1. Artificial Intelligence (AI) đang được sử dụng trong bán lẻ ngày nay như thế nào?
Như vậy chúng ta đã bước sang năm 2022 và các giải pháp Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) vẫn còn nhiều dư địa để phát triển. Chúng tôi có thể đưa cho bạn một vài ví dụ về việc ứng dụng AI trong thực tế với giá trị kinh doanh đã được chứng minh. Dưới đây là những giá trị mà AI đang thay đổi ngành bán lẻ như thế nào.
2. Top 12 công dụng của AI trong ngành bán lẻ:
2.1. Các cửa hàng không cần thu ngân
Nguồn: internet of business
Việc robot hoá các cửa hàng sẽ giúp giảm bớt dây chuyền, số lượng nhân viên và tiết kiệm đáng kể chi phí hoạt động. Amazon AI đã giới thiệu các cửa hàng thanh toán tự động. Công nghệ Amazon Go và Just Walk Out Shopping sẽ hoạt động khi bạn lấy hàng từ kệ hay trả nó trở lại. Khi bạn bước ra khỏi cửa hàng với sản phẩm, tài khoản Amazon của bạn sẽ tự động thanh toán hoá đơn. Amazon muốn tạo ra ngày càng nhiều cửa hàng sử dụng Artificial Intelligence như Amazon Go nơi chỉ cần 6 đến 20 nhân viên.
2.2. Chatbots hỗ trợ dịch vụ chăm sóc khách hàng
Nguồn: REVE Chat
AI chatbots cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng ở cấp độ cao hơn, cải thiện khả năng tìm kiếm, gửi thông báo về các bộ sưu tập mới và đề xuất các sản phẩm tương tự. Nếu khách hàng mua một chiếc áo hoodie màu đen, chatbot có thể đề xuất một chiếc snapback phù hợp – và hình ảnh bên ngoài hoàn chỉnh. 80% thương hiệu trên toàn thế giới đã đang hoặc sẽ sử dụng AI chatbots trong tương lai gần. Tommy Hilfiger và Burberry đã vận dụng chatbots để giúp khách hàng điều hướng thông qua các bộ sưu tập của họ.
2.3. Hỗ trợ tại cửa hàng
Các nhà bán lẻ cũng đầu tư vào các công nghệ hỗ trợ khách hàng trong quá trình mua sắm và cũng giúp nhân viên tại các cửa hàng. Công nghệ Kroger Edge loại bỏ price tags bằng giấy trong cửa hàng; thay vào đó smart shelf tags hiện đã được sử dụng. Công nghệ này cũng cung cấp video ads, thông tin dinh dưỡng, và khuyến mãi trên màn hình. Lowebot, một robot tự động tại cửa hàng của Lowe’s giúp khách hàng tìm thấy những gì họ cần bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Đồng thời, nó giúp quản lý hàng tồn kho nhờ vào khả năng giám sát theo thời gian thực.
Nguồn: SPD Group
2.4. Điều chỉnh giá
Các ứng dụng AI cho cửa hàng bán lẻ có thể giúp các doanh nghiệp định giá bán cho sản phẩm của họ, hình dung các kết quả có thể xảy ra của nhiều chiến lược giá. Để làm điều này, hệ thống thu thập thông tin về các sản phẩm khác nhau, các hoạt động khuyến mãi, số liệu bán hàng và dữ liệu bổ sung. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể đưa ra những ưu đãi tốt nhất và có được khách hàng mới và kết quả là thúc đẩy doanh số bán hàng. eBay và Kroger đã áp dụng Artificial Intelligence để tối ưu hoá giá cả và luôn linh hoạt với khả năng điều chỉnh giá và khuyến mãi dựa theo thông tin thu được.
Nguồn: Marketing-Insider
2.5. Dự đoán giá
Price forecasting là dự đoán về giá của một sản phẩm dựa trên nhu cầu, xu hướng theo mùa, đặc điểm, ngày ra mắt các mẫu mới của cùng một mặt hàng… Việc thực hiện nó trong ngành du lịch là rất phổ biến; tuy nhiên, nó cũng có thể được sử dụng trong ngành bán lẻ. Hãy tưởng tượng về một ứng dụng hay dịch vụ giúp khách hàng của bạn biết trước giá của một sản phẩm nhất định sẽ thay đổi như thế nào. Với Artificial Intelligence, điều này là có thể và rất dễ thực hiện. Tính năng dự đoán giá có thể giúp bạn xây dựng khách hàng thân thiết. Tuy nhiên, phân tích dự đoán và máy học trong ngành bán lẻ có thể đạt được nhiều điều hơn chỉ là dự đoán về giá.
Nguồn: DLabs
2.6. Quản lý chuỗi cung ứng và hậu cần
Hoạt động kém hiệu quả trong lĩnh vực này dẫn đến cho nhà bán lẻ khắp thế giới thiệt hại số tiền khoảng 1,1 ngàn tỷ USD mỗi năm. Các tình huống hết hay thừa hàng sẽ không còn nữa. AI có thể được dùng trong restocking trong chuỗi cung ứng bán lẻ – tính toán nhu cầu cho một sản phẩm cụ thể bằng cách tính đến lịch sử bán hàng, vị trí, thời tiết, xu hướng, khuyến mãi và các thông số khác. Morrisons đã thực hiện việc dự báo và bổ sung hàng tốt hơn ở 491 cửa hàng với sự giúp đỡ của BlueYonder. Điều này giúp giảm tới 30% khoảng trống trên kệ trong cửa hàng.
Nguồn: SAP
2.7. Machine learning (Máy học) trong bán lẻ: phân loại sản phẩm
LovetheSales.com là ví dụ tuyệt vời của Machine Learning trong ngành bán lẻ – nó sử dụng mô hình học máy để phân loại hơn một triệu món hàng từ nhiều người bán khác nhau. Các hệ thống dựa trên Machine Learning gắn nhãn hàng hoá và sắp xếp chúng theo các danh mục khác nhau cho khách hàng đang tìm kiếm một loại sản phẩm cụ thể. Lalafo sellers có thể tải lên hình ảnh sản phẩm họ muốn bán và phần mềm học máy trong ngành bán lẻ với thị giác máy tính sẽ nhận biết, phân loại và đưa ra một mức giá. Nền tảng này đã xử lý hơn 900 requests trong một giây, cải thiện doanh số bán hàng với nội dung liên quan tận dụng mô hình học máy.
Nguồn: Towards Data Science
2.8. Tìm kiếm trực quan (Visual search)
Các hệ thống Visual Search có Artificial Intelligence cho phép khách hàng tải hình ảnh lên và tìm thấy các sản phẩm tương tự dựa trên màu sắc, hình dạng và hoa văn. Công nghệ nhận dạng hình ảnh của Cortexica hứa hẹn có độ chính xác lên đến 95%. Khách hàng đã duyệt tính năng The Find Similar với 90% phản hồi tích cực. Công nghệ IR của American Eagle sử dụng công nghệ tìm kiếm trực quan – không chỉ giúp khách hàng có được những bộ quần áo giống hoặc tương tự nhau mà còn gợi ý những gì sẽ phù hợp với nó.
Nguồn: Things Solver
2.9. Tìm kiếm bằng giọng nói
Walmart, Tesco, Kohl’s, Costco, và nhiều thương hiệu lớn khác sử dụng công nghệ AI của Google hay Amazon để cung cấp cho khách hàng tính năng tìm kiếm bằng giọng nói nhanh chóng và đơn giản. Giờ đây khách hàng có thể hỏi Alexa về mặt hàng mong muốn và tình trạng giao hàng mà không cần nhập bất cứ điều gì. Trên thực tế, 27% số người trên toàn thế giới sử dụng tính năng tìm kiếm bằng giọng nói trên mobile, và 52% trong số họ thích nó hơn là mobile apps và websites vì sự thuận tiện của nó.
Nguồn: InterNetX
2.10. Phòng thử đồ ảo (Virtual fitting rooms)
Đây là ứng dụng tuyệt vời khác chúng ta cần đề cập. Virtual fitting rooms là cách tuyệt vời để khách hàng tiết kiệm thời gian và tìm được bộ trang phục ưng ý với tất cả các yếu tố được kết hợp hoàn hảo – chỉ trong vài phút! Quầy thử đồ ảo của Me-Ality có thể quét bạn trong 20 giây và đo 200,000 điểm trên cơ thể bạn. Các công ty như Levi’s, Gap, Brooks Brothers, Old Navy, và những công ty khác đã lắp đặt những máy quét này trong cửa hàng của họ và đã tăng doanh số bán hàng lớn.
Nguồn: AR Dev
2.11. Theo dõi sự hài lòng của khách hàng
Artificial Intelligence có khả năng nhận diện tâm trạng của khách hàng trong quá trình mua sắm. Walmart đã giới thiệu hệ thống nhận diện khuôn mặt cho chức năng này. Camera được lắp đặt tại mỗi làn thanh toán và nếu một khách hàng tức giận, đại diện cửa hàng sẽ nói chuyện với họ. Mood tracking ( theo dõi cảm xúc) chắc chắn sẽ giúp xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng.
Nguồn: Bplans
2.12. Dự đoán hành vi người tiêu dùng
Personali và một vài nền tảng Artificial Intelligence khác cho phép chủ doanh nghiệp tận dụng kinh tế học hành vi và xây dựng phương pháp tiếp cận riêng đối với mỗi khách hàng. Personali có nền tảng Intelligent Incentive phân tích tâm lý và cảm xúc của từng khách hàng để tăng lượt mua hàng. Thuật toán xử lý các phản ứng cảm xúc và hành vi của khách hàng trong quá trình trải nghiệm mua sắm trước đó và cố gắng đưa ra các ưu đãi giá tối ưu cho khách hàng cụ thể.
Nguồn: SPD Group
3. AI trong chuỗi cung ứng bán lẻ
Chuỗi cung ứng là lĩnh vực có thể được chuyển đổi rất nhiều nhờ việc triển khai trí tuệ nhân tạo. Luôn có nhu cầu cần thiết cho việc giao hàng nhanh hơn và cải thiện việc quản lý hàng tồn kho. AI có thể cung cấp tầm nhìn rõ ràng về cách hoạt động của một chuỗi cung ứng nhất định, phát hiện sự kém hiệu quả và mở đường cho việc cải thiện tốt hơn.
Có nhiều trường hợp sử dụng có sẵn; hãy cùng nhìn kĩ hơn để hiểu rõ những lợi ích lớn nhất của AI trong chuỗi cung ứng.
3.1. Mạng lưới chuỗi cung ứng
Nguồn: ISCEA
Có thể ước tính chi phí cho cả chuỗi cung ứng bên trong và bên ngoài ở mọi cấp độ với trí tuệ nhân tạo.
Giảm chi phí vận chuyển hàng hoá cho các bên thứ ba và khách hàng.
Việc giao hàng của nhà cung cấp có thể nhanh, chính xác và an toàn hơn.
Cải thiện kế hoạch từ đầu đến cuối cho các nhà cung cấp nguyên liệu thô, các công ty hậu cần, nhà sản xuất và các bên tham gia khác trong chuỗi cung ứng.
Kiểm soát và giảm thiểu rủi ro nhờ hiểu rõ hơn nhiều điều bất định.
Thay đổi hướng hành động khi xảy ra những sự kiện không mong muốn.
3.2. Phân tích và dự đoán
Nguồn: CIO
Các phân tích dự đoán và mô tả có thể được dùng trong các sản phẩm và địa điểm bán lẻ khác nhau.
Thông tin có thể được lấy từ dữ liệu chuỗi cung ứng khổng lồ để hỗ trợ cho quá trình đưa ra quyết định trong ngành bán lẻ
AI có thể được kết nối với các hệ thống khác để cải thiện việc lập kế hoạch cung cầu tiềm năng và điều chỉnh công suất sản xuất.
AI có thể tối ưu hoá các đơn hàng để đáp ứng chính xác nhu cầu.
3.3. Tối ưu hoá lộ trình
Nguồn: Jungleworks
Việc tự động hoá những chiếc xe tải, tàu biển, rô bốt giao hàng… sẽ nâng cao hiệu quả, vận hành các cấp độ cụ thể của chuỗi cung ứng một cách tự động.
AI có thể liên kết với GPS tracking để đưa ra kết luận về các tuyến đường hiện tại và cung cấp những cải tiến.
AI có thể tối ưu được các tuyến đường tốt hơn và lập kế hoạch cho tất cả các hoạt động giao hàng của toàn bộ doanh nghiệp.
Một trong những nhà cung cấp trí tuệ nhân tạo hàng đầu cho biết việc triển khai AI trong quản lý hàng tồn kho đã giúp giảm 32% chi phí cho tất cả hoạt động. Theo Stasista1:
49% số người được hỏi kỳ vọng rằng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp cắt giảm chi phí trong chuỗi cung ứng.
44% số người mong đợi rằng AI sẽ thúc đẩy năng suất.
43% số người cho rằng AI chắc chắn sẽ là yếu tố chính thúc đẩy doanh thu.
40% số người công nhận lợi ích chính của công nghệ là việc sử dụng AI trong việc ra quyết định trong ngành bán lẻ.
Không ngạc nhiên khi mà các nhà bán lẻ chú ý đến những lợi ích, số liệu thống kê và các trường hợp sử dụng đó. MarketsandMarkets dự đoán chi tiêu toàn cầu cho AI trong chuỗi cung ứng ngành bán lẻ sẽ chạm mốc 10 tỷ USD vào năm 2025, tăng hơn 45% mỗi năm.
4. Trí tuệ nhân tạo trong thống kê số liệu ngành bán lẻ
Theo khảo sát ngành bán lẻ của Capgemini tại Hội nghị về AI trong ngành bán lẻ, ứng dụng công nghệ trong ngành bán lẻ đã tiết kiệm cho ngành này tới 340 tỷ USD mỗi năm vào năm 2020. Ước tính 80% số tiền tiết kiệm này đến từ việc cải thiện trong quản lý chuỗi cung ứng và khâu đổi trả hàng nhờ vào AI. Đối với các chức năng hướng tới khách hàng, những người được hỏi tin rằng chatbots và dịch vụ tự thanh toán sẽ giúp ích rất nhiều cho nhà bán lẻ. Thị trường toàn cầu về Retail AI for Business dự kiến tăng lên hơn 5 triệu USD vào năm 2022.
5. Những dự đoán đầu tư AI năm 2021
Nguồn: P&S Intelligence
- Chi tiêu toàn cầu cho AI được kỳ vọng đạt 35.8 tỷ USD cuối năm 2021, tăng 44% so với năm 2018 theo International Data Corporation.
- Ngành bán lẻ dẫn đầu về chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống AI năm 2021 với 5.9 tỷ USD đầu tư vào các nhân viên chăm sóc khách hàng, tư vấn viên mua sắm và các nền tảng giới thiệu sản phẩm tự động.
- Dịch vụ chăm sóc khách hàng tự động là lĩnh vực nhận được số tiền đầu tư lớn nhất năm 2021 với 4.5 tỷ USD.
- Giới thiệu và tự động hóa quy trình bán hàng được đầu tư 2.7 tỷ USD.
- Hệ thống thông minh và ngăn chặn mối đe doạ tự động nhận 2.7 tỷ USD tiền đầu tư. Đây là tin vui cho Credit Card Fraud Detection and Prevention (Phát hiện và Ngăn chặn Gian lận Thẻ tín dụng)
- Hơn 2 tỷ USD đầu tư vào các hệ thống bảo trì, nhận biết và xử lý, ngăn chặn mối đe dọa, phân tích và điều tra gian lận, tự động hóa quy trình, tư vấn viên chương trình và các hệ thống giới thiệu sản phẩm tự động.
Ngành bán lẻ đã nhận thấy được tác động của AI thông qua các giải pháp phần mềm và rô bốt. Năm 2018, 28% các nhà bán lẻ đã triển khai AI hay ML (Machine Learning) theo nhiều cách. Đây là mức tăng trưởng đáng kinh ngạc lên đến 600% so với năm 2016. Mọi thứ đang diễn ra và cuối năm 2021 chúng ta thấy những số liệu thống kê còn ấn tượng hơn nữa.
Các cửa hàng thực phẩm, tạp hoá, bách hoá, giày dép, và quần áo nhìn chúng là những bên hưởng lợi lớn nhờ cuộc cách mạng AI với vô số các trường hợp sử dụng thực tế. Chỉ 26% các giải pháp công nghệ AI/ML trong ngành bán lẻ liên quan trực tiếp đến khách hàng; 74% còn lại liên quan đến nhà bán lẻ. Hiện tại, phần lớn AI được dùng trong các nhiệm vụ vận hành và lặp lại hàng ngày nhưng có thể nói những con số này sẽ thay đổi khi công nghệ phát triển.
Theo một cuộc khảo sát gần đây, 73% khách hàng ủng hộ các thương hiệu sử dụng thông tin của họ để cải thiện trải nghiệm mua sắm cá nhân. Các rô bốt chăm sóc khách hàng được ứng dụng AI đã có khả năng làm điều đó. Rô bốt có thể nhận ra khách hàng mua sắm thường xuyên và nhanh chóng đưa ra các giới thiệu mua sắm được cá nhân hóa, trong khi chatbots cũng làm được điều này trong môi trường trực tuyến.
6. Tác động của trí tuệ nhân tạo trong ngành bán lẻ
Nguồn: Ace Cloud Hosting
Theo khảo sát ngành bán lẻ của Capgemini tại Hội nghị về AI trong ngành bán lẻ, ứng dụng công nghệ trong ngành bán lẻ đã tiết kiệm cho ngành này tới 340 tỷ USD mỗi năm vào năm 2020. Ước tính 80% số tiền tiết kiệm này đến từ việc cải thiện trong quản lý chuỗi cung ứng và khâu đổi trả hàng nhờ vào AI. Đối với các chức năng hướng tới khách hàng, những người được hỏi tin rằng chatbots và dịch vụ tự thanh toán sẽ giúp ích rất nhiều cho nhà bán lẻ. Thị trường toàn cầu về Retail AI for Business dự kiến tăng lên hơn 5 triệu USD vào năm 2022.
7. Kết luận
Các giải pháp dựa trên Artificial Intelligence và Machine Learning (máy học) có thể giúp doanh nghiệp bán lẻ của bạn phát triển. Luôn phù hợp và vượt qua các đối thủ của bạn trên thị trường!
Các quy trình được tự động hoá, có cái nhìn rõ hơn về doanh nghiệp của bạn, và cải thiện sự tương tác với khách hàng sẽ giúp tăng doanh thu. Các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong ngành bán lẻ như chatbots, tìm kiếm trực quan hay bằng giọng nói có thể giúp tăng đáng kể lợi nhuận của bạn.
Kyanon Digital hy vọng những thông tin hữu ích trong bài viết có thể giúp bạn hiểu rõ hơn những giá trị mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho ngành bán lẻ như thế nào.
Nguồn: SPD Group
Dịch và biên tập: Kyanon Digital
