Các nhà bán lẻ đang đặt cược lớn vào Trí tuệ nhân tạo – nhưng Dữ liệu phân mảnh đang cản trở họ

Gần như mọi nhà bán lẻ đều đang đặt cược vào Trí tuệ nhân tạo. Nhưng mặc dù có các trường hợp sử dụng hàng ngày, chỉ 11% nói rằng họ tự tin có thể mở rộng nó trên toàn doanh nghiệp. Theo báo cáo 2025 State of AI in Retail của Amperity, 97% nhà bán lẻ dự định sẽ duy trì hoặc tăng đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo trong năm tới, và gần một nửa cho biết họ đã sử dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo hàng ngày. Vấn đề không phải là các thuật toán – mà là dữ liệu. Từ động cơ định giá và tiếp thị cá nhân hóa đến dự báo hàng tồn kho dự đoán, Trí tuệ nhân tạo nhanh chóng trở thành trung tâm của chiến lược bán lẻ và phân biệt cạnh tranh trên các thị trường tiêu dùng ngày càng đông đúc.

Trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ chuyển đổi sự tham gia của khách hàng và hiệu quả hoạt động tại thời điểm các nhà bán lẻ đang phải đối mặt với áp lực lớn. Tuy nhiên, mặc dù có ý định, vẫn có một khoảng cách rõ ràng giữa tham vọng Trí tuệ nhân tạo và thực hiện Trí tuệ nhân tạo, tạo ra cơ hội bị bỏ lỡ, đầu tư bị浪 phí và các đội ngũ lãnh đạo thất vọng khi cố gắng thấy kết quả kinh doanh có thể đo lường.

Trí tuệ nhân tạo mà không có Giải pháp Xác định Danh tính: Tương lai Phân mảnh

Mặc dù đa số nhà bán lẻ báo cáo sử dụng Trí tuệ nhân tạo ở một số khả năng, nhưng chỉ 11% cho biết họ sẵn sàng mở rộng nó trên toàn doanh nghiệp. Thử thách cốt lõi là dữ liệu bị phân mảnh, không đầy đủ hoặc bị phân mảnh. Dữ liệu phân mảnh chặn khả năng thống nhất danh tính khách hàng. Không có danh tính chính xác, Trí tuệ nhân tạo không thể nhận ra các cá nhân trên các kênh hoặc dự đoán nhu cầu của họ – khiến việc cá nhân hóa thực sự gần như không thể.

Kết quả khảo sát của Amperity cho thấy chỉ 43% nhà bán lẻ đang áp dụng Trí tuệ nhân tạo vào các trải nghiệm khách hàng và chỉ 23% đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo cho giải pháp xác định danh tính hoặc chuẩn bị dữ liệu. Khoảng cách này giải thích tại sao nhiều nỗ lực không mang lại giá trị có ý nghĩa.

Sự thiếu hụt tầm nhìn khách hàng thống nhất không chỉ làm chậm việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo; nó trực tiếp phá hoại cơ hội tăng trưởng. Một báo cáo gần đây của Deloitte cho thấy mức độ của vấn đề, khi 80% người tiêu dùng Mỹ có nhiều khả năng mua hàng khi các thương hiệu cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa

• 80% người tiêu dùng Mỹ có nhiều khả năng mua hàng khi các thương hiệu cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa
• Cá nhân hóa có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 16 điểm phần trăm
• Người tiêu dùng chi tiêu 50% nhiều hơn với các thương hiệu cá nhân hóa tốt, khiến chất lượng dữ liệu không chỉ là mối quan tâm của bộ phận CNTT, mà còn là động lực tăng trưởng doanh thu

Trong một thế giới mà sở thích cá nhân hóa của người tiêu dùng đang ở mức cao nhất, với 80% người tiêu dùng toàn cầu mong đợi điều đó, việc không thống nhất dữ liệu khách hàng có thể cản trở chiến lược tăng trưởng của một thương hiệu. Trí tuệ nhân tạo mà không có giải pháp xác định danh tính không chỉ bỏ lỡ mục tiêu; nó còn rủi ro alienating khách hàng.

Dữ liệu Thống nhất, Trí tuệ nhân tạo Thông minh hơn

Bán lẻ không thiếu các trường hợp sử dụng: phân tích dự đoán, rô-bốt trò chuyện, định giá động, nội dung tạo ra. Không có trường hợp nào sẽ thành công nhất quán nếu không có nền tảng dữ liệu khách hàng thống nhất và đáng tin cậy.

Giải pháp xác định danh tính đảm bảo rằng tất cả các tín hiệu rời rạc, từ hệ thống bán hàng, chương trình khách hàng thân thiết, ứng dụng di động và thị trường thứ ba, sẽ được kết hợp thành một hồ sơ duy nhất, được quản lý. Điều này cho phép các hệ thống Trí tuệ nhân tạo:

• Cá nhân hóa ở quy mô lớn – đảm bảo rằng mỗi thông điệp, ưu đãi và khuyến nghị đều liên quan đến cá nhân
• Dự đoán với độ chính xác – cung cấp các mô hình dự đoán, dự báo nhu cầu và chiến lược hành động tiếp theo
• Giữ niềm tin của khách hàng – bằng cách cung cấp trải nghiệm liền mạch, tôn trọng và an toàn cho quyền riêng tư trên các kênh

Để nói đơn giản, giải pháp xác định danh tính biến Trí tuệ nhân tạo từ một điều mới mẻ thành một điều cần thiết.

Chi phí của việc làm sai Trí tuệ nhân tạo

Rủi ro của việc bỏ qua bước giải pháp xác định danh tính đang tăng lên. Với nhu cầu triển khai Trí tuệ nhân tạo tạo ra trong các ngữ cảnh khách hàng trực tiếp, cũng có những lo ngại về việc thực hiện thực tế. Một bước sai lầm duy nhất, như gửi một ưu đãi gia hạn đến khách hàng vừa mới gia hạn, có thể làm tổn hại đến lòng trung thành của thương hiệu.

Một báo cáo của PwC cho thấy 32% khách hàng sẽ rời bỏ một thương hiệu họ yêu thích sau chỉ một trải nghiệm tồi tệ. Nếu Trí tuệ nhân tạo cung cấp các tương tác không nhất quán hoặc không cá nhân hóa, các nhà bán lẻ sẽ không chỉ thất bại trong việc mở khóa ROI; họ sẽ mất khách hàng hoàn toàn. Như báo cáo của Deloitte đã nhấn mạnh, đa số người tiêu dùng hiện nay mong đợi các công ty hiểu nhu cầu và kỳ vọng của họ, nâng cao tiêu chuẩn cho mọi nhà bán lẻ đang thử nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong các thị trường cạnh tranh cao và nhạy cảm về biên lợi nhuận.

Khoảng cách giữa tham vọng Trí tuệ nhân tạo và thực tế

Đóng khoảng cách này đòi hỏi phải ưu tiên ba điều:

1. Thống nhất Dữ liệu Khách hàng Trước khi Mở rộng Trí tuệ nhân tạo

Các thương hiệu cần kiểm tra các hệ thống dữ liệu hiện có để tìm kiếm các silo và không nhất quán. Họ nên đầu tư vào các nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) và giải pháp xác định danh tính có thể giải quyết các hồ sơ bị phân mảnh và tạo ra các hồ sơ hoạt động theo thời gian thực.

2. Áp dụng Trí tuệ nhân tạo ở những nơi quan trọng nhất

Thay vì triển khai Trí tuệ nhân tạo mọi nơi cùng một lúc, các thương hiệu nên tập trung vào các trường hợp sử dụng có tác động cao: khuyến mãi cá nhân hóa, dự đoán rời bỏ, tự động hóa dịch vụ và tối ưu hóa hàng tồn kho. Mỗi trường hợp này đều hiệu quả hơn nhiều với dữ liệu thống nhất. Ví dụ, một người mua hàng trung thành có thể nhận được một ưu đãi phòng chống rời bỏ vào cùng ngày họ vừa mua hàng. Nếu không có giải pháp xác định danh tính, Trí tuệ nhân tạo có rủi ro tạo ra những bước sai lầm có hại này.

3. Xây dựng Niềm tin thông qua Quyền riêng tư và Quản lý

Mặc dù người tiêu dùng mong đợi cá nhân hóa, họ cũng mong đợi quyền riêng tư và các hệ thống an toàn bảo vệ thông tin của họ. Việc thực hiện các phương pháp thực hành dữ liệu an toàn cho quyền riêng tư và quản lý minh bạch đảm bảo Trí tuệ nhân tạo nâng cao niềm tin của khách hàng thay vì làm tổn hại đến nó.

Từ Phân mảnh đến Chuyển đổi

Tương lai của Trí tuệ nhân tạo bán lẻ sẽ không được quyết định bởi ai áp dụng công nghệ nhanh nhất, mà bởi ai áp dụng nó một cách có trách nhiệm và hiệu quả hơn.

Khi các nhà bán lẻ thống nhất dữ liệu khách hàng đầu tiên bị phân mảnh như lịch sử mua hàng, tín hiệu hành vi và mẫu tương tác, họ đang mở khóa cá nhân hóa ở quy mô lớn và thực hiện ROI Trí tuệ nhân tạo thực sự.

Sự khác biệt là rõ ràng: Trí tuệ nhân tạo được xây dựng trên dữ liệu không kết nối mang lại kết quả phân mảnh. Trí tuệ nhân tạo được xây dựng trên giải pháp xác định danh tính mang lại chuyển đổi trên toàn doanh nghiệp.

Đi Tất cả vào

Dữ liệu phân mảnh làm chậm tiến bộ ngày nay – và đe dọa sự liên quan của ngày mai. Trí tuệ nhân tạo được thực hiện đúng không chỉ là một nâng cấp công nghệ; nó là một chuyển đổi trong cách các nhà bán lẻ tham gia, kiếm được niềm tin và tăng trưởng.

Với thị trường Trí tuệ nhân tạo đang tăng trưởng 42% hàng năm lên 733,7 tỷ USD vào năm 2027, những người chiến thắng sẽ không phải là những người triển khai nhiều mô hình nhất, mà là những người xây dựng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ nhất. Các nhà bán lẻ giải quyết thách thức dữ liệu đầu tiên sẽ là những người chiến thắng với trải nghiệm khách hàng được Trí tuệ nhân tạo cung cấp.

Quá trình tiến bộ trong năm tới sẽ liên quan đến nhiều hơn đầu tư, thử nghiệm và triển khai để đặt các nhà bán lẻ vào vị trí sử dụng Trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả và hiệu quả trong khi giảm thiểu rủi ro, tăng cường sự khác biệt và tăng tốc các lợi nhuận có thể đo lường.

Khi kỳ vọng của người tiêu dùng tiếp tục tăng, giải pháp xác định danh tính là đòn bẩy chiến lược sẽ phân biệt những người chiến thắng Trí tuệ nhân tạo bán lẻ với những người tụt lại phía sau.