Menu Phụ

Giải mã AI (Trí tuệ Nhân tạo) Ngành Bán lẻ: Các Trường hợp Ứng dụng Thực tế và Triển khai

Tác giảPosted at

Mời các bạn đón đọc trong bài viết này 

  • 5 trường hợp ứng dụng cụ thể của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành bán lẻ, từ nghiên cứu thị trường đến quản lý hàng tồn kho.
  • Các lời khuyên cho việc triển khai và nhân rộng thành công AI cho ngành. 

Bài viết được tổng hợp biên dịch từ trang của Zuhlke xuất bản ngày 24/01/2024. 

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI, viết tắt của Artificial Intelligence) đã trở nên hơn cả một từ mới; nó là một ưu tiên chiến lược mà các nhà bán lẻ đang tích cực khám phá. Trên thực tế, thị trường AI trong bán lẻ dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể mỗi năm, đạt 31,18 tỷ đô la vào năm 2028. 

Khi các nhà bán lẻ ngày càng thừa nhận lợi ích của AI - từ giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình đến việc thu thập thông tin sâu sắc hơn về hành vi của khách hàng - sự phấn khích cho việc triển khai AI đang tăng tốc. 

Mặc dù tiềm năng của AI rất lớn, nhưng các nhà bán lẻ vẫn bối rối về cách sử dụng thực tế của AI. Cho dù tất cả đều đồng ý rằng công nghệ này có thể mang lại sự đột phá về mặt lý thuyết, nhưng con đường để đưa AI vào hoạt động bán lẻ một cách hiệu quả không phải lúc nào cũng rõ ràng. 

Trong bài viết ngày hôm nay, chúng ta sẽ giải mã những phức tạp xung quanh AI trong bán lẻ và chia sẻ một số trường hợp sử dụng thực tế mà bạn có thể bắt đầu nhanh chóng.

5 trường hợp sử dụng chính của trí tuệ nhân tạo trong bán lẻ

5 trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) ngành bán lẻ. Nguồn: Zuhlke. Dịch bởi: Chuyendoi.so

Trong lĩnh vực bán lẻ, AI có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi khi được sử dụng hiệu quả và cho những trường hợp sử dụng đúng đắn. Nó có thể giúp tái định hình các cách tiếp cận truyền thống và chuyển đổi các khía cạnh hoạt động vận hành khác nhau bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến, phân tích dữ liệu và công nghệ học máy để nâng cao ra quyết định, tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại và cải thiện trải nghiệm khách hàng. 

Mặc dù có nhiều trường hợp sử dụng phổ biến của AI trong bán lẻ, nhưng nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp vẫn cảm thấy triển khai AI là một thử thách đáng sợ. Thách thức nằm ở việc xác định những điểm khởi đầu thực tế mà tại đó lợi ích của AI sẽ được chứng minh mà không đòi hỏi phải đầu tư lớn ban đầu.

Hãy cùng xem xét 5 trường hợp sử dụng AI hàng đầu được xác định là lý tưởng nhất để các nhà bán lẻ bắt đầu. 

1. Nghiên cứu thị trường

Duy trì sự hiểu biết về hành vi khách hàng, cơ hội thị trường và nhu cầu người dùng luôn thay đổi có thể là một thách thức lớn đối với các nhà bán lẻ. Phân tích thị trường truyền thống thường đòi hỏi đầu tư nhiều thời gian và nguồn lực, khiến việc đáp ứng nhanh nhạy với xu hướng tiêu dùng liên tục thay đổi trở nên khó khăn. Đây chính là nơi AI có thể đóng vai trò, đẩy nhanh và đơn giản hóa quá trình nghiên cứu thị trường. 

Trí tuệ nhân tạo sinh (Generative AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã trở nên phổ biến hơn nhiều trong năm qua và không phải là điều ngẫu nhiên. Chúng giúp tăng hiệu quả và khả năng tự động hóa để nâng cao sáng tạo, giao tiếp và hỗ trợ ra quyết định. 

Trong bối cảnh nghiên cứu thị trường, các LLM tinh vi có thể xử lý và phân tích khối lượng lớn văn bản nguồn từ internet hoặc các ghi chú nghiên cứu. Do đó, giúp đẩy nhanh việc trích xuất thông tin, phân loại chúng theo chủ đề và đối tượng khách hàng một cách có hệ thống trong khi phân biệt điểm mạnh và điểm yếu cạnh tranh của sản phẩm của bạn. 

Vượt ra ngoài phân tích đơn thuần, AI có thể đi xa hơn một bước và tạo ra những thông tin hữu ích có thể áp dụng ngay lập tức dựa trên đánh giá của nó, cung cấp cho các nhà bán lẻ thông tin có thể áp dụng ngay để ra quyết định chiến lược.

2. Tự động tạo nội dung sản phẩm

Một trường hợp sử dụng AI khác tác động và cực kỳ phổ biến cũng dựa vào LLMs liên quan đến việc tạo nội dung. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng LLM để tạo ra mô tả sản phẩm được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng đối tượng khách hàng mục tiêu, mang lại hiệu quả cao hơn từ các chiến dịch tiếp thị.

Tương tự, LLM có thể tạo ra nội dung mục tiêu cho bản tin, mạng xã hội và quảng cáo, cho phép đội ngũ của bạn tập trung ít hơn vào các tác vụ lặp đi lặp lại và thay vào đó ưu tiên các hoạt động tạo giá trị cao hơn. 

3. Phân tích khách hàng

Thường xuyên, phản hồi của khách hàng bị phân tán trên các kênh khác nhau và không có nguồn dữ liệu tập trung thực sự chỉ ra sản phẩm được đón nhận như thế nào trên thị trường. Điều này dẫn đến sự hiểu biết đứt gãy về ý kiến của khách hàng. 

Một lần nữa, AI có thể ra tay giải cứu. Với AI, bạn có thể truy cập tập trung vào thông tin về khách hàng cụ thể cho sản phẩm trên một nền tảng duy nhất, có được cái nhìn toàn cảnh 360 độ về nhu cầu, hành vi và tâm lý của khách hàng. 

Với sự trợ giúp của AI và các thuật toán học máy, dữ liệu có thể tự động được trích xuất từ nhiều nguồn như các trang web đánh giá, các mạng xã hội, hệ thống CRM và các nền tảng khác, cho phép truy cập thông tin về hành vi khách hàng mới nhất theo thời gian thực. 

4. Quản lý hàng tồn kho 

Trí tuệ nhân tạo cũng đang chứng minh giá trị to lớn trong quản lý hàng tồn kho bán lẻ. Nhờ khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, các thuật toán AI có thể nhanh chóng xem xét dữ liệu bán hàng lịch sử, thông tin về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và các sự kiện bên ngoài để dự đoán chính xác nhu cầu trong tương lai. Kết quả là bạn có thể giảm đáng kể tình trạng tồn kho quá mức và thiếu hàng, giúp giảm chi phí và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Một lĩnh vực khác của quản lý hàng tồn kho mà AI có thể nâng cao là phân khúc sản phẩm. Các nhà bán lẻ thường xuyên giao dịch với hàng hóa dễ hư hỏng có thể hưởng lợi từ việc phân loại sản phẩm dựa trên nhu cầu, thời hạn sử dụng và khả năng sinh lời. Bằng cách sử dụng phân loại này được hỗ trợ bởi AI, bạn có thể quản lý hiệu quả hơn các sản phẩm có thời hạn ngắn, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và tiết kiệm thời gian.

5. Chuỗi cung ứng

Trong thế giới bán lẻ hiện đại, chuyển dịch nhanh chóng, một chuỗi cung ứng vững chắc là điều tối quan trọng. Khách hàng mong đợi nhận hàng nhanh hơn mỗi năm, với thời gian giao hàng dự kiến là 2,15 ngày vào năm 2023. Vì vậy, đối với hoạt động chuỗi cung ứng - hiệu quả là tất cả. 

Nhờ AI, các nhà bán lẻ hiện có thể dự đoán các tuyến đường nhanh nhất và hiệu quả nhất về năng lượng bằng cách dựa vào dữ liệu lịch sử và thông tin theo thời gian thực. Từ đó, cải thiện thời gian giao hàng đồng thời tập trung vào các cam kết về môi trường.

AI cũng có thể giúp dự đoán lỗi thiết bị bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến và thiết bị IoT (internet vạn vật). Cách tiếp cận chủ động này đối với bảo trì giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, đảm bảo rằng máy móc và phương tiện quan trọng đối với chuỗi cung ứng hoạt động với hiệu suất đỉnh cao.


Làm thế nào để bạn có thể bắt đầu triển khai AI vào hoạt động bán lẻ của mình?

Bây giờ khi chúng ta đã đề cập đến một số trường hợp sử dụng AI thực tế trong bán lẻ, bạn có thể đang tự hỏi làm thế nào để thực sự bắt đầu quá trình triển khai?

Hãy bắt đầu với dự án nội bộ

Hãy bắt đầu bằng việc nhìn vào bên trong với các sáng kiến AI đầu tiên của bạn. Quý độc giả tinh tường có thể đã nhận thấy rằng không trường hợp sử dụng nào trong số những trường hợp đã nêu ở trên là dành cho giao diện với khách hàng. Có hai lý do cho điều này:

1. Giá trị: 

AI và tự động hóa có thể tạo ra tác động tích cực nhất trong việc giải quyết các vấn đề hiệu quả hoạt động, đa phần các vấn đề này đều nội bộ. 

2. Rủi ro: 

AI vẫn còn tương đối mới trong việc phát triển quy mô lớn và niềm tin của khách hàng trong việc tham gia với AI vẫn còn thấp. Mặc dù thử nghiệm nên được khuyến khích, nhưng đầu tư nhiều vào các dịch vụ dẫn đầu bởi AI trong giao diện với khách hàng sẽ gây ra rủi ro đáng kể cho thương hiệu. Trong giai đoạn hiện tại, hoạt động bán lẻ đối mặt với khách hàng vẫn tốt nhất khi được thực hiện bởi con người.

Vì vậy, để tối đa hóa giá trị của AI và giảm thiểu rủi ro liên quan, chúng tôi khuyến nghị bắt đầu với các dự án triển khai nội bộ.

3 lời khuyên chính cho triển khai từ POC tới sản xuất

Từ kinh nghiệm thực hiện hơn 100 bằng chứng khái niệm (PoC) về AI trong vài năm qua, với nhiều dự án chuyển sang giai đoạn sản xuất, có ba lời khuyên chính mà chúng tôi có thể chia sẻ: 

1. Sử dụng dữ liệu không phải sở hữu riêng trong giai đoạn 'tầm nhìn và phạm vi'. Dữ liệu không phải sở hữu riêng cho phép tạo nguyên mẫu nhanh chóng, giúp bạn tạo ra giá trị kinh doanh hiệu quả và giải quyết các vấn đề pháp lý và sở hữu trí tuệ một khi bạn sẵn sàng cho việc triển khai quy mô đầy đủ.

2. Giải quyết các giả định sớm. Sử dụng việc tạo nguyên mẫu trong giai đoạn 'tầm nhìn và phạm vi' để hiểu các ảnh hưởng về pháp lý, sở hữu trí tuệ, bảo mật, sai lệch, hiệu suất và quản trị. 

3. Tập trung vào năng suất, không chỉ là sản phẩm. Các giải pháp AI đơn lẻ có thể tạo ra một số giá trị ngắn hạn, nhưng để thu được lợi ích lâu dài tối đa, bạn phải tích hợp AI vào cơ sở hạ tầng của mình.


Nguồn tham khảo


Có thể bạn quan tâm? 

Các ví dụ chuyển đổi số trong ngành bán lẻ

Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm. 

Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu

A - Ngành ngân hàng (banking)

1 - Giá trị, các cơ hội chính và ứng dụng chủ đạo

2 - Các thách thức

3 - Mở rộng quy mô ứng dụng AI Tạo sinh (GenAI)

4 - Kế hoạch bắt đầu

B - Ngành bảo hiểm 

1 - Các cơ hội chính/ Các ứng dụng chủ đạo

2 - Các thách thức

2.1. Về GenAI 

2.2. Về dữ liệu 

3 - Kế hoạch bắt đầu

Chia sẻ
Đăng nhận xét
Labels,
Chia sẻ về chuyển đổi số, tác động tới kinh doanh cho các lãnh đạo cấp cao (CEO, DCEO, CIO, CDO, CxO...), về phát triển nghề nghiệp và cá nhân trong thế giới số

Nhận xét

Bình luận. Vui lòng không spam, không quảng cáo, không công kích cá nhân. Hãy sử dụng từ ngữ phù hợp và đóng góp tích cực!

Archive

Biểu mẫu liên hệ

Gửi