Lĩnh vực bán lẻ đã có sự chuyển đổi kỹ thuật số đáng kể trong vài năm qua. Sự thay đổi này được hỗ trợ bởi sự tích hợp của các hệ thống dự đoán và phân tích dữ liệu tiên tiến nhằm tạo điều kiện cho những cải tiến đáng chú ý về tốc độ, hiệu quả và độ chính xác trên các phân khúc bán lẻ khác nhau. Một trong những động lực chính của sự chuyển đổi này là sự kết hợp giữa Internet vạn vật và Trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ có thể giúp các nhà bán lẻ nâng cao hiệu quả kinh doanh, sự hài lòng của khách hàng và lợi thế cạnh tranh. AI có thể trao quyền cho các nhà bán lẻ phân tích dữ liệu, tối ưu hóa quy trình và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho từng khách hàng. AI trong bán lẻ đã cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, được tận dụng để tối ưu hóa hoạt động bán lẻ và khám phá triển vọng kinh doanh thông minh.

AI trong thị trường bán lẻ

AI toàn cầu trong thị trường bán lẻ được dự đoán sẽ có sự tăng trưởng đáng kể. Theo báo cáo của Grand View Research, AI toàn cầu trong thị trường bán lẻ dự kiến sẽ đạt 40,74 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ CAGR là 23,9% (2022 - 2030).

AI là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà bán lẻ, cho phép họ phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra quyết định phù hợp. Phân tích dự đoán giúp dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chiến lược giá cũng như quản lý hàng tồn kho, cải thiện hiệu quả chi phí tổng thể.

Lợi ích của AI trong bán lẻ

Gia tăng lòng trung thành của khách hàng

Nhờ áp dụng trí tuệ nhân tạo vào bán lẻ, các nhà bán lẻ có thể mang đến cho khách hàng sự hỗ trợ linh hoạt trong nhiều hoàn cảnh khác nhau, từ việc thanh toán nhanh chóng đến việc nhận biết tâm trạng của khách hàng. Nhờ trí tuệ nhân tạo, khách hàng cũng được tận hưởng trải nghiệm mua sắm đa dạng và phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này giúp tăng cường sự gắn kết của khách hàng với thương hiệu.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng 

Để duy trì sự quan tâm từ khách hàng, các nhà bán lẻ cần phân biệt sản phẩm của mình và mang đến cho người tiêu dùng các dịch vụ cùng trải nghiệm thú vị. Bằng cách sử dụng các phân tích dự đoán để có được thêm thông tin sâu rộng về thị trường, các nhà bán lẻ có thể chủ động đổi mới thay vì chỉ đáp ứng với sự thay đổi theo thời gian.

Xúc tiến và bán hàng hiệu quả

AI giúp các nhà bán lẻ nâng cao hiệu quả của chiến lược tiếp thị và hàng hóa, bằng cách phân loại khách hàng, tạo nội dung và lên kế hoạch và triển khai các chiến dịch quảng cáo hướng đến đối tượng. Ví dụ: Walmart đã áp dụng AI để so sánh các sản phẩm của các đối thủ cạnh tranh và trong tương lai gần, họ mong muốn sử dụng robot để kiểm tra các kệ hàng của mình để tối ưu hóa cách bày trí sản phẩm của mình.

Nâng cao hiệu quả hoạt động

AI không chỉ tự động hóa các tác vụ đơn giản, mà còn hỗ trợ và nâng cao các công việc ngày càng phức tạp. AI giúp ngành bán lẻ tối ưu hóa việc sắp xếp nhân sự, theo dõi vận chuyển và lên kế hoạch đường đi giao hàng, cũng như nhiều nhiệm vụ khác.

Khám phá các ứng dụng AI trong bán lẻ

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và hậu cần

Chuỗi cung ứng thông minh, kết nối và hiệu quả là một yếu tố then chốt của nhà máy tương lai. Chuỗi cung ứng có nhiều bên liên quan, từ nhà sản xuất đến khách hàng, tạo ra nhiều cơ hội để tự động hóa quy trình kinh doanh với sự trợ giúp của AI. AI giúp các công ty dự báo và thích ứng với những biến động về nhu cầu, hàng tồn kho, nhà cung cấp, môi trường và khách hàng. Điều này mang lại hiệu quả cao hơn, giao hàng đúng hạn và tăng doanh thu.

Một số cách AI hoạt động trong chuỗi cung ứng và hậu cần trong lĩnh vực bán lẻ: 

• Cải thiện độ chính xác của dự báo nhu cầu
• Giảm chi phí vận hành và tồn kho, đồng thời cung cấp thời gian phản hồi cho khách hàng nhanh hơn.
• Dự báo nhu cầu về sản phẩm mới
• Cải thiện độ chính xác của kế hoạch sản xuất và lập kế hoạch sản xuất của nhà máy bằng cách tính toán các hạn chế khác nhau và sau đó tối ưu hóa chuỗi cung ứng cho từng hạn chế
• Giảm chi phí vận chuyển, cải thiện hiệu suất giao hàng của nhà cung cấp và cuối cùng là giảm thiểu rủi ro về kìm.

Thấu hiểu khách hàng của bạn

AI và ML giúp các nhà bán lẻ hiểu rõ khách hàng của mình. Bằng cách phân tích dữ liệu và đánh giá của khách hàng, doanh nghiệp có thể biết được nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng. Những hiểu biết này cho thấy tầm quan trọng của AI cho các doanh nghiệp và cách bạn có thể thu thập thông tin về khách hàng hiện tại và tiềm năng. Người dùng cũng có thể dùng thông tin này để thiết kế các chiến dịch tiếp thị hướng đến đối tượng, nhằm nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng.

Cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa

Đáp ứng nhu cầu riêng của khách hàng là cách tốt nhất để tăng sự trung thành. Điều này có thể được thực hiện dễ dàng bằng cách kết hợp AI và trải nghiệm khách hàng. Các báo cáo cho thấy khách hàng ưa thích các thương hiệu có tính năng cá nhân hóa. Bằng cách sử dụng dữ liệu bán lẻ, AI và máy học, các thương hiệu có thể theo dõi và phân tích lịch sử mua hàng, hành vi và thẻ khách hàng để cung cấp các dịch vụ tùy biến. Một ví dụ về AI trong bán lẻ là Color IQ của Sephora . Sản phẩm này sử dụng AI để quét màu da và đề xuất các sản phẩm trang điểm phù hợp.

Giảm thiểu các rủi ro hết hàng và giảm giá

AI giúp các nhà bán lẻ biết được mô hình bán hàng và giảm hàng tồn kho. AI cho phép các nhà bán lẻ phân bổ hoặc bổ sung hàng tồn kho một cách hiệu quả, thay vì phải giảm giá theo mùa. Ví dụ: H&M dùng AI để phân tích lợi nhuận và biên lai của cửa hàng, rồi dự trữ hàng tồn kho theo kết quả phân tích. AI giúp các nhà bán lẻ tránh mua quá nhiều sản phẩm không có nhu cầu, gây lãng phí và chi phí vận chuyển cao.

Phân tích MAP

Phân tích MAP là một ứng dụng AI phổ biến cho ngành bán lẻ. Giá quảng cáo tối thiểu (MAP) là giá thấp nhất mà các nhà bán lẻ có thể bán sản phẩm. Nếu bán sản phẩm với giá thấp hơn MAP, các nhà bán lẻ có thể gặp rắc rối. Do đó, việc kiểm tra các nhà bán lẻ có vi phạm MAP hay không là quan trọng. Bằng cách dùng AI, các thương hiệu có thể ngăn chặn vi phạm MAP bằng cách theo dõi và giám sát sản phẩm liên tục.

Cách mạng hóa trải nghiệm của khách hàng tại cửa hàng

Các thương hiệu quần áo có thể dùng công nghệ gương thông minh để cho khách hàng xem bộ quần áo trông ra sao trên người mình. Khách hàng chỉ cần cầm chiếc áo trước ngực. Công nghệ gương là một ứng dụng AI phổ biến trong bán lẻ. Nó có thể được nâng cấp và thân thiện hơn với người dùng bằng cách đưa ra nhiều gợi ý về các món đồ phù hợp với bộ quần áo đã chọn và giá của chúng. AI cũng có thể giúp các nhà bán lẻ thay thế nhân viên bán hàng, giảm hàng đợi bằng cách thanh toán không cần thu ngân và bổ sung hàng hóa bằng cách giám sát hàng tồn kho theo thời gian thực.

Phát hiện sản phẩm chưa scan (Detecting Non-Scans) 

AI có thể giúp các nhà bán lẻ giảm thiệt hại liên quan đến việc quét và thu dọn dữ liệu. Bằng cách dùng AI và thị giác máy tính, các nhà bán lẻ có thể xem xét nguồn cấp dữ liệu video, phát hiện sản phẩm không được quét và cảnh báo nhân viên thanh toán ngay lập tức. Những công nghệ này cũng giúp nhận diện các hành vi gian lận và sai lầm khi thanh toán.

Tìm kiếm sản phẩm thông minh

AI giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm dễ dàng hơn trong ngành bán lẻ. Khách hàng có thể chụp ảnh sản phẩm mà họ thích và dùng ảnh đó để tìm nhà bán lẻ bán sản phẩm đó trên mạng. AI sẽ phân loại và sắp xếp nhiều mặt hàng từ các nhà bán lẻ khác nhau và trả về kết quả cho khách hàng trong vài giây, giúp khách hàng so sánh và lựa chọn sản phẩm một cách đơn giản.

Phân tích và dự báo hành vi khách hàng

AI là công cụ quan trọng cho các nhà bán lẻ. AI giúp các nhà bán lẻ hiểu nhu cầu của khách hàng và đặt khách hàng làm trọng tâm. AI cũng giúp các nhà bán lẻ đưa ra quyết định kinh doanh thông minh về hàng tồn kho dựa trên hành vi của khách hàng. Điều này sẽ tăng hiệu quả, tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho tổ chức. AI cũng giúp các nhà bán lẻ thiết kế các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo hướng đến đối tượng dựa trên địa điểm, xu hướng, giới tính và thói quen mua hàng của khách hàng. Điều này sẽ cải thiện sự trung thành và giữ chân khách hàng bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho họ.

Tối ưu hóa hoạt động của cửa hàng

Bán lẻ đa kênh làm cho công việc tại cửa hàng trở nên rắc rối. Nhân viên cửa hàng phải làm nhiều việc trong nhà kho. Họ không chỉ nhận, dự trữ và quản lý hàng hóa, mà còn cung cấp thông tin sản phẩm, theo dõi khuyến mãi và xử lý bán hàng. AI có thể giúp người quản lý cửa hàng đơn giản hóa công việc bằng cách tự động hóa các hoạt động phụ và dùng robot để kiểm tra chất lượng. Thời gian tiết kiệm được có thể được dùng cho các công việc khác, giúp tiết kiệm thời gian trong kho.