Agentic Automation đang biến chuyển ngành bán lẻ để đáp ứng kỳ vọng khách hàng, thích ứng với bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng và sự trỗi dậy của các công nghệ tiên tiến. Agentic AI – Agentic Automation sử dụng các Agent thông minh, tự chủ để tối ưu kho và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, góp phần tối ưu hóa vận hành bán lẻ.
Agentic Automation là gì?
Tự động hóa truyền thống RPA dựa trên các quy tắc và quy trình làm việc có quy luật. Giải pháp này hiệu quả đối với các quy trình lặp đi lặp lại nhưng thiếu tính linh hoạt để xử lý các tình huống phức tạp trong bán lẻ. Trong khi đó, Agentic Automation có lợi thế về sự tự chủ và thông minh của các trợ lý AI. Các trợ lý này có thể nhận thức, học hỏi từ dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện hành động mà không cần sự can thiệp quá nhiều của con người. Chúng hoạt động dựa trên các mục tiêu được xác định và có khả năng điều chỉnh hành vi theo thời gian, do đó phù hợp với các kịch bản bán lẻ thường xuyên biến đổi.
Sức mạnh của trợ lý AI tự chủ trong tự động hóa bán lẻ
AI Agent là các trợ lý thông minh được thiết kế để mô phỏng nhận thức của con người, với năng lực học hỏi, giải quyết vấn đề và ra quyết định
- Nhận thức: Các trợ lý thông minh có thể thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống POS, dữ liệu tồn kho, nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM), các dữ liệu truyền thông mạng xã hội. Dữ liệu này cung cấp cho chúng cái nhìn toàn diện về hệ sinh thái bán lẻ.
- Học hỏi: Thông qua các thuật toán Machine Learning, các trợ lý có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu, xu hướng và bất thường. Chúng có thể học hỏi sở thích của khách hàng, dự đoán biến động nhu cầu và tối ưu hóa mức tồn kho.
- Ra quyết định: Dựa trên sự hiểu biết của chúng về bối cảnh vận hành và thông tin chi tiết đã học, các trợ lý AI có thể đưa ra quyết định sáng suốt về giá cả, khuyến mãi, bổ sung hàng tồn kho và tương tác với khách hàng.
- Hành động: Các trợ lý có thể thực hiện hành động một cách tự động như điều chỉnh giá cả, gửi ưu đãi cá nhân hóa hoặc kích hoạt đơn đặt hàng bổ sung hàng tồn kho.
Ứng dụng của tự động hóa Agentic Automation trong ngành bán lẻ
Agentic Automation có tiềm năng chuyển đổi các khía cạnh khác nhau của hoạt động bán lẻ, bao gồm:
Quản lý hàng tồn kho: Một trong những thách thức lớn nhất đối với các nhà bán lẻ là duy trì mức tồn kho tối ưu. Tồn kho quá lớn dẫn đến chi phí lưu trữ và nguy cơ tổn thất do sản phẩm lỗi thời, tồn kho quá ít có thể dẫn đến mất doanh số và ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng. Agentic Automation có thể giải quyết vấn đề này:
- Dự báo nhu cầu: Các trợ lý AI tự chủ có thể phân tích lịch sử dữ liệu bán hàng, xu hướng theo mùa và các yếu tố bên ngoài như thời tiết để dự đoán nhu cầu trong tương lai với độ chính xác cao hơn. Chúng thậm chí có thể kết hợp dữ liệu thời gian thực như các trào lưu trên mạng xã hội, các chương trình khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh để có một dự báo toàn diện, kịp thời và thông minh.
- Bổ sung tự động: Dựa trên dự báo nhu cầu và ngưỡng được xác định trước, các trợ lý AI có thể tự động kích hoạt đơn đặt hàng bổ sung, đảm bảo rằng sản phẩm vào thời điểm, tại địa điểm có nhu cầu. Chúng cũng có thể tối ưu hóa số lượng đặt hàng và lịch trình giao hàng dựa trên các cân nhắc về hậu cần và chi phí.
- Định giá chủ động: Các trợ lý có thể điều chỉnh giá theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, giá cả của đối thủ cạnh tranh và định mức tồn kho, từ đó tối đa hóa doanh thu và giảm thiểu tình trạng hạ giá, thanh lý. Từ đó, doanh nghiệp bán lẻ chủ động được trong chiến lược có tính thời điểm như tăng giá đột biến trong thời gian nhu cầu cao điểm hoặc giảm giá tự động cho các mặt hàng bán chậm.
- Tối ưu hóa kho hàng: Trong kho hàng, các trợ lý AI có thể chỉ đạo robot và các hệ thống tự động khác để tối ưu hóa quy trình chọn hàng, đóng gói và vận chuyển, cải thiện hiệu quả và giảm chi phí lao động.
Trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa: Trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, việc cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa là rất quan trọng để thu hút và giữ chân khách hàng. Agentic Automation cho phép các nhà bán lẻ:
- Đưa ra các đề xuất cá nhân hóa: Các trợ lý AI tự chủ có thể phân tích lịch sử lướt web, hành vi mua hàng và dữ liệu nhân khẩu học của khách hàng để đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho từng người dùng. Chúng thậm chí có thể xem xét các yếu tố chi tiết hơn như thời gian trong ngày, địa điểm và thời tiết để tinh chỉnh các đề xuất cho phù hợp.
- Khuyến mãi theo đối tượng: Các trợ lý thông minh có thể điều chỉnh các ưu đãi, khuyến mãi cho từng khách hàng dựa trên sở thích và hành vi được thống kê trong lịch sử khách hàng. Từ đó, nhà bán lẻ có thể đề xuất giảm giá cá nhân hóa, ưu đãi độc quyền hoặc đề xuất sản phẩm theo gói.
- Dịch vụ khách hàng chủ động: Các trợ lý có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng và chủ động hỗ trợ, cải thiện sự hài lòng và tỷ lệ khách hàng trung thành. Các chatbot cung cấp lời khuyên cá nhân hóa hoặc thông báo chủ động về cập nhật đơn hàng và dự báo chậm trễ nếu có.
- Marketing cá nhân hóa: Các trợ lý AI tự chủ có thể cá nhân hóa thông điệp marketing trên nhiều kênh khác nhau, bao gồm email, mạng xã hội và thông báo trong ứng dụng, đảm bảo rằng khách hàng nhận được nội dung phù hợp và hấp dẫn.
- Nâng cao trải nghiệm mua sắm: Các trợ lý có thể tạo trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa bằng cách hướng dẫn khách hàng qua cửa hàng (cửa hàng ảo hoặc điểm bán thực tế), demo sản phẩm cá nhân hóa và thậm chí đề xuất các mặt hàng đi kèm dựa trên lựa chọn hiện tại của họ.
Tối ưu hóa tồn kho với Agentic Automation
Agentic Automation mang đến một sự thay đổi toàn diện trong quản lý hàng tồn kho. Các trợ lý thông minh liên tục theo dõi dữ liệu bán hàng, dự đoán biến động nhu cầu với độ chính xác cao, tự động điều chỉnh mức tồn kho trên toàn bộ chuỗi cung ứng. Các trợ lý AI tự chủ có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, bao gồm lịch sử doanh số bán hàng, xu hướng theo mùa, giá cả của đối thủ cạnh tranh, tình hình thời tiết, thậm chí xu hướng trên mạng xã hội, để tạo ra các dự báo nhu cầu có độ chính xác cao. Điều này cho phép các nhà bán lẻ chủ động điều chỉnh hàng tồn kho, giảm thiểu rủi ro hết hàng và tồn kho quá nhiều. Hơn nữa, Agentic Automation có thể tối ưu hóa hoạt động kho hàng bằng cách chỉ đạo robot và các hệ thống tự động khác để quản lý hiệu quả các quy trình lưu trữ, chọn và đóng gói. Bằng cách điều chỉnh giá linh hoạt dựa trên mức tồn kho và nhu cầu theo thời gian thực, các nhà bán lẻ có thể tối đa hóa doanh thu và giảm thiểu tổn thất do giảm giá.
Cá nhân hóa hành trình khách hàng với Agentic Automation
Trong thời đại của trải nghiệm cá nhân hóa, Agentic Automation giúp các nhà bán lẻ tạo ra hành trình khách hàng độc đáo và phù hợp. Các trợ lý AI thông minh phân tích lịch sử truy cập web, hành trình mua hàng và thậm chí cả tương tác trên mạng xã hội của khách hàng để hiểu sở thích và nhu cầu của họ. Các trợ lý này sau đó có thể cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, đề xuất khuyến mãi tùy chỉnh và thậm chí chủ động hỗ trợ khách hàng mua hàng. Bằng cách tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và học máy ML, chatbot được hỗ trợ bởi Agentic Automation có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề và thậm chí đưa ra lời khuyên cá nhân hóa. Mức độ cá nhân hóa này đang đạt mức vượt trội chưa từng có. Trong các cửa hàng thực tế, các trợ lý AI có thể hướng dẫn khách hàng đến các sản phẩm cụ thể, cung cấp đề xuất cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua hàng, thậm chí cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về tình trạng sẵn hàng và các chương trình khuyến mãi. Kết quả là khách hàng sẽ có trải nghiệm hấp dẫn hơn, hài lòng hơn, mang lại lợi nhuận cao hơn cho nhà bán lẻ.
Use Case thực tế ứng dụng APA trong bán lẻ
Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn đầu ứng dụng, Agent Automation đã chứng minh tiềm năng rất lớn trong ngành bán lẻ.
- Amazon: Amazon sử dụng các thuật toán phức tạp và các mô hình học máy để cá nhân hóa đề xuất sản phẩm, tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và tự động hóa các trung tâm fulfillment. Công cụ đề xuất thúc đẩy một phần đáng kể doanh số bán hàng của họ.
- Zara: Zara tận dụng phân tích dữ liệu và tự động hóa để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, từ đó phản ứng nhanh chóng với các xu hướng thời trang liên tục thay đổi. Phương thức quản lý hàng tồn kho linh hoạt cho phép họ giảm thiểu tình trạng giảm giá và tối đa hóa lợi nhuận.
- Starbucks: Starbucks sử dụng tính năng cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI để cung cấp các ưu đãi và đề xuất được thiết kế riêng cho từng khách hàng thông qua ứng dụng di động. Điều này đã góp phần tăng cường sự tương tác với khách hàng và gia tăng tỷ lệ khách hàng trung thành.
- Walmart: Walmart đang đầu tư mạnh vào tự động hóa và robot để cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Họ đang sử dụng robot cho các nhiệm vụ như quét kệ và thực hiện đơn hàng.
Mặc dù chưa có nhiều số liệu thống kê chính xác trên toàn ngành về Agentic Automation, một báo cáo của McKinsey cho thấy các giải pháp được hỗ trợ bởi AI bao gồm Agentic Automation có thể giúp tăng hàng nghìn tỷ đô la cho ngành bán lẻ hàng năm. Cụ thể, họ nhấn mạnh những lợi ích tiềm năng trong các lĩnh vực như tiếp thị cá nhân hóa và tối ưu hóa doanh số bán hàng. Các nghiên cứu khác đã cho thấy sự cải thiện đáng kể về tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho và giảm tình trạng hết hàng cho các nhà bán lẻ nhờ vào phân tích nâng cao và tự động hóa.
Các thách thức khi ứng dụng Agentic Automation
Việc ứng dụng và triển khai Agentic Automation/ APA trong bán lẻ đi kèm với một loạt thách thức:
- Chất lượng dữ liệu: Hiệu quả của Agent Automation phụ thuộc nhiều vào chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu. Các nhà bán lẻ cần đảm bảo rằng dữ liệu của họ chính xác, nhất quán và cập nhật. Để đạt được yêu cầu này, nhà bán lẻ cần đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng dữ liệu và quy trình quản trị dữ liệu.
- Tích hợp: Việc tích hợp các hệ thống APA với cơ sở hạ tầng bán lẻ hiện có thường phức tạp và đòi hỏi đầu tư đáng kể. Nhiều nhà bán lẻ có các hệ thống công nghệ và vận hành không dễ tương thích với các giải pháp AI.
- Thiếu hụt nhân sự có trình độ công nghệ: Việc triển khai và quản lý các hệ thống Agentic Automation đòi hỏi các kỹ năng và chuyên môn chuyên biệt. Các nhà bán lẻ cần đầu tư vào đào tạo và phát triển để giải quyết vấn đề này, cần bổ sung các chuyên gia về dữ liệu, kỹ sư AI và các chuyên gia khác.
- Cân nhắc về đạo đức & tuân thủ: Như với bất kỳ công nghệ được hỗ trợ bởi AI nào, doanh nghiệp cần cân nhắc về tuân thủ và các vấn đề đạo đức. Các nhà bán lẻ cần đảm bảo sử dụng Agentic Automation công bằng, minh bạch. Cần đảm bảo an ninh và bảo mật dữ liệu, không tạo ra tâm lý công nghệ lấy mất công việc của con người.
- Chi phí triển khai: Khoản đầu tư ban đầu vào các công nghệ Agentic Automation không nhỏ, đặc biệt là đối với các nhà bán lẻ SME. Các chi phí bao gồm: bao gồm chi phí phần mềm, phần cứng, tích hợp và đào tạo.
Tương lai của Agentic Automation trong bán lẻ
Agentic Automation chắc chắn sẽ tạo ra một viễn cảnh biến đổi ngành bán lẻ. Khi công nghệ tiến bộ và được ứng dụng rộng rãi, chúng ta sẽ thấy APA giải quyết được những bài toán phức tạp hơn, tích hợp sâu hơn giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo. Điều quan trọng cho các nhà bán lẻ là xây dựng một chiến lược phù hợp. Cần giải quyết các thách thức trước mắt, đầu tư vào cơ sở hạ tầng và nhân tài, đồng thời đảm bảo vấn đề tuân thủ. Các nhà bán lẻ có chiến lược tốt sẽ tối ưu vận hành vượt trội, hướng tới cá nhân hóa và gia tăng lợi nhuận chưa từng có, tạo ra một tương lai mới của trải nghiệm khách hàng.
