Trong thời đại cạnh tranh khốc liệt hiện nay, việc định giá sản phẩm phải linh hoạt theo thời gian, đối tượng khách hàng và thay đổi thị trường. AI trong định giá bán đang trở thành “trợ thủ đắc lực” giúp doanh nghiệp tối ưu giá cả tự động, tăng lợi nhuận lên đến 30% (theo nghiên cứu của McKinsey). Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích cách AI định giá tự động hoạt động, cũng như các ứng dụng và bí quyết triển khai cụ thể nhé!
AI trong định giá bán là gì?
AI trong định giá bán là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để tự động hóa và tối ưu quá trình xác định giá bán sản phẩm hoặc dịch vụ, dựa trên phân tích dữ liệu lớn và thuật toán học máy (machine learning). AI giúp các công ty đưa ra mức giá linh hoạt, phù hợp với nhu cầu thị trường và hành vi của khách hàng tại từng thời điểm. Nó thay vì định giá dựa trên cảm tính, kinh nghiệm cá nhân hoặc các công thức cố định.
Hệ thống AI có thể xử lý nhiều yếu tố cùng lúc như: lịch sử mua hàng, thời gian, khu vực địa lý, đối thủ cạnh tranh, tồn kho, xu hướng tìm kiếm và thậm chí là điều kiện thời tiết…Do đó, nó có thể đưa ra mức giá tối ưu nhằm tối đa hóa doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi.
Cách AI định giá bán hoạt động
AI định giá hoạt động dựa trên việc thu thập, phân tích và học hỏi từ dữ liệu lớn để tự động đề xuất hoặc điều chỉnh mức giá tối ưu theo thời gian thực. Quá trình này gồm nhiều bước kết hợp giữa machine learning, phân tích hành vi khách hàng, và mô hình dự đoán. Cụ thể, AI định giá bán tự động thường hoạt động theo các bước sau:
Thu thập và tổng hợp dữ liệu đầu vào
AI bắt đầu bằng cách thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau:
- Dữ liệu nội bộ bao gồm giá bán, tồn kho, doanh số, tỷ lệ chuyển đổi trong quá khứ.
- Dữ liệu của khách hàng bao gồm hành vi truy cập, lịch sử mua hàng, vị trí địa lý và lịch sử mua hàng.
- Dữ liệu thị trường bao gồm giá của đối thủ, xu hướng tìm kiếm, mùa vụ, thời tiết, sự kiện và các sự kiện.
Phân tích và xây dựng mô hình định giá
AI sử dụng thuật toán học máy (machine learning) để:
- Tìm ra mô hình của hành vi mua hàng.
- Dự đoán giá bán có khả năng cao nhất.
- Tìm hiểu giá, thời gian, nhu cầu và hành vi tương quan với nhau.
Các mô hình này được “huấn luyện” dần dần để tăng cường độ chính xác của chúng.
Tự động đưa ra mức giá tối ưu
AI có thể tự động đưa ra mức giá tối ưu dựa trên mô hình học được hoặc trực tiếp áp dụng giá mới lên hệ thống bán hàng trong trường hợp định giá động. Mức giá này có thể thay đổi theo tình trạng tồn kho, khung giờ hoặc nhóm khách hàng.
Lợi ích nổi bật của AI trong định giá bán tự động?
Tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận
Một lợi ích rõ ràng nhất khi sử dụng AI trong định giá bán là khả năng tự động điều chỉnh mức giá theo nhu cầu thị trường và khả năng chi trả của từng nhóm khách hàng. AI đảm bảo doanh nghiệp kiếm được lợi nhuận cao nhất từ từng giao dịch bằng cách đưa ra giá bán “vừa đủ để khách sẵn sàng chi trả”.
Phản ứng nhanh với biến động thị trường
AI giúp doanh nghiệp nắm bắt những thay đổi trên thị trường ngay lập tức. AI có thể nhanh chóng thay đổi giá bất kể giá của đối thủ thay đổi, xu hướng tiêu dùng mới hoặc tác động của sự kiện đặc biệt như bán hàng, lễ tết hoặc thời tiết.
Cá nhân hóa mức giá theo từng khách hàng hoặc nhóm đối tượng
Việc ứng dụng AI trong định giá bán có thể đề xuất mức giá khác nhau cho từng nhóm bằng cách xem xét hành vi người dùng và phân loại khách hàng. Điều này không chỉ tăng khả năng chuyển đổi mà còn tạo ra những trải nghiệm mua sắm tuyệt vời hơn, thu hút nhiều khách hàng hơn để quay lại.
Tự động hóa, tiết kiệm thời gian và nguồn lực
Thay vì các bộ phận marketing, sales hoặc quản lý sản phẩm phải liên tục theo dõi và cập nhật giá, hệ thống AI có thể đảm nhận toàn bộ quá trình này một cách liên tục, không gián đoạn. Việc này giúp doanh nghiệp giảm thiểu sai sót và tiết kiệm chi phí nhân sự đáng kể.
Cải thiện khả năng dự đoán và ra quyết định chiến lược
Thông qua việc phân tích dữ liệu và xu hướng trong quá khứ, AI không chỉ giúp định giá hiện tại mà còn hỗ trợ các nhà quản lý dự đoán xu hướng giá trong tương lai. Điều này hỗ trợ hoạch định chiến lược kinh doanh chính xác hơn, từ khuyến mãi, nhập hàng đến quản lý tồn kho.
AI trong định giá bán tự động không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đã trở thành lợi thế chiến lược giúp doanh nghiệp thích nghi linh hoạt, tối ưu doanh thu và tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Các doanh nghiệp hiện đại không thể bỏ qua việc ứng dụng AI trong một thế giới cạnh tranh và thay đổi liên tục.
>>>> Xem thêm: Giải pháp ứng dụng AI Chatbot trong chăm sóc khách hàng thuận tiện và hiệu quả hơn
Các ứng dụng thực tế của AI trong định giá bán theo ngành
Thương mại điện tử
AI được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực thương mại điện tử để tự động điều chỉnh giá bán theo thời gian thực. Các thuật toán xác định mức giá tối ưu cho từng phiên truy cập bằng cách cập nhật giá của đối thủ, hành vi người tiêu dùng, xu hướng tìm kiếm và tỷ lệ chuyển đổi của từng sản phẩm.
Amazon sử dụng AI để tối đa hóa doanh thu, đảm bảo cạnh tranh và thay đổi giá hàng triệu sản phẩm hàng ngày.
Bán lẻ truyền thống
Trong bán lẻ, đặc biệt là với chuỗi siêu thị, việc định giá chính xác có thể ảnh hưởng trực tiếp đến lượng tiêu thụ và lợi nhuận. AI giúp các nhà bán lẻ điều chỉnh giá theo nhu cầu tăng, hàng tồn kho, thời tiết và ngày lễ. Một siêu thị có thể sử dụng AI để giảm giá các mặt hàng tươi sống vào cuối ngày để giảm lãng phí và tăng giá vào buổi sáng khi nhu cầu cao.
Vận tải và gọi xe công nghệ
Trong lĩnh vực vận tải, đặc biệt là các nền tảng gọi xe như Grab, Gojek, Uber…, AI được sử dụng để áp dụng mô hình giá động (dynamic pricing). Giá thay đổi tùy theo thời điểm, lượng cầu – cung, thời tiết, hay thậm chí sự kiện trong khu vực. Khi trời mưa hoặc vào giờ cao điểm, AI sẽ tăng giá cước để khuyến khích tài xế nhận chuyến và đảm bảo đáp ứng nhu cầu khách hàng.
Du lịch và khách sạn
Du lịch là một trong những ngành lớn được hưởng lợi lớn từ việc sử dụng AI để định giá bán hàng hóa, đặc biệt là quản lý giá vé máy bay, phòng khách sạn và tour du lịch. AI có thể dự đoán nhu cầu theo mùa, sự kiện và tình trạng đặt phòng để tùy chỉnh giá. Khách sạn có thể sử dụng AI để tăng giá vào cuối tuần hoặc mùa lễ nhưng giảm giá vào ngày thường để tối ưu hóa số lượng phòng được lưu trú.
Sản xuất và phân phối
Trong lĩnh vực sản xuất và phân phối, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có danh mục sản phẩm và kênh phân phối đa dạng, AI giúp định giá theo khu vực, đối tượng khách hàng và khối lượng đặt hàng. Điều này đặc biệt quan trọng trong các mô hình giao dịch giữa doanh nghiệp và doanh nghiệp (B2B) và sản xuất theo đơn hàng lớn.
Một nhà sản xuất thiết bị điện tử có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra bảng giá khác nhau cho từng thị trường (Bắc, Trung, Nam) dựa trên chi phí vận chuyển và hành vi của người tiêu dùng ở đó.
Việc ứng dụng AI trong định giá bán không chỉ mang lại hiệu quả cho một vài ngành cụ thể mà đang lan rộng trong hầu hết các lĩnh vực kinh doanh. AI đang giúp các công ty tối ưu hóa chiến lược giá bằng cách phân tích dữ liệu nhanh chóng và linh hoạt theo thời gian thực. Điều này làm tăng sức cạnh tranh, tối đa hóa doanh thu và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Quy trình triển khai AI trong định giá bán tự động
Việc đưa AI vào định giá bán tự động không chỉ đơn thuần là cài đặt một phần mềm, mà là cả một quá trình chiến lược – từ chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn thuật toán cho đến đánh giá hiệu quả thực thi. Dưới đây là chi tiết quy trình triển khai AI trong định giá bán:
Xác định mục tiêu và phạm vi
Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu: : tăng doanh thu, tối ưu lợi nhuận, hay cạnh tranh giá. Phạm vi áp dụng cũng cần được giới hạn, ví dụ chỉ áp dụng cho một nhóm sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể. Để tránh rủi ro, các ràng buộc như giá sàn hoặc giá trần, quy định pháp lý và sự chấp nhận của khách hàng cũng phải được xem xét.
Thu thập và xử lý dữ liệu
AI cần dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Các công ty phải thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như lịch sử bán hàng của họ, giá của đối thủ, xu hướng thị trường và thậm chí cả sự kiện xã hội và thời tiết. Sau đó, dữ liệu phải được làm sạch, chuẩn hóa và thay đổi thành các đặc điểm (đặc điểm) cần thiết để đưa vào mô hình AI.
Lựa chọn và huấn luyện mô hình AI
Doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều mô hình khác nhau tùy theo bài toán:
- Mô hình thống kê (hồi quy, ARIMA) hoạt động tốt với các tài liệu đơn giản.
- Tối ưu hóa giá theo thời gian thực được hỗ trợ bởi XGBoost và học máy nâng cao.
- Mô hình Deep Learning (LSTM, Transformer) có khả năng xử lý các tác động bao gồm nhiều biến.
- Mô hình phải được huấn luyện, đánh giá và tinh chỉnh để đảm bảo độ chính xác.
Triển khai hệ thống định giá tự động
Sau khi xây dựng mô hình, công ty phải xây dựng hệ thống triển khai bao gồm:
- Công cụ xử lý dữ liệu thời gian thực như Spark và Kafka.AI Pricing Engine (tự động điều chỉnh giá thông qua API)
- Hệ thống theo dõi các lỗi.
Kiểm thử mô hình
Trước khi triển khai thực tế, mô hình cần được kiểm thử để đảm bảo hiệu quả và độ ổn định. Một phương pháp phổ biến để so sánh hiệu suất giữa hệ thống AI và phương pháp định giá truyền thống là phương pháp kiểm tra A/B.
Các kịch bản mô phỏng dữ liệu giả lập cũng hỗ trợ đánh giá phản ứng của mô hình trong nhiều tình huống. Tỷ lệ chuyển đổi, tốc độ luân chuyển hàng tồn kho, doanh thu trung bình và lợi nhuận ròng được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
Triển khai và tích hợp vào hệ thống
Hệ thống AI trong định giá bán cần được tích hợp với các nền tảng vận hành hiện tại sau khi được kiểm tra thành công. Các nền tảng này có thể bao gồm ERP, hệ thống quản lý bán hàng, trang thương mại điện tử hoặc POS tại cửa hàng.
Hệ thống sẽ tự động cập nhật giá theo lịch trình định sẵn hoặc theo thời gian thực. Việc này giúp các công ty thay đổi thị trường nhanh hơn, đảm bảo giá bán luôn cạnh tranh và phù hợp với nhu cầu.
Giám sát và cải tiến liên tục
AI không phải là giải pháp “một lần”, mà cần được theo dõi và cập nhật thường xuyên. Nếu dữ liệu thay đổi (data drift) hoặc mô hình giảm hiệu suất, doanh nghiệp phải huấn luyện lại để đảm bảo độ chính xác.
Mô hình có thể được cập nhật thường xuyên thông qua các vòng lặp phản hồi (feedback loop) hoặc sử dụng AutoML để tự động cải thiện hiệu suất. Tính linh hoạt này cho phép hệ thống thay đổi nhanh chóng khi hành vi của người tiêu dùng hoặc điều kiện kinh tế thay đổi.
Đảm bảo tuân thủ pháp luật và đạo đức AI
Cuối cùng, khi sử dụng hệ thống AI trong định giá bán, cần đảm bảo rằng việc điều chỉnh giá không vi phạm pháp luật (ví dụ: phân biệt đối xử, thao túng giá hoặc gây bất lợi cho người tiêu dùng).
Để đảm bảo minh bạch, công bằng và tạo sự tin tưởng cho khách hàng, các công ty nên thiết lập các rào chắn đạo đức và giới hạn giá. Việc tuân thủ đạo đức trong AI giúp nâng cao hình ảnh thương hiệu và giảm rủi ro.
Xu hướng phát triển của AI trong định giá bán tự động trong tương lai
Xu hướng phát triển của AI trong định giá bán tự động (AI-powered dynamic pricing) trong tương lai sẽ tiếp tục bùng nổ nhờ sự kết hợp giữa dữ liệu lớn, học máy nâng cao và khả năng ra quyết định theo thời gian thực. Những xu hướng sau đây đang và sẽ định hình lĩnh vực này:
AI đa yếu tố và dự báo chính xác hơn
- Tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau: AI sẽ phân tích cảm xúc khách hàng thông qua phân tích cảm xúc trên mạng xã hội, dữ liệu thời tiết và biến động kinh tế vĩ mô như lạm phát và tỷ giá, ngoài giá và lượng bán.
- Mô hình dự đoán theo thời gian thực: Sử dụng Transformer, Graph Neural Networks (GNN) để xử lý dữ liệu phức tạp, dự báo nhu cầu chính xác hơn.
Tăng cường cá nhân hóa theo hành vi người tiêu dùng
- AI ngày càng có khả năng phân tích hành vi cá nhân một cách chi tiết hơn, bao gồm khả năng chi trả, thói quen sử dụng internet và thời gian mua sắm. Định giá trong tương lai sẽ được “định giá theo từng cá nhân”, không chỉ dựa trên sản phẩm hoặc phân khúc thị trường.
- Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp kiếm được nhiều tiền hơn mà còn cho người dùng một trải nghiệm mua sắm phù hợp với nhu cầu của họ.
Phối hợp giữa con người và AI (Human-in-the-loop)
- Trong việc ra quyết định giá, AI không thể thay thế hoàn toàn con người. Ngoài ra, mô hình tương lai sẽ sử dụng AI và chuyên gia giá bán để đưa ra mức giá minh bạch và hợp lý hơn. Định hướng chiến lược, kiểm soát đạo đức và xử lý các tình huống đặc biệt mà AI chưa đủ nhạy cảm để giải quyết vẫn là những trách nhiệm của con người.
Tự động hóa thông minh
- Reinforcement Learning (RL) đang cách mạng hóa cách thức hệ thống định giá hoạt động. Công nghệ này cho phép hệ thống tự động điều chỉnh giá bằng cách xem xét thị trường và tự động thay đổi giá mà không cần can thiệp thủ công. Các hệ thống AI tại nhiều chi nhánh có thể học hỏi lẫn nhau mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm, điều này đảm bảo tính bảo mật.
Tăng tính minh bạch và đạo đức trong định giá
- Xu hướng này tập trung vào việc phát triển các hệ thống AI tuân thủ đạo đức kinh doanh. Các thuật toán được thiết kế để tuân thủ pháp luật và ngăn chặn hiện tượng “giá trục lợi”. Explainable AI (XAI) tăng cường sự minh bạch và niềm tin của khách hàng bằng cách giúp giải thích các quyết định về giá.
Tích hợp với IoT và công nghệ liên quan
- Sự kết hợp giữa AI và Internet of Things (IoT) đang tạo ra những hệ thống định giá thông minh hơn. Các cảm biến Internet of Things (IoT) ghi lại tình trạng kho hàng, lưu lượng giao thông và nhiều yếu tố khác trong thời gian thực. Ngoài ra, blockchain đang được tìm kiếm các ứng dụng nhằm cải thiện tính minh bạch trong quá trình định giá.
Liên kết với chuỗi cung ứng và logistics
- AI định giá sẽ được tích hợp chặt chẽ hơn với hệ thống quản lý chuỗi cung ứng và vận hành vì giá nguyên vật liệu, chi phí vận chuyển và năng lượng biến động liên tục. Mức tồn kho, tốc độ giao hàng và tình trạng cung ứng có thể ảnh hưởng đến giá.
Tự học liên tục và mô hình thích nghi (Adaptive AI)
- AI định giá sẽ ngày càng trở nên “sống” hơn – nghĩa là tự học từ kết quả thực tế và điều chỉnh liên tục mà không cần tái huấn luyện thủ công. Điều này đặc biệt hữu ích trong thị trường thay đổi nhanh, nơi AI có thể theo kịp hành vi của khách hàng cũng như xu hướng thị trường trong thời gian tới.
AI trong định giá tự động đang phát triển theo hướng ngày càng thông minh và cá nhân hóa. Các doanh nghiệp sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể nếu áp dụng sớm công nghệ này. Mặt khác, thành công bền vững sẽ phụ thuộc vào khả năng kết hợp các nguyên tắc đạo đức kinh doanh và công nghệ tiên tiến. Điều này sẽ giúp khách hàng duy trì niềm tin trong dài hạn.
