Ảnh: Forbes“Cá nhân hóa” là yếu tố mới tạo nên sự thành công cho ngành bán lẻ. Tuy nhiên, ngành này cũng phải đối mặt với việc người mua có sở thích thay đổi liên tục, mong đợi những trải nghiệm mua sắm tiện lợi, tức thì và dễ dàng. Để đáp ứng điều này, AI chính là công cụ phù hợp, với khả năng phân tích sở thích của khách hàng một cách trực quan, đồng thời tăng cường các tính năng cá nhân hóa.
Để duy trì lợi nhuận, những nhà bán lẻ không chỉ phải tạo ra những trải nghiệm mới lạ để giữ chân khách hàng trung thành; mà họ còn phải đối phó với những thách thức to lớn hơn như: những bất ổn địa chính trị, những biến động kinh tế và khủng hoảng khí hậu… Trong khi các chiến thuật kinh doanh “truyền thống” có thể đang mất dần đà phát triển, AI lại mang đến một chiến lược mới, cung cấp các phân tích và dự báo tiên tiến để giúp các nhà bán lẻ thích ứng nhanh chóng với những biến động của thị trường.
Thực tế, đến năm 2025, 80% giám đốc điều hành trong ngành bán lẻ mong đợi công ty của họ sẽ sử dụng công nghệ tự động hóa thông minh và 40% trong số đó hiện đang sử dụng các công nghệ này dưới hình thức khác nhau, theo báo cáo của Analytics Insight.
Ảnh: D.LabsCó nhiều lĩnh vực kinh doanh mà các nhà bán lẻ có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả, giảm tải chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, để có được kết quả tốt nhất, các nhà bán lẻ cần kết hợp đầu tư đúng đắn vào cả công nghệ và con người.
Quản lý hàng tồn kho
Duy trì đủ lượng hàng tồn kho là một vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, bằng cách kết hợp dữ liệu mua hàng với bảng phân tích chuỗi cung ứng, AI có thể dự đoán xu hướng mua hàng trong tương lai, sắp xếp hàng tồn kho, giúp phát hiện và loại bỏ những điểm thiếu hiệu quả làm giảm lợi nhuận. Điều này giúp tối ưu hóa không gian, nâng cao độ hài lòng của khách hàng và đẩy mạnh lợi nhuận.
Dự báo nhu cầu
Để có thể chiếm ưu thế so với đối thủ cạnh tranh, các nhà bán lẻ cần phải dự đoán trước được xu hướng tiêu dùng, nhưng việc dự báo cực kì phức tạp với nhiều biến số.
Hệ thống tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết vấn đề này bằng cách kiểm tra dữ liệu trong quá khứ, kết hợp với điều kiện thị trường hiện tại và các xu hướng mới nổi để đưa ra dự đoán chính xác về nhu cầu. Việc này có thể giúp hạn chế việc sản xuất thừa, giảm thiểu lãng phí và đóng góp vào nỗ lực phát triển bền vững.
Thiết kế lộ trình giao hàng
Giao hàng là một công đoạn có ảnh hưởng lớn tới lợi nhuận của các nhà bán lẻ. Bằng việc sử dụng các thuật toán phức tạp và dữ liệu tại thời gian thực, AI có thể sắp xếp các tuyến giao hàng để tiết kiệm thời gian vận chuyển, giảm lượng nguyên liệu tiêu thụ đồng thời làm tăng độ hài lòng của khách hàng. Việc dùng AI để thiết kế lộ trình giao hàng cũng giúp các công ty nắm rõ những biến số và tránh những sự cố gây gián đoạn.
Chiến lược ra giá
Các nhà bán lẻ phải liên tục điều chỉnh chiến lược giá để có thể tồn tại trên nền tảng trực tuyến. Hệ thống AI có khả năng phân tích xu hướng thị trường một cách tổng quát, hành vi của người mua, giá cả của đối thủ cạnh tranh, nhu cầu và chi phí vận hành nội bộ để nhanh chóng điều chỉnh giá, quản lý chương trình khuyến mãi và duy trì lợi nhuận.
Lập kế hoạch phân loại sản phẩm
Các chiến lược phân loại và bán lẻ truyền thống và phương pháp lên kế hoạch giờ đã gặp phải trở ngại lớn và khó theo kịp hành vi thay đổi liên tục của khách hàng. Tuy nhiên, AI có thể đào sâu vào dữ liệu khách hàng, xác định các mẫu hàng và các biến có liên quan mà thông thường khó có thể phát hiện. Điều này đã dẫn đến việc những sản phẩm xuất hiện được cá nhân hóa theo khu vực và nhu cầu.
Cá nhân hóa
Mang lại trải nghiệm mua sắm đáng nhớ cho khách hàng nhờ những phân tích về hành vi và sở thích của khách hàng. AI có khả năng phân tích các điểm dữ liệu như thói quen duyệt web của người mua và lịch sử mua hàng để giúp các nhà bán lẻ tạo ra trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa, từ đó thúc đẩy sự trung thành với nhãn hiệu. Vị trí và quảng cáo sản phẩm được tối ưu hóa đảm bảo độ tương tác và chuyển đổi tốt nhất.
(Theo Forbes)
" alt=""/>Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp tăng doanh thu ngành bán lẻ
