Đạt được hiệu quả bán lẻ với AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò chuyển đổi trong ngành bán lẻ, định hình lại trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả hoạt động bằng các công nghệ tiên tiến.

Vào năm 2024, các nhà bán lẻ sẽ ưu tiên đầu tư vào nền tảng dữ liệu và phân tích cũng như hiện đại hóa đám mây. Các khoản đầu tư này tập trung vào việc củng cố các công nghệ nền tảng cần thiết để khai thác tiềm năng chuyển đổi của AI trong bán lẻ.

Trọng tâm này được nhấn mạnh thêm trong Khảo sát CIO và Lãnh đạo Công nghệ thường niên năm 2023 của Gartner , trong đó phát hiện ra rằng gần 50% số người được hỏi trong ngành bán lẻ báo cáo rằng họ đang sử dụng công nghệ AI. Theo công ty tư vấn CNTT Avanade , có tới 88% tin rằng khách hàng của họ đã sẵn sàng cho các tương tác và quy trình do AI thúc đẩy, vượt qua mức trung bình của nhiều ngành là 85%.

Blog này khám phá tác động của AI đối với bán lẻ. Từ trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa đến quản lý kho hàng và hoạt động chuỗi cung ứng được tối ưu hóa, AI cũng đang định hình lại cách các nhà bán lẻ tương tác với khách hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu sâu hơn về những đổi mới và chiến lược thúc đẩy ngành bán lẻ tiến tới tương lai được hỗ trợ bởi AI, nơi những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu và trải nghiệm liền mạch của khách hàng sẽ định nghĩa lại thành công. 

‍

AI trong ngành bán lẻ: Mua sắm được cá nhân hóa

Xu hướng AI trong bán lẻ hiện đang tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và hợp lý hóa . Điều này liên quan đến việc tận dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng, đưa ra gợi ý sản phẩm và tạo các chiến dịch tiếp thị phù hợp. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 đang thay đổi ngành bán lẻ bằng cách sử dụng bản đồ nhiệt cũng như phát hiện đối tượng , phân đoạn và các tác vụ khác để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng, tối ưu hóa bố cục cửa hàng và tăng cường chiến lược sắp xếp sản phẩm.

‍

Ví dụ, nếu một cửa hàng đang sử dụng bản đồ nhiệt , dữ liệu thu thập được từ những bản đồ này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn. Bản đồ nhiệt có thể được sử dụng để phân tích hành vi của khách hàng, sau đó có thể được sử dụng để đưa ra các đề xuất và gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa.

Điều này dẫn đến các chiến thuật bán hàng tốt hơn giúp nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể dẫn đến tăng doanh số. Ví dụ, các cửa hàng bán lẻ như Walmart và Superdry có thể sử dụng bản đồ nhiệt để phân tích hành vi của khách hàng, đưa ra các khuyến nghị và trực tiếp thúc đẩy doanh số.

Để đáp ứng nhu cầu mua sắm liền mạch ngày càng tăng, các nhà bán lẻ đang ngày càng áp dụng Chatbot và trợ lý ảo để nâng cao dịch vụ khách hàng. Các công cụ hỗ trợ AI này cung cấp phản hồi tức thì và các đề xuất được cá nhân hóa, cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể. 

Bằng cách tự động hóa nhiều tương tác giao dịch như mua hàng hoặc trao đổi hàng hóa, các nhà bán lẻ đang giải phóng nhân viên bán hàng để họ có thể tập trung vào việc hỗ trợ khách hàng và thực hiện các nhiệm vụ có giá trị cao khác.

Để duy trì khả năng cạnh tranh, chủ doanh nghiệp phải luôn linh hoạt trong việc thích ứng với nhu cầu của thị trường. Đối với các nhà bán lẻ hiện đại, điều này có nghĩa là cung cấp trải nghiệm mua sắm mượt mà trên tất cả các kênh cùng một lúc. Họ cần một phương pháp tiếp cận toàn diện tích hợp công nghệ liền mạch vào mọi khía cạnh của hành trình khách hàng.

Những tiến bộ của AI trong quản lý kho và chuỗi cung ứng 

AI đại diện cho một lực lượng chuyển đổi trong cả quản lý kho và hoạt động chuỗi cung ứng, nâng cao đáng kể hiệu quả và độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Theo truyền thống, các quy trình này dựa vào việc theo dõi và dự báo thủ công, dễ xảy ra lỗi của con người và kém hiệu quả.

‍

Với sự ra đời của AI với các thuật toán tiên tiến có khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các doanh nghiệp hiện được hưởng lợi từ những khả năng chưa từng có. 

• Dự báo nhu cầu chính xác. AI có thể phân tích các tập dữ liệu mở rộng bao gồm doanh số bán hàng trong quá khứ, xu hướng thị trường, biến động theo mùa và các yếu tố bên ngoài như thời tiết và chỉ số kinh tế để tạo ra dự báo nhu cầu có độ chính xác cao. Điều này cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa mức tồn kho, giảm thiểu tình trạng tồn kho quá mức và giảm các trường hợp hết hàng, do đó cải thiện doanh thu tồn kho tổng thể và sự hài lòng của khách hàng.

• Quản lý hàng tồn kho được tối ưu hóa. AI có thể được sử dụng để liên tục theo dõi và điều chỉnh mức tồn kho theo thời gian thực, đảm bảo bổ sung kịp thời và giảm chi phí vận chuyển. Phương pháp tiếp cận năng động này có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng phản ứng với nhu cầu thị trường thay đổi. AI có thể liên tục theo dõi và điều chỉnh mức tồn kho theo thời gian thực, đảm bảo bổ sung kịp thời và giảm chi phí vận chuyển. Việc kết hợp các mô hình như YOLOv8 để đếm và theo dõi đối tượng có thể tăng thêm độ chính xác cho các quy trình này, tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và thích ứng nhanh chóng với nhu cầu thị trường năng động.

• Tối ưu hóa tuyến đường và hậu cần hiệu quả. AI có thể nâng cao hoạt động hậu cần bằng cách tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển dựa trên các yếu tố như tình trạng giao thông, chi phí nhiên liệu và lịch trình giao hàng. Bằng cách giảm thiểu thời gian vận chuyển và chi phí hoạt động, các doanh nghiệp đạt được hiệu quả cao hơn trong hậu cần chuỗi cung ứng của mình.

• Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng. AI cũng có thể xác định và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Phát hiện đối tượng có thể giúp đảm bảo an toàn cho nhân viên trong kho bằng cách theo dõi hàng tồn kho và phát hiện các tai nạn tiềm ẩn tại nơi làm việc. Những rủi ro này có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung, tăng chi phí hoặc thay đổi quy định. Bằng cách đưa ra cảnh báo sớm và các chiến lược chủ động, AI trao quyền cho các doanh nghiệp duy trì tính liên tục và khả năng phục hồi hoạt động.

• Học tập và tối ưu hóa thích ứng. Các hệ thống AI liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào và thích ứng với các điều kiện thị trường đang thay đổi. Khả năng thích ứng này trao quyền cho các doanh nghiệp những hiểu biết có giá trị để đưa ra quyết định chiến lược và cải tiến hoạt động liên tục.

‍

Ưu và nhược điểm của AI trong bán lẻ

Gần 70% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT tại các nhà bán lẻ hàng đầu Bắc Mỹ coi AI là yếu tố quan trọng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tăng doanh thu, cải thiện năng suất và đạt được nhiều hiệu quả hoạt động khác nhau. Điều này phản ánh vai trò quan trọng của AI trong việc định hình tương lai của bán lẻ.

Quy mô thị trường AI trong bán lẻ dự kiến sẽ đạt 40,5 tỷ đô la vào năm 2029 từ mức 9,9 tỷ đô la vào năm 2024, bắt nguồn từ việc áp dụng AI ngày càng tăng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tối ưu hóa hoạt động.

‍

Hãy cùng xem xét một số lợi ích cũng như nhược điểm của AI trong ngành này.

Những lợi ích  

· Hiệu quả hoạt động thông qua các quy trình hợp lý hóa và chiến lược giảm chi phí. Nó trao quyền cho các nhóm bán hàng và tiếp thị bằng các chiến dịch có mục tiêu giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách sử dụng thông tin chi tiết chính xác về người tiêu dùng.

· Hiểu sâu hơn về sở thích của khách hàng và các xu hướng mới nổi, cho phép đưa ra các chiến lược định giá linh hoạt, điều chỉnh theo thời gian thực để tối đa hóa lợi nhuận.

· Tối ưu hóa hoạt động, đảm bảo phân bổ hiệu quả nguồn lực để đáp ứng nhu cầu và thúc đẩy tăng trưởng.

Nhược điểm 

· Chi phí đầu tư ban đầu và triển khai phần cứng, phần mềm và đào tạo cao, có thể là rào cản đối với các nhà bán lẻ nhỏ.

· Mối quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu do phụ thuộc vào dữ liệu người tiêu dùng rộng rãi, đòi hỏi phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt.

· Thách thức trong việc quản lý việc thu thập dữ liệu, điều hướng những tiến bộ nhanh chóng của AI và vượt qua sự phản kháng nội bộ trong các tổ chức.

· Mối lo ngại về khả năng thay thế việc làm khi tự động hóa thay thế các nhiệm vụ như dịch vụ khách hàng và quản lý hàng tồn kho.

Một số trường hợp sử dụng AI trong bán lẻ

Một số nghiên cứu điển hình nêu bật tác động mang tính chuyển đổi của AI trong bán lẻ:

· EBay. Thị trường trực tuyến sử dụng AI để cung cấp hướng dẫn cho khách hàng và các đề xuất được cá nhân hóa, tăng tốc độ vận chuyển và giao hàng, độ chính xác về giá cả và củng cố lòng tin giữa người mua và người bán. Ngoài ra, AI hỗ trợ các tính năng như tìm kiếm hình ảnh của eBay và dịch trang web tự động. Năm 2019, nhà bán lẻ trực tuyến này báo cáo rằng AI đã giúp phát hiện 40% các trường hợp gian lận thẻ tín dụng trực tuyến với độ chính xác đặc biệt.

· Watson của IBM. Nền tảng AI của IBM giúp các doanh nghiệp bán lẻ nâng cao trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa thông qua dữ liệu thời gian thực phù hợp hơn với hành vi mua sắm hiện tại của khách hàng. Công ty bảo hiểm Standard Life dựa vào phân tích của IBM để nâng cao tính cá nhân hóa cho khách hàng tiết kiệm dài hạn tại Vương quốc Anh. Công ty thực hiện điều này bằng cách phân tích dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để theo dõi chính xác các tương tác của khách hàng trên nhiều màn hình và thiết bị khác nhau.

· Fellow AI. Công ty giải pháp robot này sử dụng nhận dạng hình ảnh để kiểm soát hàng tồn kho ngay lập tức. Mô hình robot NAVii của công ty, được trang bị camera thu thập dữ liệu, di chuyển qua các lối đi trong cửa hàng để đánh giá tình trạng hàng hóa. Lowe's, một nhà bán lẻ cải thiện nhà cửa, triển khai robot Fellow được gọi là "LoweBots" tại các cửa hàng được chọn để hỗ trợ khách hàng và duy trì giám sát hàng tồn kho trực tiếp.

· Alibaba. Gã khổng lồ thương mại điện tử đã phát triển một sản phẩm viết quảng cáo AI từ năm 2018, sử dụng các mô hình học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có khả năng tạo ra tới 20.000 dòng nội dung mỗi giây. Alibaba sử dụng AI cho nhiều ứng dụng của mình, từ nhận dạng khuôn mặt và phát hiện đối tượng đến tìm kiếm hình ảnh và kiểm duyệt nội dung.

‍

Nắm bắt tương lai của AI trong bán lẻ

Ngành bán lẻ đang trải qua một sự chuyển đổi đáng chú ý được thúc đẩy bởi công nghệ AI. Với số lượng nhà bán lẻ ngày càng tăng áp dụng các giải pháp do AI thúc đẩy, có một sự thay đổi rõ ràng hướng tới việc nâng cao hiệu quả hoạt động và mang lại trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa.

Từ việc sử dụng AI để quản lý hàng tồn kho và hoạt động chuỗi cung ứng đến việc cho phép áp dụng các chiến lược định giá năng động, AI đang định hình lại cách các nhà bán lẻ tương tác với người tiêu dùng và quản lý doanh nghiệp của họ.

Lợi ích rất rõ ràng: quy trình hợp lý, cải thiện sự tham gia của khách hàng và khả năng thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường. Bất chấp những thách thức ban đầu khi triển khai như chi phí và lo ngại về bảo mật dữ liệu, việc áp dụng AI hứa hẹn sẽ mang lại phần thưởng đáng kể. Các nhà bán lẻ ngày càng tận dụng AI không chỉ để đáp ứng kỳ vọng hiện tại của người tiêu dùng mà còn để dự đoán xu hướng và sở thích trong tương lai.

Khi AI tiếp tục phát triển, tác động của nó đối với bán lẻ sẽ ngày càng sâu sắc hơn, mang đến những cơ hội mới cho sự tăng trưởng và đổi mới. Con đường phía trước nằm ở việc tích hợp AI vào các cửa hàng bán lẻ và hoạt động bán lẻ một cách liền mạch để duy trì khả năng cạnh tranh và thúc đẩy thành công bền vững trong thế giới kỹ thuật số.

Bạn muốn tiếp tục khám phá AI? Hãy trở thành một phần của cộng đồng Ultralytics! Khám phá những cải tiến AI mới nhất của chúng tôi trên kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Khám phá các giải pháp của chúng tôi trên nhiều lĩnh vực như nông nghiệp và sản xuất ! Hãy tham gia cùng chúng tôi để cùng nhau học hỏi và đổi mới!