‘Làm hài lòng khách hàng’ nhờ trí thông minh nhân tạo và phân tích dự đoán

Ngày đăng: 08:48 - 02/01/2020 Lượt xem: 28

Từ lời nói đến hành động luôn có khoảng cách rất lớn.

Điều này cũng đúng trong ngành bán lẻ thời trang. Việc ra mắt các sản phẩm may mặc mới luôn đi kèm với rủi ro và nguy cơ thất bại tăng lên nếu các nhà bán lẻ không nghiên cứu thị trường phù hợp hoặc thấu hiểu tâm trí khách hàng. Tuy nhiên, câu hỏi trọng tâm mà một nhà bán lẻ nên đặt ra là “Làm thế nào để đọc được tâm trí khách hàng?” Và câu trả lời là “Hãy chuyển sang mô hình kinh doanh lấy khách hàng làm trọng tâm”. Hiện trên thị trường, một số công ty tuyên bố cung cấp công nghệ như vậy cho các nhà bán lẻ, nhưng chỉ một vài trong số đó đã được chứng minh và thử nghiệm bởi các nhà bán lẻ hàng may mặc hàng đầu. Và First Insight, một công ty công nghệ có trụ sở tại Mỹ là một trong những công ty đã làm được điều đó. Bài viết sẽ nói về cách First Insight, Inc đang thách thức ngành bán lẻ truyền thống như nào.

Peter Jeavons, Giám đốc điều hành (Châu Âu), First Insight, Inc

First Insight, Inc., đang thay đổi cách các nhà bán lẻ hàng đầu đưa ra quyết định đầu tư và định giá sản phẩm, gia tăng khả năng dự báo, dự đoán mức giá chính xác, hướng đến dữ liệu phân khúc khách hàng, khuyến nghị lượng hàng cần mua chính xác cho mỗi sản phẩm thông qua mô hình kinh doanh lấy khách hàng làm trọng tâm.

Peter Jeavons, Giám đốc điều hành (Châu Âu), First Insight, Inc. chia sẻ với Apparel Resources rằng ngành bán lẻ thời trang không cần công nghệ mới, thay vào đó cần áp dụng các công nghệ sẵn có trên thị trường. Peter Jeavons, Giám đốc điều hành tại châu Âu, nói thêm “Tạo ra sản phẩm kỹ thuật số, có những phân tích nâng cao và những hiểu biết sâu sắc, chuỗi cung ứng được kết nối thông minh và công nghệ sản phẩm nền tảng là một số lĩnh vực mà các nhà bán lẻ nên tập trung để bắt kịp xu hướng thay đổi. Nền tảng bán hàng lấy khách hàng làm trung tâm của chúng tôi là giải pháp toàn diện để cải thiện các lĩnh vực này”

First Insight có niềm tin mãnh liệt rằng một “quyết định dứt khoát”, chỉ có thể được đưa ra bởi sự phân tích số liệu, chứ không phải từ bản năng hay kinh nghiệm đơn thuần. Có những thách thức nhất định mà các nhà bán lẻ thời trang đang phải đối mặt như giảm giá quá mức, xác định mức giá ban đầu, kiểm tra cửa hàng, biến động trong tỷ lệ thành công của sản phẩm, mức độ chính xác trong dự báo thấp và làm xấu đi các quyết định thiết kế, các yếu tố này có thể làm giảm lợi nhuận biên và gây ảnh hưởng lớn đến hình ảnh thương hiệu. Nền tảng bán hàng lấy khách hàng làm trung tâm, do First Insight cung cấp, áp dụng  công nghệ Machine Learning (một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể) và phân tích dự đoán để cung cấp cho các nhà bán lẻ thông tin liên quan và một số đề nghị đúng nhất về các sản phẩm sắp ra mắt thị trường. “Đây là một kỷ nguyên của chiến dịch ‘Design-Sell-Make’ (Thiết kế, Bán, Sản xuất), vì vậy các thương hiệu và nhà sản xuất hàng may mặc cần phải từ bỏ chiến dịch ‘Design-Make-Sell’ (Thiết kế, sản xuất, bán), nếu họ muốn phục vụ những người tiêu dùng siêu kết nối”, Peter gợi ý.

Cách hoạt động của hệ thống lấy khách hàng làm trọng tâm

Thiết kế sản phẩm tập trung vào thuộc tính

Nền tảng cho phép phân loại và phân tích thuộc tính, giúp các nhà thiết kế hiểu được yếu tố thiết kế nào sẽ phù hợp nhất với người tiêu dùng. Các nhà thiết kế cũng có thể xem các báo cáo tổng hợp để xem các thuộc tính nào đang phổ biến theo thời gian, trong số sản phẩm của họ và so với cả ngành công nghiệp.

Lựa chọn sản phẩm dựa trên định hướng  Machine Learning.

Ứng dụng InsightSelection tận dụng trí tuệ tập thể từ hàng triệu điểm dữ liệu từ người tiêu dùng, từ quá trình thử nghiệm sản phẩm và hiệu suất sản phẩm. Thuật toán của First Insight được đào tạo về những dữ liệu này và kết hợp với thông tin mới được thu thập mỗi ngày. Điều này giúp ứng dụng tăng khả năng dự đoán, còn các nhà kinh doanh sẽ đưa ra quyết định lựa chọn sản phẩm chính xác hơn.

Tính giá sản phẩm dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI): Ứng dụng InsightPricing của First Insight là giải pháp duy nhất để tận dụng mô hình Bayes áp dụng cho dữ liệu về giá thực tế từ khách hàng, và so sánh với dữ liệu quá khứ. Dữ liệu sẽ tạo ra biểu đồ về độ co dãn của giá trước mùa mua sắm với độ chính xác cao cho từng sản phẩm, cùng với dự báo chính xác về giá bán lẻ trung bình trước khi sản phẩm được tung ra. Với những dữ liệu này, các nhà bán lẻ có thể biết được lượng bán ra dự kiến ​​ở mức giá gốc và lên kế hoạch cho nhu cầu sản phẩm dự kiến khi giảm giá.

Lượng hàng mua: Lần đầu tiên, các nhà bán lẻ và thương hiệu không chỉ tự tin đưa ra quyết định về danh mục sản phẩm bán và định giá mà còn có thể đặt hàng mua với số lượng tương đối chính xác dựa trên mô hình dự đoán. Ứng dụng First’s Insight tận dụng dữ liệu lịch sử kết hợp với dữ liệu người tiêu dùng theo thời gian thực và phân tích tối ưu để đưa ra gợi ý về lượng hàng mua. Điều này cho phép nhà kinh doanh biết số lượng cần mua chính xác, giảm tình trạng hết hoặc tồn hàng.

Tích hợp và API (Application Programming Interface – Giao diện lập trình ứng dụng): First Insight cung cấp API để tích hợp với các công nghệ bao gồm các hệ thống cho PLM, CAD 3D, Lập kế hoạch phân loại, Tối ưu hóa và giảm giá và Quản lý chiến dịch/CRM. Điều này giúp các nhà bán lẻ và thương hiệu có một quy trình liền mạch để kết hợp dữ liệu sản phẩm tập trung vào người tiêu dùng của First Insight với toàn bộ hệ sinh thái các giải pháp đã có.

Cách First Insight đang thay đổi toàn bộ lĩnh vực bán lẻ

Tình huống 1:

Bối cảnh: Một trong những khách hàng đầu tiên của First Insight là một nhà bán lẻ thời trang có ​​doanh thu tại cửa hàng giảm, trong khi các phương pháp thử nghiệm truyền thống tại cửa hàng không hiệu quả trong việc cải thiện thời gian phát triển sản phẩm của nhà bán lẻ.

Vấn đề quan trọng: Nhà bán lẻ giới thiệu các thiết kế và xu hướng mới nhất cho thị trường nhanh hơn với sự cạnh tranh của thị trường. Trong khi nền kinh tế gặp biến động, người tiêu dùng sẽ tập trung vào giá trị hơn và thắt chặt việc mua sắm quần áo. Điều này khiến hãng bắt đầu mất thị phần. Việc tìm cách duy trì tiến độ phát triển sản phẩm trong thị trường “thời trang ăn liền” và kết hợp dữ liệu người tiêu dùng trong quá trình ra quyết định, trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, giúp hãng giữ mối quan hệ tốt hơn với khách hàng hiện tại và khách hàng cũ.

Lý do: Hãng đã chọn phương pháp thử nghiệm truyền thống trong cửa hàng. Để có kết quả của phương pháp này, hãng sẽ mất nhiều thời gian và không phù hợp với chu kỳ phát triển sản phẩm nhanh của của công ty. Do vậy, các nhà kinh doanh và nhà thiết kế buộc phải đầu tư nhiều tiền với rất ít dữ liệu trực tiếp từ người tiêu dùng. Sự thất bại trong việc ra mắt sản phẩm với nhu cầu của khách hàng khiến hãng bán lẻ không tối ưu được doanh thu và bị tồn hàng.

Tầm nhìn: Để giảm thiểu rủi ro trong mua hàng và cải thiện tốc độ hãng có thể thử nghiệm các sản phẩm mới, cho phép hãng tăng doanh thu và lợi nhuận.

Kết quả: Sau một vài thử nghiệm, với những thông tin nhận được, công ty bán lẻ này rất phấn khích và ngay lập tức họ muốn đưa những kết quả này vào hoạt động. Nhờ ứng dụng của First Insight, hãng bán lẻ kết hợp hiệu quả quy trình thử nghiệm vào chu kỳ phát triển sản phẩm cho thị trường “thời trang ăn liền” theo tháng. Hiện tại, họ đang xếp lịch chụp ảnh các sản phẩm tại studio để First Insight thử nghiệm.

Nhờ ứng dụng tốc độ của nền tảng First Insight giúp các nhà bán lẻ kiểm tra 90% danh mục sản phẩm mới của mình mỗi tháng. Họ chạy 7-10 dữ liệu cho mỗi danh mục sản phẩm, và kết quả được gửi cho họ trong vòng 72 giờ, cung cấp các thông tin quan trọng giúp cho việc ra quyết định mua hàng. Nhờ vậy, hãng bán lẻ đã lấy lại được hình ảnh “đổi mới” trong mắt khách hàng.

Xu hướng kinh doanh “Lấy khách hàng làm trọng tâm” tỉ lệ thuận với sự gia tăng các khách hàng Millennials.

(Millennials: những người sinh ra từ khoảng năm 1980 đến những năm đầu thập niên 2000).

Hoa Kỳ và Trung Quốc là hai trong số những thị trường bán lẻ hàng may mặc lớn nhất thế giới, có giá trị thị trường tương ứng khoảng 350 tỷ đô la Mỹ và 335 tỷ đô la Mỹ. Millennials chính là khách hàng đóng góp lớn cho hai thị trường này. Trung Quốc là quốc gia có số lượng Millennials khổng lồ, khoảng 415 triệu người (chiếm khoảng 90% toàn bộ dân số châu Âu), trong khi đó, Hoa Kỳ có khoảng 8 triệu Millennials trong nước. Sức tiêu dùng của Millennials tại Trung Quốc và Mỹ cho các sản phẩm may mặc là một động lực mạnh mẽ thúc đẩy thị trường và cần được các nhà bán lẻ thấu hiểu. “Thế hệ những người tiêu dùng này rất thông minh và am hiểu công nghệ”, Peter nhận xét.

Không kém Trung Quốc và Mỹ, Ấn Độ cũng đang phát triển trong ngành bán lẻ hàng may mặc với tốc độ chóng mặt. Giá trị ngành bán lẻ thời trang Ấn Độ đạt mức 48 tỷ đô la Mỹ vào năm 2019 và được dự đoán sẽ lên đến 115 tỷ đô la Mỹ vào năm 2026. Mặc dù ảnh hưởng bởi tư tưởng truyền thống, thế hệ trẻ ở Ấn Độ vẫn muốn có nhiều sản phẩm may mặc cá nhân hơn cho họ và do đó, họ không tiếc tiền cho các sản phẩm thời trang. Ở Ấn Độ, thế hệ Millennials chiếm 34% (khoảng 440 triệu) tổng dân số. Họ dành khoảng 21,4% thu nhập hàng tháng cho quần áo và phụ kiện. Con số này được dự đoán sẽ còn tăng thêm trong những năm tới.

Những con số đáng kinh ngạc chỉ ra, dù sớm hay muộn, nhu cầu về “Kinh doanh lấy khách hàng làm trọng tâm” sẽ trở thành xu hướng toàn cầu. “Chúng tôi gần đây đã mở rộng thị trường tại Ấn Độ với sự hợp tác của Bata, một thương hiệu giày nổi tiếng. Chúng tôi đang nghiên cứu thị trường bán lẻ hàng may mặc Ấn Độ và chắc chắn sẽ đưa ra một số kế hoạch tại thị trường này” Peter khẳng định.

https://apparelresources.com/technology-news/information-technology/customer-delight-using-ai-predictive-analytics/

Người dịch: Hàn Thị Mỹ Hạnh
Nguồn: vinatex.com.vn

Các bài viết khác

TỔNG QUAN VỀ ITMA 2019
21/01/2020
49 lượt xem
Nhuộm màu cho cotton
22/11/2019
181 lượt xem
Thiết bị tang trống nén COMPACT
25/10/2019
94 lượt xem

Liên kết website