Trong bối cảnh kỷ nguyên số bùng nổ, khi thông tin trở nên tràn ngập và mạng xã hội phát triển mạnh mẽ, hành vi của khách hàng đã thay đổi đáng kể. Họ ngày càng gắn kết chặt chẽ hơn với thế giới trực tuyến, khiến các chiến lược vận hành và tiếp thị, bán hàng truyền thống của nhiều chuỗi bán lẻ trở nên kém hiệu quả. Trong bức tranh chung đó, AI có lẽ đang nổi lên như một trợ thủ đắc lực hứa hẹn mở ra những bước tăng trưởng đột phá. 

Ở số đầu tiên trong chuỗi series về AI trong bán lẻ trong chương trình The WISE Talk phát sóng chiều 14/8, Tiến sĩ Đinh Lê Đạt, Nhà sáng lập và Chủ tịch của Antsomi AI-CDP tại Đông Nam Á khẳng định, AI sẽ làm tăng tốc độ thay đổi và hiệu quả kinh doanh trong lĩnh vực bán lẻ lên gấp nhiều lần so với internet hay mạng xã hội trước đây…Và nếu không bắt đầu với AI ngay bây giờ, doanh nghiệp có thể mất đi lợi thế cạnh tranh nhanh gấp 10 lần so với thời kỳ internet 20 năm trước…

DOANH NGHIỆP CÓ THỂ MẤT ĐI LỢI THẾ CẠNH TRANH NHANH GẤP 10 LẦN NẾU KHÔNG DÙNG AI 

Anh có thể chia sẻ một cách thật dễ hình dung, AI đang thực sự đóng vai trò như thế nào trong ngành bán lẻ? Và với tư cách là chủ doanh nghiệp, họ cần nhìn vào những chỉ số nào để biết rằng AI đang hoạt động hiệu quả, chứ không phải chỉ là một khoản đầu tư tốn kém?

Để dễ hình dung, chúng ta hãy nhìn lại chặng đường 20 năm qua. Năm 2005, internet là làn sóng mới, và những doanh nghiệp tiên phong như Amazon đã trở thành "người khổng lồ". 10 năm sau, mạng xã hội bùng nổ và các nhà bán lẻ đã tận dụng nền tảng này để kinh doanh. Hôm nay, vào năm 2025, chúng ta có thể khẳng định rằng AI sẽ làm tăng tốc độ thay đổi và hiệu quả kinh doanh lên gấp 5-10 lần so với internet hay mạng xã hội trước đây.

Khi nói về AI, nhiều người nghĩ ngay đến những công nghệ cao siêu và tốn kém. Vậy một ông chủ doanh nghiệp bán lẻ, một chuỗi bán lẻ thì họ quan tâm cái gì? Nói thật, họ không quan tâm đến công nghệ nhiều đâu. Cái mà họ quan tâm là các chỉ số sức khỏe của doanh nghiệp mình. Vì thế, tôi sẽ trả lời câu hỏi này từ góc nhìn của một doanh nghiệp bán lẻ.

Đối với một ông chủ doanh nghiệp, khi nhìn vào báo cáo vận hành hằng ngày hay báo cáo quản trị, có 5 phạm trù quan trọng mà họ luôn để tâm.

Thứ nhất là doanh thu và lợi nhuận: Đây có lẽ là chỉ số đầu tiên mà chủ doanh nghiệp bán lẻ xem mỗi ngày. AI mang đến một kỳ vọng rất lớn: cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Từng thông tin, từng sản phẩm được "may đo" riêng cho từng chân dung khách hàng. Mục đích cuối cùng là gì? Là để khách hàng mua nhiều hơn, quay lại nhiều lần hơn và chi nhiều tiền hơn. Rõ ràng, nếu muốn doanh thu và lợi nhuận tăng, AI chính là công cụ giúp chúng ta tác động trực tiếp đến khách hàng để họ "trả tiền" cho mình.

Thứ hai là Tối ưu chi phí. Chúng ta luôn nghĩ đến chuyện cắt giảm chi phí ở đâu, tối ưu nhân sự nào? Làm sao để mọi việc nhanh hơn? AI đang giúp rất nhiều doanh nghiệp làm tốt điều này, từ tối ưu chi phí vận hành cho đến việc tạo ra kết quả từ marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng. Đây là chỉ số thứ hai mà AI đang giải quyết rất hiệu quả.

Thứ ba là Tốc độ ra quyết định. Các ông chủ doanh nghiệp thường trăn trở: "Tại sao tôi không thể đưa ra quyết định nhanh hơn?". Tại sao phải mất đến 6 tháng tôi mới thấy số lượng hàng tồn kho còn lại thế này, hay CFO vừa báo toàn bộ lợi nhuận đang "nằm hết" ở hàng tồn kho, khiến dòng tiền bị tắc nghẽn.

Yếu tố thứ ba này liên quan trực tiếp đến lợi nhuận, dòng tiền và hàng tồn kho. AI đang giúp cho CEO hay các nhà quản trị có thể cập nhật những biến động về hàng hóa, khách hàng và kênh bán ngay lập tức, gần như theo thời gian thực. Điều này giúp đưa ra quyết định cực kỳ nhanh chóng.

Thứ tư là Năng suất sản xuất: Nhiều doanh nghiệp thấy cá nhân hóa là rất hay, nhưng lại lo lắng: làm sao để có 5-6 offer khác nhau cho nhiều tệp khách hàng, rồi phải nói chuyện với khách hàng ở Hà Nội, Huế, TP.HCM bằng những ngôn từ khác nhau? Năng suất của đội ngũ marketing hay chăm sóc khách hàng không đủ khả năng để sản xuất nhiều nội dung và offer đến vậy. AI một lần nữa lại xuất hiện để giải quyết bài toán này.

Nó giúp tăng khả năng sản xuất nội dung, các chiến dịch (campaign) và offer một cách tự động, gần như cho từng người một. Đây chính là yếu tố thứ tư về tính hiệu năng trong sản xuất.

Thứ năm là Hạ tầng công nghệ & dữ liệu: Yếu tố cuối cùng này cũng rất quan trọng. Phần lớn các nhà bán lẻ vẫn xem hệ thống công nghệ chỉ là công cụ hỗ trợ, "không có tôi vẫn bán được hàng". Nhưng điều này không còn đúng nữa.

Lợi thế cạnh tranh của một doanh nghiệp không nằm ở công nghệ nào bạn đang dùng, ở tool nào bạn đang có, hay ở con người bạn đang sở hữu. Nó nằm ở giá trị dữ liệu. Dữ liệu có đủ chất lượng, đủ sạch và đủ để kết nối để ra quyết định hay không? Dữ liệu khách hàng mà bạn đang sở hữu, cách bạn tổ chức nó như thế nào mới chính là "năng lượng" để bộ máy doanh nghiệp chạy, chứ không phải công nghệ.

Năm yếu tố này đều nằm trong bảng báo cáo quản trị mà bất kỳ doanh nghiệp bán lẻ nào cũng đau đáu mỗi ngày. AI chính là cách tiếp cận và công cụ để giúp 5 chỉ số này đạt được sự tăng trưởng bền vững. Đó chính là lý do tại sao hôm nay chúng ta phải nói về AI trong bán lẻ.

Từ góc độ toàn cầu, anh đánh giá thế nào về tình hình ứng dụng AI trong bán lẻ hiện nay? Và anh nghĩ rằng Việt Nam chúng ta đang đứng ở vị trí nào trong bức tranh đó?

Tóm lại, hiện nay trên toàn cầu, việc triển khai AI không còn là một câu hỏi "có hay không" nữa. Thống kê cho thấy, riêng công nghệ AI cho ngành bán lẻ đã có tốc độ tăng trưởng ấn tượng khoảng 18% mỗi năm, và dự kiến sẽ đạt 45 tỷ USD vào năm 2032. Điều này cho thấy AI đang được ứng dụng rộng rãi.

Thực tế là khoảng 80-90% doanh nghiệp đã ứng dụng AI ở một khía cạnh nào đó. Các doanh nghiệp Việt Nam cũng vậy, hầu như 90% đều đang sử dụng AI thông qua các nền tảng quảng cáo như Facebook hay Google. Nếu không có AI, những quảng cáo này sẽ không hiệu quả đến mức chúng ta sẵn sàng chi tiền nhiều như vậy. Điều đó chứng tỏ doanh nghiệp của bạn cũng đang dùng AI, ít nhất là trong hoạt động marketing.

Một điểm quan trọng nữa là những doanh nghiệp mở rộng ứng dụng AI thường có tốc độ tăng trưởng doanh thu nhanh hơn 15-30% so với những doanh nghiệp không dùng. Điều này cho thấy tính cạnh tranh và hiệu quả rõ rệt của AI.

Ở Việt Nam, tôi nhận thấy cơ hội rất lớn. Hiện nay, việc ứng dụng AI để tạo ra sự khác biệt giữa các doanh nghiệp vẫn còn ở giai đoạn đầu. Nói cách khác, mọi người vẫn chưa thực sự biết cách tận dụng AI như một công cụ chiến lược để tạo lợi thế. Chẳng hạn, khi doanh nghiệp A và B cùng chạy quảng cáo Facebook, họ không tạo được sự khác biệt đáng kể, vì họ đang dựa trên năng lực của một bên thứ ba chứ không phải năng lực nội tại.

Vậy lợi thế cạnh tranh bền vững nằm ở đâu? Đó là khi AI giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu chính chủ, tức là dữ liệu khách hàng của chính họ. Bạn có dữ liệu về khách hàng của mình, nhưng đối thủ thì không. Trải nghiệm của khách hàng với thương hiệu của bạn là duy nhất, và nếu bạn tận dụng được sự khác biệt đó, bạn sẽ có lợi thế cạnh tranh bền vững.

Giống như cách đây 20 năm, khi có người bảo "Anh ơi, anh lên internet đi", mọi người có thể cười và nghĩ đó là chuyện vớ vẩn. Nhưng rồi Amazon, Ebay đã trở thành những gã khổng lồ. Câu chuyện về thương mại điện tử và mạng xã hội cũng diễn ra tương tự trong 10 năm gần đây.

Vấn đề đặt ra ở hiện tại là, nếu bạn không bắt đầu với AI, những tổn thất có thể đến nhanh hơn và lớn hơn gấp 10 lần. Đối thủ của bạn có thể chỉ mất 3 năm để vượt qua bạn, thay vì 10 năm như trước đây. Đó là thông điệp rất quan trọng để chúng ta nhận biết và đánh giá cơ hội của mình trong kỷ nguyên dữ liệu và AI này.

HÃY NGỪNG COI HÀNG TRĂM NGHÌN KHÁCH HÀNG LÀ GIỐNG NHAU KHI THỰC TẾ HOÀN TOÀN KHÁC BIỆT 

Ngày nay, khách hàng luôn muốn cảm thấy được thấu hiểu. Vậy theo anh, AI đang tác động như thế nào đến sự gắn kết và lòng trung thành của họ thông qua trải nghiệm siêu cá nhân hóa?

Hãy thử nghĩ xem, đã bao giờ bạn vào một trang web bán lẻ và thấy những pop-up quảng cáo đã tắt đi rồi vẫn hiện lại chưa? Đó là một trải nghiệm không được cá nhân hóa, một vấn đề vẫn tồn tại ở rất nhiều trang web. Ngược lại, tại sao bạn lại thích lướt Facebook? Vì mỗi lần bạn vào, dù chỉ 5 hay 15 phút, Facebook lại như hiểu bạn hơn, đưa ra những thông tin mới mẻ, phù hợp hơn.

Một doanh nghiệp bán lẻ có thể chạy flashsale liên tục, nhưng người dùng lại không hề biết có offer nào dành riêng cho mình. Đó là lý do khiến họ ít quay lại. Thực tế, nhiều thống kê cho thấy, 70-80% người mua hàng ngày nay đều đòi hỏi trải nghiệm cá nhân hóa. Những thương hiệu làm tốt điều này có thể tăng mức độ trung thành của khách hàng lên tới 30-50% so với đối thủ. Điều này không chỉ mang lại doanh thu tức thời mà còn tạo ra nguồn doanh thu bền vững.

AI chính là công cụ để giải quyết triệt để vấn đề này. Tôi tin rằng trong tương lai gần, trang chủ của các website bán hàng sẽ hoạt động giống hệt như Facebook. Bạn vào lại sau vài phút, trang web sẽ tự động gợi ý những sản phẩm phù hợp với sở thích của bạn, chẳng hạn như quần áo size M màu đen, thay vì cứ hiển thị một chiếc áo màu đỏ mà bạn không hề quan tâm. AI giúp chúng ta giải quyết vấn đề cốt lõi: ngừng coi hàng trăm nghìn khách hàng là giống nhau khi thực tế họ hoàn toàn khác biệt.

Đi sâu hơn vào khía cạnh dịch vụ khách hàng, một lĩnh vực đang chứng kiến sự thay đổi mạnh mẽ nhờ công nghệ AI. Anh đánh giá thế nào về vai trò của các chatbot và trợ lý ảo AI trong việc hỗ trợ và nâng cao trải nghiệm khách hàng tại các doanh nghiệp bán lẻ hiện nay?

Đúng là dịch vụ khách hàng là một mảng vô cùng quan trọng. Bạn có hay gọi đến hotline để được tư vấn không? Chắc hẳn bạn đã quen với việc phải chờ máy, hay chat trên Facebook, Zalo thì phải đợi hàng tiếng mới có người trả lời. Khi họ phản hồi thì lại hỏi đi hỏi lại những câu cơ bản như "Bạn tên gì?", "Bạn muốn gì?".

Đáng lẽ ra, họ đã có đủ dữ liệu để biết bạn là ai, bạn đến từ đâu. Hai cảm xúc sẽ rất khác nhau. Một bên là lời chào chung chung, một bên là lời chào thân thiện như "Chào anh/chị, em thấy gần đây anh/chị chưa mua hàng, hôm nay anh/chị quay lại, em có thể giúp gì cho anh/chị?". Chỉ một ví dụ đơn giản đó thôi đã cho thấy tầm quan trọng của việc thấu hiểu khách hàng.

Câu chuyện về chatbot và chất lượng dịch vụ hiện nay đã được AI cải thiện rất nhiều. AI có thể tự động trả lời 60-70% các câu hỏi và nhu cầu của khách hàng. Chỉ khi câu hỏi quá khó, hệ thống mới chuyển cho nhân viên. Nhưng ngay cả khi đó, AI vẫn đóng vai trò như một "trợ lý". Nó sẽ nhắc nhở nhân viên phải trả lời nhanh, không để khách hàng chờ quá lâu. Chúng ta có thể thiết lập hệ thống để nếu nhân viên không phản hồi trong 15 giây, họ sẽ bị trừ điểm, đảm bảo chất lượng dịch vụ luôn ở mức cao nhất.

Không chỉ có vậy, khi nhân viên bắt đầu trả lời, màn hình của họ sẽ hiển thị toàn bộ chân dung của bạn: bạn đã chi bao nhiêu tiền, bạn là loại khách hàng nào, bạn quan tâm đến những sản phẩm nào (ví dụ, quần màu đen, áo màu ghi). Nhờ đó, người tư vấn đã có chủ đích sẵn, biết nên offer sản phẩm nào cho bạn thay vì nói "Chúng tôi có 15 mẫu áo mới, bạn quan tâm cái nào?". Điều này giúp tạo ra một trải nghiệm khách hàng chuyên nghiệp và hiệu quả hơn rất nhiều.

Những vấn đề về chăm sóc khách hàng qua điện thoại hay qua chat đều có những "điểm đau" rất rõ ràng. Và các giải pháp dùng AI để xử lý chúng đã có sẵn trên thị trường. Vấn đề chỉ là bạn có muốn thay đổi và mang đến giá trị tốt hơn cho khách hàng của mình hay không.

AI không chỉ giúp các doanh nghiệp 'hiểu' khách hàng, chăm sóc khách hàng tốt hơn mà còn giúp họ bán hàng hiệu quả hơn. Anh có thể đưa ra thêm một vài ví dụ thực tế về cách AI phân tích và dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng để tạo ra các chiến lược bán chéo, bán thêm, từ đó thúc đẩy doanh số?"

Về mặt bán hàng và marketing, AI đang hỗ trợ rất nhiều trong việc phân tích, dự đoán ý định mua hàng và thúc đẩy doanh số.

Bạn hãy nghĩ về một ví dụ đơn giản: tôi không bao giờ tin vào những chương trình khuyến mãi không đủ hấp dẫn. Lý do thực sự ở đây là gì? Mức chi tiêu của tôi thường chỉ ở ngưỡng chiếc áo 1,5 triệu đồng, nhưng suốt ngày tôi lại nhận được voucher giảm giá 300.000 đồng cho hóa đơn 3 triệu đồng. Rõ ràng, nhãn hàng không hề cá nhân hóa offer dựa trên khả năng chi tiêu của tôi.

Đây chính là lúc AI phát huy tác dụng. Nó không chỉ cá nhân hóa thông điệp, mà còn tập trung vào việc may đo hàng nghìn offer khác nhau sao cho phù hợp với chân dung và sở thích chi tiêu của từng khách hàng.

Bạn có thể thấy rõ điều này qua khái niệm Dynamic Pricing (giá động) trên các trang web bán vé máy bay hay khách sạn. Nếu bạn dùng một chiếc iPhone đời mới để tìm vé, giá có thể bị đẩy lên 5-10%. Ngược lại, nếu bạn dùng một chiếc điện thoại "cùi bắp" hơn một chút, có thể bạn sẽ được giảm giá. Đó là cách AI phân tích hành vi để đưa ra mức giá tối ưu nhất.

Một ví dụ khác: nếu bạn đặt vé máy bay đi TP.HCM ngay trong chiều nay, AI sẽ nhận biết được sự "cấp bách" đó và có thể điều chỉnh giá khiến bạn khó từ chối. Ngược lại, nếu bạn đặt vé cho hai tuần nữa, giá sẽ ở một khung khác.

Như vậy, AI đang sử dụng rất nhiều tín hiệu từ khách hàng như: chân dung, bối cảnh, thiết bị, vị trí và hành vi tương tác để đưa ra những quyết định tối ưu về offer và giá cả, mang lại hiệu quả kinh doanh cao hơn hẳn. Đây chính là cách AI không chỉ dừng lại ở cá nhân hóa thông điệp, mà còn tạo ra Dynamic Offer, Dynamic Pricing cho từng tệp khách hàng.

AI GIÚP NHÀ BÁN LẺ “DỌN SẠCH” HÀNG TỒN KHO VÀ TỐI ƯU CHI PHÍ LOGISTICS

Vâng, nếu ví AI là chìa khóa mở cánh cửa lợi nhuận, thì có lẽ quản lý hàng tồn kho chắc hẳn là một trong những "ổ khóa" khó nhằn nhất với các nhà bán lẻ. Anh có thể chia sẻ cụ thể hơn về cách AI đang giúp các nhà bán lẻ giải quyết bài toán này, từ dự báo nhu cầu đến tối ưu hóa chiến lược định giá?

Thực ra tôi nghĩ đây mới là câu chuyện cốt lõi. Chúng ta hay nói về những thứ "fancy" (sang trọng, lộng lẫy)  như dùng AI để chạy quảng cáo cá nhân hóa. Nhưng khi nhìn vào bảng tài chính của một doanh nghiệp bán lẻ, lợi nhuận lại nằm hết ở hàng tồn kho. Hàng tồn càng lâu, dòng tiền càng chết, lại phải đi vay, rồi lãi suất. Vì vậy, chỉ cần giải quyết được một phần nhỏ vấn đề hàng tồn, lợi nhuận của doanh nghiệp sẽ tăng lên đáng kể.

Tôi lấy một ví dụ trong lĩnh vực thời trang để bạn dễ hình dung. Để có hàng bán cho mùa hè này, chúng ta phải đặt hàng trước 6-12 tháng. Ba tháng đầu, các doanh nghiệp thường bán nguyên giá vì đó là hàng mới. Sau ba tháng, nếu vẫn còn, họ bắt đầu giảm giá 5-10%, rồi đến tháng thứ năm, thứ sáu thì xả hàng 30-50% để chuẩn bị cho mùa sau.

Bạn thấy đấy, một đống tiền đã bỏ ra để đặt hàng cho cả sáu tháng, nhưng các quyết định tối ưu về giá hay điều phối hàng lại chỉ được đưa ra một cách chậm chạp, theo tháng, theo quý, thậm chí theo mùa. Thay vì chờ đến cuối mùa mới xả hàng, AI có thể tính toán và dự đoán xác suất từng sản phẩm sẽ trở thành hàng tồn. Nó sẽ tìm ra những khách hàng tiềm năng có khả năng mua những món đồ đó.

Ví dụ, AI có thể xác định rằng vẫn còn thừa quần màu ghi, size M và ngay lập tức gửi một offer riêng đến những khách hàng có khả năng mua nó. Thay vì chờ đến cuối mùa mới giảm giá sâu, doanh nghiệp có thể chủ động bán hàng ngay từ tuần thứ hai của tháng. Nếu làm được điều này với hàng nghìn sản phẩm, mục tiêu đưa hàng tồn kho về gần bằng không là hoàn toàn khả thi. Khi đó, lợi nhuận và dòng tiền của bạn sẽ rất khác. Đây là một vấn đề rất cấp bách mà AI đang giúp giải quyết một cách hiệu quả.

Vừa rồi chúng ta đã nói về cách AI giải quyết bài toán hàng tồn kho, một phần cốt lõi của chuỗi cung ứng. Vậy ở một phạm vi lớn hơn, anh có thể chia sẻ cách AI đang đóng góp vào khả năng phục hồi và tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng và logistics như thế nào?

Thực sự, đây là một bài toán ở quy mô lớn hơn nhiều. Tôi phải nói thẳng là nếu muốn bắt đầu ứng dụng AI, thì việc bắt đầu ngay từ logistics sẽ rất khó vì nó đòi hỏi nhiều thứ. Thông thường, những chuỗi siêu thị hay cửa hàng có khoảng 20-30 chi nhánh trở lên mới thấy được tác động rõ rệt.

Một ví dụ rất thành công là Walmart. Họ sử dụng AI để điều phối các xe chở hàng lạnh như rau củ quả đến các cửa hàng trên khắp nước Mỹ. AI sẽ tính toán chính xác số lượng hàng hóa cần thiết cho từng cửa hàng, thời điểm và tuyến đường di chuyển tối ưu. Ví dụ, nó sẽ phân bổ nhiều rau cải hơn cho những nơi có nhu cầu cao và ít hơn cho những nơi nhu cầu thấp, gần như theo thời gian thực. Nhờ đó, thay vì phải chạy hai chuyến xe một tuần để phục vụ một cửa hàng, giờ họ chỉ cần một chuyến.

Việc tối ưu này dựa trên hàng loạt dữ liệu: nhu cầu của khách hàng tại từng siêu thị, số lượng hàng tồn kho dọc tuyến đường, và tần suất di chuyển của hệ thống vận tải. Tất cả dữ liệu đó được kết hợp lại, lấy nhu cầu của khách hàng làm trung tâm, để AI đưa ra quyết định: "Tôi sẽ lấy từng này cân rau cải, bao nhiêu quả cà chua để phân phối đến siêu thị ở New York". Bằng cách này, họ không còn phân phối hàng theo kiểu "bình quân" mỗi tuần nữa.

Việc ứng dụng AI không chỉ dừng lại ở Walmart mà còn diễn ra ở nhiều nhãn hàng thời trang, giúp họ điều phối hàng hóa giữa các cửa hàng hiệu quả hơn. Chi phí có thể được tối ưu từ 15-30% nhờ giảm chi phí vận tải, chi phí hàng hỏng và quan trọng nhất là tránh được tình trạng "có khách nhưng không có hàng", mất đi cơ hội bán hàng.

Chỉ riêng bài toán điều phối hàng từ kho đến các cửa hàng sao cho phù hợp đã là một bài toán rất lớn trong logistics, và AI đã giúp giải quyết nó một cách cực kỳ hiệu quả.