Tại sao Tự động hoá thông minh là chìa khoá để nâng tầm ngành bán lẻ?

Ngành bán lẻ đã chứng kiến sự chuyển dịch lớn trong những năm gần đây do ảnh hưởng của chuyển đổi số và sự gia tăng của mô hình mua sắm trực tuyến. Do đó, để tăng sức cạnh tranh trong bối cảnh này, các nhà bán lẻ cần phải cải tiến hoạt động để đón đầu xu hướng cũng như thúc đẩy sự phát triển và đổi mới. Tự động hóa thông minh với khả năng tối ưu mọi hoạt động kinh doanh là động lực tạo bước nhảy vọt cho ngành bán lẻ hiện nay.

Những thách thức chính mà các nhà bán lẻ phải đối mặt ngày nay 

Kỳ vọng của khách hàng ngày càng cao

Người tiêu dùng ngày nay đòi hỏi cao hơn bao giờ hết. Theo BusinessWire, gần 90% khách hàng mong đợi trải nghiệm liền mạch và có thể tương tác ở bất kỳ điểm tiếp xúc nào. Nghiên cứu của Salesforce cho thấy 66% người tiêu dùng mong đợi doanh nghiệp có thể hiểu rõ các yêu cầu và kỳ vọng của riêng họ, và 52% mong đợi những ưu đãi được cá nhân hóa. Một nghiên cứu của McKinsey cũng cho thấy 71% khách hàng mong muốn nhận được những tương tác cá nhân hóa.

Do đó, việc phát triển một trải nghiệm mượt mà và cá nhân hóa cho khách hàng đặt ra một thách thức quan trọng đối với các nhà bán lẻ để có thể đáp ứng những kỳ vọng ngày càng gia tăng của người tiêu dùng.

Các quy trình bị tách biệt

Rất nhiều các tổ chức bán lẻ vẫn đang gặp khó khăn khi hệ thống và dữ liệu rời rạc do mỗi phòng ban trong tổ chức đều lưu trữ dữ liệu một cách tách biệt, gây ra tình trạng phải chuyển dữ liệu một cách thủ công. Một khảo sát trên 300 nhà bán lẻ của JDA cho thấy chỉ có 18% CEO cho biết đã loại bỏ các bộ phận vận hành riêng lẻ. Những quy trình riêng lẻ có thể gây nghẽn mạch thông tin, làm chậm quá trình áp dụng những công nghệ mới, hạn chế khả năng tạo ra trải nghiệm liền mạch cho khách hàng và khiến toàn bộ hoạt động trở nên khó kiểm soát.

Quy trình xử lý dữ liệu phức tạp

Kho dữ liệu trong ngành bán lẻ rất lớn, bao gồm dữ liệu khách hàng, số liệu bán hàng, hàng tồn kho và thông tin về giá, đến từ nhiều nguồn, chẳng hạn như thiết bị GPS, thẻ RFID, cảm biến và hệ thống ERP. Tuy nhiên, vì hầu hết dữ liệu đều không có cấu trúc nên việc nắm bắt insight từ chúng đòi hỏi các thuật toán phức tạp hơn

Vì vậy, để có được những insight giá trị từ dữ liệu để sử dụng cho hoạch định chiến lược và thấu hiểu những nhu cầu riêng biệt của khách hàng, các tổ chức bán lẻ cần những chiến lược toàn diện hơn, bao gồm việc ứng dụng công nghệ tiên tiến.

Sự phức tạp trong việc dự đoán nhu cầu

Thị trường ngày càng phát triển cùng với nhu cầu ngày càng cao của khách hàng đã khiến việc dự đoán nhu cầu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Việc dự đoán nhu cầu không chính xác có thể tác động tiêu cực đến nhiều quy trình, từ bán hàng, quản lý hàng tồn kho đến lưu kho. Bên cạnh đó, việc dự báo nhu cầu thường tạo ra các biến số biến động theo thời gian khiến quá trình càng trở nên phức tạp hơn.

Tổng quan: Tự động hoá Thông minh trong ngành bán lẻ

Tự động hóa đã và đang là mục tiêu chiến lược trong ngành bán lẻ trong nhiều năm qua. Nhiều tổ chức đã và đang đầu tư vào các giải pháp này để theo kịp sự cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu phức tạp của người tiêu dùng.

Xét về thị trường tự động hóa bán lẻ trên toàn cầu, thị trường này được ước tính có trị giá khoảng 15,23 tỷ USD vào năm 2023 và được dự đoán sẽ có mức tăng trưởng đáng kể, ước tính sẽ đạt 32,60 tỷ USD vào năm 2028, với tỷ lệ tăng trưởng kép (CARG) là 14,66%. McKinsey cho rằng các doanh nghiệp bán lẻ có thể tự động hóa khoảng 30% lên đến 40% các công việc bán lẻ liên quan đến quy trình như quản lý hàng hóa hoặc chuỗi cung ứng.

Tự động hóa thông minh (Intelligent Automation – IA) kết hợp Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Học máy (Machine Learning – ML), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (Robotic Process Automation – RPA) được ứng dụng để hợp lý hóa các quy trình bán lẻ và tạo ra các quá trình vận hành toàn diện nhằm tạo nên trải nghiệm mua sắm vượt trội cho khách hàng xuyên suốt nhiều kênh khác nhau.

Làm thế nào để Tự động hoá thông minh có thể được ứng dụng vào ngành bán lẻ?

Dự báo nhu cầu

Với các thuật toán AI phát triển mạnh mẽ và Máy học (ML) tích hợp, Tự động hóa thông minh có thể tận dụng khả năng dự báo nhu cầu chính xác, để mang lại thông tin chi tiết hữu ích và giúp các nhà bán lẻ đưa ra quyết định. Nghiên cứu của Capgemini cho thấy rằng việc áp dụng tự động hóa trong dự báo nhu cầu có thể làm tăng độ chính xác của dự báo lên đáng kể tới 30%.

• Xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing – IDP) được dùng để thu thập, phân tích và tận dụng dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau

• AI và ML được dùng để xác định mô hình nhu cầu từ dữ liệu hiện tại và trong quá khứ của khách hàng cũng như dữ liệu kinh tế và nhân khẩu học. Điều này cho phép dự đoán nhu cầu sản phẩm chính xác hơn và đảm bảo số lượng sản phẩm được phân bố chính xác tại các điểm bán

• RPA để gửi đi những thông tin quan trọng cho các doanh nghiệp dựa trên phân tích nhằm xử lý các gián đoạn trong chuỗi cung ứng và lên kế hoạch đáp ứng nhu cầu tốt hơn.

Khoản phải trả

Tự động hoá thông minh chứng minh hiệu quả tuyệt vời trong việc tự động hóa các quy trình liên quan đến khoản phải trả, thúc đẩy việc chia sẻ dữ liệu liền mạch trong toàn bộ hệ thống vận hành.

• IDP được dùng để thu thập hóa đơn, xác minh hóa đơn dựa trên đơn đặt hàng và biên lai giao hàng tương ứng, trích xuất dữ liệu liên quan và nhập vào cơ sở dữ liệu (database) tập trung, tránh việc nhập dữ liệu thủ công và nguy cơ xảy ra lỗi sai do con người.

• RPA được dùng để tự động gửi hoá đơn cho những nhân sự hoặc bộ phận liên quan để phê duyệt

• AI/ML có thể theo dõi dữ liệu thanh toán, hoá đơn và trạng thái thanh toán để tối ưu hóa dòng tiền. 

Quản lý hàng tồn kho

Tự động hóa thông minh cho phép các nhà bán lẻ quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực, giảm tình trạng tồn kho và lãng phí, đồng thời thúc đẩy việc ra quyết định chính xác và kịp thời. Nghiên cứu của McKinsey chỉ ra rằng việc áp dụng tự động hóa trong quản lý hàng tồn kho có thể góp phần giảm mức tồn kho tới 30%, giúp nâng cao năng suất và tiết kiệm chi phí.

• AI/ML để phân tích dữ liệu bán hàng và dữ liệu theo thời gian thực về hàng tồn kho, vận chuyển hàng và được sử dụng để nắm bắt dữ liệu về mức độ tồn kho, tránh tình trạng hết hàng và tồn kho quá mức.

• RPA để đặt đúng số lượng mặt hàng, và đáp ứng được nhu cầu tồn kho

• RPA để tự động tạo ra cảnh báo, và sắp xếp lại nguồn cung khi sắp hết hàng

Xử lý hoá đơn

Xử lý hoá đơn thủ công thường tốn thời gian và tiền bạc. Một công ty trung bình cần 25 ngày và tầm 10 đô để xử lý một hoá đơn một cách thủ công từ khi nhận biên lai đến khi thanh toán. 

Tự động hoá thông minh cùng những khả năng tiên tiến có thể thúc đẩy quá trình xử lý hoá đơn, giảm thời gian và lỗi trong quá trình xử lý, tạo điều kiện để nhân viên có thể tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn.

• IDP tự động quét hoá đơn 

• IDP có thể nhập dữ liệu hóa đơn được trích xuất vào cơ sở dữ liệu tập trung ở định dạng mong muốn

• AI/ML có thể được dùng để xác thực hóa đơn theo đơn đặt hàng và thông báo cho người chịu trách nhiệm phê duyệt và thanh toán trong trường hợp có những điểm khác biệt

Dịch vụ khách hàng

Với Tự động hoá thông minh, các nhà bán lẻ có thể mang lại dịch vụ khách hàng tối ưu hơn và cá nhân hoá hơn khi sử dụng chat bot Generative AI, mở ra nhiều cơ hội tăng trưởng mới.

• Thấu hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh của tin nhắn thông qua Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Tạo ra phản hồi văn bản phù hợp, hợp lý với ngữ cảnh và trả lời khách hàng với ngôn ngữ tự nhiên

• AI/ML đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của họ với AI/ML

• Cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7

Insight khách hàng

Ứng dụng Tự động hoá thông minh có thể giúp các nhà bán lẻ có một bức tranh hoàn thiện hơn về các khách hàng, từ ý định, thói quen và nhu cầu, tới hành vi của họ. Từ đó các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu này để tạo ra những trải nghiệm được cá nhân hóa và có giá trị đối với khách hàng.

• RPA được dùng để thu thập và trích xuất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn ví dụ như lịch sử giao dịch, lịch sử duyệt web, và mọi điểm tiếp xúc

• AI/ML dùng để phân tích dữ liệu khách hàng và tạo ra chân dung khách hàng toàn diện 

• AI dùng để tạo ra các đề xuất phù hợp với nhu cầu của khách hàng

Lợi ích của Tự động hoá thông minh trong ngành bán lẻ

Tự động hoá thông minh là giải pháp mang lại vô vàn lợi ích thiết thực cho các tổ chức hoạt động trong ngành bán lẻ. Nghiên cứu của IBM đã chỉ ra rằng IA đã và đang được ứng dụng bởi 2 trong 5 nhà bán lẻ, và con số này dự đoán sẽ tăng gấp đôi trong vòng 3 năm tới.

Các nhà bán lẻ đang nỗ lực để mở ra tiềm năng thực sự của Tự động hoá thông minh sẽ tận hưởng vô vàn lợi ích như:

Đạt được độ chính xác cao hơn

Các quy trình dựa trên giấy tờ dễ mắc lỗi hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, chất lượng dữ liệu có thể được cái thiện và lỗi có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng Tự động hoá thông minh. Một nghiên cứu của Ardent Partners cho thấy tự động hoá xử lý hoá đơn có thể giảm 50% lỗi.

Giảm chi phí

Tự động hoá thông minh có thể loại bỏ những công việc, đơn điệu và trùng lặp trong ngành bán lẻ mà thường tiêu tốn thời gian và nguồn lực không cần thiết để thực hiện. Ví dụ, tối ưu hoá quản lý chuỗi cung ứng có thể giúp các nhà bán lẻ cắt giảm chi phí cho không gian kho hoặc chi phí vận chuyển. Dựa trên một nghiên cứu của PwC, sử dụng Tự động hoá thông minh có thể giúp các nhà bán lẻ tiết kiệm chi phí lên tới 40%.

Nâng cao năng suất và hiệu quả

Phương thức truyền thống thường yêu cầu nhân viên xử lý lượng lớn những tài liệu giấy tờ, phân loại hoá đơn, và các công việc lặp đi lặp lại khác một cách thủ công, dẫn đến lãng phí thời gian, nguồn lực và tiềm ẩn nhiều sai sót.

Với Tự động hóa thông minh, nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa vận hành nhờ cải thiện đáng kể tốc độ xử lý, giúp nhân viên tập trung hơn vào những công việc giá trị cao, từ đó đẩy nhanh quy trình đầu cuối toàn diện.Một báo cáo của IBM tiết lộ rằng tự động hoá có thể tăng hiệu quả vận hành đến 79%.

Cải thiện trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng

Các giải pháp Tự động hóa thông minh có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng theo nhiều cách, bao gồm thông qua dịch vụ khách hàng tự động, chiến dịch được cá nhân hóa hoặc thực hiện đơn hàng nhanh chóng. Đặc biệt, trợ lý ảo hỗ trợ AI có thể được sử dụng để cung cấp cho khách hàng những đề xuất và lời khuyên về sản phẩm được cá nhân hóa, từ đó nâng cao hơn nữa quyết định mua sắm của họ. Ngoài ra, thuật toán Máy học và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các nhà bán lẻ có cái nhìn tổng quan về khách hàng để cải tiến sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu khách hàng. Theo IBM, việc sử dụng Tự động hóa thông minh có thể tăng trải nghiệm của khách hàng lên 66%.

Tăng doanh số bán hàng

Tự động hoá thông minh trong ngành bán lẻ sẽ giúp tăng doanh số bán hàng theo cách chủ động hơn. Nhờ khai mở giá trị từ dữ liệu khách hàng và xây dựng chiến lược cá nhân hóa cho khách hàng, các nhà bán lẻ có cơ hội thúc đẩy doanh số một cách đáng kể. Một khảo sát của Forrester chỉ ra rằng Tự động hoá thông minh có thể giúp các nhà bán lẻ cải thiện doanh số lên đến 7%.

Ngăn chặn gian lận

Liên đoàn Bán lẻ Quốc gia báo cáo rằng gian lận là vấn đề hàng đầu mà ngành bán lẻ phải đối mặt.

Tự động hóa thông minh có hiệu quả trong việc xác định các hoạt động lừa đảo và ngăn chặn lừa đảo với sự hỗ trợ của các công nghệ chính như Máy học (Machine Learning) và Deep Learning. Các giải pháp có thể chủ động thực hiện phân tích và tính toán rủi ro trong thời gian thực, nhanh chóng xác minh danh tính bổ sung và gắn cờ mọi khoản thanh toán và giao dịch đáng ngờ, do đó đảm bảo mức độ bảo mật chung cho các tổ chức.

Tương lai của tự động hoá thông minh trong ngành bán lẻ

Không thể phủ nhận rằng Tự động hóa thông minh sẽ có sức ảnh hưởng mạnh mẽ đối với ngành bán lẻ trong những năm tới.

Trí tuệ nhân tạo và RPA, cùng với sự tiến bộ của Generative AI sẽ là những xu hướng công nghệ bán lẻ nổi bật nhất. Từ việc dự đoán xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng đến việc hỗ trợ vận hành từ đầu đến cuối, những công nghệ tiên tiến này cho phép các nhà bán lẻ nắm bắt cơ hội và thích ứng phù hợp với thay đổi của thị trường. Bên cạnh đó, Generative AI được dự đoán sẽ đưa việc cá nhân hóa trong ngành bán lẻ lên một tầm cao mới bằng cách cung cấp nội dung tùy chỉnh và đề xuất sản phẩm phù hợp, tăng thêm trải nghiệm mua sắm cho khách hàng trong thế giới kỹ thuật số. 

Tương lai là không thể đoán trước, sẽ luôn có chỗ cho những khả năng tiềm năng và tiến bộ công nghệ mới trong toàn ngành khi chúng ta chuyển đổi từ năm 2023 sang năm 2024 và trong tương lai xa hơn nữa.

Một kỷ nguyên mới của những tiến bộ công nghệ sẽ mở ra, điều này sẽ mở ra cánh cửa rộng lớn cho những doanh nghiệp bán lẻ nhanh chóng tiếp cận công nghệ mới và mang đến cho người dùng trải nghiệm chưa từng có.

 

Bài viết độc quyền bởi Chuyên gia công nghệ FPT IS

Công ty Hệ thống Thông tin FPT.