Nhà bán lẻ, Hãy Học 4 Bài Học Này Trước Khi Đầu Tư GenAI Năm 2025

Forrester dự đoán một trong năm nhà bán lẻ tại Mỹ và EMEA sẽ triển khai ứng dụng GenAI hướng đến khách hàng vào năm 2025. Tìm kiếm sản phẩm nâng cao, khuyến nghị cá nhân hóa và điều hướng danh mục cải tiến là các trường hợp sử dụng hàng đầu. Vậy tại sao các tương tác tự động lại gây ra sự suy giảm 5% điểm số trải nghiệm khách hàng tại Mỹ vào năm 2023 – mức thấp nhất kể từ năm 2015 – và nhà bán lẻ có thể học được gì từ điều này trước khi đầu tư vào GenAI?

Báo cáo KPMG năm 2023 nhấn mạnh việc không đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng là nguyên nhân dẫn đến sự suy giảm, với việc lạm dụng công nghệ mà không mang lại lợi ích chiến lược cho người mua. Trong số 50 CIO và CTO trong các doanh nghiệp Fortune 500 được hỏi về các dự án GenAI của họ, hầu hết đều cho rằng công nghệ thử nghiệm của họ giải quyết nhu cầu kinh doanh không chính xác.

Khi chúng ta bước vào năm 2025, các nhà bán lẻ phải ưu tiên các chiến lược GenAI tập trung vào khách hàng. Thay vì áp dụng công nghệ mới nhất như một điều tốt, hãy xem xét nhu cầu kinh doanh. Các nhà bán lẻ nên xem xét lại hành trình khách hàng của họ, xác định không gian để cải thiện và xây dựng hoặc áp dụng các giải pháp phù hợp với trường hợp sử dụng của họ, không phải ngược lại. Dưới đây là bốn bài học cho các nhà bán lẻ xem xét trên hành trình nâng cao trải nghiệm người dùng (UX) với GenAI.

Đảm Bảo Sự Hòa Hợp Kinh Doanh – Dữ Liệu – Trí Tuệ Nhân Tạo

Các nhà nghiên cứu RAND đã phát hiện vào năm 2024 rằng 80% dự án trí tuệ nhân tạo thất bại do năm lĩnh vực chính: mục tiêu không phù hợp, thiếu dữ liệu, tiếp cận công nghệ trước, khoảng trống cơ sở hạ tầng và trí tuệ nhân tạo quá tham vọng.

Các nhà bán lẻ cần một nền tảng dữ liệu vững chắc và chuyên môn để xây dựng các thuật toán cần thiết và thành công với các khoản đầu tư GenAI của họ. Họ nên tự hỏi mình, “Làm thế nào chúng tôi có thể đảm bảo đủ dữ liệu để đáp ứng yêu cầu của giải pháp? Và bao nhiêu dữ liệu này là độc quyền?” Các dự án GenAI thành công phụ thuộc vào thông tin chất lượng cao, liên quan. Dữ liệu càng độc đáo, giải pháp càng cần được tùy chỉnh.

Câu hỏi thứ ba để hỏi là, “Những thay đổi nào về năng lực và cấu trúc hoạt động cần thiết để tận dụng GenAI một cách hiệu quả?” Hiểu được mức độ nâng cao kỹ năng, cùng với động lực, chi phí và thời gian, sẽ giúp các nhà bán lẻ quyết định lợi tức đầu tư (ROI) cho việc xây dựng, tùy chỉnh hoặc quản lý giải pháp trong nhà.

Hiện nay, các chuyên gia không kỹ thuật có thể làm việc với các công cụ không cần mã hoặc thuê một đối tác trí tuệ nhân tạo dài hạn để tận dụng lợi ích. Khi chọn các giải pháp GenAI của bên thứ ba, các giám đốc điều hành thương mại điện tử nên ưu tiên các yếu tố ngoài giá cả và ROI, chẳng hạn như khả năng mở rộng, hiệu suất, bảo mật dữ liệu, chuyên môn của nhà cung cấp và khả năng tương thích với ngăn xếp công nghệ. Một trường hợp kinh doanh rõ ràng và kết quả dự kiến là rất quan trọng trước khi cam kết với bất kỳ tích hợp nào mới.

Áp Dụng Cách Tiếp Cận Tăng Cường

Vào năm 2024, BCG Group đã đánh giá tốc độ áp dụng các trường hợp sử dụng GenAI hàng đầu trong thương mại điện tử; cụ thể là tạo nội dung như blog, mô tả sản phẩm và bổ sung hình ảnh sản phẩm. Các trường hợp sử dụng tiên tiến hơn bao gồm khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa, định giá động và phân tích cạnh tranh. Hãy làm quen các thành viên trong nhóm với các dịch vụ hệ thống trước khi thử tay vào các nhiệm vụ phức tạp hơn để điều chỉnh quy trình làm việc một cách liền mạch.

Các nhà bán lẻ nên khuyến khích các nhóm thương mại điện tử của họ tận dụng các công cụ GenAI ngoài hộp để làm quen với khả năng của công cụ. Các trường hợp sử dụng đơn giản và giải pháp không cần mã hoặc thấp là điểm khởi đầu tuyệt vời vì chúng giúp các thành viên trong nhóm thấy được thời gian tiết kiệm có thể và giúp họ điều chỉnh hoạt động của mình để bao gồm các kiểm tra xác thực thường xuyên. Giới thiệu các đánh giá hàng tuần hoặc hai tuần một lần trong giai đoạn đầu để đo lường tiến度 của công cụ và điều chỉnh phương pháp theo cách thức. Phản hồi và tham gia của nhóm sẽ là chìa khóa để thành công.

Khi các thành viên trong nhóm trở nên quen thuộc hơn, các nhà bán lẻ có thể giới thiệu các trường hợp sử dụng mới. Các kỹ sư có thể phát triển dòng với sự hỗ trợ hoàn thành mã trí tuệ nhân tạo. Các nhà tiếp thị có thể giới thiệu khuyến nghị upselling và cross-selling được cá nhân hóa bởi trí tuệ nhân tạo, và các nhà quản lý忠诚 có thể xây dựng các chiến dịch忠诚 thích ứng dựa trên mức độ tương tác của khách hàng.

Tạo Văn Hóa An Ninh Trước

Các hệ thống bị ngắt kết nối là các điểm yếu có thể dẫn đến các lỗ hổng bảo mật, và GenAI có khả năng giảm ngưỡng gia nhập cho các mối đe dọa có kỹ năng thấp. Các tội phạm mạng có thể sử dụng GenAI để xây dựng các kịch bản có thể có chức năng độc hại nếu được sử dụng đúng cách, tự động hóa các cuộc tấn công và nhắm vào các lỗ hổng cụ thể. Các nhà bán lẻ nên nhằm mục đích có một nền tảng dữ liệu vững chắc, các quy trình làm việc được sắp xếp hợp lý và một mạng lưới ứng dụng được kết nối tốt để giữ cho hệ thống của họ an toàn và dễ theo dõi.

Các tội phạm mạng cũng có thể sử dụng GenAI để thao túng người tiêu dùng thông qua nội dung giả mạo rất thuyết phục (tức là kỹ thuật xã hội và lừa đảo). Do đó, xác thực danh tính sẽ trở nên quan trọng hơn vào năm 2025. Xác thực đa yếu tố , chẳng hạn như gửi mã thời gian đến thiết bị người dùng qua SMS, email hoặc ứng dụng xác thực chuyên dụng, sẽ giúp bảo mật các chương trình忠诚 của khách hàng và các nền tảng mua sắm – đặc biệt là nơi thông tin tài chính được lưu trữ.

Bên cạnh đó, các nhà bán lẻ phải đảm bảo rằng các nhà phát triển thường xuyên cập nhật phần mềm, thư viện và hệ thống để giải quyết các lỗ hổng và giảm thiểu bề mặt tấn công. Tư duy an toàn, xác thực trước nên được lọc qua toàn bộ tổ chức. Bằng cách thực hiện các khóa đào tạo nhận thức an ninh và mô phỏng thường xuyên và khuyến khích nhân viên báo cáo các hoạt động đáng ngờ ngay lập tức, các nhà bán lẻ có thể xây dựng một văn hóa tập trung vào an ninh.

Các hệ thống giám sát và cảnh báo bằng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như các giải pháp phát hiện và phản hồi điểm cuối tiên tiến (EDR), cũng có thể giúp các nhà bán lẻ phát hiện và giảm thiểu các mối đe dọa trong thời gian thực. Dù vậy, điều quan trọng là tất cả nhân viên phải có thói quen kiểm tra rằng các hệ thống, đặc biệt là phần mềm an ninh mạng, hoạt động như mong đợi.

Thiết Kế Được Tạo Ra Với Sự Đồng Cảm

Nguyên nhân lớn nhất của sự không tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo là việc sử dụng nó trong các kênh hỗ trợ khách hàng. Một số 53% khách hàng sẽ xem xét việc chuyển sang một đối thủ cạnh tranh nếu họ phát hiện ra một công ty đang sử dụng trí tuệ nhân tạo cho dịch vụ khách hàng.

Khách hàng lo sợ rằng GenAI sẽ tạo ra một khoảng cách rộng hơn giữa họ và các đại lý hỗ trợ. Họ muốn sự yên tâm rằng các vấn đề của họ sẽ được hiểu và giải quyết một cách tốt nhất có thể, lý tưởng là với các nhà quản lý có thẩm quyền để cung cấp quà tặng miễn phí cho những rắc rối của họ. Tuy nhiên, các nhà bán lẻ có thể xây dựng các bước này vào các dịch vụ tự động của họ. Nhưng điều quan trọng là bắt đầu với các nhiệm vụ đơn giản trước. Làm cho các câu hỏi thường gặp và thông tin trực tuyến trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua các rô-bốt trò chuyện là các trường hợp sử dụng hữu ích.

Ban đầu, nhiều người hơn trên boong để phản hồi lại phản hồi, nhầm lẫn hoặc truy vấn của khách hàng sẽ là một bộ đệm chủ động và được chào đón khi các nhà bán lẻ thích nghi với khả năng của GenAI. Phản hồi theo thời gian thực từ các nhóm hỗ trợ sẽ giúp các nhà bán lẻ tưởng tượng tất cả các kịch bản mà nhiệm vụ quá phức tạp cho các công cụ GenAI. Trong những kịch bản này, rô-bốt trò chuyện phải chỉ đạo khách hàng đến một đại lý với một thông điệp giữ chỗ, chẳng hạn như nút “Không hữu ích? Liên hệ với một đại lý”. Phân tích phản hồi này hàng ngày cho đến khi tất cả các truy vấn phổ biến có thể được trả lời một cách đơn giản và tự động.

Điều quan trọng là tất cả các nhiệm vụ mà các công cụ GenAI thực hiện phải chuyển đổi một cách liền mạch thành cuộc trò chuyện của đại lý khi cần. Điều quan trọng cũng là các đại lý hỗ trợ khách hàng vẫn là một phần quan trọng của hành trình người dùng, tiết kiệm cho họ các nhiệm vụ có giá trị cao như theo dõi dữ liệu và xác định các nguyên nhân cơ bản của các vấn đề khách hàng lặp lại. Điều này cho phép các nhà bán lẻ có cơ sở để đề xuất các giải pháp và ngăn chặn các vấn đề trong tương lai với các kênh phản hồi tự động.

Dù các nhà bán lẻ có chọn áp dụng GenAI hay không, các đối thủ cạnh tranh, khách hàng và các tác nhân độc hại sẽ. Việc chuẩn bị cho các thành viên trong nhóm với các trường hợp sử dụng đơn giản sẽ giúp họ thích nghi với các cách làm việc mới và hiểu rõ hơn về các mối đe dọa mới. Các nhà bán lẻ có thể tận dụng các công cụ ngoài hộp và thử nghiệm các dự án GenAI theo cách tiếp cận phân阶段, xây dựng trên kiến thức và chuyên môn của nhóm với các thuật toán tiên tiến hơn mỗi khi một dự án được hoàn thành thành công. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ giao dịch và giữ một đội ngũ đại lý con người chuyên nghiệp, khách hàng có thể tận hưởng việc tiếp cận nhanh hơn với các sản phẩm mong muốn và cảm thấy an tâm khi có một đại lý chỉ một cuộc gọi nếu họ cần.