CÁC BƯỚC ỨNG DỤNG AI TRONG KINH DOANH THƯƠNG MẠI ĐỂ TỐI ƯU BÁN HÀNG

Ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại đang trở thành giải pháp quan trọng giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, tối ưu chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn, dự báo nhu cầu và tự động hóa quy trình, AI giúp doanh nghiệp thương mại vận hành hiệu quả hơn và cạnh tranh tốt hơn trong thị trường ngày càng khốc liệt. Hãy cùng AI First tìm hiểu những ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại trong bài viết dưới đây. 

1. AI trong kinh doanh thương mại là gì?

AI trong kinh doanh thương mại là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo AI vào toàn bộ hoạt động bán hàng, marketing, vận hành, chăm sóc khách hàng trong doanh nghiệp nhằm tăng doanh thu, giảm chi phí và tối ưu hiệu quả kinh doanh. 

Thay vì ra quyết định dựa trên cảm tính, AI giúp doanh nghiệp thương mại dự báo nhu cầu, phân tích xu hướng mua sắm, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu kho vận, chăm sóc khách hàng tự động và nâng cao chất lượng dịch vụ.

2. Lợi ích khi ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại

Việc ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả bán hàng, tối ưu vận hành và hiểu khách hàng sâu hơn. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà AI mang lại.

• Tăng doanh thu thông qua cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI cho phép doanh nghiệp phân tích hành vi người mua, gợi ý sản phẩm phù hợp, tự động thúc đẩy upsell và cross-sell, từ đó gia tăng tỷ lệ chuyển đổi ở mọi điểm chạm.
• Tiết kiệm chi phí vận hành và marketing: Các hệ thống AI hỗ trợ tự động hóa nhiều tác vụ như tối ưu quảng cáo, phân bổ ngân sách theo hiệu suất, xử lý đơn hàng hoặc chăm sóc khách hàng, giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhân sự và hạn chế sai sót vận hành.
• Dự báo chính xác nhu cầu và tối ưu hàng tồn kho: Nhờ khả năng phân tích dữ liệu theo mùa, theo khu vực và theo hành vi mua sắm, AI giúp doanh nghiệp nhập hàng đúng đủ, duy trì mức tồn kho hợp lý và tránh tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa.
• Nâng cao chất lượng chăm sóc khách hàng: Chatbot và voicebot ứng dụng AI có thể hỗ trợ 24/7, xử lý câu hỏi nhanh chóng, cá nhân hóa phản hồi dựa trên lịch sử giao dịch, qua đó cải thiện mức độ hài lòng và tăng tỉ lệ quay lại mua hàng.
• Ra quyết định nhanh và chính xác hơn: Với khả năng tổng hợp dữ liệu theo thời gian thực và phát hiện bất thường trong hoạt động kinh doanh, AI mang đến cho lãnh đạo bức tranh rõ ràng hơn về hiệu suất, hỗ trợ xây dựng chiến lược chính xác và giảm thiểu rủi ro.

3. Ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại

AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp thương mại. Thông qua phân tích dữ liệu, dự báo nhu cầu và tự động hóa quy trình, AI giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực, cải thiện trải nghiệm mua sắm và ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu đáng tin cậy. Dưới đây là những ứng dụng nổi bật mang lại giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp.

3.1. AI trong phân tích khách hàng và nghiên cứu thị trường

Việc phân tích dữ liệu bằng AI giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng, phân khúc khách hàng chính xác và dự đoán hành vi mua sắm trong tương lai. Đây là cơ sở để phát triển chiến lược sản phẩm, marketing và bán hàng bám sát nhu cầu thực tế.

• Phân khúc khách hàng chính xác dựa trên dữ liệu hành vi: AI tổng hợp và phân tích lịch sử mua sắm, tần suất giao dịch và hành vi truy cập để xác định nhóm khách hàng tiềm năng.
• Dự đoán xu hướng tiêu dùng theo thời gian thực: Thuật toán phân tích các tín hiệu thị trường để dự báo nhu cầu sản phẩm trong từng giai đoạn.
• Phát hiện cơ hội tăng trưởng thông qua mô hình phân tích sâu: AI hỗ trợ xác định danh mục sản phẩm tiềm năng và những khu vực thị trường chưa được khai thác.
• Nâng cao độ chính xác của quyết định marketing: AI đưa ra khuyến nghị dựa trên dữ liệu, giúp hạn chế rủi ro trong quá trình triển khai chiến dịch.

3.2. AI trong cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm

AI cho phép doanh nghiệp thương mại tạo ra trải nghiệm phù hợp với từng khách hàng thay vì tiếp cận đại trà. Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện mức độ hài lòng và thúc đẩy doanh thu.

• Gợi ý sản phẩm phù hợp dựa trên hành vi mua sắm: Hệ thống phân tích dữ liệu lịch sử để đề xuất sản phẩm chính xác cho từng khách hàng.
• Tối ưu trải nghiệm tại từng điểm chạm trong hành trình mua hàng: AI đánh giá cách khách hàng tương tác với website, ứng dụng hoặc cửa hàng để điều chỉnh nội dung phù hợp.
• Tự động điều chỉnh chiến dịch marketing theo từng nhóm khách hàng: Hệ thống phân phối thông điệp dựa trên sở thích và hành vi thực tế.
• Nâng cao khả năng giữ chân khách hàng: Các mô hình dự đoán churn giúp doanh nghiệp kịp thời triển khai chính sách chăm sóc phù hợp.

3.3. AI trong tối ưu marketing và bán hàng

AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí marketing, tăng hiệu suất quảng cáo và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bằng việc tự động phân bổ ngân sách và phân tích hiệu quả theo thời gian thực.

• Tối ưu ngân sách quảng cáo dựa trên hiệu suất: AI xác định kênh mang lại doanh thu tốt nhất để phân bổ chi phí hợp lý.
• Tự động tạo nội dung quảng cáo phù hợp từng đối tượng: Hệ thống AI phân tích phản ứng người dùng và đề xuất nội dung phù hợp để tăng khả năng chuyển đổi.
• Dự đoán chất lượng khách hàng tiềm năng: AI đánh giá độ tiềm năng dựa trên dữ liệu hành vi để ưu tiên nhóm khách hàng có khả năng mua cao.
• Cải thiện hiệu quả quy trình bán hàng: Hệ thống hỗ trợ đội ngũ bán hàng bằng cách cung cấp dữ liệu khách hàng và khuyến nghị bước bán hàng tiếp theo.

3.4. AI trong quản lý kho và dự báo nhu cầu

Trong kinh doanh thương mại, quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến dòng tiền và hiệu quả vận hành. AI giúp doanh nghiệp kiểm soát số lượng hàng hóa chính xác và giảm thiểu rủi ro.

• Dự báo nhu cầu theo mùa và khu vực: AI phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử để dự đoán lượng hàng cần thiết cho từng thời điểm.
• Tối ưu mức tồn kho: Hệ thống AI xác định ngưỡng hàng hóa phù hợp để tránh thiếu hàng hoặc dư thừa.
• Phát hiện bất thường trong dữ liệu tồn kho: Các thuật toán nhận diện sự sai lệch để cảnh báo kịp thời.
• Nâng cao tốc độ luân chuyển hàng hóa: AI hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng kế hoạch nhập hàng chính xác hơn.

3.5. AI trong chăm sóc khách hàng và hậu mãi

Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng giúp doanh nghiệp nâng cao sự hài lòng và duy trì mối quan hệ lâu dài. Việc phản hồi nhanh, chính xác và nhất quán tạo nền tảng cho tỷ lệ quay lại mua cao hơn.

• Tự động hóa phản hồi thông qua chatbot và voicebot AI: Hệ thống xử lý câu hỏi phổ biến và cung cấp thông tin chính xác theo kịch bản đã được đào tạo.
• Cá nhân hóa thông điệp chăm sóc sau bán: AI phân tích lịch sử mua hàng để gửi thông điệp phù hợp với từng khách hàng.
• Dự đoán khả năng rời bỏ và đề xuất hành động giữ chân: Các mô hình phân tích giúp doanh nghiệp chủ động chăm sóc nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao.
• Cải thiện chất lượng dịch vụ dựa trên phân tích phản hồi khách hàng: AI tổng hợp ý kiến và phát hiện vấn đề trong quá trình phục vụ.

4. Ứng dụng AI theo từng mô hình kinh doanh thương mại

AI không chỉ mang lại lợi ích chung cho toàn ngành mà còn tạo ra những giá trị đặc thù cho từng mô hình kinh doanh thương mại. Mỗi mô hình có đặc điểm vận hành, chu kỳ bán hàng, cách tiếp cận khách hàng và cấu trúc chi phí khác nhau. Dưới đây là các ứng dụng AI cho từng mô hình.

4.1. Ứng dụng AI trong mô hình bán lẻ truyền thống

AI mang lại hiệu quả rõ rệt trong vận hành tại điểm bán, từ quản lý tồn kho đến tối ưu trưng bày và dự báo nhu cầu tại từng khu vực. Điều này giúp doanh nghiệp giảm lãng phí, tăng tốc độ phục vụ và cải thiện hiệu quả vòng quay hàng hóa.

• Dự báo nhu cầu theo từng cửa hàng cụ thể: AI phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian, theo mùa và theo vị trí để dự đoán lượng hàng cần bổ sung cho từng cửa hàng.
• Tối ưu trưng bày sản phẩm dựa trên dữ liệu hành vi: Thuật toán phân tích dữ liệu lưu lượng, heatmap và hành vi di chuyển để xác định vị trí trưng bày mang lại doanh thu cao nhất.
• Hỗ trợ quản lý giá theo thị trường: AI phân tích giá đối thủ và mức độ nhạy cảm giá của khách hàng để đề xuất giá bán phù hợp từng thời điểm.
• Kiểm soát tồn kho bằng dữ liệu thời gian thực: Hệ thống tự động ghi nhận lượng tồn kho, cảnh báo khi số lượng giảm xuống ngưỡng tối thiểu để giảm nguy cơ thiếu hàng.

4.2. Ứng dụng AI trong mô hình thương mại điện tử

Doanh nghiệp thương mại điện tử sở hữu khối lượng dữ liệu lớn, vì vậy AI trở thành yếu tố giúp tối ưu hành trình mua sắm, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí quảng cáo. Việc ứng dụng đúng cách giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm người dùng và tối đa hóa doanh thu trên mỗi phiên truy cập.

• Cá nhân hóa nội dung hiển thị theo hành vi truy cập: AI điều chỉnh sản phẩm, banner và nội dung dựa trên dữ liệu nhấp chuột, thời gian xem và tần suất truy cập.
• Gợi ý sản phẩm có mức độ phù hợp cao: Thuật toán đề xuất dựa trên lịch sử mua hàng, sản phẩm đã xem và hành vi của người dùng tương tự.
• Tối ưu hiệu suất quảng cáo theo dữ liệu phản hồi: AI phân tích chuyển đổi, chi phí và hiệu quả từng nhóm quảng cáo để điều chỉnh phân bổ ngân sách theo thời gian thực.
• Phát hiện giao dịch bất thường trong thanh toán: Các mô hình nhận diện rủi ro dựa trên tần suất giao dịch, vị trí truy cập và hành vi thanh toán.

4.3. Ứng dụng AI trong mô hình bán buôn

Đối với doanh nghiệp bán buôn, AI tập trung vào tối ưu dự báo số lượng lớn, nâng cao hiệu quả phân phối và kiểm soát các rủi ro liên quan đến đại lý, nhà phân phối. Điều này giúp doanh nghiệp tăng tốc độ luân chuyển hàng hóa và giảm chi phí tài chính.

• Dự báo đơn hàng theo từng nhà phân phối: AI phân tích số lượng nhập hàng, chu kỳ bán và mức tăng trưởng để dự đoán nhu cầu theo từng đối tác.
• Tối ưu vận chuyển và phân bổ kho: Hệ thống xác định tuyến giao hàng chi phí thấp nhất, đồng thời phân bổ hàng hóa cho từng kho theo nhu cầu thực tế của khu vực.
• Đánh giá rủi ro thanh toán của đại lý: AI phân tích dữ liệu tài chính, lịch sử công nợ và tốc độ thanh toán để dự báo khả năng chậm thanh toán.
• Quản trị danh mục sản phẩm theo năng lực tiêu thụ: Thuật toán xác định sản phẩm bán nhanh, bán chậm để tối ưu chính sách chiết khấu và tồn kho.

4.4. Ứng dụng AI trong mô hình D2C 

Mô hình D2C yêu cầu doanh nghiệp nắm bắt hành vi khách hàng chính xác hơn vì không phụ thuộc trung gian. AI giúp cải thiện hiệu suất marketing, tối ưu vòng đời khách hàng và tăng tỷ lệ quay lại mua thông qua dữ liệu chi tiết.

• Xây dựng chân dung khách hàng dựa trên tổng hợp dữ liệu đa kênh: AI thu thập dữ liệu từ website, mạng xã hội, CRM và lịch sử mua hàng để xây dựng hồ sơ khách hàng đầy đủ.
• Vận hành chuỗi marketing cá nhân hóa theo thời gian thực: Hệ thống điều chỉnh email, nội dung và ưu đãi theo từng giai đoạn trong vòng đời khách hàng.
• Đưa ra chiến lược giá theo từng nhóm khách hàng: AI phân tích mức sẵn sàng chi trả và hành vi tiêu dùng của từng phân khúc để đề xuất chính sách giá tối ưu.
• Dự đoán thời điểm mua lại và kích hoạt chương trình chăm sóc: Thuật toán dự đoán chu kỳ mua hàng để doanh nghiệp gửi thông điệp phù hợp.

4.5. Ứng dụng AI trong mô hình O2O (Online to Offline)

AI giúp mô hình O2O vận hành liền mạch, đảm bảo khách hàng có trải nghiệm thống nhất giữa môi trường online và cửa hàng vật lý. Dữ liệu được liên kết giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi di chuyển giữa hai nền tảng.

• Theo dõi hành trình khách hàng từ trực tuyến đến cửa hàng: AI phân tích dữ liệu từ website, ứng dụng và hệ thống POS để xác định điểm chạm quan trọng.
• Dự đoán nhu cầu tại cửa hàng dựa trên dữ liệu online: Hệ thống phân tích lượt tìm kiếm, sản phẩm được quan tâm và lượt thêm giỏ để chuẩn bị lượng hàng phù hợp.
• Tối ưu phân bổ tồn kho giữa cửa hàng và kho trung tâm: AI đề xuất mức tồn kho cho từng cửa hàng dựa trên nhu cầu thực tế theo từng khu vực.
• Cải thiện nhất quán nội dung và ưu đãi trên các kênh: AI đồng bộ thông tin giữa online và offline để đảm bảo khách hàng nhận thông điệp thống nhất.

5. Lộ trình triển khai AI cho doanh nghiệp thương mại 

Việc ứng dụng AI để tăng chuyển đổi đơn hàng cần được triển khai theo một lộ trình rõ ràng, có khả năng đo lường và dễ nhân rộng. Sáu bước dưới đây tập trung vào bài toán cụ thể: giảm tỷ lệ bỏ giỏ và tăng tỷ lệ thêm giỏ của khách hàng. Đây là bài toán mang lại ROI nhanh, phù hợp với đa số doanh nghiệp thương mại.

5.1. Xác định điểm khách hàng rời và mục tiêu cần cải thiện

Bước đầu tiên là phân tích phễu bán hàng để nhận diện giai đoạn khiến khách rời đi nhiều nhất. Khi xác định được điểm rơi, doanh nghiệp sẽ biết đâu là khu vực cần ưu tiên tối ưu.

• Xác định tỷ lệ rơi ở từng giai đoạn: Doanh nghiệp đo lường lượt xem sản phẩm, lượt thêm giỏ, lượt checkout và số đơn thành công để tìm ra giai đoạn có tỷ lệ rơi lớn nhất.
• Phân tích nguyên nhân gây mất khách: Các dữ liệu hành vi cho thấy khách rời đi do nội dung sản phẩm chưa thuyết phục, tốc độ tải chậm, phí vận chuyển hoặc thiếu ưu đãi.
• Thiết lập mục tiêu cải thiện cụ thể: Ví dụ tăng 10 phần trăm tỷ lệ thêm giỏ trong 30 ngày để tạo ra kết quả nhanh và rõ ràng.
• Xác định chỉ số theo dõi thường xuyên: Các chỉ số như chi phí trên mỗi đơn hàng hoặc tỷ lệ chuyển đổi tổng thể cần được cập nhật liên tục.

5.2. Chuẩn hóa dữ liệu hành vi để AI phân tích chính xác

Dữ liệu là nền tảng cốt lõi của mọi mô hình AI. Khi dữ liệu được chuẩn hóa, hệ thống sẽ phân tích chính xác hơn và đưa ra quyết định tối ưu hiệu quả hơn.

• Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nền tảng vào một hệ thống: Website, CRM và POS cần được gom về cùng một nguồn để tạo góc nhìn đầy đủ.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa thông tin và sửa lỗi định dạng giúp mô hình AI tiếp nhận dữ liệu chuẩn xác.
• Thiết lập hệ thống theo dõi hành vi chi tiết: Các hành vi như cuộn trang, xem ảnh, thêm giỏ, bỏ giỏ cần được gắn mã theo dõi để hệ thống phân tích động cơ mua.
• Tạo tập dữ liệu huấn luyện đầy đủ: Dữ liệu sạch và liên thông tạo điều kiện để AI phân tích lý do khách bỏ giỏ hoặc ngừng tương tác.

5.3. Lựa chọn bài toán dự đoán khách hàng sắp rời bỏ để tối ưu ROI

Đây là bài toán đơn giản nhưng mang lại hiệu quả nhanh, vì chỉ cần nhận diện ai đang có xu hướng rời đi và kích hoạt đúng hành động giữ chân ngay lập tức.

• Huấn luyện mô hình trên dữ liệu 30 đến 90 ngày: Mô hình học dựa trên hành vi quá khứ để dự đoán khả năng mua của từng khách.
• Phân loại khách thành ba nhóm rõ ràng: Gồm nhóm sắp rời bỏ, nhóm tiềm năng và nhóm có mức độ sẵn sàng mua cao.
• Thiết lập kịch bản giữ chân theo từng nhóm: Nhóm sắp rời được kích hoạt ưu đãi, nhóm tiềm năng được nhắc lại sản phẩm đã xem, nhóm nóng được gợi ý mua kèm.
• Đặt KPI cải thiện cụ thể: Ví dụ giảm 15 phần trăm tỷ lệ bỏ giỏ sau 30 ngày áp dụng mô hình.

5.4. Tích hợp AI vào website hoặc CRM để tự động hóa

Khi mô hình đã sẵn sàng, doanh nghiệp cần đưa AI vào vận hành thật trong hệ thống để mỗi hành vi của khách đều được phản hồi kịp thời.

• Kích hoạt ưu đãi ngay khi khách có dấu hiệu rời bỏ: Pop-up giảm giá, gợi ý sản phẩm phù hợp hoặc chat hỗ trợ nhanh được hiển thị đúng thời điểm.
• Hiển thị lại sản phẩm khách đã quan tâm: Khi khách quay lại, hệ thống ưu tiên hiển thị sản phẩm từng xem để tăng tỷ lệ chuyển đổi.
• Áp dụng gợi ý mua kèm cho khách có mức độ sẵn sàng cao: Các sản phẩm bổ trợ được gợi ý dựa trên dữ liệu mua hàng tương đồng.
• Theo dõi thay đổi chuyển đổi theo thời gian thực: Các điều chỉnh từ AI cho thấy tác động ngay trong 7 đến 14 ngày.

5.5. Đào tạo đội ngũ sử dụng phân tích của AI

AI không thể tối ưu nếu đội ngũ vận hành không biết cách khai thác dữ liệu mà hệ thống tạo ra. Việc đào tạo đội ngũ là bước không thể bỏ qua.

• Đào tạo cách đọc bản đồ hành vi của khách hàng: Heatmap, funnel và chỉ số hành vi giúp đội ngũ hiểu chính xác khách đang dừng lại ở đâu.
• Hướng dẫn sales xử lý lead nóng trong thời gian ngắn: Dữ liệu từ AI cho biết khách tiềm năng nhất và cần được phản hồi trong 10 phút đầu.
• Thiết lập kịch bản CSKH dựa trên phân loại khách: CSKH chăm lại nhóm bỏ giỏ bằng kịch bản phù hợp giúp tăng tỷ lệ quay lại.
• Phát triển tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu: Đội ngũ không dựa vào cảm tính mà dựa vào phân tích của hệ thống.

5.6. Đo lường, tối ưu và mở rộng sang các bài toán mới

Sau khi vận hành 30 đến 60 ngày, doanh nghiệp cần đánh giá toàn diện để xác định mức độ hiệu quả và quyết định có nên mở rộng sang bài toán khác hay không.

• So sánh các chỉ số trước và sau khi triển khai: Tỷ lệ thêm giỏ, tỷ lệ checkout, chi phí trên mỗi đơn hàng và doanh thu cần được đối chiếu.
• Điều chỉnh mô hình dựa trên mùa vụ và phản hồi thị trường: Việc tối ưu liên tục giúp mô hình giữ được hiệu suất cao.
• Mở rộng sang bài toán mới khi kết quả ổn định: Bao gồm tối ưu giá bán theo thời điểm, dự báo nhu cầu hoặc cá nhân hóa sản phẩm.
• Đặt KPI tăng trưởng tiếp theo: Ví dụ tăng từ 10 đến 25 phần trăm chuyển đổi tổng sau ba tháng mở rộng.

6. Thách thức khi ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại

Việc triển khai AI trong doanh nghiệp thương mại mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đi kèm những thách thức đáng kể. Những thách thức này chủ yếu xuất phát từ dữ liệu, quy trình, nguồn lực nội bộ và khả năng tích hợp công nghệ. Hiểu rõ chúng giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn và giảm thiểu rủi ro khi ứng dụng AI vào vận hành thực tế.

• Chất lượng dữ liệu không đồng nhất: Nhiều doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu phân tán, sai định dạng hoặc thiếu liên kết, khiến mô hình AI phân tích kém chính xác.
• Thiếu nhân sự có năng lực về dữ liệu và công nghệ: Đội ngũ marketing, sales hoặc vận hành thường thiếu kỹ năng đọc hiểu dữ liệu và vận hành mô hình AI.
• Khó khăn tích hợp AI vào hệ thống hiện tại: Các nền tảng như CRM, POS hoặc website chưa được chuẩn hóa khiến việc tích hợp AI gặp cản trở.
• Chi phí đầu tư ban đầu tạo áp lực: Doanh nghiệp cần đầu tư hạ tầng dữ liệu, công cụ và đào tạo, dễ gây lo ngại về ngân sách.
• Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng đòi hỏi tiêu chuẩn bảo mật chặt chẽ để tránh vi phạm quy định.
• Thay đổi tư duy và quy trình vận hành mất thời gian: Việc chuyển từ ra quyết định cảm tính sang ra quyết định dựa trên dữ liệu cần sự đồng thuận của toàn bộ đội ngũ.

Có thể thấy rằng, ứng dụng AI trong kinh doanh thương mại mang lại giá trị toàn diện từ phân tích thị trường, tối ưu hành trình mua sắm, quản lý tồn kho đến nâng cao hiệu quả marketing và chăm sóc khách hàng. Khi doanh nghiệp hiểu rõ lợi ích, nắm vững các mô hình ứng dụng và triển khai theo lộ trình phù hợp, AI trở thành công cụ mạnh mẽ giúp tăng chuyển đổi, cải thiện doanh thu và tối ưu chi phí vận hành.