“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. Nếu xem thị trường bán lẻ nước ta như một chiếc bánh thì đây là chiếc bánh hấp dẫn với quy mô dân số gần 100 triệu dân, cơ cấu trẻ, chịu chi và chịu thích nghi.
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.
Mặt khác, do tác động của đại dịch và vĩ mô biến động trong những năm gần đây còn góp phần làm thay đổi thói quen, cách thức mua sắm của người tiêu dùng cũng như cách các nhà bán lẻ vận hành hoạt động kinh doanh để bắt kịp xu thế mới.
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
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. Tuy nhiên, độ thâm nhập của lĩnh vực bán lẻ hàng hóa của Việt Nam vẫn chưa sâu, chỉ chiếm 12% vào năm 2022, thấp hơn nhiều so với tỷ lệ 20-45% của các nước ASEAN và chỉ sau Ấn Độ với 8% và có mức độ sử dụng kênh marketing để tạo lợi thế cạnh tranh vừa phải so với khu vực.
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 một 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.
Thứ hai, đối với nhà bán lẻ: Việc dự trữ hàng hóa không hợp lý là một 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. Ngoài ra, đối với ngành tiêu dùng bán lẻ, hàng hóa rất đa dạng và điều này gây nên thách thức cho khách hàng trong việc tiếp cận đầy đủ sản phẩm của doanh nghiệp. Trải nghiệm khách hàng cũng là một 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.
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.
