Khám phá cách AI đang chuyển đổi bán lẻ, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả hoạt động với thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và những cải tiến liền mạch.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng một vai trò biến đổi trong ngành bán lẻ, định hình lại trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả hoạt động với các công nghệ tiên tiến.
Vào năm 2024, các nhà bán lẻ đang ưu tiên đầu tư vào các nền tảng dữ liệu và phân tích và hiện đại hóa đám mây. Những khoản đầu tư này tập trung vào việc tăng cường các công nghệ nền tảng cần thiết để khai thác tiềm năng biến đổi của AI trong bán lẻ.
Trọng tâm này được nhấn mạnh thêm bởi Khảo sát các nhà lãnh đạo công nghệ và CIO thường niên năm 2023 của Gartner, cho thấy gần 50% số người được hỏi trong ngành bán lẻ cho biết họ sử dụng công nghệ AI. Theo công ty tư vấn CNTT Avanade, 88% tin rằng khách hàng của họ đã sẵn sàng cho các tương tác và quy trình do AI điều khiển, vượt qua mức trung bình của ngành là 85%.
Blog này khám phá tác động của AI đối với bán lẻ. Từ trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa đến quản lý kho hàng được tối ưu hóa và hoạt động chuỗi cung ứng, AI cũng đang định hình lại cách các nhà bán lẻ tương tác với khách hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi đi sâu vào những đổi mới và chiến lược thúc đẩy ngành bán lẻ vào một tương lai được hỗ trợ bởi AI, nơi thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và trải nghiệm khách hàng liền mạch xác định lại thành công.
Xu hướng AI trong bán lẻ hiện đang tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và hợp lý . Điều này liên quan đến việc tận dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng, đưa ra đề xuất sản phẩm và tạo các chiến dịch tiếp thị phù hợp. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 đang thay đổi ngành bán lẻ bằng cách sử dụng bản đồ nhiệt cũng như phát hiện đối tượng, phân khúc và các nhiệm vụ khác, để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng, tối ưu hóa bố cục cửa hàng và nâng cao chiến lược vị trí sản phẩm.
Ví dụ, nếu một cửa hàng đang sử dụng bản đồ nhiệt, dữ liệu thu thập được từ chúng có thể được sử dụng để ra quyết định tốt hơn. Một bản đồ nhiệt có thể được sử dụng để phân tích hành vi của khách hàng, sau này có thể được sử dụng cho các đề xuất và đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa.
Điều này dẫn đến các chiến thuật bán hàng tốt hơn giúp nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể dẫn đến tăng doanh số bán hàng. Ví dụ, các cửa hàng bán lẻ như Walmart và Superdry có thể sử dụng bản đồ nhiệt để phân tích hành vi của khách hàng, tạo ra các đề xuất và trực tiếp thúc đẩy doanh số bán hàng.
Để đáp ứng nhu cầu mua sắm liền mạch ngày càng tăng, các nhà bán lẻ đang ngày càng áp dụng Chatbot và trợ lý ảo để tăng cường dịch vụ khách hàng. Các công cụ hỗ trợ AI này cung cấp phản hồi tức thì và đề xuất được cá nhân hóa, cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.
Bằng cách tự động hóa nhiều tương tác giao dịch như mua hàng hoặc trao đổi các mặt hàng, các nhà bán lẻ đang giải phóng các trợ lý cửa hàng để tập trung vào việc hỗ trợ khách hàng và tham gia vào các nhiệm vụ có giá trị cao khác.
Để duy trì tính cạnh tranh, chủ doanh nghiệp phải nhanh nhẹn trong việc thích ứng với nhu cầu thị trường. Đối với các nhà bán lẻ hiện đại, điều này có nghĩa là mang lại trải nghiệm mua sắm mượt mà trên tất cả các kênh cùng một lúc. Họ cần một cách tiếp cận toàn diện tích hợp công nghệ liền mạch vào mọi khía cạnh của hành trình khách hàng.
AI đại diện cho một lực lượng biến đổi trong cả quản lý kho và hoạt động chuỗi cung ứng, nâng cao đáng kể hiệu quả và độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Trong lịch sử, các quy trình này dựa vào theo dõi và dự báo thủ công, dễ bị lỗi và thiếu hiệu quả của con người.
Với việc AI giới thiệu các thuật toán tiên tiến có khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các doanh nghiệp hiện được hưởng lợi từ những khả năng chưa từng có.
• Dự báo nhu cầu chính xác. AI có thể phân tích các bộ dữ liệu mở rộng bao gồm doanh số bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường, biến đổi theo mùa và các yếu tố bên ngoài như các chỉ số thời tiết và kinh tế để tạo ra dự báo nhu cầu chính xác cao. Điều này cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa mức tồn kho, giảm thiểu tình trạng tồn kho quá mức và giảm các trường hợp tồn kho, từ đó cải thiện vòng quay hàng tồn kho tổng thể và sự hài lòng của khách hàng.
• Tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho. AI có thể được sử dụng để liên tục theo dõi và điều chỉnh mức tồn kho trong thời gian thực, đảm bảo bổ sung kịp thời và giảm chi phí vận chuyển. Cách tiếp cận năng động này có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng đáp ứng với nhu cầu thị trường thay đổi. AI có thể liên tục theo dõi và điều chỉnh mức tồn kho trong thời gian thực, đảm bảo bổ sung kịp thời và giảm chi phí vận chuyển. Kết hợp các mô hình như YOLOv8Để đếm và theo dõi đối tượng có thể tăng thêm độ chính xác cho các quy trình này, tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và thích ứng nhanh chóng với nhu cầu thị trường năng động.
• Hậu cần hiệu quả và tối ưu hóa tuyến đường. AI có thể tăng cường hoạt động hậu cần bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển dựa trên các yếu tố như điều kiện giao thông, chi phí nhiên liệu và lịch trình giao hàng. Bằng cách giảm thiểu thời gian vận chuyển và chi phí hoạt động, các doanh nghiệp đạt được hiệu quả cao hơn trong chuỗi cung ứng hậu cần của họ.
• Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng. AI cũng có thể xác định và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Phát hiện đối tượng có thể giúp đảm bảo an toàn cho nhân viên trong kho bằng cách theo dõi hàng tồn kho và phát hiện các tai nạn tiềm ẩn tại nơi làm việc. Những rủi ro này có thể dẫn đến thiếu hụt nguồn cung, tăng chi phí hoặc thay đổi quy định. Bằng cách đưa ra các cảnh báo sớm và các chiến lược chủ động, AI trao quyền cho các doanh nghiệp duy trì tính liên tục và khả năng phục hồi hoạt động.
• Học tập và tối ưu hóa thích ứng. Các hệ thống AI liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào và thích ứng với điều kiện thị trường đang phát triển. Khả năng thích ứng này trao quyền cho các doanh nghiệp với những hiểu biết có giá trị để ra quyết định chiến lược và cải tiến hoạt động liên tục.
Gần 70% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT trong các nhà bán lẻ hàng đầu Bắc Mỹ xem AI là rất quan trọng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tăng doanh thu, cải thiện năng suất và đạt được hiệu quả hoạt động khác nhau. Điều này phản ánh vai trò then chốt của AI trong việc định hình tương lai của ngành bán lẻ.
AI trong quy mô thị trường bán lẻ dự kiến sẽ đạt 40,5 tỷ USD vào năm 2029 từ 9,9 tỷ USD vào năm 2024, xuất phát từ việc áp dụng AI ngày càng tăng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tối ưu hóa hoạt động.
Chúng ta hãy xem xét một số lợi ích của AI trong ngành này, cũng như những hạn chế của nó.
· Hiệu quả hoạt động thông qua các quy trình hợp lý và chiến lược giảm chi phí. Nó trao quyền cho các nhóm bán hàng và tiếp thị với các chiến dịch được nhắm mục tiêu giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách sử dụng thông tin chi tiết chính xác về người tiêu dùng.
· Hiểu sâu hơn về sở thích của khách hàng và các xu hướng mới nổi, cho phép các chiến lược định giá năng động điều chỉnh theo thời gian thực để tối đa hóa lợi nhuận.
· Tối ưu hóa hoạt động, đảm bảo phân bổ nguồn lực hiệu quả để đáp ứng nhu cầu và thúc đẩy tăng trưởng.
· Chi phí đầu tư và triển khai ban đầu cao cho phần cứng, phần mềm và đào tạo, điều này có thể bị cấm đối với các nhà bán lẻ nhỏ.
· Những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu do phụ thuộc vào dữ liệu người tiêu dùng rộng rãi, đòi hỏi phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt.
· Những thách thức trong việc quản lý thu thập dữ liệu, điều hướng những tiến bộ AI nhanh chóng và vượt qua sự kháng cự nội bộ trong các tổ chức.
· Mối quan tâm dịch chuyển công việc tiềm năng vì tự động hóa thay thế các nhiệm vụ như dịch vụ khách hàng và quản lý hàng tồn kho.
Một số nghiên cứu điển hình nêu bật tác động biến đổi của AI trong bán lẻ:
· Ừm. Thị trường trực tuyến sử dụng AI để cung cấp hướng dẫn khách hàng và các đề xuất được cá nhân hóa, nâng cao tốc độ vận chuyển và giao hàng, độ chính xác về giá cả và củng cố niềm tin giữa người mua và người bán. Ngoài ra, AI hỗ trợ các tính năng như tìm kiếm hình ảnh của eBay và dịch trang web tự động. Năm 2019, nhà bán lẻ trực tuyến báo cáo rằng AI đã giúp phát hiện 40% các trường hợp gian lận thẻ tín dụng trực tuyến với độ chính xác đặc biệt.
· Watson của IBM. Nền tảng AI của IBM giúp các doanh nghiệp bán lẻ nâng cao trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa thông qua dữ liệu thời gian thực phù hợp hơn với hành vi mua hàng hiện tại của khách hàng. Công ty bảo hiểm Standard Life dựa vào phân tích của IBM để nâng cao tính cá nhân hóa cho khách hàng tiết kiệm dài hạn của Vương quốc Anh. Nó làm như vậy bằng cách phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để theo dõi các tương tác của khách hàng trên các màn hình và thiết bị khác nhau một cách chính xác.
· AI đồng nghiệp. Công ty giải pháp robot này sử dụng nhận dạng hình ảnh để kiểm soát hàng tồn kho tức thì. Mô hình robot NAVii của nó, được trang bị camera thu thập dữ liệu, điều hướng các lối đi của cửa hàng để đánh giá tính khả dụng của mặt hàng. Lowe's, một nhà bán lẻ cải tiến nhà, triển khai các robot đồng nghiệp được gọi là "LoweBots" tại các cửa hàng được chọn để hỗ trợ khách hàng và duy trì giám sát hàng tồn kho trực tiếp.
· Alibaba. Gã khổng lồ thương mại điện tử đã phát triển một sản phẩm copywriting AI từ năm 2018, sử dụng các mô hình học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có khả năng tạo ra tới 20.000 dòng nội dung mỗi giây. Alibaba sử dụng AI cho nhiều ứng dụng của mình, từ nhận dạng khuôn mặt và phát hiện đối tượng đến tìm kiếm hình ảnh và kiểm duyệt nội dung.
Ngành bán lẻ đang trải qua một sự chuyển đổi đáng chú ý được thúc đẩy bởi các công nghệ AI. Với số lượng ngày càng tăng của các nhà bán lẻ áp dụng các giải pháp dựa trên AI, có một sự thay đổi rõ ràng theo hướng nâng cao hiệu quả hoạt động và cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa.
Từ việc sử dụng AI để quản lý hàng tồn kho và vận hành chuỗi cung ứng đến cho phép các chiến lược định giá động, AI đang định hình lại cách các nhà bán lẻ tương tác với người tiêu dùng và quản lý doanh nghiệp của họ.
Những lợi ích rất rõ ràng: các quy trình được sắp xếp hợp lý, cải thiện sự tham gia của khách hàng và khả năng thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường. Bất chấp những thách thức triển khai ban đầu như chi phí và mối quan tâm về bảo mật dữ liệu, việc áp dụng AI hứa hẹn phần thưởng đáng kể. Các nhà bán lẻ đang ngày càng tận dụng AI không chỉ để đáp ứng kỳ vọng của người tiêu dùng hiện tại mà còn để dự đoán các xu hướng và sở thích trong tương lai.
Khi AI tiếp tục phát triển, tác động của nó đối với bán lẻ sẽ chỉ sâu sắc hơn, mang đến những cơ hội mới cho sự phát triển và đổi mới. Con đường phía trước nằm ở việc tích hợp AI trong các cửa hàng bán lẻ và hoạt động bán lẻ một cách liền mạch để duy trì tính cạnh tranh và thúc đẩy thành công bền vững trong thế giới kỹ thuật số.
Bạn muốn tiếp tục khám phá AI? Trở thành một phần của Ultralytics cộng đồng! Khám phá những cải tiến AI mới nhất của chúng tôi trên kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Khám phá các giải pháp của chúng tôi trên các lĩnh vực như nông nghiệp và sản xuất! Hãy cùng chúng tôi học hỏi và đổi mới!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
