1. Hơn một nửa người tiêu dùng đã mua sắm bằng AI
Khảo sát Agentic Commerce Consumer Survey của McKinsey, thực hiện tháng 6/2026 trên 11 thị trường, cho thấy trung bình 53% người tiêu dùng đã dùng AI để mua sắm trong 3 tháng gần nhất. Trung Quốc và Ấn Độ dẫn đầu, cao hơn trung bình các nước còn lại khoảng 29 điểm phần trăm; riêng Mỹ đạt 48%, thấp hơn một chút so với trung bình toàn cầu. Gen Z và millennials là nhóm dùng nhiều nhất — 62% Gen Z và 63% millennials dùng AI để mua sắm, so với mức trung bình 53%.
McKinsey phân biệt hai bước chuyển: bước thứ nhất là AI hỗ trợ quyết định — tìm kiếm, so sánh, chọn mua; bước thứ hai, mới manh nha, là AI thực hiện luôn giao dịch thay người mua. Bài phân tích tập trung vào 61% người tiêu dùng toàn cầu được khảo sát là người dùng AI (đã dùng công cụ AI trong 3 tháng gần nhất) để xem làn sóng thứ hai này đang đi tới đâu.
2. Từ tìm kiếm sang chốt đơn: Mỹ tăng 70% chỉ sau một năm
Tại Mỹ, tỷ lệ người dùng AI đã hoàn tất một giao dịch mua hàng bằng AI tăng từ 10% lên 17% so với tháng 12/2025 — tức tăng 70%. Trên toàn cầu, 14% người dùng AI cho biết đã dùng công cụ AI để hoàn tất một giao dịch mua hàng. Nhóm hàng dẫn đầu là thời trang, với tỷ lệ chốt đơn bằng AI theo ngành dao động từ 7% đến 18%.
Điều đáng chú ý là nhu cầu còn lớn hơn thực tế: trong 6 nhóm hàng mua nhiều nhất, có 21–30% người dùng AI nói họ sẵn sàng để AI hoàn tất giao dịch, gấp khoảng 1,5 lần số người thực sự đã mua bằng AI. Nói cách khác, khách đã sẵn sàng giao việc mua hàng cho AI nhiều hơn mức hạ tầng hiện tại đáp ứng được. McKinsey cũng ước tính agentic AI có thể chuyển hướng 3.000–5.000 tỷ USD chi tiêu bán lẻ toàn cầu vào năm 2030, còn mô hình của eMarketer cho rằng việc áp dụng rộng rãi agentic commerce có thể giúp doanh số thương mại điện tử Mỹ tăng thêm 11,5% so với dự báo cơ sở vào năm 2030.
3. AI tìm kiếm ảnh hưởng gấp 3,2 lần tìm kiếm truyền thống
Trên toàn cầu, người dùng AI có khả năng xếp công cụ tìm kiếm AI ảnh hưởng hơn công cụ tìm kiếm truyền thống gấp 3,2 lần, và gấp 2,6 lần so với ảnh hưởng của bạn bè hay người thân. Gần một phần ba người mua sắm bằng AI nói công cụ chat hoặc tìm kiếm AI là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất tới lần mua gần nhất của họ.
Lý do khách thích dùng AI để mua sắm rất thực dụng: 81% nói AI giúp thu hẹp và lọc lựa chọn tốt, 80% nói đỡ phải cuộn trang và bấm chuột, 79% nói tiết kiệm được nhiều thời gian. Khách đang giao dần phần nghiên cứu và đánh giá cho AI — và một khi đã dùng quen, họ gắn bó: gần một phần tư người dùng AI dùng công cụ AI mỗi ngày, khoảng 1/10 dùng từ 3 công cụ AI trở lên mỗi ngày.
4. Trợ lý của sàn đuối ở khâu tìm, nhưng gỡ lại ở khâu chốt
Một phát hiện quan trọng cho shop bán trên sàn: khách thích dùng công cụ chat/tìm kiếm AI độc lập hơn trợ lý AI của chính nhà bán lẻ ở hầu hết các bước mua hàng — 56% người tiêu dùng dùng công cụ chat hoặc tìm kiếm AI trong 3 tháng qua, so với chỉ 27% dùng trợ lý AI của nhà bán lẻ. Nhưng khoảng cách này thu hẹp dần theo hành trình mua hàng và biến mất hoàn toàn ở bước thanh toán: 15% người dùng AI hoàn tất mua hàng bằng trợ lý của nhà bán lẻ, so với 14% bằng công cụ AI độc lập.
Lý do là trợ lý của nhà bán lẻ đã có sẵn hạ tầng tồn kho trực tiếp, thanh toán và giao hàng. Amazon cho biết người dùng Alexa for Shopping có khả năng hoàn tất giao dịch cao hơn 60% và chi tiêu trung bình cao hơn 40% so với người không dùng công cụ này. Trong khi đó, Shopify cho biết các lượt tìm kiếm AI chạm tới danh mục dữ liệu có cấu trúc của họ có tỷ lệ chuyển đổi cao gần gấp đôi so với các lượt tìm kiếm dựa vào dữ liệu thu thập tự do hoặc đã lỗi thời.
5. Muốn AI “thấy” mình: dữ liệu sản phẩm phải để máy đọc được
Từ các phát hiện trên, McKinsey đưa ra 6 ưu tiên cho lãnh đạo doanh nghiệp. Với shop nhỏ, 3 ưu tiên sau là thiết thực nhất. Thứ nhất, giành suất trong “danh sách cân nhắc” của AI: đầu tư vào nội dung và dữ liệu sản phẩm mà máy đọc được, uy tín bên thứ ba và tối ưu cho tìm kiếm AI. Thứ hai, làm cho thông tin sản phẩm dễ để AI dùng: AI chỉ gợi ý và mua được sản phẩm của shop khi nó có thông tin chính xác, cập nhật về thông số, giá, tình trạng còn hàng, lựa chọn giao hàng và chính sách. McKinsey gợi ý một bài kiểm tra đơn giản — nếu một AI hỏi món hàng giá bao nhiêu, còn hàng không, bao giờ giao được và có mua ngay được không, hệ thống của shop có trả lời chính xác được không? Thứ ba, đầu tư trợ lý AI mua sắm trên kênh của chính mình để gỡ nút thắt thật sự của khách: thu hẹp lựa chọn, so sánh sản phẩm, tìm đúng size, hoàn tất đơn mua lặp lại.
Bài báo cũng lưu ý một điểm cân bằng: thông tin sản phẩm, giá và tồn kho có thể cần mở rộng để AI gợi ý và giao dịch hiệu quả, nhưng thông tin khách hàng, lịch sử mua, dữ liệu khách thân thiết là tài sản cần được bảo vệ bằng quy tắc rõ ràng về ai được truy cập và dùng vào việc gì.