[2020 GGGF] Diana Burnes “Tăng doanh số bán hàng bằng cách sử dụng phương pháp học máy và tiếp thị bán lẻ”

“Nhiều phương pháp học máy (Machine Learning) đang được sử dụng không chỉ để chuyển đổi khách hàng và tăng doanh số bán lẻ mà còn để quản lý chuỗi cung ứng và hiệu suất dịch vụ”.

Diana Burnes, Giám đốc điều hành của Bold Metrics, cho biết điều này tại Diễn đàn Good Growth Global Forum (GGGF) lần thứ 12 được tổ chức tại Khách sạn Plaza ở Jung-gu, Seoul, do Thời Báo Kinh tế AJU chủ trì tổ chức.

Bold Metrics, một công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon, Mỹ, là công ty cung cấp phần mềm giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) cho ngành may mặc. Họ dự đoán kích cỡ quần áo của người tiêu dùng bằng thuật toán dựa trên AI và đề xuất các sản phẩm phù hợp dựa trên điều này.

Giám đốc điều hành Diana Burnes (CEO) cho biết "Ngay cả trong tất cả các ngành, AI đang được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực dịch vụ, thiết kế sản phẩm, tiếp thị và bán hàng, mặc dù phương pháp và hình thức khác nhau. Trong bán lẻ, AI cũng được áp dụng vào tiếp thị và bán hàng."

Machine Learning có thể được chia thành bốn loại: học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường và mạng thần kinh. Cách tiếp cận này không chỉ được sử dụng để chuyển đổi khách hàng và tăng doanh số bán hàng mà còn để quản lý chuỗi cung ứng và thực hiện dịch vụ.

Đặc biệt, CEO Diana Burnes nói, "Sự lan rộng gần đây của Corona 19 đang thúc đẩy quá trình số hóa tiêu dùng ở Mỹ. Người tiêu dùng Mỹ hiện đang sử dụng các kênh kỹ thuật số trên toàn ngành với mức tăng chưa từng có trước đây."

“Trước Corona 19, tỷ lệ trả hàng trực tuyến đối với các sản phẩm may mặc là 30%, trong khi mua hàng ngoại tuyến chỉ là 10%.” Tuy nhiên, trong tương lai, mua hàng ngoại tuyến cũng sẽ tăng tỷ lệ trả hàng cũng như mua hàng trực tuyến."

Điều này là do Corona 19, người tiêu dùng không thể thử quần áo trực tiếp vì cửa hàng ngoại tuyến ngừng hoạt động phòng thử đồ.

Do đó, Bold Metrics cung cấp một giải pháp phù hợp không trực diện có thể được sử dụng. Có thể xác định quần áo khách hàng đang mặc trong cửa hàng theo kích thước cơ thể của họ và mô phỏng kỹ thuật số trải nghiệm phòng thử đồ. Điều này có nghĩa là khách hàng không phải lo lắng về việc thử trang phục của mình.

Bold Metrics đã thu thập dữ liệu quét cơ thể từ năm 2012 và các thuật toán máy học tiếp tục được cải thiện, cho phép họ hiểu cách sửa lỗi khi chúng xảy ra và kiểu trang phục nào phù hợp với khách hàng.