Ứng dụng công nghệ, Masan giải bài toán khó của thị trường tiêu dùng bán lẻ

“Chiếc bánh” 350 tỷ USD

Theo Bộ Công Thương, ngành bán lẻ Việt Nam hiện có quy mô thị trường 142 tỷ USD, dự báo tăng lên 350 tỷ USD vào năm 2025, đóng góp 59% tổng ngân sách quốc nội GDP.

Tuy nhiên, ngành bán lẻ vẫn còn thiếu sự liên kết chặt chẽ giữa các bên trong chuỗi cung ứng hàng hóa (nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà vận chuyển, người tiêu dùng), nhất là đối với hàng thực phẩm thiết yếu, nên thị trường dễ bị biến động do tác động của tâm lý người tiêu dùng.

Ông Danny Le - Tổng giám đốc Masan Group chia sẻ về mô hình thành công của Masan. Ảnh: Masan Group

Vì vậy các doanh nghiệp bán lẻ cần có những bước thay đổi phù hợp với xu thế thị trường để dễ dàng tiếp cận và tạo giá trị cho người tiêu dùng. Trong đó, công tác chuyển đổi số, ứng dụng công nghệ AI (Trí tuệ nhân tạo) và ML (Máy học) là 1 trong những yếu tố tiên quyết, để các doanh nghiệp tiêu dùng bán lẻ chiếm thị phần của “chiếc bánh” quy mô 350 tỷ USD này.

Là doanh nghiệp đầu ngành tiêu dùng bán lẻ hiện đại với hệ thống quy mô bậc nhất, Masan đã đẩy mạnh chuyển đổi số đưa doanh nghiệp mình trở thành Tập đoàn tiêu dùng - công nghệ từ năm 2021, và tăng tốc bứt phá từ năm 2022 đến nay.

Nền tảng tiêu dùng công nghệ giải “bài toán” khó của thị trường

Ông Rahul Bhandari, Giám đốc Công nghệ Masan Group chia sẻ về ứng dụng AI trong tập đoàn. Ảnh: Masan Group

Theo báo cáo gần đây của J.P Morgan, Việt Nam là một trong những câu chuyện tăng trưởng tiêu dùng bán lẻ hấp dẫn nhất ở khu vực châu Á.

Với kinh nghiệm hơn 27 năm hoạt động trong lĩnh vực tiêu dùng, Masan hiểu rõ những thách thức của thị trường. Tại sự kiện “Ứng dụng công nghệ AI, ML và khoa học dữ liệu trong tiêu dùng - bán lẻ” , doanh nghiệp này điểm rõ các khó khăn xuyên suốt chuỗi giá trị tiêu dùng.

WinCommerce đẩy mạnh phân phối đa dạng hàng hóa với giá thành phải chăng. Ảnh: Masan Group

Thứ nhất, đối với thương hiệu, sản phẩm, và dịch vụ: Thách thức đầu tiên và cũng là quan trọng nhất là sự thiếu hụt về dữ liệu để phục vụ các mục đích đổi mới sáng tạo, tăng giá trị cho người dùng của doanh nghiệp.

Đơn cử như việc thay đổi bao bì sản phẩm, doanh nghiệp cần dữ liệu như màu sắc, chất liệu bao bì, họa tiết,... mà người tiêu dùng ưa chuộng để từ đó đưa ra phương án tối ưu.

Bên cạnh đó, chi phí thu mua cao cũng là 1 trong những thách thức lớn cho doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể kiểm soát chi phí này bằng cách lập danh sách mua hàng dựa trên dữ liệu về nhu cầu của thị trường đối với sản phẩm đang kinh doanh.

Thách thức cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là nguy cơ mất doanh số do thiếu hụt hàng hóa tại điểm bán. Điều này là hệ quả của việc doanh nghiệp không có kế hoạch trữ hàng hợp lý tại các điểm tiêu thụ.

Nhân viên công ty logistic Supra thuộc Masan kiểm tra tình trạng hệ thống chia hàng tự động. Ảnh: Masan Group

Thứ hai, đối với nhà bán lẻ: Việc dự trữ hàng hóa không hợp lý là 1 trong những vấn đề nhiều doanh nghiệp đối mặt. Công tác theo dõi luồng hàng, tồn kho của các kênh bán khác nhau cũng là thách thức không nhỏ trong hoạt động vận hành của các nhà bán lẻ.

Bên cạnh đó, để tăng doanh số, doanh nghiệp thường triển khai các chương trình marketing và hoạt động này có khả năng ảnh hưởng đến lợi nhuận nếu doanh nghiệp sử dụng chi phí marketing không hợp lý.

Thứ ba, đối với khách hàng: Khách hàng sẽ phải chi trả cho sản phẩm, dịch vụ ở mức giá cao hơn nếu doanh nghiệp không tối ưu được chi phí hoạt động kinh doanh.

Trải nghiệm khách hàng cũng là 1 trong những vấn đề đáng quan tâm khi xu hướng cá nhân hóa ngày càng phát triển. Để được người tiêu dùng tin cậy và tăng tỉ lệ chuyển đổi bán hàng, doanh nghiệp cần thấu hiểu họ bằng cách giới thiệu những sản phẩm thật sự phù hợp với cá nhân khách hàng nhờ vào dữ liệu như lịch sử mua hàng.

Quầy hải sản tươi sống với không gian sơ chế mở, trưng bày đa dạng sản phẩm chất lượng thượng hạng của WinCommerce. Ảnh: Masan Group

Đưa ra lời giải cho các thách thức trên, ông Danny Le, Tổng Giám đốc Masan Group, đã điểm rõ chiến lược xây dựng mạng lưới Point of Life (POL) của Masan. Theo đó, hệ sinh thái tiêu dùng - công nghệ POL là một hệ sinh thái offline-to-online gồm 3 yếu tố chính: Sản phẩm và dịch vụ do Masan cung cấp; hạ tầng thương mại liên kết tất cả các đối tác trong hệ sinh thái và thứ ba là một nền tảng công nghệ, có khả năng phân tích dữ liệu thông qua AI và ML, cũng như sự kết hợp của con người và tổ chức Masan.

Hệ sinh thái POL của Masan sẽ giải quyết nhiều vấn đề quan trọng, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh trên toàn bộ chuỗi giá trị tiêu dùng. Cụ thể, việc tích hợp hơn 3.600 cửa hàng và siêu thị thuộc chuỗi WinCommerce vào hệ thống logistics Supra sẽ tạo ra một nền tảng với phạm vi rộng trên toàn quốc, giúp giảm chi phí và tăng cường khả năng tiếp cận người tiêu dùng.

Hiện tại, Supra sở hữu hệ thống trung tâm phân phối gồm 10 cụm kho (bao gồm cả kho khô và kho lạnh) trên cả ba miền. Supra đang chịu trách nhiệm giao 60% tổng sản lượng hàng hóa của WinCommerce. Đơn vị này cũng đang áp dụng công nghệ AI trong các khâu lên đơn hàng, giao nhận, chia chọn hàng hóa tại kho, kiểm soát tập trung chất lượng sản phẩm tại kho và đảm bảo chất lượng cũng như số lượng hàng hóa vận chuyển tới hệ thống được đồng nhất và tối ưu chi phí.

window.fbAsyncInit=function(){FB.init({appId:'194889717576327',cookie:true,xfbml:true,version:'v13.0'});FB.AppEvents.logPageView();};(function(d,s,id){var js,fjs=d.getElementsByTagName(s)[0];if(d.getElementById(id)){return;} js=d.createElement(s);js.id=id;js.src="https://connect.facebook.net/vi_VN/sdk.js";fjs.parentNode.insertBefore(js,fjs);}(document,'script','facebook-jssdk'));

Nguồn