Thị trường hàng hóa
Các nhà bán lẻ đang tìm kiếm những cơ hội gia tăng sự trung thành của khách hàng bằng những chiến lược xoay quanh trải nghiệm mua sắm. Để làm được điều này, các nhà quản trị cần phát triển chiến lược tổng thể ứng dụng những công nghệ mới nhằm đáp ứng nhu cầu của các nhóm đối tượng khách hàng.
Từ nguồn phân tích dữ liệu người dùng của AI, một doanh nghiệp bán lẻ hay bất kỳ doanh nghiệp nào cũng đều có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng của mình. Nếu sản phẩm công ty dự kiến ra mắt phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng và hành vi của họ trong quá khứ, khi đó, cả nhà bán lẻ và người tiêu dùng đều đã thành công trong trải nghiệm tiêu dùng liền mạch.
Ứng dụng AI trong phân tích và dự đoán trên nhiều phương diện sẽ tạo ra những thay đổi lớn trong chi phí kinh doanh. Đặc biệt, ứng dụng AI trong quy trình hoạt động có sự tham gia của khách hàng, quản lý hàng tồn kho và hoạch định năng lực có thể cải thiện đáng kể mức độ thất bại của các hoạt động kinh doanh nhằm giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn tài nguyên, giảm chi phí và tăng cao nhuận.
Tính năng của AI sẽ đem đến nhiều lợi ích trong dự đoán đơn hàng và quản lý hàng tồn. Lưu trữ hàng tồn gây ra những tổn thất không nhỏ cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Vì vậy, sử dụng AI để hiểu nhu cầu mua hàng của khách hàng với các sản phẩm khác nhau trong những khoảng thời gian nhất định trong năm, trong tháng hoặc thậm chí trong ngày có thể giảm thiểu số lượng hàng tồn kho phải lưu trữ và tăng tốc số lượng đơn hàng trong thời gian ngắn.
Ngành bán lẻ đòi hỏi rất nhiều dữ liệu về người tiêu dùng và chuỗi cung ứng, cũng vì thế, ngành này trở thành môi trường hoàn hảo để AI được khai thác hết giá trị. Với thông tin chi tiết từ AI về quản lý đơn và hành vi của người tiêu dùng, các sản phẩm sẽ dễ dàng đến tay khách hàng trong thời gian giao hàng nhanh chóng.
Trong việc quản lý hàng tồn kho, PepsiCo đã phát triển một hệ thống giúp đảm bảo hàng tồn kho luôn sẵn sàng và phù hợp với nhu cầu điểm bán. Nhân viên PepsiCo có thể sử dụng phần mềm của GoSpotCheck (xây dựng trên nền tảng AI) để chụp ảnh kệ hàng nhằm phân tích dữ liệu mã sản phẩm SKU. Qua đó, AI sẽ đánh giá tồn kho theo thời gian thực và tối ưu danh mục hàng hóa cho từng cửa hàng theo hành vi mua sắm ở địa phương, đảm bảo đủ hàng tồn kho và khách hàng luôn tiếp cận được với sản phẩm theo nhu cầu của họ.
Một trong những lầm tưởng lớn nhất của các nhà bán lẻ là người tiêu dùng muốn có vô số lựa chọn. Mặc dù điều này có thể đúng khi nói đến một nhóm rất nhỏ trải nghiệm bán lẻ, tuy nhiên, phần đông người tiêu dùng chủ yếu thích những sản phẩm đã qua chọn lọc chất lượng. Do đó, AI trở nên cực kỳ quan trọng vì nó cung cấp tính năng sàng lọc sản phẩm, từ đó thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
Thuật toán AI mà Amazon sử dụng không những phân tích hành vi của từng khách hàng đơn lẻ (sản phẩm đã xem, tần suất mua hàng, các sản phẩm đã tìm kiếm) mà còn đánh giá hành vi của những khách hàng tương tự khác. Kết hợp với khả năng phân loại các mặt hàng, Amazon có thể cá nhân hóa trải nghiệm bằng cách gợi ý chính xác những sản phẩm thuộc nhóm mặt hàng mà người dùng đang quan tâm. Kết quả là, hệ thống gợi ý này giúp đem lại cho hãng tới 55% doanh số từ những sản phẩm do hệ thống đề xuất với người dùng.
Trí tuệ nhân tạo và máy học có vai trò đặc biệt quan trọng trong những lĩnh vực như quản lý giá cả và hàng tồn kho. Và có lẽ một trong những phần việc đang sử dụng AI hiệu quả nhất trong bán lẻ là lập trình lịch làm việc để tối ưu hóa lịch trình cho nhân viên. Ngoài ra, AI / ML (Trí tuệ nhân tạo/ học máy) có thể rất hiệu quả trong việc mở rộng trực giác quản lý của con người ví dụ như phát hiện những nhân viên vắng làm hoặc những người sắp nghỉ việc.
Hiện nay, chạy quảng cáo là một trong những ứng dụng phổ biến của thuật toán học máy. Các nhà bán lẻ có thể tự động hóa việc mua và đặt quảng cáo, mang lại độ chính xác cao hơn nhiều khi nhắm đúng mục tiêu khách hàng tiềm năng cho các sản phẩm của mình. Chủ doanh nghiệp cũng có thể gửi tin nhắn liên quan đến sản phẩm và dịch vụ hoặc nội dung có tính tăng cường tương tác để tạo dựng mối quan hệ với khách hàng.
AI là một công cụ tuyệt vời để nắm bắt những thông tin có giá trị về khách hàng, hiểu các yếu tố thúc đẩy hành vi mua hàng và dự đoán xu hướng trong tương lai, cung cấp dữ liệu mà các nhà bán lẻ có thể sử dụng để điều chỉnh sản phẩm của họ. Cụ thể, AI có thể giúp các nhà bán lẻ xác định biểu hiện của khách hàng khi họ xem các sản phẩm mẫu, hoặc thông qua phân tích những phản hồi của khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận ra sản phẩm còn thiếu cũng như chất lượng phục vụ trong dịch vụ của mình.
Khi đó, doanh nghiệp có thể tìm kiếm những giải pháp để lấp đầy những lỗ hổng này. Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để đẩy sản phẩm đến khách hàng thông qua các kênh kỹ thuật số khiến họ tương tác hay mua hàng thường xuyên hoặc thiết lập mối quan hệ cá nhân hóa với khách hàng.
Toàn bộ ngành bán lẻ trong metaverse sẽ đón nhận AI như một người bạn đồng hành để tối ưu hóa trải nghiệm bán lẻ. Một số ví dụ về điều này bao gồm sử dụng AI để theo dõi dữ liệu về hành vi của người dùng trong các cửa hàng ảo, quản lý hàng tồn kho, đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích của người dùng, cách bố trí cửa hàng, dùng thử thực tế tăng cường cho phép các mặt hàng được "mặc" ảo và thanh toán vật lý ảo.
.png)
Để cung cấp trải nghiệm liền mạch cho khách hàng, nhà bán lẻ cần thu thập lượng lớn dữ liệu khách hàng trên toàn bộ kênh tiếp xúc và có hệ thống có khả năng xử lý lượng dữ liệu này theo tiêu chí: khối lượng, tốc độ và độ đa dạng của dữ liệu. Công nghệ này đang được các tập đoàn bán lẻ hàng đầu thế giới như Amazon, IKEA, ASOS… ứng dụng nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng. Kết hợp với AI là Big Data, Cloud Computing, Machine Learning với các thuật toán giúp xử lý dữ liệu, từ đó đưa ra nhiều ứng dụng khác nhau.
Richard Branson, một ông trùm kinh doanh người Anh có một câu nói nổi tiếng: "Nếu bạn chăm sóc nhân viên của mình, họ sẽ chăm sóc khách hàng". Các nhà bán lẻ có thể sử dụng AI để theo dõi điểm số làm việc nhân viên cũng như tình trạng kiệt sức của họ.
Trải nghiệm khách hàng của một doanh nghiệp rất phức tạp, nó không chỉ bao gồm trải nghiệm của khách hàng, mà còn của cả nhân viên và đối tác. Tất cả những đối tượng này đều để lại dấu chân kỹ thuật số và nhiệm vụ của các các thuật toán AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu này một cách tự động.
Tag
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm
Business Networking
Mạng lưới kết nối của Trí Tuệ Mới
