Tìm hiểu nguyên nhân AR, Dữ liệu lớn, AI, Học máy và IoT đang thúc đẩy tương lai ngành Bán lẻ.
Toàn cảnh ngành bán lẻ
Trong những năm gần đây, doanh số ngành bán lẻ tăng trưởng hàng năm ở mức ổn định với mức tăng trưởng 2019 ước đạt 25,038 nghìn tỷ USD (1), tăng trưởng nhẹ 4,5% so với năm trước. Công nghệ và thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ đã mở rộng thị trường bán lẻ toàn cầu nâng tỉ lệ bán lẻ trực tuyến lên 18,1 %, phát triển song song cùng với nền bán lẻ truyền thống vẫn đang chiếm 81,9 % trên toàn cầu (2).
Cùng với sự phát triển của công nghệ, thói quen mua sắm tiêu dùng của khách hàng cũng dần thay đổi. Khách hàng có thói quen xem xét và lựa chọn hàng hoá trực tuyến trước khi đặt mua hoặc tới mua tại cửa hàng. Bên cạnh đó, có rất nhiều sản phẩm từ các nhà bán lẻ trên toàn cầu để họ lựa chọn. Các yếu tố này đòi hỏi nhà bán lẻ luôn phải tối ưu nguồn lực của mình và đặt khách hàng làm trọng tâm để có thể tồn tại và phát triển bền vững.
Ứng dụng công nghệ mới như AR, Big Data, AI, IoT… doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng với những trải nghiệm và giá trị khác biệt, tối ưu hoá chiến lược quản lý và chuỗi cung ứng, từ đó gia tăng doanh số hoạt động.
Xu hướng ứng dụng công nghệ trong ngành bán lẻ
Công nghệ thực tế tăng cường (AR) giúp hạn chế tỉ lệ hoàn trả hàng, cải thiện doanh số
AR cung cấp cách thức cho khách hàng trải nghiệm sản phẩm dù không tiếp xúc trực tiếp với sản phẩm đó. Ví dụ, bằng cách cài đặt các ứng dụng (app) trên điện thoại, khách hàng có thể chọn các mẫu giày dép, trang sức, quần áo và mô phỏng hình ảnh sản phẩm khi mặc trên cơ thể mình.
Họ cũng có thể xem nội thất chi tiết 360 độ, thậm chí đặt các mô hình 3D ảo của đồ đạc trong không gian ngôi nhà mình…để quyết định đó có phải là sản phẩm phù hợp với mình hay không. Nhờ vậy, người tiêu dùng có thể đưa ra quyết định mua hàng dễ dàng hơn với tỉ lệ hoàn trả hàng thấp hơn.
Công nghệ AR được nhiều nhà bán lẻ trên thế giới ứng dụng rộng rãi như giày Gucci, đồng hồ Meerson, gia dụng IKEA hay nội thất Pottery Barn…đã mang lại kết quả khả quan trong hoạt động.
Dữ liệu lớn (Big Data) giúp thu hút và giữ chân khách hàng
Big Data trong bán lẻ là thuật ngữ chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà người tiêu dùng tạo ra trong quá trình mua sắm trên các thiết bị công nghệ. Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) đòi hỏi phải sử dụng các công nghệ phức tạp như machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên…để thu được kết quả.
Sử dụng kết quả phân tích giúp doanh nghiệp biết được các thông tin về nhân khẩu học, thói quen sở thích tiêu dùng của khách hàng cũng như dự đoán nhu cầu, khả năng chi tiêu trong tương lai. Nhà bán lẻ sử dụng các thông tin này để đưa ra các đề xuất sản phẩm với các đặc điểm và mức giá phù hợp, cũng như các chính sách chăm sóc sau bán hàng dành riêng cho mỗi khách hàng.
Nhiều doanh nghiệp bán lẻ trong mọi lĩnh vực như Amazon, Ebay…đã ứng dụng Big Data để gợi ý các sản phẩm mà khách hàng quan tâm nhất, cài đặt giá và khuyến mại cho sản phẩm. Các công ty cũng ứng dụng kết quả phân tích Big Data để tiếp thị sản phẩm, chúc mừng sinh nhật khách hàng thông qua email và tin nhắn, nâng cao tỉ lệ chuyển đổi bán hàng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng
AI giúp cho máy tính có thể học và tư duy theo cách của con người. Cùng với khả năng tìm kiếm và xử lý thông tin nhanh chóng, AI giúp các nhà bán lẻ phục vụ khách hàng tốt hơn, tăng chuyển đổi bán hàng cao hơn với một chi phí thấp so với sử dụng nhân lực.
Trên các nền tảng bán hàng, chatbot và trợ lý ảo sử dụng công nghệ AI để hiểu câu hỏi và trả lời các yêu cầu đơn giản của khách hàng trong bất cứ khung thời gian nào. Cùng với kết quả phân tích dữ liệu lớn (Big Data), AI đưa ra các phân tích dự đoán để gợi ý cho khách hàng những sản phẩm phù hợp nhất với mong muốn của họ, tăng tỉ lệ bán hàng cho nhà bán lẻ.
Bên cạnh đó, theo một phân tích hoạt động mua sắm của hơn 150 triệu người mua sắm và 250 triệu lượt truy cập vào các trang web thương mại điện tử (3), các đề xuất khi tìm kiếm được cá nhân hóa mang lại tỉ lệ chuyển đổi cao hơn. Cụ thể, số người mua hàng khi tìm kiếm và click vào đề xuất tuy chỉ chiếm 7% số lượt truy cập, nhưng đóng góp tới 26 % doanh thu cho doanh nghiệp.
Ngoài ra, 37% người mua hàng khi click vào đề xuất trong lần truy cập đầu tiên đã quay lại sau đó, điều này cho thấy tiềm năng của việc ứng dụng AI trong cá nhân hóa tìm kiếm giúp tăng chuyển đổi bán hàng.
Học máy (Machine Learning) giúp tạo lập kế hoạch giá thông minh
Hiện nay, nhu cầu tối ưu hoá lợi nhuận dựa vào một kế hoạch giá thông minh của nhà bán lẻ đã được đáp ứng dễ dàng hơn nhờ có sự giúp đỡ của Machine Learning. Bằng cách học hỏi dựa trên các mô hình mẫu có được từ dữ liệu lịch sử, Machine Learning có thể dự đoán trước được phản ứng của khách hàng với mỗi mức giá, mỗi chính sách bán hàng của sản phẩm cũng như thời điểm thay đổi giá phù hợp. Nhờ vậy, nhà bán lẻ có thể linh hoạt thay đổi giá cả để đạt được mức lợi nhuận tốt nhất.
Machine Learning được ứng dụng nhiều nhất trong bán lẻ trực tuyến do khả năng thay đổi giá dễ dàng và lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ. Các trang bán phòng khách sạn như Booking hay Agoda luôn thay đổi giá theo ngày, theo mùa hoặc theo các chương trình khuyến mại mà họ đặt ra, nhờ đó giữ chân khách hàng tốt hơn và thu được mức lợi nhuận tối ưu.
Internet vạn vật (IoT) kết nối các thiết bị, giúp quản lý hàng hoá và chuỗi cung ứng
Hệ thống IoT sử dụng trong bán lẻ dựa trên các thông tin được truyền về từ mạng lưới cảm biến được gắn trên kho hàng, giá kệ, xe vận chuyển và hàng hoá.
Thông tin từ các thiết bị cảm biến được kết nối lên nền tảng cloud, nhờ đó các nhà bán lẻ có thể giám sát được từng mặt hàng riêng lẻ trong toàn bộ quá trình giao hàng, các điều kiện giao hàng, kiểm tra các nhà cung cấp, phương tiện và tuyến giao hàng khác nhau. Đồng thời kiểm soát được tình trạng hàng hoá từ vị trí, số lượng, tình trạng mất cắp…từ đó có các phương án điều chỉnh phù hợp có lợi nhất cho doanh nghiệp.
Tương lai ngành bán lẻ
Công nghệ phát triển trao cho các doanh nghiệp ngành bán lẻ cơ hội chuyển mình mạnh mẽ nhờ tối ưu hoạt động và mở rộng khách hàng trên phạm vi toàn cầu. Để tận dụng cơ hội nhằm tồn tại và phát triển vững mạnh, nhà bán lẻ cần đặt công nghệ làm chiến lược hàng đầu, đồng thời nắm rõ các vấn đề tồn tại trong doanh nghiệp mình, từ đó chọn ra các giải pháp cải tiến phù hợp nhất cho doanh nghiệp.
Nguồn tham khảo
(1) EMarketer. 2019. Global Ecommerce 2019.
(2) Statista. 2019. E-commerce share of total global retail sales from 2015 to 2023.
(3) Salesforce. 2017. New Retail Research from 150 Million Shoppers: Personalization Drives Revenue and Results.
