Chúng ta

H&M đánh cược vào AI và Big Data để khôi phục lợi nhuận như thế nào?

Chủ nhật, 14/10/2018 | 22:18 GMT+7

Hiệu suất mờ nhạt cùng lợi nhuận sụt giảm tới mức đáng báo động nhất trong sáu năm qua khiến H&M phải tìm kiếm một con đường gia tăng lợi nhuận mới. Hướng đi hãng này lựa chọn là đầu tư công nghệ, theo Forbes.

Hãng thời trang H&M, một công ty Thụy Điển, đang chuyển hướng sang đầu tư vào công nghệ, với mục tiêu củng cố kinh doanh, tăng cường hiệu quả hoạt động và chuỗi cung ứng cũng như thỏa mãn nhu cầu khách hàng nhờ Dữ liệu lớn (Big Data) và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán xu hướng thời trang và sở thích của người mua hàng.

h-m-jpxf-7310-1539529062.jpg

Thuật toán dữ liệu và AI sẽ giúp các quyết định bán hàng của công ty chính xác hơn, đồng thời hợp lý hóa chuỗi cung ứng, hoạt động cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng. Ảnh: Adobe Stock

Chỉ thời gian mới trả lời được liệu việc đầu tư này có đủ giúp hãng thoát khỏi việc sụt giảm doanh số như hiện nay, và việc đặt cược vào AI và Big Data có thành công hay không. Cùng Forbes điểm qua vài phương thức ứng dụng công nghệ mà H&M đang sử dụng để gia tăng lợi thế kinh doanh.

Hạn chế chu kỳ sản phẩm ít lợi nhuận

Khoảng 20 năm trước, các nhà bán lẻ thời trang nhanh, hay còn gọi là “mì ăn liền” đạt được những bước tăng trưởng đột phá, bằng việc liên tục tung ra thị trường nhiều mẫu mã mới, chất lượng cao với mức giá hấp dẫn.

Tuy nhiên, để tiếp tục thành công, các ông lớn như H&M cần phải dự đoán được nhu cầu thị trườngnhằm tránh các chu kỳ sản phẩm không hiệu quả, phải giảm giá hay tệ hơn là tiêu hủy hàng tồn kho. Bán giảm giá hàng tồn kho thường gây thiệt hại lớn, bởi mức giá của các doanh nghiệp thời trang nhanh vốn đã thấp. H&M sử dụng dữ liệu lớn và AI để xây dựng chuỗi cung ứng linh hoạt và nhanh chóng hơn, tạo điều kiện để xác định xu hướng, quản lý hàng tồn kho và định giá.

Linh hoạt trong việc cung ứng cho từng cửa hàng bán lẻ

Trước đây, mọi cửa hàng H&M, dù ở Thụy Điển, Anh hay Mỹ, cũng đều có các mẫu hàng như nhau. Hệ quả tiêu cực là họ liên tục phải giảm giá để xả hàng tồn kho tại 4.288 cửa hàng trên toàn thế giới. Trong nỗ lực tối ưu hóa việc cung ứng sản phẩm phù hợp nhu cầu từng địa phương, H&M đang sử dụng Big Data và AI để phân tích lợi nhuận, các hóa đơn và dữ liệu từ thẻ khách hàng thân thiết. Kết quả của việc này là căn cứ để phân bổ hàng hóa cho từng cửa hàng, chỉ lưu kho những sản phẩm mà người dân địa phương ưa thích.

Tuy nhiên, việc địa phương hóa này là điều mà một nhà kinh doanh thời trang toàn cầu như H&M khó có thể thực hiện, bởi họ thường dựa vào lợithế mạng lưới cung ứng rộng lớn khắp thế giới, thay vì tập trung vào nhu cầu của từng khu vực địa phương.

Triển khai kho hàng tự vận hành

Nhằm linh hoạt hoá việc cung ứng cho từng cửa hàng và đáp ứng trải nghiệm mua sắm thuận tiện nhất cho khách hàng, H&M đã đầu tư vào các kho hàng tự vận hành. Dự kiến khi hoàn thành, hệ thống sẽ cho phép giao hàng trong vòng 24h cho 90% thị trường châu Âu. Hiện nay, khách hàng luôn mong muốn được giao hàng mọi lúc, mọi nơi, thậm chí giao hàng miễn phí và được quyền đổi trả (hiện tại chỉ các khách hàng thân thiết của H&M mới có thể tiếp cận dịch vụ này).

Hãng cũng đang triển khai tích hợp các thuật toán khai phá dữ liệu vào phần mềm ở các kho hàng cũng như là chương trình dành cho khách hàng thân thiết. Ngoài ra, công nghệ RFID (công nghệ nhận dạng qua tần sóng vô tuyến) cũng được áp dụng tại các cửa hàng nhằm nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng.

Trải nghiệm đầy hứng khởi và mượt mà cho khách hàng

H&M đang cung cấp các đề xuất mua hàng cá nhân hóa dành cho khách mua sắm trực tuyến và sẽ sớm trang bị tính năng này cho các cửa hàng thực thông qua công nghệ RFID. Các thuật toán sẽ đề xuất hàng hóa dành cho riêng người mua ngay trong cửa hàng. 

Bên cạnh đó, H&M còn đang nỗ lực tích hợp nhuần nhuyễn trải nghiệm mua sắm trực tuyến và ngoại tuyến. Ví dụ: thông qua tính năng 'Tìm cửa hàng' trên website, khách hàng có thể tìm hiểu liệu mặt hàng mình đang xem có sẵn tại cửa hàng gần đó hay không. Ngược lại, thông qua tính năng 'Quét và mua', khách hàng có thể quét nhãn ngay tại cửa hàng và biết được liệu mặt hàng đang có mặt tại một cửa hàng khác hoặc trên website hay không.

Thời trang dành riêng cho từng cá nhân

Coded Couture là một ứng dụng Android của Google kết hợp với dự án thời trang điện tử Ivyrevel của H&M. Với cam kết “tạo ra những thiết kế đậm dấu ấn cá nhân dựa trên phong cách sống của bạn”, ứng dụng Android này sử dụng Google Awareness API để theo dõi hoạt động và phong cách sống của khách hàng, từ đó tùy chỉnh thiết kế thời trang phù hợp với từng cá nhân. Ngoài ra, ứng dụng còn dựa vào thói quen sinh hoạt hằng ngày của khách hàng, phân tích địa điểm ăn uống, thời tiết đặc trưng của khu vực và các hoạt động của khách hàng để đưa ra quyết định về màu sắc, vật liệu và chi tiết trang trí cho trang phục của từng cá nhân.

Chưa rõ liệu công nghệ có giúp H&M phục hồi tăng trưởng hay không, nhưng việc đầu tư vào Big Data và AI chắc chắn là một bước đi đúng hướng. Thuật toán dữ liệu và AI sẽ giúp các quyết định bán hàng của công ty chính xác hơn, đồng thời hợp lý hóa chuỗi cung ứng, hoạt động cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng.

>> ‘Cách mạng’ công nghệ đưa dịch vụ hành chính đến tận nhà dân

Hà An

Ý kiến

()