Zalando là một hãng bán lẻ có trụ sở tại Đức, được thành lập từ năm 2008 bởi 2 người bạn từ trường kinh doanh – Robert Gentz và David Schneider, hiện được mệnh danh là một “etailer” (hãng bán lẻ điện tử) do vừa là một công ty công nghệ, vừa là một hãng bán lẻ.

Hiện nay, Zalando đã trở thành nền tảng thời trang đi đầu Châu Âu, với 17 thị trường, 400.000 sản phẩm trên 2.000 nhãn hiệu khác nhau. Giống như 28% các hãng bán lẻ khác vào năm 2018, công ty cũng có khả năng đem lại trải nghiệm cá nhân cho hơn 27 triệu khách hàng của mình thông qua việc ứng dụng AI và Machine Learning. Bài viết dưới đây sẽ nêu lên một số phương thức Zalando đang sử dụng để tối ưu hóa hiệu quả của Machine Learning và AI.

Những ứng dụng AI tuyệt vời của gã khổng lồ ngành bán lẻ Zalando. Ảnh: Adobe Stock.

Thuật toán thời trang đồng hành (AFC) – Một trợ lý ảo về phong cách

Phương thức đầu tiên của Zalando là sử dụng Thuật toán thời trang đồng hành (AFC) – một công cụ gợi ý trang phục trên thời gian thực. Trong đó, các gợi ý này sẽ được tổng hợp dựa trên các bộ quần áo nằm trong Danh sách mơ ước của người dùng, những mục được quan tâm, cũng như những trang phục đã mua.

Song song với thuật toán, công ty cũng sử dụng các stylist thật để chỉnh sửa các bản gợi ý, bắt kịp với các xu hướng thời trang mới nhất. Như vậy, AFC sẽ giúp khách hàng của Zalando chọn lưa trang phục, thay vì phải băn khoăn giữa vô số các lựa chọn khác nhau – và điều này đã đem lại những trải nghiệm người dùng tốt, cũng như những lợi ích lớn cho việc kinh doanh của hãng bán lẻ này.

Cụ thể, các gợi ý đã giúp giỏ hàng trung bình của khách hàng Zalando tăng tới 40%. Tuy nhiên, kể cả khi mở rộng quy mô của thuật toán, công ty sẽ luôn cần tới các stylist. Hiện tại, Zalando đang nuôi tham vọng tạo ra một công cụ tương tự cho các sản phẩm mỹ phẩm và làm đẹp.

Sử dụng Machine Learning để hiểu khách hàng rõ hơn

Zalando có tới 120 nhà nghiên cứu về Machine Learning được chia thành các đội nhỏ, với nhiệm vụ chính là giúp công ty hiểu rõ hơn về thời trang, cách phối một bộ trang phục đẹp, mục tiêu của người dùng cũng như sở thích của họ. Với sự hỗ trợ của công nghệ này, Zalando mong muốn đem lại một trải nghiệm cá nhân hóa đặc biết tới mọi khách hàng. Và khi hãng thành công đưa ra các gợi ý tự động phù hợp với nhu cầu thực tiễn, thì gã khổng lồ bán lẻ này cũng sẽ đến gần hơn tới mục tiêu trở thành nền tảng thời trang đứng đầu châu lục.

Tuy nhiên, công nghệ Machine Learning cũng có những hạn chế nhất định. Cụ thể, nó sẽ không thể nhanh chóng phản hồi trước những xu thế thời trang được khởi xướng bởi những minh tinh nổi tiếng, các “influencer” trên mạng xã hội, cũng như các ảnh hưởng xã hội khác. Ngoài ra, khách hàng cũng có thể đang mong muốn mua quần áo cho người khác. Tuy công nghệ Machine Learning xử lý dữ liệu ngày một tinh vi nhưng nó khó có thể chính xác hoàn toàn.

Deep Learning cho tìm kiếm thị giác

Người dùng thường sẽ muốn tìm kiếm và mua những bộ quần áo được diện bởi những minh tinh họ yêu thích. Vì vậy, ứng dụng Zalando trên di động và chatbot của hãng qua Facebook đã cung cấp tính năng “Tìm kiếm thị giác”, với khả năng tìm kiếm thông qua nhận diện hình ảnh, qua đó đưa ra danh sách các cửa hàng online có bán sản phẩm. Ngoài ra, đội ngũ Zalanda cũng đang liên tục cải thiện các thuật toán Deep Learning cho tìm kiếm thị giác, thông qua việc xây dựng hệ thống FashionDNA (AND thời trang).

Ảnh hưởng của AI tới nhân viên của Zalando

Trong khi các stylist vẫn giữ được công việc của họ, 250 chuyên gia về marketing và truyền thông đã bị cắt giảm trong thực hiện chiến lược “tiếp cận khách hàng một cách cá nhân hóa, cũng như đưa ra các giải pháp marketing sử dụng AI”. Trong đó, thay đổi bộ phận marketing là nhằm mục đích đưa ra thêm các giải pháp cá nhân hóa, sử dụng AI cho người dùng. Với thay đổi này, nhiều người sẽ nghĩ rằng công việc của họ đang bị thay thế bởi máy tính. Hiển nhiên, ta sẽ không thể tránh khỏi cảm khác khó hiểu và không chắc chắn, nhưng đây lại mở ra một khởi đầu mới cho doanh nghiệp.

Lãnh đạo Cộng đồng AI

Zalando đang vô cùng chú trọng vào AI, bởi lẽ công nghệ này không chỉ giúp tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa khách hàng, mà còn giúp tối ưu hóa các tác vụ của doanh nghiệp, từ chuỗi cung ứng, logistics, đáp ứng nhu cầu theo mùa, tới phòng tránh lừa đảo.

Những cống hiến của Zalando trong lĩnh vực AI và Machine Learning đã giúp hãng có một số ghế trong Ủy ban Châu Âu – một tổ chức tập trung vào các vấn đề đạo đức của công nghệ, chính sách AI, cũng như các khoản đầu tư được đại diện bởi EU.

Đội ngũ nghiên cứu của gã khổng lồ bán lẻ mới đây cũng đã công khai bộ dữ liệu hình ảnh Fashion-MNIST của công ty, với hi vọng bộ dữ liệu này sẽ có ích trong việc nghiên cứu Machine Learning. Ngoài ra, họ cũng đã công khai tới cộng đồng nghiên cứu Feidegger – một bộ dữ liệu hình ảnh về váy với các mô tả đính kèm. 2 bộ dữ liệu này sẽ hỗ trợ việc nghiên cứu và thử nghiệm các tác vụ và tính năng của Machine Learning, và hiện đã, đang được sử dụng cho việc gợi ý váy và gắn tag, đem lại lợi ích cho các nhà bán lẻ.

Trong quá trình nâng cao vị thế với tư cách là một nền tảng thời trang, Zalando đã cung cấp cơ sở hạ tầng cũng như các khách hàng mới cho các start-up thời trang, đồng thời khởi động chương trình zIMPACT, qua đó hỗ trợ tài chính và tư vấn cho mọi start-up “sử dụng công nghệ để gia tăng sự minh bạch của chuỗi cung ứng”.

FPT TechInsight
Theo Forbes

Tin liên quan: