3 Bước để Các Nhà Bán Lẻ Tạo Ra và Chụp lại Giá Trị từ Đầu Tư Trí Tuệ Nhân Tạo

Ngành bán lẻ đang phát triển và ngày càng cạnh tranh khi các công ty cạnh tranh để thu hút sự chú ý và ví tiền của người tiêu dùng. Theo Liên đoàn Bán lẻ Quốc gia, doanh số bán lẻ cốt lõi tăng 3,2% so với cùng kỳ năm trước trong nửa đầu năm 2024, và tổng doanh số bán lẻ dự kiến sẽ vượt qua năm 2023 từ 2,5% đến 3,5%. Trong một thị trường cạnh tranh, các nhà bán lẻ đang tìm kiếm lợi thế cạnh tranh, và nhiều công ty đang chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI).

AI đã được định vị là một khả năng phá vỡ có thể tưởng tượng lại các dịch vụ, mở rộng lựa chọn và thúc đẩy các mô hình kinh doanh mới. Các nhà bán lẻ đã đầu tư đáng kể vào AI, nhưng họ cần hiểu rõ hơn về cách sử dụng công nghệ để tạo ra giá trị cho khách hàng và chụp lại giá trị cho chính mình.

Mặc dù công nghệ đã tồn tại dưới một số hình thức trong nhiều năm, nhưng các thuật toán đã trở nên tốt hơn và nhanh hơn, khả năng tính toán đã được cải thiện, và điểm giá đã trở nên hợp lý hơn. Bộ xử lý đồ họa NVIDIA (GPU) có thể biến một quá trình tính toán kéo dài 7 ngày thành một quá trình tính toán chỉ trong 7 phút, và Snowflake đã thêm tính linh hoạt vào cấu trúc chi phí AI bằng cách cũng tính phí theo mỗi lần tính toán. Những yếu tố này đã mở khóa nhiều trường hợp sử dụng AI hơn cho các nhà bán lẻ và làm cho công nghệ phù hợp hơn với ngân sách CNTT.

Tuy nhiên, nhiều nhà bán lẻ vẫn đang gặp khó khăn trong việc nhìn thấy lợi nhuận thực tế từ đầu tư AI của họ. Họ đang thử nghiệm trong vài tháng, không phải vài năm, và không thể đủ khả năng để thực hiện một cách tiếp cận “phun và cầu nguyện” với những thử nghiệm đó. Các nhà bán lẻ phải tiếp cận AI một cách chiến lược để họ có thể đáp ứng mục tiêu ROI của mình, đặc biệt là khi ngành phải đối mặt với sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Hãy cùng khám phá và xem xét 3 bước để mở khóa tạo ra giá trị và chụp lại giá trị.

Phát triển dữ liệu thành một tài sản chiến lược

Để các nhà bán lẻ có thể tận dụng AI một cách thành công, họ phải đảm bảo rằng dữ liệu của mình đã trưởng thành, sạch sẽ và được hài hòa. Không có dữ liệu chất lượng cao, ngay cả những thuật toán AI tinh vi nhất cũng sẽ không đạt được mục tiêu, dẫn đến câu nói “rác vào, rác ra”.

Trong bán lẻ, dữ liệu đến từ nhiều nguồn: hệ thống bán hàng tại điểm, nền tảng thương mại điện tử, hệ thống quản lý hàng tồn kho, công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM), và thậm chí cả nguồn bên ngoài như mạng xã hội và dự báo thời tiết. Để tạo ra một tài sản chiến lược, các nhà bán lẻ phải tích hợp dữ liệu từ tất cả các nguồn đó, làm sạch và tiêu chuẩn hóa nó, đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của nó, và thực hiện các quy trình quản lý dữ liệu mạnh mẽ.

Một lĩnh vực mà dữ liệu chất lượng cao có thể tác động đáng kể đến cả việc tạo ra giá trị và chụp lại giá trị là lập kế hoạch dự báo. Dự báo chính xác là rất quan trọng đối với các nhà bán lẻ để tối ưu hóa mức tồn kho, giảm lãng phí và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Hãy xem xét ngành thời trang, nơi chu kỳ lập kế hoạch có thể kéo dài lên đến 18 đến 24 tháng. Các nhà bán lẻ phải dự đoán xu hướng, sở thích của người tiêu dùng và mức độ nhu cầu từ trước, thường với dữ liệu hạn chế.

Bằng cách tận dụng AI với nền tảng dữ liệu vững chắc, các nhà bán lẻ có thể kết hợp một số lượng biến không thể tưởng tượng được vào các mô hình dự báo của họ, như số liệu bán hàng lịch sử, thông tin nhân khẩu học, mẫu thời tiết, chỉ số kinh tế và xu hướng trên mạng xã hội.

Khuyến khích một văn hóa thử nghiệm

Cách tiếp cận này là rất quan trọng để tạo ra giá trị, vì nó cho phép các nhà bán lẻ thử nghiệm và tinh chỉnh các sáng kiến AI nhằm trực tiếp mang lại lợi ích cho khách hàng. Bằng cách chạy các thử nghiệm có mục tiêu, các nhà bán lẻ có thể xác định các ứng dụng AI nào thực sự phù hợp với khách hàng của họ và thúc đẩy sự trung thành mà không cần phải thực hiện các triển khai lớn trước khi có thể.

Một khía cạnh quan trọng trong việc thúc đẩy văn hóa thử nghiệm là việc tạo ra các trường hợp sử dụng cụ thể và suy dẫn các phép đo KPI để xác định thành công cuối cùng. Sự hợp tác giữa các bên liên quan kinh doanh và công nghệ, bao gồm cả kỹ sư, nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu, là cần thiết khi thử nghiệm phát triển từ khái niệm thành hiện thực. Cũng quan trọng không kém là tư duy để rút lại một thử nghiệm khi giá trị thực tế không đáp ứng được kỳ vọng.

Văn hóa này khuyến khích sự đổi mới và giúp các nhà bán lẻ duy trì sự linh hoạt khi điều kiện thị trường thay đổi. Nó cho phép họ thử nghiệm các ý tưởng mới một cách nhanh chóng và tiết kiệm, giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc triển khai AI trên quy mô lớn.

Xây dựng hệ sinh thái

Trong khi các bước trước tập trung chủ yếu vào việc tạo ra giá trị cho khách hàng, bước này then chốt cho việc chụp lại giá trị – đảm bảo rằng các nhà bán lẻ có thể chuyển đổi hiệu quả các sáng kiến AI của họ thành doanh thu.

Hệ sinh thái của một nhà bán lẻ có thể bao gồm nhà cung cấp công nghệ, thương hiệu, người có ảnh hưởng, nhà tạo nội dung và thậm chí cả các nhà bán lẻ khác. Bằng cách xây dựng một hệ sinh thái như vậy, các nhà bán lẻ có thể tạo ra các dòng doanh thu mới, nâng cao dịch vụ của họ và tăng cường vị thế trên thị trường.

Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể hợp tác với một công ty tầm nhìn máy tính để tạo ra một công cụ tìm kiếm hình ảnh AI, cho phép khách hàng tìm sản phẩm bằng cách tải lên hình ảnh. Điều này nâng cao trải nghiệm mua sắm và mở ra cơ hội cho quảng cáo và khuyến nghị sản phẩm được nhắm mục tiêu.

Tiếp thị người có ảnh hưởng là một lĩnh vực khác nơi AI và xây dựng hệ sinh thái giao nhau. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng AI để xác định và phân tích những người có ảnh hưởng hiệu quả nhất cho thương hiệu của họ dựa trên các yếu tố như nhân khẩu học khán giả, tỷ lệ tương tác và liên quan nội dung. Bằng cách tích hợp những người có ảnh hưởng vào các chiến lược tiếp thị AI, các nhà bán lẻ có thể mở rộng phạm vi tiếp cận và tạo ra các kết nối chân thực hơn với khách hàng tiềm năng.

Các nhà bán lẻ phải điều hướng cẩn thận các vấn đề về quyền riêng tư của dữ liệu, động lực cạnh tranh và sự phù hợp của thương hiệu. Tuy nhiên, khi thực hiện thành công, nó có thể tạo ra một chu kỳ trong đó giá trị được tạo ra cho khách hàng thông qua các sáng kiến AI được chụp lại và chuyển đổi hiệu quả bởi nhà bán lẻ và các đối tác hệ sinh thái của họ.

Cách tiếp cận chiến lược này đối với việc triển khai AI cho phép các nhà bán lẻ vượt qua sự cường điệu và hướng tới các ứng dụng thực tế, mang lại kết quả. Khi AI tiếp tục phát triển, những người掌握 các bước này sẽ được đặt ở vị trí tốt để thịnh vượng trong phong cảnh bán lẻ. Việc cân bằng khéo léo giữa tạo ra giá trị và chụp lại giá trị trong các sáng kiến AI biến tiềm năng công nghệ thành lợi thế cạnh tranh.