Sử dụng AI để tăng hiệu quả chuỗi bán hàng đa kênh

Người tiêu dùng nói chung thường “nhạy cảm” với giá cả. Đặc biệt, trong bối cảnh giá dịch vụ và hàng hóa liên tục biến động, người tiêu dùng sẽ thường xuyên tìm kiếm các phương cách tiết kiệm, so sánh giá cả giữa các cửa hàng hoặc kênh bán hàng để có được mức giá tốt nhất.

Đơn cử như sau vài lần giá xăng dầu lập “đỉnh”, nhiều nền tảng cung cấp dịch vụ giao hàng đã tăng phí dẫn đến những thay đổi về cách thức mua sắm. Người tiêu dùng có xu hướng quay lại với hình thức mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng tiện lợi hoặc siêu thị, vậy nên việc trữ một lượng hàng tồn kho lớn ở mức chi phí phải chăng trở nên rất cần thiết.

Nhằm thích ứng nhanh chóng với những thay đổi trên và cả những thay đổi khác nữa, các hãng bán lẻ đã tận dụng những giải pháp công nghệ như tự động hóa (robotic), máy học (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) để cắt giảm chi phí vận hành cũng như tối đa hóa chi phí hàng hóa và dịch vụ. Các công nghệ này có thể cung cấp dữ liệu khách quan với độ chính xác cao để giảm thiểu tác động của gián đoạn thị trường đến các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Link bài viết

AI giúp dự đoán ảnh hưởng của những yếu tố tác động đến nhu cầu tiêu dùng như khuyến mãi, giá cả, cách thức trưng bày hàng hóa và dữ liệu thời tiết để đưa ra những dự đoán nhu cầu chính xác và tối ưu hóa quá trình bổ sung hàng hóa. Trong hoạt động vận hành bán lẻ, điều này cũng giúp nhà bán lẻ điều phối nhân sự hiệu quả hơn cũng như tránh được nhiều thất thoát đối với những hàng hóa bán chậm.

Trong khi lượng khách hàng mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng được dự đoán sẽ tăng, các kênh bán hàng trực tuyến vẫn sẽ chiếm tỷ lệ quan trọng nhờ sự tiện lợi cùng các ưu đãi về giá thông qua các chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số. Với việc nhu cầu bán hàng đa kênh gia tăng, các hãng bán lẻ tập trung đồng bộ hóa giữa thương mại điện tử và các cửa hàng truyền thống, bắt đầu tiến hành quản lý các mô hình này như một thể thống nhất và liền mạch.

Sự chuyển đổi này là nhiệm vụ đòi hỏi nhiều nguồn lực, yêu cầu cao về độ chính xác, cần có dữ liệu trong thời gian thực để có thể đáp ứng được mong đợi của người tiêu dùng; do đó việc các thương hiệu bán lẻ tích hợp các giải pháp được phát triển dựa trên công nghệ AI và tự động hóa là vô cùng cần thiết.

Các công cụ phù hợp sẽ giúp đảm bảo quản lý hiệu quả đơn đặt hàng trực tuyến từ các cửa hàng, đơn hàng dự trữ (backorder), hỗ trợ hiệu quả cho việc dự đoán cũng như lên kế hoạch về hàng tồn kho, thậm chí cả khi hàng hóa bị buộc phải chuyển hướng giữa các trung tâm thực hiện đơn hàng. Nếu các nhà bán lẻ bị hết hàng, họ có thể mất đi doanh số và thậm chí cả khách hàng. Mức độ hiệu quả của hoạt động bổ sung hàng hóa là hết sức quan trọng trong việc đảm bảo sự hài lòng của khách hàng và duy trì lợi nhuận.

Một nghiên cứu gần đây của RELEX Solutions - công ty đi đầu trong lĩnh vực quản trị chuỗi cung ứng toàn cầu chỉ ra rằng gần 50% các nhà bán lẻ không nắm bắt được số lượng hàng hóa trong mỗi cửa hàng. Điều này cho thấy, lỗ hổng trong cách tiếp cận việc quản lý đơn đặt hàng từ các cửa hàng để đạt được sự chính xác và hiệu quả.

Để luôn là lựa chọn hàng đầu của khách hàng, các nhà bán lẻ cần phải ưu tiên phát triển hệ thống bổ sung đơn hàng hiệu quả, có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không tốn nhiều tài nguyên. Với việc khách hàng có thể mua sắm ở bất cứ đâu và bất cứ khi nào, công nghệ AI và máy học giúp các thương hiệu duy trì số lượng hàng hóa phù hợp trong kho, dự đoán các thay đổi về nhu cầu và điều chỉnh việc bổ sung đơn hàng, nhằm thúc đẩy cải thiện dịch vụ, doanh thu cùng với mức độ hài lòng của khách hàng.

Minh Huy