Phần mềm định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp đảm bảo tính chính xác cho giá cả, điều chỉnh chiến lược sản phẩm và tăng cường biên lợi nhuận của bạn.

Booper hướng đến các chuỗi bán lẻ lớn và các doanh nghiệp quy mô vừa có lượng mã sản phẩm và dữ liệu giao dịch đáng kể: bán lẻ thực phẩm, phi thực phẩm, đồ gia dụng, mỹ phẩm, thiết bị chuyên dụng, cũng như các mạng lưới B2B. Nền tảng này được thiết kế dành cho các tổ chức có nhiều cửa hàng hoặc hoạt động đa kênh, mong muốn xây dựng hệ thống quản trị giá cả và điều hành lợi nhuận một cách chuyên nghiệp và có thể đo lường được.

Cách tiếp cận này xuất phát từ bản chất của công cụ BOOPER MPS: nó kết hợp các quy tắc kinh doanh với các mô hình dự báo, điều này đòi hỏi phải có khối lượng dữ liệu đủ lớn (lịch sử bán hàng, cơ sở dữ liệu sản phẩm, dữ liệu cửa hàng) để các dự báo và khuyến nghị có giá trị thống kê thực sự. Một chuỗi cửa hàng có danh mục sản phẩm đa dạng hoặc mạng lưới gồm hàng chục cửa hàng sẽ tận dụng được phương pháp này hiệu quả hơn so với một đơn vị có danh mục sản phẩm rất hạn chế.

Sự đa dạng về lĩnh vực này thể hiện rõ trong các tổ chức đã được Booper hỗ trợ, từ các mạng lưới quy mô lớn trên toàn quốc như một trong những khách hàng của chúng tôi trong ngành thực phẩm (hơn 1.700 cửa hàng) đến các tập đoàn đa thương hiệu có nền tảng vững chắc tại khu vực như Barbotteau Group ở vùng Caribe thuộc Pháp, cũng như các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực B2B với các cơ chế định giá chuyển nhượng đặc thù. Mỗi đơn vị đều tiến triển theo lộ trình trưởng thành riêng về định giá, từ việc quản lý chủ yếu dựa trên thao tác thủ công sang mô hình quản lý dự báo và tự động hóa.

Đối với bộ phận kinh doanh hoặc bộ phận định giá đang xem xét Booper, yếu tố quyết định không phải là lĩnh vực hoạt động mà là mức độ phức tạp của mạng lưới cần quản lý (số lượng cửa hàng, kênh phân phối, mã sản phẩm) và nhu cầu chuyển từ phương thức định giá phản ứng (thường được thực hiện trên bảng tính) sang một hệ thống quản trị có cấu trúc và có thể đo lường được.

Khác với các công cụ dựa trên các quy tắc tĩnh hoặc bảng tính, Booper kết hợp trí tuệ nhân tạo, các mô hình dự đoán và chuyên môn về lĩnh vực bán lẻ. Nền tảng này liên tục phân tích doanh số bán hàng, tình hình cạnh tranh, tính mùa vụ và hành vi mua sắm để đưa ra các đề xuất có thể giải thích được, thay vì áp dụng các quy tắc cứng nhắc mà không tính đến bối cảnh cụ thể.

Sự khác biệt này trước hết thể hiện ở bản chất của quyết định được đưa ra: một công cụ truyền thống áp dụng một quy tắc đã được định sẵn (ví dụ như việc điều chỉnh giá theo giá thấp nhất trên thị trường một cách có hệ thống), mà không đánh giá tác động thực tế của nó đối với nhu cầu hoặc biên lợi nhuận. Booper mô phỏng tác động này trước khi áp dụng, dựa trên các hệ số co giãn riêng của từng sản phẩm, từ đó biến một quy tắc chung chung thành quyết định được đưa ra dựa trên các dự báo có số liệu cụ thể.

Sự khác biệt khác nằm ở quy mô mà quyết định có thể được đưa ra: việc quản lý thông qua bảng tính sẽ nhanh chóng bộc lộ hạn chế khi số lượng mã hàng vượt quá vài trăm hoặc số lượng cửa hàng vượt quá vài chục, trong khi nền tảng Booper được thiết kế dành cho các mạng lưới phức tạp, bao gồm nhiều cửa hàng hoặc nhiều quốc gia, với cơ chế quản trị tập trung và tính linh hoạt tại địa phương. Nhờ đó, nền tảng này giúp chuyển từ việc định giá thủ công và phản ứng theo tình huống sang việc quản lý chiến lược, dự báo và có thể theo dõi các quyết định về giá.

Đối với bộ phận định giá, sự chuyển đổi này làm thay đổi bản chất công việc của các đội ngũ: dành ít thời gian hơn cho việc tính toán và kiểm tra giá từng sản phẩm, đồng thời dành nhiều thời gian hơn cho việc ra quyết định chiến lược (biên lợi nhuận, khả năng cạnh tranh, hình ảnh thương hiệu liên quan đến giá) dựa trên các khuyến nghị đã được mô phỏng và ghi chép đầy đủ.

Đúng vậy. Booper được thiết kế dành cho người dùng chuyên môn (định giá, quản lý danh mục sản phẩm, tiếp thị, tài chính) chứ không phải dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Mỗi đề xuất đều đi kèm với các chỉ số rõ ràng: tác động dự kiến đến biên lợi nhuận, khối lượng và khả năng cạnh tranh; cơ sở lý luận dựa trên dữ liệu được sử dụng; cùng các kịch bản thay thế.

Sự minh bạch này giải quyết một thách thức cụ thể: một đề xuất giá do thuật toán tạo ra mà không kèm theo giải thích sẽ rất khó để xác nhận và càng khó hơn nữa để bảo vệ trước ban lãnh đạo bộ phận kinh doanh hoặc tài chính. Bằng cách làm rõ các yếu tố dẫn đến một đề xuất cụ thể (biến động của nhu cầu, vị thế cạnh tranh, các hạn chế về biên lợi nhuận), Booper giúp các đội ngũ hiểu được logic đằng sau quyết định thay vì chỉ đơn thuần áp dụng kết quả.

Sự rõ ràng này còn dựa trên các kịch bản thay thế được đề xuất: thay vì chỉ có một giải pháp duy nhất, các đội ngũ có thể so sánh nhiều phương án khác nhau (ví dụ như chiến lược phòng thủ so với chiến lược tấn công khi đối mặt với đối thủ cạnh tranh) và lựa chọn phương án phù hợp nhất với chiến lược kinh doanh hiện tại của họ, đồng thời có cái nhìn rõ ràng về sự cân bằng giữa biên lợi nhuận, khối lượng và hình ảnh thương hiệu – giá cả cho từng phương án.

Đối với bộ phận định giá, tính dễ hiểu này quyết định việc các khuyến nghị có thực sự được áp dụng lâu dài hay không: các đội ngũ hiểu rõ và có thể giải thích được các quyết định về giá của mình sẽ tự tin hơn khi trình bày trước ban lãnh đạo, từ đó củng cố cơ chế quản trị định giá tổng thể của thương hiệu thay vì làm suy yếu nó do sự phụ thuộc vào một công cụ được coi là thiếu minh bạch.

Các mô hình dự báo của Booper dựa trên các phương pháp khoa học dữ liệu đã được kiểm chứng và được huấn luyện dựa trên dữ liệu lịch sử thực tế (doanh số, giá cả, chương trình khuyến mãi, đối thủ cạnh tranh) riêng biệt cho từng khách hàng. Các mô hình này được hiệu chỉnh lại thường xuyên để phản ánh sự thay đổi trong hành vi của khách hàng và thị trường; đồng thời, các kiểm tra tính nhất quán và chỉ số hiệu suất giúp đo lường liên tục độ tin cậy của các dự báo.

Việc hiệu chỉnh liên tục này phản ánh một thực tế trong lĩnh vực bán lẻ: một mô hình được huấn luyện một lần dựa trên dữ liệu lịch sử cố định sẽ dần mất độ chính xác khi hành vi mua sắm, tình hình cạnh tranh hoặc bối cảnh kinh tế thay đổi. Bằng cách thường xuyên cập nhật dữ liệu doanh số gần đây, các mô hình Booper điều chỉnh dự báo theo thời gian thực thay vì tiếp tục duy trì một xu hướng đã trở nên lỗi thời.

Độ tin cậy còn dựa trên tính minh bạch: các đề xuất và dự báo do nền tảng tạo ra đều đi kèm với các yếu tố giải thích cho chúng (tính mùa vụ, chương trình khuyến mãi, xu hướng gần đây, các yếu tố bối cảnh), giúp các đội ngũ chuyên môn có thể hiểu rõ, kiểm tra và, nếu cần, điều chỉnh đề xuất thay vì chỉ tuân theo một “hộp đen”. Sự minh bạch này chính là yếu tố đã thuyết phục các khách hàng, như một trong những khách hàng của chúng tôi trong lĩnh vực thực phẩm, nơi khả năng kết hợp giữa tự động hóa và việc các đội ngũ chuyên môn kiểm soát các quyết định đã trở thành tiêu chí lựa chọn quyết định.

Đối với bộ phận định giá hoặc dữ liệu, sự kết hợp giữa việc hiệu chỉnh liên tục và khả năng giải thích này quyết định việc các đội ngũ có thực sự áp dụng các khuyến nghị hay không: một mô hình đáng tin cậy nhưng thiếu minh bạch sẽ khó được tuân thủ lâu dài, trong khi một mô hình đáng tin cậy và dễ hiểu sẽ được tích hợp bền vững vào các quy trình ra quyết định.

Đúng vậy. Nền tảng Booper được thiết kế để tích hợp với các hệ thống CNTT chính trong lĩnh vực bán lẻ: ERP, công cụ BI, PIM, hệ thống thu ngân và các giải pháp định giá hiện có. Quá trình tích hợp dựa trên các trình kết nối tiêu chuẩn và API bảo mật, giúp Booper hòa nhập vào hệ sinh thái hiện có mà không cần phải tái cấu trúc hoàn toàn hệ thống.

Việc tích hợp này dựa trên công cụ Data Loader có khả năng thích ứng với các luồng thông tin hiện có (tệp văn bản thuần túy, dữ liệu xuất từ ERP, cơ sở dữ liệu, API) thay vì áp đặt một định dạng hay giao thức duy nhất. Mục tiêu không phải là thay đổi hệ thống thông tin của khách hàng, mà là kết nối với hệ thống đó một cách thực tiễn: thu thập dữ liệu cần thiết (giá cả, chi phí, doanh số, tồn kho, danh mục sản phẩm), xử lý trên nền tảng, sau đó hiển thị các đề xuất trong các công cụ chuyên môn mà các đội ngũ đang sử dụng.

Cách tiếp cận này giúp hạn chế tác động đến bộ phận CNTT và cho phép triển khai theo từng giai đoạn: có thể bắt đầu kết nối một phạm vi ban đầu (một danh mục, một kênh, một quốc gia) rồi mở rộng dần, thay vì yêu cầu tích hợp toàn diện ngay từ khi khởi động dự án – đây là yếu tố quyết định đối với các tập đoàn có hệ thống thông tin được xây dựng theo từng giai đoạn, thông qua các đợt mua lại hoặc các thay đổi về mặt tổ chức.

Đối với bộ phận CNTT cũng như bộ phận định giá, phương pháp kết nối thay vì thay thế này giúp giảm thiểu rủi ro dự án và đẩy nhanh quá trình đưa vào vận hành, mà không cần phải chờ đợi một dự án hiện đại hóa hệ thống thông tin – vốn thường kéo dài nhiều năm. Chi tiết có tại trang Tích hợp và Giám sát.

Không. Booper được thiết kế để các đội ngũ chuyên môn (định giá, quản lý danh mục, tiếp thị, tài chính) có thể vận hành trực tiếp mà không cần phụ thuộc vào một đội ngũ chuyên trách về dữ liệu. Công nghệ trí tuệ nhân tạo được tích hợp trong các giao diện đơn giản và dễ hiểu, cùng với sự hỗ trợ về phương pháp luận giúp người dùng phân tích kết quả và xây dựng quy trình ra quyết định về định giá.

Tính dễ tiếp cận này xuất phát từ cách thức trình bày kết quả: mỗi khuyến nghị hoặc dự báo đều đi kèm với các chỉ số rõ ràng (tác động dự kiến đến biên lợi nhuận, khối lượng, khả năng cạnh tranh) và các yếu tố giải thích cho điều đó, thay vì chỉ là các kết quả thô từ mô hình mà chỉ có đội ngũ phân tích dữ liệu mới có thể giải thích được. Các đội ngũ chuyên môn xử lý các kịch bản và quy tắc mà họ hiểu rõ (ngưỡng lợi nhuận, các ràng buộc thương mại), trong khi hệ thống AI đảm nhận phần tính toán cơ bản.

Hỗ trợ về phương pháp luận là yếu tố bổ sung hoàn thiện cho hệ thống này: nó giúp các tổ chức mới làm quen với việc điều hành có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) xây dựng cấu trúc cho quy trình ra quyết định của họ (ai phê duyệt điều gì, dựa trên những tiêu chí nào), thay vì để họ phải tự mình đối mặt với một công cụ kỹ thuật. Điều này đặc biệt phù hợp với các mạng lưới quy mô trung bình, thường thiếu nguồn lực về khoa học dữ liệu nội bộ so với các tập đoàn lớn, nhưng lại phải đối mặt với những thách thức tương tự về độ tin cậy của các quyết định định giá.

Đối với bộ phận kinh doanh, việc không yêu cầu kiến thức kỹ thuật này giúp mở rộng phạm vi các tổ chức có khả năng áp dụng phương pháp điều hành định giá dự báo: sự phức tạp của khoa học dữ liệu vẫn thuộc về phía nhà cung cấp phần mềm, trong khi quyết định về mặt kinh doanh (áp dụng chiến lược nào ở đâu, với những ưu tiên nào) vẫn nằm trong tay các đội ngũ am hiểu thực tế.

Những lợi ích chính được ghi nhận khi sử dụng giải pháp định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) như Booper bao gồm: sự cải thiện đáng kể về biên lợi nhuận, sự nhất quán hơn về giá giữa các cửa hàng, giảm thời gian dành cho việc tính toán thủ công, và khả năng dự đoán tác động của các quyết định trước khi triển khai chúng.

Việc cải thiện biên lợi nhuận xuất phát từ việc chuyển đổi từ cơ chế định giá áp dụng đồng nhất hoặc tương đối sang cơ chế định giá phân biệt và dựa trên mô phỏng: mỗi quyết định (điều chỉnh giá, giảm giá, điều chỉnh giá theo đối thủ cạnh tranh) đều được xem xét dựa trên các dự báo số liệu thay vì dựa vào trực giác, từ đó hạn chế các khoản giảm giá không cần thiết và việc tăng giá không phù hợp. Sự nhất quán về giá giữa các cửa hàng xuất phát từ cơ chế quản trị tập trung, trong đó các quyết định tại địa phương được điều chỉnh bởi các quy tắc kinh doanh chung, đồng thời vẫn đảm bảo sự linh hoạt cần thiết để phù hợp với đặc thù của từng khu vực.

Giải pháp này còn giúp đảm bảo tính hiệu quả của các chiến dịch khuyến mãi bằng cách mô phỏng tác động của chúng lên khối lượng bán hàng và biên lợi nhuận trước khi triển khai, đồng thời nâng cao khả năng cạnh tranh nhờ việc theo dõi thị trường đáng tin cậy và linh hoạt hơn. Những lợi ích này hỗ trợ lẫn nhau: quản trị tốt hơn giúp việc phân tích trở nên dễ dàng hơn, phân tích tốt hơn mang lại các khuyến nghị chất lượng hơn, và các khuyến nghị được hiểu rõ hơn sẽ được các đội ngũ áp dụng hiệu quả hơn.

Đối với ban lãnh đạo cấp cao hay bộ phận kinh doanh, thách thức không chỉ dừng lại ở việc tăng lợi nhuận tạm thời: đó là khả năng biến việc định giá thành một quy trình có thể đo lường được và được điều hành dựa trên dữ liệu, có khả năng thích ứng với thị trường bán lẻ đang phải đối mặt với áp lực cạnh tranh ngày càng gay gắt và sự nhạy cảm về giá của khách hàng ngày càng cao.