Mặc dù kinh tế Việt Nam đã đạt được nhiều kết quả ấn tượng trong năm 2022, song vẫn còn không ít khó khăn đang đón đợi phía trước. Các doanh nghiệp phải chịu nhiều áp lực do giá nguyên vật liệu đầu vào tăng mạnh, trong khi đó, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong tháng 1/2023 tăng 4,89% so với cùng kỳ năm ngoái. Giá cả tăng cao cùng với những diễn biến khó lường của thị trường, như tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất gia tăng, đã ảnh hưởng đến sức tiêu thụ hàng hoá của nhiều người.
 |
| Công nghệ máy học (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp dữ liệu khách quan với độ chính xác cao để giảm thiểu tác động của gián đoạn thị trường đến các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp |
Báo cáo của Tổng cục Thống kê cho thấy, tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng tháng 1/2023 đã tăng 15,8% so với cùng kỳ năm ngoái nhờ tác động từ dịp lễ Tết, nhưng vẫn thấp hơn 11,9% so với giai đoạn trước đại dịch. Một số chuyên gia nhận định rằng, trong giai đoạn nửa đầu năm nay, nền kinh tế vẫn phải đương đầu với nhiều trở ngại khi mà sức mua vẫn chưa thể hồi phục hoàn toàn cho đến khoảng giữa năm.
Cuộc xung đột giữa Nga và Ukraine tiếp tục diễn biến phức tạp, song song với việc nền kinh tế Trung Quốc đang trên đà phục hồi có thể khiến nhu cầu tiêu thụ năng lượng gia tăng. Với những nguyên nhân đó, áp lực lạm phát lên nền kinh tế Việt Nam tiếp tục ở mức cao và giá hàng hoá có thể sẽ tiếp tục tăng và tác động trực tiếp đến lĩnh vực bán lẻ. Trong bối cảnh này, công nghệ máy học (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) được đánh giá là có thể cung cấp dữ liệu khách quan với độ chính xác cao để giảm thiểu tác động của gián đoạn thị trường đến các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Đây cũng là những công nghệ được khai thác bởi RELEX Solutions, Công ty đi đầu trong lĩnh vực quản trị chuỗi cung ứng toàn cầu.
Dự báo nhu cầu tự động giúp giảm thiểu chi phí vận hành
Người tiêu dùng Việt Nam vốn “nhạy cảm” với giá cả. Đặc biệt, trong bối cảnh giá dịch vụ và hàng hoá tiếp tục tăng, người tiêu dùng sẽ thường xuyên tìm kiếm các phương cách tiết kiệm, so sánh giá cả giữa các cửa hàng hoặc kênh bán hàng để có được mức giá tốt nhất.
Sau vài lần giá xăng dầu lập “đỉnh”, nhiều nền tảng cung cấp dịch vụ giao hàng cũng đã tăng phí, dẫn đến những thay đổi về cách thức mua sắm. Người tiêu dùng hiện nay có xu hướng quay lại với hình thức mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng tiện lợi hoặc siêu thị, vậy nên việc trữ một lượng hàng tồn kho lớn ở mức chi phí phải chăng trở nên rất cần thiết.
Nhằm thích ứng nhanh chóng với những thay đổi trên và cả những thay đổi khác nữa, các hãng bán lẻ nên tận dụng những giải pháp tự động hoá và công nghệ trí tuệ nhân tạo để cắt giảm chi phí vận hành, cũng như tối đa hoá chi phí hàng hoá và dịch vụ. AI giúp dự đoán ảnh hưởng của những yếu tố tác động đến nhu cầu tiêu dùng như: khuyến mãi, giá cả, cách thức trưng bày hàng hoá, và dữ liệu thời tiết để đưa ra những dự đoán nhu cầu chính xác và tối ưu hoá quá trình bổ sung hàng hóa. Trong hoạt động vận hành bán lẻ, điều này giúp nhà bán lẻ điều phối nhân sự hiệu quả hơn, cũng như tránh được nhiều thất thoát đối với những hàng hóa bán chậm.
AI giúp quản trị hàng tồn kho hiệu quả trong bán hàng đa kênh
Trong khi lượng khách hàng mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng được dự đoán sẽ tăng, các kênh bán hàng trực tuyến vẫn sẽ chiếm tỷ lệ quan trọng nhờ sự tiện lợi cùng các ưu đãi về giá thông qua các chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số. Theo Statista, Việt Nam là một trong những nền kinh tế internet phát triển nhanh nhất tại Đông Nam Á. Thị phần thương mại điện tử trong tổng doanh thu ngành bán lẻ đang gia tăng nhanh chóng, trong khi các kênh bán hàng trực tuyến đã vượt qua tốc độ tăng trưởng của các kênh bán lẻ hiện đại trong lĩnh vực ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG).
Với việc nhu cầu bán hàng đa kênh gia tăng, các hãng bán lẻ nên tập trung đồng bộ hoá giữa thương mại điện tử và các cửa hàng truyền thống và bắt đầu tiến hành quản lý các mô hình này như một thể thống nhất và liền lạc. Sự chuyển đổi này là một nhiệm vụ đòi hỏi nhiều nguồn lực, yêu cầu cao về độ chính xác, đòi hỏi cần có dữ liệu trong thời gian thực, để có thể đáp ứng được mong đợi của người tiêu dùng; do đó việc các thương hiệu bán lẻ tích hợp các giải pháp được phát triển dựa trên công nghệ AI và tự động hoá là vô cùng cần thiết. Các công cụ phù hợp sẽ giúp đảm bảo quản lý hiệu quả đơn đặt hàng trực tuyến từ các cửa hàng, đơn hàng dự trữ (backorder), hỗ trợ hiệu quả cho việc dự đoán cũng như lên kế hoạch về hàng tồn kho, thậm chí cả khi hàng hoá bị buộc phải chuyển hướng giữa các trung tâm thực hiện đơn hàng.
AI giúp gia tăng trải nghiệm khách hàng
Nếu các nhà bán lẻ bị hết hàng, họ có thể mất đi doanh số và thậm chí cả khách hàng. Mức độ hiệu quả của hoạt động bổ sung hàng hóa là hết sức quan trọng trong việc đảm bảo sự hài lòng của khách hàng và duy trì lợi nhuận. Tuy nhiên, một nghiên cứu gần đây của RELEX Solutions chỉ ra rằng, gần 50% các nhà bán lẻ không nắm bắt được số lượng hàng hoá trong mỗi cửa hàng, cho thấy lỗ hổng trong cách tiếp cận việc quản lý đơn đặt hàng từ các cửa hàng để đạt được sự chính xác và hiệu quả.
Để luôn là lựa chọn hàng đầu của khách hàng, các nhà bán lẻ cần phải ưu tiên phát triển hệ thống bổ sung đơn hàng hiệu quả, có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không tốn nhiều tài nguyên. Với việc khách hàng có thể mua sắm ở bất cứ đâu và bất cứ khi nào, công nghệ AI và máy học giúp các thương hiệu duy trì số lượng hàng hoá phù hợp trong kho, dự đoán các thay đổi về nhu cầu và điều chỉnh việc bổ sung đơn hàng, nhằm thúc đẩy cải thiện dịch vụ, doanh thu cùng với mức độ hài lòng của khách hàng.
Bà Kristie Davison, Phó Chủ tịch phụ trách Kinh doanh, châu Á Thái Bình Dương tại RELEX Solutions cho biết: “Trong bối cảnh kinh tế hiện nay, khi mà khách hàng và đối tác đều muốn cắt giảm chi phí, các doanh nghiệp cần tìm kiếm những giải pháp giúp tiết kiệm nguồn lực. Chính điều đó đã thúc đẩy sự phát triển kịp thời của AI trong ngành bán lẻ. AI giúp các nhà bán lẻ cắt giảm chi phí và quản trị dòng tiền để giúp cho hoạt động kinh doanh trở nên bền vững hơn”./.
