XU HƯỚNG ỨNG DỤNG AI TRONG DOANH NGHIỆP NGÀNH BÁN LẺ

3. Ứng dụng của AI trong doanh nghiệp ngành bán lẻ

Theo dự báo của Fortune Business Insights, thị trường AI trong ngành bán lẻ toàn cầu sẽ tăng trưởng mạnh mẽ từ 9,36 tỷ đô la vào năm 2024 lên 85,07 tỷ đô la vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 31,8%. Một trong những yếu tố quan trọng đóng góp vào sự tăng trưởng này chính là việc ứng dụng AI để hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh.

Cuộc cách mạng số hóa đang thúc đẩy các doanh nghiệp bán lẻ ứng dụng AI vào nhiều lĩnh vực, giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là những ứng dụng vượt trội của AI trong ngành bán lẻ:

2.1. Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm

AI cho phép doanh nghiệp phân tích hành vi của khách hàng và cung cấp những trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa. Các công nghệ AI giúp dự đoán nhu cầu của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử mua sắm, sở thích và thói quen duyệt web của họ. Kết quả là, doanh nghiệp có thể gợi ý sản phẩm phù hợp, hiển thị các chương trình khuyến mãi cá nhân hóa, và đưa ra các lời khuyên mua hàng thông minh.

AI không chỉ giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm mà còn đóng vai trò quan trọng trong tiếp thị và quảng cáo cá nhân hóa. Thay vì gửi một thông điệp quảng cáo giống nhau cho tất cả khách hàng, AI giúp phân loại khách hàng thành các nhóm nhỏ dựa trên:

• Sở thích cá nhân (sản phẩm họ đã xem, tìm kiếm).
• Nhân khẩu học (tuổi, giới tính, vị trí).
• Hành vi tương tác (lịch sử mua sắm, thời gian mua hàng).

Dựa trên phân tích này, hệ thống AI có thể tự động gửi các thông điệp quảng cáo, mã giảm giá, và nội dung phù hợp với từng nhóm khách hàng, hoặc thậm chí từng cá nhân. Ví dụ, Amazon sử dụng AI để gợi ý sản phẩm cho khách hàng, dựa trên những gì họ đã xem hoặc mua trước đó. Hệ thống này có khả năng tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu bằng cách tạo trải nghiệm mua sắm cực kỳ cá nhân hóa.

2.2. Tự động hóa chăm sóc khách hàng

AI đang cách mạng hóa bộ phận dịch vụ khách hàng, giúp doanh nghiệp phục vụ tốt hơn với chi phí thấp hơn. AI, đặc biệt là chatbot và voicebot, giúp doanh nghiệp bán lẻ cải thiện dịch vụ khách hàng mà không cần nhân viên trực 24/7. Chatbot tích hợp trên website, ứng dụng di động và các nền tảng mạng xã hội (Facebook Messenger, Zalo), chatbot sử dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng.

Công cụ AI chatbot có thể xử lý một loạt các yêu cầu phổ biến như: kiểm tra tình trạng đơn hàng, hỏi về chính sách đổi trả, cung cấp thông tin sản phẩm, hướng dẫn thanh toán...Từ đó giúp giảm thời gian chờ đợi của khách hàng, giải phóng nhân viên để họ tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. 

2.3. Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị 

AI không chỉ giúp gửi quảng cáo cá nhân hóa mà còn tối ưu hóa toàn bộ chiến lược tiếp thị, từ việc phân bổ ngân sách đến việc sáng tạo nội dung, giúp doanh nghiệp đạt được hiệu quả cao.

• Phân khúc khách hàng động: Thay vì phân nhóm khách hàng theo các tiêu chí cố định (tuổi tác, giới tính), AI liên tục phân tích hành vi, tần suất mua hàng, và giá trị vòng đời (customer lifetime value - CLV) để tự động tạo ra các nhóm khách hàng vi mô. Ví dụ: "khách hàng có nguy cơ rời bỏ", "khách hàng chỉ mua khi có giảm giá sâu".
• Tối ưu hóa ngân sách quảng cáo: AI phân tích hiệu suất của các chiến dịch trên nhiều kênh khác nhau (Google, Facebook, TikTok, v.v.) trong thời gian thực. AI có thể tự động xác định kênh nào, quảng cáo nào đang mang lại lợi tức đầu tư (ROI) cao nhất và tự động phân bổ lại ngân sách cho các kênh hiệu quả.
• Sáng tạo nội dung được hỗ trợ bởi AI: Các công cụ AI tạo sinh (Generative AI) có thể giúp đội ngũ marketing sản xuất nội dung nhanh chóng, từ việc viết nội dung email hấp dẫn, content quảng cáo trên mạng xã hội,  mô tả sản phẩm chuẩn SEO.Từ đó tăng tốc độ sản xuất nội dung, giảm tải công việc cho đội ngũ marketing.

2.4. Tự động hóa quy trình vận hành

AI giúp tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại và tốn thời gian trong vận hành, từ kho hàng đến cửa hàng, giúp doanh nghiệp ngành bán lẻ hoạt động trơn tru, giảm thiểu sai sót và chi phí.

• Quản lý kho tự động: AI có thể dự đoán nhu cầu sản phẩm và giúp quản lý kho hàng một cách thông minh hơn. Các hệ thống AI theo dõi số lượng hàng tồn kho và dự báo nhu cầu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường, và các yếu tố bên ngoài như thời tiết hoặc các sự kiện đặc biệt. 
• Tự động hóa quy trình thanh toán: AI giúp tự động hóa quy trình thanh toán, từ việc xác minh đơn hàng, phân loại đơn hàng theo cấp độ ưu tiên đến tự động tính toán và xác nhận thanh toán.
• Quản lý chuỗi cung ứng thông minh: AI cũng có thể giám sát quá trình vận chuyển để phát hiện bất kỳ sự chậm trễ nào và đưa ra phương án thay thế, giúp duy trì tính liên tục của chuỗi cung ứng mà không làm gián đoạn hoạt động của cửa hàng.
• Tự động hóa kiểm kê hàng hóa: AI kết hợp với máy quét mã vạch và cảm biến thông minh giúp tự động hóa việc kiểm kê kho hàng mà không cần nhân viên phải làm thủ công. Các thuật toán AI sẽ kiểm tra số lượng hàng tồn kho, cập nhật số liệu trong thời gian thực và đưa ra cảnh báo khi có sự thiếu hụt hay dư thừa hàng hóa.

2.5. Dự báo nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho

AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn và dự báo nhu cầu của khách hàng trong các mùa vụ khác nhau, từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng. Đây là ứng dụng mang lại hiệu quả vận hành và tài chính to lớn cho các nhà bán lẻ, giúp giải quyết bài toán làm sao để có đủ hàng bán mà không bị tồn kho quá nhiều.

Các mô hình AI phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử kết hợp với vô số các biến số khác như: mùa trong năm (mùa hè, mùa đông), các ngày lễ (Tết, Giáng sinh), các sự kiện đặc biệt (World Cup, Black Friday), xu hướng trên mạng xã hội, thậm chí cả dữ liệu thời tiết (trời mưa có thể làm tăng nhu cầu đặt hàng online).
Dựa trên phân tích phức tạp này, AI đưa ra dự báo về nhu cầu cho từng mặt hàng tại từng địa điểm với độ chính xác cao. Điều này giúp các nhà bán lẻ giảm thiểu tình trạng hàng tồn kho cao hoặc hết hàng, tối ưu hóa chi phí và bảo vệ doanh thu.

2.6. Trải nghiệm mua sắm trực tuyến

AI đang làm cho việc mua sắm trực tuyến trở nên thông minh, trực quan và hấp dẫn hơn bao giờ hết. Với sự trợ giúp của công nghệ AI, trải nghiệm mua sắm không chỉ mô phỏng mà đôi khi còn vượt qua được cả trải nghiệm tại cửa hàng thực tế.

• Tìm kiếm thông minh và tìm kiếm bằng hình ảnh: Thay vì chỉ tìm kiếm sản phẩm bằng từ khóa, công nghệ tìm kiếm bằng hình ảnh (visual search) cho phép khách hàng tải lên một bức ảnh hoặc sử dụng camera điện thoại để tìm các sản phẩm tương tự mà không cần phải nhập tên sản phẩm. 
• Phòng thử đồ ảo (Virtual Try-on): Công nghệ thực tế tăng cường (AR) kết hợp với AI cho phép khách hàng “thử” sản phẩm như quần áo, kính mắt hoặc thậm chí là nội thất chỉ qua camera điện thoại. AI đảm bảo rằng sản phẩm được thử sẽ hiển thị đúng kích thước, tỷ lệ phù hợp với cơ thể hoặc không gian của người dùng.
• Trợ lý mua sắm ảo (AI Shopping Assistant): Các chatbot thông minh hoặc trợ lý mua sắm ảo đóng vai trò như một nhân viên bán hàng cá nhân. Trợ lý này có thể hỏi khách hàng về nhu cầu (“Bạn đang tìm chiếc váy cho dịp nào?”) và đưa ra những gợi ý phù hợp. 

3. Chiến lược triển khai AI trong doanh nghiệp ngành bán lẻ 

Việc triển khai AI vào hoạt động kinh doanh có thể giúp các doanh nghiệp bán lẻ vừa và nhỏ (SMEs) nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu marketing, và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Để áp dụng AI hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược rõ ràng và có kế hoạch chi tiết. Dưới đây là các bước triển khai chiến lược AI trong doanh nghiệp bán lẻ SMEs:

3.1. Đánh giá nhu cầu và mục tiêu kinh doanh

Trước khi triển khai AI, việc đánh giá nhu cầu và mục tiêu kinh doanh là bước quan trọng để đảm bảo rằng các giải pháp AI được áp dụng đúng đắn và mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp. Dưới đây là các bước chi tiết trong việc đánh giá nhu cầu và mục tiêu:

• Xác định các vấn đề cần giải quyết: Các doanh nghiệp bán lẻ SMEs cần phải xác định những vấn đề lớn mà họ đang gặp phải trong vận hành và kinh doanh. Ví dụ, chi phí quảng cáo không hiệu quả, không đạt được ROI như mong đợi, hay tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức, khiến chi phí lưu kho cao hoặc mất cơ hội bán hàng.
• Tổ chức các buổi họp chiến lược liên phòng ban: Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi họp chiến lược với sự tham gia đầy đủ của đại diện từ tất cả các phòng ban quan trọng. Điều này giúp tạo ra một cái nhìn tổng thể về các thách thức và cơ hội, từ đó có thể đưa ra quyết định chiến lược toàn diện, phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của toàn bộ doanh nghiệp.
• Chuyển đổi "Điểm đau" thành mục tiêu AI cụ thể: Với mỗi "điểm đau" đã xác định, hãy liên kết nó với một giải pháp AI tiềm năng. Doanh nghiệp cần thiết lập mục tiêu rõ ràng mà họ muốn đạt được thông qua việc áp dụng AI. Mục tiêu này cần phải cụ thể, đo lường được và liên quan đến kết quả kinh doanh. Ví dụ như sử dụng AI để tối ưu hóa tồn kho, giảm lãng phí và tối ưu hóa các quy trình vận hành, giảm chi phí nhân sự.
• Đánh giá khả năng ứng dụng AI: Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần đánh giá mức độ sẵn sàng của mình trong việc áp dụng AI bao gồm:  khả năng tài chính, nguồn nhân lực, công nghệ và cơ sở hạ tầng. 
• Đo lường kết quả mong đợi: Xác định các chỉ số KPI mà doanh nghiệp mong muốn đạt được sau khi áp dụng AI. Các KPI này sẽ giúp theo dõi và đánh giá hiệu quả của AI.

3.2. Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chức

Một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ và vững chắc là yếu tố tiên quyết để triển khai AI thành công. AI chỉ hoạt động hiệu quả khi có đủ dữ liệu chất lượng và được tổ chức đúng cách. Dưới đây là các bước chi tiết để xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc:

1 - Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn:

• Dữ liệu khách hàng: Thu thập thông tin từ các hệ thống CRM, các dữ liệu về lịch sử mua sắm, hành vi trên website, các tương tác với các chiến dịch marketing, và các phản hồi của khách hàng.
• Dữ liệu tồn kho và sản phẩm: Các dữ liệu liên quan đến số lượng tồn kho, tình trạng bán chạy của sản phẩm, và dự báo nhu cầu cho các sản phẩm trong tương lai.
• Dữ liệu giao dịch và bán hàng: Bao gồm các dữ liệu về doanh thu, đơn hàng, tỉ lệ hoàn trả sản phẩm, thông tin về thời gian và địa điểm giao hàng.
• Dữ liệu marketing: Bao gồm thông tin từ các chiến dịch quảng cáo trên Facebook, Google Ads, email marketing và các chiến dịch truyền thông khác.

2 - Tổ chức và chuẩn hóa dữ liệu:

• Đảm bảo tính nhất quán và chuẩn hóa: Các dữ liệu từ các nguồn khác nhau phải được chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và có thể kết hợp với nhau. Ví dụ: thông tin về khách hàng cần phải được đồng nhất giữa các hệ thống CRM và các hệ thống bán hàng.
• Xử lý dữ liệu thiếu và lỗi: Các dữ liệu cần phải được làm sạch để loại bỏ những thông tin sai lệch, thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu không đầy đủ.
• Lưu trữ dữ liệu có tổ chức: Dữ liệu cần được lưu trữ trong các hệ thống quản lý dữ liệu có tổ chức và có thể dễ dàng truy cập và phân tích khi cần thiết.

3 - Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ:

• Hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu: Đầu tư vào các công cụ và phần mềm hỗ trợ phân tích và lưu trữ dữ liệu lớn (Big Data), chẳng hạn như hệ thống kho dữ liệu (Data Warehouse), các công cụ BI (Business Intelligence) như Power BI, Tableau, hoặc phần mềm phân tích AI như TensorFlow, PyTorch.
• Tích hợp dữ liệu: Đảm bảo rằng tất cả các hệ thống của doanh nghiệp có thể tích hợp với nhau để chia sẻ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

3.3. Chọn công cụ/giải pháp AI phù hợp

Đối với các doanh nghiệp SMEs, nguyên tắc quan trọng khi triển khai AI là "Ưu tiên giải pháp đã có sẵn thay vì tự xây dựng". Việc phát triển các công cụ AI nội bộ có thể tốn kém và phức tạp, trong khi có nhiều giải pháp AI ngoài thị trường đã sẵn có, dễ sử dụng và chi phí hợp lý. Do đó, lựa chọn các công cụ phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí.

Các loại giải pháp AI phù hợp cho SMEs:

1 - Tận dụng AI tích hợp sẵn trên các nền tảng đang sử dụng
Đây là cách tiếp cận tiết kiệm nhất và dễ dàng nhất cho doanh nghiệp. Nhiều nền tảng và công cụ doanh nghiệp đã sử dụng hàng ngày hiện nay đã tích hợp sẵn các tính năng AI, giúp doanh nghiệp tận dụng công nghệ này mà không cần phải phát triển mới từ đầu.

Ví dụ, nền tảng Thương mại điện tử (Shopify, Haravan, Sapo): Các nền tảng này thường có sẵn các tính năng AI giúp tự động gợi ý sản phẩm liên quan cho khách hàng, phân tích hành vi người dùng, tối ưu hóa trang web và phát hiện các giao dịch gian lận.

2 - Sử dụng các giải pháp SaaS (Phần mềm dưới dạng dịch vụ) 

Các công cụ SaaS thường có mô hình trả phí theo tháng với chi phí hợp lý và dễ dàng cài đặt, giúp doanh nghiệp sử dụng AI mà không cần đầu tư nhiều vào cơ sở hạ tầng công nghệ. Ví dụ, chatbot chăm sóc khách hàng các nền tảng như ManyChat, FPT.AI Conversation, Pancake cung cấp các công cụ xây dựng chatbot trên các nền tảng như Facebook hoặc Zalo. 

3 - Khai thác các công cụ AI tạo sinh (Generative AI)

Các công cụ AI tạo sinh đang ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt trong việc sáng tạo nội dung nhanh chóng với chi phí gần như bằng không. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ này để tăng tốc quy trình sáng tạo mà không cần đội ngũ sáng tạo lớn. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT, Gemini hoặc Microsoft Copilot để tạo ra mô tả sản phẩm, bài đăng trên Facebook, tiêu đề quảng cáo, kịch bản video

4 - Tiêu chí lựa chọn công cụ AI:

• Khả năng tích hợp: Công cụ AI cần dễ dàng tích hợp với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp như CRM, ERP, hệ thống POS.
• Chi phí và tính khả thi: Chọn giải pháp AI có chi phí phù hợp với ngân sách và quy mô doanh nghiệp SMEs. Các công cụ SaaS (Software as a Service) thường linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn.
• Chức năng cần thiết: Doanh nghiệp cần chọn công cụ AI với các tính năng như dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho, cá nhân hóa marketing, chăm sóc khách hàng tự động (chatbot), hoặc phân tích hành vi khách hàng.
• Dễ sử dụng và đào tạo: Công cụ cần dễ dàng sử dụng và yêu cầu ít đào tạo cho nhân viên. Các giải pháp thân thiện với người dùng sẽ giúp tối ưu hóa quá trình triển khai.

3.4. Bắt đầu với dự án thí điểm

Triển khai AI qua một dự án thí điểm nhỏ sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả của các giải pháp AI mà không cần đầu tư quá lớn ngay từ đầu. Dưới đây là các bước thực hiện:

• Lựa chọn quy mô nhỏ: Bắt đầu với một phần nhỏ trong doanh nghiệp hoặc một quy trình cụ thể, ví dụ như triển khai chatbot cho dịch vụ khách hàng hoặc sử dụng AI để dự báo nhu cầu sản phẩm trong một số ngành hàng nhất định.
• Mục tiêu rõ ràng: Xác định các mục tiêu rõ ràng và đo lường được cho dự án thí điểm, như tăng trưởng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hay giảm chi phí vận hành.
• Đo lường và phân tích kết quả: Theo dõi kết quả của dự án thí điểm dựa trên các KPI đã thiết lập (tỷ lệ chuyển đổi, hiệu quả marketing, thời gian phản hồi của chatbot, v.v.).
• Phản hồi và điều chỉnh: Thu thập phản hồi từ các bộ phận liên quan (Marketing, Bán hàng, Chăm sóc khách hàng) và điều chỉnh giải pháp AI để phù hợp hơn với nhu cầu thực tế.

3.5. Ứng dụng AI vào các quy trình vận hành và marketing

Sau khi dự án thí điểm thành công, doanh nghiệp có thể mở rộng ứng dụng AI vào các quy trình vận hành và marketing để tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh. Một số ứng dụng AI trong bán lẻ SMEs bao gồm:

• Tối ưu hóa quy trình vận hành:

• Quản lý tồn kho: AI giúp dự báo chính xác nhu cầu sản phẩm, từ đó giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức. Công cụ AI có thể tự động điều chỉnh mức tồn kho và đề xuất các sản phẩm cần bổ sung hoặc giảm giá.

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Ứng dụng  AI trong logistics giúp theo dõi và phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng, từ đó đưa ra các dự báo chính xác về lượng hàng cần cung cấp và giảm thiểu chi phí vận chuyển.

• Tối ưu hóa marketing:

• Cá nhân hóa quảng cáo và tiếp thị: AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra các chiến dịch quảng cáo cá nhân hóa, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu hóa chi phí quảng cáo.

• Dynamic Pricing (Giá bán động): AI giúp tối ưu hóa giá sản phẩm dựa trên các yếu tố như nhu cầu thị trường, giá của đối thủ cạnh tranh và các yếu tố mùa vụ.

• Phân tích hành vi khách hàng: AI có thể phân tích hành vi của khách hàng và cung cấp các gợi ý về sản phẩm, giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm mua sắm và tăng doanh thu.

3.6. Đánh giá và tối ưu hóa liên tục

Để đảm bảo rằng các giải pháp AI triển khai trong doanh nghiệp luôn phát huy hiệu quả tối đa, việc đánh giá và tối ưu hóa liên tục là điều vô cùng quan trọng. Doanh nghiệp cần theo dõi, điều chỉnh và cải tiến thường xuyên để đạt được kết quả tối ưu.  Dưới đây là các chỉ số doanh nghiệp cần đo lường:

• Đo lường qua KPIs: Xác định các chỉ số như doanh thu, chi phí, trải nghiệm khách hàng để đo lường hiệu quả của AI.
• Phân tích kết quả thực tế: So sánh kết quả với mục tiêu đề ra, phân tích theo thời gian và kênh để điều chỉnh chiến lược AI.
• Cải tiến mô hình AI: Đào tạo lại mô hình và tối ưu hóa thuật toán để cải thiện độ chính xác và phù hợp với dữ liệu mới.
• Phản hồi từ người dùng: Thu thập ý kiến từ nhân viên và khách hàng để cải thiện giao diện và trải nghiệm sử dụng AI.
• Cập nhật công nghệ: Theo dõi các xu hướng AI mới và cập nhật công cụ để không bị lạc hậu.
• Tối ưu hóa quy trình và phân bổ nguồn lực: Phân bổ hợp lý nguồn lực cho AI và tối ưu hóa quy trình để tiết kiệm chi phí và thời gian.

5. Tư duy đúng cho lãnh đạo doanh nghiệp khi triển khai AI

Để AI thực sự trở thành một lợi thế cạnh tranh bền vững, lãnh đạo doanh nghiệp cần có tư duy đúng đắn trong việc áp dụng và khai thác công nghệ này. Dưới đây là các nguyên tắc tư duy quan trọng mà lãnh đạo doanh nghiệp nên có để tận dụng tối đa sức mạnh của AI trong quá trình chuyển đổi số:

5.1. AI là công cụ hỗ trợ, không phải là sự thay thế con người

AI không phải là "một giải pháp thay thế hoàn toàn" cho nhân sự. Thay vào đó, AI là công cụ hỗ trợ giúp tăng cường hiệu suất công việc của nhân viên và giải phóng thời gian cho các hoạt động sáng tạo, chiến lược và phát triển. Chính vì vậy, lãnh đạo cần khuyến khích đội ngũ sử dụng AI để tự động hóa các công việc thủ công, như phân tích dữ liệu, xử lý đơn hàng, hay tối ưu hóa marketing, nhưng đồng thời giữ vai trò lãnh đạo sáng tạo và quyết định chiến lược. 

5.2. AI phải được tích hợp vào mọi lĩnh vực trong doanh nghiệp

AI cần được tích hợp vào tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp để phát huy tối đa hiệu quả. Việc kết hợp AI vào quy trình vận hành, như quản lý kho, chuỗi cung ứng, và quản lý nhân sự, giúp doanh nghiệp hoạt động mượt mà hơn, tăng hiệu quả công việc và giảm thiểu sai sót. Lãnh đạo phải xây dựng chiến lược tổng thể, đảm bảo AI được tích hợp vào các quy trình vận hành của tất cả các bộ phận, giúp tổ chức vận hành trơn tru và đạt được hiệu quả cao nhất.

5.3. Tư duy chiến lược dài hạn

Khi triển khai AI, lãnh đạo doanh nghiệp cần có một tư duy chiến lược dài hạn. AI không phải là giải pháp tức thời mà là một quá trình dài hạn, cần được triển khai từng bước và tối ưu liên tục để đạt được hiệu quả lâu dài.
Lãnh đạo doanh nghiệp cần phải xây dựng một chiến lược dài hạn, bao gồm việc đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân sự và phát triển quy trình AI liên tục. Hơn nữa, AI cần được triển khai theo một lộ trình rõ ràng và linh hoạt, đảm bảo rằng doanh nghiệp có thể thích ứng với thay đổi trong công nghệ và nhu cầu của thị trường. 

5.4. Đầu tư vào đào tạo nhân sự và xây dựng nền tảng AI

Một yếu tố quan trọng để AI phát huy hiệu quả chính là đào tạo nhân sự và xây dựng nền tảng AI vững chắc. Lãnh đạo doanh nghiệp cần nhận thức rằng AI sẽ không thể phát huy hết khả năng nếu đội ngũ không có kiến thức và kỹ năng sử dụng công cụ này. Do đó, việc đầu tư vào đào tạo nhân viên để họ có thể sử dụng các công cụ AI hiệu quả là điều thiết yếu. 

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần xây dựng nền tảng công nghệ mạnh mẽ, như hệ thống CRM, ERP, và các công cụ phân tích dữ liệu để AI có thể kết nối và phát huy tối đa hiệu quả. Đào tạo nhân viên về AI giúp doanh nghiệp khai thác công nghệ tối ưu, từ đó tăng năng suất và cải thiện quy trình làm việc.

5.5. Kết nối dữ liệu và xây dựng hệ thống tinh gọn

Để AI có thể hoạt động hiệu quả và đưa ra các quyết định chính xác, doanh nghiệp cần phải kết nối dữ liệu từ tất cả các bộ phận trong tổ chức. Lãnh đạo doanh nghiệp cần dẫn dắt quá trình xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung, nơi các công cụ như CRM và ERP được tích hợp với AI để đảm bảo dữ liệu được lưu trữ có hệ thống, dễ dàng truy cập và sử dụng. Hơn nữa, việc xây dựng hệ thống tinh gọn không chỉ giúp loại bỏ các bước thừa, mà còn tăng cường hiệu quả và tiết kiệm thời gian trong quá trình phân tích và ra quyết định.

6. Lưu ý cho doanh nghiệp ngành bán lẻ khi triển khai AI

Mặc dù AI mang lại nhiều cơ hội và lợi ích tiềm năng cho ngành bán lẻ, nhưng việc triển khai và ứng dụng AI cũng đối mặt với nhiều thử thách. Doanh nghiệp cần nhận thức được những khó khăn này để có thể vượt qua và tận dụng tối đa sức mạnh của AI. Dưới đây là các thử thách chính khi ứng dụng AI trong lĩnh vực bán lẻ:

• Chi phí triển khai AI: Chi phí triển khai AI có thể là rào cản lớn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các khoản chi phí bao gồm việc mua sắm phần mềm, đầu tư vào hạ tầng công nghệ, và chi phí đào tạo nhân viên. Doanh nghiệp có thể cảm thấy lo ngại vì không chắc chắn về lợi nhuận từ khoản đầu tư này trong ngắn hạn.
• Bảo mật dữ liệu: AI phụ thuộc vào dữ liệu lớn và dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định chính xác. Việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu liên quan đến khách hàng có thể gặp phải các vấn đề về bảo mật và tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân (như GDPR). 
• Thiếu nhân sự AI chuyên môn: AI yêu cầu một đội ngũ nhân viên có kỹ năng chuyên môn cao, đặc biệt là trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, học máy và phát triển thuật toán AI. Tuy nhiên, việc thu hút và duy trì nhân lực có kỹ năng AI là một thử thách lớn đối với doanh nghiệp SMEs.
• Sự thay đổi trong văn hóa doanh nghiệp: Việc triển khai AI có thể tạo ra sự thay đổi lớn trong văn hóa doanh nghiệp, vì công nghệ mới này sẽ thay đổi quy trình làm việc và cách thức vận hành của doanh nghiệp. Điều này có thể khiến nhân viên lo ngại, không sẵn sàng thích nghi và phản kháng với sự thay đổi.
• Dự đoán sai và thiếu hiểu biết về hành vi khách hàng: Một trong những thách thức lớn của AI trong ngành bán lẻ là khả năng dự đoán chính xác hành vi khách hàng. AI dựa vào dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng mua sắm, nhưng nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác, kết quả dự báo có thể sai lệch, dẫn đến chiến lược marketing không hiệu quả.
  
  

Bài viết trên AI FIRST đã chia sẻ tới bạn đọc những ứng dụng của AI đang tạo ra lợi thế cho trong doanh nghiệp trong ngành bán lẻ. Có thể thấy rằng, ngành bán lẻ đang khai thác tối đa khả năng của AI trong nhiều khía cạnh của quy trình vận hành. Khi khai thác hiệu quả sức mạnh của AI, doanh nghiệp không chỉ đạt được lợi thế cạnh tranh mà còn có thể tăng trưởng bền vững, thích ứng nhanh chóng với sự thay đổi của thị trường. Để duy trì sự phát triển lâu dài, các doanh nghiệp bán lẻ cần tiếp tục đầu tư vào công nghệ và nguồn nhân lực, tạo ra một nền tảng vững chắc cho tương lai.