Khi ngành bán lẻ chứng kiến ​​sự thay đổi hướng tới cơ sở người tiêu dùng kỹ thuật số hơn, theo yêu cầu, AI đang trở thành vũ khí bí mật để các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn và đáp ứng hành vi tiêu dùng đang phát triển này. Với sự phát triển của mua sắm trực tuyến được cá nhân hóa cao, mô hình trực tiếp đến người tiêu dùng và dịch vụ giao hàng, AI tổng quát có thể giúp các nhà bán lẻ khai thác thêm một loạt lợi ích có thể cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng, chuyển đổi nhân tài và hiệu suất ứng dụng của họ.

AI sáng tạo vượt trội trong việc xử lý các nguồn dữ liệu đa dạng như email, hình ảnh, video, tệp âm thanh và nội dung mạng xã hội. Dữ liệu phi cấu trúc này tạo thành xương sống cho việc tạo mô hình và đào tạo liên tục về AI tổng hợp, do đó dữ liệu này có thể duy trì hiệu quả theo thời gian. Việc tận dụng dữ liệu phi cấu trúc này có thể mở rộng sang các khía cạnh khác nhau của hoạt động bán lẻ, bao gồm nâng cao dịch vụ khách hàng thông qua chatbot và tạo điều kiện định tuyến email hiệu quả hơn. Trong thực tế, điều này có thể có nghĩa là hướng dẫn người dùng đến các tài nguyên thích hợp, cho dù đó là kết nối họ với đại lý phù hợp hay hướng họ đến hướng dẫn sử dụng và Câu hỏi thường gặp.

Các nhà bán lẻ nhận thấy sự cần thiết phải xây dựng chiến lược xoay quanh AI, tích hợp nó vào nhiều khía cạnh hoạt động của họ. Theo thông tin mới nhất của IBM Nghiên cứu CEO, các nhà lãnh đạo ngành đang ngày càng tập trung vào công nghệ AI để thúc đẩy tăng trưởng doanh thu, với 42% CEO bán lẻ được khảo sát tin tưởng vào các công nghệ AI như AI tổng quát, học sâu và học máy để mang lại kết quả trong ba năm tới. Dữ liệu này được theo dõi chặt chẽ với nghiên cứu gần đây của IDC Châu Âu cho thấy 40% nhà bán lẻ và thương hiệu trên toàn thế giới đang trong giai đoạn thử nghiệm AI tạo ra, trong khi 21% đã đầu tư vào việc triển khai AI tạo ra.

Tác động của những khoản đầu tư này sẽ trở nên rõ ràng trong những năm tới. Một dự báo gần đây của công ty phân tích nghiên cứu IHL Group dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo sẽ có tác động tài chính tổng thể 9.2 nghìn tỷ USD cho doanh nghiệp bán lẻ đến năm 2029. Mặc dù AI tổng quát hiện chỉ chiếm 9% tác động đến lợi nhuận của ngành bán lẻ vào năm 2023, IHL dự đoán AI tổng quát sẽ phát triển để chiếm 78% tổng tác động tài chính vào năm 2029, đạt tổng cộng 4.4 nghìn tỷ USD trong năm đó.

AI sáng tạo có thể tiết lộ những hiểu biết quan trọng

AI trang bị cho các nhà bán lẻ cách khai thác lượng dữ liệu khổng lồ mà họ có quyền truy cập, phần lớn trong số đó cho đến nay vẫn chưa được sử dụng đúng mức. Từ dự đoán hành vi của khách hàng đến hiệu quả của chuỗi cung ứng và tiếp thị cá nhân hóa, AI có tiềm năng cách mạng hóa hiệu quả và năng suất của ngành trong một số lĩnh vực quan trọng, bao gồm chăm sóc khách hàng, hiệu quả hoạt động và chuyển đổi nhân tài.

• Chăm sóc khách hàng: Theo nghiên cứu gần đây về CEO của IBM, nơi chúng tôi xem xét quan điểm của ngành bán lẻ và CPG về trí tuệ nhân tạo, ưu tiên hàng đầu của các ngành này hiện nay là chăm sóc khách hàng. Trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, AI tổng quát trao quyền cho các nhà bán lẻ áp dụng cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm bằng cách khai thác những hiểu biết sâu sắc có giá trị từ phản hồi của khách hàng và thói quen mua hàng. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này có thể giúp cải thiện thiết kế và đóng gói sản phẩm, đồng thời có thể giúp nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.

AI sáng tạo cũng có thể đóng vai trò là trợ lý nhận thức cho hoạt động chăm sóc khách hàng, cung cấp hướng dẫn theo ngữ cảnh dựa trên lịch sử cuộc trò chuyện, cảm xúc, phân tích và bản ghi của trung tâm cuộc gọi. Ngoài ra, AI tổng quát có thể mang lại trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa, thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng và mang lại lợi thế cạnh tranh.

• Hiệu quả hoạt động: Khi nói đến hiệu quả hoạt động, công nghệ AI có thể nâng cao chiến lược giá cả, quản lý hàng tồn kho và hậu cần, tối ưu hóa doanh thu và tạo trải nghiệm mua sắm liền mạch cho khách hàng. Ví dụ: AI tổng hợp có thể được sử dụng để tối ưu hóa các chiến lược định giá và thực hiện đơn hàng bằng cách dự đoán sự biến động của nhu cầu đối với việc định giá linh hoạt và phân tích các yếu tố bao gồm thời gian giao hàng và chi phí vận chuyển để cải thiện dịch vụ hậu cần, có khả năng giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao dịch vụ khách hàng.

AI sáng tạo cũng có thể sử dụng dữ liệu lịch sử bán hàng và các yếu tố bên ngoài để giúp dự đoán nhu cầu chính xác hơn nhằm ngăn chặn tình trạng hết hàng và tồn kho dư thừa, đồng thời tự động hóa việc bổ sung và phân bổ hàng tồn kho. Bằng cách quản lý hiệu quả các khía cạnh này, các nhà bán lẻ có thể hợp lý hóa hoạt động của mình và tăng hiệu suất tổng thể.

• Chuyển hóa tài năng: Lĩnh vực tác động tiềm năng thứ ba là chuyển đổi nhân tài, nơi các nhà bán lẻ có thể tận dụng chatbot để tuyển dụng và giới thiệu, giúp quy trình trở nên hiệu quả hơn. Sau khi tham gia, nhân viên có thể được cung cấp các chương trình đào tạo được cá nhân hóa và thích ứng do AI tạo ra nhằm giúp xác định phong cách học tập cá nhân và lỗ hổng kiến ​​thức.

Theo một nghiên cứu gần đây, việc xây dựng các kỹ năng mới cho nhân viên hiện tại là vấn đề nhân tài hàng đầu đối với các nhà lãnh đạo C-Suite. Nghiên cứu của Viện Giá trị Kinh doanh (IBV) của IBM. Các giám đốc điều hành ngành bán lẻ được khảo sát đã xếp hạng “mù chữ về công nghệ” và “xây dựng các kỹ năng mới cho nhân tài hiện có” là hai trong số những thách thức nhân tài hàng đầu của tổ chức họ hiện nay. Các giám đốc điều hành bán lẻ được khảo sát ước tính hơn 41% lực lượng lao động của họ sẽ cần phải đào tạo lại kỹ năng do triển khai AI và tự động hóa trong ba năm tới. Gần một nửa số giám đốc điều hành ngành bán lẻ trả lời cho biết họ đầu tư vào việc đào tạo lại kỹ năng, thay vì tuyển dụng từ bên ngoài.

Trí tuệ nhân tạo của IBM đã sẵn sàng cho hoạt động bán lẻ

IBM đã phát triển các giải pháp AI để giúp giải quyết những nhu cầu này. Ngành bán lẻ có thể truy cập AI của IBM thông qua ba chế độ. Nổi bật nhất trong số này là IBM® watsonx™, nền tảng dữ liệu và AI trên nền tảng đám mây của chúng tôi, cung cấp khả năng kiểm soát thiết kế và tính linh hoạt. Các sản phẩm AI khác của IBM bao gồm IBM® watsonx Orchestrate ™, IBM® watsonx Code Assistant™ và IBM® watsonx Assistant™. Chế độ thứ ba là thông qua các nền tảng nguồn mở như Red Hat® OpenShift® AI và tích hợp liền mạch với các sản phẩm của đối tác của chúng tôi. 

IBM ra mắt watsonx để giúp các doanh nghiệp tận dụng cơ hội của các mô hình nền tảng và AI tổng hợp. Watsonx bao gồm IBM® watsonx.ai™, IBM® watsonx.data™ và IBM® watsonx.governance™. Watsonx.ai là studio doanh nghiệp thế hệ tiếp theo dành cho các nhà xây dựng AI để đào tạo, xác thực, điều chỉnh và triển khai cả khả năng học máy truyền thống và khả năng AI tổng quát mới được hỗ trợ bởi các mô hình nền tảng thông qua giao diện người dùng mở và trực quan. Watsonx.data là kho lưu trữ dữ liệu của chúng tôi dựa trên kiến ​​trúc lakehouse và các định dạng dữ liệu mở được thiết kế để quản lý dữ liệu doanh nghiệp cho các mô hình nền tảng. Thành phần thứ ba là watsonx.governance, dự kiến ​​sẽ ra mắt vào tháng 2023 năm XNUMX, là một bộ công cụ mạnh mẽ để chỉ định và quản lý các quy trình quản trị trên toàn doanh nghiệp cũng như kiểm soát rủi ro. 

Trong tương lai, nhà bán lẻ có thể sử dụng watsonx.data để giúp khai thác lượng lớn dữ liệu khách hàng rời rạc, không có cấu trúc và xây dựng mô hình trong watsonx.ai để tận dụng các thuật toán đề xuất cho khuyến nghị mua sắm được cá nhân hóa. Với sự đồng ý của khách hàng, dựa trên hành vi duyệt web và mua hàng trước đây, các nhà bán lẻ có thể tạo ra các công cụ dùng thử ảo và phát triển các trợ lý mua sắm tương tác. Khi sẵn sàng, watsonx.governance có thể được tích hợp vào quy trình này để giúp các nhà bán lẻ quản lý dữ liệu khách hàng một cách có đạo đức và có trách nhiệm. 

Với những công cụ này, các nhà bán lẻ có vị thế thuận lợi để tận dụng AI tổng quát như một phần không thể thiếu trong chiến lược của mình và sẽ được trang bị để điều hướng bối cảnh tiêu dùng ngày càng phức tạp và có nhịp độ nhanh.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về cách watsonx có thể giúp doanh nghiệp của bạn nhúng và tăng tốc các quy trình làm việc AI có trách nhiệm, tất cả trong một nền tảng?

Xem watsonx có thể làm gì