Tại sao AI sẽ cách mạng hóa mọi khía cạnh của thương mại điện tử

27-06-2022, 4:33 pm 438

Nội dung chính

AI – Trí tuệ nhân tạo đang đóng một vai trò quan trọng trong trải nghiệm khách hàng, phòng chống gian lận và hoạt động. Khi các nhà bán lẻ thương mại điện tử và đa kênh cạnh tranh để mang đến những trải nghiệm tốt nhất, đây là những cách thú vị mà AI có thể trợ giúp.

Trí tuệ nhân tạo đã đóng một vai trò rõ ràng trong việc tạo ra trải nghiệm mua hàng dễ dàng hơn, thực tế hơn cho người mua sắm trực tuyến kể từ khi đại dịch bắt đầu. Tính năng dùng thử ảo giúp mọi người mua quần áo ở nhà dễ dàng hơn cho các cuộc họp và thời gian giải trí trên Zoom, trong khi các bản xem trước sản phẩm 3D giúp loại bỏ phần lớn sự không chắc chắn khi mua các mặt hàng lớn hơn như ghế sofa và thảm.

sTuy nhiên, AI cũng có một vai trò quan trọng trong các khía cạnh khác của trải nghiệm khách hàng, phòng chống gian lận và hoạt động. Khi các nhà bán lẻ thương mại điện tử và đa kênh cạnh tranh để mang đến những trải nghiệm tốt nhất và tối ưu hóa hoạt động của họ, thì đây là một số cách thú vị nhất mà AI có thể trợ giúp.

Tăng tỷ lệ phê duyệt đơn hàng với AI

Việc chấp thuận càng nhiều đơn đặt hàng tốt càng tốt là rất quan trọng đối với doanh thu. Việc tạo ra CX – trải nghiệm khách hàng khiến người mua sắm muốn quay trở lại cũng rất quan trọng. Thông thường, các nhà bán lẻ trực tuyến thường mắc lỗi thận trọng khi tự động từ chối bất kỳ đơn đặt hàng nào có bất kỳ hình thức sai lệch nào, dù nhỏ đến đâu. Vì vậy, ví dụ: đơn đặt hàng từ một khách hàng mới có thể bị từ chối vì họ nhập mã ZIP bị sai một chữ số từ bản ghi Hệ thống xác minh địa chỉ. Hoặc họ có thể từ chối đơn đặt hàng từ một khách hàng cũ vì đơn đặt hàng được đặt từ một thiết bị không quen thuộc, chẳng hạn như điện thoại mới.

Ngoài việc mất lợi nhuận từ những đơn hàng bị từ chối do lỗi, doanh nghiệp có thể mất những khách hàng bị từ chối đơn hàng này. Một cuộc khảo sát trực tuyến năm quốc gia vào tháng 3 năm 2021 của ClearSale với hơn 5.000 người mua sắm thương mại điện tử cho thấy 40% sẽ tẩy chay một trang web sau khi sụt giảm. Điều đó có nghĩa là tất cả các khoản đầu tư vào tiếp thị, bao gồm cả cá nhân hóa, để đưa khách hàng đó qua thanh toán sẽ bị mất. Giá trị lâu dài tiềm năng của khách hàng đó cũng vậy.

Hơn nữa, 34% khách hàng bị từ chối nói rằng họ cũng sẽ đăng điều gì đó tiêu cực về cửa hàng trực tuyến, điều này tạo ra trở ngại cho việc thu hút khách hàng mới.

AI có thể giúp ngăn chặn việc từ chối những đơn hàng có lỗi sai nhỏ này và tăng lượng phê duyệt đơn đặt hàng bằng cách sử dụng sinh trắc học hành vi, dữ liệu khách hàng lịch sử và thông tin khác để nhanh chóng quyết định xem đơn đặt hàng là gian lận hay hợp lệ. Khi các đơn đặt hàng do AI sàng lọc bị đánh dấu là có thể có gian lận, thì việc xem xét thủ công của chuyên gia là bước quan trọng tiếp theo. Bằng cách đánh giá các đơn đặt hàng bị đánh dấu và đưa lại các quyết định vào thuật toán AI, hệ thống AI trở nên thông minh hơn, doanh nghiệp phê duyệt nhiều đơn đặt hàng tốt hơn và ít khách hàng có trải nghiệm tiêu cực hơn với trang web hoặc ứng dụng.

Liên tục phân khúc khách hàng để cá nhân hóa liền mạch

Cá nhân hóa quan trọng đối với nhiều người mua sắm trực tuyến, đặc biệt là những người trẻ tuổi. 18% những người tham gia cuộc khảo sát của chúng tôi trong độ tuổi từ 18 đến 24 nói rằng "các mặt hàng nổi bật được chọn chỉ cho tôi dựa trên thói quen mua sắm của tôi" sẽ khiến họ mua sắm trực tuyến hơn là quay lại các cửa hàng truyền thống. Trong khi đó, chỉ 11% người mua sắm từ 65 tuổi trở lên nói điều tương tự.

Không có gì ngạc nhiên khi những khách hàng trẻ tuổi sẵn sàng chia sẻ dữ liệu hơn thế hệ cũ hơn để tận hưởng trải nghiệm mua sắm trực tuyến được sắp xếp. Các doanh nghiệp phục vụ người mua sắm và nhà bán lẻ Thế hệ Z muốn tiếp cận với nhóm nhân khẩu học này cần một nền tảng để cấp phép, thu thập, phân tích và triển khai dữ liệu cho các tương tác được cá nhân hóa trên các điểm tiếp xúc. Tuy nhiên, thói quen và sở thích của người tiêu dùng thay đổi theo thời gian và như chúng ta đã thấy kể từ tháng 3 năm 2020, chúng có thể thay đổi nhanh chóng.

Để bắt kịp những thay đổi này và tiếp tục cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa chính xác trong thời gian thực, các nhà bán lẻ có thể sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng do AI hỗ trợ, liên tục phân tích hoạt động trực tuyến và tại cửa hàng của khách hàng để điều chỉnh phân khúc của họ khi họ già đi, thay đổi và phát triển. Với các quyền phù hợp, dữ liệu này cũng có thể thông báo cho việc ngăn chặn gian lận để giảm hơn nữa nguy cơ từ chối sai khi hành vi của khách hàng phát triển.

Quản lý hàng tồn kho, hậu cần và dự báo hiệu quả hơn

Quản lý hàng tồn kho thương mại điện tử đã được cải thiện đáng kể đối với nhiều nhà bán lẻ kể từ khi đại dịch bắt đầu. Vào thời điểm đó, thời hạn đóng cửa không xác định và mong muốn an toàn đã khiến nhiều người tiêu dùng tích trữ các mặt hàng trực tuyến, trong khi nhiều nhà bán lẻ - đặc biệt là trong cửa hàng tạp hóa - đang nhanh chóng chuyển hàng tồn kho trong cửa hàng trực tuyến. Kết quả thường là hết hàng, nhầm lẫn sau đơn đặt hàng và khiến người mua thất vọng.

Giờ đây, các nhà bán lẻ hàng đầu đã được kiểm soát các vấn đề về khả năng hiển thị hàng tồn kho của họ. Cũng quan trọng không kém, họ đã có thời gian để thiết lập các mô hình hoạt động riêng biệt và hệ thống theo dõi hàng tồn kho cho các kênh trực tuyến của mình. Ngay cả khi hệ thống kiểm kê tại cửa hàng và hệ thống kiểm kê trực tuyến được thống nhất trên một nền tảng phụ trợ, việc có các phương pháp tiếp cận riêng biệt cho từng kênh sẽ hỗ trợ tối ưu hóa CX tốt hơn. Ví dụ: nếu cửa hàng thương mại điện tử của một nhà bán lẻ phụ thuộc vào hàng tồn kho tại cửa hàng chỉ được cập nhật vài lần một ngày, thì nhà bán lẻ đó có nguy cơ làm người mua sắm trực tuyến thất vọng khi các mặt hàng trong kho tại thời điểm đặt hàng không thực sự có sẵn. Một thách thức khác về hàng tồn kho là quản lý chuỗi cung ứng, đặc biệt khi các trung tâm sản xuất và vận chuyển trên khắp thế giới đang phải đối phó với tình trạng bùng phát dịch bệnh và tình trạng thiếu nhân viên hoặc ngừng hoạt động.

AI có thể giúp quản lý hàng tồn kho và hậu cần bằng cách tìm hiểu vị trí và thời điểm nhu cầu cao nhất đối với một số sản phẩm nhất định, nơi dễ xảy ra tắc nghẽn vận chuyển và giao hàng nhất và cách các nhà bán lẻ có thể di chuyển hàng tồn kho từ khu vực có nhu cầu ít sang khu vực có nhiều hơn. Do những lợi thế này, thị trường tự động hóa hậu cần toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng CAGR 12,4% đến năm 2026.

Cùng quan điểm, AI và học máy có thể giúp các nhà bán lẻ dự báo nhu cầu chính xác hơn, không chỉ bằng cách phân tích hành vi khách hàng trong quá khứ và hiện tại của nhà bán lẻ trên các kênh của họ mà còn bằng các tìm kiếm và mua sắm của họ trên web và ứng dụng. Dự báo được cải thiện có thể giúp các cửa hàng đón đầu nhu cầu tăng đột biến đối với một số sản phẩm nhất định và tránh chi tiêu lãng phí cho các mặt hàng có nhu cầu giảm.

AI là một khoản đầu tư lớn cho thương mại điện tử và các nhà bán lẻ đa kênh, nhưng một AI có thể mang lại ROI trong nhiều lĩnh vực: phê duyệt đơn đặt hàng cao hơn, tỷ lệ khách hàng ít hơn, ít gian lận hơn, cá nhân hóa chính xác hơn, quản lý hàng tồn kho và hậu cần tốt hơn cũng như dự báo nhu cầu rõ ràng hơn.

Tóm lại, tất cả những lợi ích này tạo tiền đề cho tăng trưởng bán lẻ bằng cách tạo ra trải nghiệm khách hàng nhiều tùy chỉnh hơn, ít ma sát hơn, xây dựng lòng trung thành cho người mua sắm trực tuyến.

>> Xem thêm: Thực tế ảo tăng cường – AR - Tương lai ngành bán lẻ

>> Xem thêm: Giải pháp AR/VR tiên phong trong bối cảnh bình thường mới

---------------------------

Để hiểu hơn về các giải pháp công nghệ 4.0 và xu hướng phát triển ngành bán lẻ, hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn và giải đáp.

Công ty TNHH Truyền thông Tùng Việt

www.vietnamdigitalsignage.com

www.banlethongminh.tvc.vn

https://manhinhquangcao247.com

Hotline: 0909.555.709; 0902.671.187

#Bán_Lẻ_Thông_Minh #Giải_Pháp_Bán_Lẻ_Thông_minh #Giải_pháp_công_nghệ_40_cho_Bán_Lẻ_Thông_Minh #smart_retail #smart_retail_40 #TVC #vietnamdigitalsignage #Xu_Hướng_Công_Nghệ_Bán_Lẻ_Thông_Minh #retail #xu_hướng_bán_lẻ_trong_năm_2021 #xu_hướng_bán_lẻ_2021 #xu_hướng_bán_lẻ_thông_minh #xu_hướng_bán_lẻ_thông_minh_2021 #Xu_huong_marketing_2021 #man_hinh_quang_cao #giai_phap_man_hinh_quang_cao #man_hinh_quang_cao_247 #manhinhquangcao247