Đạt được hiệu quả bán lẻ với AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng một 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.

Trong năm 2024, các nhà bán lẻ đang ưu tiên đầu tư vào các nền tảng dữ liệu và phân tích, cũng như hiện đại hóa điện toán đám mây. Những 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 lĩnh vực bán lẻ.

Sự tập trung này được nhấn mạnh thêm bởi Khảo sát CIO và Lãnh đạo Công nghệ hàng năm năm 2023 của Gartner, cho thấy gần 50% số người được hỏi trong ngành bán lẻ cho biết 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 dựa trên AI, vượt qua mức trung bình 85% của các ngành khác.

Blog này khám phá tác động của AI đối với ngành bán lẻ. Từ trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa đến quản lý hàng tồn kho 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 khám phá những đổi mới và chiến lược đưa ngành bán lẻ vào một tương lai được hỗ trợ bởi AI, nơi những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu và trải nghiệm khách hàng liền mạch định nghĩa lại thành công. 

Ứng dụng AI trong ngành bán lẻ: Mua sắm cá nhân hóa

Các xu hướng AI trong lĩnh vực bán lẻ hiện đang tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa và hợp lý hóa. Điều này bao gồm tận dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng, đưa ra các đề xuất sản phẩm và tạo các chiến dịch tiếp thị phù hợp. Các mô hình computer vision như Ultralytics YOLOv8 đang thay đổi ngành bán lẻ bằng cách sử dụng bản đồ nhiệt (heatmap) cũng như nhận diện đối tượng (object detection), phân vùng (segmentation) 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 các chiến lược sắp xếp sản phẩm.

‍

‍

Ví dụ: nếu một cửa hàng đang sử dụng bản đồ nhiệt (heatmap), dữ liệu thu thập được từ các 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 cho các đề xuất được cá nhân hóa và gợi ý sản phẩm.

Điều này mang lại 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 đề xuất và tăng doanh số trực tiếp.

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về mua sắm liền mạch, các nhà bán lẻ ngày càng áp dụng Chatbot và trợ lý ảo để nâng cao dịch vụ khách hàng. Các công cụ hỗ trợ bởi 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 đổi hàng, các nhà bán lẻ đang giải phóng nhân viên bán hàng để tập trung vào việc hỗ trợ khách hàng và tham gia vào các nhiệm vụ giá trị cao khác.

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

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

AI thể hiện một lực lượng chuyển đổi trong cả quản lý hàng tồn kho và hoạt động chuỗi cung ứng, giúp tăng cường đáng kể hiệu quả và độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Trong lịch sử, các quy trình này dựa vào theo dõi và dự báo thủ công, dễ xảy ra lỗi và kém hiệu quả.

‍

Với việc AI giới thiệu các thuật toán tiên tiến có khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các doanh nghiệp hiện được hưởng lợi từ các 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 các chỉ số kinh tế để tạo ra các 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 thừa hàng và giảm các trường hợp hết hàng, từ đó cải thiện doanh thu hàng tồn kho tổng thể và sự hài lòng của khách hàng.

• Quản lý hàng tồn kho tối ưu. 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 lưu kho. Cách tiếp cận năng động này có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng đáp ứng với những thay đổi của nhu cầu thị trường. 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 lưu kho. Việc kết hợp các mô hình như YOLOv8 để đếm đối tượng (object counting) và theo dõi (tracking) 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.

• Hậu cần hiệu quả và tối ưu hóa tuyến đường. AI có thể nâng cao hoạt động hậu cần bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển dựa trên các yếu tố như điều kiện 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 hoạt động hậu cần chuỗi cung ứng của họ.

• 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. Nhận diện 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 lao động tiềm ẩn. Những rủi ro này có thể dẫn đến thiếu hụt nguồn cung, tăng chi phí hoặc thay đổi quy định. Bằng cách đưa ra các 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 trong 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 phát triển. Khả năng thích ứng này cung cấp 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 ngành bán lẻ

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

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

‍

Hãy cùng xem xét một số lợi ích của AI trong ngành này, cũng như những hạn chế của nó.

Lợi ích  

· Hiệu quả hoạt động thông qua các quy trình được sắp xếp hợp lý và các chiến lược giảm chi phí. AI hỗ trợ các nhóm bán hàng và tiếp thị bằng các chiến dịch nhắm 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 các chiến lược định giá động điều chỉnh theo thời gian thực để tối đa hóa lợi nhuận.

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

Nhược điểm 

· Chi phí đầu tư và triển khai ban đầu cao cho phần cứng, phần mềm và đào tạo, điều này có thể gây khó khăn cho các nhà bán lẻ nhỏ.

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

· Những thách thức trong việc quản lý 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.

· Những lo ngại tiềm ẩn về việc mất việc làm khi tự động hóa thay thế các công việc 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 làm nổi bật tác động chuyển đổi của AI trong ngành bán lẻ:

· EBay. Thị trường trực tuyến này 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 và củng cố lòng tin giữa người mua và người bán. Ngoài ra, AI cung cấp sức mạnh cho các tính năng như tìm kiếm hình ảnh và dịch trang web tự động của eBay. Vào 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 vượt trội.

· IBM’s Watson. 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 hàng hiện tại của khách hàng. Công ty bảo hiểm Standard Life dựa vào IBM analytics để nâng cao khả năng cá nhân hóa cho khách hàng tiết kiệm dài hạn ở Vương quốc Anh. Họ thực hiện điều này bằng cách phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi 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 tức thì. Mẫu robot NAVii của họ, được trang bị camera thu thập dữ liệu, di chuyển qua các lối đi trong cửa hàng để đánh giá tình trạng sẵn có của mặt hàng. Lowe's, một nhà bán lẻ cải thiện nhà cửa, triển khai robot Fellow được gọi là "LoweBots" tại các cửa hàng chọn lọc để hỗ trợ khách hàng và duy trì giám sát hàng tồn kho trực tiếp.

· Alibaba. Gã khổng lồ thương mại điện tử này đã phát triển một sản phẩm viết quảng cáo bằng AI từ năm 2018, sử dụng các mô hình deep learning 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 object detection đến tìm kiếm hình ảnh và kiểm duyệt nội dung.

‍

Đón nhận tương lai của AI trong ngành bán lẻ

Ngành bán lẻ đang trải qua một sự chuyển đổi đáng chú ý được thúc đẩy bởi các công nghệ AI. Với số lượng ngày càng tăng các nhà bán lẻ áp dụng các giải pháp dựa trên AI, có một sự thay đổi rõ ràng theo hướng 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 các hoạt động chuỗi cung ứng đến việc cho phép các chiến lược định giá 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 là rõ ràng: các quy trình được sắp xếp hợp lý, cải thiện sự tương tác của khách hàng và khả năng thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường. Bất chấp những thách thức ban đầu trong quá trình triển khai như chi phí và những lo ngại về bảo mật dữ liệu, việc áp dụng AI hứa hẹn những phần thưởng đáng kể. Các nhà bán lẻ ngày càng tận dụng AI không chỉ để đáp ứng mong đợi hiện tại của người tiêu dùng mà còn để dự đoán các xu hướng và sở thích trong tương lai.

Khi AI tiếp tục phát triển, tác động của nó đối với ngành bán lẻ sẽ ngày càng sâu sắc, mang lại những cơ hội mới cho sự tăng trưởng và đổi mới. Con đường phía trước nằm ở việc tích hợp liền mạch AI vào các cửa hàng bán lẻ và hoạt động bán lẻ để duy trì tính cạnh tranh và thúc đẩy thành công bền vững trong một 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. Tìm hiểu các giải pháp của chúng tôi trong các lĩnh vực như nông nghiệp và sản xuất! Hãy tham gia cùng chúng tôi để học hỏi và đổi mới cùng nhau!