Câu Chuyện Thành Công Agentic Ngành Bán Lẻ & Phân Phối

Những câu chuyện thành công về ứng dụng Agentic Automation ngành bán lẻ & phân phối sẽ cho thấy bức tranh chuyển mình mạnh mẽ trong bối cảnh thị trường nhiều biến động, các doanh nghiệp tích cực ứng dụng công nghệ, nắm bắt cơ hội để gia tăng năng lực cạnh tranh thông qua trải nghiệm khách hàng và hiệu quả vận hành. Nếu Robotic Process Automation (RPA) giúp các doanh nghiệp số hóa các tác vụ lặp lại, thì sự xuất hiện của Agentic Automation – một thế hệ tự động hóa chủ động được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) – đang mở ra một kỷ nguyên mới của sự thông minh, linh hoạt và hiệu quả chưa từng có. Đây không chỉ là một cải tiến về công nghệ, mà là một bước nhảy vọt, định hình lại cách các nhà bán lẻ vận hành và cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.

Agentic Automation – bước tiến mới so với giải pháp RPA truyền thống

RPA truyền thống – Giải pháp tự động hóa cho các tác vụ có quy luật 

RPA (Robotic Process Automation) là công nghệ đã giúp nhiều doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc rõ ràng như nhập liệu vào hệ thống, xử lý hóa đơn, gửi email theo mẫu có sẵn, hay đối chiếu dữ liệu giữa các ứng dụng.

Tuy nhiên, RPA chỉ hoạt động hiệu quả nhất với các quy trình có những đặc điểm sau:

• Dữ liệu có cấu trúc: Các thông tin cần xử lý phải được tổ chức rõ ràng (ví dụ: bảng tính, biểu mẫu cố định).
• Quy trình ổn định: Các bước thực hiện phải được định nghĩa rõ ràng, cố định và ít khi thay đổi.
• Không cần ra quyết định phức tạp: RPA không có khả năng tự suy luận hay đưa ra quyết định linh hoạt khi gặp phải các tình huống bất ngờ hoặc dữ liệu không rõ ràng.

RPA giống như một nhân viên rất nhanh và chính xác, nhưng chỉ làm được đúng những gì được hướng dẫn và không có khả năng tự suy luận hay thích nghi với ngữ cảnh mới.

Agentic Automation – Tự động hóa có tư duy và mục tiêu, định hướng kết quả 

Agentic Automation là thế hệ tự động hóa mới, đại diện cho một bước tiến vượt bậc so với RPA truyền thống. Nó không chỉ đơn thuần thực hiện các bước theo kịch bản, mà còn có khả năng hiểu ngữ cảnh, tự lập kế hoạch và ra quyết định để đạt được một mục tiêu tổng thể. Điều này có được nhờ sự kết hợp sâu rộng của:

• Trí tuệ nhân tạo (AI): Khả năng học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp AI hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người (dữ liệu phi cấu trúc).
• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Cung cấp khả năng hiểu sâu và tạo ra văn bản tự nhiên, giúp AI giao tiếp và suy luận phức tạp.
• Khả năng tự học và thích nghi: Liên tục cải thiện hiệu suất dựa trên các tương tác và dữ liệu mới.

Khác biệt cốt lõi so với RPA, Agentic Automation có thể:

• Hiểu mục tiêu và ngữ cảnh: Thay vì chỉ nhận một danh sách các bước, AI Agent có thể hiểu được mục tiêu tổng thể của một nhiệm vụ kinh doanh.
• Tự lên kế hoạch hành động: Dựa trên mục tiêu và ngữ cảnh, AI Agent có khả năng tự động phân tích tình huống, lập kế hoạch các bước cần thực hiện để đạt được mục tiêu, thậm chí tự điều chỉnh kế hoạch nếu có sự thay đổi.
• Tự phối hợp với hệ thống khác: Các AI Agent có thể giao tiếp và tương tác linh hoạt với nhiều hệ thống khác nhau (ERP, CRM, POS, email, chatbot) để thu thập thông tin, cập nhật dữ liệu hoặc kích hoạt các hành động.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Trong các tình huống phức tạp, AI Agent có thể phân tích dữ liệu đa dạng và đưa ra quyết định tối ưu trong giới hạn cho phép.

So sánh nhanh: RPA truyền thống và Agentic Automation

Agentic Automation với năng lực tự suy nghĩ, học hỏi và quyết định, mang đến cấp độ tự động hóa thông minh hơn rất nhiều.

Agentic Automation ứng dụng như thế nào trong ngành bán lẻ & phân phối?

Ngành bán lẻ và phân phối với đặc thù liên tục thay đổi về nhu cầu khách hàng, lượng tồn kho khổng lồ và chuỗi cung ứng phức tạp. Trong bối cảnh vận hành này, Agentic Automation phát huy sức mạnh rõ rệt.

Trợ lý AI kiểm tra tồn kho và lập báo giá

• Thách thức: Việc kiểm tra số lượng hàng tồn, lịch sử mua hàng của khách, các ưu đãi đã nhận, và thời hạn khuyến mãi để đưa ra báo giá phù hợp đòi hỏi nhiều công sức và tiềm ẩn sai sót.
• Giải pháp Agentic Automation: Một AI Agent có thể tổng hợp dữ liệu từ hệ thống quản lý kho (ERP), hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), và hệ thống điểm bán hàng (POS). Dựa trên dữ liệu này, AI Agent tự động lập báo giá cá nhân hóa theo thời gian thực, bao gồm các ưu đãi và khuyến mãi phù hợp cho từng khách hàng hoặc từng giao dịch cụ thể.
• Lợi ích:
  • Giảm 70% thời gian lập báo giá, giúp nhân viên tập trung vào tư vấn và chốt đơn.
  • Tăng độ chính xác và cá nhân hóa trong từng báo giá.
  • Tăng tỷ lệ chốt đơn hàng nhờ các ưu đãi được áp dụng tức thì và phù hợp.

AI Agent lọc CV và lên lịch phỏng vấn

• Thách thức: Khối lượng CV gửi về rất lớn, việc sàng lọc thủ công tốn thời gian, khó đánh giá chính xác kỹ năng, và việc lên lịch phỏng vấn giữa ứng viên và người phỏng vấn thường rườm rà.
• Giải pháp Agentic Automation: Một AI Agent có thể phân tích hàng trăm, hàng nghìn CV (bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc), đánh giá kỹ năng, kinh nghiệm dựa trên mô tả công việc. Sau đó, AI Agent tự động gửi email mời phỏng vấn, và thông qua tương tác với ứng viên (qua email hoặc chatbot), tự động tìm lịch phù hợp với người phỏng vấn và gửi lịch hẹn.
• Lợi ích:
  • Rút ngắn chu kỳ tuyển dụng, tiết kiệm thời gian giao tiếp qua lại giữa các bên liên quan 
  • Tăng trải nghiệm ứng viên nhờ quy trình nhanh chóng và chuyên nghiệp.
  • Giảm tải đáng kể cho bộ phận HR, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Tối ưu chương trình khuyến mãi và chăm sóc khách hàng

Cá nhân hóa và dịch vụ khách hàng 24/7 là chìa khóa để giữ chân và thu hút khách hàng trong bán lẻ.

Agentic Automation có thể phân tích lịch sử mua hàng, các ưu đãi đã nhận, và hành vi tiêu dùng của từng khách hàng để:

• Gợi ý các chương trình khuyến mãi phù hợp: Tự động đề xuất các sản phẩm hoặc ưu đãi mà khách hàng có khả năng quan tâm cao nhất.
• Tự động gửi thông báo cá nhân hóa: Gửi email, tin nhắn về các chương trình giảm giá, sản phẩm mới, hoặc lời nhắc sinh nhật, duy trì sự tương tác liên tục.
• Hỗ trợ khách hàng 24/7 qua chatbot thông minh: Các AI Agent đóng vai trò là chatbot thế hệ mới, không chỉ trả lời câu hỏi thường gặp mà còn có thể hỗ trợ kiểm tra đơn hàng, giải quyết khiếu nại cơ bản, hoặc chuyển tiếp yêu cầu đến nhân viên phù hợp khi cần.

Quản lý chuỗi cung ứng và logistics

Chuỗi cung ứng ngành bán lẻ cực kỳ phức tạp và luôn biến động.

Agentic Automation có thể đóng vai trò trung tâm trong việc quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng:

• Theo dõi đơn hàng và dự báo nhu cầu: AI Agent liên tục giám sát trạng thái đơn hàng, phân tích dữ liệu bán hàng, mùa vụ, xu hướng để dự báo nhu cầu tương lai, từ đó chủ động điều chỉnh lượng hàng tồn kho.
• Tối ưu tuyến giao hàng: Dựa trên dữ liệu giao thông, thời tiết và địa điểm kho hàng, AI Agent có thể tự động tối ưu hóa tuyến đường giao hàng, giảm thiểu thời gian và chi phí vận chuyển.
• Lợi ích: Giảm 30% chi phí vận hành chuỗi cung ứng và logistics, tăng độ chính xác giao hàng và giảm thiểu tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức.

Câu chuyện thành công Agentic Automation ngành bán lẻ trên thế giới

Câu chuyện thành công Agentic Automation bán lẻ không còn là viễn cảnh mà đã trở thành hiện thực tại nhiều tập đoàn bán lẻ hàng đầu thế giới, minh chứng cho sức mạnh biến đổi của công nghệ này.

Walmart – Tự động hóa tồn kho và chăm sóc khách hàng

Walmart, một trong những nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, đã đầu tư mạnh vào AI và tự động hóa để tối ưu hóa hoạt động.

• Ứng dụng:

AI Agent dự báo nhu cầu: Walmart sử dụng AI Agent để phân tích hàng triệu điểm dữ liệu, bao gồm dữ liệu bán hàng lịch sử, thời tiết, các sự kiện địa phương, và xu hướng tiêu dùng trên mạng xã hội, để dự báo nhu cầu sản phẩm với độ chính xác cao.

Smart shelf (Kệ thông minh) theo dõi tồn kho: Các kệ hàng được trang bị cảm biến và AI để theo dõi số lượng hàng tồn theo thời gian thực, tự động cảnh báo khi cần bổ sung.

Chatbot AI hỗ trợ khách hàng 24/7: Walmart triển khai các chatbot thông minh để giải đáp thắc mắc, hỗ trợ tra cứu sản phẩm và giải quyết các vấn đề cơ bản cho khách hàng bất cứ lúc nào.

• Kết quả:

Giảm đáng kể tồn kho dư thừa và tối ưu hóa lượng hàng bày bán.

Tăng độ hài lòng khách hàng nhờ dịch vụ nhanh chóng và luôn có sẵn sản phẩm.

Tối ưu chi phí vận hành chuỗi cửa hàng.

Levi Strauss – Dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho

Thương hiệu thời trang nổi tiếng Levi Strauss đã áp dụng AI để giải quyết bài toán phức tạp của việc dự báo nhu cầu trong ngành thời trang đầy biến động.

• Ứng dụng: 

AI Agent được triển khai để phân tích một lượng lớn dữ liệu bán hàng từ các cửa hàng truyền thống và kênh trực tuyến, kết hợp với các yếu tố bên ngoài như xu hướng thời trang, dự báo thời tiết, và sự kiện văn hóa. Điều này giúp họ dự báo nhu cầu về từng loại sản phẩm (ví dụ: kiểu dáng jeans, màu sắc, kích cỡ) với độ chính xác cao hơn rất nhiều.

• Kết quả:

Giảm tồn kho dư thừa 20% nhờ dự báo chính xác hơn.

Tăng độ chính xác đặt hàng và phân bổ hàng hóa theo từng khu vực, cửa hàng, đảm bảo sản phẩm đúng lúc, đúng chỗ.

Amazon – Trợ lý mua sắm tự động

Amazon, gã khổng lồ thương mại điện tử, là một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.

• Ứng dụng:

Các AI Agent tại Amazon phân tích sâu hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng, các sản phẩm đã xem, và cả các sản phẩm trong giỏ hàng để:

Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: Gợi ý các sản phẩm liên quan, các ưu đãi độc quyền phù hợp với sở thích của từng khách hàng.

Tự động đặt hàng định kỳ: Đối với các sản phẩm tiêu dùng thiết yếu, AI Agent có thể tự động đề xuất hoặc thực hiện đặt hàng định kỳ khi dự đoán sắp hết.

• Kết quả:

Tăng tỷ lệ chuyển đổi từ người xem thành người mua.

Tăng giá trị đơn hàng trung bình nhờ gợi ý sản phẩm phù hợp.

Tạo ra một trải nghiệm mua sắm liền mạch và siêu cá nhân hóa, giữ chân khách hàng trung thành.

Bài học kinh nghiệm cho doanh nghiệp bán lẻ khi ứng dụng Agentic Automation

Những câu chuyện thành công Agentic Automation bán lẻ & phân phối nêu trên cung cấp các bài học quý giá cho các doanh nghiệp bán lẻ và phân phối muốn triển khai Agentic Automation và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Bắt đầu từ quy trình có giá trị cao

Để tối đa hóa lợi tức đầu tư (ROI) và tạo động lực cho các dự án tiếp theo, doanh nghiệp nên ưu tiên tự động hóa các quy trình mà Agentic Automation có thể mang lại tác động lớn nhất.

• Có khối lượng lớn: Các tác vụ lặp lại nhưng cần sự thông minh, ví dụ: xử lý hàng ngàn yêu cầu hỗ trợ khách hàng.
• Sử dụng dữ liệu không cấu trúc: Các quy trình liên quan đến việc đọc và hiểu email, bình luận của khách hàng, tài liệu giấy không theo mẫu.
• Cần ra quyết định linh hoạt: Các quy trình đòi hỏi sự suy luận và điều chỉnh dựa trên tình huống thực tế, ví dụ: điều chỉnh giá khuyến mãi, tối ưu tuyến giao hàng theo thời gian thực.

Kết hợp con người và AI

Agentic Automation không phải là để thay thế con người mà là để nâng cao năng lực của họ.

• Agentic AI là trợ lý thông minh: Các tác nhân AI sẽ xử lý các tác vụ phức tạp, giúp nhân viên giải phóng thời gian để tập trung vào các công việc sáng tạo hơn, cần sự tương tác con người hoặc giải quyết các vấn đề ngoại lệ.
• Đào tạo nhân sự phối hợp hiệu quả với AI: Doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đào tạo lại kỹ năng cho nhân viên để họ có thể giám sát các tác nhân AI, tận dụng các công cụ mới và tập trung vào các kỹ năng chiến lược như phân tích dữ liệu, đổi mới sản phẩm, và xây dựng mối quan hệ khách hàng.

Chọn nền tảng mở, dễ tích hợp

Khả năng tích hợp là yếu tố then chốt cho sự thành công của Agentic Automation trong một hệ sinh thái phức tạp của ngành bán lẻ.

• Ưu tiên nền tảng có thể kết nối liền mạch: Nền tảng cần có khả năng tích hợp linh hoạt với các hệ thống hiện có như ERP, CRM, POS, hệ thống email, lịch, chatbot và các ứng dụng di động. Điều này đảm bảo luồng dữ liệu thông suốt và vận hành hiệu quả.
• Dễ mở rộng quy mô toàn chuỗi bán lẻ: Chọn một nền tảng có kiến trúc linh hoạt, cho phép dễ dàng mở rộng từ một quy trình nhỏ ở một cửa hàng đến quy mô toàn bộ chuỗi bán lẻ, bao gồm cả kho hàng và logistics.

Tư duy “Tự động hóa là chiến lược, không chỉ là công cụ”

Agentic Automation là một công cụ mạnh mẽ, nhưng chìa khóa cho thành công nằm ở chiến lược và tầm nhìn của lãnh đạo.

• Tăng tốc độ phản ứng thị trường: Cho phép doanh nghiệp nhanh chóng thích nghi với thay đổi trong nhu cầu khách hàng, xu hướng thị trường, và biến động chuỗi cung ứng.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Tạo ra những trải nghiệm mua sắm độc đáo và hấp dẫn, xây dựng lòng trung thành.
• Tối ưu chi phí và vận hành: Đạt được hiệu quả vượt trội, giảm thiểu lãng phí và rủi ro.

Kết luận

“Câu chuyện thành công Agentic bán lẻ” không chỉ là minh chứng cho hiệu quả công nghệ, mà còn là lời khẳng định mạnh mẽ: doanh nghiệp nào biết tận dụng Agentic Automation đúng lúc, đúng cách – sẽ là người dẫn đầu trong kỷ nguyên bán lẻ thông minh và định hình tương lai của ngành phân phối.