Stitch Fix, được thành lập vào năm 2011 và đặt trụ sở tại California, Mỹ. Công ty này nhắm đến việc cách mạng hóa ngành bán lẻ thời trang bằng cách hoạt động như một cố vấn thời trang cá nhân (stylist), tự động gửi những món đồ mà nó nghĩ rằng khách hàng sẽ muốn mặc.
Họ làm được điều này bằng cách yêu cầu khách hàng điền vào một bản khảo sát về những phong cách thời trang ưa chuộng, ngân sách và tùy chọn cho phép những cố vấn thời trang của công ty truy cập vào tài khoản mạng xã hội của họ.
Phần việc của cố vấn thời trang được hỗ trợ bởi những nhà khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), hướng đến việc cung cấp cho khách hàng trang phục mà họ sẽ thích mặc bằng cách phân tích sở thích của họ và so sánh chúng với hàng ngàn khách hàng khác phù hợp với hồ sơ của họ.
Trí tuệ nhân tạo giúp giải quyết những vấn đề gì?
Tỷ lệ mua sắm trực tuyến càng ngày càng gia tăng – ở nước Anh tỷ lệ này tăng mạnh từ 11,6% vào năm 2013 đến 24,4% trong tổng mức chi cho bán lẻ (trừ ngành hàng thực phẩm) vào năm 2017.1
Các nhà bán lẻ thời trang đặc biệt đang bị thách thức bởi tỷ lệ trả hàng tương đối cao của khách. Họ cũng bị buộc phải cung cấp dịch vụ giao hàng và trả hàng miễn phí để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Điều này thường thêm vào một khoản chi phí lớn cho các doanh nghiệp nếu khách hàng của họ đặt số lượng lớn quần áo để thử tại nhà và cuối cùng trả lại gần hết các món hàng.
Ngoài chi phí vận chuyển và xử lý hàng trả, tình huống này có thể khiến nhà bán lẻ khó khăn hơn trong việc quản lý tồn kho của họ, và thường yêu cầu họ trữ hàng dư thừa để có thể thỏa mãn nhu cầu khách hàng. Trong ngành thời trang, rất thường thấy số lượng lớn quần áo được bán với giá rẻ như cho, hoặc thậm chí bị tiêu hủy bởi vì dự đoán nhu cầu không hiệu quả.2
Tất nhiên, điều này là hết sức lãng phí và làm giảm lợi nhuận của họ. Bằng cách cung cấp cho khách hàng những trang phục vừa vặn và đạt được kỳ vọng về chất lượng của họ, điều này sẽ giúp giảm thiểu hàng trả lại. Đây là một thách thức chủ yếu cho tất cả các nhà bán lẻ thời trang trực tuyến.
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong thực tế như thế nào?
Stitch Fix sử dụng trí tuệ nhân tạo để hiểu số đo cơ thể cũng như thị hiếu và sở thích về phong cách thời trang của khách hàng.
Những thuật toán này cùng có nhiệm vụ hỗ trợ thêm cho phần việc của các cố vấn thời trang. Bên cạnh bán lẻ, Stitch Fix thiết kế quần áo. Những ý tưởng cho các sản phẩm mới được hình thành từ những hiểu biết sâu sắc về những gì sẽ trở nên thịnh hành, được rút ra từ phân tích của trí tuệ nhân tạo.
Giám đốc thuật toán (chief algorithm officer) của họ, Eric Colson, nói rằng: “Công việc của chúng tôi là đem những thứ phù hợp đến tay khách hàng. Đây là thứ chúng tôi sẽ đứng đầu trên toàn thế giới. Chúng tôi đã không thể làm điều này chỉ với máy móc hoặc chỉ với con người. Chúng tôi chỉ đang cố gắng kết hợp cả hai để cùng chung sức thực hiện điều này.”
Công nghệ, công cụ và dữ liệu nào đã được sử dụng?
Một nhóm khoảng 85 nhà khoa học dữ liệu làm việc với nền tảng trí tuệ nhân tạo Stitch Fix để chọn lựa những món đồ khách hàng có nhiều khả năng sẽ muốn giữ lại.3
Colson đem học máy về từ Netflix, nơi mà ông làm việc trước đó dưới vai trò phó chủ tịch về khoa học và kỹ thuật dữ liệu. Công nghệ này cho phép doanh nghiệp nâng cao hiệu quả của những thuật toán đang được sử dụng để lọc các món đồ không phù hợp cho một khách hàng riêng biệt.
Khi đăng ký một tài khoản, khách hàng tiềm năng được yêu cầu cung cấp số đo, cân nặng, sở thích về phong cách (như ôm sát hay rộng thùng thình) hay màu sắc, ngân sách, các câu hỏi về tính cách như họ muốn các sự lựa chọn phiêu lưu đến mức nào, và về các chi tiết cụ thể như họ có thường xuyên cảm thấy áo thun hoặc quần bò quá chật hoặc quá rộng không.
Nếu bạn cho phép, nó cũng sẽ tính đến những gì nó có thể biết về phong cách và sở thích của bạn thông qua mạng xã hội. Nó cũng sẽ tính đến dữ liệu mà nó thu thập từ nhiều nguồn phản hồi, như khi một khách hàng điền vào các mẫu đơn để cung cấp thêm thông tin về lý do mà họ trả hàng.
Đồng thời với việc chọn những quần áo phù hợp cho khách hàng, Stitch Fix có những thuật toán đặc biệt để ấn định cố vấn thời trang cho khách hàng, đưa ra quyết định về tồn kho, phân tích hình ảnh được khách hàng đăng trên mạng xã hội (Pinterest) và đánh giá mức độ hài lòng đối với dịch vụ họ đang nhận được.4
Những kết quả đạt được là gì?
Số tiền chúng ta chi tiêu ở các cửa hàng bán lẻ trực tuyến đang nhanh chóng bắt kịp với mức chi tại các cửa hàng truyền thống. Ngành bán lẻ trực tuyến có những thách thức về dịch vụ khách hàng đặc thù, và trí tuệ nhân tạo có tiềm năng đưa ra rất nhiều giải pháp.
Thấu hiểu yêu cầu và sở thích của khách hàng nghĩa là Stitch Fix có thể tự động gửi đi những món trang phục khách hàng có nhiều khả năng sẽ yêu thích, dựa theo dữ liệu của nó. Điều này cho phép hãng tránh được việc lãng phí diện tích kho bãi, chi phí vận chuyển, chi phí trả hàng và tồn kho quá nhiều hàng cuối mùa.
Stitch Fix nói rằng tiếp nhận việc sử dụng học máy (machine learning) đã cho phép nó tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng, trong khi giảm thiểu chi phí tổng thể.5
Những thách thức và bài học chính được rút ra
- Trí tuệ nhân tạo càng hiểu rõ về khách hàng của bạn bao nhiêu, càng ít khả năng họ sẽ thất vọng với sản phẩm và dịch vụ của bạn.
- Trí tuệ nhân tạo đặt ra một nguy cơ thực tế đối với công việc của con người, giống như những cuộc cách mạng công nghiệp khác trước đó. Thiết kế những hệ thống thông minh để tăng cường năng lực của nhân công thay vì khiến họ trở nên dư thừa là một thách thức chủ yếu trong tất cả các ngành công nghiệp. Thuật toán của Stitch Fix cung cấp thông tin cho cố vấn thời trang và chuyên viên phân tích, người sẽ đưa ra quyết định cuối cùng. Điều này cũng tốt – nên nhớ rằng chính những người thợ dệt cũng đã nằm trong số những người đầu tiên cầm vũ khí trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ nhất!
Tham khảo
1. Financial Times, Online retail sales continue to soar: https://www.ft.com/content/a8f5c780-f46d-11e7-a4c9-bbdefa4f210b
2. Fashion United, The fashion industry at a dead end: new products worth millions destroyed: https://fashionunited.uk/news/business/the-fashion-industry-at-a-dead-end-new-products-worth-millions-destroyed/2018071930847
3. ZD Net, How Stitch Fix uses machine learning to master the science of styling: https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/
4. ComputerWorld, At Stitch Fix, data scientists and A.I. become personal stylists: https://www.computerworld.com/article/3067264/artifcialintelligence/at-stitch-fix-data-scientists-and-ai-become-personal-stylists.html
5. ZD Net, How Stitch Fix uses machine learning to master the science of styling: https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/
