XÂY DỰNG WEBSITE SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ DÙNG REACTJS VÀ NODEJS CÓ TÍCH HỢP MÁY HỌC VÀ CHATBOT

Abstract

Bối cảnh: Trong bối cảnh thiết bị công nghệ ngày càng phổ biến, thương mại điện tử (TMĐT) đã trở thành kênh mua sắm quen thuộc và chủ đạo của nhiều người tiêu dùng. Tuy nhiên, việc thu hút và giữ chân người dùng đang gặp trở ngại lớn. Khách hàng phải tự mình xoay xở giữa kho hàng khổng lồ do thiếu vắng các công cụ hỗ trợ và giải đáp tức thì, đồng thời các hệ thống gợi ý hiện tại hoạt động kém hiệu quả, nội dung nghèo nàn, thiếu độ chính xác và sự đa dạng cần thiết. Điều này khiến quá trình mua sắm trở nên phức tạp, dễ làm người dùng bỏ lỡ lựa chọn phù hợp hoặc từ bỏ việc mua hàng giữa chừng. Mục tiêu: Xây dựng một website sàn thương mại điện tử thông minh, không chỉ cung cấp chức năng mua sắm cơ bản mà còn tích hợp chatbot AI và hệ thống gợi ý bằng máy học. Hệ thống gợi ý nhằm cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, đưa ra gợi ý sản phẩm chính xác theo nhu cầu và hành vi người dùng đồng thời chatbot AI hỗ trợ, tư vấn khách hàng ra quyết định nhanh chóng, hiệu quả và tiết kiệm thời gian. Phương pháp: Hệ thống được xây dựng với ReactJS cho giao diện và NodeJS cho máy chủ, sử dụng MongoDB làm cơ sở dữ liệu và Socket.IO cho các tính năng thời gian thực. Chức năng gợi ý sản phẩm áp dụng phương pháp lọc cộng tác dựa trên người dùng, phân tích hành vi mua sắm và sự tương đồng giữa các người dùng để đưa ra đề xuất phù hợp. Chatbot AI được phát triển dựa trên Gemini API kết hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép tư vấn, trả lời câu hỏi và gợi ý sản phẩm. Bên cạnh đó, hệ thống ứng dụng TailwindCSS trong xây dựng giao diện, giúp thiết kế linh hoạt, hiện đại và thích ứng tốt trên nhiều thiết bị. Kết quả: Website sàn thương mại điện tử đã được xây dựng với đầy đủ các chức năng cơ bản như mua sắm, quản lý đơn hàng, tìm kiếm nâng cao, cùng hệ thống chat và thông báo trực tuyến. Điểm nhấn là chatbot AI có khả năng tư vấn sản phẩm, cho phép người dùng dễ dàng đặt câu hỏi và nhận gợi ý phù hợp theo nhu cầu. Bên cạnh đó, hệ thống gợi ý dựa trên sự tương đồng hành vi giúp rút ngắn đáng kể thời gian tìm kiếm, tăng độ chính xác, đồng thời mang lại trải nghiệm cá nhân hóa tốt hơn. Nhờ đó, người dùng có thể ra quyết định mua sắm nhanh chóng và chính xác hơn so với các nền tảng truyền thống. Kết luận: Dựa trên kết quả đạt được, website sàn thương mại điện tử dùng ReactJS và NodeJS có tích hợp máy học và chatbot có thể trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho hoạt động kinh doanh trực tuyến đa dạng mặt hàng, giúp cửa hàng và doanh nghiệp nâng cao hiệu quả bán hàng, mở rộng phạm vi tiếp cận khách hàng, tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm. Giải pháp này có thể ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành hàng khác nhau, từ điện tử, thời trang cho đến tiêu dùng hằng ngày, qua đó góp phần thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.