Từ trang trí đến giao hàng: Cách thị giác máy tính cải thiện việc mua sắm ngày lễ

Mùa lễ hội thường thu hút đông đảo người dân đến các cửa hàng bán lẻ để mua quà cho những người thân yêu. Đối với người tiêu dùng, cơn sốt mua sắm phút chót là một phần của truyền thống, nhưng điều này thường có thể gây khó khăn cho các nhà bán lẻ. Một số khó khăn phổ biến trong mùa mua sắm lễ hội bao gồm quản lý hàng tồn kho và lượng khách hàng khổng lồ. Nhờ những tiến bộ gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) và cụ thể hơn là vision AI có thể được ứng dụng để làm giảm bớt áp lực trong mùa lễ hội, cho cả người tiêu dùng lẫn nhà bán lẻ. Trên thực tế, các đổi mới do AI điều khiển như thực tế tăng cường (AR) và robotics đang được nhiều nhà bán lẻ sử dụng rộng rãi để đối phó với cao điểm này.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI và thị giác máy tính đóng góp vào hoạt động mua sắm dịp lễ. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về những ưu điểm và hạn chế của các đổi mới này trong mùa lễ hội. Hãy bắt đầu nào!

Thị giác máy tính có thể giúp ích gì cho các chuyến mua sắm dịp lễ của bạn?#

Computer vision là một nhánh của AI giúp máy móc có thể nhìn nhận và diễn giải thế giới thực. Bằng cách sử dụng các computer vision model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như object detection và tracking, dữ liệu trực quan (hình ảnh và video) có thể được phân tích. Các computer vision task này có thể giúp người tiêu dùng và nhà bán lẻ nâng cao trải nghiệm mua sắm trong mùa lễ hội.

Mọi người mua sắm rất nhiều trong mùa lễ hội so với bất kỳ thời điểm nào khác trong năm. Vào năm 2023, 18% tổng doanh số bán lẻ tại Hoa Kỳ diễn ra trong hai tháng 11 và 12. Với sự bùng nổ nhu cầu trong những tháng này, được thúc đẩy bởi các chương trình khuyến mãi Black Friday và Cyber Monday, việc các doanh nghiệp giải quyết mùa cao điểm một cách chiến lược là điều tối quan trọng để tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận.

Các doanh nghiệp có thể tận dụng computer vision để làm cho việc mua sắm trong dịp lễ trở nên dễ dàng và thú vị hơn cho tất cả mọi người. Bằng cách tự động hóa các tác vụ như quản lý hàng tồn kho, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tối ưu hóa cách bài trí kệ hàng, công nghệ này có thể cải thiện quy trình mua sắm.

Ví dụ, các hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng bản đồ nhiệt (heat map) để phân tích mô hình mua sắm của khách hàng và gợi ý món quà hoàn hảo. Các cửa hàng cũng có thể sử dụng dữ liệu này để đảm bảo các mặt hàng phổ biến dịp lễ luôn còn hàng, từ đó thúc đẩy doanh số và tránh làm khách hàng thất vọng. Những hệ thống này giúp cả người mua và nhà bán lẻ tiết kiệm thời gian trong mùa lễ hội bận rộn.

Ứng dụng của thị giác máy tính trong mua sắm dịp lễ#

Giờ đây, khi đã khám phá tầm quan trọng của thị giác máy tính trong mùa lễ hội, hãy đi sâu vào một số ứng dụng thực tế của công nghệ này trong mua sắm dịp lễ.

Mua sắm dịp lễ với tính năng thử đồ ảo (virtual try-on)#

Mặc dù không phải ai cũng muốn đến cửa hàng trong mùa lễ hội, nhưng nhiều người vẫn muốn tận dụng các đợt giảm giá. Tính năng thử đồ ảo dựa trên thị giác là một giải pháp hoàn hảo cho những khách hàng như vậy. Bằng cách sử dụng thị giác máy tính và thực tế tăng cường, các doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm ảo để khách hàng thử ngay tại nhà bằng điện thoại thông minh của họ.

Đây là cách hoạt động của tính năng này:

• Chụp ảnh hoặc quay video: Camera của điện thoại thông minh có thể chụp ảnh hoặc quay video người dùng để bắt đầu quy trình thử đồ ảo.
• Phân tích đặc điểm: Các thuật toán thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh đã chụp để xác định các chi tiết quan trọng như hình dạng khuôn mặt, tông màu da, số đo cơ thể và các đặc điểm liên quan khác.
• 3D model generation: Sử dụng các chi tiết đã được trích xuất, một 3D model của người dùng được tạo ra để cung cấp cơ sở cá nhân hóa và chân thực cho trải nghiệm thử đồ.
• Chồng ghép sản phẩm (Product superimposition): Các sản phẩm được chọn, chẳng hạn như quần áo hoặc kính mắt, được đặt chồng lên model 3D một cách kỹ thuật số, mang lại cho người dùng bản xem trước thực tế về cách các mặt hàng trông như thế nào trên người họ.
• Tùy chỉnh và trải nghiệm: Người dùng có thể điều chỉnh kích thước, màu sắc hoặc kiểu dáng của sản phẩm trong thời gian thực và thử nghiệm với nhiều tùy chọn khác nhau để tìm ra kiểu dáng hoặc món đồ vừa vặn hoàn hảo.

Công nghệ thử đồ ảo giúp các nhà bán lẻ tăng doanh số, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm tỷ lệ trả hàng bằng cách giúp người mua tự tin hơn với sự lựa chọn của mình. Ví dụ, Puma đã thêm công nghệ thử đồ ảo vào ứng dụng di động của họ, cho phép khách hàng thử các kiểu giày sneaker khác nhau một cách ảo.

Fig 1. Tính năng thử đồ ảo của Puma.

Phát hiện gian lận và trộm cắp bằng thị giác máy tính#

Trong các mùa lễ hội, doanh số không phải là con số duy nhất tăng lên. Trong những năm gần đây, các vụ trộm cắp tại cửa hàng đã tăng 53% trong mùa lễ hội. Các báo cáo như vậy rất đáng lo ngại và cho thấy sự cần thiết của các biện pháp tốt hơn để phòng ngừa.

Computer vision cung cấp một giải pháp hiệu quả để giải quyết tình trạng trộm cắp cửa hàng và quá tải. Các model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ ước lượng tư thế (pose estimation) có thể được sử dụng để phân tích chuyển động của con người theo thời gian thực, phát hiện các hành vi đáng ngờ có thể cho thấy dấu hiệu trộm cắp.

Công nghệ này cũng có thể được sử dụng để giám sát mật độ đám đông và dự đoán các điểm tắc nghẽn, giúp các cửa hàng quản lý luồng di chuyển. Bằng cách hiểu rõ hành vi của khách hàng và các mẫu lưu lượng truy cập, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa sơ đồ cửa hàng, cải thiện luồng khách hàng và đảm bảo khả năng hiển thị sản phẩm tốt hơn. Các tính năng này giúp các nhà bán lẻ xử lý dễ dàng hơn các thách thức như trộm cắp và quản lý đám đông trong mùa mua sắm bận rộn.

Fig 2. Computer vision có thể được sử dụng để phát hiện kẻ trộm cửa hàng.

Ví dụ, chuỗi siêu thị lớn có trụ sở tại Hoa Kỳ, WinCo Foods sử dụng các hệ thống computer vision để phát hiện kẻ trộm cửa hàng. Họ đã chọn computer vision vì các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như theo dõi cảnh quay CCTV, kém hiệu quả và tốn thời gian, đặc biệt là trong mùa lễ hội. Các hệ thống này phân tích các luồng video theo thời gian thực để xác định các hoạt động đáng ngờ. Kết quả là, WinCo Foods đã giảm tỷ lệ trộm cắp xuống hơn 60%.

Sử dụng thị giác máy tính để hỗ trợ trang trí#

Bạn đã bao giờ dành quá nhiều thời gian để trang trí trước Giáng sinh chưa? Tại Hoa Kỳ, mọi người dành trung bình 4 giờ để trang trí cho các ngày lễ, thường phải đi lại nhiều lần để hoàn thiện cách bài trí của mình. Các công cụ AI và computer vision có thể giúp quá trình này trở nên dễ dàng hơn nhiều, giúp người dùng tạo ra các thiết lập ngày lễ tuyệt đẹp mà không gặp rắc rối.

Các công cụ AR dựa trên thị giác máy tính có thể phân tích bố cục căn phòng và gợi ý vị trí tốt nhất cho đồ trang trí. Bằng cách tính đến các yếu tố như cách sắp xếp đồ nội thất, ánh sáng và không gian tường, các công cụ này có thể gợi ý những vị trí lý tưởng cho cây thông Noel, vật dụng trang trí và đồ decor theo mùa khác. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm nhu cầu phải đi lại mua sắm nhiều lần.

Ví dụ, IKEA đã ra mắt một công cụ kỹ thuật số mới hỗ trợ AI - IKEA Kreativ. Công cụ này sử dụng computer vision và thực tế hỗn hợp 3D để giúp khách hàng thiết kế và hình dung không gian sống của họ. Bằng cách tải lên các bức ảnh về phòng của mình, khách hàng có thể nhận được các gợi ý về nội thất và bố cục được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của họ.

Fig 3. Xem một căn phòng qua IKEA’s Kreativ.

Thị giác máy tính và quản lý hàng tồn kho trong mùa lễ hội#

Mùa lễ hội mang đến nhiều sản phẩm mới cho thị trường. Việc quản lý hàng tồn kho của những sản phẩm này trong thời gian này có thể là một nhiệm vụ rất phức tạp, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp lớn và nền tảng thương mại điện tử. Với khối lượng đơn hàng khổng lồ, việc con người xử lý thủ công từng đơn hàng một cách hiệu quả trở nên đầy thách thức.

Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp ngày càng dựa vào các robot dựa trên thị giác. Những robot này sử dụng thị giác máy tính để xác định hình dạng, kích thước và nội dung của các gói hàng. Dựa trên thông tin này, chúng xác định cách tốt nhất để nhặt và đặt gói hàng vào các vị trí được chỉ định. Bằng cách sử dụng các công nghệ tiên tiến như vậy, các doanh nghiệp có thể hợp lý hóa đáng kể quy trình quản lý hàng tồn kho.

Thích ứng nhanh chóng với các xu hướng công nghệ, Amazon đang sử dụng robot tích hợp computer vision trong các cơ sở của mình để quản lý hàng tồn kho. Một trong những robot của họ, Robin, sử dụng computer vision để nhặt và đặt các gói hàng một cách chính xác, minh chứng cho việc AI có thể cách mạng hóa logistics trong mùa lễ hội như thế nào.

Fig 4. Robot quản lý hàng tồn kho của Amazon, Robin, đang nhặt các gói hàng.

Ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng thị giác máy tính cho mua sắm dịp lễ#

Giờ đây, khi đã khám phá các ứng dụng khác nhau của AI và thị giác máy tính trong mùa lễ hội, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ưu điểm của chúng:

• Giảm hoàn trả sản phẩm: Thử đồ ảo và các đề xuất cá nhân hóa giúp khách hàng đưa ra lựa chọn sáng suốt, làm giảm khả năng trả hàng.

• Cải thiện quản lý kệ hàng: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để theo dõi mức tồn kho trên kệ, đảm bảo các mặt hàng phổ biến dịp lễ được bổ sung kịp thời để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

• Các giải pháp có thể mở rộng cho nhu cầu cao điểm: Các công nghệ thị giác máy tính cho phép doanh nghiệp mở rộng quy mô hoạt động một cách hiệu quả, xử lý khối lượng khách hàng lớn mà không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ.

Mặc dù các ứng dụng thị giác máy tính nâng cao trải nghiệm mua sắm, nhưng chúng cũng có những hạn chế và thách thức. Dưới đây là một số điều cần lưu ý:

• Mối quan ngại về quyền riêng tư: Các đề xuất cá nhân hóa, chẳng hạn như những đề xuất dựa trên nhận diện khuôn mặt hoặc thói quen mua sắm, có thể làm dấy lên các vấn đề về quyền riêng tư và đạo đức. Các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là cần thiết để bảo vệ dữ liệu này khỏi quyền truy cập trái phép.

• Chi phí cơ sở hạ tầng: Mặc dù sử dụng các hệ thống thị giác máy tính có thể thúc đẩy doanh số và năng suất, nhưng chi phí cơ sở hạ tầng liên quan đến các hệ thống này là rất cao. Các khoản đầu tư ban đầu cần thiết để xây dựng một hệ thống thị giác máy tính tinh vi có thể không phù hợp với các doanh nghiệp quy mô nhỏ.

• Thuật toán thiên kiến (Biased algorithms): Các hệ thống thị giác máy tính đôi khi có thể hiển thị kết quả không công bằng hoặc không chính xác do các định kiến trong thuật toán. Những định kiến này có thể dẫn đến trải nghiệm tiêu cực cho khách hàng.

Tương lai của mua sắm dịp lễ#

AI và thị giác máy tính đang thay đổi cách chúng ta mua sắm trong mùa lễ hội, giúp mọi việc trở nên dễ dàng hơn cho cả doanh nghiệp và người mua hàng. Từ việc thử quần áo ảo và tìm kiếm quà tặng cá nhân hóa cho đến ngăn chặn trộm cắp và quản lý hàng tồn kho, những công nghệ này có thể cải thiện sự tiện lợi, an toàn và mức độ hài lòng của khách hàng.

Mặc dù có những hạn chế nhất định như chi phí và mối lo ngại về quyền riêng tư, nhưng lợi ích của việc sử dụng AI trong các ngày lễ là rất rõ ràng. Khi các công nghệ AI tiếp tục cải tiến, chúng sẽ tiếp tục biến đổi cách chúng ta ăn mừng và mua sắm trong các dịp lễ.

Bạn tò mò về AI? Hãy xem GitHub repository của chúng tôi và tham gia community của chúng tôi. Trên các trang giải pháp của chúng tôi, bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các đổi mới như AI trong xe tự hành và computer vision trong y tế.