'Kẻ giết người thầm lặng': Các start-up AI đang cố gắng giải quyết một trong những vấn đề lớn nhất của ngành bán lẻ như thế nào

Nó chật ở đây; kéo ở đó; dáng áo không đúng. Đây là một số ví dụ về phản hồi mà một loạt ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới có thể đưa ra cho khách hàng tiềm năng khi thử quần áo trước khi mua, và trong quá trình đó giảm khả năng sản phẩm bị trả lại cửa hàng.
Các nhà bán lẻ thời trang ngày càng tìm đến AI để giải quyết vấn đề trả hàng ngày càng tăng, một yếu tố cản trở lợi nhuận dai dẳng và là điều mà nhiều người trong ngành gọi là "kẻ giết người thầm lặng" của ngành.
Ngày càng có nhiều start-up AI xuất hiện để cung cấp công nghệ thử đồ ảo, cho phép khách hàng tiềm năng hình dung sự vừa vặn và phong cách trước khi mua.
Trong khi các công ty công nghệ đã cố gắng giải quyết các vấn đề về vừa vặn trực tuyến kể từ những năm 2010, sự phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh cuối cùng đã làm cho các ứng dụng này đủ tốt để tác động đáng kể đến lợi nhuận của các nhà bán lẻ.
Liên đoàn Bán lẻ Quốc gia Hoa Kỳ ước tính vào cuối năm ngoái rằng 15,8% doanh số bán lẻ hàng năm đã bị trả lại vào năm 2025, với tổng số 849,9 tỷ USD. Đối với doanh số bán hàng trực tuyến, con số đó tăng lên 19,3%. Thế hệ Z đang thúc đẩy xu hướng này, với những người mua sắm từ 18 đến 30 tuổi trung bình gần tám lần trả hàng trực tuyến cho mỗi người vào năm ngoái, NRF cho biết.
Hầu hết các mặt hàng bị trả lại không bao giờ quay trở lại kệ và thường tốn kém hơn cho nhà bán lẻ để xử lý so với giá trị của khoản hoàn tiền. Đó là một vấn đề trị giá hàng tỷ đô la đối với ngành đang ăn trực tiếp vào biên lợi nhuận của các công ty.
"Việc tìm ra cách sử dụng chủ động việc trả hàng và sau đó làm thế nào để giảm thiểu chúng có thể là một động lực kinh doanh và lợi nhuận có ý nghĩa," Giám đốc Điều hành Cấp cao của Guggenheim, Simeon Siegel, nói với CNBC.
Mặc dù công nghệ vừa vặn sẽ không bao giờ tốt bằng việc thử đồ trực tiếp, nhưng đó là một cách tuyệt vời để thu hẹp khoảng cách, Siegel nói. "Nó sẽ tiếp tục tốt hơn, tôi nghĩ rằng điều đó sẽ tiếp tục giảm bớt việc trả hàng."
Sự chân thực như gương?
Nguyên nhân chính dẫn đến việc trả hàng và giỏ hàng bị bỏ rơi là sự không chắc chắn về sự vừa vặn, Ed Voyce, người sáng lập và CEO của start-up AI Catches, nói với CNBC trong một cuộc phỏng vấn.
Catches đã phát triển một nền tảng cho phép người dùng tạo ra một "bản sao kỹ thuật số" để thử quần áo ảo với cái mà họ gọi là "sự chân thực như gương". Ứng dụng này đã ra mắt vào tháng trước trên trang web của thương hiệu cao cấp Amiri cho một loạt quần áo được chọn lọc.
Không giống như các mô hình khác mà Voyce nói "chỉ trông đẹp", nền tảng Catches kết hợp vật lý của kết cấu vải và cách vật liệu tương tác với cơ thể đang chuyển động.
"Lý do chúng tôi xây dựng Catches là để tận dụng một loại sự hội tụ của các công nghệ đang diễn ra ngay bây giờ để giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả," Voyce nói, người đã thành lập start-up được hỗ trợ bởi Antoine Arnault của LVMH và được xây dựng trên nền tảng CUDA của Nvidia.
"Lý do nó có thể giải quyết được bây giờ về mặt thời gian là bạn phải có khả năng chạy hình ảnh cho người dùng cuối trên phần cứng trần trong đám mây, đủ rẻ để tạo ra [lợi tức đầu tư] cho các thương hiệu," Voyce nói.
"Công nghệ này có tiềm năng tác động đến toàn bộ ngành và thực sự mở ra làn sóng mới về những gì người dùng cuối mong đợi."
Bảo vệ biên lợi nhuận
Các công cụ AI này không chỉ nhằm giảm bớt việc trả hàng mà còn giúp tăng cường mua hàng.
Trong khi thương mại điện tử đã tăng trưởng nhanh chóng trong những năm gần đây, với mua sắm trực tuyến thúc đẩy tăng trưởng doanh số bán lẻ, chính sách thương mại hiện tại của Hoa Kỳ dưới thời Tổng thống Donald Trump đã kìm hãm lĩnh vực này, vốn phụ thuộc nhiều vào sản xuất ở Đông Nam Á. Trên mọi phân khúc giá, các nhà bán lẻ đang vật lộn để duy trì biên lợi nhuận khi chi phí tăng và người tiêu dùng ngày càng nhạy cảm về giá trong bối cảnh áp lực lạm phát.
Mặc dù việc trả hàng là một yếu tố cản trở đáng kể đối với biên lợi nhuận, nhưng chúng cũng là một yếu tố quan trọng trong quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Dữ liệu NRF cho thấy 82% người tiêu dùng coi việc trả hàng miễn phí là điều cần thiết, nhưng chi phí cung cấp chúng đang trở nên không bền vững đối với nhiều thương hiệu.
Các nhà bán lẻ hiện đang thử nghiệm kết hợp công nghệ và chính sách để bảo vệ biên lợi nhuận.
Các chiến lược giảm thiểu việc trả hàng bao gồm tính phí vận chuyển trả hàng, cung cấp thông tin kích thước chi tiết hơn và khuyến khích đổi hàng thay vì hoàn tiền.
Zara, thuộc sở hữu của Inditex, là một trong những công ty đầu tiên áp dụng phí trả hàng cho các đơn đặt hàng trực tuyến, và mặc dù đó là một thay đổi gây tranh cãi đối với một số khách hàng, nó đã giúp nhà bán lẻ Tây Ban Nha bảo vệ biên lợi nhuận gộp và ngăn chặn "bracketing" – thực hành mua nhiều kích cỡ để thử tại nhà.
Nhà bán lẻ này cũng đã triển khai công cụ thử đồ ảo, "Zara try-on", vào tháng 12.
Đọc thêm
Trong khi đó, ASOS gần đây đã nhấn mạnh sự cải thiện rõ rệt về lợi nhuận, một phần được thúc đẩy bởi việc giảm 160 điểm cơ bản trong tỷ lệ trả hàng của họ.
Người chơi thời trang nhanh trực tuyến này đã thử nghiệm thử đồ ảo với sự hợp tác của start-up công nghệ sâu AIUTA, cho phép khách hàng tiềm năng xem một món quần áo trên nhiều loại cơ thể, chiều cao và tông màu da khác nhau. Tuy nhiên, ASOS cảnh báo rằng công cụ này được thiết kế để cung cấp hướng dẫn chung và khách hàng vẫn phải kiểm tra hướng dẫn kích thước trước khi mua.
Trong khi đó, Shopify đã tích hợp ứng dụng thử đồ ảo AI của start-up Genlook vào nền tảng thương mại của mình, mà họ cho biết "loại bỏ sự nghi ngờ về kích thước, tăng cường sự tự tin của người mua và thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn đồng thời giảm chi phí trả hàng."
Các gã khổng lồ công nghệ như Amazon, Adobe và Google cũng đã tạo ra các công cụ thử đồ ảo dưới nhiều hình thức khác nhau, hợp tác với các thương hiệu lớn để triển khai công nghệ này.
Từ ngày 30 tháng 4, công nghệ thử đồ ảo của Google có thể được truy cập trực tiếp trong kết quả tìm kiếm sản phẩm trên các nền tảng Google, theo trang web của Google Labs.
Đối với Catches, họ dự kiến ứng dụng của mình có thể thúc đẩy tăng trưởng 10% doanh số bán hàng và lợi tức đầu tư gấp 20 đến 30 lần cho các đối tác thương hiệu. Họ tập trung vào các thương hiệu cao cấp vì giá cao hơn của họ. Start-up này chưa đưa ra con số về mức độ giảm thiểu việc trả hàng khi sử dụng nền tảng của họ, nhưng nhắm mục tiêu "giảm thiểu đáng kể".
Không phải là giải pháp vạn năng
"Chắc chắn có những công ty đã thực sự thấy được lợi ích – việc tìm ra cách định lượng chúng thì khó hơn," Siegel nói.
Mặc dù lợi ích là rõ ràng, nhà phân tích cảnh báo rằng AI không phải là đũa thần. Ngoài việc vừa vặn, các nhà bán lẻ đang xem xét AI cho quản lý hàng tồn kho, nhắm mục tiêu khách hàng và ngăn chặn gian lận.
"Tất cả những điều đó đều là những trường hợp sử dụng thực sự thú vị, miễn là các công ty không từ bỏ bản sắc của họ," Siegel nói.
"Những gì bạn bán sẽ luôn quan trọng hơn cách bạn bán, và vì vậy tôi chỉ nghĩ rằng việc ghi nhớ điều đó sẽ giúp xác định ai sẽ thắng và hưởng lợi và khuếch đại từ AI so với ai sẽ bị nó tiêu thụ."