EN
Nhãn kệ điện tử hay ESL đã thay đổi cách các cửa hàng quản lý hàng tồn kho nhờ vào việc giúp các quản lý có thể theo dõi tình hình hàng hóa trên kệ theo thời gian thực. Những nhãn này tự động hóa việc theo dõi mức tồn kho, do đó dữ liệu trở nên chính xác hơn và hàng hóa trên kệ luôn được bổ sung đầy đủ trong phần lớn thời gian. Khi ESL kết nối với hệ thống quản lý kho, các cập nhật sẽ được thực hiện tự động giữa các thành phần khác nhau trong hệ thống cửa hàng, từ đó giảm thiểu sai sót do con người thực hiện thủ công. Một số nghiên cứu cho thấy các cửa hàng có thể giảm khoảng một nửa các vấn đề liên quan đến kiểm kê hàng hóa sau khi lắp đặt các nhãn kỹ thuật số này, mặc dù kết quả còn phụ thuộc vào cách triển khai cụ thể. Một lợi ích khác là hướng đến việc thân thiện với môi trường vì ESL thay thế những nhãn giá giấy nhỏ được sử dụng khắp nơi. Các cửa hàng tiết kiệm hàng tấn giấy theo cách này, đồng thời mang lại ấn tượng hiện đại và có trách nhiệm với môi trường đối với khách hàng.
Trí tuệ nhân tạo giúp phân tích các con số doanh số trong quá khứ để các doanh nghiệp có thể dự đoán tốt hơn những gì khách hàng có thể muốn tiếp theo. Khi AI xem xét các xu hướng mua hàng và sự thay đổi của thị trường, nó cung cấp cho chủ cửa hàng những gợi ý về các mặt hàng nào sẽ bán chạy, từ đó hỗ trợ họ ra quyết định về việc nên duy trì mặt hàng nào trong kho. Một ví dụ thực tế đã chỉ ra rằng các cửa hàng cải thiện độ chính xác dự báo của mình khoảng 30 phần trăm sau khi triển khai hệ thống AI, điều này chứng minh rõ ràng mức độ hữu ích của các công cụ này. Học máy (machine learning) còn đưa mọi thứ đi xa hơn nữa bởi vì các dự đoán thực sự trở nên thông minh hơn theo thời gian, đảm bảo rằng kệ hàng luôn đầy đủ mà không có quá nhiều sản phẩm dư thừa tồn kho. Đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực có sự biến động theo mùa, nơi một số mặt hàng trở nên phổ biến hoặc mất đi sức hút, việc có được khả năng nhìn xa như vậy đóng vai trò quan trọng trong việc cân bằng hàng tồn kho và giảm thiểu hàng hóa bị lãng phí.
Các nhà bán lẻ phụ thuộc rất nhiều vào phân tích dữ liệu thời gian thực để duy trì mức tồn kho phù hợp, giúp tránh cả tình trạng hàng hóa tồn đọng quá nhiều và khan hiếm hàng hóa trên kệ khi khách hàng cần mua. Khi các cửa hàng theo dõi hàng tồn kho trong thời gian thực, họ sẽ có được thông tin chính xác hơn về những mặt hàng cần được bổ sung, và điều này thường dẫn đến tốc độ luân chuyển hàng tồn kho nhanh hơn. Nghiên cứu cho thấy các hệ thống theo dõi thời gian thực hiệu quả có thể làm tăng tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho khoảng 20 phần trăm. Lượng hàng tồn kho quá lớn sẽ làm vốn bị phong toả, vốn có thể được sử dụng vào các mục đích khác; ngược lại, lượng hàng tồn kho không đủ sẽ khiến các cơ hội bán hàng bị bỏ lỡ và khách hàng không hài lòng khi phải ra về tay không. Nhiều cửa hàng hiện nay đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa việc bổ sung hàng hóa dựa trên tình hình thực tế đang diễn ra. Điều này giúp duy trì đầy đủ hàng hóa trên kệ mà không bị dư thừa, từ đó cuối cùng làm tăng lợi nhuận và giữ chân khách hàng quay lại mua sắm nhiều hơn.
Chatbot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách các công ty xử lý dịch vụ khách hàng vì chúng cung cấp câu trả lời nhanh chóng bất kỳ lúc nào ngày hay đêm. Khách hàng thường hài lòng hơn khi những con bot thông minh này sẵn sàng trả lời ngay lập tức thay vì phải chờ đợi mãi trên đường dây. Dữ liệu ngành cho thấy các công ty sử dụng công nghệ chatbot đạt được kết quả tốt hơn khi nói đến việc giữ chân khách hàng quay lại. Theo thời gian, chatbot cũng trở nên thông minh hơn, nghĩa là các cuộc trò chuyện cảm giác tự nhiên hơn và phù hợp hơn với nhu cầu thực tế của người dùng. Nhờ những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các chatbot hiện đại hiện nay hiểu được bối cảnh tốt hơn và phản hồi theo những cách thực sự hợp lý trong các cuộc trò chuyện thực tế, khiến các tương tác cảm giác ít máy móc và gần gũi hơn tổng thể.
Sự phát triển của máy học đã thay đổi cách các doanh nghiệp tiếp cận tiếp thị cá nhân hóa, cho phép họ đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên những gì họ thực sự mua và xem. Khi người mua sắm nhận được các đề xuất phù hợp với sở thích của họ, họ có xu hướng chi tiêu nhiều tiền hơn cho mỗi đơn hàng và có nhiều khả năng hoàn tất giao dịch mua hàng. Các cửa hàng lớn tên tuổi trong nhiều lĩnh vực khác nhau đã triển khai hệ thống đề xuất này và đạt được những kết quả thành công đáng kể. Lấy ví dụ là ứng dụng Sephora Virtual Artist. Khách hàng có thể trải nghiệm các kiểu trang điểm trên nền tảng số và sau đó nhận được các đề xuất sản phẩm phù hợp với lựa chọn phong cách của họ. Những người tương tác với các tính năng cá nhân hóa như vậy nói chung đều cảm thấy hài lòng hơn với trải nghiệm mua sắm, từ đó xây dựng lòng trung thành với thương hiệu theo thời gian. Đó là lý do tại sao nhiều nhà bán lẻ hiện nay xem các đề xuất cá nhân hóa là yếu tố thiết yếu để duy trì tính cạnh tranh trên thị trường.
Giá động được hỗ trợ bởi AI xem xét những gì đang diễn ra trên thị trường và cách người tiêu dùng mua sắm để thay đổi giá một cách linh hoạt. Lợi ích chính ở đây là đảm bảo duy trì tính cạnh tranh để chúng ta không bị lỗ nhưng vẫn thu được lợi nhuận tốt. Chẳng hạn, Zara liên tục điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu hiện tại của khách hàng đối với các sản phẩm thời trang mới nhất của họ. Điều này giúp sản phẩm của họ giữ được mức giá phải chăng so với các đối thủ mà không làm giảm lợi nhuận quá nhiều. Các nghiên cứu cho thấy những thay đổi về giá như thế này thực sự làm tăng doanh số và khiến người mua sắm hài lòng hơn nhìn chung. Tuy nhiên, các nhà bán lẻ còn cần cân nhắc một yếu tố quan trọng khác là tính minh bạch đóng vai trò rất lớn trong việc giữ chân khách hàng. Nếu người tiêu dùng hiểu lý do tại sao giá cả đôi khi tăng hoặc giảm, họ thường dễ dàng chấp nhận hơn. Chỉ cần cho họ biết những gì đang diễn ra phía hậu trường cũng đủ tạo dựng lòng tin với khách hàng quen thuộc.
Việc tự động hóa quầy thanh toán đang thay đổi cách các cửa hàng vận hành hoạt động kinh doanh hàng ngày, chủ yếu vì nó giúp mọi việc diễn ra nhanh hơn đồng thời giảm chi phí nhân sự. Chúng ta đang nói về những trạm thanh toán tự động và các thiết bị thanh toán kỹ thuật số cho phép người mua sắm tự thực hiện việc quét sản phẩm, thanh toán và thậm chí tự đóng gói đồ của họ. Các cửa hàng cho biết họ tiết kiệm được chi phí khi không cần nhiều nhân viên thu ngân, nhờ đó nhân viên có thể được điều chuyển sang làm các công việc khác mang lại giá trị thực sự cho doanh nghiệp. Một số liệu được chia sẻ cho thấy thời gian chờ đợi giảm khoảng 40% sau khi các hệ thống này được lắp đặt, nghĩa là khách hàng hài lòng hơn và quay lại mua sắm nhiều lần. Khi được kết hợp với phần mềm theo dõi hàng tồn kho, những nâng cấp về công nghệ thanh toán này cũng giúp mọi thứ vận hành trơn tru hơn phía sau hậu trường, đảm bảo mức tồn kho luôn khớp với số lượng thực tế có trên kệ hàng.
Các hệ thống phân tích trí tuệ nhân tạo đang tạo ra sự khác biệt lớn trong việc phát hiện gian lận và ngăn chặn tổn thất. Những hệ thống thông minh này quét qua khối lượng dữ liệu khổng lồ để tìm ra các mẫu bất thường có thể báo hiệu hành vi gian lận. Chúng cũng nhanh chóng phát hiện các thói quen mua sắm bất thường, từ đó giảm thiểu thất thoát do trộm cắp và giao dịch lừa đảo. Các cửa hàng đã bắt đầu sử dụng AI cho mục đích phân tích này đều ghi nhận kết quả rõ rệt. Một công ty đã giảm khoảng 20% các trường hợp gian lận sau khi triển khai phần mềm dự đoán. Để theo kịp những thủ đoạn mới mà kẻ gian lận nghĩ ra, các công cụ AI này cần được cập nhật và điều chỉnh định kỳ. Khi các nhà bán lẻ đầu tư vào năng lực AI tốt hơn, họ không chỉ tiết kiệm được chi phí mà còn mang lại một lợi ích khác – khách hàng cảm thấy an toàn hơn khi giao dịch với họ, từ đó xây dựng lòng trung thành và sự tin tưởng lâu dài vào thương hiệu.
Quản lý chuỗi cung ứng đang nhận được sự hỗ trợ đáng kể từ công nghệ hậu cần dự đoán, thứ tận dụng dữ liệu trực tuyến để tinh chỉnh hoạt động hàng ngày. Khi các công ty có thể dự đoán nhu cầu khách hàng trước cả khi họ yêu cầu, đồng thời theo dõi hợp lý mức tồn kho, cửa hàng cuối cùng sẽ giảm chi phí vận chuyển và giao hàng nhanh hơn trước. Hãy nhìn vào một số nhà bán lẻ lớn đã công bố giảm khoảng 30% chi phí hậu cần sau khi chuyển sang các hệ thống thông minh này. Công nghệ phía sau phân tích nhiều yếu tố như thói quen mua sắm trước đây, biến động theo mùa vụ, và vị trí cư trú thực tế của người tiêu dùng để tìm ra cách tối ưu nhất trong việc vận chuyển sản phẩm từ điểm A đến điểm B. Và thực tế là, không ai muốn gặp bất ngờ khi đặt hàng trực tuyến. Đây cũng chính là lý do vì sao ngày càng nhiều doanh nghiệp hiện nay áp dụng dự báo bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Nhờ đó, họ có thể phản ứng nhanh hơn với nhu cầu khách hàng, đồng thời xây dựng chuỗi cung ứng vững mạnh, không bị đổ vỡ mỗi khi xảy ra sự cố ở bất kỳ khâu nào.
Hot News2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Chúng tôi chuyên về các giải pháp bán lẻ điện tử tiên tiến nhằm tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm mua sắm thông minh.
