Vì sao “giang hồ mạng” có thể biến hàng triệu lượt xem thành doanh thu hàng trăm tỷ?

Huấn Hoa Hồng, Phú Lê, Hải Sapa TV và nhiều cá nhân nổi tiếng trên mạng xã hội từng sở hữu lượng người theo dõi rất lớn, đồng thời tham gia kinh doanh với doanh thu lên tới hàng trăm tỷ đồng. Chuyên gia cho rằng sức mạnh của mô hình này nằm ở niềm tin, hiệu ứng đám đông và tâm lý sợ bỏ lỡ của người xem.

Từ hàng triệu người theo dõi đến doanh thu hàng trăm tỷ

Thời gian gần đây, một số nhân vật thường được gọi là “giang hồ mạng” liên tiếp bị cơ quan chức năng khởi tố trong các vụ án liên quan đến hoạt động kinh doanh, kế toán, hóa đơn hoặc bán hàng.

Theo thông tin điều tra, hoạt động kinh doanh của những cá nhân này có thể tạo ra dòng tiền rất lớn.

📦 Bùi Xuân Huấn (Huấn Hoa Hồng) cùng vợ và các đồng phạm được xác định đã kinh doanh nước hoa với tổng doanh thu hơn 300 tỷ đồng. Cơ quan điều tra cáo buộc doanh thu được để ngoài sổ sách kế toán và không xuất hóa đơn giá trị gia tăng đầy đủ.

Trong một vụ việc khác, công ty của Lê Văn Phú (Phú Lê) được xác định đã bán hàng nhưng không lập hóa đơn và kê khai thuế đầy đủ. Từ năm 2021 đến 2025, tiền thu từ hoạt động kinh doanh được chuyển qua nhiều tài khoản, với tổng số tiền lên tới hơn 107 tỷ đồng.

Hải Sapa TV cũng bị khởi tố về hành vi “Lừa dối khách hàng”. Theo kết quả điều tra được công bố, vợ của Vũ Hoàng Hải đã mua lượng thịt trâu sấy với giá trị khoảng 30 tỷ đồng trong giai đoạn 2022-2025 để bán ra thị trường.

Điều gì khiến người xem trở thành khách hàng?

Với hàng triệu người theo dõi, những nhân vật này sở hữu một lợi thế mà quảng cáo truyền thống khó tạo ra: mối quan hệ cảm nhận giữa người sáng tạo nội dung và khán giả.

🎯 Thạc sĩ Khanh Lường, giảng viên ngành Truyền thông chuyên nghiệp, Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng điểm mạnh của những “giang hồ mạng” không nhất thiết nằm ở kiến thức chuyên môn mà ở parasocial relationship – cảm giác người xem biết, hiểu và gần gũi với người livestream như một người quen.

Họ thường sử dụng ngôn ngữ đời thường, nói chuyện trực tiếp và liên tục chia sẻ về cuộc sống cá nhân. Khi sự đồng cảm đã hình thành, lời giới thiệu sản phẩm có thể được người xem tiếp nhận giống như một lời khuyên từ người quen, thay vì một quảng cáo thông thường.

3 yếu tố thúc đẩy hành vi “chốt đơn”

🔎 Theo chuyên gia, bên cạnh mối quan hệ với người theo dõi, livestream còn tận dụng đồng thời nhiều hiệu ứng tâm lý.

Thứ nhất là social proof – bằng chứng xã hội.

Hàng nghìn bình luận “chốt đơn”, số người đang xem trực tiếp, thông báo “sắp hết hàng” hay các chương trình giảm giá tạo cảm giác rằng rất nhiều người khác cũng đang mua sản phẩm.

Khi đó, người tiêu dùng có xu hướng dựa vào hành vi của cộng đồng thay vì tự đánh giá sản phẩm một cách độc lập.

Thứ hai là FOMO – tâm lý sợ bỏ lỡ.

⏳ Những thông điệp như “suất cuối”, “sắp hết hàng”, “giá chỉ áp dụng trong vài phút” tạo áp lực khiến người xem phải quyết định nhanh để không bỏ lỡ ưu đãi.

Thứ ba là tốc độ của livestream.

Khi giao dịch diễn ra liên tục, người mua có ít thời gian kiểm tra nguồn gốc, thành phần, tiêu chuẩn chất lượng hoặc các đánh giá độc lập về sản phẩm.

Đây cũng là yếu tố khiến mô hình bán hàng thông qua người có ảnh hưởng trở nên đặc biệt hiệu quả, nhưng đồng thời tiềm ẩn rủi ro nếu thông tin về sản phẩm không chính xác.

Không chỉ quản lý người bán, cần kiểm soát cả hệ sinh thái

⚠️ Theo chuyên gia, rủi ro trong các mô hình kinh doanh qua livestream không chỉ nằm ở người trực tiếp bán hàng.

Chuỗi này có thể kéo dài từ nhà cung cấp, đơn vị gia công, đơn vị nhập khẩu, kho hàng, nhà phân phối, người bán cho tới nền tảng thương mại điện tử.

Nếu dữ liệu giữa các khâu không được kết nối, cơ quan quản lý sẽ khó xác định ai chịu trách nhiệm khi xảy ra sai phạm.

Một số rủi ro có thể xuất hiện ở nguồn gốc xuất xứ, nhãn phụ, chứng từ nhập khẩu, tiêu chuẩn sản phẩm, hoạt động gia công hoặc nội dung quảng cáo.

AI có thể được dùng để phát hiện livestream rủi ro

💻 Thay vì kiểm tra thủ công toàn bộ livestream, chuyên gia cho rằng cơ quan quản lý có thể chuyển sang mô hình giám sát dựa trên mức độ rủi ro.

AI có thể được sử dụng để phát hiện những tín hiệu bất thường như:

• Tuyên bố công dụng sản phẩm quá mức.
• Doanh số tăng đột biến.
• Giá bán bất thường.
• Sử dụng nhiều tài khoản hoặc pháp nhân.
• Thay đổi liên tục thông tin người bán.
• Lượng giao dịch không tương xứng với doanh thu khai thuế.
• Các mặt hàng thuộc nhóm có mức độ rủi ro cao.

Sau đó, những trường hợp có dấu hiệu bất thường mới được chuyển sang kiểm tra chuyên sâu.

Bài toán lớn nhất là liên thông dữ liệu

🌐 Theo Thạc sĩ Khanh Lường, mô hình quản lý hiệu quả cần kết nối nhiều lớp dữ liệu, từ định danh người bán, xác thực KOL/KOC, xác thực sản phẩm, lưu vết giao dịch đến dữ liệu thuế.

Trung Quốc hiện đã triển khai mạnh việc yêu cầu nền tảng xác minh danh tính người livestream, lưu trữ thông tin giao dịch và cung cấp dữ liệu liên quan đến thuế. Cơ quan quản lý có thể đối chiếu lượng người theo dõi, doanh số, hoa hồng, dòng tiền và thu nhập khai báo để phát hiện dấu hiệu bất thường.

Tại Mỹ, các quy định của Ủy ban Thương mại Liên bang (FTC) cũng yêu cầu người có sức ảnh hưởng phải công khai rõ ràng mối quan hệ tài chính với thương hiệu và không được đưa ra những tuyên bố quảng cáo không có căn cứ.

Theo chuyên gia, bài toán đối với Việt Nam vì thế không đơn thuần là “phong sát” một cá nhân khi có sai phạm.

Thay vào đó, cần hình thành một hệ sinh thái trách nhiệm liên thông: định danh người bán → xác thực KOL/KOC → xác thực sản phẩm → lưu vết giao dịch → liên thông dữ liệu thuế → AI phát hiện rủi ro → phản ứng nhanh → truy cứu trách nhiệm.

“Thách thức tiếp theo không còn chủ yếu là có luật hay chưa, mà là dữ liệu có liên thông hay không, công nghệ có đủ nhanh hay không và các nền tảng có thực sự phải chịu chi phí của việc không kiểm soát hay không”, chuyên gia nhận định.