Tiến sĩ AI đưa công nghệ “mắt thần” vào ngành bán lẻ, tích hợp trong 2/3 chuỗi lớn nhất Việt Nam, mở rộng ra 6 nước Đông Nam Á

Tiến sĩ AI (trí tuệ nhân tạo) Thông Đỗ quên ngày kỷ niệm cưới. Ông biết mình gặp rắc rối lớn và tìm cách chuộc lỗi. Một bữa ăn tối lãng mạn có thể là lựa chọn hợp lý, và ông đã lên kế hoạch như vậy.

Xong việc, ông chạy ra một trung tâm thương mại lớn tại TP HCM để mua quà tăng vợ. Trong đầu tiến sĩ đinh ninh rằng mình sẽ dành ra khoảng 30 phút.

Thông Đỗ vào một cửa hàng trang sức. Sau 10 phút nói chuyện, không thấy nhân viên tư vấn nhiệt tình, ông hơi giận và tìm đến cửa hàng khác.

Lại qua cửa hàng mỹ phẩm để chọn đồ trang điểm tặng vợ. Đen cho ông, đúng vào dịp lễ, sản phẩm hết hàng. 20 phút trôi qua nhanh chóng.

Sợ muộn, Thông Đỗ chạy ù ra cửa hàng bán túi xách, chọn một cái, ông ra quầy thanh toán rất nhanh. Nhưng nhân viên bán hàng khi đó đang phải xử lý một tình huống trả hàng, mất thêm 15 phút.

Sau một chuỗi hành động mua hàng liên tiếp, Thông Đỗ cuối cùng cầm trên tay món quà tặng vợ. Ông đến nhà hàng muộn 30 phút, và bị vợ giận tập 2.

Đó là tình huống khơi mào ý tưởng cho Thông Đỗ sáng lập Palexy, công ty sử dụng AI phân tích dữ liệu nhằm tối ưu hoá hoạt động bán lẻ.

Vừa mất tiền lại vừa có trải nghiệm mua sắm tệ hại là chuyện không phải của chỉ riêng Thông Đỗ mà đúng với nhiều người tiêu dùng khác. Ngược lại, các nhà quản lý sẽ không biết họ đã mất bao nhiêu đơn hàng do những vấn đề bên trong cửa hàng. “Họ không biết rằng tôi đã rất bực với dịch vụ bán hàng. Họ càng không biết rằng tôi mang chuyện này kể với rất nhiều người”, Thông Đỗ nói với người viết trong cuộc phỏng vấn tại văn phòng Palexy, Quận 4, TP HCM.

Nhận thấy đây là vấn đề nhưng cũng là cơ hội, Thông Đỗ lập đội xây dựng giải pháp giúp các nhà quản trị bán lẻ nắm được thông tin trong cửa hàng, từ đó đưa ra quyết định điều chỉnh thích hợp giúp tăng doanh số.

Mất bao lâu để thiết kế một sản phẩm tối ưu cho khách hàng vận hành chuỗi bán lẻ dựa trên trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu?

Chúng tôi mất khá nhiều thời gian. Thực ra tôi nghĩ sản phẩm nào cũng cần vài năm phát triển, không có chuyện một phát ăn ngay. Bản chất Palexy có quy trình thử - sai - sửa sai liên tục. Để cho ra được phiên bản đầu tiên, chúng tôi mất hơn 6 tháng. Từ đó, chúng tôi liên tục sửa đổi lại để sản phẩm hữu ích với người dùng trong các chuỗi bán lẻ.

Thực tế trong chuỗi bán lẻ có hai loại người dùng khác nhau. Một là quản lý tập đoàn, ngồi văn phòng; hai là cửa hàng trưởng và quản lý khu vực. Nhóm quản lý tập đoàn được giáo dục tốt hơn, họ hiểu dữ liệu và nắm bắt vấn đề nhanh hơn. Họ có tư tuy chiến lược, kế hoạch. Nhóm vận hành cửa hàng thực dụng hơn. Họ có mục tiêu bán hàng mỗi ngày, mỗi tuần. Họ không quan tâm quá nhiều về chiến lược và vấn đề dài hạn.

Làm sao để sản phẩm đáp ứng được cả hai nhóm người dùng này là bài toán không hề đơn giản. Ban đầu chúng tôi không biết điều đó. Palexy chỉ đưa một sản phẩm duy nhất cho khách hàng. Thời điểm tung ra, dù cho sản phẩm đầy đủ về mặt tính năng, nhưng nó quá phức tạp với nhóm cửa hàng. Nhóm văn phòng lại rất thích vì nó cung cấp đầy đủ dữ liệu, phân tích nhiều chiều và sâu sắc. Nhu cầu của hai bên rất khác nhau.

Kết quả của phiên bản đầu tiên ra sao?

Khách hàng lảng tránh dùng. Vì họ cảm thấy dữ liệu họ cần bị chôn vùi trong một mớ rất nhiều chỉ số khác, quá phức tạp.

Chỉ hơn nhau một click đã quyết định sự thành bại của sản phẩm, đó là UX (user experience - trải nghiệm người dùng). Nếu bạn bỏ đi một click, sẽ có một tỷ lệ phần trăm người dùng tăng lên vì tiện hơn. Ban đầu chúng tôi đã sai vì không tối ưu được sản phẩm cho nhóm thứ hai. Sản phẩm không trực tiếp giúp cho công việc hàng ngày của họ tốt hơn mà ngược lại họ phải mất công để hiểu.

Chúng tôi cải tiến lại thành hai phiên bản. Quản lý tập đoàn sẽ sử dụng phiên bản đầy đủ chỉ số phân tích, trên desktop. Quản lý cửa hàng sẽ dùng phiên bản đơn giản hơn, với 5 chỉ số chính, trên mobile app. Lượng người dùng lập tức tăng đột biến.

Nghe thì có vẻ đơn giản, nhưng chúng tôi mất một năm để tìm ra điều đó.

Nhưng khi sản phẩm bắt đầu thân thiện với người dùng hơn, đại dịch COVID-19 ập đến, các cửa hàng bán lẻ đóng cửa đồng loạt. Điều này dẫn đến các dịch vụ ăn theo cũng không thể hoạt động. Palexy đã đối mặt với đại dịch như thế nào?

Từ tháng 5 – tháng 9/2021, những tháng giãn cách là giai đoạn tối tăm nhất trong lịch sử công ty. Đơn giản là tất cả các cửa hàng phải đóng cửa, doanh thu của chúng tôi về 0. Về mặt hợp đồng, khách hàng vẫn phải trả phí. Nhưng khi họ không có doanh thu, quyết định của chúng tôi là chia sẻ khó khăn, không lấy tiền khách hàng.

Nhìn chung, nói dễ hơn làm. Chia sẻ thành công thì dễ, chia sẻ khó khăn mới khó. Cũng may, trước đó chúng tôi mới gọi vốn nên có nguồn tiền để duy trì. Đó là quyết định cân não nhưng sau cùng tôi thấy đúng đắn. Phía khách hàng cảm thấy biết ơn và Palexy xây dựng được uy tín.

Palexy không phải là công ty “AI first” mà là công ty “customer success first”. Chúng tôi chú trọng vào việc giúp khách hàng của mình thành công bằng mọi giá, thay vì chỉ tập trung vào công nghệ.

COVID chính là bài kiểm tra cho khẳng định đó. Công nghệ chỉ là phương tiện. Công nghệ gì không quan trọng. Điều quan trọng là khách hàng thành công khi đi cùng Palexy.

Quá trình hồi phục trở lại sau COVID diễn ra như thế nào?

Năm 2022 là năm phát triển nhanh nhất của Palexy, quy mô chúng tôi tăng gấp 3 lần. Khi đại dịch trôi qua, sức mạnh mua sắm của người dân quay trở lại. Tất nhiên nó chưa thể bằng mức trước COVID, nhưng tốc độ hồi phục rất nhanh.

Mặt khác, COVID giúp các công ty hiểu ra rằng họ phải có công nghệ, nếu không mọi thứ rất khó quản trị. Ý thức về câu chuyện số hoá và dữ liệu hoá quản trị là điểm sáng mà chúng tôi quan sát được. Thiếu dữ liệu quản trị giống như bịt mắt trong đêm, rất khó ra quyết định.

Nhưng thị trường bán lẻ Việt Nam giống như ngọn tháp, phần dưới rất to và phần trên rất nhỏ. Các chuỗi bán lẻ lớn không có nhiều, chúng tôi đã làm với họ gần hết. Chiếm tỷ trọng đa số là các đơn vị nhỏ và siêu nhỏ với một cửa hàng.

Tỷ lệ bao phủ nhóm khách hàng lớn của Palexy đang là bao nhiêu?

Nhóm một, những chuỗi bán lẻ lớn nhất, quy mô trên 50 cửa hàng, chúng tôi bao phủ khoảng 70%. Nhóm hai, bé hơn, quy mô trên 10 cửa hàng, gần đây chúng tôi mới đẩy mạnh thâm nhập.

Palexy nhận ra công thức thành công phải gồm ba chữ P: platform (nền tảng), people (con người), process (quy trình).

Quy trình giúp cho khách hàng biết cách dùng dữ liệu thế nào trong cửa hàng. Ví dụ, chúng tôi yêu cầu cửa hàng trưởng và quản lý khu vực phải nhìn vào 5 chỉ số cơ bản vào đầu buổi và cuối buổi mỗi ngày.

Quy trình biến nền tảng thành thứ có giá trị. Người dùng sẽ đánh giá mọi thứ dựa trên dữ liệu. Khi họ tìm ra vấn đề, họ có thể đưa giải pháp đi cùng. Dữ liệu nếu không có người dùng và quy trình đi kèm thì vô dụng. Không nhiều khách hàng của chúng tôi hiểu được điều này.

Với khách hàng lớn, con người và quy trình của họ tốt hơn. Khi đưa nền tảng vào, kết quả hiện ra nhanh hơn. Khách hàng nhỏ thì mọi thứ khó hơn và cần thời gian.

Điều gì khiến cho 30% khách hàng lớn chưa tích hợp công nghệ của Palexy?

Sẽ có những người tiếp nhận công nghệ sớm và những người tiếp nhận muộn hơn. Điều đó thuộc về phong cách, bạn thuộc nhóm tiên phong hay nhóm thận trọng. Tôi nghĩ nhóm còn lại sớm muộn cũng sẽ dùng, sau khi họ nhìn thấy thị trường dùng và cho thấy hiệu quả.

Tuy nhiên, cũng cần nhắc đến một hiện tượng góp phần khiến tỷ lệ thâm nhập của Palexy không đạt mức cao hơn. Dữ liệu trung bình hàng nghìn cửa hàng trên toàn quốc của Palexy chỉ ra sức mua trong quý 4 năm ngoái bắt đầu đi xuống. Đây là hiện tượng lạ với ngành bán lẻ vì thông thường quý cuối năm là quý cao điểm tiêu dùng. Khách hàng của chúng tôi đều không đạt được chỉ tiêu KPI. Có thể người tiêu dùng đang trong trạng thái phòng thủ do ảnh hưởng bởi yếu tố vĩ mô. Ngay từ số lượng khách bước vào cửa hàng đã ít đi.

Các nhà bán lẻ chuỗi có thể tư duy theo hai hướng khác nhau. Nếu họ hiểu về cách dùng dữ liệu, họ sẽ đầu tư vào hệ thống phân tích để hiểu và điều chỉnh giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng, từ đó doanh số bán hàng tăng lên. Với những người không quen dùng dữ liệu, việc đầu tiên họ làm để ứng phó với nguy cơ rủi ro là cắt chi phí. Do đó, họ sẽ tạm dừng đầu tư vào các công nghệ bán lẻ mới.

Với tỷ lệ thâm nhập vào các chuỗi bán lẻ lớn cao như vậy, anh có nghĩ Palexy đang chuyển đổi ngành bán lẻ Việt Nam theo cách hiệu quả hơn?

Công nghệ của Palexy trên thế giới không mới. Câu chuyện này ở Mỹ đã nói từ 10 năm trước. Cái chúng tôi đang làm là hỗ trợ ngành bán lẻ Việt Nam bắt kịp với thế giới về góc độ quản trị vận hành, ra quyết định dựa trên dữ liệu, giúp họ tăng quy mô.

Một lý do khiến cho Việt Nam chỉ có ít chuỗi bán lẻ lớn là quản trị chưa tốt, chưa có phương pháp và công cụ. Khi bạn chỉ có 5 cửa hàng, quản lý khá dễ. Nhưng khi bạn đạt đến quy mô 50 – 100 – 200 cửa hàng, sẽ không thể quản lý nếu không có công cụ. Bản chất, đây là bài toán quả trứng con gà.

Palexy giúp cho Việt Nam có nhiều chuỗi bán lẻ lớn hơn, từ cỡ nhỏ thành cỡ trung và từ cỡ trung đạt cỡ lớn.

Ưu tiên chính của Palexy hiện tại?

Trong năm nay chúng tôi mở rộng tại thị trường Đông Nam Á. Thái Lan sẽ là mục tiêu lớn hơn Việt Nam. Chúng tôi xây dựng đội ngũ bên đó, nhắm vào các tập đoàn bán lẻ. Nhóm ưu tiên của chúng tôi là các thị trường Thái Lan, Singapore, Malaysia. Nhóm số hai là Indonesia và Philippines. Tại thị trường Việt Nam, chúng tôi đã thắng, nên câu chuyện tăng thêm khách hàng chỉ là vấn đề thời gian.

Khi đẩy mạnh mở rộng như vậy, công ty có cần thêm các nguồn lực về vốn?

Chúng tôi đang kêu gọi 5 triệu USD, vòng Series A. Trước đó, chúng tôi mới gọi 1 triệu USD. Phong cách của chúng tôi là phát triển một cách bền vững. Palexy không đốt tiền vào hoạt động không mang lại giá trị, mà chỉ tập trung vào khách hàng. Triết lý của chúng tôi đơn giản: khách hàng sẽ đem đến những khách hàng mới.

Ví dụ, khi chúng tôi làm thành công cho Central Group, đơn vị sở hữu Nguyễn Kim – Big C tại Việt Nam, họ giới thiệu chúng tôi qua Thái Lan triển khai tiếp. Chúng tôi đi cùng khách hàng và dồn toàn lực để khách hàng thành công.

Từ một nhà khoa học trở thành CEO một công ty cung cấp giải pháp cho lĩnh vực bán lẻ, đâu là điểm thuận lợi và đâu là điểm khó khăn?

Khi là nghiên cứu sinh, mình tập trung vào vấn đề kỹ thuật rất sâu. Điểm dở là khi gặp khách hàng, mình nói quá nhiều vào phần how, công nghệ. Mình quên điều cần tập trung là khách hàng.

Khi bạn làm quá sâu một thứ, bạn luôn nghĩ về nó như đứa con của mình. Bạn tự hào về công nghệ đó. Bạn quên mất một điều trong kinh doanh là phải giúp khách hàng giải quyết vấn đề của họ. Bán cái họ cần, chứ không phải bán cái mình đang có.

Thay đổi tư duy là điều khó khăn nhất. Thay vì tập trung vào mình, tập trung vào công nghệ thì tập trung vào khách hàng, sau đó nghĩ cách giải quyết vấn đề của họ. Thực tế việc giải quyết vấn đề lại không cần công nghệ quá cao siêu.

Nhưng cũng chính vì làm sâu, khi nghĩ giải pháp cho khách hàng mình sẽ nghĩ rất thấu đáo. Điều quan trọng bạn phải nghĩ đúng vấn đề trước đã. Cái dễ sai là cái what, còn khi xác định đúng cái what rồi, điểm lợi là làm how rất tốt.