Big Data và AI đang thay đổi ngành bán lẻ như thế nào?

Sự phát triển của ngành bán lẻ

Giống như các ngành công nghiệp khác, những năm gần đây, bán lẻ đã không ngừng chuyển mình để thích ứng với sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng của khách hàng.

Chẳng hạn, trong những năm 1900 – 1940, mô hình các cửa hàng bán lẻ chủ yếu ở quy mô nhỏ xung quanh khu vực sinh sống của người dân. Tuy nhiên, từ 1940-1970, khi người tiêu dùng có xu hướng thích sống ở khu vực ngoại ô và sử dụng ô tô là phương tiện đi lại nên mô hình các cửa hàng bán lẻ lớn cũng bắt đầu xuất hiện.

Bước sang giai đoạn 1970 – 1990, các cửa hàng bán lẻ quy mô lớn dần chiếm ưu thế trên thị trường. Giai đoạn này cũng đánh dấu sự phát triển của quảng cáo TV và thay đổi về thị hiếu người tiêu dùng.  

Vào những năm 1990 – 2010, Internet phát triển đã thúc đẩy thương mại điện tử trở thành xu hướng nổi bật. Các công ty như Alibaba và Amazon trở thành những doanh nghiệp hàng đầu. 

Từ 2010 đến nay, người tiêu dùng đang sống trong kỷ nguyên thương mại điện tử và số hóa, cùng với sự phát triển của social media giúp xây dựng một thế giới “siêu kết nối”. 

Có thể thấy, chính sự thay đổi không ngừng trong hành vi người tiêu dùng đã tạo ra sự thay đổi đáng kể trong ngành

Số hóa tại Trung Quốc

Trung Quốc là một thị trường đặc biệt. Đây là một trong những quốc gia mà Internet di động thâm nhập nhanh nhất, nhanh gấp ba lần so với Hoa Kỳ. Các nền tảng thanh toán di động như Alipay và WeChat pay đã len lỏi vào cuộc sống hàng ngày của từng người dân nước này. Theo Trung tâm Thông tin Mạng Internet Trung Quốc (CNNIC), hơn 580 triệu người đã sử dụng nền tảng thanh toán di động ở Trung Quốc.

Việc người tiêu dùng đón nhận nhanh chóng nền tảng di động và có hành vi tiêu dùng thay đổi không ngừng đã khiến ngành bán lẻ bị ảnh hưởng mạnh mẽ.

Định dạng mô hình bán lẻ mới

Mô hình bán lẻ mới được phát minh bởi Alibaba. Đây là chiến lược của Alibaba để thay đổi hoàn toàn ngành bán lẻ với việc áp dụng công nghệ trong toàn bộ chuỗi giá trị lĩnh vực bán lẻ. Mô hình bán lẻ mới tác động đến ba yếu tố cốt lõi của bán lẻ

  1. Người tiêu dùng
  2. Sản phẩm
  3. Cửa hàng

Người tiêu dùng: Định nghĩa về người tiêu dùng đã thay đổi. Ngày càng nhiều dữ liệu khách hàng được khai thác để tìm cách kích thích nhu cầu của người tiêu dùng một cách hiệu quả. Người tiêu dùng không chỉ là người tiêu dùng, mà họ còn có ảnh hưởng mạnh mẽ đến các thương hiệu, giúp thương hiệu tự cải tiến và tích cực sáng tạo hơn. Trong mô hình bán lẻ mới, người tiêu dùng là những prosumers (vừa là khách hàng vừa là nhà cung cấp).

Hàng hóa: Vai trò của hàng hóa cũng đã thay đổi. Nó không chỉ là mặt hàng, mà còn tạo ra trải nghiệm mua sắm trên tất cả các nền tảng. Vòng đời sản phẩm không kết thúc với việc mua hàng mà còn bao gồm cả ý kiến phản hồi trên nhiều nền tảng kỹ thuật số khác nhau, kể cả social media.

Cửa hàng: Định nghĩa của các cửa hàng cũng đã thay đổi. Cửa hàng không chỉ là cửa hàng truyền thống mà nó còn kết hợp bán hàng trực tuyến. Quan trọng hơn, các cửa hàng phải cố gắng để khách hàng có trải nghiệm mua sắm tốt nhất, kết hợp giữa cửa hàng thực tế và trực tuyến, không hạn chế về thời gian và địa điểm.

Tóm lại, mô hình bán lẻ mới có tác động đến tất cả các yếu tố của chuỗi giá trị bán lẻ, khiến cho chuỗi cung ứng trở nên thông minh hơn và điều chỉnh sản xuất để phù hợp với thị hiếu của người tiêu dùng.

Mô hình này mang đến một trải nghiệm đa kênh để tương tác với khách hàng. Ngoài ra, nó còn tạo ra một vòng đời sản phẩm khép kín bằng cách thu thập phản hồi của người tiêu dùng nhằm thực hiện các chiến dịch marketing hiệu quả hơn.

Big Data và trí tuệ nhân tạo trong mô hình bán lẻ mới

Sự thay đổi này của ngành bán lẻ lấy cải tiến thu thập dữ liệu làm trung tâm. Công nghệ Big data và AI thay đổi mô hình bán lẻ qua ba chủ đề chính.

1.Phá vỡ cấu trúc silo của dữ liệu 

Trong thời gian qua, các công ty bán lẻ đã phát triển vượt bậc, dữ liệu cũng vì thế mà trở nên phong phú hơn. Các điểm hợp nhất truyền thống như kho dữ liệu không thể đáp ứng sự thay đổi của dữ liệu. Nguồn dữ liệu phong phú đến từ các tương tác kỹ thuật số như Like, bình luận, tweet đều chứa thông tin quan trọng về hành vi người tiêu dùng. Vì vậy, cần nắm bắt mọi tương tác của người tiêu dùng với thương hiệu để phân tích. 

Tập hợp tất cả dữ liệu này và phân tích ý nghĩa của nó là điều cần làm đầu tiên. Tích hợp tất cả các loại dữ liệu; sau đó sử dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao như phân khúc khách hàng, mức độ yêu thích thương hiệu nhằm phân tích hành vi người tiêu dùng và tạo ra một hành trình khách hàng toàn diện.

Tạo một giao diện đặc biệt cho khách hàng cũng vô cùng quan trọng. Giao diện khách hàng truyền thống được xây dựng trên quản lý dữ liệu chủ. Nhưng trong mô hình bán lẻ mới, người tiêu dùng tương tác với các nhà bán lẻ thông qua nhiều kênh. Họ có thể xem danh mục các sản phẩm trên điện thoại thông minh, thêm nó vào giỏ hàng trên laptop, sau đó di chuyển đến cửa hàng để mua sản phẩm. Những điều này sẽ cung cấp nhiều thông tin hữu ích về hành vi của người tiêu dùng.

2. Tạo trải nghiệm mua sắm “nhập vai”

Các cửa hàng online cần phải thay đổi để tạo ra trải nghiệm mua sắm “nhập vai” giúp khách hàng có được trải nghiệm mua sắm trực tuyến như đang mua sắm thực tế. Bằng cách sử dụng công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) và AI, người mua hàng có thể dùng thử sản phẩm tại mỗi cửa hàng. 

AI đang giúp tạo ra những trải nghiệm hấp dẫn cho người tiêu dùng. Các “phòng thử đồ thông minh” có thể giúp người tiêu dùng thử quần áo nhờ công nghệ RFID. Bên cạnh đó, người tiêu dùng còn được cung cấp các gợi ý sản phẩm về kiểu dáng và chủ đề.

Taobao và Tmall của Alibaba là một ví dụ điển hình. Công nghệ “Fashion AI” đã sử dụng hơn 500.000 nguồn dữ liệu về thời trang từ các stylist để tạo ra các đề xuất mang tính chuyên môn và phù hợp với từng khách hàng.

Ngoài ra, Alibaba đã tiến một bước xa hơn trong việc tạo ra trải nghiệm mua sắm tuyệt vời nhờ việc sử dụng màn hình kỹ thuật số có tên “gương ma thuật”. Gương ma thuật cho phép người mua hàng thử những sản phẩm như kính râm, mỹ phẩm và áo quần. Nếu người mua hàng thích sản phẩm này, họ có thể mua chúng qua dịch vụ thanh toán di động Alipay của Alibaba bằng cách quét mã QR trên màn hình.

Một tính năng tiện ích khác của cửa hàng là khu vực AR display – nơi người mua hàng có thể duyệt hình ảnh sản phẩm để truy cập danh sách tương ứng và nhận phiếu giảm giá trên Tmall.

3. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Một khía cạnh quan trọng khác của mô hình bán lẻ mới là tạo ra chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu. Machine learning khiến cho chuỗi cung ứng thông minh hơn. Nhờ sử dụng thuật toán, nó có thể nhanh chóng xác định chính xác những yếu tố nào có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả của mạng lưới cung ứng.

AI giúp các chuỗi cung ứng hoạt động hiệu quả và minh bạch hơn. Do đó, tất cả các liên kết của chuỗi cung ứng nên được điều khiển bằng AI, từ dự báo mức tồn kho theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng nhà cung cấp, dự báo nhu cầu khách hàng, chu trình mua-thanh toán (P2P), đặt hàng-tiền mặt (O2C) cho đến lập kế hoạch sản xuất và quản lý vận chuyển tối ưu hóa.

Siêu thị Lam Hema Xiansheng của Alibaba là một ví dụ về cách tất cả các yếu tố này hoạt động liền mạch với nhau. Hema đã số hóa từng sản phẩm của mình. Khi sử dụng ứng dụng di động Hema, người mua hàng có thể quét mã vạch để nhận tất cả thông tin về sản phẩm. Dựa trên lịch sử mua hàng, một đề xuất về sản phẩm xuất hiện. Thêm vào đó, thanh toán được tích hợp bằng ví điện tử Alipay. Đơn đặt hàng của khách hàng được giao trong vòng nửa giờ cho một bán kính nhất định.

Kết luận

Lĩnh vực bán lẻ đang dần biến đổi và dữ liệu là nhân tố chính thúc đẩy sự thay đổi này. Vì vậy, mỗi nhà bán lẻ cần thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, sau đó áp dụng vào quá trình bán hàng thông qua tất cả các kênh.

Huyền Trang/ Theo Datascientia

Trade Circle, chuyên trang tin tức bán lẻ số 1 Việt Nam