1. Cửa hàng tự phục vụ, tự thanh toán (Unmanned Store)
Đây là mô hình kinh doanh bán lẻ không có nhân viên hỗ trợ trong quá trình mua sắm cũng như không có nhân viên thu ngân trong cửa hàng. Các giao dịch mua bán, thanh toán được xử lý bằng AI. Về cơ bản, đối với mô hình kinh doanh này có hai loại. Thứ nhất đó là cửa hàng hoàn toàn tự động. Đối với mô hình này, mọi hoạt động từ dọn dẹp, dự trữ, bổ sung hàng hóa... đều được thực hiện bởi robot. Mô hình thứ hai là mô hình bán tự động được phần lớn các doanh nghiệp bán lẻ ứng dụng ở hiện tại. Với mô hình này, gần như tất cả hoạt động được thực hiện bởi robot và con người chỉ chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ quan trọng.
2. AI chatbot sẽ trở thành nhân viên hỗ trợ khách hàng
Theo khảo sát của National Retail Federation, 54% khách hàng trực tuyến cho biết họ chọn sử dụng sản phẩm, dịch vụ của một thương hiệu dựa trên những lý do chính: khả năng tìm kiếm sản phẩm dễ dàng, nhanh chóng (58%); dịch vụ khách hàng tốt (44%); thanh toán tiện lợi ( 42%). Và tất cả yếu tố kể trên có thể được cải thiện tốt với sự trợ giúp của các chatbot do AI cung cấp. Chatbot là sự kết hợp công nghệ phân tích Big Data và AI. Do đó, nó có thể nhanh chóng tìm kiếm nhu cầu và thấu hiểu nhu cầu của khách hàng, đề xuất sản phẩm, nghiên cứu các sản phẩm bằng cách lưu trữ một lượng lớn dữ liệu từ các giao dịch cũ cũng như hỗ trợ bộ phận bán hàng với các đơn đặt hàng trước.
3. AI hỗ trợ dự báo và quản lý kho
Các hệ thống dự báo nhu cầu kết hợp AI đã thu hút sự chú ý của nhiều công ty trong những năm gần đây. Chúng có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và phân tích nó một cách trơn tru với độ chính xác cao thông qua các thuật toán máy học (Machine Learning). Theo McKinsey Digital, một hệ thống dự báo nhu cầu AI có thể giảm tới 50% lỗi gặp phải trong hệ thống chuỗi spline cũng như giảm 65% doanh thu bị thiếu hụt do tình trạng hàng hóa tạm thời hết. Bằng cách phân tích các yếu tố như đặc điểm hành vi khách hàng, AI có thể nắm bắt nhu cầu cho từng mặt hàng, tối ưu hóa việc nhập hàng và quản lý hàng tồn kho đồng thời lên kế hoạch cho các chiến dịch giảm giá để bán hàng.
4. Xây dựng hệ thống không tiếp xúc (Contactless System)
Đại dịch Covid-19 đã khiến nhiều thương hiệu bán lẻ bắt đầu quan tâm và điều chỉnh mô hình kinh doanh của mình sang xây dựng hệ thống không có sự tiếp xúc nào giữa người với người. Và chắc chắn trong tương lai, xu hướng này sẽ phát triển dù sớm hay muộn. Thực tế, nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng các thiết bị thông minh ứng dụng AI để triển khai mô hình này. Mô hình mang tính cách mạng này cho phép khách hàng bước vào cửa hàng, lấy mọi thứ mình cần và trở về nhà mà không cần thông qua các giao dịch từ quầy thu ngân. Bởi các cảm biến và camera lắp đặt trong cửa hàng giúp theo dõi tất cả hàng hóa người tiêu dùng lấy đi và tự động tính phí vào tài khoản của họ thông qua ứng dụng. Nhờ sự hỗ trợ của AI mà trải nghiệm mua sắm được diễn ra nhanh chóng, liền mạch và khách hàng không cần phải tốn nhiều thời gian xếp hàng thanh toán.
5. Hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị
Các doanh nghiệp bán lẻ tận dụng thuật toán AI để triển khai các chiến dịch marketing đánh trúng tệp khách hàng mục tiêu hiệu quả. Bởi tỷ lệ chuyển đổi có thể tăng vọt nhờ thực hiện các quảng cáo cụ thể dựa trên khu vực, sở thích và thói quen mua sắm của khách hàng. Cụ thể, các doanh nghiệp có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi. Nhờ chiến lược này, doanh nghiệp còn cải thiện mức độ trung thành và giữ chân khách hàng lâu hơn. Nếu ứng dụng tốt AI cho các chiến lược kinh doanh lâu dài, doanh nghiệp có thể hưởng lợi rất lớn bởi thực tế 80% lợi nhuận trong tương lai đến từ 20% khách hàng hiện tại.
6. Tối ưu hóa chi phí
Sử dụng các thuật toán Machine Learning và Big Data, các công nghệ tự động hóa AI có thể giúp doanh nghiệp tận dụng hiệu quả các chiến lược giá. Bằng cách theo dõi phản ứng của khách hàng với các điểm giá khác nhau của sản phẩm, phân tích phạm vi giá của đối thủ cạnh tranh cũng như triển khai các chiến dịch giảm giá tốt hơn. Ví dụ, một siêu thị có hệ thống chi nhánh và cửa hàng trải khắp các khu vực thành thị và cả nông thôn. Nhìn chung, các chi nhánh ở nông thôn có nhiều khả năng gặp khó khăn trong việc thu hút đội ngũ nhân viên chất lượng cao, có kinh nghiệm để xử lý, phân tích dữ liệu và hiểu rõ các mô hình hành vi của khách hàng. Và các công cụ AI chính là giải pháp cho tình huống trên. Bởi nó có thể hỗ trợ các chiến lược định giá, đồng bộ hóa thông tin giữa trụ sở chính và các chi nhánh ở bất cứ nơi nào trên đất nước hoặc thậm chí là bất cứ nơi nào trên thế giới.
7. Tăng trải nghiệm và dịch vụ khách hàng
Trợ lý ảo được xem là một công cụ hữu ích giúp mọi doanh nghiệp gia tăng trải nghiệm khách hàng. Bởi công nghệ này giúp các công ty nghiên cứu, thăm dò nhu cầu cũng như gợi ý sản phẩm phù hợp cho khách hàng một cách hiệu quả. Thật vậy, theo một cuộc khảo sát, 53% người tiêu dùng tiết lộ rằng khi được giúp đỡ, nhận tư vấn từ các trợ lý ảo trong quá trình tìm kiếm sản phẩm tại cửa hàng thì họ sẽ nhanh chóng đưa ra quyết định mua sắm theo đề xuất của trợ lý ảo. Những người tham gia cũng thừa nhận rằng các sản phẩm được đề xuất bởi các trợ lý ảo đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ.
8. Phát triển phòng thử đồ ảo
Trong những năm trở lại đây, nhiều doanh nghiệp bán lẻ thời trang đã phát triển các căn phòng thử đồ ảo để đáp ứng nhu cầu cũng như tăng trải nghiệm khách hàng. Đây là kết quả của sự kết hợp thành công giữa AI, VR (thực tế ảo) và AR (thực tế tăng cường). Xu hướng này đang trở thành “cơn sốt” trên thế giới. Theo báo cáo, việc ứng dụng “phòng thử đồ ảo” được dự đoán sẽ tăng từ 2,97 tỷ USD vào năm 2021 lên 8,5 tỷ USD vào năm 2028. Thực tế, ý tưởng này đã được hiện thực hóa từ năm 2011, khi một công ty của Nga đã phát minh thiết bị “phòng thay đồ ảo” đặt tại một chi nhánh thuộc chuỗi cửa hàng Top Shop ở Moscow. Cụ thể, nó có khả năng phân tích, xử lý và trình chiếu hình ảnh 3D về các trang phục được người tiêu dùng lựa chọn lên người của họ khi đứng trước một màn hình lớn. Nhờ công nghệ mới này, các tín đồ thời trang có thể thay đổi nhiều bộ trang phục mà không mất nhiều thời gian cũng như công sức thay đồ. Bởi việc duy nhất khách hàng cần phải làm đơn giản là dùng bàn tay điều khiển các nút ảo trên màn hình để chuyển đổi các bộ quần áo. Qua đó giúp các doanh nghiệp đổi mới và nâng cao dịch vụ cũng như trải nghiệm cho khách hàng.
9. Quản lý chuỗi cung ứng
Đối với các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng, AI có thể dự đoán số lượng hoặc các mặt hàng được ưa chuộng tại một cửa hàng cụ thể. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ doanh nghiệp quản lý các đơn đặt hàng từ nhiều nhà cung cấp khác nhau hay theo dõi quá trình vận đơn... Nhờ việc ứng dụng công nghệ tự động hóa, các quản lý cửa hàng còn giảm thiểu nguy cơ đối mặt với nhiều rủi ro cũng như có những chuẩn bị và chiến lược để đối phó. Chẳng hạn, giúp nhân viên kiểm soát và dự đoán trước một số hàng hóa có thể “cháy hàng” trong thời gian người tiêu dùng có nhu cầu cao…
10. Nâng cấp hệ thống đề xuất
Bộ phận nghiên cứu và phát triển của các doanh nghiệp bán lẻ có thể thiết kế sản phẩm mới nhanh nhanh chóng hơn nhờ vào gợi ý của AI. Bởi công nghệ này có khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như các thiết kế sản phẩm hiện tại, ý kiến, phản hồi của khách hàng hay từ các nguồn dữ liệu mở từ Internet. Sau đó, nó sẽ xem xét, đối chiếu dữ liệu với tầm nhìn và mục tiêu của công ty. Cuối cùng, AI sẽ đề xuất một thiết kế phù hợp với chiến lược bán hàng của doanh nghiệp. Không chỉ vậy, hệ thống đề xuất có thể được cài đặt trên các trang web thương mại điện tử. Nhờ vậy, khách hàng chỉ cần sử dụng một vài từ khóa mô tả sản phẩm họ đang tìm kiếm. Tiếp theo AI sẽ phân tích tất cả dữ liệu cá nhân trong tài khoản (tuổi, giới tính, lịch sử tìm kiếm, giao dịch cũ...) trong khi đưa ra các đề xuất dựa trên các từ khóa được cung cấp. Dựa vào lựa chọn khách hàng đưa ra đối với các kết quả đề xuất sẽ giúp AI tìm hiểu sâu hơn về hành vi mua sắm của họ. Cuối cùng, dựa vào các kết quả phân tích mà AI trả về, công ty có thể hiểu được nhu cầu và mong muốn của khách hàng trên các cửa hàng thương mại điện tử để từ đó có những chiến lược kinh doanh phù hợp, hiệu quả.