9 Cách Tuyệt Vời Để Ứng Dụng AI Trong Ngành Bán Lẻ

Bạn nghĩ sao về việc kho hàng của mình có thể cho bạn biết chính xác những sản phẩm mà khách hàng đang tìm kiếm? Hoặc với thông tin khách hàng, bạn có thể đọc vị được chính xác họ đang muốn gì, đôi khi ngay cả trước khi họ biết là họ muốn mua chúng!

Đó là sức mạnh của AI (trí tuệ nhân tạo) trong ngành Bán Lẻ. Bằng cách tận dụng AI, các nhà bán lẻ có thể tìm hiểu sâu hơn về hành vi khách hàng. Với việc dự đoán nhu cầu của khách hàng cuối, bạn có thể vẽ ra những trải nghiệm cá nhân và nâng cao tỷ lệ khách hàng tương tác.

Hãy cùng nhau khám phá các giải pháp AI tiềm năng cho ngành bán lẻ nhé.

1. Bối cảnh

Ví dụ, một khách hàng đang tìm mua một đôi giày trên trang online. AI sẽ dự đoán sở thích của khách hàng trong các lựa chọn dựa trên lịch sử tìm kiếm của họ. Vì thế, hệ thống sẽ hiển thị những gợi ý được cá nhân hóa trước khi khách hàng tìm thấy chúng, cải thiện hành trình mua sắm của khách hàng.

Trọng tâm đằng sau của câu chuyện chuyển đổi số trong ngành bán lẻ chính là cung cấp trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho khách hàng ngày càng trở nên cần thiết. Nhờ đó khách hàng không chỉ tìm kiếm các sản phẩm mà sẽ thật sự mua chúng.

Bên cạnh những phân tích về khách hàng, AI trong lĩnh vực bán lẻ đóng vai trò quan trọng trong việc tùy chỉnh hành trình của mỗi khách hàng. Theo một cuộc khảo sát,

“Khoảng 86% các nhà bán lẻ sử dụng trí tuệ nhân tạo hoặc tự động hóa dưới mọi hình thức, trong khi 49% các nhà bán lẻ đã nhìn thấy sự tiết kiệm chi phí, 43% đã chứng kiến sự tăng doanh thu, và 44% đang chứng kiến sự tăng cường năng suất.:

Bạn sẽ làm thế nào để kết hợp công nghệ AI mạnh mẽ này với sự khác biệt độc đáo của thương hiệu? Bởi vì điều quan trọng là tìm ra sự cân bằng hoàn hảo giữa công nghệ hiện đại và trải nghiệm cá nhân hóa. Câu hỏi là, bạn đã sẵn sàng không chỉ tham gia vào cuộc cách mạng AI mà còn dẫn đầu nó, biến trải nghiệm mua sắm trở thành một điều phi thường?

2. AI đang thay đổi ngành bán lẻ như thế nào?

Nếu kết hợp với các xu hướng công nghệ khác trong ngành bán lẻ, bao gồm Machine Learning, Data Analytics và Natural Language Processing, Trí tuệ nhân tạo mở ra nhiều cơ hội cho doanh nghiệp trong việc:

• Có được cái nhìn sâu sắc hơn về khách hàng,

• Tăng cường tương tác của khách hàng với thương hiệu,

• Tự động hóa và cải thiện quá trình ra quyết định,

• Dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng,

• Tối ưu hóa logistics và tiết kiệm chi phí,

• Tăng cường bảo mật và phòng chống gian lận

Nhìn chung, tác động của AI đối với ngành bán lẻ là vô cùng to lớn. Từ thế giới hư cấu đến hiện thực, AI giúp các nhà bán lẻ đáp ứng nhu cầu của khách hàng, tăng cường hiệu quả hoạt động và dẫn đầu thị trường bằng sự đổi mới.

Hơn nữa, các giải pháp trí tuệ nhân tạo cho ngành bán lẻ cũng hỗ trợ trong việc giải quyết các thách thức mà các doanh nghiệp bán lẻ ở mọi quy mô đều gặp phải.

3. AI giải quyết các vấn đề trong ngành bán lẻ

3.1. Đáp ứng nhu cầu của từng khách hàng

Cách tiếp cận tổng quan không còn phù hợp với thời đại hiện nay. Khách hàng muốn các giải pháp được tùy chỉnh theo sở thích và lịch sử tìm kiếm của họ. Và việc không cung cấp giải pháp cá nhân hóa sẽ dẫn đến tương tác thấp và bỏ lỡ cơ hội bán hàng.

Tuy nhiên, các thuật toán AI rất xuất sắc trong việc phân tích dữ liệu của khách hàng, bao gồm các giao dịch trước đây, lịch sử duyệt web và sở thích. AI đơn giản hóa việc cung cấp các gợi ý và trải nghiệm cá nhân hóa cao cho mỗi khách hàng.

3.2. Vấn đề tồn kho thừa và thiếu

Việc cân bằng mức tồn kho là một nhiệm vụ phức tạp đối với các nhà bán lẻ, dẫn đến khó khăn về tồn kho thừa và tồn kho thiếu vì quản lý tồn kho bị ảnh hưởng bởi nhu cầu biến đổi, mùa vụ và xu hướng thị trường.

Tận dụng AI và phân tích dự đoán, bạn có thể vượt qua thách thức này vì cặp đôi này cho phép bạn dự báo nhu cầu một cách chính xác. Với AI, bạn có thể duy trì mức tồn kho tối ưu. Hơn nữa, bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường, và thậm chí các yếu tố bên ngoài như thời tiết, bạn có được cái nhìn chính xác về những sản phẩm có khả năng có lượng cầu cao.

3.3. Bảo vệ chống lại các mối đe dọa gian lận

Phát hiện và ngăn chặn gian lận bằng cách thủ công mất rất nhiều thời gian và thường không hiệu quả do sự can thiệp của con người, dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể và làm tổn thương niềm tin của khách hàng.

Tận dụng AI để phát hiện các bất thường và mẫu giao dịch có thể cho thấy hoạt động gian lận là một phương pháp tích cực. Theo dữ liệu từ Statista, khoảng 24% nhà bán lẻ sử dụng AI để vượt qua những khó khăn về gian lận và nâng cao sự an toàn và niềm tin của khách hàng.

3.4. Cân bằng nguồn cung với yêu cầu thị trường biến động

Thiếu hụt hàng tồn kho đôi khi có thể dẫn đến việc mất khách hàng cho đối thủ cạnh tranh. Nhưng làm sao những nhà bán lẻ có thể biết khi nào nên nhập hàng để tránh sự thất vọng của khách hàng hoặc tồn kho quá mức gây lãng phí vốn?

Câu trả lời chính là sử dụng AI! AI giúp dễ dàng phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng tiêu dùng và các yếu tố liên quan khác. Do đó, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về nhập hàng và phân phối, ngăn chặn tình trạng hàng tồn kho quá mức

3.5. Tiếp thị thông thường

Các phương pháp tiếp thị truyền thống thường không đạt được mục tiêu trong việc nhắm đến khách hàng phù hợp với các thông điệp liên quan. Do đó, ngân sách tiếp thị bị lãng phí vào việc tương tác khách hàng kém chất lượng. Bằng cách phân tích dữ liệu của khách hàng để hiểu về sở thích và hành vi, AI giúp bạn tạo ra các chiến dịch tiếp thị được tập trung vào những cơ hội tương tự.

Ví dụ, AI có thể phân khúc khách hàng dựa trên khả năng mua các sản phẩm cụ thể và điều chỉnh các thông điệp tiếp thị một cách phù hợp, tăng hiệu quả của chiến dịch và ROI.

Bây giờ, bạn có thể hỏi làm thế nào để áp dụng AI trong toàn bộ doanh nghiệp bán lẻ của bạn để vượt qua các thách thức phổ biến bất ngờ và tăng cường lợi nhuận cuối.

4. Top 9 AI Use Cases trong các doanh nghiệp bán lẻ

Từ tương tác cá nhân với khách hàng đến quản lý tồn kho hiệu quả, AI đang mở ra những tiềm năng mới và giải quyết các thách thức phức tạp đã lâu làm ảnh hưởng đến ngành bán lẻ. Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt hiện nay, để tiến lên phía trước không chỉ có nghĩa là chấp nhận sự thay đổi mà còn là dẫn dắt nó. Hãy cùng nhìn vào cách các use case ứng dụng AI trong bán lẻ tại đây.

4.1. Tăng tương tác khách hàng

Các công cụ được điều khiển bởi AI như chatbot và trợ lý ảo tương tác với khách hàng thông qua giao tiếp cá nhân hóa. Trả lời câu hỏi, đưa ra gợi ý sản phẩm và hướng dẫn khách hàng qua quá trình mua sắm, những công cụ AI này có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể cho khách hàng.

Khoảng 59% các nhà bán lẻ sử dụng công nghệ AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, chứng tỏ hiệu quả của nó trong việc nâng cao sự tương tác và sự hài lòng của khách hàng.

4.2. Kiểm soát tồn kho hiệu quả

AI sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu, từ đó giúp các nhà bán lẻ duy trì mức tồn kho tối ưu. Nó phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường và hành vi của khách hàng để dự đoán sản phẩm nào sẽ có nhu cầu cao. Và khi bạn có thể dự đoán thị trường, bạn có thể dễ dàng tránh được tình trạng tồn kho thừa thãi hoặc hết hàng.

4.3. Tối ưu hóa lợi nhuận biên

Bằng cách sử dụng các thuật toán AI, bạn có thể điều chỉnh giá sản phẩm một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu, sự cạnh tranh và điều kiện thị trường. Khi bạn định giá sản phẩm của mình một cách hiệu quả thông qua các chiến lược như giá động và khuyến mãi thời gian thực, bạn có thể dễ dàng tối ưu hóa biên lợi nhuận, nâng cao doanh thu.

Hơn nữa, AI đóng góp vào việc tăng trưởng doanh thu thông qua các kỹ thuật như bán tặng kèm và bán thêm. Điều này đã được chứng minh thông qua một nghiên cứu trường hợp cho thấy một tăng trưởng 10% trong doanh thu do các gợi ý sản phẩm được tạo ra bởi AI.

4.4. Tự động hỗ trợ khách hàng với Chatbot

Khoảng 49% các nhà lãnh đạo kinh doanh trong doanh nghiệp bán lẻ đều có kế hoạch đầu tư vào trí tuệ nhân tạo để cải thiện dịch vụ khách hàng với các chatbot. Bạn có biết tại sao không?

Các chatbot được trang bị trí tuệ nhân tạo cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thì, 24/7. Với những Chatbot như vậy, bạn có thể xử lý các yêu cầu thông thường, các nhân viên sẽ có nhiều thời gian hơn cho các vấn đề phức tạp hơn, từ đó cải thiện thời gian phản hồi và sự hài lòng của khách hàng.

4.5. Tối ưu quy trình vận hành chuỗi cung ứng

Bằng cách sử dụng AI, các nhà bán lẻ có thể loại bỏ các vấn đề của chuỗi cung ứng, từ bước lập kế hoạch nhu cầu đến khi phân phối. Tận dụng sức mạnh dự đoán của AI trong chuỗi cung ứng, bạn có thể tối ưu hóa logistics và giảm thiểu chi phí vận hành.

4.6. Phát hiện các sáng kiến phát triển sản phẩm

Bạn cũng có thể sử dụng AI trong việc khám phá ý tưởng cho sản phẩm mới. Nó giúp phân tích các xu hướng của khách hàng và dữ liệu thị trường để bạn có thể hiểu được sở thích của khách hàng. Do đó, bạn có thể xác định các khoảng trống trên thị trường và phát triển các sản phẩm mới mà khách hàng thực sự muốn.

4.7. Dự báo kinh doanh

Phân tích dữ liệu bán hàng qua các bảng tính Excel đã trở nên lỗi thời. Ngày nay, bạn có thể sử dụng mô hình dự đoán để phân tích dữ liệu bán hàng trước đây và xu hướng thị trường một cách dễ dàng, thậm chí còn dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai. Nhờ đó, bạn có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về mức tồn kho và các chiến lược tiếp thị.

4.8. Phân tích cảm xúc

Một tính năng xuất sắc khác của AI là nó cho phép bạn tận dụng phân tích cảm xúc khách hàng. Bằng cách tận dụng khả năng AI này trong doanh nghiệp bán lẻ của bạn, bạn có thể đánh giá ý kiến của công chúng về các sản phẩm và thương hiệu của bạn. Bạn cũng có thể khai thác phân tích tâm trạng để hiểu khách hàng của mình thông qua phản hồi và đề cập trên mạng xã hội, tăng cường chiến lược thị trường của bạn.

4.9. Các bảo trì được dự đoán trước

Sử dụng AI không có ý nghĩa gì nếu bạn không tận dụng nó để dự đoán các sự cố tiềm ẩn để giảm thiểu công sức bảo trì hệ thống. Vì lĩnh vực bán lẻ thường được trang bị máy móc hoặc hệ thống điện tử, bạn có thể dễ dàng triển khai AI và dự đoán nhu cầu bảo trì hệ thống. Cơ bản, thông qua phân tích dự đoán, bạn có thể giảm thiểu thời gian trống cũng như chi phí bảo dưỡng.

5. Các thương hiệu bán lẻ ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Để giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm ứng dụng AI trong ngành bán lẻ, hãy cùng nhìn vào cách một số thương hiệu nổi tiếng đang tận dụng AI trong doanh nghiệp của họ. Đây đều là những thương hiệu nổi tiếng và là hình mẫu trong việc ứng dụng AI trong bán lẻ.

5.1. Tính năng gợi ý sản phẩm và Alexa của Amazon

Amazon sử dụng AI một cách rộng rãi để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng hiệu quả hoạt động của mình. Một trong những ứng dụng đáng chú ý nhất của họ là hệ thống gợi ý sản phẩm. Amazon sử dụng một thuật toán "lọc sản phẩm có liên quan", cá nhân hóa trang chủ của mỗi khách hàng dựa trên sở thích và lịch sử mua hàng của họ.

Thuật toán này sử dụng lịch sử mua hàng của các khách hàng khác đã mua cùng một sản phẩm, kết hợp với phản hồi và xếp hạng của khách hàng để cung cấp các gợi ý cá nhân hóa. Ngoài ra, trợ lý giọng nói của Amazon là Alexa và các cửa hàng Amazon Go của họ cũng tận dụng AI để cung cấp một trải nghiệm mua sắm mượt mà bằng cách thu thập các điểm dữ liệu khác nhau, như sở thích âm nhạc hoặc lịch sử mua hàng, để đưa ra các gợi ý toàn diện.

Phương pháp được thực hiện bởi AI của Amazon là một trong những nguyên nhân quan trọng góp phần vào thành công của họ, với hệ thống gợi ý của họ chiếm 35% tổng doanh thu​​​​.

5.2. Tính năng thử đồ ảo và lời khuyên chăm sóc da của Sephora

Sephora là một ví dụ khác về thương hiệu bán lẻ sử dụng AI để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Mặc dù không tìm thấy thông tin cụ thể trong tìm kiếm, Sephora nổi tiếng với các tính năng thử đồ ảo và tư vấn chăm sóc da, thường sử dụng các công nghệ được điều khiển bởi AI như thực tế ảo (AR) và machine learning.

Các tính năng này cho phép khách hàng thử trang điểm sản phẩm hoặc nhận được các gợi ý chăm sóc da mang tính cá nhân hóa, nâng cao trải nghiệm mua sắm và giúp đưa ra quyết định mua hàng với đầy đủ thông tin cần thiết.

5.3. Tính năng dự báo nhu cầu và tối ưu chuỗi cung ứng của Walmart

Walmart sử dụng AI để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Điều này bao gồm việc sử dụng các thuật toán AI để dự đoán nhu cầu tương lai và điều chỉnh nó với nguồn cung, từ đó đảm bảo mức tồn kho tối ưu và logistics hiệu quả. Các ứng dụng AI như vậy giúp giảm thiểu tình trạng hết hàng hoặc tồn kho dư thừa, dẫn đến tiết kiệm chi phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Mặc dù không tìm thấy thông tin cụ thể trong tìm kiếm, nhưng rõ ràng là Walmart đã đầu tư vào AI để duy trì lợi thế cạnh tranh của mình trên thị trường bán lẻ

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần tác động toàn bộ toàn ngành bán lẻ, cung cấp các giải pháp linh hoạt từ tương tác cá nhân hóa và kiểm soát tồn kho đến dự đoán nhu cầu tiên tiến và các tính năng chatbot.