Ứng dụng RPA trong công nghệ bán lẻ 2022

10/2022

Ngành bán lẻ đang phục hồi nhanh chóng sau đại dịch. Riêng tại Vương quốc Anh, doanh số bán hàng của ba tháng gần đây cao hơn 3,1% so với cùng kỳ một năm trước đó. Do bối cảnh của người tiêu dùng đã bị thay đổi đáng kể bởi sự bùng phát, các nhà bán lẻ hiện chuyển sang công nghệ để thúc đẩy tăng trưởng bền vững của họ. Thật vậy, các nhà bán lẻ đang hợp tác với các chuyên gia công nghệ để cung cấp cho người mua sắm những trải nghiệm nâng cao và công nghệ tiên tiến . Trên quy mô toàn cầu, các thương vụ bán lẻ công nghệ đạt 40,2 tỷ đô la Mỹ vào năm 2020.

3 xu hướng công nghệ mới nổi có khả năng thiết lập lại cuộc chơi bán lẻ và mở ra một lĩnh vực mới cho lĩnh vực này.

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Lợi ích của RPA trong bán lẻ là gấp đôi. Một mặt, tự động hóa giúp các nhà bán lẻ đạt được tối ưu hóa chi phí và do đó, tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Không thể phủ nhận rằng lĩnh vực bán lẻ đã và đang trải qua một tỷ suất lợi nhuận thu hẹp, ngay cả trong thời kỳ quan trọng của chủ nghĩa tiêu dùng trước đại dịch. Trên thực tế, các thị trường châu Âu đều ghi nhận tỷ suất lợi nhuận trước thuế có xu hướng giảm. Ở Anh, các nhà bán lẻ đã chứng kiến ​​tỷ suất lợi nhuận giảm từ 9,2% năm 2011 xuống chỉ còn 5,5% vào năm 2020. Tương tự, ở Ý, con số của năm 2011 và 2020 lần lượt là 6,5% và 4,7%. Trung bình, các nhà bán lẻ châu Âu được dự báo sẽ hoạt động với tỷ suất lợi nhuận thậm chí còn nhỏ hơn 3,7% vào năm 2025. Do đó, áp dụng RPA là một trong những động thái chiến lược để bảo vệ trước tình hình lợi nhuận.

Xem thêm Ứng dụng RPA trong thời đại công nghệ

Tự động hóa mang lại lợi ích cho cơ cấu chi phí của các nhà bán lẻ bằng cách cải thiện hiệu quả sản xuất trong bối cảnh khối lượng công việc ngày càng tăng, do bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và thời gian dẫn đầu ngắn hơn.

Cụ thể, đối với ngành may mặc, thời gian chờ đợi từ khi thiết kế đến khi đưa sản phẩm lên kệ là 30 - 90 ngày, đối với các nhà bán lẻ thời trang cực nhanh, có thể chỉ từ 1 - 2 tuần. Việc giới thiệu sản phẩm thường xuyên hơn như vậy đòi hỏi phải theo dõi thường xuyên hơn, bao gồm điều chỉnh giá, dự báo nhu cầu và thiết lập tại cửa hàng, chỉ để nêu tên một số. Sự gia tăng lớn về khối lượng công việc này sẽ gây áp lực rất lớn lên sức lao động của con người, những người vốn đã dễ mắc lỗi. Do đó, việc tự động hóa các tác vụ này sẽ cải thiện hiệu quả bằng cách cải thiện cả thời gian hoàn thành nhiệm vụ và tỷ lệ chính xác.

Xem thêm Kiến trúc của Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Superdry, một nhà bán lẻ quần áo có trụ sở tại Vương quốc Anh, cung cấp một nghiên cứu điển hình về việc áp dụng RPA thành công. Bằng cách sử dụng các hệ thống robot thông minh giữa người với người, Superdry đã tự động hóa quá trình chọn, nâng và vận chuyển các bức tường lấy hàng theo mô-đun đến cơ quan điều hành. Với công nghệ pick-to-light (một hệ thống dựa trên ánh sáng để điều hướng người vận hành), họ đã giảm thành công thời gian đi bộ của người vận hành, tăng lên đến 600 lượt nhặt đồ mỗi giờ và tối đa hóa khả năng thiết kế của họ lên 99,9%. Công ty cũng áp dụng các máy khâu và hậu cần tự động để giảm thời gian giao hàng và tăng gấp ba lần công suất sản xuất hàng ngày, từ dưới 100 lên 350 chiếc mỗi giờ.

Tương tự, Tesco, một chuỗi siêu thị toàn cầu, đã cải thiện 25% hiệu quả trên tất cả các doanh nghiệp và thu lợi nhuận lên tới 200 triệu bảng Anh nhờ vào việc áp dụng RPA, nâng và vận chuyển các bức tường gắp mô-đun đến cơ quan điều hành. Với công nghệ pick-to-light (một hệ thống dựa trên ánh sáng để điều hướng người vận hành), họ đã giảm thành công thời gian đi bộ của người vận hành, tăng lên đến 600 lượt nhặt đồ mỗi giờ và tối đa hóa khả năng thiết kế của họ lên 99,9%. Công ty cũng áp dụng các máy khâu và hậu cần tự động để giảm thời gian giao hàng và tăng gấp ba lần công suất sản xuất hàng ngày, từ dưới 100 lên 350 chiếc mỗi giờ.

Mặt khác, tự động hóa tại cửa hàng cho phép các nhà bán lẻ cung cấp trải nghiệm khách hàng nâng cao, dẫn đến doanh thu bán hàng và lòng trung thành với thương hiệu cao hơn. Thật vậy, số hóa dịch vụ khách hàng hiện là điều bắt buộc phải có trong lĩnh vực bán lẻ. Theo Capgemini, gần một nửa số người tiêu dùng sẵn sàng chuyển việc mua hàng trực tuyến của họ đến một nhà bán lẻ có các cửa hàng sử dụng sự đổi mới tự động hóa. Hơn nữa, 66% người tiêu dùng tin rằng trải nghiệm mua sắm của họ có thể được nâng cao nhờ tự động hóa tại cửa hàng.

Hợp tác với các công nghệ khác, RPA có tiềm năng tái tạo trải nghiệm của khách hàng. Một ví dụ là “Kệ thông minh”, một nỗ lực kết hợp của RPA, IoT và Đám mây, gần đây đã nổi lên như một công cụ hỗ trợ quan trọng của bán lẻ kỹ thuật số. Với cảm biến trọng lượng được lắp đặt bên trong hoặc bên dưới, kệ thông minh cho phép theo dõi thời gian thực về mức tồn kho, tình trạng hết hàng và khả năng mất cắp hàng hóa.

Xem thêm Các trường hợp và ứng dụng sử dụng RPA

Theo một nghiên cứu của Phòng thí nghiệm RFID của Đại học Auburn, công nghệ này đã cải thiện đáng kể độ chính xác của việc quản lý hàng tồn kho lên 95% - tăng 30% so với các giải pháp tiền công nghệ. Do đó, điều này cho phép các dịch vụ không bị gián đoạn cho khách hàng và tránh mất doanh thu do hết hàng cho các nhà bán lẻ. Hơn nữa, công nghệ kệ thông minh có thể tương tác với các ứng dụng thông minh được cài đặt trên điện thoại thông minh của khách hàng và cung cấp các màn hình sản phẩm tùy chỉnh dựa trên các giao dịch mua trước đây. Khi khách hàng đi qua lối đi của cửa hàng với danh sách mua sắm của họ được tạo trong ứng dụng, các kệ thông minh thậm chí có thể tương tác với danh sách và hướng họ đến các mặt hàng đang tìm kiếm.

Thực tế mở rộng (XR)

Thực tế mở rộng (XR), một thuật ngữ chung cho tất cả các công nghệ kết hợp môi trường vật lý và ảo, đã cho thấy sự phổ biến ngày càng tăng trong bối cảnh bán lẻ mới. Theo đó, VR và AR trong thị trường bán lẻ dự kiến ​​đạt gần 18 tỷ USD vào năm 2028; với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 24,8% từ năm 2021 đến năm 2028.

Từ quan điểm của người tiêu dùng, XR được coi là một chất tăng cường trải nghiệm khách hàng quan trọng, với 51% số người được khảo sát có kế hoạch sử dụng sự đổi mới này để đánh giá mặt hàng. Theo Early Metrics, 61% người mua tại Hoa Kỳ cho biết AR đã thay đổi nơi họ chọn mua sắm và 40% khách hàng sẵn sàng trả nhiều tiền hơn nếu họ có thể bắt gặp sản phẩm thông qua AR.

XR trong bán lẻ giúp làm mờ ranh giới giữa trải nghiệm mua sắm trực tuyến và ngoại tuyến, cho phép khách hàng "thực hành" các sản phẩm trong môi trường ảo. Ví dụ: công cụ “Virtual Viewer” của BMW cho phép người mua tiềm năng tùy chỉnh, kiểm tra và xem ô tô ở kích thước thực tế, tại bất kỳ vị trí ưa thích nào của họ.

Tương tự như vậy, công cụ di động “View In Your Space” được tạo bởi Lowe, chuỗi cải tiến nhà lớn thứ hai, cho phép khách hàng đặt các mặt hàng giống như thật, có kích thước chính xác từ danh mục mùa xuân của công ty vào không gian ngoài trời của họ. Việc áp dụng này giúp khách hàng vượt qua khó khăn trong việc hình dung sản phẩm trong thực tế và tính nhất quán trong thiết kế - nguyên nhân hàng đầu khiến các dự án cải tạo nhà bị đình trệ và dẫn đến mất doanh thu 70 tỷ đô la Mỹ cho toàn ngành.

Tương tự, các trung tâm mua sắm đang tận dụng XR để tạo lại trải nghiệm mua sắm với các sự kiện tương lai. Aeon Mall, chuỗi trung tâm mua sắm của Nhật Bản, đã hợp tác với công ty sáng tạo - NAKED để tổ chức chương trình NAKED Flower nổi tiếng tại trung tâm mua sắm của họ. Được kích hoạt bằng mã QR trên ứng dụng AEON mall, sự kiện này cho phép khách hàng xem một buổi trình diễn hoa được cá nhân hóa với khả năng được trải nghiệm bằng cả năm giác quan.

Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trong lĩnh vực bán lẻ, AI đã nhanh chóng trở nên phổ biến và được sử dụng rộng rãi để cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa, hiệu quả hơn và tương tác với khách hàng mượt mà hơn. AI trong thị trường bán lẻ dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 34,4% và đạt 19,9 tỷ đô la Mỹ vào năm 2027. Và McKinsey ước tính giá trị hàng năm tiềm năng đóng góp của AI cho ngành bán lẻ đạt 400 - 800 tỷ USD trên toàn cầu.

Hơn nữa, với doanh số bán lẻ trực tuyến ngày càng tăng và sự tập trung ngày càng tăng vào việc nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng, các nhà bán lẻ đang thể hiện sự quan tâm đến AI. Thật vậy, Một cuộc khảo sát được thực hiện bởi Nhóm quản lý nghiên cứu chỉ ra rằng 83% giám đốc điều hành bán lẻ có "kế hoạch quan trọng" để tận dụng công nghệ trong hai năm tới.

Xem thêm Xu hướng và ứng dụng của AI trong thực tế và tương lai

AI trong bán lẻ là chìa khóa để tạo ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp thông qua dữ liệu, giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng, cải thiện doanh thu bán hàng và hoạt động nhanh nhẹn. Khi người tiêu dùng ngày càng đặt kỳ vọng cao hơn vào các nhà bán lẻ để có được những hiểu biết sâu sắc hơn (66% số người được hỏi muốn các thương hiệu hiểu nhu cầu cá nhân của họ), các nhà bán lẻ có thể cung cấp dịch vụ cá nhân hóa sẽ là những người dẫn đầu.

Với AI, các nhà bán lẻ xây dựng hồ sơ độc đáo của khách hàng và điều chỉnh riêng các sản phẩm, quảng cáo và dịch vụ của họ cho phù hợp với các hồ sơ người tiêu dùng khác nhau. Ví dụ, Lotte Mart, một đại siêu thị của Hàn Quốc, sử dụng dịch vụ Amazon Personalize để đưa ra các đề xuất phù hợp cho khách hàng thường xuyên của mình và đạt được tỷ lệ phản hồi đối với các sản phẩm được đề xuất cao hơn 5 lần so với các giải pháp trước đó.

Mặt khác, AI trong chuỗi cung ứng bán lẻ có thể được sử dụng để tái tồn kho. Bằng cách kết hợp kiểm tra các yếu tố khác nhau, bao gồm lịch sử bán hàng, địa điểm, thời tiết và xu hướng, các thuật toán AI có thể giúp dự báo nhu cầu, giảm thiểu hàng tồn kho và tránh các trường hợp hết hàng.

Walmart là công ty tiên phong trong việc thử nghiệm các ứng dụng AI như vậy. Công ty đã thành lập Phòng thí nghiệm bán lẻ thông minh bao gồm hàng trăm cảm biến và máy ảnh kết hợp với phân tích thời gian thực cho phép xác định các sản phẩm hết hàng và thông báo ngay lập tức cho các quản lý cửa hàng thông qua ứng dụng nội bộ. Công nghệ mới của nó, Personal Shopper, được hỗ trợ bởi AI học sâu, có khả năng phân tích hàng trăm biến số như quy mô, loại hình, thương hiệu, tổng hợp dữ liệu người mua hàng, sở thích của từng khách hàng, và khoảng không quảng cáo hiện tại để xác định các mặt hàng tốt nhất tiếp theo cho khách hàng nếu lựa chọn ưu tiên của họ đã hết hàng. Công nghệ mới này đã nâng tỷ lệ chấp nhận thay thế của khách hàng lên con số khổng lồ 95%.

Triển vọng năm 2022

Đại dịch chắc chắn đã thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực bán lẻ. Thị trường chuyển đổi kỹ thuật số toàn cầu trong lĩnh vực bán lẻ dự kiến ​​sẽ đạt 390 tỷ đô la Mỹ vào năm 2026 [20]. Khi bối cảnh bán lẻ đã bước vào một bình thường mới, hai thực thể đã tách biệt trước đây là bán lẻ trực tuyến và tại cửa hàng sẽ tiếp tục hợp nhất. Và áp dụng chuyển đổi kỹ thuật số là ưu tiên chiến lược tiếp theo để đảm bảo lợi thế cạnh tranh và duy trì phát triển bền vững.