Tại Sao Trí Tuệ Nhân Tạo Không Đẩy Mạnh Doanh Thu Bán Lẻ – Chưa

Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một từ khóa trong bán lẻ và vì lý do chính đáng. Nó dự đoán hành vi, điều chỉnh đề xuất, và giúp các thương hiệu cảm thấy phản hồi hơn bao giờ hết. Gần 90% các nhà bán lẻ cho biết trí tuệ nhân tạo đã cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Nhưng sự hài lòng không luôn đồng nghĩa với doanh thu. Trên thực tế, ít hơn một nửa cho biết nó đã di chuyển kim chỉ nam về doanh thu.

Vậy điều gì đang thiếu?

Thường thì, đó không phải là công nghệ. Đó là chiến lược. Những nhà bán lẻ thành công nhất đang tận dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng kết nối thực sự và tinh chỉnh chiến lược xung quanh những gì thực sự thúc đẩy mua hàng. Họ hiểu rằng ngày nay, khách hàng không ấn tượng với tự động hóa; họ muốn cảm thấy được nhìn thấy, hiểu và giúp đỡ một cách chân thành.

Dưới đây là những gì đang hoạt động, những gì không, và cách các nhà bán lẻ có thể biến trí tuệ nhân tạo từ một công cụ hứa hẹn thành một động lực tăng trưởng thực sự.

Đổi mới kết nối khách hàng

Trí tuệ nhân tạo có thể làm được nhiều việc: nó có thể đọc khuôn mặt, dự báo hành vi, và tạo ra đề xuất được điều chỉnh ở quy mô lớn. Nhưng ngay cả với tất cả sức mạnh này, nhiều chiến lược được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo vẫn chưa đạt được mục tiêu cuối cùng: chuyển đổi.

Lấy ví dụ trí tuệ nhân tạo về cảm xúc. Một số nhà bán lẻ đang sử dụng máy ảnh và micro để phân tích biểu cảm và giọng điệu, tìm kiếm các tín hiệu như bối rối, thất vọng, hoặc quan tâm. Điều này cho phép nhân viên can thiệp vào đúng thời điểm hoặc tự động điều chỉnh đề xuất theo thời gian thực. Nhưng trừ khi những can thiệp này được thực hiện đúng thời điểm và hữu ích, chúng có nguy cơ cảm thấy xâm phạm hoặc khó xử hơn là thuyết phục.

Những người khác sử dụng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng hành trình mua sắm trước khi chúng xảy ra, mô hình hóa cách người tiêu dùng có thể phản ứng với một bố cục mới, sản phẩm, hoặc chương trình khuyến mãi. Loại thông tin dự báo này có thể mạnh mẽ – nhưng chỉ khi các nhà bán lẻ hành động trên dữ liệu theo cách phù hợp với động cơ khách hàng thực sự, không chỉ hành vi假 định.

Một cách tiếp cận trực tiếp hơn đang xuất hiện thông qua dữ liệu không bên thứ ba, trong đó khách hàng tự nguyện chia sẻ sở thích của họ thông qua rô-bốt trò chuyện, trợ lý ảo, hoặc khảo sát trên trang sản phẩm. Phương pháp này minh bạch hơn và có khả năng xây dựng niềm tin – nhưng lại, nó chỉ hoạt động nếu việc theo dõi cảm thấy phù hợp. Nếu một khách hàng nói rằng họ yêu thích trang trí nhà tối giản, nhưng trang web tràn ngập họ với các mẫu lớn và sản phẩm không hợp xu hướng, niềm tin đó sẽ biến mất nhanh chóng.

Những ví dụ này cho thấy các nhà bán lẻ không thiếu công cụ. Điều gì thiếu trong nhiều trường hợp là việc chuyển đổi những công cụ thành những khoảnh khắc khách hàng thực sự chuyển đổi – trong đó sự phù hợp, thời gian, và giọng điệu đều phù hợp để thúc đẩy một lần mua hàng.

Điều gì đang cản trở bán lẻ?

Mặc dù đầu tư lớn vào trí tuệ nhân tạo, nhiều nhà bán lẻ vẫn gặp khó khăn với dữ liệu lộn xộn, tương tác không cá nhân hóa, và đo lường các chỉ số hiệu suất sai. Nếu không giải quyết những vấn đề này, ngay cả những công cụ tiên tiến nhất cũng sẽ không di chuyển kim chỉ nam về doanh thu.

1.    Dữ liệu lộn xộn, lỗi thời

Các nhà bán lẻ thu thập một lượng lớn dữ liệu khách hàng, nhưng nhiều trong số đó là không đầy đủ, lỗi thời, hoặc phân tán trên các hệ thống khác nhau. Điều này làm cho trí tuệ nhân tạo khó xác định các mẫu có ý nghĩa hoặc tạo ra đề xuất đáng tin cậy. Nếu hồ sơ khách hàng thiếu thông tin quan trọng – như mua hàng gần đây, điểm giá ưa thích, hoặc sở thích liên lạc – hệ thống có thể đề xuất sản phẩm không liên quan hoặc gửi đề xuất không đúng thời điểm, gây hại hơn là có lợi.

Để sửa chữa điều này, các nhà bán lẻ cần làm sạch dữ liệu của họ thường xuyên và hợp nhất chúng vào một nơi. Một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) có thể giúp bằng cách kéo thông tin từ email, máy đăng ký bán hàng, chương trình忠诚, và mạng xã hội vào một cái nhìn thống nhất và cập nhật. Với dữ liệu tốt hơn, trí tuệ nhân tạo có thể giải thích hành vi một cách chính xác hơn, điều chỉnh đề xuất, và hỗ trợ những trải nghiệm dẫn đến chuyển đổi mạnh mẽ hơn và忠诚 lâu dài.

2.    Tương tác trí tuệ nhân tạo giống rô-bốt

Ngay cả với dữ liệu sạch, trí tuệ nhân tạo có thể thất bại nếu cá nhân hóa không cảm thấy đủ cá nhân. Quá thường, các nhà bán lẻ thỏa mãn với những nỗ lực bề mặt như sử dụng tên đầu tiên của khách hàng trong một email bán hàng chung chung hoặc hiển thị cùng một đề xuất sản phẩm cho mọi người đã duyệt một danh mục sản phẩm cụ thể. Loại tiếp cận một kích cỡ phù hợp tất cả này có thể cảm thấy giống rô-bốt, và nó hiếm khi dẫn đến nhiều bán hàng hơn.

Thay vào đó, các nhà bán lẻ nên sử dụng trí tuệ nhân tạo để đi vượt ra ngoài thông tin cơ bản và xem xét những thứ như khách hàng đã xem gần đây, họ đã dành bao lâu trên một trang sản phẩm, hoặc liệu họ đã để lại sản phẩm trong giỏ hàng của mình. Ví dụ, ai đó đã xem giày cao cấp và không mua có thể phản ứng tốt hơn với một giảm giá theo dõi trên chính cặp đó hoặc một cặp rẻ hơn với các thuộc tính tương tự, không phải một chương trình khuyến mãi chung chung trên giày. Khi đề xuất và thông điệp cảm thấy đúng thời điểm và phù hợp, khách hàng có nhiều khả năng nhấp, mua, và quay lại.

3.    Sử dụng chỉ số hiệu suất sai

Nếu các nhà bán lẻ muốn trí tuệ nhân tạo thúc đẩy bán hàng, họ cần đo lường các kết quả đúng. Theo dõi thời gian phục vụ nhanh hơn hoặc chi phí tiếp thị thấp hơn là hữu ích – nhưng nó không cho thấy liệu trí tuệ nhân tạo có thực sự tăng doanh thu hay không. Thay vào đó, các nhà bán lẻ nên tập trung vào các chỉ số gắn liền trực tiếp với hành trình khách hàng: bao nhiêu lần khách hàng hoàn thành mua hàng sau khi nhận được đề xuất được cá nhân hóa, họ chi bao nhiêu, liệu họ có quay lại hay không, và tần suất giỏ hàng bị bỏ rơi. Việc chuyển sự tập trung vào các chỉ số gắn liền với doanh thu này làm cho nó dễ dàng hơn để xem cái gì hoạt động – và để tiếp tục tinh chỉnh cách trí tuệ nhân tạo được sử dụng.

Đi tiếp với trí tuệ nhân tạo bán lẻ

Nếu một điều bây giờ rõ ràng, nó nên là các nhà bán lẻ không nhất thiết cần thêm nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo. Họ cần sử dụng công nghệ hiện có tốt hơn. Bằng cách sửa chữa các vấn đề về chất lượng dữ liệu, làm cho cá nhân hóa trở nên có ý nghĩa, và tập trung vào các chỉ số hiệu suất đúng, họ có thể biến trí tuệ nhân tạo từ một phụ kiện sáng bóng thành một động cơ tăng trưởng thực sự. Mục tiêu phải là xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn thúc đẩy bán hàng.