Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của thương mại điện tử và các ngành nghề nói chung, việc tối ưu hóa hoạt động kinh doanh là yếu tố then chốt để các doanh nghiệp phát triển bền vững. Dữ liệu (data), trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa (automation) đang nổi lên như những công cụ mạnh mẽ giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử đạt được mục tiêu này.

Tuy bài viết này chủ yếu dành cho lĩnh vực thương mại điện tử, nhưng phạm vi của nó đủ rộng để áp dụng cho các hoạt động thương mại, vận hành nói chung.

Tối Ưu Hóa: Chìa Khóa Thành Công

Tối ưu hóa không chỉ đơn thuần là việc cắt giảm chi phí, mà còn là việc cải thiện toàn diện quy trình vận hành, từ quản lý tồn kho, sản phẩm, đến việc đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Việc tối ưu hóa giúp doanh nghiệp:

• Kiểm soát chi phí: Giảm thiểu chi phí vận hành, tăng lợi nhuận.
• Đơn giản hóa vận hành: Tạo quy trình làm việc hiệu quả, giảm thiểu sai sót.
• Đáp ứng kỳ vọng: Đảm bảo thời gian giao hàng nhanh chóng, đáp ứng nhu cầu khách hàng.
• Tối ưu hóa nhân sự: Phân bổ nguồn lực hiệu quả, nâng cao năng suất làm việc.
• Tối ưu hóa sản phẩm và tồn kho: Quản lý sản phẩm hiệu quả, tránh tình trạng hết hàng hoặc dư thừa.

Trong lĩnh vực TMDT, việc tối ưu là rất quan trọng và cần phải làm ngay từ đầu để giảm chi phí, tăng margin lợi nhuận. TMDT ngày nay không chỉ đơn giản là đem sản phẩm lên một nền tảng nào đó bán, mà nó còn là một khâu vận hành phức tạp từ đóng hàng, gửi hàng, quản lý luồng đổi trả. Nếu bạn không tối ưu sớm, khi scale lớn chắc chắn sẽ gặp vấn đề và khả năng cao là sẽ lỗ.

Và để tối ưu hóa, bắt buộc bạn phải có dữ liệu. Dữ liệu giúp bạn nắm được mình cần tối ưu ở khâu nào, cách tối ưu ra sao, cũng như theo dõi, đánh giá hiệu quả sau khi tối ưu để xem kế hoạch đã đi đúng hướng hay chưa.

Vai Trò Của Dữ Liệu Và Trí Tuệ Nhân Tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đã được phổ cập, đó là tín hiệu đáng mừng, nhất là khi bạn có thể ứng dụng nó trong kinh doanh theo nhiều cách khác nhau. Nhờ các công cụ như ChatGPT, Gemini và cách tích hợp vào các ứng dụng bên thứ ba nên bạn có nhiều cách để khiến AI trở thành trợ lý đắc lực, giảm thời gian công sức cho các việc thủ công lặp đi lặp lại.

Trong môi trường doanh nghiệp, AI rất cần data để hoạt động, vì phải có data của chính doanh nghiệp thì thông tin mà AI trả về mới chính xác và đảm bảo đúng. Có một chủ đề gợi ý mà bạn có thể tìm hiểu thêm, đó là RAG (Retrieval Augmented Generation). Đây là một phương pháp đưa dữ liệu cho AI tìm kiếm và trả lời dựa theo dữ liệu của doanh nghiệp. Quy trình cơ bản của RAG bạn có thể xem bên dưới. Trong phạm vi của dự án data literacy, chúng mình sẽ không đi quá sâu vào RAG.

AI có thể hỗ trợ bạn đắc lực trong việc kiểm soát dữ liệu, tự động đọc dữ liệu và đưa ra các dự báo phục vụ cho việc tối ưu hóa đã đề cập ở trên.

Ứng dụng thực tế của việc kết hợp data, AI và automation

Một số ứng dụng thực tế của data, AI và automation trong thương mại điện tử bao gồm:

• Tự động hóa quảng cáo: Tắt quảng cáo khi đạt đến ngân sách, tối ưu hóa chi phí quảng cáo.
• Quản lý tồn kho: Cảnh báo tự động khi tồn kho giảm xuống dưới mức cho phép.
• Báo cáo và phân tích: Tự động tạo báo cáo doanh thu, chi phí, khuyến mãi khi so sánh với dữ liệu quá khứ.
• Chăm sóc khách hàng: Sử dụng chatbot để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp, giải quyết các vấn đề của khách hàng.

Kết Luận

Dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và tự động hóa đang thay đổi cách thức vận hành của các doanh nghiệp thương mại điện tử. Việc áp dụng các công nghệ này không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động, giảm chi phí, mà còn mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Trong tương lai, dữ liệu, AI và automation sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình và phát triển ngành thương mại điện tử.