28/04-2020 - Case study

Walmart và câu chuyện chuyển đổi số

Khổng lồ & nhanh nhẹn, Walmart, phục vụ 270 triệu khách hàng trực tuyến mỗi tuần và mạng lưới các cửa hàng của công ty ở khoảng cách dưới 10 dặm đối với 90% dân số Mỹ, đang chuyển mình từ một công ty bán lẻ truyền thống sang một công ty công nghệ và một công ty đổi mới sáng tạo, một tên gọi mà Giám đốc điều hành Doug McMillan thường dùng để mô tả Walmart.

Walmart "vươn mình" chuyển đổi số

Đúng như vậy. Walmart vừa là một công ty công nghệ vừa là một công ty đổi mới sáng tạo. Trong năm tài chính 2018, Walmart đã chi tổng cộng 11,7 tỷ USD cho đầu tư công nghệ, khiến công ty trở thành đơn vị đầu tư cho công nghệ thông tin (CNTT) lớn thứ ba trên toàn thế giới, chỉ sau Amazon và Alphabet.

Công ty đã triển khai thành công các chiến lược chuyển đổi trên tất cả các khía cạnh trong quy trình kinh doanh như quản lý hàng tồn kho, chuỗi cung ứng, giao hàng, bán hàng trực tuyến và đã tối ưu toàn bộ trải nghiệm khách hàng.

Rõ ràng, đây chỉ là phần nổi của hành trình chuyển đổi của công ty. Với 1.700 nhân viên công nghệ được tuyển dụng vào năm 2018, công ty đang dự kiến tuyển dụng thêm 2.000 nhân sự vào cuối năm 2019.

Walmart bắt đầu thực hiện chuyển đổi số một cách nghiêm túc vào năm 2015 khi họ mua lại Yihaodian - một công ty thương mại điện tử B2C ở Trung Quốc. Ngay sau đó, việc mua lại Jet.com với trị giá 3 tỷ USD và các thương vụ mua lại khác đang diễn ra với một tốc độ đáng kinh ngạc bao gồm: Shoes.com, Moosejaw, Bonobos, Eloquii, Bare N Needities (Thời trang), Parcel (Giao hàng), Cornerstone (Giao hàng) và Flipkart.

Mặc dù hầu hết các khoản đầu tư vào thời điểm đó không mang lại lợi nhuận ngay lập tức, Walmart đang đặt cược vào cuộc chơi dài hơn. Đó là sự tích hợp của các công nghệ này, nhân khẩu học khác nhau, dữ liệu & mẫu khác nhau, tài năng khác nhau và quan trọng nhất là cách thức tất cả kết hợp với cơ sở hạ tầng của chính Walmart.

Vậy, chính xác Walmart đã làm gì để chuyển đổi những khía cạnh như đề cập trong quy trình kinh doanh?

Và thật ngạc nhiên, một sự chuyển đổi gần như toàn diện trong tất cả các khía cạnh của chu kỳ sản phẩm và trong toàn tổ chức đã diễn ra: từ chủng loại sản phẩm được kinh doanh tới địa điểm và cách thức sản phẩm được tìm kiếm, lấy ra và giao hàng. Walmart đã thiết kế một hệ thống giống như nhà máy kỹ thuật số để thử nghiệm các công nghệ mới và mở rộng quy mô. 

Quản lý hàng tồn kho

Hệ thống robot Bossa Nova

Trong một thông báo rất đáng chú ý của Walmart về startup robot nói rằng công ty sẽ triển khai robot quét các kệ hàng của Bossa Nova cho 50 cửa hàng của mình vào năm 2017 và gần đây Walmart đã mở rộng việc sử dụng robot nova này cho 350 cửa hàng.

Walmart

Chúng tự động hóa quy trình quét hàng tồn kho ở vị trí các kệ để hàng để khi khách hàng đến cửa hàng, khách hàng sẽ luôn nhận được những gì mình đang tìm kiếm. Và họ không dừng lại ở đó, chúng cũng xác định số lượng và giá bán của hàng tồn kho ở từng vị trí trên kệ.

Sự phức tạp của nhiệm vụ này là một trong những điều quan trọng nhất trong kinh doanh bán lẻ. Ở Mỹ, độ chính xác của hàng tồn kho là 88%. Điều đó có nghĩa là có 12% hàng hóa xuất hiện tại quầy thanh toán với giá không chính xác hoặc thậm chí tệ hơn, nhà bán lẻ nghĩ rằng hàng tồn kho đang ở trên kệ, trong khi nó bị che khuất trong khu vực khó nhìn thấy của Nhà kho.

Hiệu quả quản lý hàng tồn kho kém không chỉ dẫn đến doanh số bị mất mà còn làm giảm tỷ lệ chính xác của dự báo nhu cầu cung ứng.

Nhãn điện tử trên kệ trưng bày

Walmart cũng đang thử nghiệm Nhãn điện tử trên kệ trưng bày trong hai cửa hàng ở Mỹ để thực hiện điều chỉnh giá tự động theo quyết định của ban quản lý cửa hàng.

Walmart

Tại OOSGA, công ty thậm chí đã có một cuộc trao đổi dài về chủ đề này cho khả năng chiến lược giá điều chỉnh theo thời gian thực, khi các nhãn điện tử trên kệ trưng bày không chỉ giao tiếp với công nghệ khác trong cửa hàng & kho, mà thậm chí còn tích hợp với dữ liệu của bên thứ 3.

Tương lai của bán lẻ

Tương lai của bán lẻ không chỉ là sản phẩm nổi bật với thiết kế theo phong cách Apple, Walmart định nghĩa tương lai của bán lẻ với Walmart Neighbours Market của công ty ở Levittown, New York. Đó là Phòng thí nghiệm bán lẻ thông minh mới của Walmart, hay còn gọi là “IRL” (Intelligent Retail Lab).

Walmart

IRL được thiết lập để thu thập thông tin về những gì xảy ra trong cửa hàng thông qua một loạt các cảm biến, máy ảnh và bộ xử lý ấn tượng.

Khía cạnh đầu tiên công ty đang tập trung vào là hàng tồn kho và tính sẵn có của sản phẩm. Họ sử dụng tất cả các hình thức của máy dò (detector) để có được thông tin theo thời gian thực và thông báo cho các nhân sự công ty để biết chính xác hơn khi nào nên bổ sung sản phẩm và hơn thế nữa.

Army Col. Vernon L. Beatty - người chỉ huy Kho phân phối quốc phòng ở Kuwait đã phải làm việc với Walmart trong một năm để đào tạo, để hiểu được chuỗi cung ứng hoạt động hiệu quả là như thế nào - ​​ cho biết:

Khách hàng có thể tự tin về độ sẵn có của các sản phẩm trong cửa hàng cũng như về độ tươi mới của các sản phẩm, nhất là thịt. Đó là những điều mà AI thực sự có thể hỗ trợ.

Gã khổng lồ bán lẻ đa quốc gia vận hành gần 12.000 cửa hàng với 2,3 triệu nhân viên tại 28 quốc gia trong khi quản lý hàng tồn kho trị giá khoảng 32 tỷ USD. Điều đó có nghĩa là ngay cả khi công ty chỉ tăng nhẹ hiệu quả của chuỗi cung ứng, khoảng 5% chẳng hạn, thì đã góp phần mang lại doanh thu hàng tỷ USD tăng thêm.

Mặc dù Walmart đã được quốc tế công nhận là ví dụ thành công nhất trong quản lý chuỗi cung ứng, gã khổng lồ bán lẻ đang trải qua một tốc độ tăng trưởng hàng tồn kho vượt quá mức tăng trưởng doanh thu. Đó là một dấu hiệu mạnh mẽ về việc cần phải nâng cấp cơ bản hệ thống quản lý chuỗi cung ứng của công ty mà dường như đã đứng đầu thế giới.

Ban lãnh đạo công ty đã nhận ra rằng thách thức đang trở lại và từ đó đã khởi xướng nhiều chiến lược để chuyển đổi số chuỗi cung ứng phức tạp của công ty và một trong số đó là nghiên cứu khoa học dữ liệu trong Walmart Labs.

Nhà khoa học dữ liệu tại Walmart Labs tập trung vào việc xây dựng các thuật toán nhằm tăng cường hiệu quả của các quy trình quản lý chuỗi cung ứng phức tạp. Công ty đang giải quyết thành công cả những vấn đề đã tồn tại và những vấn đề mới.

Vậy những khía cạnh nào trong quản lý chuỗi cung ứng có thể được tối ưu hóa với khoa học dữ liệu?

Giải quyết các vấn đề trong tìm nguồn hàng cung ứng (giao)

Giao hàng dự kiến

Giao hàng dự kiến là ngày giao hàng ước tính theo thời gian thực được hiển thị trên mặt hàng tại Walmart.com khi khách hàng mua hàng tại một ngày nhất định. Thuật toán ước tính ngày giao hàng với các yếu tố như:

  • Khoảng cách giữa khách hàng và trung tâm xử lý đơn hàng cần giao (Fulfillment centers - FC)
  • Mức tồn kho của mặt hàng
  • Phương thức và năng lực vận chuyển có sẵn

Tìm nguồn hàng cung ứng (giao)

Bất cứ khi nào đặt hàng, thuật toán phải xác định những điều sau đây để tối ưu hóa tốt hơn hiệu quả của chuỗi cung ứng

  • Trung tâm xử lý đơn hàng giao nào là tối ưu để thực hiện đơn hàng hoặc một phần của đơn hàng
  • Hãng vận chuyển nào là tối ưu để thực hiện đơn hàng với chi phí thấp nhất một cách kịp thời

Đặt hàng / Giao hàng

Có hai khía cạnh trong công đoạn này. Nếu 2 khía cạnh này được thực hiện tốt, sẽ tối ưu hóa hiệu quả tổng thể của quản lý chuỗi cung ứng.

Tối ưu hóa lựa chọn

Khi một đơn hàng được thực hiện bởi Trung tâm xử lý đơn hàng được chỉ định, sản phẩm trong đơn hàng sẽ cần được lấy ra (pick) từ kệ trưng bày (shelf) một cách kịp thời. Thuật toán để tối ưu hóa quy trình này phải xác định như sau:

  • Vị trí nào để lấy ra sản phẩm được chỉ định
  • Đối với mỗi thao tác lấy ra riêng lẻ, tuyến đường danh sách sản phẩm tối ưu nào sẽ được lấy ra

Điều này có vẻ quen thuộc với nhà khoa học dữ liệu vì đây là một trong những vấn đề khó nhất về thời gian đa thức không điều kiện trả lời / không trả lời trong lĩnh vực thường được gọi là vấn đề định tuyến xe với cửa sổ thời gian.

Vận chuyển

Walmart đã ứng dụng khoa học dữ liệu thành công trong quy trình vận chuyển để tối ưu hóa Tổng thể Quản lý chuỗi cung ứng. Trong đó, điểm nổi bật nhất là lên kế hoạch tuyến đường giao nhận.

Sau khi Tìm nguồn hàng cung ứng (giao) & Chuẩn bị đơn đặt hàng, bây giờ lô hàng đang được lấy ra, đóng gói và sẵn sàng đem giao. Ở giai đoạn này, một nhãn cho việc giao nhận sẽ được tạo cho nhân viên Walmart phân loại các gói hàng và xác định cửa ra (dock) nào họ nên đặt gói hàng tại.

Sau đó, tuyến đường cụ thể (Lane) sẽ được xác định bằng thuật toán với các yếu tố khác nhau như Địa chỉ và đặc điểm nơi giao hàng, ngày giao hàng, phương thức giao hàng. Tuyến đường hiệu quả và đúng giờ nhất sẽ được tạo ra bởi thuật toán.

Một sự hợp tác với Gurobi Optimization, Walmart đã có thể giải quyết vấn đề này thành công.

Đầu tư vào blockchain trong chuỗi cung ứng thực phẩm

Walmart cũng đã khám phá tiềm năng của blockchain bằng cách hợp tác với IBM Food Trust về giải pháp blockchain cho an toàn thực phẩm và hiện đang tích cực thúc giục nhà cung cấp của công ty theo dõi sản phẩm của mình bằng công nghệ blockchain. IBM Food Trust sẽ làm việc để quản lý truy xuất nguồn gốc trong chuỗi cung ứng thực phẩm theo hai giai đoạn, cho phép Walmart theo dõi thực phẩm hiệu quả trong một hệ thống lớn.

Đừng ngần ngại để lại bình luận dưới bài viết hoặc tham gia Group Iconsulting – Chiến lược & Khởi nghiệp để cùng trao đổi với chúng tôi và những độc giả quan tâm khác!

Walmart – Digital Transformation of the retail giant

Babuki lược dịch và hiệu đính

Bài viết liên quan
Share to LinkedIn
Share to Facebook