Những thách thức trong ngành bán lẻ

「Báo cáo bán lẻ có cần phải tốn rất nhiều thời gian để hoàn thành bằng tay không？」 Đây là câu hỏi mà nhiều nhân viên trong ngành bán lẻ thường tự đặt ra trong những năm gần đây. Lấy ví dụ như Urban Outfitters Inc. (URBN), với các thương hiệu như Urban Outfitters, Anthropologie và Free People, gần đây đã thử nghiệm công nghệ AI tự động để tạo ra các báo cáo hiệu suất hàng tuần, nhằm giảm bớt gánh nặng công việc thủ công cho đội ngũ.

Tầm quan trọng của báo cáo hiệu suất

Đối với các quản lý cửa hàng bán lẻ hay nhà phân tích, việc thường xuyên theo dõi hiệu suất bán hàng và xu hướng thị trường là rất cần thiết để đưa ra các quyết định điều chỉnh chương trình khuyến mãi hoặc nhập hàng. Tuy nhiên, phương pháp truyền thống thường mất nhiều giờ để xử lý và trình bày dữ liệu thành biểu đồ và thông tin rõ ràng. Đối với các tập đoàn bán lẻ lớn như URBN, với nhiều thương hiệu và kênh bán hàng phức tạp, công việc báo cáo trở nên tốn kém và tốn thời gian.

AI tự động là giải pháp hợp lý

Trước tình hình này, hệ thống AI tự động đã trở thành một giải pháp tốt. Phần mềm này có khả năng tự động thu thập, phân tích và viết báo cáo trong thời gian ngắn, giúp cho nhân viên không cần phải tự tay lục lọi các chi tiết dữ liệu, mà có thể nhận được những tóm tắt chính xác và các đề xuất về các chỉ số quan trọng.

Q1: Khi nào các nhà bán lẻ muốn thử nghiệm AI tự động hóa báo cáo?

Phần lớn là do công việc báo cáo hàng tuần tốn quá nhiều thời gian và chi phí lao động cao. Chẳng hạn, nhóm phân tích dữ liệu của URBN nhận thấy rằng việc tích hợp dữ liệu hàng tuần thường xảy ra sai sót, và lịch trình dày đặc khiến các nhà phân tích không thể tập trung vào tư duy chiến lược. Khi việc tạo báo cáo bằng tay trở thành điểm tắc nghẽn trong quy trình hiệu suất, việc tìm kiếm sự trợ giúp công nghệ trở thành ưu tiên hàng đầu.

Q2: AI tự động hóa báo cáo có phù hợp cho tất cả các công ty bán lẻ không?

Không phải tất cả các công ty bán lẻ đều phù hợp để ngay lập tức sử dụng công nghệ này. Giải pháp AI này thường thích hợp với những doanh nghiệp vừa và lớn có lượng dữ liệu lớn, nhu cầu báo cáo định kỳ rõ ràng và khả năng tích hợp nhiều nguồn tài nguyên. Nó cần có đầu tư cho thiết lập ban đầu và bảo trì, nhưng về lâu dài có thể tiết kiệm được nhiều công việc lặp lại.

Q3: Các tình huống không phù hợp để sử dụng AI tự động hóa là gì?

Nếu hệ thống dữ liệu của nhà bán lẻ chưa được số hóa, cấu trúc dữ liệu không hoàn chỉnh, hoặc nhu cầu báo cáo không ổn định và thường xuyên thay đổi, thì việc áp dụng AI tự động hóa có thể gây ra gánh nặng. Hơn nữa, nếu doanh nghiệp thiếu đội ngũ kỹ thuật thích hợp để bảo trì, cũng dễ bị gặp phải sự cố hệ thống hoặc sai sót dữ liệu ảnh hưởng đến chất lượng quyết định.

Q4: Nếu quyết định thử nghiệm AI tự động, nên bắt đầu từ đâu?

Giống như URBN, họ bắt đầu từ các báo cáo hàng tuần cơ bản và thường xuyên, nhằm theo dõi xem báo cáo được tạo ra có đáp ứng nhu cầu kinh doanh thực tế hay không, và trong quá trình này dần điều chỉnh. Doanh nghiệp nên chọn nền tảng có tính năng tùy biến và dễ dàng tích hợp với hệ thống hiện tại, đồng thời thiết lập quy trình kiểm tra hiệu quả và chính xác.

Q5: Sau khi sử dụng AI tự động, vai trò của nhân viên bán lẻ sẽ thay đổi như thế nào?

Thay đổi lớn nhất mà AI tự động mang lại là từ việc tạo báo cáo nhàm chán sang việc giải thích báo cáo và ứng dụng chiến lược. Nhân viên không còn cần phải tốn thời gian để sắp xếp dữ liệu, mà thay vào đó tập trung vào việc hiểu ý nghĩa của dữ liệu phía sau, đề xuất những sáng kiến và biện pháp tối ưu hóa.

Tuy nhiên, một số người có thể lo lắng về việc bị thay thế, nhưng thực tế AI chỉ có thể hỗ trợ trong công việc lặp đi lặp lại, còn các quyết định chiến lược và sáng tạo vẫn cần phải có sự can thiệp của con người. Theo quan sát của tôi, sự chuyển đổi này thậm chí khiến công việc có giá trị hơn và giảm bớt sự mệt mỏi trong môi trường làm việc.

Kết luận

Tóm lại, việc tự động hóa báo cáo bán lẻ bằng AI là một phương pháp công nghệ nhằm đáp ứng nhu cầu về dữ liệu lớn và hiệu suất. Những nhà bán lẻ lớn như URBN là những người tiên phong thử nghiệm phương pháp này dựa trên cân nhắc về khối lượng công việc thực tế và chất lượng quyết định. Đối với bạn, việc áp dụng nó hay không cần phải xem xét trước mức độ trưởng thành của dữ liệu, độ ổn định của nhu cầu báo cáo và nguồn lực của đội ngũ, rồi mới quyết định có nên thử nghiệm hay không.

Hãy bắt đầu xem xét tình trạng quản lý dữ liệu bán lẻ của bạn ngay bây giờ, theo dõi quy trình báo cáo định kỳ, và suy ngẫm về cách có thể để AI giúp bạn giảm nhẹ gánh nặng, thực sự giúp cho việc quyết định có căn cứ hơn.

Để tìm hiểu thêm về ứng dụng của AI trong tự động hóa bán lẻ, bạn có thể tham khảo các báo cáo phân tích công nghệ và ngành liên quan.

You may also like: Tại sao SUV lại trở thành lựa chọn ưa thích của người tiêu dùng?