Công nghệ học máy có thể đưa ra các phân tích và dự đoán giúp nhà bán lẻ quyết định mức giá và chính sách giá tối ưu.
Tầm quan trọng của chiến lược giá cả đối với nhà bán lẻ và vai trò của học máy
Giá cả vẫn là một trong các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của một người tiêu dùng, từ đó trực tiếp ảnh hưởng tới doanh thu của nhà bán lẻ. Nhà bán lẻ luôn hiểu rằng, ngoài chất lượng sản phẩm, họ cần đưa ra các mức giá hấp dẫn cũng như các khuyến mại vào thời điểm phù hợp để thu hút khách hàng.
Trong mùa cao điểm, họ cần xác định giá có lợi cho các sản phẩm có sức mua cao. Trong mùa giảm giá, họ cần tính toán giảm giá ở mức độ nào để đảm bảo hàng tồn kho của mùa trước được tiêu thụ hết nhưng vẫn đạt lợi nhuận tối đa. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp cần thiết lập một kế hoạch giá bán thông minh.
Thách thức trong tạo lập kế hoạch giá bán thông minh và giải pháp
Mỗi doanh nghiệp khi lên kế hoạch giá thành cần trả lời được các câu hỏi:
- – Nên đặt giá bao nhiêu cho sản phẩm?
- – Thời điểm nào là thích hợp nhất để tăng giá hoặc giảm giá sản phẩm?
Các doanh nghiệp đều cần có các kế hoạch giá riêng cho từng dòng sản phẩm, tại từng thời điểm.
Tuy nhiên, việc xây dựng được một kế hoạch giá bán thông minh là một thách thức đối với các nhà bán lẻ bởi trước giờ việc này được xác định dựa vào năng lực và kinh nghiệm cá nhân, quá trình này thường tốn thời gian nhưng hiệu quả đem lại không cao vì có rất nhiều các yếu tố có thể ảnh hưởng đến chiến lược về giá. Chẳng hạn như phân tích đối thủ, thời tiết, mùa mua sắm, chi phí vận hành, nhu cầu theo từng vùng miền cũng như mục tiêu của công ty.
Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ trong thời đại số, đặc biệt là những công nghệ kỹ thuật học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning), nhu cầu tối ưu hóa lợi nhuận dựa vào một kế hoạch giá thông minh của nhà bán lẻ đã được đáp ứng một cách dễ dàng và hiệu quả.
Hiểu về học máy và cách thức xác định giá bán tối ưu
Trước hết, các kỹ thuật học máy được định nghĩa là một lĩnh vực thuộc Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học được từ dữ liệu lịch sử để có thể đưa ra các phân tích dự đoán hoặc thực hiện các công việc, thay vì được lập trình rõ ràng cho từng công việc đó.
Công nghệ học máy được đào tạo thông qua các mô hình mẫu và tổng kết thành các quy luật tiêu dùng được lặp lại theo thời gian. Sử dụng kết quả phân tích này, doanh nghiệp có thể dự đoán trước được phản ứng của khách hàng với mỗi mức giá, để từ đó, quyết định mức giá có lợi nhất.
Các bước triển khai và lợi ích mang lại từ học máy
Mô hình phát triển học máy nhằm xác định mức giá tối ưu được thực hiện theo các bước sau:
Ngoài việc xác định giá bán tối ưu cho mỗi sản phẩm, học máy còn giúp nhà bán lẻ trong những nhiệm vụ khác nhau liên quan đến chính sách giá cho các sản phẩm khác nhau. Ví dụ, học máy có thể liên kết giữa một sản phẩm mới và các sản phẩm tương tự để dự đoán các kịch bản tiêu dùng.
Học máy làm được những điều này do khả năng xem xét tệp dữ liệu khổng lồ, trải dài trong lịch sử để rút ra các quy luật chung, từ đó đưa ra các dự đoán. Qua đó nhà bán lẻ có thể biết được những mối liên quan giữa các sản phẩm, ví dụ cụ thể:
- – Nếu đẩy mạnh bán điện thoại Samsung Note 10, thì các sản phẩm của Iphone có bị ảnh hưởng không?
- – Khách hàng đã mua một điện thoại, thì có khả năng mua ốp lưng hay sạc dự phòng không?
- – Khách hàng đã từng mua một số sản phẩm, có nhạy cảm với một chiến dịch quảng cáo cho sản phẩm khác không?
Câu trả lời cho những câu hỏi dạng này có thể giúp nhà bán lẻ rất nhiều trong việc đưa ra các quyết định chiến lược định giá cho các sản phẩm và chính sách tiếp thị.
Ứng dụng mô hình học máy trên thế giới trong việc tối ưu giá cả
Tối ưu hóa giá với học máy đã được sử dụng thành công lớn trong các ngành như khách sạn, hàng không, cho thuê xe và bán lẻ trực tuyến.
Thường các đơn vị này áp dụng mức giá động, thay đổi linh hoạt theo theo mùa vụ, theo nhu cầu sử dụng tại mỗi thời điểm. Ví dụ dễ thấy nhất là các trang bán lẻ thương mại điện tử, đặc biệt là thuê phòng khách sạn như Booking.com, Agoda…Các trang này không để chính sách giá cố định mà thay đổi liên tục theo ngày, theo mùa, theo giờ khuyến mại mà họ tự đặt ra để thu hút và giữ chân khách hàng, đồng thời, tối ưu lợi nhuận cho doanh nghiệp.
Tập đoàn bán lẻ Walmart tại Mỹ cũng sử dụng công nghệ học máy để lập bản đồ các tuyến giao hàng ngắn hơn, tiết kiệm thời gian hơn và cho phép kiểm tra hành trình giao hàng cũng như kết hợp sản phẩm bày bán dựa trên lịch sử mua và duyệt web cá nhân.
Tập đoàn bán lẻ trực tuyến Amazon cũng áp dụng học máy trên kho dữ liệu khổng lồ của mình để đưa ra dự báo giá cả, sức tiêu thụ cho nhiều sản phẩm của mình, phát hiện các hoạt động gian lận và đưa ra các khuyến nghị sản phẩm dành riêng cho khách hàng.
Tương lai của học máy trong định giá bán lẻ
Sức mạnh tính toán khổng lồ của học máy giúp các nhà bán lẻ tận dụng lượng dữ liệu vẫn đang được tạo ra hàng ngày hàng giờ. Theo nghiên cứu, việc tối ưu hóa giá nhờ học máy có thể giúp tăng doanh thu 16%*, điều này cho thấy một xu hướng chung trong tương lai khi học máy được tích hợp trong ngày càng nhiều phần mềm tối ưu hóa giá, nhà bán lẻ sẽ dễ dàng hơn trong việc lựa chọn mức giá tối ưu, mang lại trải nghiệm mua sắm độc đáo cho khách hàng cũng như lợi ích cho doanh nghiệp.
Nguồn tham khảo
* Competera. N.d. How a Leading European Retailer Maximized Revenue Without Losing Margin.
