Deep Learning thay đổi ngành bán lẻ trực tuyến?

Việc mua sắm trực tuyến trong tương lai sẽ càng trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn với công nghệ nhận diện chuyên sâu (Deep Learning), một thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cụ thể cũng như trừu tượng, qua đó làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. Công nghệ này vốn từng được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Hãy hình dung khi bạn tình cờ nhìn thấy và thích một tấm thảm hay một chiếc đèn trang trí trong một tấm ảnh chụp cảnh phòng khách, có lẽ bạn sẽ gặp không ít khó khăn và mất thời gian để tìm hiểu những mặt hàng này đang được bán ở đâu. Nhưng Houzz, một công ty có trụ sở ở Palo Alto, California (Mỹ), đã làm cho việc ấy trở nên vô cùng dễ dàng: chỉ cần nhấp chuột vào một món đồ mà bạn thấy thích trong vô số bức ảnh mô tả thiết kế các không gian khác nhau của căn nhà, ngay lập tức bạn sẽ nhận được rất nhiều hình ảnh và thông tin kèm theo kể cả giá bán của món đồ ấy. Việc mua hàng tiếp theo sẽ được thực hiện tiếp tục trên trang web của Houzz tương tự như các trang bán lẻ trực tuyến khác.

Đến với trang web của Houzz, khách hàng có thể tự thiết kế lại căn nhà của mình theo chính nguồn cảm hứng của họ. Người tiêu dùng cũng như các chuyên gia thiết kế có thể đưa lên trang web này những bức ảnh mô tả các dự án đã hoàn thiện của họ, trên đó họ có thể tự gắn những vật dụng trang trí và đồ nội thất do các nhà cung cấp liên kết với Houzz cung cấp (và chỉ được gắn những sản phẩm do các nhà cung cấp có liên kết với Houzz, đây là điều kiện bắt buộc của trang web). Khi xem ảnh, những người tiêu dùng khác có thể dễ dàng chọn và mua những sản phẩm mà họ nhìn thấy và yêu thích.

Được thành lập vào năm 2014, trang web bán lẻ của Houzz hiện phân phối khoảng 6 triệu mặt hàng của 15.000 nhà cung cấp. Theo Tech Crunch, một trang web chuyên cung cấp các thông tin về các công ty công nghệ và các xu hướng công nghệ mới nhất, để thực hiện được mô hình bán lẻ trực tuyến như trên, Houzz đã phát triển một hệ thống nhận diện chuyên sâu, có khả năng quét hình ảnh của những căn phòng có đồ trang trí và nội thất, sau đó tạo cho người tiêu dùng cơ hội mua sắm những mặt hàng tương tự trong cơ sở dữ liệu của mình. Houzz gọi đó là Visual Match, một công nghệ có triển vọng trở thành nguồn doanh thu chủ lực của công ty trong tương lai. Theo một số chuyên gia, nguồn thu này dự báo sẽ đạt con số 1 tỉ USD trong vòng năm năm tới. Hiện Houzz đang liên kết với nhiều nhà sản xuất hàng tiêu dùng và nội thất nổi tiếng trên thế giới như Black and Decker, GE và Keurig, với mức hoa hồng bán hàng 15% đối với bất kỳ mặt hàng nào được bán qua trang web của công ty.

Các chuyên gia nhận định, công nghệ nhận diện chuyên sâu sẽ có thể trở thành một “quân bài chủ lực” cho những công ty trong ngành bán lẻ trực tuyến như Houzz trong tương lai. Khi việc nhận diện một sản phẩm cụ thể nào đó trở nên dễ dàng như việc xử lý một bức ảnh bằng các thuật toán, người tiêu dùng sẽ mua hàng nhiều hơn. Chẳng hạn, chỉ cần nhấp vào hình ảnh của một chiếc áo khoác mà một người bạn của mình hoặc một nhân vật nổi tiếng nào đó đăng trên Facebook là công nghệ deep learning có thể giúp một người tiêu dùng nhận diện đó là loại áo gì, có những sản phẩm tương tự nào, đặc điểm và giá bán ra sao. So với công nghệ nhận diện hình ảnh thông thường, deep learning còn có ưu điểm là có độ chính xác cao hơn do có thể phân tích một khối lượng hình ảnh lớn hơn và so sánh với các kết quả trong quá khứ.

Hồi đầu năm 2016, Facebook đã ứng dụng một công nghệ tương tự được gọi là Automatic Alternative Text. Công nghệ này nghiên cứu hình ảnh và đưa ra mô tả bằng chữ viết cho những người khiếm thị. Google cũng cho ra đời PlaNet, một công nghệ nhận diện địa điểm một bức ảnh được chụp mà không dùng chức năng liên kết với địa điểm (geotag) trong lúc chụp. Việc phân tích dữ liệu của công nghệ này chủ yếu dựa trên phong cảnh và các hình ảnh khác như loại cây cỏ, ngôn ngữ trên các bảng hiệu, các phong cách kiến trúc, đường phố.

Nhất Nguyên / Inc.
Nguồn Doanh Nhân Sài Gòn