Theo Fortune Business Insights, việc sử dụng ứng dụng AI trong thị trường ngành bán lẻ dự kiến sẽ tăng từ 4,84 tỷ đô la vào năm 2021 lên 31,84 tỷ đô la vào năm 2028. Thật vậy, trong những năm gần đây, tỷ lệ sử dụng AI của các doanh nghiệp bán lẻ đã tăng lên đáng kể.
Contents
Cửa hàng không người bán là mô hình bán lẻ không có nhân viên hoặc thu ngân trong cửa hàng để hỗ trợ quá trình mua sắm. Các giao dịch mua và bán được xử lý bằng trí tuệ nhân tạo.
Kể từ năm 2020, số lượng cửa hàng bán mô hình này tăng theo cấp số nhân trên toàn thế giới do xu hướng đa kênh và ảnh hưởng của đại dịch CoVID-19. Trên thực tế, nhiều “đại gia” ngành bán lẻ đã áp dụng mô hình này, có thể kể đến F5 Future Store, Amazon Go, Moby Mart, Bingobox, Tmall. Về cơ bản, có hai loại mô hình kinh doanh này. . Đầu tiên là một doanh nghiệp hoàn toàn tự động.
Ở mô hình này, robot thực hiện tất cả các công việc như dọn dẹp, cất giữ, bổ sung hàng hóa. Mô hình thứ hai là mô hình bán tự động hiện được hầu hết các nhà bán lẻ sử dụng. Trong mô hình này, hầu hết mọi hoạt động đều do robot thực hiện, con người chỉ chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ quan trọng.
Theo Liên đoàn Bán lẻ Quốc gia (2018), 54% người mua sắm trực tuyến cho biết họ chọn sử dụng sản phẩm/dịch vụ của một thương hiệu vì những lý do hàng đầu sau:
Và tất cả các yếu tố trên có thể được cải thiện rất nhiều với sự trợ giúp của các chatbot được hỗ trợ bởi ứng dụng AI. Chatbots là sự kết hợp giữa công nghệ phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.
Do đó, có thể nắm bắt nhu cầu sớm, thu thập thông tin chi tiết về khách hàng, giới thiệu sản phẩm, tích lũy một lượng lớn dữ liệu giao dịch trong quá khứ, tiến hành nghiên cứu sản phẩm và hỗ trợ bộ phận bán hàng. Mức tồn kho đặt hàng trước.
Ví dụ: H&M, nhà bán lẻ quần áo quốc gia của Thụy Điển, đã phát triển một ứng dụng mới để thu hút khách hàng bằng cách đề xuất ra mắt quần áo mới, đánh bạc trải nghiệm người dùng và tạo hồ sơ khách hàng dựa trên sở thích cá nhân.
Đã triển khai bot đầu tiên trên Kik. Kể từ đó, H&M đã thuyết phục thành công khách hàng mua sắm trên trang thương mại điện tử của mình. Thương hiệu quần áo này cũng có một trợ lý ảo trên trang web của mình để giúp khách hàng theo dõi đơn đặt hàng, kiểm tra số lượng sản phẩm còn lại, thanh toán, v.v.
Trong những năm gần đây, các hệ thống dự báo nhu cầu sử dụng ứng dụng AI đã thu hút sự quan tâm của nhiều công ty. Nó có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và phân tích dữ liệu đó một cách mượt mà và chính xác bằng thuật toán máy học (ML).
Theo McKinsey Digital, hệ thống dự báo nhu cầu ứng dụng AI giúp giảm tới 50% lỗi hệ thống spline và cắt giảm 65% doanh số bán hàng bị mất do thiếu hàng tạm thời. Bằng cách phân tích các đặc điểm hành vi của khách hàng, AI có thể nắm bắt nhu cầu đối với từng sản phẩm, tối ưu hóa việc đến và quản lý hàng tồn kho cũng như lên kế hoạch cho các chiến dịch giảm giá. Rao bán.
Một ví dụ khác là H&M. Đặc biệt, thương hiệu sử dụng ứng dụng AI để phân tích hóa đơn tại từng cửa hàng và đánh giá, quản lý việc mua hàng tại từng cửa hàng. Các thuật toán AI giúp các cửa hàng H&M xác định sản phẩm nào cần được khuyến mại hoặc bổ sung hàng tại các địa điểm cụ thể để đáp ứng nhu cầu của khách hàng và tối đa hóa doanh số bán hàng.
Đại dịch COVID-19 đã khiến nhiều thương hiệu bán lẻ chú ý và điều chỉnh mô hình kinh doanh của họ để tạo ra một hệ thống không tiếp xúc. Và xu hướng này chắc chắn sẽ tiếp tục phát triển sớm hay muộn trong tương lai. ứng dụng AI
Trên thực tế, nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng các thiết bị thông minh có trí tuệ nhân tạo để thực hiện mô hình này. Amazon Go là một ví dụ điển hình. Mô hình sáng tạo này của Amazon cho phép khách hàng đến một cửa hàng, lấy mọi thứ họ cần và sau đó về nhà mà không cần hoàn tất giao dịch thanh toán.
Các cảm biến và camera trong cửa hàng giúp Amazon theo dõi mọi hoạt động mua hàng của người tiêu dùng và tự động bổ sung tài khoản thông qua ứng dụng Amazon Go. Nhờ sự hỗ trợ của ứng dụng AI, trải nghiệm mua sắm trở nên nhanh chóng, mượt mà và khách hàng không còn phải xếp hàng dài để thanh toán.
Các nhà bán lẻ sử dụng thuật toán ứng dụng AI để chạy các chiến dịch tiếp thị hiệu quả nhằm tiếp cận khách hàng mục tiêu. Bằng cách phân phát các quảng cáo cụ thể dựa trên vị trí, sở thích và thói quen mua sắm của khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi có thể tăng vọt.
Cụ thể, doanh nghiệp có thể cải thiện tỷ lệ chuyển đổi thêm 2-3%. Nhờ chiến lược này, doanh nghiệp cũng có thể nâng cao lòng trung thành và giữ chân khách hàng lâu hơn. Tận dụng thành công AI cho chiến lược kinh doanh dài hạn có thể mang lại lợi ích lớn cho các công ty, vì 80% lợi nhuận trong tương lai sẽ đến từ 20% khách hàng hiện tại của họ.
Công nghệ tự động hóa AI sử dụng thuật toán máy học và dữ liệu lớn có thể giúp các công ty tận dụng hiệu quả các chiến lược định giá của họ. Theo dõi phản ứng của khách hàng đối với các mức giá sản phẩm khác nhau, phân tích phạm vi giá của đối thủ cạnh tranh và thực hiện các chiến dịch giảm giá tốt hơn.
Ví dụ, một siêu thị có mạng lưới chi nhánh và cửa hàng rộng khắp từ thành thị đến nông thôn. Nhìn chung, các chi nhánh nông thôn có xu hướng gặp khó khăn trong việc thu hút nhân viên có tay nghề cao và kinh nghiệm để xử lý và phân tích dữ liệu cũng như hiểu các kiểu hành vi của khách hàng.
Ứng dụng AI giải quyết tình huống trên. Nó hỗ trợ các chiến lược về giá và đồng bộ hóa thông tin giữa trụ sở chính và chi nhánh ở bất cứ đâu trong nước hoặc trên toàn thế giới.
Xem thêm:
Đừng Làm YouTube Nữa Nếu Bạn Chưa Biết 10 Vấn Đề Cơ Bản Về Bản Quyền Này
Tại Sao Cần Một Công Cụ Giải Captcha Tiktok Tốt Hơn? Tự động hóa mạng…
Khóa học VPCS cho Marketer chuyên nghiệp ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu này,…
Khóa học thực chiến "Vượt qua mọi rào cản VPCS" được thiết kế để giúp…
Khóa học VPCS Google ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu này, cung cấp cho…
Khóa học chuyên sâu quảng cáo VPCS chính là giải pháp dành cho bạn! Khóa…
Khóa học VPCS Facebook ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu đó, giúp bạn chinh…