Palexy: “Google Analytics” của cửa hàng bán lẻ

Việc quản lý một cửa hàng bán lẻ chủ yếu dựa vào con người thì giờ đây sẽ là công nghệ.

Nếu ví Google Analytics là trợ thủ đắc lực cho các website thì Palexy ra đời với sứ mệnh giúp các nhà bán lẻ truyền thống chuyển hóa việc vận hành cửa hàng. Trước đây, việc quản lý một cửa hàng bán lẻ chủ yếu dựa vào con người thì giờ đây sẽ là công nghệ.

Dựa trên dữ liệu để ra quyết định vốn là kim chỉ nam của thương mại điện tử nói riêng và hoạt động trên môi trường internet nói chung. Phương pháp này đã đóng góp vào sự thành công của các đế chế thương mại số với hàng tỉ người dùng như Amazon, Alibaba. 35% doanh thu của Amazon đến từ hệ thống bán chéo tự động (recommendation engine) và cốt lõi của hệ thống này không có gì khác ngoài việc thu thập và xử lý khối lượng dữ liệu siêu lớn (Big Data) đến từ chính người tiêu dùng hằng ngày. Nhờ áp dụng trí tuệ nhân tạo (A.I) trên tập dữ liệu khổng lồ này mà Amazon có thể dự đoán chính xác và dẫn dắt nhu cầu của người dùng, thậm chí trước khi bản thân họ biết mình muốn gì.

Giờ đây, kinh doanh truyền thống cũng hoàn toàn có thể ứng dụng dữ liệu để ra quyết định. Palexy giúp các nhà bán lẻ truyền thống triển khai “công thức thành công” của thương mại điện tử, đó là tận dụng dữ liệu khách hàng của họ để quay lại phục vụ chính những khách hàng đó. Với các nhà bán lẻ truyền thống, bước đầu tiên cần làm là số hóa quy trình vận hành. Nắm bắt từng hành vi mà khách hàng thực hiện trong cửa hàng. Toàn bộ quá trình này sau đó được phân tích thông qua các công nghệ A.I và thị giác máy tính (Computer Vision) mà Palexy tự phát triển và đang đăng ký bằng sáng chế trên thế giới.

Palexy thu thập và tổng hợp nguồn dữ liệu quý báu sẵn có, ví dụ các video từ những camera an ninh có sẵn trong cửa hàng, dữ liệu bán hàng (POS)… để thiết lập các bảng biểu theo dõi sát sao từng tiêu chí.

Giải pháp nêu trên tận dụng từ chính hệ thống camera có sẵn trong cửa hàng để giảm thiểu chi phí đầu tư cho khách hàng. Hệ thống sẽ tự động loại bỏ nhân viên ra khỏi các số liệu về người mua. Từ dữ liệu mà hệ thống bóc tách được, chúng ta sẽ nhận ra nhiều điều cần cải thiện. Chẳng hạn như bố trí lại vị trí trưng bày hàng hóa phù hợp với hành trình di chuyển của khách trong cửa hàng. Sắp xếp lại lịch làm việc dựa vào lưu lượng khách và cải thiện kỹ năng bán hàng của nhân viên.

Trước kia, doanh nghiệp có thể nắm một cách tổng quan về nhân khẩu học của khách hàng nhưng không thể biết theo từng khu vực cụ thể. Thông qua giải pháp này, vấn đề sẽ được giải quyết. Ví dụ như ở quận 7, 65% khách hàng là nữ, hay mua sắm vào cuối tuần, buổi sáng. Trong khi đó, ở quận 12, 61% khách là nam, mua hàng vào buổi tối các ngày trong tuần. Điều này Google Analytics không thể làm được vì diễn ra ở cửa hàng.

Thông qua giải pháp này còn có thể nhận biết mỗi nhân viên có tỉ lệ chốt đơn thành công như thế nào, trò chuyện với khách bao lâu, có niềm nở hay không…

Một ví dụ là Vua Nệm, một khách hàng chiến lược của Palexy. Đại dịch càn quét hầu hết ngành bán lẻ nhưng Vua Nệm vẫn đạt được con số tăng trưởng ấn tượng: tỉ lệ lợi nhuận trên một đơn vị sản phẩm tăng hơn 20%.

Tận dụng camera an ninh có sẵn tại cửa hàng, công nghệ thị giác máy tính giúp đội ngũ Business Intelligence của Vua Nệm biết chính xác những vị trí “hot zones” - khu vực thu hút nhiều khách dừng chân và trải nghiệm tại từng cửa hàng. Bên cạnh đó, việc phân tích toàn bộ “hành trình khách hàng” (customer journey) giúp nhà quản lý xác định định lượng được khách hay nằm thử nệm nào đầu tiên, nệm nào thứ hai, có liên quan gì tới sản phẩm nệm mà khách chọn mua cuối cùng.

Ông Thông Đỗ, nhà sáng lập Palexy, Tiến sĩ về thị giác máy tính và A.I tại Đại học John Hopkins (Mỹ), sở hữu 5 bằng sáng chế về lĩnh vực nói trên, chia sẻ: “Sứ mệnh của chúng tôi khi xây dựng Palexy là tạo ra sản phẩm công nghệ có đẳng cấp thế giới để giúp các doanh nghiệp bán lẻ tối ưu hoạt động. Thông qua đó giúp Việt Nam ghi tên vào bản đồ những quốc gia ứng dụng hữu hiệu công nghệ cao như A.I bên cạnh những cường quốc như Mỹ, Trung Quốc”.