Ứng dụng AI ngành bán lẻ như thế nào để tối đa hóa lợi nhuận?

Nâng cao khả năng bán hàng

Dựa theo khảo sát của National Retail Federation, 54% khách hàng mua sắm trực tuyến chọn thương hiệu dựa trên ba lý do chính: dễ dàng và nhanh chóng tìm kiếm sản phẩm (58%), dịch vụ khách hàng tốt (44%) và thanh toán tiện lợi (42%). Những yếu tố này có thể được cải thiện hiệu quả nhờ ứng dụng AI ngành bán lẻ.

Chatbot là sự kết hợp giữa công nghệ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI). Nhờ đó, chatbot có thể nhanh chóng xác định và hiểu nhu cầu của khách hàng, gợi ý sản phẩm phù hợp, phân tích dữ liệu từ các giao dịch trước đây, đồng thời hỗ trợ đội ngũ bán hàng xử lý đơn hàng trước.

Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Chatbot trợ lý ảo được xem là công cụ hữu ích giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Công nghệ này hỗ trợ các công ty tìm hiểu nhu cầu của khách hàng và đề xuất sản phẩm phù hợp một cách hiệu quả. Theo một khảo sát, 53% người tiêu dùng cho biết họ dễ dàng quyết định mua hàng khi được trợ lý ảo tư vấn trong quá trình tìm kiếm sản phẩm tại cửa hàng. Người tham gia cũng thừa nhận rằng các sản phẩm được trợ lý ảo gợi ý thường đáp ứng đúng nhu cầu và mong muốn của họ.

Còn trên thị trường online, chatbot giúp cho khách hàng đến được với sản phẩm, dịch vụ đúng với nhu cầu của mình nhanh nhất. Không những vậy, chatbot còn có thể hoạt động 24/7, giúp cho doanh nghiệp không bao giờ lỡ mất tin nhắn của khách hàng, tối ưu hóa tiềm năng doanh thu. Ngay bây giờ bạn hãy học cách tạo chatbot fanpage Facebook để có cho mình công cụ chăm sóc khách hàng bằng AI hiệu quả tối đa, giúp bán hàng tốt hơn.

Quản lý kho hàng

Các hệ thống dự báo nhu cầu sử dụng AI ngày càng thu hút sự quan tâm của nhiều công ty trong những năm gần đây. Chúng có thể xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu với độ chính xác cao nhờ các thuật toán học máy (Machine Learning). Theo McKinsey Digital, hệ thống dự báo nhu cầu AI có thể giảm đến 50% lỗi trong hệ thống chuỗi cung ứng và giảm 65% doanh thu bị mất do thiếu hàng tạm thời.

Trong quản lý chuỗi cung ứng, các ứng dụng AI ngành bán lẻ có thể dự đoán số lượng hoặc các mặt hàng được ưa chuộng tại một cửa hàng cụ thể. AI còn giúp doanh nghiệp quản lý đơn đặt hàng từ nhiều nhà cung cấp và theo dõi quá trình vận chuyển. Nhờ công nghệ tự động hóa, các quản lý cửa hàng có thể giảm thiểu rủi ro và chuẩn bị sẵn sàng các chiến lược ứng phó.

Tiết kiệm chi phí

Sử dụng thuật toán Machine Learning và Big Data, công nghệ AI tự động hóa có thể giúp doanh nghiệp tận dụng tốt các chiến lược giá. AI có thể theo dõi phản ứng của khách hàng với các mức giá khác nhau, phân tích giá của đối thủ và triển khai các chiến dịch giảm giá hiệu quả hơn.

Ví dụ, một siêu thị có các chi nhánh ở cả thành thị và nông thôn. Các chi nhánh ở nông thôn có thể gặp khó khăn trong việc thu hút nhân viên có kinh nghiệm để xử lý dữ liệu và hiểu hành vi khách hàng. Phương pháp ứng dụng AI ngành bán lẻ có thể giải quyết vấn đề này bằng cách hỗ trợ chiến lược định giá và đồng bộ thông tin giữa trụ sở chính và các chi nhánh, dù ở đâu trên đất nước hay thế giới.

Tối ưu chuỗi cung ứng

AI mang đến giải pháp toàn diện cho các vấn đề trong chuỗi cung ứng, từ lập kế hoạch nhu cầu đến khâu phân phối. Bằng cách tận dụng khả năng dự đoán mạnh mẽ của AI, các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa quy trình logistics, giảm thiểu chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Hỗ trợ marketing

Các doanh nghiệp có thể ứng dụng AI ngành bán lẻ thông qua việc triển khai chiến dịch marketing nhắm đúng đối tượng khách hàng. Nhờ đó, tỷ lệ chuyển đổi có thể tăng mạnh nhờ các quảng cáo dựa trên khu vực, sở thích và thói quen mua sắm của khách hàng. Nếu sử dụng AI hiệu quả trong chiến lược kinh doanh lâu dài, doanh nghiệp có thể hưởng lợi lớn, vì 80% lợi nhuận trong tương lai đến từ 20% khách hàng hiện tại.

Phát triển sản phẩm, dịch vụ

Trong việc phát triển sản phẩm mới, AI hỗ trợ phân tích sâu sắc xu hướng tiêu dùng và dữ liệu thị trường, giúp doanh nghiệp hiểu rõ sở thích của khách hàng. Điều này cho phép bạn nhận diện các cơ hội tiềm năng trên thị trường, phát triển các sản phẩm đáp ứng đúng nhu cầu thực tế của khách hàng.

Dự báo thị trường

Phương pháp phân tích dữ liệu bán hàng truyền thống qua bảng tính Excel nay đã không còn phù hợp. Nhờ AI, bạn có thể sử dụng các mô hình dự đoán để phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường một cách nhanh chóng, đồng thời dự đoán chính xác doanh số bán hàng trong tương lai. Kết quả là, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu, từ quản lý hàng tồn kho đến xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả.

Phân tích cảm xúc

Một lợi thế vượt trội của AI là khả năng phân tích cảm xúc khách hàng. Công nghệ này cho phép bạn đánh giá phản hồi của công chúng đối với sản phẩm và thương hiệu thông qua các nguồn dữ liệu như mạng xã hội. Phân tích cảm xúc không chỉ giúp bạn hiểu rõ nhu cầu và tâm lý khách hàng, mà còn cung cấp thông tin quý giá để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, gia tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Các thương hiệu ứng dụng AI trong bán lẻ

Các ví dụ tiêu biểu về việc ứng dụng AI ngành bán lẻ nổi tiếng trên thế giới có thể kể đến như:

Amazon ứng dụng AI rộng rãi để nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, với hệ thống gợi ý sản phẩm là một trong những ứng dụng nổi bật nhất. Thuật toán “lọc sản phẩm có liên quan” của Amazon cá nhân hóa trang chủ dựa trên sở thích và lịch sử mua hàng của từng khách hàng, đồng thời sử dụng dữ liệu từ lịch sử mua sắm, phản hồi và xếp hạng của các khách hàng khác để đưa ra gợi ý chính xác. Trợ lý giọng nói Alexa và các cửa hàng Amazon Go cũng áp dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu như sở thích âm nhạc hay lịch sử mua hàng, mang đến trải nghiệm mua sắm liền mạch. Nhờ sự hỗ trợ của AI, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon đóng góp đáng kể vào thành công của công ty, chiếm tới 35% tổng doanh thu.

Sephora là một thương hiệu bán lẻ nổi tiếng trong việc ứng dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua các tính năng như thử đồ ảo và tư vấn chăm sóc da cá nhân hóa. Sử dụng công nghệ AI như thực tế ảo (AR) và machine learning, Sephora cho phép khách hàng thử trang điểm hoặc nhận gợi ý chăm sóc da phù hợp, mang lại trải nghiệm mua sắm hiện đại và hỗ trợ khách hàng đưa ra quyết định mua hàng một cách tự tin và chính xác.

Walmart áp dụng AI để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng các thuật toán dự đoán nhu cầu tương lai và điều chỉnh với nguồn cung. Điều này giúp đảm bảo mức tồn kho tối ưu, tăng hiệu quả logistics, giảm thiểu tình trạng hết hàng hoặc dư thừa, từ đó tiết kiệm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.