Tác giả: Justin Swagler và Richard Elberger
Ngày đăng: 03 tháng 04, 2025
Danh mục: Amazon Rekognition, Amazon Rekognition Video, Amazon SageMaker, Amazon Simple Storage Service (S3), AWS Lambda, CPG, Industries, Kinesis Video Streams, Retail

Với doanh số 80% đến từ cửa hàng vật lý, áp lực tối ưu hóa hoạt động tại chỗ chưa bao giờ lớn đến thế. Sự bùng nổ của thương mại điện tử không chỉ thay đổi thói quen mua sắm, mà còn tạo ra nhu cầu cấp bách để các cửa hàng vật lý mang đến trải nghiệm thông minh, hiệu quả hơn trong khi vẫn giảm thiểu dấu chân công nghệ (technology footprint). Các doanh nghiệp bán lẻ truyền thống thường phải cân bằng giữa mong muốn nâng cao vận hành và trải nghiệm khách hàng với việc duy trì kỷ luật đầu tư vốn. Trong các cuộc trao đổi với CTOs và COOs ở các ngành bán lẻ, nhà hàng nhanh (QSR) và hàng tiêu dùng, chúng tôi ghi nhận ba quan ngại nhất quán: chống lại chi phí vốn bổ sung, giảm thiểu công tác kỹ thuật tại cửa hàng và khai thác công nghệ Computer Vision để chuyển đổi hoạt động. Các lãnh đạo này mong muốn có cái nhìn toàn diện về hành vi khách và hoạt động cửa hàng tại nhiều địa điểm, nhưng thường băn khoăn không biết bắt đầu từ đâu với hạ tầng hiện có.

Lý do sử dụng Computer Vision

Công nghệ Computer Vision đang biến đổi bức tranh ngành tiêu dùng bằng cách biến hệ thống camera an ninh sẵn có thành công cụ phân tích mạnh mẽ, mang lại giá trị kinh doanh đo lường được. Bằng cách tận dụng khả năng Computer Vision tiên tiến, tổ chức có thể khai thác insight quan trọng trên nhiều phương diện – từ tối ưu bố cục cửa hàng dựa trên hành vi khách đến quản lý lực lượng lao động theo dữ liệu, giảm thời gian chờ, và đo lường hiệu quả khuyến mãi tại chỗ. Cách tiếp cận toàn diện này giúp cửa hàng vừa nâng cao hiệu quả vận hành, vừa cải thiện lợi nhuận thông qua việc khai thác chiến lược các tài sản sẵn có.

Tác động thực tế của các triển khai này là rất rõ ràng và có thể đo lường. Các cửa hàng ứng dụng giải pháp Computer Vision đạt được kết quả ấn tượng, bao gồm giảm 15–20% thời gian chờ thanh toán và cải thiện đến 30% hiệu suất sử dụng nhân viên nhờ phân công công việc thông minh. Bằng việc hiểu rõ lưu lượng khách và tối ưu chiến lược trưng bày sản phẩm, doanh số các mặt hàng biên lợi nhuận cao tăng lên rõ rệt, góp phần nâng tổng doanh thu. Những kết quả cụ thể này cho thấy Computer Vision không chỉ là nâng cấp công nghệ mà còn là khoản đầu tư chiến lược mang lại lợi tức đáng kể cho hoạt động, trải nghiệm khách và lợi nhuận.

Các use case tiêu biểu tạo ra giá trị cho doanh nghiệp

Computer Vision cho phép ba khả năng chuyển đổi mang lại giá trị tức thì cho hoạt động tại cửa hàng vật lý. Đầu tiên, Phân tích hành trình khách hàng mua sắm (Shopper Journey Analytics) cung cấp cái nhìn độc đáo về cách khách hàng tương tác với không gian của bạn. Bằng cách tạo ra các bản đồ nhiệt chi tiết về mô hình lưu lượng khách trong cửa hàng, bạn có thể tối ưu thiết kế bố cục để tăng mức độ tương tác và doanh số. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này cũng cho phép thương mại hóa không gian cao cấp (premium space monetization) bằng chiến lược bày trí sản phẩm, đồng thời hỗ trợ ra quyết định trưng bày dựa trên hành vi thực tế thay vì trực giác.

Khả năng thứ hai, Quản lý hàng đợi thông minh (Queue Management Intelligence), giải quyết thách thức kéo dài đối với các cửa hàng. Giám sát theo thời gian thực khu vực thanh toán và điểm phục vụ cung cấp cái nhìn tức thì về thời gian chờ, trong khi cảnh báo tự động thông báo cho nhân viên về các điểm tắc nghẽn sắp phát sinh trước khi ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. Hệ thống còn đưa ra khuyến nghị phân bổ nhân sự dự báo, giúp quản lý chủ động điều phối nguồn lực đến nơi cần thiết nhất, đảm bảo chất lượng phục vụ tối ưu trong các giờ cao điểm.

Khả năng thứ ba, Tối ưu hóa lực lượng lao động (Workforce Optimization), thay đổi cách thức cửa hàng quản lý tài nguyên quý giá nhất – nhân viên. Bằng cách phân tích lưu lượng khách, hệ thống cho phép phân công nhiệm vụ thông minh, phù hợp với nhu cầu thực tế của khách. Mô hình nhân sự linh động điều chỉnh theo điều kiện thực tế, trong khi các chỉ số hiệu suất toàn diện cung cấp cơ hội huấn luyện và phát triển nhân viên. Cách quản lý dựa trên dữ liệu này thường mang lại cải thiện 20–30% về hiệu suất sử dụng nhân viên, đồng thời nâng cao cả sự hài lòng của nhân viên lẫn chất lượng phục vụ khách hàng.

Ba khả năng này phối hợp với nhau để tạo ra hoạt động cửa hàng hiệu quả hơn, phản ứng nhanh và mang lại lợi nhuận cao hơn. Bằng cách tận dụng hạ tầng camera hiện có, các doanh nghiệp tiêu dùng có thể triển khai những giải pháp này với độ gián đoạn tối thiểu mà vẫn thu được tối đa insight vận hành. Nói chung, các địa điểm vật lý có thể sử dụng công nghệ Computer Vision cho cả trường hợp “Phản ứng” (phân tích video trên đám mây) và “Chủ động” (phát hiện theo thời gian thực tại thiết bị biên). Hình 1 minh họa các kịch bản sử dụng này.

Hình 1 – Các trường hợp sử dụng Phản ứng (Reactive) và Chủ động (Proactive) của Computer Vision trong ngành tiêu dùng

Cân nhắc chiến lược triển khai

Đối với các lãnh đạo kinh doanh bắt đầu hành trình Computer Vision, thành công bắt đầu từ một cách tiếp cận thực tiễn và có cấu trúc. Kinh nghiệm làm việc với khách hàng của chúng tôi cho thấy việc lập kế hoạch cẩn thận qua ba giai đoạn chính mang lại kết quả tốt nhất.

Giai đoạn đánh giá (assessment phase) khởi đầu bằng một cuộc kiểm toán toàn diện hạ tầng camera hiện tại của bạn. Việc đánh giá này giúp xác định cả năng lực và giới hạn của hệ thống, đồng thời nêu bật các cơ hội nâng cấp. Trong giai đoạn này, chúng tôi phối hợp chặt chẽ với đội ngũ của bạn để xác định những kịch bản sử dụng mang lại tác động kinh doanh cao nhất cho tổ chức. Dù là tối ưu bố cục cửa hàng, cải thiện quản lý hàng đợi hay tăng cường các biện pháp an ninh, việc định nghĩa rõ các chỉ số thành công sẽ đảm bảo sự nhất quán với mục tiêu chiến lược ngay từ ngày đầu.

Khi triển khai, chúng tôi nhận thấy rằng không có giải pháp “một kích cỡ phù hợp cho tất cả”. Đối với các địa điểm mới, triển khai greenfield cho phép thiết kế hệ thống tối ưu từ đầu, tích hợp công nghệ CV mới nhất và các thực hành tốt nhất. Các địa điểm hiện hữu thường được hưởng lợi từ phương án brownfield, khi việc nâng cấp chiến lược hạ tầng hiện có có thể mang lại giá trị đáng kể mà không cần thay thế toàn bộ. Nhiều khách hàng thành công nhất của chúng tôi lựa chọn cách tiếp cận kết hợp (hybrid), triển khai giải pháp toàn diện ở cửa hàng mới trong khi dần nâng cấp các cửa hàng cũ dựa trên ưu tiên kinh doanh, tiềm năng ROI và chu kỳ làm mới phần cứng.

Chiến lược đầu tư cho triển khai CV cần vừa thực tế vừa có khả năng mở rộng. Mô hình triển khai theo từng cửa hàng giúp tổ chức học hỏi từ mỗi lần triển khai, tinh chỉnh cách tiếp cận đồng thời quản lý chi tiêu vốn hiệu quả. Việc triển khai có đo lường này đảm bảo kiến trúc có thể mở rộng hiệu quả trên toàn mạng lưới của bạn trong khi vẫn duy trì hiệu suất ổn định. Bằng cách ưu tiên triển khai dựa trên ROI dự kiến, tổ chức có thể tạo đà qua những thành công sớm và xây dựng mô hình tự tài trợ cho việc mở rộng liên tục.

Con đường phía trước – Triển khai Computer Vision trên AWS

AWS hiểu rằng hành trình triển khai Computer Vision của mỗi tổ chức là độc nhất. Đó là lý do chúng tôi phát triển các tùy chọn triển khai linh hoạt, phù hợp liền mạch với các mục tiêu kinh doanh và hạ tầng hiện có. Cách tiếp cận của chúng tôi nhấn mạnh các cân nhắc thực tiễn quan trọng đối với lãnh đạo doanh nghiệp: giảm thiểu yêu cầu vốn ban đầu thông qua các phương án tài chính sáng tạo, tối đa hóa giá trị từ những đầu tư hiện hữu thay vì phải thay thế hoàn toàn, và đảm bảo giải pháp có khả năng mở rộng hiệu quả khi nhu cầu phát triển. Quan trọng hơn hết, chúng tôi tập trung đẩy nhanh thời gian nhận giá trị (time-to-value), giúp bạn thu được lợi ích nhanh chóng đồng thời xây dựng hướng tới tầm nhìn dài hạn.

1. Để đẩy nhanh hành trình Computer Vision, AWS cung cấp một hệ sinh thái đối tác (Partner) mạnh mẽ và sự hỗ trợ từ dịch vụ chuyên nghiệp (Professional Services). Các AWS Partners chuyên về giải pháp Computer Vision dành cho cửa hàng, mang đến các ứng dụng có sẵn và kinh nghiệm ngành sâu rộng để rút ngắn thời gian triển khai và tối ưu ROI. Họ cung cấp mọi thứ, từ thiết bị edge và tích hợp camera đến các nền tảng phân tích toàn diện tích hợp liền mạch với dịch vụ AWS. Bên cạnh đó, AWS Professional Services làm việc trực tiếp với khách hàng và đối tác, cung cấp chuyên môn kỹ thuật sâu, hướng dẫn kiến trúc và hỗ trợ triển khai. Sự kết hợp giữa giải pháp của Đối tác và chuyên môn của Professional Services giúp khách hàng vượt qua các thách thức phổ biến như tích hợp hạ tầng cũ, tuân thủ bảo mật dữ liệu và chiến lược triển khai theo giai đoạn. Dù bạn đang bắt đầu với chương trình thử nghiệm (pilot) hay lên kế hoạch triển khai quy mô lớn, đội ngũ Đối tác và Professional Services đều có thể thiết kế và triển khai giải pháp Computer Vision phù hợp với nhu cầu kinh doanh và yêu cầu kỹ thuật cụ thể của bạn.
   
2. Amazon Kinesis Video Streams giúp dễ dàng truyền video an toàn từ các thiết bị kết nối đến AWS để phân tích, machine learning (ML), phát lại và các xử lý khác. Kinesis Video Streams tự động cấp phát và mở rộng linh hoạt toàn bộ hạ tầng cần thiết để ingest dữ liệu video streaming từ hàng triệu thiết bị. Dịch vụ này lưu trữ bền vững, mã hóa và đánh chỉ mục dữ liệu video trong luồng, đồng thời cho phép truy cập qua API dễ sử dụng. Amazon Kinesis Video Streams cho phép phát lại video trực tiếp và theo yêu cầu, cũng như nhanh chóng xây dựng ứng dụng tận dụng Computer Vision và phân tích video thông qua tích hợp với Amazon Rekognition Video và Amazon SageMaker. Kinesis Video Streams còn hỗ trợ WebRTC — dự án mã nguồn mở cho phép streaming media thời gian thực và tương tác giữa trình duyệt web, ứng dụng di động và các thiết bị kết nối qua API đơn giản.
   
3. Tính năng People pathing sử dụng Amazon Rekognition cung cấp khả năng Computer Vision mạnh mẽ để theo dõi và phân tích mô hình di chuyển của khách hàng trong cửa hàng thông qua phân tích video. Bằng cách tận dụng Amazon S3 làm nơi lưu trữ video, AWS Lambda để xử lý tự động, và Amazon Rekognition để phân tích, bạn có thể tạo ra bản đồ nhiệt chi tiết hiển thị các khu vực đông khách và hiểu rõ hành vi của khách hàng ở mức độ chưa từng có. Giải pháp managed service này đơn giản hóa toàn bộ quy trình từ ghi hình đến tạo insight, giúp bạn tiếp cận phân tích nâng cao mà không cần chuyên sâu về Computer Vision.
   
4. AWS cũng cung cấp cho các nhà phát triển Solution Guidance — hướng dẫn cách doanh nghiệp có thể tận dụng camera tại cửa hàng và khả năng AI/ML để khám phá sâu hơn insight về khách hàng và nâng cao trải nghiệm tại chỗ. Khách hàng có thể tự động thu thập các chỉ số giá trị như bản đồ nhiệt (heatmap), thời gian dừng chân (dwell-time) và lưu lượng khách (traffic flow). Cách tiếp cận này giúp các cửa hàng truyền thống hiểu rõ hơn về hành vi khách, tối ưu bố cục và cải thiện trải nghiệm mua sắm. Bằng cách phân tích hành trình của khách trong cửa hàng, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để nâng cao sự hài lòng khách, tăng tỷ lệ chuyển đổi và thúc đẩy doanh thu chung.

Tiếp theo

Computer Vision đã tiến từ một công nghệ tiên phong trở thành giải pháp thiết thực, dễ tiếp cận và mang lại ROI đo lường được cho vận hành, trải nghiệm khách hàng và lợi nhuận. Với bộ dịch vụ toàn diện của AWS (Amazon Rekognition, Amazon Rekognition Video, Amazon SageMaker, Amazon Kinesis Video Streams, Amazon S3, AWS Lambda), mạng lưới đối tác phong phú và hỗ trợ từ Professional Services, bạn có thể bắt đầu chuyển đổi cửa hàng mà không cần đầu tư vốn lớn hay chuyên môn kỹ thuật chuyên sâu. Dù bạn muốn tối ưu bố cục cửa hàng, giảm thời gian chờ hay nâng cao năng suất nhân viên, con đường triển khai đều rõ ràng và khả thi. Đừng để đối thủ vượt lên – hãy liên hệ ngay đại diện AWS của bạn để lên lịch một phiên thảo luận khám phá (discovery session) và tìm hiểu cách chúng tôi có thể giúp bạn khai thác sức mạnh của Computer Vision trong cửa hàng. Công nghệ đã sẵn sàng, kết quả đã được chứng minh, và hạ tầng hiện có của bạn hoàn toàn có thể trở thành nền tảng cho lợi thế cạnh tranh tiếp theo.

Tìm hiểu thêm về giải pháp cửa hàng thông minh trên AWS.

Về tác giả

Justin Swagler

Justin Swagler là Worldwide Head of Physical Retail tại AWS, nơi ông lãnh đạo chiến lược toàn cầu và định hướng tư duy cho mảng bán lẻ truyền thống. Justin có hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực hàng tiêu dùng đóng gói, bán lẻ và chiến lược, bao gồm chiến lược đổi mới, vận hành bán lẻ, phát triển sản phẩm và quản lý điều hành. Ông đam mê việc dẫn dắt các tổ chức đổi mới một cách chiến lược và tái định hình trải nghiệm khách hàng. Ông có bằng cử nhân tại University of Illinois at Urbana-Champaign và bằng MBA tại Kellogg School of Management.

Richard Elberger

Richard Elberger là Principal Technologist tại Amazon Web Services trong bộ phận AWS Solutions. Là một diễn giả và tác giả thường xuyên, đồng thời là một người đam mê không ngừng với hệ thống nhúng, ông tạo ra nội dung cho các chuyên gia IoT và Cloud trên toàn cầu. Richard duy trì và đóng góp cho nhiều dự án mã nguồn mở liên quan đến IoT (như FreeRTOS, meta-aws, ThingPress, Secretfree) nhằm giúp khách hàng xây dựng và triển khai những giải pháp IoT xuất sắc trên AWS.