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.

H&M đánh cược vào AI và big data để tăng khả năng sinh lời như thế nào?  - ảnh 1

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

H&M đang tập trung vào công nghệ để xây dựng một doanh nghiệp mạnh mẽ hơn, thúc đẩy hiệu quả hoạt động và chuỗi cung ứng, đáp ứng nhu cầu người tiêu dùng bằng dữ liệu lớn (big data) và trí thông minh nhân tạo (AI). Liệu quyết định đầu tư này có đủ giúp hãng thoát khỏi hố sâu mang tên doanh thu sụt giảm? Đặt cược vào dữ liệu lớn và AI có mang lại những đền đáp xứng đáng? Chỉ thời gian mới có thể trả lời.

Sau đây là vài phương thức ứng dụng công nghệ H&M đang sử dụng làm lợi thế kinh doanh.

Hạn chế chu kỳ sản phẩm ít lợi nhuận

Khoảng 20 năm trước, các doanh nghiệp thời trang nhanh như H&M chính là những nhân tố đột phá. Họ xây dựng vị thế bằng các sản phẩm mới mẻ và với mức giá tốt hơn. Tuy nhiên để thành công, các công ty này cần dự đoán được nhu cầu thị trường nhằm tránh các chu kỳ sản phẩm mang lại ít lợi nhuận, hay tồi tệ hơn là viễn cảnh bán giảm giá 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.

Tùy chỉnh hàng hóa lưu kho cho từng cửa hàng

Trước đây, bất kỳ cửa hàng H&M nào, dù ở Thụy Điển, Anh hay Mỹ, cũng đều có các mặt hàng như nhau, dẫn đến hệ quả hãng phải liên tục bán hàng giảm giá để xóa sổ hàng tồn kho không bán được tại 4.288 cửa hàng toàn cầu. Để tránh tình trạng nói trên, H&M sử dụng dữ liệu lớn và AI để phân tích lợi nhuận, hóa đơn và dữ liệu của khách hàng thân thiết. Thông tin này là căn cứ để điều chỉnh hàng hóa cho từng cửa hàng, để các cửa hàng chỉ lưu kho những sản phẩm người tiêu dùng địa phương muốn mua. Đây chính là nội địa hóa, một điều các chuỗi kinh doanh toàn cầu như H&M khó có thể thực hiện, bởi họ thường dựa dẫm vào lợi thế kinh tế quy mô cùng mạng lưới nhà cung cấp toàn cầu, thay vì tập trung vào nhu cầu của từng khu vực địa phương.

Nhà kho tự động

H&M đã đầu tư vào nhà kho tự động để có thể tùy chỉnh hàng lưu kho cho riêng từng cửa hàng và mang lại trải nghiệm mua sắm trơn tru cho người tiêu dùng. Dự kiến khi hoàn thành, hệ thống sẽ mang lại dịch vụ giao hàng 24h cho 90% thị trường châu Âu. Người tiêu dùng 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.) Các nhà kho và chương trình dành cho khách hàng trung thành được trang bị các thuật toán và dữ liệu. Công ty cũng đang triển khai công nghệ RFID (công nghệ nhận dạng qua tần sóng vô tuyến) tại các cửa hàng nhằm nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng.

Trải nghiệm đầy hứng khởi và trơn tru 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 người

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 có một không hai dựa trên cách sống của bạn", ứng dụng này theo dõi hoạt động và lối sống, sau đó thiết kế rồi làm ra trang phục dành riêng cho khách hàng. Ứng dụng phân tích nơi dùng bữa, thời tiết đặc trưng trong khu vực và mức độ hoạt động của khách hàng để lựa chọn màu sắc, chất liệu vải và các chi tiết bổ sung, nhằm tạo ra bộ trang phục dành riêng cho cá nhân sử dụng dịch vụ.

Không rõ liệu công nghệ sẽ giúp H&M thu được lợi nhuận lần nữa hay không, nhưng đầu tư của công ty vào dữ liệu lớn 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.

"Lời khuyên là cái ta muốn có khi ta đã biết câu trả lời mà ta không muốn nghe.". ---- Erica Jong (Tiểu thuyết gia)

Tạp chí Forbes Việt Nam

Số 66 tháng 11.2018

 Số 66 tháng 11.2018

THÀNH PHỐ THÔNG MINH

TỪ CAO ỐC XANH, GIAO THÔNG THÔNG MINH

ĐẾN ĐÔ THỊ ĐÁNG SỐNG

*DANH SÁCH FORBES 400 * HỘI NGHỊ PHỤ NỮ FORBES VIETNAM

Các số báo khác