Doanh thu tăng gần 30%, lợi nhuận tăng 3,5 lần so với cùng kỳ, đồng thời mở mới 225 cửa hàng chỉ trong quý đầu năm. Theo WinCommerce, động lực phía sau đà tăng trưởng này không chỉ đến từ việc mở rộng quy mô mà còn từ quá trình số hóa toàn bộ hoạt động vận hành. Thay vì dựa chủ yếu vào kinh nghiệm, doanh nghiệp đang ứng dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) để trả lời bốn câu hỏi cốt lõi của ngành bán lẻ: mở ở đâu, bán gì, bán bao nhiêu và bán với mức giá nào.
Quy mô càng lớn, quyết định càng phải dựa trên dữ liệu
Điều hành gần 5.000 cửa hàng đồng nghĩa mỗi ngày WinCommerce phải đưa ra hàng triệu quyết định liên quan đến địa điểm, hàng hóa, giá bán, tồn kho và vận hành. Chỉ một quyết định chưa tối ưu cũng có thể tạo ra chi phí rất lớn khi được nhân lên trên quy mô hàng nghìn điểm bán.
Quý I/2026, WinCommerce ghi nhận doanh thu tăng 29,4% so với cùng kỳ; lợi nhuận sau thuế trước lợi ích cổ đông thiểu số đạt 204 tỷ đồng, tăng 3,5 lần so với cùng kỳ. Doanh nghiệp mở mới thuần 225 cửa hàng, nâng tổng số điểm bán lên 4.817, đồng thời 100% cửa hàng mở mới đều vượt điểm hòa vốn EBITDA ngay trong quý đầu hoạt động. Những kết quả này cho thấy doanh nghiệp không chỉ mở rộng quy mô mà còn nâng cao chất lượng tăng trưởng.
Theo ông Phan Nguyễn Trọng Huy, Giám đốc Tài chính WinCommerce cho biết: “Chuyển đổi số không phải câu chuyện AI để nói cho hay. Công nghệ và dữ liệu phải giúp giải quyết những bài toán vận hành hằng ngày.”
Thay vì xem AI là một dự án công nghệ riêng lẻ, WinCommerce xây dựng nền tảng dữ liệu để hỗ trợ mọi quyết định kinh doanh, từ chiến lược đến cách vận hành tại từng cửa hàng.
Theo WinCommerce, dữ liệu và AI không được triển khai như những công cụ độc lập mà là một phần của Consumer Operating System – hệ điều hành tiêu dùng mà Masan đang xây dựng để kết nối người tiêu dùng, điểm bán, thương hiệu, chuỗi cung ứng và công nghệ trên cùng một nền tảng. Khi mọi quyết định từ phát triển cửa hàng, quản lý hàng hóa đến phục vụ khách hàng đều được hỗ trợ bởi dữ liệu theo thời gian thực, hệ thống không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành của từng cửa hàng mà còn tạo ra giá trị cho toàn bộ hệ sinh thái tiêu dùng.
Dùng công nghệ để giải bốn bài toán cốt lõi của bán lẻ
Trong bán lẻ, quyết định tốn kém nhất không phải mở bao nhiêu cửa hàng mà là mở đúng ở đâu. Trước đây, việc đánh giá một khu vực có phù hợp để mở điểm bán mới hay không đòi hỏi nhiều nhân sự khảo sát thực địa và phụ thuộc đáng kể vào kinh nghiệm. Hiện nay, WinCommerce sử dụng mô hình Location Intelligence, chia thị trường thành hàng trăm nghìn ô dữ liệu (hexagon), kết hợp dữ liệu từ khoảng 400.000–500.000 cửa hàng bán lẻ truyền thống cùng mạng lưới bán lẻ hiện đại để đánh gia` tiềm năng từng khu vực.
Hệ thống nhanh chóng loại bỏ những vị trí có xác suất thành công thấp, giúp đội ngũ phát triển chỉ tập trung khảo sát các địa điểm triển vọng. Theo doanh nghiệp, cách tiếp cận này giúp tối ưu hơn 30% nguồn lực khảo sát, đồng thời nâng cao xác suất thành công của các cửa hàng mới.
Nếu chọn sai địa điểm làm mất cơ hội tăng trưởng thì quản trị tồn kho quyết định trực tiếp đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.
WinCommerce hiện ứng dụng Machine Learning để dự báo nhu cầu và tự động hóa quy trình đặt hàng tập trung. Khoảng 74% giá trị hàng hóa trong hệ thống đã được đặt hàng theo mô hình này và doanh nghiệp đặt mục tiêu nâng tỷ lệ lên 90% vào cuối năm 2026. Theo tính toán của doanh nghiệp, cứ 40% giá trị hàng hóa được đặt hàng tập trung sẽ giúp giảm khoảng 15% khối lượng công việc tại cửa hàng, tương đương khoảng 300 tỷ đồng thời gian lao động mỗi năm. Thời gian tiết kiệm được được chuyển sang phục vụ khách hàng, thay vì xử lý các công việc hành chính.
Song song đó, việc tối ưu tồn kho cũng giúp WinCommerce cải thiện khoảng 1.500 tỷ đồng vốn lưu động trong hai năm gần đây, tạo nguồn lực tài chính cho quá trình mở rộng hệ thống. Theo doanh nghiệp, khoản vốn lưu động này đủ để tài trợ cho hoạt động mở mới cửa hàng trong giai đoạn vừa qua.
AI tại WinCommerce không chỉ phục vụ bài toán tồn kho mà còn hỗ trợ quyết định bán sản phẩm gì và bán với mức giá nào. Doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu dựa trên ba lớp thông tin gồm dữ liệu cửa hàng, dữ liệu sản phẩm và dữ liệu người tiêu dùng. Mỗi giao dịch tại WinMart hoặc WinMart+ là điểm giao giữa ba lớp dữ liệu này, giúp hệ thống liên tục học hỏi về hành vi tiêu dùng, sức mua và nhu cầu của từng khu vực.
Nhờ đó, WinCommerce có thể tối ưu danh mục hàng hóa theo từng cửa hàng thay vì áp dụng cùng một công thức cho toàn hệ thống. Khi lượng dữ liệu tích lũy ngày càng lớn, hệ thống cũng nâng cao khả năng dự báo nhu cầu, tối ưu giá bán và chương trình khuyến mại cho từng nhóm khách hàng.
Không chỉ hỗ trợ các quyết định ở cấp doanh nghiệp, AI còn được đưa xuống tuyến đầu vận hành. WinCommerce đang thí điểm trợ lý AI Winnie dành cho các cửa hàng trưởng WinMart+. Thay vì phải tra cứu nhiều hệ thống hoặc tổng hợp dữ liệu thủ công, cửa hàng trưởng có thể nhanh chóng tiếp cận các thông tin về chỉ tiêu kinh doanh, tình trạng hàng hóa, quy trình vận hành và các hướng dẫn cần thiết trong quá trình quản lý cửa hàng.
Mục tiêu của Winnie không phải thay thế người quản lý mà giảm thời gian dành cho những tác vụ lặp lại, để đội ngũ tuyến đầu có thêm thời gian phục vụ khách hàng.
Trong bối cảnh ngành bán lẻ bước vào giai đoạn cạnh tranh bằng năng lực vận hành, WinCommerce cho rằng lợi thế sẽ không chỉ đến từ quy mô mạng lưới mà còn từ tốc độ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi công nghệ giúp mỗi cửa hàng vận hành hiệu quả hơn, mỗi nhân viên có thêm thời gian phục vụ khách hàng và mỗi điểm bán tạo ra lợi nhuận cao hơn, chuyển đổi số mới thực sự tạo ra giá trị cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng.