AI trong bán lẻ là gì?

AI trong bán lẻ trao quyền cho các nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu và thông tin chuyên sâu gần như theo thời gian thực để tự động hóa, đổi mới và đáp ứng kỳ vọng của khách hàng năng động.

Tại sao lại là AI trong Bán lẻ?

Trí tuệ nhân tạo đang định nghĩa lại môi trường bán lẻ. Ví dụ như:

• Thị giác máy tính đang giúp các nhà bán lẻ có được thông tin chuyên sâu gần như theo thời gian thực về hành vi mua sắm và hàng tồn kho, cho phép các chức năng như thanh toán frictionless và có thể giúp tăng cường nỗ lực phòng ngừa mất mát cho các cửa hàng truyền thống với quy trình giám sát và cảnh báo nghiêm ngặt hơn.
• Học máy đang giúp hợp lý hóa các phương pháp quản lý hàng tồn kho.
• AI trò chuyện đang được sử dụng để tăng cường dịch vụ khách hàng, cung cấp sự hỗ trợ mua sắm được cá nhân hóa và tăng tốc đặt hàng tại các nhà hàng thức ăn nhanh.

Các nhà bán lẻ khai thác AI để kết nối với khách hàng và hoạt động hiệu quả hơn sẽ có vị trí tốt hơn để phát triển trong thế giới do AI hỗ trợ ngày nay.

Các lợi ích của AI trong Bán lẻ

Các nhà bán lẻ đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng và những thay đổi đáng kể đối với ngành do các tác động hậu đại dịch. Sự biến dạng chuỗi cung ứng, những thay đổi trong việc khách hàng mua gì và cách mua hàng và tình trạng thiếu lao động liên tục đã phơi bày các hạn chế về khả năng và lĩnh vực hiện trạng mà các nhà bán lẻ đang bị tụt hậu. Các sáng kiến kỹ thuật số do AI hỗ trợ đang giúp các nhà bán lẻ thích ứng với thực tế mới của khách hàng và nhu cầu kinh doanh ngày nay.

AI trong bán lẻ đang giúp tăng cường khả năng của nhân viên theo nhiều cách:

• Thúc đẩy doanh số: Các công cụ được AI hỗ trợ có thể giúp tăng tỷ lệ bán hàng và tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng bằng cách tối ưu hóa và cá nhân hóa hành trình mua hàng.
• Thông tin rõ ràng hơn: Các nhà bán lẻ cần biết trạng thái của hàng hóa—vị trí, tình trạng có sẵn và hàng tồn kho—cũng như các mô hình và hoạt động lưu lượng truy cập, thói quen và sở thích của khách hàng và nơi nhân viên có thể tập trung vào các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn. Các công cụ do AI hỗ trợ cho phép việc thu thập dữ liệu là nền tảng của bối cảnh rộng hơn, chính xác hơn về hoạt động bán lẻ, cung cấp thông tin về chuỗi cung ứng, hàng tồn kho và các địa điểm bán lẻ tại chỗ.
• Hiệu quả chuỗi cung ứng và hoạt động: Từ việc hỗ trợ khách hàng thông qua trải nghiệm mua hàng đến giám sát, tự động hóa và tối ưu hóa chuỗi cung ứng thông minh, các nhà bán lẻ có thể sử dụng AI để tối đa hóa hiệu quả hoạt động trong quá trình vận chuyển hàng tồn kho, lưu trữ và phân phối kho và các địa điểm bán lẻ.
• Hiểu khách hàng: Các công cụ được AI hỗ trợ có thể giúp xây dựng các hồ sơ phân khúc khách hàng để tạo điều kiện thu thập thông tin chuyên sâu ngày càng chi tiết về trải nghiệm của khách hàng, bao gồm thói quen, nhu cầu và sở thích cá nhân. Những thông tin chuyên sâu này có thể giúp cung cấp thông tin các sáng kiến tiếp thị, chương trình khuyến mãi, các ưu đãi dựa trên lòng trung thành và bản đồ lộ trình chiến dịch.
• Nâng cao trải nghiệm của khách hàng: Các nhà bán lẻ muốn các chiến lược để kết nối với người tiêu dùng “frictionless”, có nghĩa là nhiều lộ trình mua hàng hơn, chức năng cao hơn và giao tiếp mở rộng để xây dựng mối quan hệ và tương tác. Khách hàng muốn có sự linh hoạt trong tìm kiếm và mua hàng đa kênh để tăng tốc tương tác và chú ý được cá nhân hóa. AI trong bán lẻ có thể hỗ trợ khách hàng với sự tham gia của thương hiệu, các câu hỏi về dịch vụ khách hàng và giải quyết vấn đề, qua đó thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng.
• Chống lại cấu trúc phức tạp: Với bản chất của bán lẻ—với nhiều thương hiệu, thương hiệu hỗn hợp và cấu trúc doanh nghiệp, việc mua lại thường xuyên, nhiều địa điểm phân phối và kết hợp các hoạt động trực tuyến và truyền thống—có thể có độ phức tạp về tổ chức và hoạt động đáng kể. Các công cụ dựa trên AI thông minh có thể giúp hợp nhất, hợp lý hóa và đơn giản hóa các quy trình để quản lý tích hợp.

Các thách thức với AI trong Bán lẻ

Trong khi AI trong bán lẻ có tiềm năng vô song, nó cũng có thể mang lại những thách thức cần được giải quyết:

• AI có trách nhiệm: Nền tảng cho tất cả AI trong các chiến lược bán lẻ là cam kết sử dụng AI có trách nhiệm để tăng tính minh bạch, độ tin cậy, toàn diện và quản trị. Thực hiện thêm bước để áp dụng AI có trách nhiệm sẽ mang lại niềm tin vào thương hiệu, sự tự tin của nhân viên và lòng trung thành của khách hàng theo thời gian.
• Giới hạn dung sai của khách hàng tiềm năng: Các nhà bán lẻ cần nhạy cảm với nhận thức của khách hàng về các chiến lược theo dõi kỹ thuật số cho các hoạt động tiếp thị và tại cửa hàng. Điều quan trọng là phải xem xét sự liên kết với những hứa hẹn và danh tiếng của thương hiệu của họ khi xem xét AI mới trong các ý tưởng bán lẻ.
• Tính riêng tư của dữ liệu: Việc bổ sung công cụ, thiết bị hoặc đối tác kỹ thuật số mới có nghĩa là phải có mức độ chia sẻ dữ liệu khách hàng và lộ ra các nguồn vi phạm tiềm năng mới. Bảo mật phải là mối quan tâm hàng đầu khi chọn giải pháp hoặc đối tác hoặc triển khai các công nghệ mới.
• Đầu tư tổ chức: Nâng cấp và bổ sung công nghệ mới có thể là một sáng kiến quan trọng, vì tất cả các hệ thống cần tích hợp liền mạch để có kết quả tối ưu. Đào tạo nhân viên cũng là chìa khóa để thành công. Làm việc với đối tác công nghệ để điều chỉnh nhu cầu kinh doanh và cơ sở hạ tầng hiện có của bạn với các giải pháp dựa trên AI phù hợp có thể giúp bạn lập kế hoạch lộ trình đầu tư của mình để hạn chế sự gián đoạn và thúc đẩy lợi nhuận cao hơn.

Các trường hợp sử dụng AI trong bán lẻ

Ngày càng nhiều doanh nghiệp bán lẻ đang xem xét cách các công nghệ AI, chẳng hạn như thị giác máy tính, học sâu hoặc AI tạo sinh, có thể giúp họ dự đoán và đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn cũng như làm nổi bật thương hiệu của họ trong không gian đông đúc và cạnh tranh.

Các công nghệ và giải pháp được sử dụng để hỗ trợ AI trong bán lẻ rất khác nhau tùy thuộc vào thách thức kinh doanh đang được giải quyết hoặc dự án đang được triển khai. Tuy nhiên, các công nghệ được sử dụng nhiều nhất trong các trường hợp sử dụng AI trong bán lẻ bao gồm phần cứng AI, chẳng hạn như bộ xử lý AI và bộ gia tốc AI; camera, cảm biến hoặc các công nghệ điện toán biên khác; và phần mềm AI được tối ưu hóa để sử dụng trong ngành bán lẻ.

Tạo quy trình mua sắm và thanh toán frictionless

Các nhà bán lẻ, từ các cửa hàng nhỏ đến siêu thị đa quốc gia, đều cố gắng cung cấp trải nghiệm mua sắm thuận tiện và được cá nhân hóa. Tuy nhiên, với sự gia tăng của người tiêu dùng am hiểu công nghệ, sự tiện lợi đơn thuần không còn là đủ.

Khách hàng ngày nay kỳ vọng trải nghiệm mua sắm và thanh toán dễ dàng. Các công nghệ AI thông minh và các giải pháp phần mềm có thể giúp hợp lý hóa hầu hết các tương tác với nhà bán lẻ. Ví dụ: thanh toán không cần nhân viên thu ngân, hệ thống tự thanh toán thông minh và phân tích video tích hợp xác định sản phẩm khi mã vạch bị thiếu hoặc không thể đọc được có thể giúp loại bỏ nhu cầu cần sự hỗ trợ của nhân viên.

Bằng cách tự động hóa hầu hết các tương tác giao dịch và các công việc thường xuyên trong môi trường bán lẻ—như kiểm tra giá, dịch vụ khách hàng và tự hướng dẫn — khách hàng có được trải nghiệm thuận tiện, hợp lý hơn và có sẵn nhân viên để giúp khách hàng tại các tình huống quan trọng trong hành trình mua sắm.

Cung cấp trải nghiệm khách hàng đáng nhớ, được cá nhân hóa

Ngoài việc tìm kiếm sự mua sắm frictionless, khách hàng còn mong muốn trải nghiệm được thiết kế riêng theo sở thích của họ. Đối với các nhà bán lẻ, các công nghệ được AI hỗ trợ có thể giúp cá nhân hóa các cam kết của khách hàng:

• Biển báo kỹ thuật số được tích hợp với thị giác máy tính có thể cung cấp quảng cáo đúng lúc cho một đối tượng cụ thể.
• Các ki-ốt lối đi vô tận cho phép khách hàng xem nhiều sản phẩm hơn tại các địa điểm khác để hỗ trợ các chiến lược bán lẻ đa kênh. Chúng cũng mang lại các cơ hội bán chéo và bán thêm.
• Các ki-ốt kỹ thuật số và không chạm nhận dạng lời nói và cử chỉ, cho phép các tùy chọn thanh toán siêu tiện lợi, tự tìm đường hoặc nghiên cứu sản phẩm tại cửa hàng.
• AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu về thói quen và sở thích mua sắm của khách hàng để giúp thông báo các chương trình khuyến mãi sản phẩm.
• Hệ thống POS được AI hỗ trợ có thể thu thập dữ liệu về các giao dịch mua của khách hàng để tạo ra các đề xuất sản phẩm mới, hỗ trợ câu lạc bộ khách hàng thân thiết hoặc cung cấp các ưu đãi trong quá trình thanh toán.

Việc cá nhân hóa cũng có lợi cho các nhà bán lẻ, vì việc thu thập và phân tích tất cả dữ liệu này dẫn đến việc phân khúc chính xác hơn và trải nghiệm được thiết kế riêng cho các mô hình và sở thích của từng khách hàng. Tất cả đều giúp xây dựng lòng trung thành đối với thương hiệu, cải thiện khả năng giữ chân khách hàng và tăng doanh thu cuối cùng.

Cải thiện hiệu quả dự báo và bán hàng

Các nhà bán lẻ càng hiểu hành vi và xu hướng của khách hàng, họ càng có thể đáp ứng nhu cầu và giới thiệu các sản phẩm tốt nhất vào đúng thời điểm. AI trong bán lẻ có thể giúp cải thiện dự báo nhu cầu, thông báo các quyết định về giá, tối ưu hóa cách đặt hàng và vị trí sản phẩm và theo dõi dữ liệu từ các kênh trực tuyến để cung cấp thông tin cho các chiến lược quảng bá kỹ thuật số và thương mại điện tử.

AI trong bán lẻ cũng có thể giúp nhận ra ý định của khách hàng và tối ưu hóa hành trình mua hàng cho phù hợp. Ví dụ: Ánh xạ nhiệt ở các địa điểm bán lẻ sử dụng thị giác máy tính để hiển thị sản phẩm nào thu hút sự chú ý, được chọn, được trả lại và nơi khách hàng đi sau khi rời khỏi kệ. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng trí thông minh này, đặc biệt là khi kết hợp với dữ liệu giao dịch, để tạo ra trải nghiệm thúc đẩy khả năng hiển thị và mức độ tương tác cao hơn với các sản phẩm và lập kế hoạch lưu trữ các mô hình lưu lượng để có vị trí trực quan hiệu quả.

Tăng cường các nỗ lực phòng ngừa mất mát

Mất mát và trộm cắp sản phẩm—còn được gọi là thất thoát hàng bán lẻ—là một thách thức ngày càng tăng đối với các nhà bán lẻ ngày nay. Năm 2022, việc thu hẹp bán lẻ khiến các nhà bán lẻ có trụ sở tại Hoa Kỳ thiệt hại gần 112,1 tỷ đô la Mỹ.¹ Bằng cách tích hợp AI, các nhà bán lẻ có thể tận dụng khả năng phát hiện đối tượng, phân tích chuyển động tại trạm tự thanh toán và các cảm biến kỹ thuật số để hỗ trợ phòng ngừa mất mát. Khi được sử dụng với thị giác máy tính, các hệ thống thanh toán này có thể giúp giảm mất sản phẩm trong thời gian gần như thực.

Cải thiện và tự động hóa quản lý hàng tồn kho

Duy trì hàng tồn kho chính xác là một thách thức lớn đối với các nhà bán lẻ. Bằng cách kết nối nhiều bộ phận hơn trong hoạt động của họ và áp dụng AI, các nhà bán lẻ có thể có được cái nhìn toàn diện về các cửa hàng, người mua sắm, sản phẩm và chuỗi cung ứng của họ để giúp quản lý hàng tồn kho.

Các công nghệ AI bán lẻ đáp ứng giúp thu thập và xử lý thông tin từ các nguồn rộng lớn, đa dạng để có khả năng hiển thị hàng tồn kho gần như theo thời gian thực tốt hơn, tình trạng có sẵn của sản phẩm và thông tin thời gian phân phối chính xác. Điều này tạo điều kiện cho việc chuyển hàng tồn kho sang các kênh/cửa hàng tốt nhất để tối đa hóa doanh số.

Ví dụ: Kệ thông minh có thể nhanh chóng xác định các mặt hàng ít hoặc hết hàng, lỗi giá cả và những gì khách hàng chọn để mua. Robot hàng tồn kho có thể cảnh báo nhân viên về các vật phẩm bị đặt sai chỗ trong kho hàng hiện tại và tự động cung cấp cho các đơn đặt hàng từ kho. Do đó, các nhà bán lẻ có thể vận hành các cửa hàng hiệu quả hơn và giải phóng thời gian của các nhân viên để tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm mua sắm.

Việc tự động hóa kho được AI hỗ trợ mang lại hiệu quả mới thông qua các hệ thống điều khiển kho. Ví dụ: sử dụng thẻ và cảm biến cho dữ liệu sản phẩm và hậu cần và AI biên để thu thập và xử lý dữ liệu trong thời gian gần như thực cho phép các quyết định vận chuyển nhanh hơn với ít lỗi hơn. Phân tích hồi cứu có thể đảm bảo tính nhất quán của sản phẩm và xác định các điểm để cải thiện quy trình. Các công nghệ hậu cần nhóm được kết nối đảm bảo nắm được thông tin rõ ràng từ trung tâm phân phối đến địa điểm bán lẻ.

Tương lai của AI trong Bán lẻ

Bản chất của bán lẻ là mang lại cho khách hàng những sản phẩm mới nhất mà họ muốn với trải nghiệm mua hàng đa kênh mới, cả vật lý và trực tuyến. Các cơ hội cho các cách mới và sáng tạo để cung cấp điều này sẽ tiếp tục mở rộng khi quy trình thu thập dữ liệu và thông tin chuyên sâu từ AI ngày càng phát triển.

GenAI sẽ tiếp tục giúp giảm công việc bận rộn của nhân viên và các nhiệm vụ thường ngày, giải phóng nhân viên để tập trung vào các trách nhiệm có giá trị gia tăng cao hơn như xây dựng mối quan hệ và giải quyết vấn đề của khách hàng.

Các công nghệ AI sẽ tiếp tục cung cấp thông tin rõ ràng hơn về hậu cần chuỗi cung ứng, xây dựng khả năng phục hồi để thích ứng với các trường hợp như bảo trì xe, ách tách giao thông và chuyển nhu cầu hàng tồn kho từ cửa hàng này sang cửa hàng.

Nhìn chung, AI trong bán lẻ sẽ được tích hợp nhiều hơn, mang lại trải nghiệm và đề xuất được cá nhân hóa, tương tác cao cho khách hàng. Điều này sẽ tạo ra một thế giới các khả năng và cơ hội mới cho các doanh nghiệp kết nối chân thực với khách hàng, biến dữ liệu của họ thành những thông tin chuyên sâu mới mạnh mẽ và đưa các hoạt động lên một cấp độ mới.