Ngày 23 tháng 2 năm 2024
Khám phá cách AI đang cách mạng hóa việc quản lý hàng tồn kho bán lẻ, nâng cao hiệu quả và tăng sự hài lòng của khách hàng. Tìm hiểu về vai trò của Vision AI trong dự báo, giảm lãng phí và tối ưu hóa mức tồn kho cho một tương lai bán lẻ thông minh hơn.
Giữ cho các kệ hàng luôn đầy ắp các sản phẩm hấp dẫn là rất quan trọng đối với một doanh nghiệp bán lẻ thành công. Hết hàng có thể gây tổn hại đến tài chính, dẫn đến mất doanh thu và người tiêu dùng không hài lòng. Mặt khác, tích trữ quá nhiều hàng hóa gây lãng phí tiền bạc và không gian lưu trữ.
Trí tuệ nhân tạo có thể giúp việc quản lý hàng tồn kho bán lẻ trở nên thông minh hơn. AI có thể hỗ trợ các doanh nghiệp bán lẻ trong việc phân tích lượng lớn dữ liệu, đưa ra dự đoán chính xác và tối ưu hóa hàng tồn kho hiệu quả hơn. Hãy xem AI đơn giản hóa các quy trình này như thế nào.
AI giúp các nhà bán lẻ theo dõi mức tồn kho, dự đoán nhu cầu của khách hàng và duy trì mức tồn kho tối ưu theo thời gian thực. Đây là một tin tốt vì các cửa hàng có thể tiết kiệm tiền, giữ các sản phẩm phổ biến trong kho và tăng doanh số bán hàng.
Ví dụ: các doanh nghiệp có thể sử dụng AI để xác định các sản phẩm bán không chạy. Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, AI có thể nhanh chóng xác định những mặt hàng nào chỉ nằm trên kệ. Các nhà bán lẻ sau đó có thể tạo không gian cho các mặt hàng phổ biến hơn bằng cách loại bỏ những mặt hàng bán chậm này. Điều này tận dụng tối đa không gian trên kệ và đảm bảo rằng người mua sắm tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm thường xuyên hơn, điều này khiến họ hài lòng và khiến họ quay lại.
Các chuyên gia dự đoán thị trường AI toàn cầu trong lĩnh vực bán lẻ sẽ tăng lên hơn 45,74 tỷ đô la Mỹ vào năm 2032, từ mức chỉ khoảng 8,41 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022. Các nhà bán lẻ thúc đẩy sự tăng trưởng này bằng cách tăng cường nhu cầu cải thiện hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của khách hàng. Các giải pháp quản lý hàng tồn kho bán lẻ dựa trên AI có thể giúp các nhà bán lẻ đạt được những mục tiêu này.
AI trong ngành bán lẻ đang định nghĩa lại cách các nhà bán lẻ xử lý hàng tồn kho. Nó không chỉ là tự động hóa các tác vụ; mà còn là sử dụng dữ liệu để cải thiện công tác quản lý hàng tồn kho bán lẻ. Với AI, các nhà bán lẻ có thêm một đối tác làm việc không mệt mỏi để tinh chỉnh các hoạt động quản lý hàng tồn kho, đảm bảo mức tồn kho hiệu quả, giảm thiểu tình trạng hết hàng và tối đa hóa lợi nhuận.
Dưới đây là một số lợi ích nổi bật mà AI mang lại cho việc quản lý hàng tồn kho của các nhà bán lẻ:
Chúng ta đã thảo luận về những làn sóng mà AI đang tạo ra và những lợi ích mà nó mang lại trong việc quản lý hàng tồn kho bán lẻ. Bây giờ, chúng ta hãy xem xét cách các ứng dụng khác nhau đang triển khai AI.
Hiểu rõ cách khách hàng di chuyển trong một cửa hàng bán lẻ là điều cần thiết để quản lý hàng tồn kho hiệu quả. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu về lưu lượng khách hàng để cải thiện hoạt động của cửa hàng và giúp cửa hàng hoạt động tốt hơn.
Họ có thể quyết định lượng hàng tồn kho, số lượng nhân viên cần lên lịch và cách bố trí cửa hàng. Điều này giúp họ phục vụ khách hàng hiệu quả hơn. Một cách mà các nhà bán lẻ đạt được điều này là sử dụng thị giác máy tính để theo dõi và phân tích chuyển động của khách hàng.
Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể triển khai camera trong cửa hàng của họ, sử dụng các thuật toán thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8. Các camera này giám sát các điểm ra vào của khách hàng theo thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về lưu lượng khách hàng.
Bằng cách nghiên cứu dữ liệu, các cửa hàng có thể tìm ra thời điểm bận rộn nhất, các khu vực phổ biến và những địa điểm mà khách hàng ở lại lâu hơn. Được trang bị thông tin này, các nhà bán lẻ có thể đưa ra các quyết định sáng suốt về quản lý hàng tồn kho. Trong thời gian bận rộn, họ đảm bảo rằng các mặt hàng phổ biến luôn có trong kho. Họ cũng ngăn chặn hàng tồn kho dư thừa ở các khu vực ít phổ biến hơn của cửa hàng. Dự báo nhu cầu và phân tích dự đoán
AI đang thay đổi hoàn toàn cách các nhà bán lẻ dự báo nhu cầu của khách hàng. Dự báo bằng máy học sử dụng dữ liệu từ doanh số bán hàng trong quá khứ, xu hướng hiện tại, thời tiết và phương tiện truyền thông xã hội để đưa ra dự đoán. Dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ phân tích này, các nhà bán lẻ có thể dự báo doanh số và thời gian bán sản phẩm chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.
Những gã khổng lồ bán lẻ như Zara đang sử dụng dự báo AI để tinh chỉnh chiến lược của họ. Bằng cách quản lý mọi khía cạnh, từ thiết kế đến vận chuyển, Zara có thể thu thập dữ liệu có giá trị trong suốt quá trình. Sau đó, chúng tôi phân tích dữ liệu này để phát hiện những điểm không hiệu quả, xác định các lĩnh vực thành công và tạo ra các dự báo chính xác.
.jpeg)
Các mô hình ML có thể tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới, giúp các dự đoán phù hợp với sở thích thay đổi của khách hàng. Đây là một lợi ích của việc sử dụng các mô hình ML. Cách tiếp cận dựa trên AI này cho phép Zara đạt được sự cân bằng tinh tế giữa việc có đúng sản phẩm trong tay vào đúng thời điểm.
Bằng cách sử dụng các công nghệ AI, các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa quy trình kho hàng của họ. Ví dụ: Amazon đang sử dụng AI trong các nhà kho của mình để kiểm tra các mặt hàng xem có bị hư hỏng hay không. Họ đặt mục tiêu giảm số lượng hàng hóa bị hư hỏng được gửi đi.
Amazon vận chuyển 8 tỷ gói hàng mỗi năm. Việc giảm các mặt hàng bị hư hỏng, dù chỉ một chút, cũng có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể.
.webp)
Amazon đang sử dụng thị giác máy tính để hỗ trợ việc chọn và đóng gói đơn hàng. Công nhân đặt các mặt hàng vào các thùng di chuyển qua camera.
Ở đây, AI đánh giá xem có bất kỳ mặt hàng nào có dấu hiệu hư hỏng hay không bằng cách so sánh hình ảnh của các mặt hàng không bị hư hỏng và các mặt hàng bị hư hỏng. Công nhân kiểm tra thùng nếu có hư hỏng. Nếu không, đơn hàng sẽ được đóng gói và gửi cho khách hàng.
Amazon ước tính rằng hệ thống AI của họ hiệu quả hơn gấp ba lần trong việc xác định thiệt hại so với công nhân kho hàng là con người. Công nghệ này cải thiện chất lượng lô hàng đi và hợp lý hóa quy trình làm việc, cho phép xử lý đơn hàng nhanh hơn và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Hiểu các xu hướng theo mùa là điều cần thiết để tối ưu hóa mức tồn kho và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Vào các dịp lễ, hệ thống AI phân tích nhiều hơn là chỉ xu hướng mua hàng.
Họ cũng xem xét các xu hướng về mức độ phổ biến của phim và chương trình TV. Cách tiếp cận này giúp dự đoán nhu cầu về đồ chơi và hàng hóa liên quan. Bằng cách đón đầu các xu hướng, các nhà bán lẻ có thể đáp ứng mong đợi của khách hàng và tối đa hóa cơ hội bán hàng.
.jpeg)
Các nhà lãnh đạo ngành bán lẻ như Walmart đang sử dụng các hệ thống dựa trên AI để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng theo mùa. Các công cụ AI của Walmart phân tích dữ liệu bán hàng, tìm kiếm trực tuyến, lượt xem trang và các yếu tố bên ngoài. Họ sử dụng thông tin này để dự đoán nhu cầu và các vấn đề tiềm ẩn. Các yếu tố bên ngoài bao gồm xu hướng kinh tế và nhân khẩu học.
Ngoài ra, các hệ thống AI của Walmart có thể thích ứng với các sự kiện và dị thường không lường trước được. Điều này giúp họ xử lý các tình huống khó khăn như thời tiết xấu hoặc những thay đổi đột ngột trong sở thích của khách hàng. Nó cũng đảm bảo họ có đủ sản phẩm để khách hàng mua.
AI trong quản lý hàng tồn kho bán lẻ hứa hẹn một tương lai đầy tiềm năng với những đổi mới như bổ sung hàng thông minh, định giá động và bảo trì dự đoán. Với tính năng bổ sung hàng thông minh, nhà bán lẻ có thể dễ dàng duy trì mức tồn kho tối ưu cho các mặt hàng có nhu cầu cao.
Các thuật toán AI phân tích dữ liệu bán hàng và mức tồn kho theo thời gian thực. Điều này giúp hàng hóa luôn có sẵn trên kệ và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nó cũng làm giảm tình trạng hết hàng. Các doanh nghiệp không cần phải phụ thuộc vào nhân viên để đặt thêm hàng để bổ sung.
Các thuật toán định giá động giúp các cửa hàng thay đổi giá nhanh chóng dựa trên nhu cầu và sự cạnh tranh, giúp họ điều chỉnh theo những thay đổi của thị trường. Việc tối ưu hóa các chiến lược định giá theo thời gian thực này cho phép các nhà bán lẻ tối đa hóa doanh thu đồng thời giảm thiểu tác động của tình trạng hết hàng.
Hơn nữa, việc tích hợp các cảm biến hỗ trợ AI và phân tích dự đoán cho phép các nhà bán lẻ giải quyết các sự cố tiềm ẩn của thiết bị trước khi chúng làm gián đoạn hoạt động hàng tồn kho. Bằng cách tận dụng các can thiệp bảo trì dự đoán, các nhà bán lẻ có thể giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và đảm bảo dòng hàng tồn kho không bị gián đoạn. Sự tích hợp các công nghệ AI này hứa hẹn sẽ cải thiện các hoạt động quản lý hàng tồn kho bán lẻ, mở đường cho các quy trình bán lẻ nhanh nhẹn, nhạy bén và có lợi hơn.
Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi ngành bán lẻ và khám phá một thế giới khả năng mới cho các doanh nghiệp. Từ việc hợp lý hóa mức tồn kho đến xác định chính xác sở thích của khách hàng, AI cung cấp các giải pháp mà trước đây không thể tưởng tượng được. Chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá những gì AI có thể làm cho việc quản lý hàng tồn kho bán lẻ.
Bạn có thể đảm bảo hoạt động kinh doanh bán lẻ của mình phát triển mạnh mẽ bằng cách đón đầu xu hướng và tích hợp AI vào doanh nghiệp của bạn. AI có thể giúp cải thiện doanh nghiệp của bạn hoặc bắt đầu một doanh nghiệp mới. Nó có sức mạnh thúc đẩy thành công của bạn, cho dù bạn đang tối ưu hóa doanh nghiệp hiện tại hay bắt đầu lại từ đầu.
Hãy cùng Ultralytics vượt qua các ranh giới của AI. Khám phá kho GitHub của chúng tôi để xem các công trình mới nhất của chúng tôi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Từ đổi mới trong sản xuất đến xe tự lái, niềm đam mê đổi mới AI thúc đẩy chúng tôi tiến lên.
.png){kind=link}