3 Bước để các Nhà Bán Lẻ Tạo Ra và Captures 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 hàng 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 nhà bán lẻ 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 captures giá trị cho chính mình.

Trong khi công nghệ đã tồn tại dưới một số hình thức trong nhiều năm, 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 phải chăng hơn. Các đơn vị xử lý đồ họa NVIDIA (GPU) có thể biến những gì từng là một tính toán bảy ngày thành một tính toán bảy phút, và Snowflake đã thêm sự linh hoạt vào cấu trúc chi phí AI bằng cách cũng tính phí theo từng tính toán. Những yếu tố này đã mở ra 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 thấy được lợi nhuận cụ thể từ các khoản đầu tư AI của họ. Họ đang thử nghiệm trong vài tháng, không phải vài năm, và không thể chấp nhận được 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 các 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 ba bước để mở khóa tạo giá trị và captures giá trị.

Phát triển Dữ Liệu thành Tài Sản Chiến Lược

Để các nhà bán lẻ có thể tận dụng thành công AI, họ phải đảm bảo rằng dữ liệu của mình là trưởng thành, sạch sẽ và hài hòa. Không có dữ liệu chất lượng cao, ngay cả các 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 bán, 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 độ chính xác và đầy đủ, và thực hiện các thực hành 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 giá trị và captures 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 từ 18 đến 24 tháng. Các nhà bán lẻ phải dự đoán xu hướng, sở thích của người tiêu dùng và mức 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 số không từng có 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 mạng xã hội.

Khuyến Khích Văn Hóa Thử Nghiệm

Cách tiếp cận này là rất quan trọng cho việc tạo giá trị, vì nó cho phép các nhà bán lẻ thử nghiệm và tinh chỉnh các sáng kiến được thúc đẩy bởi AI mà trực tiếp mang lại lợi ích cho khách hàng. Bằng cách chạy các thử nghiệm nhắm 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 dẫn xuất các phép đo KPI để xác định sự thành công cuối cùng của nó. 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 tiến từ khái niệm đến hiện thực. Cũng quan trọng không kém, là tư duy để rút lại một thử nghiệm khi giá trị thực hiện 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 chi phí, giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc triển khai AI quy mô lớn.

Xây Dựng Hệ Sinh Thái

Trong khi các bước trước tập trung chủ yếu vào việc tạo giá trị cho khách hàng, bước này rất quan trọng cho việc captures giá trị – đảm bảo rằng các nhà bán lẻ có thể chuyển đổi hiệu quả các sáng kiến AI của mình thành doanh thu.

Hệ sinh thái của một nhà bán lẻ có thể bao gồm các 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 hệ sinh thái như vậy, các nhà bán lẻ có thể tạo ra các dòng doanh thu mới, nâng cao các dịch vụ của họ và tăng cường vị thế thị trường của mình.

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 được AI hỗ trợ, 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 đến nội dung. Bằng cách tích hợp những người có ảnh hưởng vào các chiến lược tiếp thị được thúc đẩy bởi 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 cẩn thận điều hướng 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 captures 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 làm chủ các bước này sẽ được đặt ở vị trí tốt để thịnh vượng trong cảnh quan bán lẻ. Việc cân bằng khéo léo giữa tạo giá trị và captures giá trị trong các sáng kiến AI biến tiềm năng công nghệ thành lợi thế cạnh tranh.