượng cao, video, màu sắc và bố
cục hợp lý để tạo ấn tượng mạnh về sản phẩm. Ví dụ: hiển thị dưới dạng
carousel, grid, banner động hoặc chế độ xem 360°.
Hiển thị thông tin chi tiết: Mỗi sản phẩm được gắn kèm mô tả, giá bán, thông
tin kỹ thuật, đánh giá của người mua và nút “Thêm vào giỏ hàng”, giúp khách
hàng dễ dàng ra quyết định.
Thiết kế bắt mắt (Visual Merchandising): Mang lại cảm giác “xem sản phẩm
thật”, giúp khách hàng tin tưởng hơn khi mua sắm trực tuyến.
Thay đổi linh hoạt cách hiển thị: Cho phép quản trị viên tùy chỉnh vị trí, kích
thước và phong cách trình bày theo từng chiến dịch bán hàng hoặc sự kiện (ví
dụ: “Top sản phẩm 11.11”, “Ưu đãi mùa lễ hội”).
Chức năng sắp xếp và phân loại sản phẩm: giúp hệ thống tự động tổ chức và
tối ưu danh mục sản phẩm nhằm tăng doanh thu và cải thiện hiệu quả hiển thị.
Sắp xếp theo quy tắc (Rule-based Sorting): Cho phép sắp xếp sản phẩm dựa
trên doanh số, lượt xem, lợi nhuận, tồn kho hoặc mùa vụ kinh doanh.
Sắp xếp tự động bằng trí tuệ nhân tạo (Smart Merchandising): Ứng dụng thuật
toán AI để gợi ý vị trí sản phẩm phù hợp với hành vi và sở thích của từng người dùng. 12
Phân nhóm linh hoạt: Hỗ trợ tạo các bộ sưu tập hoặc danh mục theo chủ đề (ví
dụ: “Giáng sinh”, “Mùa tựu trường”, “Flash Sale”).
Điều chỉnh hiển thị đa nền tảng: Tối ưu hóa hiển thị trên nhiều kênh khác nhau
như website, ứng dụng di động hoặc email quảng cáo.
Chức năng phân tích và cá nhân hóa hiển thị: Không chỉ dừng ở việc hiển
thị sản phẩm, phần mềm còn có khả năng phân tích hành vi khách hàng và cá nhân
hóa trải nghiệm hiển thị.
Theo dõi hành vi khách hàng (Behavior Tracking): Ghi nhận lịch sử duyệt web,
sản phẩm đã xem, đã tìm kiếm hoặc đã thêm vào giỏ hàng.
Cá nhân hóa hiển thị (Personalized Display): Đề xuất sản phẩm dựa trên thói
quen và sở thích của từng người dùng, ví dụ: “Bạn vừa xem áo sơ mi, có thể
bạn sẽ thích quần tây này.”
Phân tích hiệu quả hiển thị (Display Performance Analytics): Đo lường các chỉ
số như tỷ lệ nhấp chuột (CTR), tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) và thời gian
tương tác để tối ưu chiến lược trưng bày.
A/B Testing: Thực hiện thử nghiệm nhiều phương án hiển thị (như bố cục hoặc
banner khác nhau) nhằm lựa chọn giải pháp mang lại hiệu quả cao nhất.
Chức năng hỗ trợ bán hàng và marketing: đóng vai trò liên kết giữa trưng
bày, khuyến mãi và hoạt động marketing, giúp thúc đẩy hành vi mua hàng.
Tự động gắn nhãn khuyến mãi: Hiển thị các nhãn “Giảm 30%”, “Mua 1 tặng
1”, “Sản phẩm mới”, “Hàng sắp cháy kho” để kích thích nhu cầu mua sắm.
Tích hợp chiến dịch marketing: Cho phép gắn banner quảng cáo, pop-up giảm
giá hoặc combo sản phẩm liên quan trực tiếp trên trang hiển thị.
Kết nối với hệ thống CRM và email marketing: Gửi gợi ý sản phẩm cá nhân
hóa và thông tin khuyến mãi đến từng khách hàng.
Tương thích với SEO và công cụ tìm kiếm: Tối ưu cấu trúc hiển thị giúp sản
phẩm dễ dàng xuất hiện trên Google và công cụ tìm kiếm nội bộ của các sàn thương mại điện tử. 13
Chức năng quản lý nội dung và dữ liệu sản phẩm: kiểm soát toàn bộ thông
tin sản phẩm một cách tập trung, đảm bảo tính nhất quán và chính xác trên mọi nền tảng.
Quản lý dữ liệu sản phẩm tập trung: Cho phép cập nhật thông tin, hình ảnh, giá
bán và tình trạng sản phẩm từ một nguồn duy nhất.
Đồng bộ dữ liệu tự động: Khi có thay đổi về tồn kho hoặc giá bán, phần mềm tự
động cập nhật hiển thị trên website và các kênh bán hàng khác.
Quản lý lịch hiển thị: Hỗ trợ lập kế hoạch và lên lịch trưng bày sản phẩm theo
ngày, giờ hoặc chương trình cụ thể.
Phân quyền người dùng: Cho phép nhiều nhân viên cùng thao tác trên hệ thống
nhưng vẫn đảm bảo tính bảo mật và kiểm soát quyền truy cập. 1.4. Ưu điểm và hạn chế 1.4.1. Ưu điềm
Phần mềm trưng bày hàng hóa mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh
nghiệp trong hoạt động kinh doanh thương mại điện tử, không chỉ ở khía cạnh hiển
thị sản phẩm mà còn ở hiệu quả quản lý và chiến lược marketing. Cụ thể:
Tăng doanh số bán hàng: Nhờ khả năng hiển thị sản phẩm sinh động, hấp dẫn
cùng các gợi ý mua hàng thông minh, phần mềm giúp khách hàng dễ dàng đưa
ra quyết định mua sắm, từ đó góp phần gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu cho doanh nghiệp.
Cải thiện trải nghiệm người dùng: Giao diện được trình bày rõ ràng, dễ quan sát
và tối ưu hóa chức năng tìm kiếm giúp khách hàng nhanh chóng tìm được sản
phẩm mong muốn, giảm thời gian thao tác và nâng cao sự hài lòng trong quá trình mua sắm.
Tiết kiệm thời gian và công sức quản lý: Hệ thống cho phép cập nhật, sắp xếp
và thay đổi cách hiển thị sản phẩm một cách tự động. Điều này giúp đội ngũ
marketing và quản trị viên tiết kiệm đáng kể thời gian trong việc quản lý danh
mục và thiết kế gian hàng trực tuyến.
Cá nhân hóa hoạt động marketing: Phần mềm có khả năng hiển thị các sản
phẩm phù hợp với sở thích, hành vi và lịch sử mua sắm của từng khách hàng, 14
tạo cảm giác được phục vụ riêng biệt, từ đó tăng mức độ gắn bó với thương hiệu.
Hỗ trợ chiến lược marketing linh hoạt: Doanh nghiệp có thể dễ dàng lên kế
hoạch trưng bày sản phẩm theo từng sự kiện, mùa vụ hay chương trình khuyến
mãi (như Tết, Black Friday, 11.11…), đồng thời theo dõi hiệu quả hiển thị và
điều chỉnh kịp thời dựa trên dữ liệu thực tế.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven): Các báo cáo chi tiết do hệ thống
cung cấp giúp doanh nghiệp phân tích hành vi người tiêu dùng, nhận diện sản
phẩm được ưa chuộng và tối ưu hóa danh mục hàng hóa, từ đó nâng cao hiệu
quả chiến lược kinh doanh.
Dễ dàng tích hợp với các nền tảng thương mại điện tử: Phần mềm có khả năng
kết nối thông qua API hoặc plugin với nhiều nền tảng phổ biến như Shopee,
Magento, Shopify hay WooCommerce, giúp đồng bộ dữ liệu và mở rộng khả năng quản lý đa kênh. 1.4.2. Hạn chế
Bên cạnh những lợi ích nổi bật, phần mềm trưng bày hàng hóa trong bán lẻ điện
tử vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định mà doanh nghiệp cần cân nhắc khi triển khai
và vận hành thực tế. Cụ thể:
Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc áp dụng các phần mềm trưng bày hiện đại, đặc
biệt là những hệ thống có tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc tính năng cá nhân
hóa, đòi hỏi chi phí bản quyền, duy trì dữ liệu và hạ tầng công nghệ lớn. Đây là
rào cản đáng kể đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa.
Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào: Hiệu quả hiển thị của phần mềm phụ
thuộc rất lớn vào chất lượng hình ảnh, mô tả và thông tin sản phẩm. Nếu dữ liệu
không được chuẩn hóa, thiếu chính xác hoặc kém chất lượng, hệ thống sẽ
không thể tối ưu việc trưng bày và có thể gây ấn tượng xấu cho khách hàng.
Yêu cầu nhân lực có chuyên môn kỹ thuật: Để vận hành hiệu quả, doanh nghiệp
cần đội ngũ nhân viên am hiểu về thiết kế giao diện (UI/UX), marketing số và
quản trị hệ thống. Việc thiếu nhân sự chuyên môn có thể làm giảm hiệu quả sử
dụng và khiến phần mềm hoạt động không đúng tiềm năng. 15
Nguy cơ xảy ra lỗi hiển thị: Khi dữ liệu không được đồng bộ hoặc cập nhật kịp
thời giữa phần mềm trưng bày và hệ thống quản lý kho, có thể dẫn đến các lỗi
hiển thị như sai giá, sai tồn kho hoặc hình ảnh không chính xác, ảnh hưởng trực
tiếp đến trải nghiệm và niềm tin của khách hàng.
Phụ thuộc vào hạ tầng công nghệ và đường truyền mạng: Tốc độ tải trang và
hiển thị hình ảnh phụ thuộc vào năng lực máy chủ và chất lượng mạng Internet.
Nếu hạ tầng yếu, việc hiển thị sản phẩm sẽ chậm, gây gián đoạn trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Khả năng tùy biến còn hạn chế với nền tảng thuê ngoài: Đối với các doanh
nghiệp sử dụng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) như Shopify
Merchandising hoặc WooCommerce plugin, mức độ tùy chỉnh giao diện và
logic hiển thị thường bị giới hạn, khiến doanh nghiệp khó tạo dấu ấn thương hiệu riêng biệt. 1.5.
Các phần mềm trưng bày hàng hóa trong bán lẻ điện tử
1.5.1. Feed Algorithm(Công cụ trưng bày sản phẩm dựa trên hành vi và dữ liệu)
Shopee Feed Algorithm là hệ thống thuật toán đề xuất và trưng bày sản phẩm
thông minh được Shopee phát triển, nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng
hiệu quả hiển thị hàng hóa trên nền tảng thương mại điện tử. Hệ thống này kết hợp
giữa nguồn dữ liệu hành vi người dùng, xu hướng tìm kiếm và tỷ lệ chuyển đổi sản 16
phẩm để sắp xếp và hiển thị sản phẩm ưu tiên trên trang chủ, trang gợi ý, cũng như
mục “Shopee Feed”. Ngoài ra, Shopee tích hợp Shopee Live và Product Tags, cho
phép người bán gắn thẻ sản phẩm trực tiếp trong livestream, giúp người xem có thể
nhấp vào và mua hàng ngay lập tức. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể gia tăng doanh số
từ 3–5 lần, đặc biệt trong các chiến dịch flash sale hoặc khuyến mãi theo thời gian thực.
Về công nghệ, Shopee Feed Algorithm ứng dụng machine learning (học máy)
và AI gợi ý (recommendation system), kết hợp phân tích dữ liệu lớn (Big Data) từ
hành vi duyệt, tìm kiếm, tương tác và mua hàng của người dùng. Các mô hình dự
đoán như collaborative filtering và content-based filtering được sử dụng để xác định
sản phẩm có khả năng thu hút từng nhóm người dùng. Khi kết hợp với Shopee Live,
thuật toán tiếp tục phân tích dữ liệu thời gian thực (real-time engagement) như lượt
xem, bình luận và click vào sản phẩm, từ đó tối ưu hóa thứ tự hiển thị, gợi ý sản
phẩm liên quan hoặc “sản phẩm thường được mua cùng”. Nhờ đó, Shopee có thể
đồng bộ giữa nội dung video, quảng bá và trưng bày sản phẩm một cách liền mạch.
Ưu điểm nổi bật của Shopee Feed Algorithm là khả năng tự động hóa việc
trưng bày sản phẩm theo sở thích người dùng, giúp mỗi khách hàng nhìn thấy danh
mục hàng hóa phù hợp nhất với nhu cầu cá nhân. Điều này không chỉ tăng tỷ lệ
chuyển đổi mà còn nâng cao doanh thu chéo thông qua các gợi ý sản phẩm liên quan.
Tính năng Product Tag trong livestream giúp khách hàng rút ngắn thời gian ra quyết
định mua, tạo ra trải nghiệm mua sắm tức thời, sinh động và trực quan hơn nhiều so với hình ảnh tĩnh.
Tuy nhiên, nhược điểm là hệ thống phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và độ
chính xác của thuật toán. Nếu dữ liệu hành vi không được cập nhật hoặc bị sai lệch,
việc đề xuất có thể thiếu chính xác, gây ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. Ngoài
ra, người bán nhỏ lẻ có thể gặp khó khăn trong việc tối ưu hiển thị nếu không đầu tư
nội dung hấp dẫn (hình ảnh, livestream).
Trên thực tế, Shopee Feed Algorithm được ứng dụng rộng rãi tại Việt Nam và
khu vực Đông Nam Á, giúp các thương hiệu và nhà bán hàng cá nhân nâng cao khả
năng hiển thị sản phẩm trong môi trường cạnh tranh cao. Nhiều chiến dịch Shopee 17
Live x Flash Sale đã chứng minh hiệu quả rõ rệt của hệ thống này khi tăng lượng truy
cập và doanh thu chỉ trong vài giờ phát sóng. Khi một sản phẩm được gắn tag trong
Shopee Live, thuật toán sẽ tự động đề xuất sản phẩm tương tự hoặc các sản phẩm liên
quan ngay trong phần feed, giúp khách hàng mua nhiều sản phẩm cùng lúc, tăng giá
trị đơn hàng trung bình. Đồng thời, việc phân tích dữ liệu thời gian thực giúp người
bán điều chỉnh hình ảnh, nội dung livestream, hoặc cập nhật ưu đãi ngay lập tức để
phù hợp với hành vi của người xem, tạo ra trải nghiệm tương tác tức thời và sinh động.
Công cụ này đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ, cửa hàng thời
trang, mỹ phẩm hoặc hàng tiêu dùng nhanh – những ngành hàng có tần suất mua cao
và cần tối ưu hiển thị liên tục. Với các thương hiệu lớn, Shopee Feed Algorithm cũng
đóng vai trò như một công cụ phân tích thị trường và hành vi người tiêu dùng, hỗ trợ
điều chỉnh chiến lược tiếp thị và danh mục sản phẩm một cách linh hoạt. 1.5.2. Dynamic Banner
LazMall Dynamic Banner là hệ thống trưng bày sản phẩm tự động được phát
triển và triển khai bởi Lazada, thuộc tập đoàn Alibaba. Công cụ này cho phép hình
ảnh, nội dung khuyến mãi và banner trên trang chủ hoặc trang danh mục tự động thay
đổi theo thời gian thực dựa trên chương trình flash sale, giờ vàng, hoặc hành vi người
dùng. Bên cạnh đó, Smart Category Page của Lazada tự động sắp xếp thứ tự hiển thị
sản phẩm theo các tiêu chí “đang hot”, “giá tốt”, “mới về” hay “bán chạy nhất”, giúp 18
người dùng nhanh chóng tiếp cận sản phẩm phù hợp nhất. Đặc biệt, Lazada còn tích
hợp AI Visual Search (tìm kiếm bằng hình ảnh), cho phép người dùng tải lên ảnh sản
phẩm để tìm kiếm mặt hàng tương tự mà không cần biết tên hay thương hiệu. Hệ
thống thậm chí còn có khả năng gợi ý cá nhân hóa theo dữ liệu nhân khẩu học, như
chiều cao, cân nặng, hoặc khí hậu khu vực - ví dụ: gợi ý áo khoác dày cho khách
hàng ở miền Bắc Việt Nam vào mùa lạnh.
Về công nghệ sử dụng, LazMall Dynamic Banner hoạt động dựa trên công nghệ
trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics). Hệ thống sử dụng
machine learning để xác định xu hướng, tối ưu thứ tự hiển thị banner, và tự động cập
nhật nội dung theo thời gian thực. Tính năng AI Visual Search được phát triển bằng
công nghệ deep learning (CNN) giúp nhận diện đặc điểm hình ảnh, màu sắc và kiểu
dáng để gợi ý sản phẩm tương tự. Nền tảng này được tích hợp trực tiếp trong hạ tầng
e-commerce của Lazada, sử dụng API và công nghệ web hiện đại như HTML5, CSS3, và JavaScript.
Ưu điểm của phần mềm là giúp Lazada tự động hóa quá trình trưng bày sản
phẩm, giảm nhu cầu quản lý thủ công. Banner và danh mục được cập nhật tức thời
theo xu hướng mua sắm, giúp tăng tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi. AI Visual Search
giúp người dùng tiết kiệm thời gian tìm kiếm, đặc biệt hữu ích với ngành hàng thời
trang, phụ kiện và nội thất. Sự kết hợp giữa dữ liệu thời gian thực + cá nhân hóa đa
chiều giúp Lazada cải thiện trải nghiệm người dùng đáng kể, đồng thời tăng mức độ
gắn bó và giá trị đơn hàng trung bình.
Tuy nhiên nhược điểm của phần mềm là việc xử lý dữ liệu cá nhân hóa phức
tạp đòi hỏi hạ tầng AI mạnh và bảo mật cao. Các banner động nếu tối ưu kém có thể
gây quá tải hình ảnh hoặc mất tập trung người dùng. Ngoài ra, người bán nhỏ có thể
khó can thiệp vào cách hiển thị banner, phụ thuộc hoàn toàn vào thuật toán hệ thống.
Dynamic Banner được triển khai trên toàn bộ nền tảng Lazada tại Đông Nam Á, đặc
biệt nổi bật trong các chiến dịch Siêu Sale 11.11 và 12.12. Trong giai đoạn cao điểm,
banner và trang danh mục được cập nhật liên tục 3–5 phút/lần để phản ánh sản phẩm
đang giảm giá mạnh nhất. Theo báo cáo của Lazada (2024), việc ứng dụng Dynamic 19