Chuỗi thời trang quốc tế Zara là một trong nhiều nhà bán lẻ thời trang đang có xu hướng sử dụng AI, chỉ khác với những nhà bán lẻ sử dụng AI để xem cách người tiêu dùng mua sắm, Zara đã triển khai AI trong toàn bộ hoạt động kinh doanh của mình.
Công ty đã thuê công ty công nghệ Tyco cài đặt vi mạch vào thẻ bảo mật trên tất cả quần áo của mình để công ty có thể biết vị trí của bất kỳ mặt hàng nào trước khi bán – từ sản xuất, vận chuyển, trưng bày, đến bán hàng – cho phép công ty có được một cái nhìn siêu chính xác về hàng tồn kho của nó.
Nó cũng sử dụng các robot được hỗ trợ bởi AI để chọn và đóng gói các mặt hàng cho các dịch vụ nhấp chuột và thu thập trên toàn thế giới, tăng tốc độ xử lý sản phẩm.
Nhà bán lẻ đương nhiên cũng sử dụng AI để xem xét hành vi của khách hàng, sử dụng công nghệ từ công ty AI Jetlore để ánh xạ hành vi của người tiêu dùng thành các thuộc tính dự đoán có cấu trúc, như sở thích về kích thước, màu sắc, độ vừa vặn hoặc kiểu dáng.
Cho đến nay, giống như tất cả các nhà bán lẻ thời trang khác sử dụng AI, Zara bổ sung thêm một điểm mới là cách hãng tận dụng tất cả những điều này để tạo ra một lượng người xem phong phú hơn nhiều về thói quen của khách hàng và kiểm soát hàng tồn kho để đo lường cách mọi thứ đang bán, ở đâu và như thế nào.
Hơn nữa, sau đó nó sử dụng thông tin này để nhanh chóng điều chỉnh những gì nó đang sản xuất và bán. Điều này cho thấy công ty thời trang nhanh có thể phát triển, sáng tạo và đưa các thiết kế mới đến các cửa hàng chỉ trong một tuần - nhanh hơn rất nhiều so với mức trung bình của ngành từ ba đến sáu tháng.
Mặc dù đây là kết quả trực tiếp của sự gắn bó lâu dài của công ty với các kỹ thuật sản xuất đúng lúc (JIT) – được sử dụng từ năm 1990 – cách tiếp cận toàn diện này đối với AI đã thúc đẩy công ty phát triển đáng kể. Nó cũng cho phép Zara gần như hoàn toàn khép kín trong toàn bộ quá trình từ sản xuất và cung cấp nguyên liệu cho đến hoàn thiện và phân phối.
Điều này đã mang lại cho Zara một lợi thế xử lý nhanh những kiểu dáng không bán chạy được kéo ra và thay thế bằng những thiết kế mới hàng tuần và hai tuần một lần. Điều này không chỉ giúp nhà bán lẻ bán được những gì khách hàng muốn mà còn mang lại cho khách hàng lý do để ghé thăm thường xuyên.
Cùng với nhau, cách tiếp cận này cũng đã đặt Zara vào vị trí đắc địa để tạo và khai thác thương mại điện tử ngay từ giai đoạn đầu và công ty hiện có một trong những cửa hàng trực tuyến lớn nhất tính theo lưu lượng truy cập trên thế giới, chỉ xếp sau Zalando, Shein và H&M.
Sephora: nhiều gương mặt của AI trong chăm sóc da
Đối với nhiều nhà bán lẻ và thương hiệu, AI là một công cụ phù hợp với nhiều lĩnh vực khác nhau trong hoạt động kinh doanh của họ và công ty mỹ phẩm Sephora là một ví dụ tuyệt vời về cách tiếp cận 'AI tổng thể' này.
Việc công ty sử dụng thực tế tăng cường để cho phép khách hàng thử trang điểm ảo đã được ghi chép đầy đủ.
Tuy nhiên, đằng sau điều này – giống như tất cả các hệ thống AR được sử dụng trong bán lẻ – là AI tinh vi giúp nhận dạng các đặc điểm và đường nét trên khuôn mặt để sau đó cho phép hệ thống áp dụng lớp trang điểm ảo một cách chính xác theo cách thực tế. Nếu không có AI, công nghệ thử ảo này sẽ không thể đạt được độ chính xác như mong muốn.
Sử dụng ứng dụng của Sephora, tính năng nhận dạng khuôn mặt được kết hợp với AI và học máy sẽ nhận dạng mắt, môi và má, đồng thời cho phép áp dụng một cách thông minh nhiều loại sản phẩm của mình để mang lại hiệu quả phù hợp trên các tính năng đó cho từng sản phẩm. Nó cũng đưa ra các gợi ý và hướng dẫn, đồng thời có thể đánh giá khuôn mặt và tạo ra một diện mạo tổng thể.
Sephora đang mở rộng việc sử dụng AI trong lĩnh vực sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt này để không chỉ cho phép lập bản đồ khuôn mặt và kết xuất trang điểm ảo chính xác hơn mà còn cung cấp chẩn đoán da cho khách hàng.
Tại đây, AI tinh vi được sử dụng để xem xét làn da trong hình ảnh mà người tiêu dùng gửi để đánh giá loại da đó và đề xuất các loại sản phẩm chăm sóc và trang điểm phù hợp cho loại da đó.
Gần đây hơn, thương hiệu này – một người hâm mộ AI – đã tận dụng AI để tạo ra trợ lý ảo đã tỏ ra rất thành công ở châu Á.
Ban đầu được triển khai để xử lý các khiếu nại, các chatbot này – để tiết lộ đầy đủ cũng lấy tín hiệu từ các trợ lý thực sự tại cửa hàng – đang đưa ra một loạt câu hỏi về tình trạng còn hàng và giá cả, giờ mở cửa và cách nhận đơn đặt hàng.
Càng ngày, khi người tiêu dùng tự tin bắt đầu hỏi nhiều hơn về bản thân sản phẩm, hệ thống cũng bắt đầu được đào tạo để tự động trả lời những câu hỏi này dựa trên những gì đại lý tự thêm vào hệ thống.
Zalando: Nói cho bạn biết nên mặc gì một cách thông minh
“Tôi nên mặc gì khi dự đám cưới ở Santorini vào tháng 10?” Một câu hỏi mà nhiều người trong chúng tôi đã tự hỏi mình và bây giờ là một câu hỏi mà nếu bạn hỏi Zalando, nó sẽ cung cấp cho bạn câu trả lời bằng văn bản cùng với các ví dụ về những thứ bạn có thể mua.
Thị trường thời trang dẫn đầu trong lĩnh vực thương mại điện tử thời trang nhanh ở Châu Âu đã triển khai trợ lý ảo Open AI ChatGPT được thiết kế để giúp người mua hàng không chỉ điều hướng trang web và ứng dụng của thị trường mà còn giúp đưa ra lời khuyên ngày càng chi tiết hơn về các lựa chọn thời trang, Câu hỏi thường gặp và nhiều hơn nữa.
Ý tưởng đằng sau việc sử dụng AI tổng quát là Zalando cung cấp rất nhiều mặt hàng để bán, người tiêu dùng cần một số trợ giúp để thu hẹp những gì họ đang tìm kiếm và AI tổng quát có thể cho phép họ làm điều đó bằng cách sử dụng thuật ngữ và cụm từ của riêng họ – tóm lại là nó có thể mang tính trò chuyện hơn.
Với ví dụ về đám cưới ở Santorini, chatbot sẽ xem xét thời tiết ở Santorini vào tháng 10, đánh giá loại quần áo nào sẽ phù hợp với thời tiết như vậy và nếu họ đã mua sắm với Zalando hoặc bày tỏ sở thích, hãy chọn nhãn hiệu, kích cỡ và kiểu dáng mà họ sẽ chọn. người mua sắm cá nhân thường có thể chọn từ.
Ý tưởng là khi nó phát triển và học hỏi, nó sẽ cho phép khách hàng trò chuyện liên tục với trang web về thời trang, đưa ra đề xuất, trả lời câu hỏi, giúp tạo ra trang phục và hơn thế nữa. Điều quan trọng là nó bổ sung thêm một cấp độ tương tác hoàn toàn mới giữa khách hàng và nhà bán lẻ, khiến mối quan hệ trở thành mối quan hệ trò chuyện, thay vì chỉ giao dịch. Nó muốn trở thành người bạn thời trang của bạn.
Nhưng chúng ta sẽ phải chờ xem liệu đây có thực sự là tương lai của thương mại điện tử hay không; phiên bản beta đầu tiên sẽ được kích hoạt cho một nhóm khách hàng được chọn vào mùa xuân, với sự hỗ trợ bằng cả tiếng Anh và tiếng Đức, đồng thời sẽ có sẵn ở Đức, Ireland, Vương quốc Anh và Áo.
Amazon: Suy nghĩ lại về cách đánh giá hiệu quả hơn
Amazon đi tiên phong trong việc đánh giá sản phẩm vào năm 1995 và thay đổi cách người bán hàng trực tuyến bán hàng.
Trong những năm qua, nhà bán lẻ đã tinh chỉnh và điều chỉnh cách sử dụng các bài đánh giá của mình và có lẽ chắc chắn họ đã chuyển sang sử dụng AI để làm cho chúng trở nên hữu ích hơn nữa.
Tuy nhiên, điều này có thể khó khăn hơn bạn tưởng tượng. Chỉ riêng năm ngoái, 125 triệu khách hàng đã đóng góp gần 1,5 tỷ đánh giá và xếp hạng cho các cửa hàng Amazon—tức là 45 đánh giá mỗi giây. Đó là rất nhiều thông tin để người tiêu dùng tiếp nhận.
Đây là nơi mà AI tổng hợp đã phát huy tác dụng. Amazon đang sử dụng công nghệ này để viết tóm tắt các chủ đề chính được thấy trong các bài đánh giá cho từng sản phẩm nhằm đưa ra bản tóm tắt ngắn gọn hơn về nội dung các bài đánh giá đang nói. Mặc dù khách hàng tiềm năng vẫn có thể đọc tất cả các đánh giá riêng lẻ nhưng bản tóm tắt tổng quát cho phép họ biết trước liệu họ có muốn đọc tiếp hay không – tiết kiệm thời gian và giúp họ trau dồi lựa chọn.
Amazon đã và đang sử dụng hệ thống này để tổng hợp các bài đánh giá về quần áo dựa trên việc tập hợp những bài đánh giá từ những người có cùng kích cỡ với khách hàng, nhưng giờ đây họ có kế hoạch mở rộng phạm vi này trên nhiều sản phẩm hơn và thậm chí nhiều bài đánh giá hơn.
Hiện chỉ dành cho một nhóm nhỏ người mua sắm trên thiết bị di động ở Hoa Kỳ với nhiều lựa chọn sản phẩm, những điểm nổi bật trong bài đánh giá do AI tạo ra này cũng cung cấp thông tin chi tiết chính về sản phẩm và cho phép khách hàng dễ dàng hiển thị các bài đánh giá đề cập đến một số thuộc tính sản phẩm nhất định.
Ví dụ: một khách hàng muốn tìm hiểu xem một sản phẩm có dễ sử dụng hay không có thể dễ dàng hiển thị các bài đánh giá đề cập đến “dễ sử dụng” bằng cách nhấn vào thuộc tính sản phẩm đó trong phần đánh giá nổi bật.
Anh Nguyên
