Top 10 xu hướng ứng dụng AI cho ngành bán lẻ trong tương lai

Theo Global AI Adoption Index, năm 2022, tỷ lệ ứng dụng AI trên toàn cầu là 35%, cao hơn 4 điểm so với năm trước. Khoảng một nửa số tổ chức tham gia khảo sát, nghiên cứu hàng năm này của IBM đang nhìn thấy tiềm năng của việc ứng dụng AI để tự động hóa nhiều bước trong quy trình kinh doanh của họ. Chúng bao gồm hiệu quả về chi phí (54%), cải thiện hiệu suất hoạt động của hạ tầng công nghệ thông tin (53%) cũng như tăng cường trải nghiệm khách hàng (48%). Nhiều công ty áp dụng AI vào các chiến lược dài hạn của họ. Trong khi đó chỉ có khoảng một phần năm công ty không hoặc chưa có kế hoạch triển khai AI bởi họ đang gặp nhiều rào cản để sử dụng công nghệ mới này. Chẳng hạn như đội ngũ nhân sự thiếu kỹ năng, kiến thức chuyên môn về trí tuệ nhân tạo, giá cao, các dự án phức tạp không thể được tích hợp dễ dàng, v.v. Nhưng nhìn chung, AI đang trở thành mối quan tâm lớn ở nhiều quốc gia trên thế giới trong những năm gần đây.

Top 10 xu hướng ứng dụng AI trong ngành bán lẻ

1. Cửa hàng tự phục vụ, tự thanh toán (Unmanned store)

Unmanned store là mô hình kinh doanh bán lẻ không có nhân viên hỗ trợ trong quá trình mua sắm cũng như không có nhân viên thu ngân trong cửa hàng. Các giao dịch mua bán, thanh toán được xử lý bằng trí tuệ nhân tạo.

Kể từ năm 2020, số lượng cửa hàng kinh doanh mô hình trên đã tăng theo cấp số nhân trên toàn cầu do tác động của xu hướng omnichannel và đại dịch CoVID-19. Thật vậy, nhiều “gã khổng lồ” ngành bán lẻ đã mô hình này chẳng hạn như F5 Future Store, Amazon Go, Moby Mart, Bingobox, Tmall,... Về cơ bản, đối với mô hình kinh doanh này có 2 loại. 

Thứ nhất đó là cửa hàng hoàn toàn tự động. Đối với mô hình này mọi hoạt động từ dọn dẹp, dự trữ, bổ sung hàng hóa,... đều được thực hiện bởi robot. Mô hình thứ hai là mô hình bán tự động được phần lớn các doanh nghiệp bán lẻ ứng dụng ở hiện tại. Với mô hình này, gần như tất cả các hoạt động được thực hiện bởi robot và con người chỉ chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ quan trọng.

2. AI chatbot sẽ trở thành nhân viên hỗ trợ khách hàng

Theo National Retail Federation (2018), 54% khách hàng trực tuyến cho biết họ chọn sử dụng sản phẩm/dịch vụ của một thương hiệu dựa trên những lý do chính sau: 

- Khả năng tìm kiếm sản phẩm dễ dàng, nhanh chóng (58%)

- Dịch vụ khách hàng tốt (44%)

- Thanh toán tiện lợi ( 42%)

Và tất cả các yếu tố kể trên có thể được cải thiện tốt với sự trợ giúp của các chatbot do AI cung cấp. Chatbot là sự kết hợp công nghệ phân tích big data và trí tuệ nhân tạo. Do đó, nó có thể nhanh chóng tìm kiếm nhu cầu và thấu hiểu insight khách hàng, đề xuất sản phẩm, nghiên cứu các sản phẩm bằng cách lưu trữ một lượng lớn dữ liệu từ các giao dịch cũ cũng như hỗ trợ bộ phận bán hàng với các đơn đặt hàng trước.

Ví dụ H&M - công ty bán lẻ quần áo quốc gia của Thụy Điển - đã triển khai bot đầu tiên trên Kik để tương tác với khách hàng bằng cách gợi ý những mẫu quần áo mới ra mắt, game hóa trải nghiệm người dùng cũng như xây dựng hồ sơ khách hàng dựa trên sở thích cá nhân. Từ đó, H&M đã thành công chuyển hướng khách hàng đến website thương mại điện tử của họ để mua sắm. Và trên website của mình, thương hiệu quần áo này đã sử dụng trợ lý ảo để giúp khách hàng theo dõi đơn đặt hàng, kiểm tra số lượng sản phẩm còn lại, thanh toán,... 

3. AI hỗ trợ dự báo và quản lý kho

Các hệ thống dự báo nhu cầu kết hợp AI đã thu hút sự chú ý của nhiều công ty trong những năm gần đây. Nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và phân tích nó một cách trơn tru với độ chính xác cao thông qua các thuật toán máy học (ML). Theo McKinsey Digital, một hệ thống dự báo nhu cầu AI có thể giảm tới 50% lỗi gặp phải trong hệ thống chuỗi spline cũng như giảm 65% doanh thu bị thiếu hụt do tình trạng hàng hóa tạm thời hết. Bằng cách phân tích các yếu tố như đặc điểm hành vi khách hàng, AI có thể nắm bắt nhu cầu cho từng mặt hàng, tối ưu hóa việc nhập hàng và quản lý hàng tồn kho đồng thời lên kế hoạch cho các chiến dịch giảm giá để bán hàng.

Một ví dụ khác đến từ H&M. Cụ thể, thương hiệu này sử dụng AI để phân tích biên lai tại mỗi cửa hàng, qua đó, họ có thể đánh giá, quản lý việc mua sắm tại mỗi chi nhánh. Thuật toán AI giúp cửa hàng H&M biết mặt hàng nào cần quảng cáo hay dự trữ nhiều hơn ở một số địa điểm nhất định để phục nhu cầu khách hàng và tối đa doanh thu.

>> Tìm hiểu ngay khoá học giám đốc chuỗi bán lẻ chuyên nghiệp

4. Xây dựng hệ thống không tiếp xúc (Contactless system)

Đại dịch Covid-19 đã khiến nhiều thương hiệu bán lẻ bắt đầu quan tâm và điều chỉnh mô hình kinh doanh của mình sang xây dựng hệ thống không có sự tiếp xúc nào giữa người với với người. Và chắc chắn trong tương lai, xu hướng này sẽ phát triển dù sớm hay muộn. 

Thực vậy, nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng các thiết bị thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo để triển khai mô hình này. Amazon Go chính là ví dụ điển hình nhất. Mô hình mang tính cách mạng này của Amazon cho phép khách hàng bước vào cửa hàng cửa họ, lấy mọi thứ mình cần và trở về nhà mà không cần thông qua các giao dịch từ quầy thu ngân. Bởi các cảm biến và camera lắp đặt trong cửa hàng giúp Amazon theo dõi tất cả hàng hóa người tiêu dùng lấy đi và tự động tính phí vào tài khoản của họ thông qua ứng dụng Amazon Go. Nhờ sự hỗ trợ của AI mà trải nghiệm mua sắm được diễn ra nhanh chóng, liền mạch và khách hàng không cần phải tốn nhiều thời gian xếp hàng thành toán. 

5. Hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị

Các doanh nghiệp bán lẻ tận dụng thuật toán AI để triển khai các chiến dịch marketing đánh trúng tệp khách hàng mục tiêu hiệu quả. Bởi tỷ lệ chuyển đổi có thể tăng vọt nhờ thực hiện các quảng cáo cụ thể dựa trên khu vực, sở thích và thói quen mua sắm của khách hàng. Cụ thể, các doanh nghiệp có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi từ 2 đến 3%. Nhờ chiến lược này, doanh nghiệp còn cải thiện mức độ trung thành và giữ chân khách hàng lâu hơn. Nếu ứng dụng tốt AI cho các chiến lược kinh doanh lâu dài, doanh nghiệp có thể hưởng lợi rất lớn bởi thực tế 80% lợi nhuận trong tương lai đến từ 20% khách hàng hiện tại.

6. Tối ưu hóa chi phí

Sử dụng các thuật toán máy học (Machine learning) và big data, các công nghệ tự động hóa AI có thể giúp doanh nghiệp tận dụng hiệu quả các chiến lược giá. Bằng cách theo dõi phản ứng của khách hàng với các điểm giá khác nhau của sản phẩm, phân tích phạm vi giá của đối thủ cạnh tranh cũng như triển khai các chiến dịch giảm giá tốt hơn. 

Ví dụ, một siêu thị có hệ thống chi nhánh và cửa hàng trải khắp các khu vực thành thị và cả nông thôn. Nhìn chung, các chi nhánh ở nông thôn có nhiều khả năng gặp khó khăn trong việc thu hút đội ngũ nhân viên chất lượng cao, có kinh nghiệm để xử lý, phân tích dữ liệu và hiểu rõ các mô hình hành vi của khách hàng. Và các công cụ AI chính là giải pháp cho tình huống trên. Bởi nó có thể hỗ trợ các chiến lược định giá, đồng bộ hóa thông tin giữa trụ sở chính và các chi nhánh ở bất cứ nơi nào trên đất nước hoặc thậm chí là bất cứ nơi nào trên thế giới. 

7. Tăng trải nghiệm & dịch vụ khách hàng

Trợ lý ảo được coi là một công cụ hữu ích giúp mọi doanh nghiệp gia tăng trải nghiệm khách hàng. Bởi công nghệ này giúp các công ty nghiên cứu, thăm dò nhu cầu cũng như gợi ý sản phẩm phù hợp cho khách hàng một cách hiệu quả.

Thật vậy, theo một cuộc khảo sát, 53% người tiêu dùng tiết lộ rằng: Khi được giúp đỡ, nhận tư vấn từ các trợ lý ảo trong quá trình tìm kiếm sản phẩm tại cửa hàng thì họ sẽ nhanh chóng đưa ra quyết định mua sắm theo đề xuất của trợ lý ảo. Những người tham gia cũng thừa nhận rằng các sản phẩm được đề xuất bởi các trợ lý ảo đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ. 

Để hình dung rõ hơn, bạn có thể tham khảo ví dụ về Lowe. Đây là một ví dụ điển hình để mô tả cách robot hay trí tuệ nhân tạo cải thiện dịch vụ và tăng trải nghiệm khách hàng tại cửa hàng vật lý. Năm 2016, Lowe’s cho ra mắt LoweBot - một trợ lý cửa hàng ảo - nhằm giúp khách hàng xác định sản phẩm họ đang tìm kiếm cũng như cung cấp các thông tin sản phẩm khác.

>> Tìm hiểu ngay khoá học kỹ năng bán hàng hiệu quả

8. Phát triển phòng thử đồ ảo 

Trong những năm trở lại đây, nhiều doanh nghiệp bán lẻ thời trang đã phát triển các căn phòng thử đồ ảo để đáp ứng nhu cầu cũng như tăng trải nghiệm khách hàng. Đây là kết quả của sự kết hợp thành công AI (Trí tuệ nhân tạo), VR (thực tế ảo), AR (thực tế tăng cường). Và xu hướng này hiện đang trở thành “cơn sốt” trên thế giới.Theo báo cáo, việc ứng dụng “phòng thử đồ ảo” được dự đoán ​​sẽ tăng từ 2,97 tỷ đô la vào năm 2021 lên 8,5 tỷ đô la vào năm 2028.

Thực tế, ý tưởng này đã được hiện thực hóa từ năm 2011, khi một công ty của Nga đã phát minh thiết bị “phòng thay đồ ảo” đặt tại một chi nhánh thuộc chuỗi cửa hàng Top Shop ở Moscow. Cụ thể, nó có khả năng phân tích, xử lý và trình chiếu hình ảnh 3D về các trang phục được người tiêu dùng lựa chọn lên người của họ khi đứng trước một màn hình lớn. Nhờ công nghệ mới này, các tín đồ thời trang có thể thay đổi nhiều bộ trang phục mà không mất nhiều thời gian cũng như công sức thay đồ. Bởi việc duy nhất khách hàng cần phải làm đơn giản là dùng bàn tay điều khiển các nút ảo trên màn hình để chuyển đổi các bộ quần áo. Qua đó giúp các doanh nghiệp đổi mới và nâng cao dịch vụ cũng như trải nghiệm cho khách hàng.

Nhận ra được lợi ích và tiềm năng phát triển “phòng thử đồ ảo”, năm 2022, sau khi mua lại startup phòng thử đồ ảo Zeekit, Walmart đã ra mắt tính năng "Choose My Model" (tạm dịch: “Chọn người mẫu cho tôi”). Tính năng mới này cho phép người dùng của họ lựa chọn 1 trong 50 người mẫu với vóc dáng, số đo khác nhau để hình dung các mẫu quần áo định chọn mua sẽ trông như thế nào cơ thể của họ. Không dừng lại ở đó, trong những giai đoạn tiếp theo, tập đoàn bán lẻ khổng lồ này cho ra mắt tính năng "Be Your Own Model" (tạm dịch: “Hãy là người mẫu của riêng bạn”). Với tính năng bổ sung này, khách hàng có thể thử hơn 270.000 mẫu quần áo trên cơ thể của chính họ.

9. Quản lý chuỗi cung ứng 

Đối với các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng, AI có thể dự đoán số lượng hoặc các mặt hàng được ưa chuộng tại một cửa hàng cụ thể. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo còn hỗ trợ doanh nghiệp quản lý các đơn đặt hàng từ nhiều nhà cung cấp khác nhau hay theo dõi quá trình vận đơn, v.v. 

Nhờ việc ứng dụng công nghệ tự động hóa, các quản lý cửa hàng còn giảm thiểu nguy cơ đối mặt với nhiều rủi ro cũng như có những chuẩn bị và chiến lược để đối phó. Chẳng hạn nó giúp nhân viên kiểm soát và dự đoán trước một số hàng hóa có thể “cháy hàng” trong thời gian người tiêu dùng có nhu cầu cao…

Trợ lý cửa hàng ảo LoweBot cũng là ví dụ rõ ràng nhất cho xu hướng này. Bởi ngoài việc hỗ trợ tìm kiếm sản phẩm cho khách hàng, nó còn có khả năng thực hiện các hoạt động theo dõi hàng tồn kho… 

10. Nâng cấp hệ thống đề xuất

Bộ phận nghiên cứu và phát triển của các doanh nghiệp bán lẻ có thể thiết kế sản phẩm mới nhanh nhanh chóng hơn nhờ vào gợi ý của AI. Bởi công nghệ này có khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như các thiết kế sản phẩm hiện tại, ý kiến, phản hồi của khách hàng hay từ các nguồn dữ liệu mở từ Internet, v.v. Sau đó, nó sẽ xem xét, đối chiếu dữ liệu với tầm nhìn và mục tiêu của công ty. Cuối cùng, AI sẽ đề xuất một thiết kế phù hợp với chiến lược bán hàng của doanh nghiệp. 
Không chỉ vậy, hệ thống đề xuất có thể được cài đặt trên các trang web thương mại điện tử. Nhờ vậy, khách hàng chỉ cần sử dụng một vài từ khóa mô tả sản phẩm họ đang tìm kiếm. Tiếp theo AI sẽ phân tích tất cả dữ liệu cá nhân trong tài khoản (tuổi, giới tính, lịch sử tìm kiếm, giao dịch cũ, v.v.) trong khi đưa ra các đề xuất dựa trên các từ khoá được cung cấp. Dựa vào lựa chọn khách hàng đưa ra đối với các kết quả đề xuất sẽ giúp AI tìm hiểu sâu hơn về hành vi mua sắm của họ. Cuối cùng, dựa vào các kết quả phân tích mà AI trả về, công ty có thể hiểu được nhu cầu và mong muốn của khách hàng trên các cửa hàng thương mại điện tử để từ đó có những chiến lược kinh doanh phù hợp, hiệu quả.

Theo: Ori Marketing Agency