Thực tế ngành bán lẻ: Khi quy mô tăng, khả năng quan sát suy giảm 

Chuỗi bán lẻ và trung tâm thương mại vận hành trong một môi trường mà quy mô vừa là lợi thế, vừa là thách thức. Khi mở rộng ra nhiều thành phố và khu vực, đội ngũ quản lý phải kiểm soát hàng trăm cửa hàng, hàng nghìn nhân sự và dòng khách liên tục biến động từng giờ. 

Phần lớn các không gian bán lẻ hiện nay đều đã được trang bị hệ thống camera khá đầy đủ. Tuy nhiên, có video không đồng nghĩa với có insight. Dù hình ảnh được ghi lại ở khắp nơi, nhiều nhà vận hành vẫn không có được bức tranh rõ ràng, theo thời gian thực về những gì đang thực sự diễn ra trong hệ thống của mình. 

Trong bối cảnh biên lợi nhuận ngày càng mỏng và trải nghiệm khách hàng tác động trực tiếp đến doanh thu, việc thiếu khả năng quan sát này nhanh chóng trở thành một vấn đề mang tính cấu trúc, ảnh hưởng dài hạn đến hiệu quả vận hành. 

Nhữngthách thức cốt lõi trong vận hành chuỗi bán lẻ 

Khi ban lãnh đạo nhận ra: Chúng ta đang vận hành mà không thực sự nhìn thấy. Khi chuỗi bán lẻ mở rộng, ban lãnh đạo ngày càng phụ thuộc vào nhiều loại báo cáo: doanh số, tồn kho, chi phí vận hành, chỉ số hiệu quả cửa hàng. Những con số này cho biết điều gì đã xảy ra, nhưng hiếm khi giải thích được vì sao nó xảy ra. 

Quy mô hệ thống càng lớn, khoảng cách giữa lãnh đạo và thực tế tại cửa hàng càng xa. Mỗi cửa hàng dần trở thành một “hộp đen”, được tóm lược bằng báo cáo cuối ngày hoặc phản hồi mang tính chủ quan từ quản lý cửa hàng. Trong khi đó, hành vi khách hàng yếu tố cốt lõi quyết định hiệu quả bán lẻ diễn ra liên tục từng phút, nhưng lại không được nhìn thấy đầy đủ. 

Một trong những “điểm mù” lớn nhất trong vận hành bán lẻ hiện nay là việc thiếu dữ liệu chính xác về lưu lượng khách (foot traffic). Đối với các chuỗi bán lẻ, hiệu quả kinh doanh phụ thuộc rất nhiều vào việc hiểu rõ: có bao nhiêu người đi ngang qua cửa hàng, bao nhiêu người thực sự bước vào, và họ ở lại trong cửa hàng bao lâu. 

Trên thực tế, nhiều chuỗi bán lẻ vẫn đang dựa vào ước tính, đếm thủ công hoặc các báo cáo tổng hợp chậm, thường chỉ có vào cuối ngày hoặc cuối tuần khi các quyết định quan trọng đã được đưa ra. 

Do đó, nhiều câu hỏi quan trọng chưa có lời giải rõ ràng: 

    • Có bao nhiêu khách hàng tiềm năng đi ngang nhưng không bước vào cửa hàng? 
    • Khung giờ nào thu hút khách nhất? 
    • Lưu lượng khách thay đổi như thế nào theo ngày, tuần hoặc theo các chương trình khuyến mãi? 

Khi không có dữ liệu lưu lượng khách chính xác và theo thời gian thực tại từng cửa hàng, mọi phân tích phía sau từ đánh giá hiệu quả cửa hàng, bố trí nhân sự cho đến kế hoạch mở rộng đều phải dựa nhiều vào giả định hơn là dữ liệu thực tế. 

Đối với khách hàng bán lẻ, các quyết định chiến lược như: 

    • Thiết kế và tối ưu layout cửa hàng 
    • Phân bổ khu vực trưng bày sản phẩm 
    • Điều chỉnh danh mục sản phẩm giữa các cửa hàng 

đều mang tính dài hạn và ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu. 

Tuy nhiên, nhiều quyết định hiện nay vẫn chủ yếu dựa trên: 

    • Báo cáo doanh số bán hàng 
    • Quan sát thủ công theo từng đợt 
    • Dữ liệu lịch sử không còn phản ánh đúng hành vi hiện tại của khách hàng 

Điều còn thiếu là một cái nhìn thống nhất và theo thời gian thực về cách khách hàng di chuyển và tương tác bên trong cửa hàng: 

    • Khu vực nào thu hút sự chú ý nhiều nhất? 
    • Khách hàng dừng lại lâu nhất ở đâu? 
    • Không gian nào đang hoạt động kém hiệu quả? 

Khi không có dữ liệu hành vi theo không gian, việc tối ưu hiệu suất từng cửa hàng và toàn chuỗi trở nên thiếu chính xác. 

Hoạt động vận hành cửa hàng bán lẻ thay đổi liên tục theo từng giờ. Lưu lượng khách tăng đột biến, phân bổ khách không đồng đều hoặc thời gian chờ đợi kéo dài có thể làm mất doanh thu ngay trong ngày. 

Tuy nhiên, khi không có dữ liệu theo thời gian thực: 

    • Nhân viên chỉ phát hiện vấn đề khi khách hàng đã không hài lòng 
    • Việc điều phối nhân sự luôn chậm hơn so với nhu cầu thực tế 
    • Trải nghiệm khách hàng bị ảnh hưởng nhưng không được xử lý kịp thời 

Đối với các chuỗi bán lẻ, việc nhận biết vấn đề quá muộn đồng nghĩa với mất doanh thu, trải nghiệm khách hàng không nhất quán và chi phí vận hành gia tăng trên toàn hệ thống. 

Yêu cầu mới: Trí tuệ thời gian thực tại cửa vào 

Chuỗi bán lẻ không cần thêm camera. Điều họ cần là sự rõ ràng tại điểm nơi các quyết định bắt đầu và điểm đó chính là cửa vào. 

Cửa vào đánh dấu khoảnh khắc mà lưu lượng đi ngang bên ngoài được chuyển hóa thành khách hàng thực sự. Việc hiểu rõ có bao nhiêu người đi qua, bao nhiêu người bước vào và lưu lượng thay đổi như thế nào theo thời gian chính là nền tảng để dự báo nhu cầu chính xác, cân bằng vận hành cửa hàng và hỗ trợ các quyết định điều hành của ban lãnh đạo. 

Nếu không có sự rõ ràng ngay từ điểm khởi đầu này, ngay cả những báo cáo chi tiết nhất cũng không mang lại khả năng kiểm soát thực sự. 

Chính vì vậy, trí tuệ thời gian thực tại cửa vào đã trở thành một yêu cầu vận hành mới đối với các tổ chức bán lẻ hiện đại. 

AI Video Analytics & Real-Time Intelligence trong bán lẻ là gì? 

AI Video Analytics & Real-Time Intelligence ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính để phân tích chuyển động và hành vi của khách hàng ngay tại thời điểm chúng diễn ra thông qua luồng video. 

Thay vì chỉ ghi hình một cách thụ động, các hệ thống tích hợp AI có thể: 

    • Tự động đếm lưu lượng khách 
    • Theo dõi mô hình di chuyển giữa các khu vực 
    • Đo thời gian dừng chân và thời lượng ghé thăm 
    • Nhận diện xu hướng lưu lượng theo từng khung giờ và từng ngày 

Video không còn đơn thuần là bằng chứng hình ảnh, mà trở thành dữ liệu có cấu trúc, theo thời gian thực, trực tiếp hỗ trợ quá trình ra quyết định trong bán lẻ. Ban lãnh đạo có thể quan sát dòng khách ngay khi nó diễn ra, hiểu rõ cách khách di chuyển qua từng khu vực, đo lường mức độ tương tác và nhận diện các mô hình lưu lượng theo thời gian trong ngày, trong tuần hoặc theo từng sự kiện cụ thể. 

Khi hành vi khách hàng trở nên “nhìn thấy được”, các quyết định không còn dựa vào cảm tính. Bố cục cửa hàng có thể được tối ưu dựa trên luồng di chuyển thực tế. Hiệu quả của các chương trình khuyến mãi được đánh giá bằng tác động thật lên lưu lượng và mức độ tương tác. Nhân sự được bố trí theo nhu cầu thực thay vì lịch cố định. Quan trọng nhất, ban điều hành có được một góc nhìn nhất quán, có thể so sánh trên toàn bộ hệ thống bán lẻ. 

ITM & CXVIEW biến video bán lẻ thành intelligence có thể hành động như thế nào 

Một thiết bị tại cửa vào có thể làm được tất cả 

CXVIEW cung cấp nền tảng AI Video Analytics & Real-Time Intelligence tiên tiến, được thiết kế chuyên biệt cho các môi trường bán lẻ và trung tâm thương mại quy mô lớn. Công nghệ này tập trung vào việc chuyển đổi video tại cửa vào và bên trong không gian bán lẻ thành intelligence có thể hành động, phục vụ cho các quyết định vận hành, kinh doanh và chiến lược. 

Chỉ với một thiết bị đếm lưu lượng người được lắp đặt tại cửa vào, CXVIEW số hóa toàn bộ hành trình khách hàng: từ điểm bước vào, di chuyển qua các hành lang, cho đến khi ghé thăm từng cửa hàng riêng lẻ. Hệ thống ghi nhận dữ liệu thống nhất và theo thời gian thực về: 

    • Lưu lượng khách 
    • Mô hình di chuyển 
    • Thời gian dừng chân theo từng khu vực 
    • Tỷ lệ ghé thăm cửa hàng 

Thay vì dựa vào các báo cáo rời rạc, ban quản lý trung tâm thương mại có được một nguồn dữ liệu duy nhất, phản ánh đúng cách khách hàng thực sự tương tác với không gian. 

Các chỉ số cốt lõi bao gồm: 

    • Số lượt vào / ra 
    • Tổng số người hiện diện 
    • Lưu lượng bên ngoài 
    • Tỷ lệ chuyển đổi vào trung tâm thương mại 
    • Thời gian ghé thăm 
    • Xu hướng lưu lượng theo giờ và theo ngày 

Những chỉ số này giúp ban quản lý dự báo nhu cầu chính xác hơn, tối ưu cơ cấu ngành hàng và khách thuê, cân bằng lưu lượng giữa các tầng và khu vực, đồng thời nâng cao hiệu quả cho thuê và hiệu suất vận hành. 

Khi mọi chuyển động đều được đo lường, từng mét vuông đều có thể được tối ưu. 

Mở rộng sang nhiều ngành khác 

Dù bán lẻ và trung tâm thương mại là những ứng dụng trọng tâm, nền tảng AI Video Analytics này hoàn toàn có thể mở rộng và áp dụng hiệu quả cho nhiều lĩnh vực khác: 

  • Sản xuất: giám sát an toàn lao động, phát hiện xâm nhập khu vực hạn chế 
  • Logistics & kho vận: theo dõi luồng di chuyển, tối ưu dòng chảy vận hành 
  • Y tế, khách sạn, giáo dục: tối ưu sử dụng không gian và giám sát an toàn 

Điểm chung của các lĩnh vực này là khả năng tự động hóa việc quan sát và hành động dựa trên insight theo thời gian thực. 

ITM & CXVIEW: Cung cấp giải pháp AI cho bán lẻ tại Việt Nam 

ITM là đối tác chính thức của CXVIEW, chịu trách nhiệm tư vấn, tích hợp hệ thống và triển khai giải pháp. Với kinh nghiệm sâu trong môi trường doanh nghiệp, ITM giúp các chuỗi bán lẻ tận dụng hạ tầng camera IP sẵn có, triển khai nhanh chóng và mở rộng linh hoạt trên nhiều địa điểm. 

Quan trọng hơn, ITM đảm bảo rằng video intelligence được tích hợp vào hệ thống vận hành và hỗ trợ ra quyết định tổng thể, thay vì trở thành một giải pháp độc lập, rời rạc. 

CXVIEW và ITM cùng nhau hỗ trợ các tổ chức bán lẻ chuyển đổi từ mô hình quản lý phản ứng dựa trên báo cáo sang vận hành chủ động theo thời gian thực. Khi ban lãnh đạo có thể nhìn thấy rõ những gì đang diễn ra tại từng cửa vào và từng cửa hàng, việc tối ưu bán lẻ trở thành một quá trình có thể đo lường, kiểm soát và liên tục cải thiện. 

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, lợi thế không còn đến từ việc mở thêm cửa hàng, mà đến từ khả năng hiểu khách hàng sâu hơn và nhanh hơn đối thủ. AI Video Analytics & Real-Time Intelligence, được triển khai bởi CXVIEWITM, chính là nền tảng để làm được điều đó. 

 

error: Content is protected !!