Theo nghiên cứu từ Omnisend, chiến dịch dùng ≥3 kênh có tỉ lệ mua hàng (purchase rate) cao hơn ~287% so với chiến dịch đơn kênh. Khách hàng omnichannel có giá trị trung bình cao hơn khoảng 30% so với khách hàng chỉ sử dụng một kênh. Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, việc ứng dụng AI trong bán lẻ omnichannel không còn là “có thể làm” mà là “phải làm”.  

Bài viết này khám phá cách các chiến lược được hỗ trợ bởi AI đang định hình bán lẻ omnichannel, đồng thời chỉ ra cách các doanh nghiệp có thể tận dụng những công nghệ này để đạt được thành công. 

Cá nhân hóa và hiểu biết sâu sắc về khách hàng 

AI giúp các nhà bán lẻ cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa bằng cách tận dụng dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Với các thuật toán máy học (ML), doanh nghiệp có thể phân tích thói quen duyệt web, lịch sử mua hàng và cả tương tác trên mạng xã hội để xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện. Hồ sơ này sau đó được dùng để gợi ý sản phẩm, dịch vụ và nội dung phù hợp với từng cá nhân. Một số ứng dụng của AI về cá nhân hóa và hiểu biết về khách hàng bao gồm: 

Gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa 

Các hệ thống gợi ý dựa trên AI phân tích dữ liệu trên mọi kênh để đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng, từ đó tăng khả năng chuyển đổi. Ví dụ, khi một khách hàng tìm kiếm một sản phẩm trên ứng dụng di động, thuật toán AI có thể gợi ý các mặt hàng liên quan dựa trên lịch sử mua và hành vi duyệt web trên tất cả nền tảng. Khoảng 80% người tiêu dùng sẵn sàng mua sắm nhiều hơn với các thương hiệu cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. 

Tùy chỉnh nội dung và ưu đãi 

Nhờ AI, các nhà bán lẻ có thể gửi những khuyến mãi ngay lập tức cho chính xác khách hàng phù hợp. Nếu một khách hàng xem sản phẩm trên website nhưng rời trang mà chưa mua, AI có thể kích hoạt một mã giảm giá cá nhân hóa qua email hoặc thông báo trên thiết bị di động, thúc đẩy họ quay lại và hoàn tất đơn hàng. Cách tiếp cận này giúp tăng mức độ tương tác và giảm đáng kể tỷ lệ giỏ hàng bị bỏ quên. 

Phân nhóm hành vi khách hàng 

AI hỗ trợ phân nhóm khách hàng theo hành vi, giúp doanh nghiệp gửi thông điệp và ưu đãi phù hợp với từng nhóm. Chẳng hạn, khách hàng mua sắm thường xuyên có thể được hưởng đặc quyền VIP, trong khi khách mua thưa thớt có thể nhận được các chương trình giảm giá giới hạn để khuyến khích họ quay lại nhiều hơn. 

Chatbot và trợ lý ảo 

Chatbot được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa bằng cách truy cập hồ sơ khách hàng, lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web. Các chatbot hoạt động 24/7, trả lời câu hỏi thường gặp, hỗ trợ chọn sản phẩm và thậm chí gợi ý hàng kèm theo để tăng doanh thu. Theo khảo sát từ PwC, khoảng 87% người tiêu dùng cho biết AI đã cải thiện trải nghiệm mua sắm của họ, trong khi 73% sẵn sàng sử dụng chatbot AI để được hỗ trợ dịch vụ khi mua hàng. 

Tối ưu hóa tồn kho với AI 

Quản lý tồn kho trong môi trường omnichannel truyền thống rất phức tạp, thường dẫn đến tình trạng hết hàng hoặc tồn kho dư thừa. Hệ thống quản lý tồn kho dựa trên AI giúp đơn giản hóa quy trình này, cho phép doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu trên tất cả các kênh. 

Dự báo nhu cầu 

AI có thể dự đoán nhu cầu tương lai bằng cách phân tích dữ liệu doanh số trong quá khứ, xu hướng hiện tại và các yếu tố bên ngoài như mùa vụ. Khi dự báo nhu cầu chính xác hơn, nhà bán lẻ có thể tránh tình trạng thiếu hàng hoặc dư hàng, giảm số lượng hàng hóa giảm giá và chi phí lưu kho. Các nghiên cứu cho thấy AI có thể giảm sai số dự báo lên đến 30%. 

Tái đặt hàng tự động 

Với phân tích dự báo, AI giúp tự động hóa việc đặt hàng bổ sung, đảm bảo các sản phẩm bán chạy luôn có sẵn trong khi hạn chế nguy cơ tồn kho không bán được. Ngoài ra, AI còn dự đoán sự khác biệt về nhu cầu theo khu vực, giúp doanh nghiệp điều chỉnh mức tồn kho theo từng cửa hàng. Cách tiếp cận này tạo ra chuỗi cung ứng phản ứng nhanh hơn và có thể giảm số lần hết hàng đến 40%. 

Khả năng hiển thị tồn kho omnichannel 

AI cho phép theo dõi tồn kho thời gian thực trên mọi kênh: online, tại cửa hàng và trong kho. Khách hàng được cung cấp thông tin tồn kho chính xác, trong khi nhà bán lẻ có thể triển khai các tính năng như “mua online, nhận tại cửa hàng” (BOPIS) mà không lo phát sinh lỗi. Khả năng hiển thị tồn kho này cũng hỗ trợ phân bổ hàng hóa hiệu quả hơn, đặc biệt trong các giai đoạn nhu cầu cao. 

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng 

Phân tích chuỗi cung ứng dựa trên AI giúp các nhà bán lẻ quản lý vận chuyển và phân phối hiệu quả hơn. Các thuật toán có thể xác định tuyến đường giao hàng tối ưu, tối ưu hóa vận hành kho và dự đoán các rủi ro gián đoạn. Điều này đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ giao hàng trong ngày, khi AI có thể xác định lộ trình nhanh nhất với chi phí thấp nhất từ trung tâm phân phối đến khách hàng. 

Đọc thêm: Tích Hợp Thương Mại Điện Tử Là Gì? Nền Tảng Cho Tự Động Hóa eCommerce

Nâng cấp dịch vụ khách hàng 

Dịch vụ khách hàng là một phần không thể thiếu trong trải nghiệm omnichannel, và AI đang cách mạng hóa cách các nhà bán lẻ tương tác với khách hàng. Từ trợ lý ảo đến phân tích dữ liệu khách hàng, các công cụ AI giúp mọi tương tác trở nên hiệu quả và cá nhân hóa hơn. 

Dự đoán nhu cầu hỗ trợ của khách hàng 

AI có thể dự đoán nhu cầu hỗ trợ trước khi khách hàng yêu cầu. Ví dụ, nếu một khách hàng thường xuyên trả lại một sản phẩm nhất định, thuật toán AI có thể ghi nhận xu hướng này và thông báo cho đội ngũ chăm sóc khách hàng để xử lý chủ động. Dịch vụ dự đoán như vậy giúp giảm tỷ lệ rời bỏ thương hiệu và tăng lòng trung thành. 

Hỗ trợ 24/7 

Chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ liên tục trên mọi kênh, giảm thời gian chờ và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Các đại lý ảo này có thể xử lý các câu hỏi thường gặp, theo dõi đơn hàng và hỗ trợ trả hàng, giúp đội ngũ nhân sự tập trung vào các trường hợp phức tạp hơn. 

Phân tích cảm xúc khách hàng 

Các công cụ phân tích cảm xúc dựa trên AI cho phép nhà bán lẻ đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng bằng cách phân tích phản hồi trên mạng xã hội, email và hộp thư hỗ trợ. Công nghệ này có thể phát hiện cảm xúc tiêu cực trong thời gian thực, giúp doanh nghiệp hành động kịp thời để khắc phục và cải thiện trải nghiệm. 

Tìm kiếm bằng giọng nói và hình ảnh 

Với AI, các nhà bán lẻ có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm bằng tính năng tìm kiếm bằng giọng nói, cho phép khách hàng tìm sản phẩm mà không cần gõ chữ. Tìm kiếm hình ảnh cho phép người dùng tải lên một bức ảnh để tìm các sản phẩm tương tự, tăng tính tiện lợi và phù hợp với xu hướng tiêu dùng hiện đại. 

Chiến lược định giá theo thời gian thực 

Định giá động là một ứng dụng mạnh mẽ khác của AI, cho phép các nhà bán lẻ điều chỉnh giá theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, đối thủ cạnh tranh và các yếu tố khác. Tính năng này đặc biệt quan trọng trong bán lẻ omnichannel, nơi tính nhất quán và phản ứng nhanh của giá cả là yếu tố then chốt. 

Cân bằng giá cạnh tranh 

Các thuật toán AI có thể theo dõi giá của đối thủ và điều chỉnh giá bán lẻ tương ứng, giúp doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh mà vẫn bảo vệ biên lợi nhuận. Cách tiếp cận này rất hữu ích trong môi trường mà khách hàng dễ dàng so sánh giá trên nhiều nền tảng. 

Mô hình định giá động 

Bằng cách tận dụng dữ liệu doanh số trong quá khứ, xu hướng theo mùa và hành vi khách hàng, các mô hình AI có thể thiết lập mức giá tối ưu để tối đa hóa doanh số và lợi nhuận. Ví dụ, AI có thể tăng giá một số sản phẩm trong giai đoạn nhu cầu cao hoặc giảm giá cho các mặt hàng tồn kho lâu. 

Định giá cá nhân hóa 

Định giá cá nhân hóa là việc cung cấp mức giảm giá hoặc ưu đãi riêng biệt dựa trên hành vi mua sắm của từng khách hàng. Bằng cách phân tích tần suất mua hàng, mức độ trung thành và lịch sử chi tiêu, AI có thể tạo ra các ưu đãi riêng biệt giúp tăng mức độ tương tác và kéo dài vòng đời giá trị khách hàng. 

Tăng cường chiến dịch marketing bằng dữ liệu AI 

Các dữ liệu được tạo ra bởi AI giúp các nhà bán lẻ thiết kế và triển khai chiến dịch marketing chính xác hơn, tiếp cận đúng khách hàng vào đúng thời điểm. Việc phân tích dữ liệu trên nhiều kênh cho phép các chiến lược marketing trở nên có mục tiêu và hiệu quả hơn. 

Chiến dịch marketing đa kênh 

AI cho phép các nhà bán lẻ xây dựng chiến dịch marketing đa kênh, tiếp cận khách hàng qua nhiều nền tảng như email, mạng xã hội và ứng dụng di động. Sự tích hợp này đảm bảo khách hàng nhận được thông điệp nhất quán bất kể họ tương tác với thương hiệu ở đâu. 

Phân tích dự đoán để tối ưu chiến dịch 

Phân tích dự đoán có thể xác định nhóm khách hàng nào có khả năng phản hồi cao nhất với từng loại khuyến mãi, từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu ngân sách marketing. Các chiến dịch có thể được điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên các chỉ số hiệu suất, giúp tăng ROI và tỷ lệ tương tác. 

Bản đồ hành trình khách hàng 

Với AI, các nhà bán lẻ có thể xây dựng bản đồ hành trình khách hàng, hiểu rõ cách mỗi điểm chạm ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. Dữ liệu này cho phép triển khai marketing có mục tiêu ở mọi giai đoạn, từ nhận biết thương hiệu đến chuyển đổi, giúp doanh nghiệp thiết kế chiến lược phù hợp với nhu cầu của khách hàng ở từng bước. 

Thách thức khi ứng dụng AI trong bán lẻ omnichannel 

Mặc dù AI mang lại những lợi thế vượt trội cho bán lẻ Omnichannel, việc triển khai thực tế vẫn đối mặt với nhiều rào cản chiến lược. Để tối ưu hóa tiềm năng của công nghệ này, các doanh nghiệp cần nhìn nhận và giải quyết triệt để 4 thách thức cốt lõi: 

• Đạo đức và Bảo mật dữ liệu: Quyền riêng tư, an ninh mạng và thiên kiến thuật toán là những vấn đề tiên quyết. Việc ứng dụng AI phải đảm bảo tính minh bạch, đạo đức và tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp lý toàn cầu.  

• Sự thích ứng trong vận hành: Chuyển đổi từ mô hình truyền thống sang tích hợp AI đòi hỏi sự linh hoạt trong quy trình vận hành trên tất cả các kênh tiếp xúc khách hàng.  

• Nguồn lực và Quản trị: Tận dụng tối đa AI yêu cầu sự đầu tư bài bản vào đào tạo nhân sự, hệ thống quản trị dữ liệu chuẩn hóa và quy trình bảo trì hệ thống liên tục.  

• Đổi mới hệ thống: Rào cản lớn nhất chính là khả năng đồng bộ dữ liệu giữa các nền tảng cũ và hệ thống hiện đại để tạo ra một kiến trúc dữ liệu tập trung, nhất quán. 

Trước những thách thức phức tạp về vận hành và kiến trúc dữ liệu, doanh nghiệp cần một đối tác có đủ năng lực thực chiến. Với kinh nghiệm dày dặn trong việc triển khai các hệ thống eCommerce phức tạp, SECOMM tự tin là đơn vị đồng hành tin cậy, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro kỹ thuật, tối ưu hóa chi phí và rút ngắn thời gian đưa hệ thống ra thị trường. 

Đọc thêm: Ứng Dụng AI Trong Thương Mại Điện Tử Để Tối Ưu Hóa Vận Hành Và Tăng Trưởng Doanh Thu

Kết luận 

AI đang cách mạng hóa bán lẻ omnichannel bằng cách cho phép tích hợp liền mạch giữa các điểm chạm của khách hàng, từ gợi ý cá nhân hóa đến quản lý tồn kho thông minh. Khi các nhà bán lẻ tiếp tục đổi mới, các chiến lược dựa trên AI sẽ trở thành trung tâm trong việc tạo ra trải nghiệm mua sắm vượt trội, nuôi dưỡng lòng trung thành thương hiệu và thúc đẩy lợi nhuận. 

Bạn đã sẵn sàng cho một cuộc cách mạng bán lẻ mới trong năm 2026? SECOMM với hơn 10 năm triển khai các giải pháp Thương mại điện tử chuyên sâu cho nhiều doanh nghiệp lớn tại Việt Nam và quốc tế; chúng tôi luôn sẵn sàng đồng hành cùng bạn xây dựng hệ thống Omnichannel bền vững, bảo mật và hiệu quả. 

Liên hệ với SECOMM ngay hôm nay để được tư vấn chiến lược Omnichannel phù hợp nhất cho mô hình kinh doanh của bạn.