Làm thế nào AI ngành trong bán lẻ được tối ưu hóa

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo có lợi ích gì? Top 8 lợi ích của AI trong thời đại 4.0
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX

Người ta tin rằng tại thời điểm này, giá cả của hàng hóa không còn là yếu tố quyết định đối với người mua hiện đại. Ngày càng có nhiều người dùng đánh giá chất lượng hàng hóa, chất lượng dịch vụ, cá nhân hóa phương pháp tiếp thị, thân thiện với môi trường và chỉ sau đó mới chú ý đến giá cả.

Nhưng điều này có nghĩa là các nhà bán lẻ không còn cần phải xem xét yếu tố giá cả khi hình thành chiến lược bán hàng? Tất nhiên là không, bởi vì cuối cùng thì tất cả đều quy về tiền và bạn vẫn phải xem xét quy luật kinh tế chính mọi người đều muốn nhận được nhiều giá trị hơn với số tiền ít hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về cách các công nghệ hiện đại như Làm thế nào AI  trong ngành bán lẻ được tối ưu hóa và tối ưu hóa giá của họ để cuối cùng đạt được khối lượng bán hàng cao hơn nữa.

1. Dự đoán giá AI trong ngành bán lẻ

Trước đây, không thể dự đoán giá cả. Điều duy nhất mà các nhà bán lẻ có thể đưa ra là một dự đoán trực quan rằng tại một thời điểm nhất định, có thể tăng giá đối với một số hàng hóa, vì mọi người vẫn sẽ mua chúng, chẳng hạn như do nhu cầu theo mùa. Ngày nay, các yếu tố như tính thời vụ đã trở thành điều kiện.

“Với sức mạnh của hệ thống trí tuệ nhân tạo, các nhà bán lẻ có cơ hội đưa ra dự đoán về giá mà một sản phẩm cụ thể sẽ được mua.”

Khả năng dự đoán mạnh mẽ như vậy đồng nghĩa với rất nhiều công việc với lượng dữ liệu khổng lồ. Hệ thống AI phân tích tất cả thông tin có sẵn, bao gồm dữ liệu xuất hiện mỗi giây, so sánh dữ liệu hiện tại với thông tin lịch sử, phân tích xu hướng, đối thủ cạnh tranh và hành vi mua hàng, trên cơ sở đó đưa ra dự báo chính xác nhất về mức giá nào sẽ phù hợp với người dùng tại một thời điểm nhất định.

2. Tối ưu hóa giá AI trong ngành bán lẻ

Rõ ràng, sau khi nhận được tất cả thông tin này về mức giá phù hợp nhất, tất cả những gì còn lại đối với các nhà bán lẻ là đưa ra chiến lược tối ưu hóa giá và làm cho nó cân bằng nhất có thể.

Một mặt, cần phải để lại cơ hội kiếm lợi nhuận cho công ty, nhưng mặt khác, nó cần phù hợp với mong đợi của người dùng về giá cả. Và đây là ứng dụng hứa hẹn nhất của AI trong bán lẻ bắt đầu.

“Theo một nghiên cứu của IBM, 73% nhà bán lẻ có kế hoạch giới thiệu Hệ thống trí tuệ nhân tạo với mục tiêu tối ưu hóa giá cả của họ vào năm 2023.”

Ngoài ra, 60% người mua chọn ưu đãi có giá tốt nhất, mặc dù, tất nhiên, một phân tích về hành vi của người tiêu dùng cho thấy rằng các yếu tố khác cũng rất quan trọng.

Ngược lại, AI phân tích mọi thứ mà nó biết về một nhà bán lẻ cụ thể và quy trình kinh doanh của nó. Hệ thống đánh giá số lượng hàng hóa trong kho, phân tích hàng hóa bán chạy nhất, học cách hiểu sản phẩm nào được nghĩ ra tốt nhất vào thời điểm nào và ở mức giá nào.

Nó cũng xác định mức giảm giá của một sản phẩm nhất định sẽ ảnh hưởng như thế nào đến doanh số bán hàng khác và đưa ra chiến lược tối ưu nhất, trong đó người mua chắc chắn sẽ mua và người bán chắc chắn sẽ kiếm được lợi nhuận.

3. Phân tích hành vi khách hàng

Phân tích là tính năng mạnh nhất của trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống này có khả năng phân tích các mảng thông tin lịch sử và hiện tại khổng lồ và xây dựng các mô hình phân tích dựa trên chúng.

Do đó, một phân tích về hành vi của khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, tần suất mua hàng, hàng hóa họ bỏ vào túi và giỏ hàng trực tuyến có thể nói lên nhiều điều về tính cách và lối sống của khách hàng. Bằng cách nhận được thông tin này, có thể phát triển một ưu đãi được cá nhân hóa.

Ngoài ra, nếu nhà bán lẻ cá nhân hóa và sử dụng đồng thời các khả năng của phân tích dự đoán, thì xác suất đạt được mục tiêu sẽ có xu hướng là 100%. Doanh thu cao và doanh thu định kỳ là điểm mấu chốt của ứng dụng công nghệ này.

Và nhân tiện, bản thân các công nghệ này còn tiến xa hơn nữa và ngày nay, các máy ảnh có chức năng nhận dạng khuôn mặt có thể đọc được, nếu không phải là suy nghĩ, thì ít nhất là tâm trạng và ý định của người dùng đã ghé thăm một điểm bán hàng thực tế.

Điều này mang lại cho các nhà bán lẻ cơ hội phản hồi nhanh chóng – họ có thể giữ chân khách hàng đã đến để mua sắm qua cửa sổ hoặc thậm chí bán nhiều hơn cho người ban đầu tập trung vào việc mua hàng.

4. Phòng ngừa và phát hiện gian lận

Trong vài năm nay, trí tuệ nhân tạo đã rất thành công trong việc chống gian lận tài chính. Các thuật toán thông minh đặc biệt hiệu quả trong việc ngăn chặn gian lận thẻ tín dụng , vốn đã phát triển theo cấp số nhân trong những năm gần đây do sự phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử và giao dịch trực tuyến. Các số liệu thống kê sau đây xác nhận sự liên quan của vấn đề này.

Những kẻ lừa đảo thường lừa người dùng qua điện thoại nhất ( 77% trường hợp ), trong khi 46% tất cả các giao dịch thẻ tín dụng gian lận xảy ra ở Hoa Kỳ.

Đối với thiệt hại thực sự của người dùng, năm 2016 số tiền được chuyển cho những kẻ lừa đảo lên tới khoảng 750 triệu USD và dự kiến ​​con số này sẽ lên tới 35 tỷ vào năm 2020.

75% các công ty rất lo lắng về những thống kê này và có kế hoạch giới thiệu các hệ thống trí tuệ nhân tạo đặc biệt để loại bỏ gian lận.

Nhiều ngân hàng và công ty khởi nghiệp đang giới thiệu các hệ thống dựa trên phương pháp Biết khách hàng của bạn (KYC). Bản chất của nó là phân tích chi tiết hành vi của từng khách hàng, nghĩa là các mô hình không dựa vào dữ liệu lịch sử cho tất cả các giao dịch, mà dựa trên hành động của một khách hàng cụ thể tách biệt với phần còn lại, xác định các tính năng và hành động điển hình của nó.

Nếu một khách hàng hoàn thành một giao dịch không phù hợp với mẫu hành vi của anh ta, hệ thống sẽ đưa ra tín hiệu rằng cần phải kiểm tra.

Hệ thống phân tích hành vi, vị trí và thói quen mua sắm của khách hàng, đồng thời kích hoạt cơ chế an toàn khi máy có vẻ không ổn và mâu thuẫn với mô hình hành vi đã thiết lập. Do đó, nhiệm vụ phân cụm được giải quyết, chia tất cả các giao dịch của khách hàng thành thông thường và đáng ngờ.

Đối với việc ngăn chặn gian lận bán lẻ, ở đây trí tuệ nhân tạo có thể giúp ngăn chặn các tình huống khi ai đó có ý định mua một sản phẩm để trả lại hàng giả cho người bán. Chương trình phân tích tổng số địa chỉ IP và theo dõi hoạt động của người dùng để đưa ra kết luận về tính hợp pháp của các hành động và ý định. Ngoài ra, thuật toán tương tự được sử dụng để ngăn chặn gian lận với phiếu giảm giá, khi những kẻ lừa đảo cố tình ẩn địa chỉ IP để sử dụng phiếu giảm giá nhiều lần.

Ngoài ra, các hệ thống AI cũng có thể theo dõi hành vi của người bán lại và phát hiện các tình huống nếu một trong số họ vi phạm Giá quảng cáo tối thiểu.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn