Các nhà bán lẻ đưa AI đàm thoại và phân tích đến gần người dùng hơn

Sau nhiều năm thử nghiệm với trí tuệ nhân tạo, các nhà bán lẻ đang nỗ lực đưa hiểu biết về người tiêu dùng trực tiếp vào các quyết định thương mại hàng ngày. First Insight, một công ty phân tích có trụ sở tại Hoa Kỳ chuyên về phản hồi dự đoán của người tiêu dùng, lập luận rằng giai đoạn tiếp theo của AI bán lẻ nên được đặc trưng bởi đối thoại chứ không phải là các bảng điều khiển.

Sau chương trình thử nghiệm beta kéo dài ba tháng, First Insight đã ra mắt công cụ AI mới của mình, Ellis, cho các thương hiệu và nhà bán lẻ. Ellis được thiết kế như một giao diện đàm thoại cho phép các nhóm quản lý hàng hóa, định giá và lập kế hoạch đặt câu hỏi về sản phẩm, giá cả và nhu cầu trên nền tảng First Insight. Công ty cho biết phương pháp này nhằm mục đích rút ngắn thời gian đưa ra quyết định xuống còn vài phút.

Nghiên cứu của McKinsey đã chỉ ra rằng mặc dù hầu hết các nhà bán lẻ lớn hiện nay đều thu thập một lượng lớn dữ liệu khách hàng, một số vẫn không thể chuyển đổi các hiểu biết đó thành hành động đủ nhanh để tác động đến các quyết định phát triển sản phẩm. Báo cáo lưu ý rằng các công cụ AI rút ngắn khoảng cách giữa hiểu biết và thực thi có nhiều khả năng mang lại giá trị thương mại đo lường được hơn là các hệ thống báo cáo.

Từ bảng điều khiển đến đối thoại

First Insight đã làm việc với các nhà bán lẻ bao gồm Boden, Family Dollar và Under Armour để dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng, độ nhạy cảm về giá và hiệu suất bằng cách sử dụng phản hồi khảo sát và mô hình dự đoán. Những hiểu biết như vậy thường được trình bày trên một bảng điều khiển hoặc trong một báo cáo.

Ellis cho phép người dùng truy vấn các hiểu biết thông qua đối thoại. Ví dụ, các nhóm có thể hỏi liệu một danh mục gồm sáu mặt hàng hay chín mặt hàng có khả năng hoạt động tốt hơn trong một thị trường cụ thể, hoặc việc loại bỏ một số vật liệu nhất định có thể ảnh hưởng như thế nào đến sức hấp dẫn của sản phẩm. First Insight cho biết hệ thống trả về lời giải đáp dựa trên các mô hình dữ liệu hiện có của mình.

Các bằng chứng trong ngành cho thấy phương pháp này có thể giúp giải quyết điểm nghẽn trong việc đưa ra quyết định bán lẻ. Một phân tích của Harvard Business Review về các tổ chức bán lẻ dựa trên dữ liệu cho thấy các hiểu biết thường mất đi giá trị khi không thể truy cập nhanh chóng, đặc biệt là trong các giai đoạn như đánh giá dòng sản phẩm hoặc phát triển khái niệm sớm.