Trong ngành bán lẻ, các quyết định kinh doanh thường phụ thuộc vào doanh thu và báo cáo kết quả hàng tuần. Tuy nhiên, đối với nhiều đội ngũ tại cửa hàng hay bộ phận hậu cần, việc xử lý và phân tích các báo cáo này có thể tốn nhiều thời gian và nhân lực. Gần đây, Urban Outfitters Inc. (URBN) đã thử nghiệm sử dụng công nghệ agentic AI để tự động tạo ra các báo cáo bán lẻ, giao những công việc phân tích thường xuyên cho phần mềm thay vì cho nhân viên thực hiện thủ công. Vậy trong một môi trường bán lẻ bận rộn, khi nào thì việc áp dụng là hợp lý? Chúng ta sẽ khám phá xem agentic AI có phù hợp với nhu cầu của bạn hay không thông qua góc nhìn từ các nhà quản lý bán lẻ và nhà phân tích.

Q1: Tôi là một nhà quản lý ở một tập đoàn bán lẻ đa thương hiệu, liệu tôi có cần agentic AI để tự động hóa việc tạo báo cáo không?

Như một nhà điều hành đa thương hiệu, với những thương hiệu như Urban Outfitters, Anthropologie và Free People, bạn chắc chắn sẽ phải đối mặt với khối lượng dữ liệu doanh thu lớn và nhu cầu phân tích phức tạp. Nếu quy trình báo cáo hiện tại tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra sai sót, thì agentic AI thực sự xứng đáng để xem xét. Hệ thống AI này có khả năng nhanh chóng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, tạo ra các báo cáo có cấu trúc tự động, không chỉ tiết kiệm nhân lực mà còn nâng cao độ chính xác của dữ liệu.

Tuy nhiên, nếu đội ngũ của bạn quy mô nhỏ, điểm dữ liệu doanh thu ít và quy trình báo cáo hiện tại đang vận hành trơn tru, có lẽ bạn không cần gấp gáp áp dụng hệ thống tự động hóa. Lợi thế của agentic AI nằm ở khả năng xử lý dữ liệu lớn và tần suất cao, vì vậy giá trị của nó sẽ dễ dàng hiển lộ trong các hoạt động quy mô lớn.

Q2: Trong trường hợp nào tôi không phù hợp để sử dụng agentic AI tự động hóa báo cáo bán lẻ?

Nếu các báo cáo kinh doanh của bạn cần nhiều phân tích chủ quan, đánh giá chiến lược hoặc phối hợp liên bộ phận, chỉ phụ thuộc vào agentic AI có thể không phù hợp. Các hệ thống AI giỏi trong việc tổng hợp dữ liệu và phân tích đơn giản, nhưng với các hiểu biết phức tạp hoặc đề xuất chiến lược, vẫn cần sự hỗ trợ từ con người.

Thêm vào đó, nếu tổ chức của bạn thiếu nền tảng tích hợp dữ liệu hoặc hỗ trợ công nghệ liên quan, chi phí ban đầu và độ cong học tập khi áp dụng agentic AI có thể khiến bạn chùn bước. Trong những trường hợp này, hãy bắt đầu bằng cách củng cố quản lý dữ liệu nội bộ và tối ưu hóa quy trình báo cáo, rồi từ từ đưa vào các công cụ tự động hóa.

Q3: Là một nhà phân tích bán lẻ, tôi nên đánh giá thế nào khi xem xét việc sử dụng agentic AI?

Bạn có thể tự hỏi: “Tôi đang dành nhiều thời gian cho việc tổ chức dữ liệu và viết báo cáo, agentic AI có thực sự giúp tôi đỡ vất vả không?” Câu trả lời là: điều này phụ thuộc vào nội dung công việc của bạn có lặp đi lặp lại và tiêu chuẩn hóa hay không. Nếu các nhiệm vụ hàng ngày của bạn chủ yếu liên quan đến việc so sánh doanh thu, tạo báo cáo theo định dạng cố định, hãy để AI giúp bạn giảm tải công việc đó, bạn sẽ có thêm thời gian để tập trung vào phân tích sâu và đề xuất quyết định.

Tôi đã từng gặp tình huống mà việc sản xuất báo cáo hàng tuần mất cả ngày, nghĩ đến việc agentic AI có thể tự động hoàn thành, tôi thấy giảm bớt rất nhiều khối lượng công việc. Cuối cùng, sau khi thử nghiệm hệ thống, tôi nhận thấy không chỉ chất lượng ổn định mà còn có thể có được các hiểu biết từ dữ liệu nhanh hơn, thực sự đáng để thử nghiệm với công cụ mới này.

Q4: Khi áp dụng agentic AI, liệu các thành viên trong đội có sợ bị thay thế không?

Đây là một lo ngại phổ biến. Thực tế, agentic AI chủ yếu tự động hóa việc sản xuất báo cáo nhàm chán, giúp các thành viên trong đội tập trung vào các công việc sáng tạo và chiến lược hơn. Tập đoàn bán lẻ như URBN đã giải phóng thời gian cho nhân viên qua công nghệ AI, khuyến khích họ tập trung vào chiến lược tiếp thị và hiểu biết khách hàng.

Nếu bạn là người quản lý đội, hãy truyền đạt rõ ràng mục đích áp dụng, nhấn mạnh rằng AI là công cụ hỗ trợ chứ không phải công cụ thay thế, và cung cấp đào tạo cho nhân viên để họ đón nhận sự thay đổi trong kiểu công việc do công nghệ mới mang lại.

Q5: Tôi muốn thử nghiệm agentic AI để làm báo cáo bán lẻ, có những đề xuất hành động nào không?

Đầu tiên, hãy đánh giá quy trình báo cáo hiện tại, xem khâu nào tốn thời gian nhất và lặp đi lặp lại nhiều nhất. Tiếp theo, hãy tìm kiếm các giải pháp hỗ trợ công nghệ agentic AI, tốt nhất là tích hợp với nền tảng dữ liệu và hệ thống ERP hiện tại của bạn. Bạn có thể bắt đầu từ một hệ thống nhỏ hoặc báo cáo của một thương hiệu đơn lẻ, để xác thực hiệu quả thực tế.

Cùng lúc đó, chú trọng đến phản hồi và đào tạo cho các thành viên trong đội, đảm bảo họ hiểu được cách AI hỗ trợ công việc chứ không phải đe dọa. Liên tục theo dõi chất lượng dữ liệu và hiệu suất đầu ra, từ từ mở rộng phạm vi sử dụng của AI. Việc áp dụng đúng đắn agentic AI sẽ là một bước đẩy nhanh việc tự động hóa báo cáo bán lẻ và quyết định dữ liệu.

You may also like: Tại sao không nên chỉ dựa vào doanh thu từ quảng cáo?