Nếu bạn cảm thấy mình đang bị cuốn vào một vòng xoáy không ngừng của những công cụ AI mới, thì bạn không đơn độc. Cứ mỗi tuần, lại có một công cụ lan truyền rầm rộ. Một cái hứa hẹn sẽ viết email thay bạn, cái khác thì quảng cáo khả năng tóm tắt cả giáo trình trong vài giây. Bản tin ngập tràn danh sách “phải thử”, còn mạng xã hội thì sôi động với những bản demo hào nhoáng và những lời khen có cánh. Với những ai đang làm việc hoặc sáng tạo cùng AI, việc bị cuốn theo dòng chảy này là điều khó tránh. Bạn chỉ định mở một tab để lướt qua một công cụ vài phút – và rồi, không biết từ lúc nào, bạn đang xem chuỗi video “Top 20 lời nhắc ChatGPT để tăng năng suất”, đăng ký thử nghiệm hàng loạt sản phẩm, và… việc bạn định làm ban đầu vẫn còn nguyên đó. Nghe quen chứ? Chúng ta đang sống trong thời kỳ bùng nổ AI thật sự. Tốc độ đổi mới chóng mặt, nhưng đi kèm là một lượng thông tin và công cụ khổng lồ khiến ta dễ bị choáng ngợp. Cảm giác luôn tụt lại phía sau, luôn có thứ mới phải thử, phải lưu lại, phải tích hợp. Sự thật phũ phàng? Việc chạy theo mọi công cụ mới là điều không bền vững – và thường cũng không khôn ngoan. Hệ quả là FOMO, mệt mỏi, và xao nhãng đội lốt năng suất. Bài viết này sẽ chia sẻ một cách tiếp cận thực tế để thoát khỏi vòng xoáy đó. Bởi đây không phải là lỗi cá nhân, mà là một đặc điểm của thời đại. Vì Sao Chúng Ta Dễ Bị Quá Tải Công Cụ AI? Ba yếu tố chính tạo ra sự quá tải này – và chúng liên tục khuếch đại lẫn nhau: AI thực sự đang bùng nổ – và chưa có dấu hiệu dừng lại.AI tạo sinh đang phát triển nhanh hơn hầu hết các công nghệ khác trong lịch sử. Công cụ mới xuất hiện mỗi ngày, mang theo cả hứng khởi và áp lực. Mạng xã hội thổi phồng cơn sốt.Mọi nơi bạn nhìn đều có "Top 10 công cụ AI", "50 mẹo tăng năng suất gấp 10 lần"... Các công cụ được thể hiện trong phiên bản hoàn hảo nhất – trơn tru, thông minh, đầy ấn tượng. Hiếm ai chia sẻ những rào cản thực tế, lỗi vặt, hay sự thật rằng họ bỏ công cụ đó sau một tuần. Kết quả: bạn tích bookmark nhiều hơn là hoàn thành công việc. Chúng ta đánh đồng việc khám phá công cụ với sự hiệu quả.Việc đăng ký, thử tính năng, nghịch vài thao tác mang lại cảm giác "đang làm việc". Nhưng nếu công cụ đó không giải quyết một vấn đề thực tế, nó chỉ giống như việc “window shopping”. Ngốn thời gian. Gây xao nhãng. Không giúp bạn hoàn thành được điều gì cụ thể. Điều này là tự nhiên – đặc biệt với những người tò mò và ham học hỏi. Nhưng nếu không có hệ thống lọc và tập trung, ta sẽ dành hết năng lượng vào việc khám phá, thay vì thực sự hoàn thành ưu tiên. 5 Quy Tắc Giúp Bạn Giữ Tỉnh Táo Giải pháp không nằm ở việc bỏ qua công cụ mới, mà là học cách lọc chọn. Dưới đây là một khung đơn giản để giữ sự tập trung – mà vẫn nuôi dưỡng sự tò mò: 1. Quy tắc “Bộ Công Cụ Cốt Lõi” Xác định 3–5 công cụ AI bạn dùng thường xuyên và thực sự cải thiện công việc. Đây là tiêu chuẩn. Bất kỳ công cụ mới nào muốn lọt vào bộ này phải vượt trội hơn những gì bạn đang dùng. Hãy hỏi: “Liệu công cụ này có tốt hơn thứ tôi đang sử dụng không?” 2. Quy tắc “Khung Giờ Khám Phá Định Kỳ” Thay vì khám phá ngẫu hứng cả tuần, hãy dành một khung giờ cố định – ví dụ, chiều Chủ Nhật – để thử nghiệm công cụ mới. Trong thời gian đó, bạn được phép tò mò. Nhưng ngoài thời gian đó? Tập trung làm việc. Sự giới hạn giúp bạn khám phá một cách chủ động, thay vì bị cuốn đi bởi thuật toán. 3. Quy tắc “Xây Dựng, Không Lướt” Khi thử một công cụ mới, hãy tự hỏi: “Tôi có thể tạo ra thứ gì đó thực tế với nó trong 30 phút không?” Nếu có – tuyệt. Nếu không – có lẽ nó không dành cho bạn. Cách tiếp cận này biến bạn từ người thử nghiệm thụ động thành người tạo ra thực tế. 4. Quy tắc “Kim Chỉ Nam Use-Case” Bắt đầu từ vấn đề, không phải từ công cụ. Tự hỏi: Phần nào trong ngày của tôi bị lặp lại? Tôi mất nhiều thời gian, năng lượng ở đâu? Nếu có trợ lý, tôi muốn họ làm gì? Sau đó, tìm công cụ phù hợp. Công cụ chỉ có giá trị khi nó giải quyết vấn đề bạn thực sự gặp phải. 5. Bộ Lọc “Phù Hợp Hơn Hype” Không phải thứ gì đang “hot” cũng phù hợp với bạn. Hãy hỏi: “Công cụ này có được tạo ra cho người như tôi không?” Đừng mượn bộ công cụ của người khác. Hãy xây dựng bộ của riêng bạn – chậm mà chắc. Kết Luận: Chiều Sâu > Mới Lạ Chúng ta đang sống giữa một cuộc cách mạng công nghệ hiếm có trong đời. Những người viết, xây dựng, tư duy – đang có trong tay thứ gần như siêu năng lực. Nhưng cùng với đó là áp lực: phải theo kịp, phải thử hết, không được bỏ lỡ. Sự thật là: bạn sẽ bỏ lỡ một số thứ. Tất cả chúng ta đều vậy. Và đó không phải là thất bại – mà là một chiến lược. Trong thế giới nơi công cụ là vô hạn, lợi thế không nằm ở việc biết tất cả. Mà nằm ở việc biết bản thân. Biết điều gì thực sự hiệu quả với quy trình của mình. Biết chọn chiều sâu thay vì sự mới lạ. Vì vậy, lần tới khi bạn thấy một bản demo AI bóng bẩy, hãy dừng lại một chút. Hít một hơi sâu. Tự hỏi: “Điều này có giải quyết vấn đề thật của mình không?”Nếu có – khám phá nó một cách có chủ đích. Nếu không – bỏ qua mà không thấy áy náy. Đây không phải là một cuộc đua. Đây là một hành trình thực hành. Từng công cụ một. Từng quyết định rõ ràng một. Và nếu bạn làm đúng điều đó, bạn không hề bị tụt hậu. Bạn đang đi đúng hướng. Tham thảo bài viết khác tại:  https://blog.tanigo.vn/cach-cac-startup-lang-le-tang-truong-10-lan-nho-ai/ https://blog.tanigo.vn/4-buoc-trien-khai-tu-dong-hoa-quy-trinh-ai/

Phần lớn startup dùng AI để tăng cường sản phẩm — nhưng ít ai nhận ra rằng họ có thể bán chính công nghệ AI đó. Làm thế nào chính AI đó mang lại lợi nhuận cho mình? Hay người ta thường gọi với cái tên AI as a Service (AIaaS) 1/ Biến công cụ AI nội bộ thành sản phẩm thương mại Nếu bạn đã xây dựng các công cụ AI phục vụ nội bộ (ví dụ: chấm điểm khách hàng tiềm năng, phát hiện gian lận, tạo nội dung), đừng giữ riêng cho mình. Hãy tự hỏi:❓ Người khác có thể hưởng lợi từ công cụ này không?❓ Họ có sẵn sàng trả tiền cho nó không? ✅ Cách làm: Đóng gói công cụ đó thành sản phẩm SaaS (ví dụ: công cụ AI chấm điểm khách hàng tiềm năng cho các đội sales khác). Dùng các công cụ như LangChain, FastAPI hoặc Gradio để biến mô hình AI thành ứng dụng cho người dùng cuối. Đưa lên các chợ API như RapidAPI hoặc Hugging Face Inference Endpoints. Ví dụ: Một startup fintech xây mô hình đánh giá rủi ro nội bộ → đóng gói thành API → cung cấp cho các công ty cho vay khác → tạo nguồn doanh thu định kỳ. 2/ Xây dựng dịch vụ AI dạng AIaaS (AI-as-a-Service) Nếu AI của bạn giải quyết được một vấn đề lặp lại và mang tính chuyên ngành, hãy biến nó thành một dịch vụ plug-and-play. ✅ Cách làm: Xác định một use case cụ thể: ví dụ, AI sàng lọc CV, tạo giọng thương hiệu, hoặc kiểm tra hợp đồng pháp lý. Tạo API đơn giản hoặc giao diện nền tảng no-code. Cung cấp gói giá theo mức độ sử dụng (miễn phí → trả phí). Ví dụ: Một startup trong lĩnh vực legal tech cung cấp công cụ AI kiểm tra hợp đồng, phát hiện điều khoản rủi ro → nhắm tới các công ty luật nhỏ. 3/ Cung cấp dịch vụ tư vấn hoặc giải pháp AI theo yêu cầu Nếu bạn mạnh về ML/AI, hãy thương mại hóa kiến thức đó bằng cách xây dựng giải pháp tùy chỉnh cho các doanh nghiệp không đủ khả năng phát triển in-house. ✅ Cách làm: Đóng gói chuyên môn: workshop chiến lược AI, phát triển mô hình tùy chỉnh, hỗ trợ tích hợp. Tạo vài câu chuyện thành công → viết thành case study → tăng lượt khách hàng tìm đến. Ví dụ: Một startup có chuyên môn NLP hỗ trợ các sàn TMĐT xây hệ thống đề xuất sản phẩm thông minh → thu phí dự án + phí hỗ trợ định kỳ. 4/ Cấp phép mô hình AI hoặc bộ dữ liệu Nếu bạn đã huấn luyện một mô hình độc quyền hoặc sở hữu tập dữ liệu có giá trị, có thể sẽ có người sẵn sàng trả tiền để sử dụng nó. ✅ Cách làm: Huấn luyện mô hình chuyên biệt (ví dụ: bộ phân tích cảm xúc cho một ngành cụ thể). Cấp phép sử dụng cho các công ty SaaS khác theo gói thuê bao hoặc trả theo lượt dùng. Hoặc bán quyền truy cập vào bộ dữ liệu đã gán nhãn. Ví dụ: Một startup thu thập dữ liệu âm thanh có gán nhãn cho tiếng Việt → cấp phép sử dụng cho các nền tảng EdTech. 5/ Tạo microproduct AI Không phải sản phẩm nào cũng phải là kỳ lân. Những công cụ AI nhỏ gọn, chuyên biệt vẫn có thể mang lại nguồn thu ổn định. ✅ Cách làm: Xác định một điểm đau mà AI của bạn xử lý tốt. Đăng lên Product Hunt, Gumroad hoặc AppSumo. Sử dụng nền tảng như Replit, Framer hoặc Glide để phát triển nhanh. Ví dụ: Công cụ tạo tiêu đề YouTube bằng AI → bán với giá $9/tháng → tăng doanh thu theo quy mô. 🌟 MẸO NHỎ Đừng chỉ xây AI — hãy biến giá trị từ AI thành sản phẩm.Hãy bắt đầu từ những gì bạn đã có sẵn trong hệ thống. Nếu AI của bạn giúp tiết kiệm thời gian, hỗ trợ ra quyết định, hoặc mang lại insight — thì gần như chắc chắn có cách để biến nó thành nguồn thu. Đọc thêm cẩm nang khác tại: https://blog.tanigo.vn/cam-nang-5-ung-dung-ai-trong-phat-trien-san-pham/ https://blog.tanigo.vn/ca-nhan-hoa-bang-ai-de-tang-truong-doanh-nghiep/

Mùa hè là thời điểm vàng cho các quán ăn, nhà hàng nhưng cũng đầy thử thách. Hãy cùng khám phá 5 mẹo hữu ích giúp quán ăn tối ưu hóa vận hành, không để mùa du lịch trở thành “nỗi ám ảnh” với áp lực khách đông và lỗi phục vụ. Áp lực vận hành mùa du lịch Khi lưu lượng khách tăng đột biến trong thời gian ngắn, những điểm yếu trong hệ thống dễ dàng bị phơi bày: phục vụ chậm trễ, ghi nhầm order, quản lý bàn không hiệu quả, quy trình thanh toán rườm rà… Tất cả có thể khiến khách hàng không hài lòng, dẫn đến đánh giá tiêu cực và sụt giảm doanh thu. Các quán ăn nhỏ, thậm chí những nhà hàng lớn, cũng thường xuyên gặp phải tình trạng "vỡ trận" khi không thể đáp ứng yêu cầu của khách vào giờ cao điểm. Khi khách đông, nếu không có sự chuẩn bị và hệ thống quản lý thông minh, quán ăn sẽ đối mặt với nhiều vấn đề, từ việc chậm trễ trong phục vụ cho đến việc thiếu sót trong việc ghi nhận order của khách. Cộng thêm áp lực từ đội ngũ nhân viên không đủ, việc quản lý chỗ ngồi, đồng bộ bếp và thu ngân gặp khó khăn, khiến những sai sót nhỏ cũng dễ dàng dẫn đến sự bất mãn của khách hàng. Tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm khách mà còn làm giảm cơ hội tái phục vụ trong tương lai. Đi tìm giải pháp tối ưu Để không để mùa du lịch trở thành nỗi ám ảnh, các quán ăn cần chủ động chuẩn bị từ bây giờ để tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu sai sót và đảm bảo chất lượng dịch vụ.   1. Tối ưu hóa quy trình gọi món: Menu trong chính chiếc điện thoại của khách hàng Một trong những điểm nghẽn phổ biến nhất tại các quán ăn vào mùa cao điểm là khâu ghi nhận order. Nhân viên phục vụ không đủ số lượng hoặc không thể di chuyển linh hoạt giữa các bàn khi nhà hàng đông khách, dẫn đến tình trạng gọi món trễ, ghi sai hoặc sót món, ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm thực khách. Thay vì đầu tư thêm nhân sự – một giải pháp tốn kém và không bền vững – nhiều quán ăn hiện đại đang áp dụng mô hình tự phục vụ thông minh, trong đó khách hàng chủ động quét mã QR tại bàn để truy cập menu, lựa chọn món và gửi order trực tiếp. Phương thức này giúp rút ngắn thời gian gọi món, giảm tải cho nhân viên phục vụ và đặc biệt hữu ích trong việc tăng vòng quay bàn – yếu tố sống còn để tối đa hóa doanh thu trong giờ cao điểm.   2. Quản lý chỗ ngồi khoa học: Tránh ùn tắc từ khâu xếp bàn Dù là nhà hàng lớn hay quán nhỏ, không gian luôn có giới hạn. Khi khách đổ về đông trong thời gian ngắn, việc phân luồng không hiệu quả sẽ gây ra tình trạng “kẹt bàn”, khiến khách phải xếp hàng dài, chen chúc hoặc cảm thấy không thoải mái. Giải pháp đặt ra là cần một hệ thống phân bổ và quản lý bàn ăn có tổ chức, giúp nhân viên nắm bắt tình trạng chỗ ngồi theo thời gian thực. Ngoài ra, việc cho phép khách đặt bàn trước cũng là cách giúp chủ quán kiểm soát lưu lượng khách hiệu quả, giảm bớt áp lực đột ngột trong giờ cao điểm. Khi không gian được quản lý khoa học, nhân viên dễ dàng tiếp cận và phục vụ khách đúng bàn, đúng thời điểm; đồng thời giúp tăng tỷ lệ khách quay lại nhờ vào trải nghiệm mượt mà, không phải chờ đợi quá lâu.   3. Đồng bộ quy trình phục vụ Một nguyên nhân gây hỗn loạn không nhỏ trong khung giờ cao điểm là việc thiếu đồng bộ giữa các bộ phận. Nhân viên phục vụ ghi nhận order nhưng không truyền tải chính xác cho bếp, bếp nấu nhầm hoặc bỏ sót món, trong khi thu ngân không nắm rõ tình trạng bàn để xử lý thanh toán kịp thời. Những sai lệch này tích tụ sẽ khiến vận hành bị trì trệ, gia tăng sai sót, thậm chí gây mâu thuẫn nội bộ. Cách giải quyết là xây dựng quy trình xử lý đơn hàng theo thời gian thực, trong đó mọi thông tin từ order đến thanh toán đều được cập nhật và chia sẻ đồng bộ giữa các bộ phận. Nhờ đó, bếp chỉ nấu những món đã được xác nhận, phục vụ bưng đúng món đúng bàn, và thu ngân theo dõi được tiến độ xử lý từng đơn để chuẩn bị hóa đơn chính xác. Khi hệ thống được vận hành liền mạch như vậy, năng suất phục vụ tăng đáng kể, đồng thời giảm thiểu tối đa rủi ro từ lỗi con người – điều rất dễ xảy ra trong môi trường làm việc căng thẳng như mùa cao điểm.   4. Đơn giản hóa quy trình thanh toán Khâu thanh toán là điểm kết thúc trong trải nghiệm khách hàng, nhưng cũng là nơi dễ gây khó chịu nếu xử lý không tốt. Tình trạng khách phải chờ lâu để thanh toán, nhân viên không hỗ trợ chia hóa đơn theo nhóm, hoặc thanh toán nhầm… đều có thể làm lu mờ những ấn tượng tốt trước đó. Trong thời đại số, việc cung cấp nhiều hình thức thanh toán linh hoạt là một yêu cầu cơ bản. Quán ăn cần sẵn sàng hỗ trợ khách thanh toán bằng tiền mặt, chuyển khoản, mã QR hoặc ví điện tử. Bên cạnh đó, hệ thống thanh toán nên cho phép chia nhỏ hóa đơn hoặc thanh toán từng phần để phù hợp với hành vi tiêu dùng nhóm – đặc biệt phổ biến ở nhóm khách trẻ đi du lịch hoặc tụ họp bạn bè. Một quy trình thanh toán nhanh gọn, minh bạch sẽ giúp giải phóng bàn nhanh hơn, nâng cao hiệu suất vận hành, đồng thời tạo cảm giác chuyên nghiệp và đáng tin cậy cho thực khách.   5. Điều hành bằng con số, không bằng cảm tính Cảm tính có thể giúp một chủ quán xây dựng được thực đơn hấp dẫn hay tạo ra phong cách phục vụ riêng biệt, nhưng trong mùa cao điểm, điều hành bằng dữ liệu mới là cách duy nhất để tồn tại và tăng trưởng. Các báo cáo về doanh số, thời gian phục vụ, tỷ lệ món bán chạy – bán chậm, hiệu suất làm việc của nhân viên hay lưu lượng khách theo từng khung giờ… là cơ sở vững chắc để người điều hành đưa ra các quyết định điều chỉnh kịp thời. Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa nguồn lực mà còn góp phần tăng trưởng doanh thu một cách bền vững. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy khung giờ 19h–20h là lúc lượng khách đông nhất nhưng hiệu suất phục vụ lại thấp, chủ quán có thể bố trí thêm nhân sự, rút ngắn menu, hoặc triển khai ưu đãi cho các khung giờ thấp điểm để dàn trải lượng khách hiệu quả hơn.   Chiến lược nào cho Mùa hè bùng nổ doanh thu? Không quán ăn nào muốn bỏ lỡ cơ hội vàng trong mùa du lịch, nhưng nếu không chuẩn bị kỹ, rất dễ biến cơ hội thành khủng hoảng. Việc nâng cấp quy trình vận hành không còn là lựa chọn, mà đã trở thành điều kiện sống còn – nhất là khi nhu cầu tăng cao và khách hàng ngày càng đòi hỏi trải nghiệm nhanh – chuẩn – tiện. 5 mẹo trên không chỉ giúp quán tránh "vỡ trận" mà còn là đòn bẩy để hái tiền đúng nghĩa trong mùa cao điểm. Dù quán bạn nhỏ hay lớn, mới mở hay đã lâu năm, thì việc tối ưu hóa vận hành – từ order, chỗ ngồi, bếp – thu ngân, thanh toán đến dữ liệu – đều góp phần biến mùa hè thành mùa tăng trưởng thực sự. Đừng để mùa du lịch trôi qua trong tiếc nuối. Hãy chuẩn bị ngay từ hôm nay để không chỉ trụ vững, mà còn bứt tốc và tối đa hóa doanh thu trong mùa khách đông này. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B

Sau khi làm việc với hàng chục đội ngũ tăng trưởng và RevOps, chúng tôi nhận thấy một điểm chung: Sản phẩm tốt, đội ngũ giỏi — nhưng hệ thống phân loại khách hàng thì rối và thiếu tính chính xác. Đó chính là lý do chúng tôi xây dựng Tanigo CRM AI — không chỉ để quản lý khách hàng, mà để hiểu rõ họ như một nhân viên sales kỳ cựu, với tốc độ và độ chính xác của AI. Dưới đây là 5 lỗ hổng phổ biến mà Tanigo đã giúp các doanh nghiệp xử lý triệt để: 1. Giai đoạn khách hàng (Lifecycle Stage) không được cập nhật Nhiều CRM vẫn phụ thuộc vào việc cập nhật thủ công — khiến khách hàng bị “mắc kẹt” ở giai đoạn MQL quá lâu. Tanigo cho phép bạn định nghĩa rõ tiêu chí (ví dụ: điền form định giá + phù hợp ICP), và tự động chuyển đổi giai đoạn dựa trên hành vi, dữ liệu công ty và điểm số tương tác. Kết quả: Đội ngũ kinh doanh chỉ nhận những khách hàng thực sự sẵn sàng trao đổi. 2. Trạng thái khách hàng tiềm năng không phản ánh thực tế Nếu toàn bộ khách hàng tiềm năng đều nằm ở một trạng thái như “SQL” mà không có bước tiếp theo rõ ràng, đó là một điểm nghẽn nghiêm trọng. Tanigo cho phép bạn tùy chỉnh trạng thái (ví dụ: Mới liên hệ, Đã kết nối, Không phản hồi), và tự động cập nhật theo hành động thực tế như đặt lịch hẹn hay không phản hồi sau một thời gian. Điều này giúp đội ngũ sales luôn biết rõ ai cần được theo sát. 3. Chuyển giao khách hàng mà không kèm theo bối cảnh Biết ai là khách hàng chưa đủ — bạn cần biết vai trò của họ trong quá trình mua hàng. Tanigo sử dụng AI để gán vai trò như Người ra quyết định, Người ảnh hưởng, hoặc Người kiểm soát ngân sách, dựa trên chức danh và ngữ cảnh công ty. Nhờ đó, đội ngũ sales bước vào cuộc gọi đầu tiên với đầy đủ thông tin cần thiết. 4. Cảnh báo nội bộ không dẫn đến hành động Việc nhận thông báo khi có khách hàng chuyển sang MQL hay SQL là điều cần thiết — nhưng nếu chỉ là email thì chưa đủ. Tanigo tạo cảnh báo thời gian thực qua Slack hoặc email, tự động giao nhiệm vụ theo dõi, và kích hoạt các hành động tiếp theo nếu khách hàng chưa được liên hệ sau một khoảng thời gian. Điều này đảm bảo không khách hàng tiềm năng nào bị bỏ quên. 5. Phân loại khách hàng hời hợt, kém hiệu quả Phân loại theo ngành hay vị trí địa lý là bước khởi đầu — nhưng chưa đủ để tăng trưởng. Tanigo cho phép bạn tạo phân khúc sâu dựa trên hành vi, cấp bậc, ý định mua và mức độ phù hợp với ICP, rồi đồng bộ trực tiếp với nền tảng quảng cáo như LinkedIn hoặc Google Ads. Ngoài ra, bạn còn có thể cá nhân hóa nội dung website theo từng phân khúc khách hàng — hoàn toàn không cần dùng đến mã nguồn. Kết luận Nếu bạn vẫn đang đẩy khách hàng qua một quy trình cứng nhắc, giống nhau cho tất cả — đã đến lúc thay đổi. Tanigo CRM AI mang đến cho đội ngũ của bạn sức mạnh của dữ liệu, tự động hóa, và AI — để phân loại đúng, hành động đúng, và chốt nhanh hơn. Bạn muốn thử ngay? Để lại bình luận hoặc nhắn tin trực tiếp — tôi sẽ gửi bạn một bản hướng dẫn phân loại khách hàng đang được nhiều team tăng trưởng áp dụng hiệu quả. #CRM #TăngTrưởng #TựĐộngHóa #SalesEnablement #TanigoAI #PhânKhúcKháchHàng #B2BSaaS Đọc thêm tại: https://blog.tanigo.vn/ai-agent-vi-sao-that-bai-cach-trien-khai-dung/ https://blog.tanigo.vn/4-buoc-trien-khai-tu-dong-hoa-quy-trinh-ai/

AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong phát triển sản phẩm. Khi được áp dụng đúng cách, nó không chỉ giúp tăng tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường mà còn nâng cao chất lượng và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước triển khai AI vào quy trình phát triển sản phẩm, từ xác định bài toán đến lựa chọn công nghệ và xây dựng đội ngũ phù hợp. 🚀 1. Xác Định Bài Toán Cần AI Giải Quyết Trước tiên, bạn cần biết rõ vì sao và ở đâu bạn muốn dùng AI. Một số bài toán phổ biến: Tự động hóa quy trình thủ công, tốn thời gian Dự đoán xu hướng từ dữ liệu (ví dụ: hành vi người dùng) Cá nhân hóa trải nghiệm sản phẩm Phân tích phản hồi khách hàng ở quy mô lớn 💡 Gợi ý: Không phải vấn đề nào cũng cần AI. Nếu có thể giải bằng logic đơn giản hoặc rule-based, hãy ưu tiên cách đó trước. 📊 2. Xây Dựng & Làm Sạch Dữ Liệu AI chỉ hoạt động tốt khi được "nuôi" bằng dữ liệu chất lượng. Bạn cần: Thu thập dữ liệu liên quan từ hệ thống hoặc bên thứ ba Làm sạch, chuẩn hóa và phân loại dữ liệu Đảm bảo dữ liệu không thiên lệch, đầy đủ, có nhãn (nếu cần học có giám sát) 🧩 3. Chọn Loại AI Phù Hợp Tùy vào nhu cầu sản phẩm, bạn có thể chọn các loại AI sau: AI tạo nội dung (Generative AI): Chatbot, viết nội dung, hình ảnh Dự đoán (Predictive AI): Gợi ý sản phẩm, phân tích churn rate Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phân tích cảm xúc, tự động phản hồi AI học tăng cường: Game, tối ưu hệ thống phức tạp 🔁 4. Huấn Luyện & Kiểm Thử Mô Hình Quá trình này gồm: Huấn luyện mô hình với dữ liệu đã chuẩn bị Kiểm thử (test) mô hình trên tập dữ liệu chưa từng thấy Đánh giá bằng các chỉ số: độ chính xác, độ bao phủ, F1 score, v.v. 🔍 Mẹo: Luôn dùng tập dữ liệu thực tế gần với môi trường sản phẩm để mô hình học đúng ngữ cảnh. 🔌 5. Tích Hợp AI Vào Sản Phẩm Có thể tích hợp AI qua: API từ nền tảng AI (OpenAI, Vertex AI, v.v.) Kết nối với backend hoặc hệ thống dữ liệu Dùng mô hình trực tiếp trong ứng dụng nếu cần tốc độ cao Trải nghiệm người dùng (UX) phải được đảm bảo khi có AI xen vào. 🛠️ 6. Giám Sát & Tối Ưu Sau Triển Khai Sau khi tích hợp, bạn cần: Theo dõi hiệu năng mô hình (qua logs, dashboards) Lấy phản hồi người dùng Cập nhật mô hình định kỳ với dữ liệu mới 🧑‍💻 7. Xây Dựng Đội Ngũ AI Phù Hợp AI là nỗ lực mang tính liên phòng ban. Đội ngũ lý tưởng bao gồm: Data Engineers: Xử lý dữ liệu ML Engineers: Xây và triển khai mô hình PMs: Định hướng sản phẩm AI Designers: Thiết kế tương tác người dùng với AI 🧰 8. Chọn Công Cụ & Nền Tảng AI Tùy vào nguồn lực, bạn có thể chọn: Nhu cầu Công cụ đề xuất Mở & tùy biến TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Thương mại & dễ triển khai OpenAI, Google Vertex AI, Amazon SageMaker Hỗ trợ phát triển LangChain, LlamaIndex, Weights & Biases ⚖️ 9. Tuân Thủ Đạo Đức & Quy Định Đừng bỏ qua các yếu tố pháp lý & đạo đức khi triển khai AI: Tránh bias, phân biệt đối xử Bảo mật dữ liệu người dùng (GDPR, v.v.) Minh bạch trong cách AI ra quyết định 🔮 10. Cập Nhật Liên Tục Các Xu Hướng Mới AI thay đổi liên tục. Hãy theo dõi: Generative AI đa phương thức (hình ảnh, âm thanh, văn bản) RAG (Retrieval-Augmented Generation) AI không cần code (no-code AI) AI cá nhân hóa cho từng người dùng 🎯 Kết Luận Triển khai AI vào phát triển sản phẩm không chỉ là "gắn thêm một mô hình thông minh". Đó là cả một chiến lược dài hạn đòi hỏi dữ liệu đúng, quy trình đúng và con người phù hợp. Hãy bắt đầu từ những bước nhỏ, kiểm chứng giá trị nhanh và mở rộng theo nhu cầu. AI không phải phép màu — nhưng khi dùng đúng cách, nó có thể giúp sản phẩm của bạn vượt xa đối thủ. Đọc thêm tại: https://blog.tanigo.vn/cach-cac-startup-lang-le-tang-truong-10-lan-nho-ai/ https://blog.tanigo.vn/cam-nang-2-tu-dong-hoa-cong-viec-te-nhat-de-tang-truong-ai-cho-startup/ https://blog.tanigo.vn/cam-nang-3-chinh-phuc-khach-hang-bang-ai/ https://blog.tanigo.vn/ca-nhan-hoa-bang-ai-de-tang-truong-doanh-nghiep/

Trong kỷ nguyên số, việc quản lý nhân sự không còn chỉ dừng lại ở sổ sách hay bảng tính. Các hệ thống như HRIS, HRMS và HCM ra đời để giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và xây dựng đội ngũ vững mạnh. Nhưng giữa ba lựa chọn này, đâu mới là hệ thống phù hợp nhất với nhu cầu của doanh nghiệp? 1. Sự xuất hiện của các hệ thống công nghệ HR Với sự phát triển của công nghệ, các phần mềm quản lý nhân sự đã trở thành công cụ không thể thiếu trong các tổ chức. Các hệ thống này giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, giảm thiểu sai sót trong quản lý nhân sự và tối ưu hóa hiệu quả vận hành. Ba hệ thống phổ biến nhất hiện nay là HRIS (Human Resource Information System), HRMS (Human Resource Management System) và HCM (Human Capital Management). Mỗi hệ thống có những đặc điểm riêng, phù hợp với từng loại hình doanh nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp thường nhầm lẫn giữa ba hệ thống này do chức năng của chúng có nhiều điểm tương đồng. Không ít doanh nghiệp triển khai một hệ thống không phù hợp với nhu cầu thực tế, dẫn đến lãng phí nguồn lực và không tận dụng được tối đa lợi ích của phần mềm. 2. Định nghĩa và chức năng của từng hệ thống 2.1. HRIS (Human Resource Information System - Hệ thống Thông tin Nhân sự) Khái niệm HRIS là hệ thống phần mềm giúp doanh nghiệp quản lý thông tin nhân sự một cách khoa học và hiệu quả. Hệ thống này tập trung vào việc lưu trữ và xử lý dữ liệu liên quan đến nhân viên, hỗ trợ doanh nghiệp trong các hoạt động quản trị nhân sự cơ bản. Chức năng chính Quản lý hồ sơ nhân viên: Lưu trữ thông tin cá nhân, hợp đồng, lương thưởng, bảo hiểm và lịch sử làm việc của nhân viên. Tính lương và phúc lợi: Tự động hóa quy trình tính lương, khấu trừ thuế và quản lý các khoản phúc lợi như bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế. Theo dõi chấm công và ngày nghỉ: Quản lý thời gian làm việc, theo dõi nghỉ phép, nghỉ ốm, làm thêm giờ của nhân viên. Lưu trữ tài liệu và hợp đồng lao động: Cung cấp một hệ thống lưu trữ điện tử giúp doanh nghiệp dễ dàng quản lý và truy xuất tài liệu nhân sự. Đối tượng phù hợp HRIS phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), nơi các quy trình nhân sự còn đơn giản và chưa có nhu cầu tích hợp các chức năng nâng cao như tuyển dụng, đào tạo hay đánh giá hiệu suất. 2.2. HRMS (Human Resource Management System - Hệ thống Quản lý Nhân sự) Khái niệm HRMS là phiên bản mở rộng của HRIS, tích hợp thêm các chức năng quản lý nhân sự chuyên sâu hơn. Hệ thống này không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý thông tin nhân sự mà còn hỗ trợ tuyển dụng, đào tạo, đánh giá hiệu suất và tự động hóa các quy trình nhân sự quan trọng. Chức năng mở rộng Tuyển dụng và theo dõi ứng viên: Hỗ trợ đăng tin tuyển dụng, thu thập và sàng lọc hồ sơ, quản lý vòng phỏng vấn và đánh giá ứng viên. Quản lý hiệu suất và đánh giá nhân viên: Cung cấp công cụ để đặt mục tiêu công việc, theo dõi tiến độ và đánh giá kết quả làm việc của nhân viên. Đào tạo và phát triển nhân sự: Hỗ trợ lập kế hoạch đào tạo, quản lý khóa học và theo dõi tiến độ học tập của nhân viên. Quản lý hợp đồng và chi trả phúc lợi: Theo dõi hợp đồng lao động, điều chỉnh chính sách đãi ngộ và tối ưu hóa chi phí nhân sự. Đối tượng phù hợp HRMS phù hợp với doanh nghiệp có quy mô trung bình trở lên, đặc biệt là các công ty có nhu cầu mở rộng đội ngũ nhân sự và cần một hệ thống quản lý toàn diện hơn HRIS. 2.3. HCM (Human Capital Management - Quản lý Vốn Nhân lực) Khái niệm HCM không chỉ là một phần mềm quản lý nhân sự mà còn là một chiến lược tổng thể về quản lý con người. Hệ thống này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực, phát triển tài năng và xây dựng đội ngũ nhân sự vững mạnh trong dài hạn. Chức năng chính Tích hợp tất cả tính năng của HRIS và HRMS. Phát triển tài năng và lập kế hoạch kế nhiệm: Giúp doanh nghiệp nhận diện nhân sự tiềm năng, xây dựng lộ trình thăng tiến và đảm bảo sự kế thừa trong đội ngũ quản lý. Phân tích dữ liệu nhân sự và hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp báo cáo phân tích về hiệu suất, tỷ lệ nghỉ việc, xu hướng tuyển dụng để hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Xây dựng chiến lược nhân sự theo hướng dài hạn: Hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng chính sách nhân sự phù hợp với mục tiêu phát triển của tổ chức. Đối tượng phù hợp HCM phù hợp với các tập đoàn lớn hoặc doanh nghiệp có chiến lược nhân sự bài bản, cần một công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa nguồn lực và phát triển nhân tài. Tiêu chí HRIS HRMS HCM Mục đích Lưu trữ và quản lý thông tin nhân sự Quản lý và tự động hóa quy trình nhân sự Tối ưu hóa nguồn nhân lực, phát triển nhân tài Chức năng Hồ sơ nhân viên, tính lương, chấm công Tuyển dụng, quản lý hiệu suất, đào tạo Lập kế hoạch nhân sự, phát triển tài năng, phân tích dữ liệu Mức độ tự động hóa Cơ bản Trung bình Cao Phù hợp với quy mô Doanh nghiệp nhỏ và vừa Doanh nghiệp vừa và lớn Tập đoàn, công ty đa quốc gia Mức độ chiến lược Vận hành hành chính Quản lý quy trình nhân sự Phát triển chiến lược nhân sự dài hạn So sánh HRIS, HRMS và HCM: Những khác biệt then chốt   3. Lợi ích và hạn chế của từng hệ thống Việc lựa chọn một hệ thống quản lý nhân sự không chỉ dựa trên các tính năng mà còn phụ thuộc vào lợi ích và hạn chế của từng giải pháp. 3.1. HRIS: Giải pháp cơ bản nhưng hạn chế về chiến lược HRIS là lựa chọn phù hợp cho các doanh nghiệp nhỏ hoặc mới thành lập, nơi nhu cầu quản lý nhân sự chủ yếu tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu và đảm bảo các quy trình hành chính được thực hiện chính xác. Lợi ích:HRIS giúp doanh nghiệp triển khai nhanh chóng với chi phí thấp, tự động hóa các công việc cơ bản như lưu trữ thông tin, chấm công và tính lương. Điều này không chỉ giảm tải công việc hành chính mà còn hạn chế sai sót và nâng cao hiệu quả kiểm toán, tuân thủ quy định pháp luật. Hạn chế:HRIS chủ yếu tập trung vào quản lý dữ liệu, chưa bao gồm các tính năng nâng cao như tuyển dụng, đào tạo, quản lý hiệu suất hay lập kế hoạch nhân sự. Điều này khiến HRIS khó đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp có quy mô lớn hoặc có chiến lược nhân sự phát triển theo hướng chuyên sâu. 3.2. HRMS: Giải pháp toàn diện cho quản lý nhân sự HRMS không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu nhân sự mà còn tích hợp các quy trình quan trọng khác như tuyển dụng, đào tạo và đánh giá hiệu suất làm việc. Lợi ích:HRMS tự động hóa quy trình nhân sự như tuyển dụng, onboarding, đánh giá hiệu suất và đào tạo, giúp bộ phận nhân sự tối ưu thời gian và tập trung vào nhiệm vụ chiến lược. Hệ thống này đảm bảo tính nhất quán, minh bạch và cải thiện trải nghiệm nhân viên qua việc cá nhân hóa lộ trình phát triển sự nghiệp. Hạn chế:Việc triển khai HRMS đòi hỏi doanh nghiệp có đội ngũ nhân sự chuyên trách, có kiến thức về hệ thống để vận hành hiệu quả. Ngoài ra, chi phí đầu tư cũng cao hơn so với HRIS, đặc biệt đối với các doanh nghiệp chưa quen với việc ứng dụng công nghệ vào quản lý nhân sự. 3.3. HCM: Công cụ tối ưu nhưng đòi hỏi chiến lược rõ ràng HCM không chỉ là một phần mềm quản lý nhân sự mà còn là một giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực và phát triển nhân tài dài hạn. Lợi ích:HCM giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược nhân sự dài hạn, từ lập kế hoạch kế nhiệm đến phát triển năng lực lãnh đạo và dự đoán nhu cầu nhân sự. Với phân tích dữ liệu chuyên sâu, hệ thống hỗ trợ quyết định nhân sự dựa trên dữ liệu thực tế, tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Hạn chế:Triển khai HCM đòi hỏi thay đổi tư duy quản trị nhân sự và đầu tư vào công nghệ cũng như con người. Với chi phí cao hơn HRIS và HRMS, HCM phù hợp cho các tổ chức lớn hoặc doanh nghiệp có chiến lược phát triển nhân sự dài hạn. Tiêu chí HRIS HRMS HCM Lợi ích - Dễ triển khai và sử dụng - Tiết kiệm chi phí - Phù hợp với doanh nghiệp nhỏ cần quản lý nhân sự cơ bản - Hỗ trợ quản lý nhân sự chuyên sâu hơn - Tự động hóa quy trình tuyển dụng, đánh giá, đào tạo - Giúp doanh nghiệp quản lý nhân sự toàn diện - Hỗ trợ phát triển chiến lược nhân sự - Tối ưu hóa hiệu suất và phát triển nhân tài - Tích hợp phân tích dữ liệu hỗ trợ ra quyết định Hạn chế - Chỉ đáp ứng các nhu cầu quản lý nhân sự cơ bản - Không có các tính năng nâng cao về tuyển dụng, đào tạo, quản lý hiệu suất - Chi phí cao hơn HRIS - Cần đội ngũ nhân sự có chuyên môn để vận hành hiệu quả - Chi phí đầu tư lớn - Đòi hỏi sự thay đổi tư duy quản trị nhân sự - Cần thời gian và nguồn lực để triển khai hiệu quả Ưu & Nhược Điểm Của Mỗi Hệ Thống 4. Đâu Là Hệ Thống Phù Hợp Cho Doanh Nghiệp? Việc lựa chọn giữa HRIS, HRMS và HCM phụ thuộc vào quy mô, nhu cầu và chiến lược nhân sự của doanh nghiệp. HRIS là giải pháp lý tưởng cho doanh nghiệp cần một công cụ đơn giản để lưu trữ dữ liệu nhân sự và tự động hóa các nghiệp vụ hành chính. Để nâng cao quy trình quản lý nhân sự với các tính năng như tuyển dụng, đào tạo và đánh giá hiệu suất, HRMS sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả công việc. HCM phù hợp cho các doanh nghiệp muốn phát triển nhân tài, xây dựng chiến lược nhân sự dài hạn và tối ưu hóa hiệu suất, mang lại lợi ích chiến lược lâu dài. Trước khi ra quyết định, doanh nghiệp cần đánh giá kỹ nhu cầu thực tế, ngân sách và khả năng triển khai của mình để chọn được giải pháp hiệu quả, bền vững và phù hợp nhất với định hướng phát triển. Một hệ thống quản lý nhân sự phù hợp không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ trên thị trường. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 Vận hành thông minh: Bắt đầu từ dữ liệu nhân sự! 📌 Quản lý nhân sự: Đừng chỉ dừng lại ở chấm công!

Trong thời đại số hóa, khách hàng không còn hứng thú với các nội dung chung chung. Họ muốn được thấu hiểu và nhận các trải nghiệm cá nhân hóa. 72% khách hàng chỉ tương tác với thương hiệu nếu họ nhận được nội dung phù hợp với sở thích. 91% khách hàng sẵn sàng mua sắm nhiều hơn từ doanh nghiệp có các gợi ý cá nhân hóa. Vậy làm thế nào để doanh nghiệp của bạn cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng một cách thông minh? Câu trả lời chính là AI-powered hyper-personalization – Siêu cá nhân hóa bằng AI. Hãy cùng tìm hiểu 3 chiến lược ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, giúp bạn tăng doanh thu, cải thiện tương tác và xây dựng lòng trung thành thương hiệu. 1. Thu Thập & Tích Hợp Dữ Liệu Khách Hàng – Nền Tảng Của Cá Nhân Hóa 🔹 Vấn đề doanh nghiệp gặp phải: Dữ liệu khách hàng rải rác, khó kết nối và không có cái nhìn toàn diện về hành vi người dùng. ✅ Giải pháp AI: Sử dụng CRM AI như Tanigo để theo dõi hành vi khách hàng trên nhiều kênh: website, email, chatbot, mạng xã hội…✅ Kết quả: Tạo hồ sơ khách hàng 360°, giúp doanh nghiệp hiểu rõ mỗi khách hàng thích gì, cần gì và mua sắm ra sao. 💡 Mẹo tối ưu SEO: Sử dụng các từ khóa liên quan: "thu thập dữ liệu khách hàng", "phân tích hành vi người dùng", "CRM AI", "công cụ quản lý khách hàng". Tối ưu thẻ H2, H3 để tăng khả năng hiển thị trên Google. 2. Tự Động Cá Nhân Hóa Nội Dung & Đề Xuất Sản Phẩm 🔹 Vấn đề: Khách hàng thường bỏ giỏ hàng hoặc không quay lại sau lần truy cập đầu tiên. ✅ Giải pháp AI: Ứng dụng AI để tạo trải nghiệm cá nhân hóa theo thời gian thực: Website thông minh: Hiển thị sản phẩm & nội dung theo sở thích từng người dùng. Email marketing cá nhân hóa: Gửi email tự động với nội dung phù hợp. AI dự đoán hành vi mua sắm: Đưa ra khuyến mãi đúng thời điểm để tăng tỷ lệ chuyển đổi. Ví dụ: Một khách hàng đang xem giày thể thao trên website. AI sẽ:🔥 Hiển thị ngay sản phẩm liên quan (quần áo thể thao, phụ kiện chạy bộ).🔥 Gửi email nhắc nhở kèm ưu đãi giảm giá nếu khách chưa mua hàng. 💡 Tối ưu SEO: Sử dụng từ khóa dài: "cách cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng bằng AI", "AI trong thương mại điện tử", "email marketing tự động". Thêm ví dụ thực tế giúp bài viết có giá trị cao hơn, tăng thời gian đọc. 3. Cá Nhân Hóa Chatbot & Email Để Tăng Tương Tác Khách Hàng 🔹 Vấn đề: Chatbot và email tự động thường bị khách hàng bỏ qua vì thiếu sự cá nhân hóa. ✅ Giải pháp AI: Chatbot AI thông minh: Hiểu ngữ cảnh và đưa ra phản hồi tự nhiên như con người. Email AI tự động: Phân tích hành vi người dùng để gửi nội dung phù hợp, không còn cảm giác "spam". AI phân loại khách hàng: Tạo nhóm khách hàng riêng biệt để tối ưu chiến dịch marketing. 🔥 Kết quả: Gia tăng 50% tỷ lệ phản hồi, cải thiện 60% tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng. 💡 SEO tối ưu: Từ khóa liên quan: "chatbot AI", "email marketing cá nhân hóa", "phần mềm chatbot tự động". Sử dụng bullet points giúp bài viết dễ đọc và thân thiện với Google. 🚀 Doanh Nghiệp Cần Làm Gì Ngay Bây Giờ? Bạn không cần đầu tư quá lớn ngay từ đầu. Hãy bắt đầu từ những bước nhỏ nhưng hiệu quả: 📌 Bước 1: Sử dụng CRM AI như Tanigo để quản lý dữ liệu khách hàng một cách thông minh.📌 Bước 2: Thiết lập chatbot AI và email tự động để cá nhân hóa tương tác.📌 Bước 3: Mở rộng cá nhân hóa nội dung website & đề xuất sản phẩm theo hành vi khách hàng. 🚀 Kết quả:✅ Tăng 30-50% tỷ lệ giữ chân khách hàng.✅ Tăng doanh thu mà không cần chi quá nhiều cho quảng cáo.✅ Tạo trải nghiệm khách hàng vượt trội, giúp thương hiệu bứt phá. 💡 Bạn đã áp dụng AI vào chiến lược cá nhân hóa chưa? Bình luận chia sẻ trải nghiệm của bạn nhé! #AI #CRM #CáNhânHóa #Marketing #Chatbot #Tanigo #TăngTrưởng Đọc thêm tại: https://blog.tanigo.vn/cam-nang-3-chinh-phuc-khach-hang-bang-ai/ https://blog.tanigo.vn/cam-nang-2-tu-dong-hoa-cong-viec-te-nhat-de-tang-truong-ai-cho-startup/ https://blog.tanigo.vn/cach-cac-startup-lang-le-tang-truong-10-lan-nho-ai/

Dữ liệu nhân sự không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý hiệu suất mà còn tối ưu hóa chi phí, dự báo xu hướng và ra quyết định chiến lược. Liệu doanh nghiệp đã tận dụng công nghệ để khai thác triệt để giá trị của nguồn lực con người?   Thực trạng phân bổ nhân sự: Thiếu khoa học, thừa rủi ro Trong nhiều doanh nghiệp, việc phân bổ nhân sự vẫn đang được thực hiện theo cảm tính hoặc kinh nghiệm của nhà quản lý mà không có hệ thống đo lường chính xác. Hệ quả là có phòng ban quá tải công việc nhưng thiếu nhân sự, trong khi bộ phận khác lại có nguồn lực dư thừa nhưng không tận dụng hết tiềm năng. Khi nhân sự không được phân bổ đúng vị trí, hiệu suất làm việc giảm sút, nhân viên dễ mất động lực và thậm chí dẫn đến tình trạng nghỉ việc hàng loạt. Một nghiên cứu của McKinsey cho thấy, các doanh nghiệp có chiến lược nhân sự rõ ràng có thể đạt lợi nhuận cao hơn 15% so với các doanh nghiệp thiếu kế hoạch. Nguyên nhân của sự mất cân đối nhân sự: Thiếu dữ liệu minh bạch về năng suất làm việc: Nếu không có hệ thống theo dõi, doanh nghiệp khó đánh giá chính xác hiệu suất của từng nhân viên. Không tận dụng công nghệ trong quản lý nhân sự: Nhiều doanh nghiệp vẫn sử dụng phương pháp thủ công như bảng Excel, ghi chép bằng giấy tờ, gây khó khăn trong việc phân tích và đưa ra quyết định. Chưa có quy trình tối ưu hóa nguồn lực: Việc sắp xếp công việc theo thói quen cũ có thể khiến nhân sự không phát huy hết tiềm năng, dẫn đến lãng phí nguồn lực.   Không chỉ là con số – Dữ liệu nhân sự đang giúp doanh nghiệp thay đổi thế nào? Dữ liệu nhân sự (HR Data) không chỉ đơn thuần là thông tin về số lượng nhân viên, tiền lương hay thời gian làm việc, mà còn bao gồm các chỉ số về hiệu suất công việc, mức độ gắn kết của nhân viên với doanh nghiệp, xu hướng làm việc và kỹ năng chuyên môn. Khi doanh nghiệp tận dụng tốt nguồn dữ liệu này, việc ra quyết định liên quan đến nhân sự và chiến lược phát triển kinh doanh sẽ chính xác và hiệu quả hơn. 1. Phân tích hiệu suất làm việc dựa trên dữ liệu Thay vì đánh giá nhân viên dựa trên cảm tính, dữ liệu giúp doanh nghiệp đo lường hiệu suất làm việc một cách khoa học. Hệ thống theo dõi KPI không chỉ cho thấy mức độ hoàn thành công việc của từng cá nhân mà còn giúp so sánh hiệu suất giữa các phòng ban, từ đó xác định ai là nhân sự có đóng góp cao, ai cần được hỗ trợ để cải thiện hiệu suất. Một khảo sát của Gallup chỉ ra rằng các công ty có chiến lược đánh giá hiệu suất dựa trên dữ liệu có mức độ gắn kết nhân viên cao hơn 21% so với các công ty không áp dụng. Nhân viên hiểu rõ tiêu chí đánh giá sẽ có động lực làm việc tốt hơn, đồng thời quản lý cũng dễ dàng đưa ra quyết định khen thưởng hoặc điều chỉnh công việc hợp lý hơn. 2. Dự báo nhu cầu nhân sự chính xác hơn Một trong những thách thức lớn của doanh nghiệp là tình trạng tuyển dụng không đồng bộ với nhu cầu thực tế – hoặc thừa nhân sự trong thời điểm ít việc, hoặc thiếu hụt lao động khi nhu cầu tăng cao. Nếu không có sự chuẩn bị trước, doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng tuyển gấp nhưng không tìm được ứng viên phù hợp, dẫn đến áp lực công việc, giảm hiệu suất và gia tăng chi phí tuyển dụng. Ứng dụng dữ liệu nhân sự để dự báo nhu cầu tuyển dụng Dữ liệu nhân sự cung cấp góc nhìn toàn diện hơn về tình trạng lao động trong doanh nghiệp. Thay vì phản ứng bị động, doanh nghiệp có thể chủ động hơn bằng cách phân tích: Tỷ lệ nghỉ việc theo thời gian: Xác định xu hướng nghỉ việc của nhân viên theo từng giai đoạn, từ đó dự báo khoảng trống nhân sự sắp tới và lên kế hoạch tuyển dụng trước khi tình trạng thiếu hụt xảy ra. Lịch sử biến động nhân sự theo mùa vụ: Một số ngành như F&B, bán lẻ hay du lịch thường có nhu cầu nhân sự biến động theo mùa. Bằng cách xem xét dữ liệu từ những năm trước, doanh nghiệp có thể dự đoán giai đoạn nào cần bổ sung nhân sự để tránh tình trạng quá tải hoặc dư thừa. Hiệu suất làm việc theo thời gian: Nếu một bộ phận có xu hướng làm việc quá tải trong một khoảng thời gian dài, đây có thể là dấu hiệu cần bổ sung nhân sự để đảm bảo hiệu suất và giảm áp lực cho nhân viên hiện tại.   Tích hợp công nghệ để tối ưu dự báo nhân sự Việc phân tích dữ liệu thủ công có thể mất thời gian và không đảm bảo độ chính xác cao. Đây là lúc công nghệ HRM và trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy tác dụng: AI phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng: Các phần mềm HRM hiện đại có thể tổng hợp và phân tích dữ liệu nhân sự từ nhiều nguồn, từ đó đưa ra dự báo chính xác về thời điểm doanh nghiệp cần tuyển dụng thêm hoặc tinh gọn bộ máy. Tự động đề xuất kế hoạch tuyển dụng: Một số hệ thống HRM có thể gợi ý thời điểm lý tưởng để đăng tin tuyển dụng, nhắc nhở nhà quản lý lên kế hoạch trước khi nhu cầu nhân sự trở thành vấn đề nghiêm trọng. Tối ưu quy trình tuyển dụng bằng công nghệ: Chatbot AI có thể sàng lọc hồ sơ ứng viên, giúp doanh nghiệp nhanh chóng tìm được nhân sự phù hợp mà không mất quá nhiều thời gian vào quy trình tuyển chọn thủ công. Bằng cách kết hợp dữ liệu nhân sự và công nghệ, doanh nghiệp có thể không chỉ dự đoán nhu cầu nhân sự chính xác hơn mà còn nâng cao hiệu suất vận hành, tiết kiệm chi phí và duy trì sự ổn định trong tổ chức. 3. Tối ưu hóa chi phí nhân sự Nhân sự là một trong những khoản chi lớn nhất của doanh nghiệp, nhưng nếu không được quản lý hợp lý, nó có thể trở thành gánh nặng tài chính. Thay vì cắt giảm nhân sự một cách cảm tính, dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Bằng cách phân tích khối lượng công việc, hiệu suất nhân viên và nhu cầu thực tế của từng bộ phận, doanh nghiệp có thể xác định khu vực nào cần tối ưu – có thể là phân bổ lại nhân sự, tự động hóa một số công việc hoặc tinh gọn đội ngũ mà vẫn duy trì hiệu suất. Các hệ thống HRM tích hợp AI còn có thể dự báo chi phí nhân sự theo từng giai đoạn, giúp doanh nghiệp kiểm soát ngân sách tốt hơn, tránh tình trạng tuyển dụng ồ ạt dẫn đến lãng phí hoặc thiếu hụt lao động làm giảm hiệu quả hoạt động. Lợi ích của ứng dụng HRM trong quản lý nhân sự Nâng cao hiệu suất làm việc của nhân viên Phần mềm HRM giúp doanh nghiệp đo lường hiệu suất làm việc của từng nhân viên một cách chính xác và minh bạch. Thay vì chỉ đánh giá nhân viên dựa trên cảm nhận chủ quan, hệ thống HRM thu thập dữ liệu từ các KPI, thời gian làm việc, đánh giá từ quản lý và đồng nghiệp để đưa ra cái nhìn toàn diện hơn về hiệu suất. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể xác định nhân sự tiềm năng để phát triển, cũng như hỗ trợ những cá nhân cần cải thiện kỹ năng hoặc động lực làm việc. Cải thiện khả năng dự báo và lập kế hoạch nhân sự Một trong những thách thức lớn của doanh nghiệp là làm sao để có đủ nhân lực khi cần mà không dư thừa khi nhu cầu giảm. Phần mềm HRM với tính năng phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp theo dõi xu hướng nghỉ việc, tốc độ tuyển dụng, tình trạng thăng tiến nội bộ, từ đó dự báo nhu cầu nhân sự chính xác hơn. Những doanh nghiệp ứng dụng tốt HRM có thể lên kế hoạch tuyển dụng hợp lý, đảm bảo không tuyển dụng quá mức hoặc quá ít, đồng thời có thể phân bổ công việc hiệu quả hơn giữa các nhóm nhân sự hiện có. Điều này giúp giảm chi phí và tránh gián đoạn hoạt động kinh doanh. Tối ưu hóa chi phí vận hành HRM giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí thông qua tự động hóa nhiều quy trình hành chính nhân sự, từ chấm công, tính lương, đến quản lý hợp đồng. Thay vì tốn thời gian và nhân lực cho các công việc thủ công, doanh nghiệp có thể giảm thiểu sai sót và xử lý nhanh chóng hơn. Một nghiên cứu của Nucleus Research cho thấy, các doanh nghiệp triển khai phần mềm HRM có thể giảm trung bình 22% chi phí vận hành nhân sự so với phương pháp truyền thống. Đặc biệt, những doanh nghiệp có quy mô lớn hoặc hoạt động ở nhiều địa điểm càng có thể hưởng lợi từ khả năng quản lý tập trung của HRM. Xây dựng môi trường làm việc gắn kết và bền vững Nhân viên không chỉ cần một công việc – họ cần một môi trường làm việc minh bạch, công bằng và có cơ hội phát triển. Khi doanh nghiệp sử dụng HRM để quản lý nhân sự một cách hiệu quả, nhân viên cảm thấy được đánh giá đúng năng lực, có lộ trình thăng tiến rõ ràng và nhận được phản hồi kịp thời về hiệu suất làm việc. Một hệ thống HRM tốt giúp doanh nghiệp thiết lập cơ chế phản hồi hai chiều, nơi nhân viên có thể bày tỏ ý kiến và nhận được sự hỗ trợ từ cấp quản lý. Ngoài ra, việc tối ưu lịch làm việc, đảm bảo công bằng trong phân bổ nhiệm vụ và tạo điều kiện để nhân viên học hỏi, nâng cao kỹ năng cũng góp phần giảm căng thẳng và tăng sự gắn kết lâu dài. Sự minh bạch và công bằng không chỉ giúp giữ chân nhân tài mà còn xây dựng một văn hóa doanh nghiệp mạnh mẽ, nơi nhân viên sẵn sàng đóng góp hết mình thay vì chỉ làm việc để hoàn thành nhiệm vụ. Công nghệ HRM – Tấm vé cho sự bứt phá dài hạn Việc phân bổ nhân sự hợp lý không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất mà còn đóng vai trò quan trọng trong chiến lược kinh doanh dài hạn. Trong thời đại công nghệ phát triển, các doanh nghiệp cần nhanh chóng chuyển đổi số và tận dụng phần mềm HRM để không bỏ lỡ cơ hội cải thiện quản lý nhân sự, tối ưu hóa chi phí và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 Quản lý nhân sự: Đừng chỉ dừng lại ở chấm công! 📌 Lời Giải Cho Bài Toán Nhân Sự Ngành Dịch Vụ

AI Agent nghe có vẻ là đích đến lý tưởng: tự động hoàn toàn, tích hợp mượt mà, ra quyết định không cần con người. Nhưng thực tế là: nếu bắt đầu hành trình AI với AI Agent, bạn đang tự đặt mình vào thất bại. Vì sao? Vì AI Agent yêu cầu đồng thời:✅ Tích hợp sâu (kết nối nhiều hệ thống, công cụ, dữ liệu)✅ Tự động hóa cao (giảm thiểu sự can thiệp của con người) Cả hai điều này đều khó. Làm cả hai cùng lúc? Gần như bất khả thi ngay từ đầu. Kịch bản quen thuộc của một dự án AI Agent thất bại: 1️⃣ AI Agent chạy demo rất ấn tượng.2️⃣ Đưa vào thực tế thì “vỡ trận.”3️⃣ Bạn bắt đầu “sửa dữ liệu.”4️⃣ Bạn tiếp tục “sửa dữ liệu.”5️⃣ Bạn giảm bớt tích hợp để đơn giản hóa.6️⃣ Vẫn không hoạt động.7️⃣ Thêm con người vào quy trình.8️⃣ AI Agent giờ trở thành “AI Assistant.”9️⃣ Bạn nản với AI.🔟 Hành trình AI kết thúc tại đây. Cách tiếp cận đúng đắn: Đừng bắt đầu với AI Agent. Thay vào đó, hãy bắt đầu với AI tăng cường (AI augmentation).Thay vì nhảy ngay vào tự động hóa hoàn toàn, hãy làm theo lộ trình này: Lộ trình triển khai AI thành công 🚀 Bước 1: Xác định cơ hội tăng cường AI có thể hỗ trợ thay vì thay thế ở đâu? Tập trung vào những tác vụ AI có thể đề xuất, tóm tắt, hoặc dự đoán, nhưng con người vẫn quyết định. 🔗 Bước 2: Xây dựng AI Assistant hoặc AI Copilot Bắt đầu với AI giúp con người, thay vì thay thế con người. Triển khai các tự động hóa nhỏ, đáng tin cậy (ví dụ: tổng hợp dữ liệu, hỗ trợ soạn thảo tài liệu, ưu tiên nhiệm vụ). 🛠️ Bước 3: Tích hợp và mở rộng dần Khi AI hoạt động tốt, mở rộng phạm vi ứng dụng. Tích hợp thêm dữ liệu, công cụ, tính năng theo từng bước. 🤖 Bước 4: Chỉ tự động hóa khi thực sự cần thiết Chỉ phát triển AI Agent khi rủi ro thấp và lợi ích rõ ràng. Cách tiếp cận này giúp bạn tránh vòng lặp AI thất bại và thực sự mang lại giá trị. AI tăng cường không phải là đích đến. Đó là điểm khởi đầu. Làm đúng, AI Agent sẽ xuất hiện tự nhiên khi bạn sẵn sàng. Đọc thêm tại: https://blog.tanigo.vn/4-buoc-trien-khai-tu-dong-hoa-quy-trinh-ai/ https://blog.tanigo.vn/ai-agents-duoc-dinh-gia-nhu-nao-cios-can-luu-y/

Trong thời đại AI, cuộc đua tìm kiếm khách hàng không còn dựa vào quảng cáo tràn lan hay spam email. Các startup hàng đầu đang tận dụng AI để giảm chi phí, tăng hiệu quả và tối đa hóa ROI. Hãy khám phá những chiến lược AI giúp startup chinh phục khách hàng nhanh chóng và hiệu quả. 1. Xác định khách hàng tiềm năng chính xác Tại sao lại tìm kiếm khách hàng theo cách truyền thống khi AI có thể phân tích và tiên đoán để tìm ra những khách hàng tốt nhất? Các công cụ AI như Clearbit, 6sense, Apollo AI giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu, phân tích hành vi và đề xuống danh sách khách hàng tiềm năng chính xác nhất. Cách áp dụng: Sử dụng Clearbit hoặc Apollo AI để phân tích dữ liệu khách hàng. Triển khai scoring khách hàng bằng AI để xác định đối tượng có khả năng mua cao nhất. 2. Tự động hóa tương tác & chuyển đổi khách hàng Khách hàng muốn tương tác ngay lập tức, vì vậy, chatbot AI trở thành vũ khí quốc dân cho startup. Drift, Intercom và Tanigo giúp doanh nghiệp tương tác với khách hàng theo thời gian thực, phân loại lead và chấm điểm khách hàng tự động. Cách áp dụng: Triển khai chatbot AI để tương tác và sàng lọc lead. Dụng Tanigo để kết hợp chatbot và CRM AI giúp bám sát khách hàng. 3. Tối ưu hóa nội dung và quảng cáo bằng AI AI không chỉ giúp tìm kiếm khách hàng, nó còn giúp bạn nói chính xác những gì khách hàng muốn nghe. Các công cụ như Jasper AI, Persado và Copy.ai phân tích dữ liệu để viết email, bài quảng cáo có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Cách áp dụng: Dụng Jasper AI để tối ưu hóa email marketing. Dùng Persado để phân tích và tối ưu quảng cáo Facebook/Google Ads. 4. Quản lý và xếp hạng lead thông minh bằng AI CRM Dành quá nhiều thời gian vào lead kém tiềm năng là một trong những lý do khiến sales chậm tăng trưởng. AI CRM như Tanigo phân tích dữ liệu và ưu tiên những lead có khả năng chuyển đổi cao nhất. Cách áp dụng: Dùng Tanigo để xếp hạng và điều hướng lead tự động. Kết hợp AI CRM với chatbot để cải thiện quy trình nuôi dưỡng khách hàng. Kết luận Startup hiện đại không dựa vào may mắn hay phệ thuật marketing truyền thống. Họ sử dụng AI để tiếp cận đúng khách hàng, gửi đúng thông điệp và chắc chắn tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Còn bạn thì sao? Hãy chia sẻ về cách bạn đang áp dụng AI trong việc thu hút khách hàng! 🚀 Đọc thêm tại: https://blog.tanigo.vn/cach-cac-startup-lang-le-tang-truong-10-lan-nho-ai/ https://blog.tanigo.vn/cam-nang-2-tu-dong-hoa-cong-viec-te-nhat-de-tang-truong-ai-cho-startup/

Quản lý nhân sự trong ngành dịch vụ không chỉ dừng lại ở tuyển dụng, chấm công và trả lương. Nhiều doanh nghiệp đang vô tình bỏ qua những khâu quan trọng, khiến hiệu suất suy giảm, nhân viên rời bỏ và chi phí nhân sự không ngừng tăng. Vậy đâu là những yếu tố then chốt nhưng thường bị xem nhẹ? Và làm thế nào để công nghệ giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình nhân sự một cách hiệu quả?   Nhận thức sai lầm về quản lý nhân sự trong ngành dịch vụ Trong ngành dịch vụ như F&B, khách sạn và bán lẻ, nhân sự chính là yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp vận hành trơn tru và tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt nhất. Tuy nhiên, nhiều chủ doanh nghiệp vẫn có cách tiếp cận quản lý nhân sự theo hướng truyền thống, chỉ tập trung vào tuyển dụng, chấm công và trả lương. Nhận thức sai lầm này dẫn đến những hệ quả tiêu cực như hiệu suất làm việc thấp, tỷ lệ nghỉ việc cao, chi phí nhân sự đội lên và quan trọng nhất là sự suy giảm trong chất lượng phục vụ khách hàng. Thực tế, nhân sự không chỉ đơn thuần là "tìm người và trả lương" mà còn liên quan đến các khía cạnh quan trọng khác như đào tạo, văn hóa doanh nghiệp, quản lý mối quan hệ nội bộ, đánh giá hiệu suất và kiểm soát tỷ lệ nghỉ việc. Vậy những khâu nào trong quản lý nhân sự đang bị bỏ qua? Và làm thế nào để doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình nhân sự một cách toàn diện? 1. Bỏ qua đào tạo nhân sự – Doanh nghiệp đang lãng phí một nguồn lực vô giá Nhiều doanh nghiệp trong ngành dịch vụ, đặc biệt là F&B và bán lẻ, có xu hướng chỉ đào tạo nhân viên trong giai đoạn đầu, tập trung vào các quy trình cơ bản như phục vụ, bán hàng hay vận hành hệ thống. Tuy nhiên, khi đã quen việc, nhân viên lại không có cơ hội nâng cao kỹ năng, dẫn đến tình trạng làm việc theo thói quen mà không có động lực phát triển. Trong một thị trường lao động cạnh tranh cao, việc đào tạo bài bản không chỉ giúp nâng cao chất lượng nhân sự mà còn là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp giữ chân nhân tài. Một báo cáo từ LinkedIn Workplace Learning cho thấy, 94% nhân viên sẵn sàng gắn bó lâu dài hơn nếu doanh nghiệp tạo điều kiện để họ học hỏi và phát triển. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành dịch vụ, nơi mà một nhân viên giàu kinh nghiệm có thể đóng góp đáng kể vào trải nghiệm khách hàng. Giải pháp không chỉ dừng lại ở việc tổ chức các buổi đào tạo trực tiếp, mà cần tích hợp công nghệ vào đào tạo. Các phần mềm HRM hiện đại cho phép doanh nghiệp xây dựng hệ thống đào tạo nội bộ chuyên nghiệp, giúp nhân viên tiếp cận tài liệu học tập dễ dàng, theo dõi tiến độ và nâng cao kỹ năng một cách liên tục. Thay vì để nhân viên tự học qua kinh nghiệm, doanh nghiệp có thể tận dụng phần mềm HRM được tích hợp sẵn các tính năng đào tạo nội bộ, cho phép doanh nghiệp tạo lộ trình phát triển cá nhân, cung cấp tài liệu học tập trực tuyến và theo dõi tiến độ đào tạo của từng nhân viên. 2. Văn hóa doanh nghiệp – Yếu tố vô hình nhưng quyết định sự gắn bó của nhân viên Môi trường làm việc trong ngành dịch vụ thường có cường độ cao, nhiều áp lực và yêu cầu sự linh hoạt liên tục. Nếu không có một nền tảng văn hóa vững chắc, nhân viên dễ cảm thấy kiệt sức, thiếu động lực và sẵn sàng rời bỏ khi có cơ hội tốt hơn. Thực tế cho thấy, doanh nghiệp có văn hóa làm việc tích cực có thể giảm tỷ lệ nghỉ việc tới 40% và tăng mức độ hài lòng của nhân viên lên 30%. Một môi trường làm việc tốt không chỉ dừng lại ở phúc lợi hay tiền lương, mà còn liên quan đến cách doanh nghiệp giao tiếp với nhân viên, công nhận sự đóng góp của họ và tạo điều kiện cho họ phát triển. Nhiều doanh nghiệp lớn trong ngành khách sạn và F&B đã ứng dụng phần mềm HRM không chỉ để quản lý nhân sự mà còn để xây dựng văn hóa doanh nghiệp minh bạch, gắn kết và khuyến khích sự tham gia chủ động của nhân viên. Thay vì để nhân viên cảm thấy bị động, không có tiếng nói trong môi trường làm việc, các hệ thống HRM cung cấp các kênh giao tiếp nội bộ, bảng đánh giá hiệu suất minh bạch và các cơ chế ghi nhận thành tích rõ ràng. Nhân viên có thể dễ dàng phản hồi ý kiến, đóng góp sáng kiến và nhận phản hồi từ quản lý hoặc đồng nghiệp một cách trực tiếp, tạo ra một môi trường làm việc công bằng và khuyến khích sự phát triển cá nhân. Điều này không chỉ giúp tăng mức độ hài lòng và gắn bó của nhân viên mà còn cải thiện hiệu suất làm việc, khi mỗi cá nhân cảm thấy họ thực sự có giá trị và được công nhận trong tổ chức. 3. Xung đột nội bộ – Bài toán khó nhưng thường bị xem nhẹ Mối quan hệ giữa nhân viên với quản lý, cũng như giữa các bộ phận trong doanh nghiệp, đóng vai trò quan trọng trong hiệu quả làm việc và chất lượng phục vụ khách hàng. Trong ngành dịch vụ, việc làm theo ca, thay đổi nhân sự liên tục và sự phân cấp rõ ràng giữa quản lý và nhân viên thường tạo ra những rào cản trong giao tiếp. Nếu không có cơ chế quản lý mối quan hệ nội bộ, những bất đồng nhỏ có thể tích tụ và bùng phát thành những mâu thuẫn lớn, gây ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất làm việc. Một khảo sát của Harvard Business Review chỉ ra rằng, 85% nhân viên từng trải qua xung đột tại nơi làm việc, trong đó 29% thừa nhận rằng xung đột làm giảm hiệu suất làm việc đáng kể. Tuy nhiên, thay vì có chính sách rõ ràng để giải quyết xung đột, nhiều doanh nghiệp chỉ can thiệp khi sự việc trở nên nghiêm trọng. Việc sử dụng phần mềm HRM giúp doanh nghiệp cải thiện quản lý mối quan hệ nội bộ một cách hiệu quả hơn nhờ vào các công cụ giao tiếp và phản hồi đa chiều. Các kênh phản hồi ẩn danh cho phép nhân viên bày tỏ ý kiến một cách thoải mái mà không lo ngại định kiến hay ảnh hưởng đến công việc, từ đó giúp doanh nghiệp nắm bắt những vấn đề nội bộ một cách kịp thời. Bên cạnh đó, hệ thống giao tiếp nội bộ theo nhóm giúp tăng cường sự phối hợp giữa các phòng ban, đảm bảo thông tin được truyền đạt nhanh chóng và minh bạch. Ngoài ra, các quy trình giải quyết tranh chấp rõ ràng, có sự hỗ trợ của dữ liệu minh bạch từ phần mềm, giúp hạn chế mâu thuẫn kéo dài và tạo ra môi trường làm việc công bằng, chuyên nghiệp. Theo nghiên cứu của Gallup, các doanh nghiệp có chính sách quản lý quan hệ nội bộ hiệu quả có năng suất cao hơn 20% so với các doanh nghiệp không có quy trình rõ ràng. Điều này cho thấy, một hệ thống nhân sự không chỉ tập trung vào tuyển dụng hay chấm công mà còn cần chú trọng vào việc xây dựng văn hóa doanh nghiệp và duy trì sự gắn kết trong đội ngũ nhân sự. 4. Đánh giá hiệu suất – Chỉ số bị bỏ quên trong ngành dịch vụ Không giống như các ngành nghề khác, hiệu suất làm việc của nhân viên dịch vụ không thể đo lường đơn thuần qua số giờ làm việc hay số ca hoàn thành. Một nhân viên làm việc 8 tiếng nhưng thiếu nhiệt tình, phục vụ khách hàng kém có thể gây thiệt hại lớn hơn so với một nhân viên làm việc ít giờ nhưng hiệu quả cao. Một nghiên cứu của McKinsey cho thấy, các doanh nghiệp áp dụng hệ thống đánh giá hiệu suất khoa học có lợi nhuận cao hơn 15% so với những doanh nghiệp thiếu quy trình đánh giá rõ ràng. Điều này xuất phát từ việc đánh giá minh bạch giúp tối ưu hóa nguồn lực, nâng cao năng suất và tạo động lực phát triển cho nhân viên. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn đánh giá dựa trên cảm tính, dẫn đến sự thiếu công bằng và kém hiệu quả. Phần mềm HRM giúp khắc phục vấn đề này bằng cách thiết lập hệ thống KPI cụ thể, theo dõi dữ liệu hiệu suất theo thời gian thực và kết hợp phản hồi từ nhiều nguồn – bao gồm khách hàng, đồng nghiệp và quản lý. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định nhân sự chính xác hơn, từ khen thưởng, thăng tiến đến đào tạo lại, giúp đội ngũ nhân sự phát triển bền vững. 5. Kiểm soát tỷ lệ nghỉ việc – Bài toán sống còn của doanh nghiệp dịch vụ Tỷ lệ nghỉ việc cao luôn là vấn đề nan giải trong ngành dịch vụ, nhưng hầu hết doanh nghiệp chỉ tập trung tuyển mới thay vì tìm hiểu nguyên nhân nhân viên rời đi. Mỗi lần thay thế một nhân viên, doanh nghiệp có thể mất từ 6 – 9 tháng lương để đào tạo lại người mới, chưa kể những chi phí ẩn khác liên quan đến hiệu suất làm việc và trải nghiệm khách hàng. Một trong những phương pháp hiệu quả giúp doanh nghiệp kiểm soát tỷ lệ nghỉ việc là tận dụng phần mềm HRM để phân tích dữ liệu nhân sự và dự đoán xu hướng thay đổi nhân viên. Bằng cách thu thập và xử lý dữ liệu từ lịch sử nghỉ việc, đánh giá hiệu suất, phản hồi từ nhân viên và xu hướng biến động nhân sự, phần mềm có thể nhận diện các dấu hiệu cảnh báo sớm như mức độ gắn kết giảm, tần suất vắng mặt tăng hoặc xu hướng nghỉ việc trong từng bộ phận. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy nhân viên ở một vị trí nhất định thường rời đi sau 6 tháng làm việc, doanh nghiệp có thể chủ động tìm hiểu nguyên nhân—liệu đó là do khối lượng công việc quá tải, thiếu cơ hội phát triển hay môi trường làm việc chưa phù hợp. Từ đó, họ có thể điều chỉnh chính sách đãi ngộ, xây dựng lộ trình thăng tiến rõ ràng hoặc cải thiện văn hóa làm việc để giữ chân nhân tài. Ngoài ra, HRM còn giúp doanh nghiệp áp dụng mô hình dự đoán để xác định nhóm nhân sự có nguy cơ rời đi cao nhất, từ đó đưa ra các biện pháp kịp thời như tổ chức các buổi đối thoại, cải thiện phúc lợi hoặc điều chỉnh lịch làm việc linh hoạt. Việc sử dụng công nghệ để phân tích dữ liệu nghỉ việc không chỉ giúp doanh nghiệp giảm chi phí tuyển dụng và đào tạo nhân sự mới mà còn góp phần xây dựng một đội ngũ ổn định, gắn kết hơn. Tư duy mới về quản lý nhân sự – Doanh nghiệp cần thay đổi ngay hôm nay Quản lý nhân sự không chỉ xoay quanh tuyển dụng và chấm công mà còn bao gồm nhiều khía cạnh quan trọng khác. Nếu không có chiến lược rõ ràng cho đào tạo, văn hóa doanh nghiệp, đánh giá hiệu suất và kiểm soát tỷ lệ nghỉ việc, doanh nghiệp sẽ khó có thể phát triển bền vững. Việc áp dụng công nghệ HRM không chỉ giúp tối ưu hóa nhân sự mà còn nâng cao hiệu suất làm việc, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong ngành dịch vụ. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 HRM 4.0: Xu Hướng Tất Yếu Trong Kỷ Nguyên Số 📌 Lời Giải Cho Bài Toán Nhân Sự Ngành Dịch Vụ

Trong thời đại công nghệ phát triển vượt bậc, quản lý nhân sự (Human Resource Management - HRM) không còn đơn thuần là tuyển dụng, đào tạo và quản lý con người mà đã trở thành một lĩnh vực chiến lược, ứng dụng mạnh mẽ công nghệ để tối ưu hóa hiệu suất làm việc. Đặc biệt, với ngành dịch vụ - nơi yếu tố con người đóng vai trò then chốt - việc nắm bắt xu hướng HRM 4.0 không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.   Nhân sự ngành dịch vụ: Khủng hoảng quản lý và vận hành Ngành dịch vụ tại Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, chiếm hơn 40% GDP và là một trong những lĩnh vực tạo ra nhiều việc làm nhất. Tuy nhiên, dù phát triển mạnh mẽ, ngành này vẫn đang đối mặt với những thách thức lớn về nhân sự. Tỉ lệ nghỉ việc cao và áp lực tuyển dụng liên tục Một trong những vấn đề nghiêm trọng nhất là tỷ lệ nghỉ việc cao, đặc biệt trong lĩnh vực F&B, khách sạn và bán lẻ. Theo nghiên cứu, tỷ lệ nghỉ việc trong ngành F&B tại Việt Nam có thể lên đến 50% mỗi năm, tức là cứ hai nhân viên thì có một người rời đi sau chưa đầy một năm làm việc. Điều này tạo ra áp lực lớn về tuyển dụng liên tục, khiến doanh nghiệp tốn kém chi phí và thời gian để đào tạo nhân viên mới. Thiếu hụt nhân sự có chuyên môn Không chỉ vậy, ngành dịch vụ còn đối mặt với tình trạng thiếu nhân sự có chuyên môn cao. Theo báo cáo của Viện Nghiên cứu Phát triển Du lịch Việt Nam, có tới 80% lao động trong ngành du lịch chưa qua đào tạo bài bản, dẫn đến sự chênh lệch đáng kể về chất lượng dịch vụ. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm khách hàng, làm giảm khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Mô hình làm việc thay đổi sau đại dịch Một yếu tố khác không thể bỏ qua là mô hình làm việc thay đổi mạnh mẽ sau đại dịch COVID-19. Trước đây, nhân viên ngành dịch vụ chủ yếu làm việc theo ca cố định, nhưng hiện nay, nhiều doanh nghiệp đã phải điều chỉnh sang mô hình làm việc linh hoạt hoặc kết hợp giữa làm việc từ xa và làm việc trực tiếp (hybrid). Sự thay đổi này đòi hỏi các hệ thống quản lý nhân sự phải thích ứng nhanh chóng, đảm bảo vận hành hiệu quả mà vẫn duy trì sự gắn kết giữa nhân viên và doanh nghiệp. Nguyên nhân do đâu? Những vấn đề trên không chỉ xuất phát từ yếu tố nội tại của doanh nghiệp mà còn chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô và vi mô. Sự phát triển nhanh chóng của ngành dịch vụ kéo theo nhu cầu lao động tăng cao, nhưng hệ thống giáo dục nghề nghiệp chưa theo kịp để đào tạo ra đội ngũ nhân sự chất lượng. Bên cạnh đó, xu hướng toàn cầu hóa và chuyển đổi số cũng đặt ra yêu cầu mới đối với quản lý nhân sự, đòi hỏi doanh nghiệp phải ứng dụng công nghệ để tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm nhân viên. Trước những thách thức này, việc áp dụng HRM 4.0 trở thành một trong những giải pháp cấp thiết giúp doanh nghiệp ngành dịch vụ không chỉ khắc phục khó khăn mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. HRM 4.0 – Giải pháp tất yếu cho ngành dịch vụ Với những thách thức trên, HRM 4.0 (Human Resource Management 4.0) không còn là một lựa chọn mà đã trở thành giải pháp bắt buộc để doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý nhân sự. HRM 4.0 là gì? HRM 4.0 (Human Resource Management 4.0) là sự kết hợp giữa công nghệ hiện đại và quản lý nhân sự, giúp doanh nghiệp tự động hóa, số hóa và tối ưu các quy trình nhân sự một cách toàn diện. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và điện toán đám mây (Cloud Computing), các phần mềm HRM thế hệ mới không chỉ giúp giảm thiểu công việc thủ công mà còn mang lại khả năng quản lý nhân sự chính xác, minh bạch và linh hoạt hơn bao giờ hết. Đột phá về công nghệ Trong khi phương pháp quản lý truyền thống vẫn phụ thuộc vào hồ sơ giấy tờ và file Excel dễ sai sót, HRM 4.0 cho phép doanh nghiệp lưu trữ toàn bộ dữ liệu trên nền tảng số, giúp việc tìm kiếm và truy xuất thông tin trở nên nhanh chóng và chính xác. Nếu trước đây, việc sắp xếp ca làm việc thường mất hàng giờ đồng hồ và dễ xảy ra lỗi, thì với hệ thống HRM hiện đại, toàn bộ quy trình này có thể được tự động hóa hoàn toàn, đảm bảo đúng người, đúng việc, đúng thời điểm. Với HRM 4.0, doanh nghiệp có thể cắt giảm tới 40% thời gian dành cho quản lý nhân sự và giảm 30% sai sót trong chấm công, tính lương. Khác biệt giữa HRM 4.0 và quản lý nhân sự truyền thống: Tiêu chí Quản lý nhân sự truyền thống HRM 4.0 Cách lưu trữ Hồ sơ giấy, file Excel Hệ thống đám mây, dữ liệu số hóa Quản lý ca làm việc Thủ công, dễ sai sót Tự động, linh hoạt Tuyển dụng Phỏng vấn trực tiếp, mất nhiều thời gian AI hỗ trợ lọc CV, tự động lên lịch Đào tạo & phát triển Rời rạc, thiếu hệ thống Học trực tuyến, cá nhân hóa lộ trình Chấm công & tính lương Ghi nhận thủ công Tích hợp công nghệ nhận diện AI, tính lương tự động   HRM 4.0 giúp doanh nghiệp ngành dịch vụ "gỡ rối" nhân sự như thế nào? Tự động hóa quy trình tuyển dụng & giảm chi phí nhân sự Tuyển dụng trong ngành dịch vụ luôn là một bài toán nan giải do tỷ lệ nghỉ việc cao và nhu cầu tuyển dụng liên tục. Nếu doanh nghiệp vẫn áp dụng quy trình tuyển dụng truyền thống, mất nhiều thời gian cho việc sàng lọc CV, phỏng vấn và đào tạo, thì HRM 4.0 có thể rút ngắn thời gian tuyển dụng lên đến 50%. Với sự hỗ trợ của AI, phần mềm HRM có thể quét và phân tích hàng trăm CV chỉ trong vài giây, giúp nhà tuyển dụng nhanh chóng xác định những ứng viên phù hợp nhất. Hệ thống còn có thể tự động lên lịch phỏng vấn, gửi email thông báo và nhắc lịch, giúp giảm thiểu tình trạng lãng phí thời gian do ứng viên không đến phỏng vấn. Không chỉ dừng lại ở khâu tuyển dụng, HRM 4.0 còn hỗ trợ onboarding điện tử, giúp nhân viên mới làm quen với công việc nhanh hơn thông qua các tài liệu đào tạo trực tuyến, video hướng dẫn và bài kiểm tra đánh giá. Điều này giúp rút ngắn thời gian thích nghi của nhân viên, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc ngay từ những ngày đầu tiên. Quản lý ca làm việc linh hoạt, tối ưu hiệu suất Một trong những thách thức lớn nhất của ngành dịch vụ là tổ chức ca làm việc sao cho hợp lý, tránh tình trạng thiếu nhân sự vào giờ cao điểm nhưng cũng không để xảy ra lãng phí nhân lực vào những thời điểm thấp điểm. Nếu chỉ dựa vào bảng chấm công truyền thống hoặc file Excel, chủ doanh nghiệp sẽ rất dễ gặp sai sót, dẫn đến mất cân bằng nhân sự và ảnh hưởng đến chất lượng phục vụ khách hàng. HRM 4.0 giải quyết vấn đề này bằng cách tự động sắp xếp ca làm việc dựa trên dữ liệu thực tế, bao gồm số lượng nhân viên hiện có, khung giờ cao điểm và lịch sử làm việc của từng nhân viên. Nhờ vào nền tảng di động, nhân viên cũng có thể chủ động đăng ký ca làm, yêu cầu đổi ca ngay trên ứng dụng mà không cần phải liên hệ trực tiếp với quản lý. Đặc biệt, phần mềm HRM còn cung cấp biểu đồ nhân sự theo thời gian thực, giúp chủ doanh nghiệp theo dõi và điều chỉnh lịch làm việc một cách linh hoạt. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đảm bảo đủ nhân lực vào thời điểm cần thiết mà không cần mất quá nhiều thời gian để điều phối nhân sự. Chấm công & tính lương tự động, minh bạch Sai sót trong chấm công và tính lương không chỉ gây thiệt hại tài chính mà còn ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên, dẫn đến nguy cơ nghỉ việc cao. Với HRM 4.0, doanh nghiệp có thể loại bỏ hoàn toàn những sai sót này nhờ vào hệ thống chấm công bằng AI. Thay vì sử dụng phương pháp chấm công truyền thống như quẹt thẻ hoặc sử dụng vân tay, nhân viên có thể chấm công bằng nhận diện khuôn mặt, qua kết nối Wifi hoặc định vị GPS, đảm bảo tính chính xác tuyệt đối. Hệ thống HRM sẽ tự động tính toán số giờ làm việc, cộng dồn các khoản thưởng/phạt và xuất bảng lương mà không cần sự can thiệp thủ công từ nhân sự. Nhờ vào sự minh bạch này, doanh nghiệp có thể giảm đến 90% sai sót trong chấm công và tính lương, đồng thời tăng sự công bằng và hài lòng của nhân viên. Đào tạo & giữ chân nhân viên với hệ thống học tập số hóa Việc đào tạo và phát triển nhân sự trong ngành dịch vụ thường bị xem nhẹ, dẫn đến tình trạng chất lượng nhân viên không đồng đều và khó giữ chân nhân tài. HRM 4.0 mang đến giải pháp đào tạo trực tuyến cá nhân hóa theo từng nhân viên, giúp họ phát triển kỹ năng mà không cần tham gia các khóa đào tạo trực tiếp tốn kém thời gian và chi phí. Trên nền tảng HRM, doanh nghiệp có thể tạo các khóa học trực tuyến phù hợp với từng vị trí, từ nhân viên pha chế, phục vụ cho đến quản lý cửa hàng. Hệ thống cũng cung cấp các bài kiểm tra đánh giá, ghi nhận thành tích và đề xuất lộ trình phát triển, giúp nhân viên có động lực học tập và phát triển nghề nghiệp. Một điểm đặc biệt của HRM 4.0 là cơ chế khen thưởng dựa trên thành tích, giúp nhân viên có động lực hoàn thành các khóa học và áp dụng vào công việc thực tế. Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn giảm tỷ lệ nghỉ việc một cách đáng kể. Cuộc chơi doanh nghiệp nào cũng cần tham gia? HRM 4.0 không còn là một xu hướng xa vời mà đã trở thành giải pháp bắt buộc để doanh nghiệp ngành dịch vụ tối ưu hóa nhân sự, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu suất làm việc. Với công nghệ tiên tiến, các phần mềm HRM giúp doanh nghiệp tự động hóa tuyển dụng, quản lý ca làm việc linh hoạt, chấm công chính xác và xây dựng đội ngũ nhân sự chất lượng. Doanh nghiệp nào biết tận dụng HRM 4.0 sẽ không chỉ cải thiện nội bộ mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường. Việc chuyển đổi số trong quản lý nhân sự không còn là một lựa chọn, mà là yếu tố quyết định sự phát triển lâu dài của doanh nghiệp. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Lời Giải Cho Bài Toán Nhân Sự Ngành Dịch Vụ

Trong thế giới kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, hiệu quả là chìa khóa. Các doanh nghiệp và cá nhân, start ups đều liên tục tìm kiếm cách để tối ưu hóa các công việc lặp đi lặp lại, giải phóng thời gian và tập trung vào những công việc có tác động lớn. Nhờ các công cụ hỗ trợ AI như Zapier và API OpenAI, tự động hóa đã trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Các công ty như Scale AI và Lemonade đã tận dụng tự động hóa để cách mạng hóa ngành công nghiệp của họ, chứng minh rằng quy trình làm việc thông minh có thể nâng cao năng suất và sự đổi mới. Tại Sao Nên Tự Động Hóa? Các công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian có thể làm cạn kiệt năng lượng và sự sáng tạo. Tự động hóa giúp bằng cách: Loại bỏ lỗi của con người: Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI đảm bảo độ chính xác. Tiết kiệm thời gian: Tự động hóa các công việc cho phép các nhóm tập trung vào công việc chiến lược. Cải thiện hiệu quả: Giảm công việc thủ công giúp tăng tốc các hoạt động. Tăng khả năng mở rộng: AI cho phép các doanh nghiệp phát triển mà không tăng chi phí hoạt động. Các Công Cụ Để Bắt Đầu Zapier – Tự Động Hóa Không Cần Mã Cho Mọi Người Zapier kết nối hàng ngàn ứng dụng, cho phép người dùng tự động hóa quy trình làm việc mà không cần viết mã. Ví dụ: bạn có thể: Tự động lưu tệp đính kèm email vào bộ nhớ đám mây. Đồng bộ hóa dữ liệu khách hàng trên nhiều nền tảng. Tạo báo cáo tự động từ nhiều nguồn khác nhau. API OpenAI – Xử Lý Công Việc Được Hỗ Trợ Bởi AI API OpenAI có thể tăng cường tự động hóa bằng cách cho phép: Phản hồi được tạo bằng AI cho hỗ trợ khách hàng. Tạo và tóm tắt nội dung. Phân tích dữ liệu thông minh và ra quyết định. Make (trước đây là Integromat) – Tự Động Hóa Quy Trình Làm Việc Nâng Cao Đối với các tích hợp phức tạp, Make cung cấp các công cụ tự động hóa trực quan cho phép quy trình làm việc đa bước với logic có điều kiện. Các Ngành Công Nghiệp Đang Sử Dụng Tự Động Hóa Như Thế Nào Hỗ Trợ Khách Hàng: Chatbot hỗ trợ AI và hệ thống phiếu yêu cầu tự động giúp các công ty quản lý khối lượng lớn truy vấn của khách hàng mà không cần thuê thêm nhân viên. Tiếp Thị: Chiến dịch email tự động, nội dung do AI tạo và công cụ lên lịch truyền thông xã hội đảm bảo sự tương tác nhất quán mà không cần nỗ lực thủ công. Tanigo là một công cụ hỗ trợ điển hình. Nhập & Xử Lý Dữ Liệu: Scale AI và các công ty tương tự sử dụng máy học để xử lý lượng lớn dữ liệu, giảm khối lượng công việc thủ công và cải thiện độ chính xác. Các Bước Để Tự Động Hóa Quy Trình Làm Việc Của Bạn Xác định các công việc lặp đi lặp lại: Liệt kê các công việc tiêu tốn thời gian nhưng ít giá trị chiến lược. Chọn công cụ phù hợp: Sử dụng các nền tảng như Zapier hoặc API OpenAI phù hợp với nhu cầu của bạn. Tích hợp và kiểm tra: Thiết lập tự động hóa và kiểm tra chúng trước khi triển khai đầy đủ. Tối ưu hóa liên tục: Theo dõi kết quả và tinh chỉnh quy trình làm việc để tối đa hóa hiệu quả. Lời Kết Tự động hóa không còn là một thứ xa xỉ; đó là một điều cần thiết cho các doanh nghiệp nhằm mục tiêu mở rộng quy mô và duy trì tính cạnh tranh. Bằng cách tận dụng các công cụ hỗ trợ AI, bạn có thể loại bỏ các công việc trần tục, cải thiện hiệu quả và tập trung vào những gì thực sự quan trọng. Cho dù bạn là một công ty khởi nghiệp, một doanh nghiệp lớn hay một doanh nhân độc lập, tự động hóa những việc tẻ nhạt có thể giúp bạn làm việc thông minh hơn, không phải vất vả hơn. Bạn đã sẵn sàng cách mạng hóa quy trình làm việc của mình chưa? Hãy bắt đầu tự động hóa ngay hôm nay! Tìm đọc các bài viết cùng chủ đề tại:  https://blog.tanigo.vn/cach-cac-startup-lang-le-tang-truong-10-lan-nho-ai/ Nếu AI của bạn chưa phát huy hiệu quả: https://blog.tanigo.vn/vi-sao-ai-chua-phat-huy-hieu-qua-goi-y-loi-khong-phai-tai-cong-nghe/

Các công cụ AI đang cách mạng hóa doanh nghiệp, nâng cao hiệu quả và tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt. Tuy nhiên, việc triển khai AI hiệu quả đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận. Hướng dẫn này sẽ đưa bạn qua các bước quan trọng để lựa chọn, tích hợp và tối ưu hóa các công cụ AI cho doanh nghiệp của bạn. Bước 1: Chọn Công cụ AI Phù hợp Không phải tất cả các công cụ AI đều được tạo ra như nhau, và công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu kinh doanh của bạn. Hãy xem xét những câu hỏi sau: ✅ Bạn muốn AI giải quyết những thách thức nào? ✅ Những hệ thống hiện có nào mà AI nên tích hợp? ✅ Công cụ có cung cấp các tính năng cần thiết để đáp ứng mục tiêu của bạn không? Ví dụ: bạn đang tìm cách cải thiện dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa hoạt động hay nâng cao phân tích dữ liệu? Xác định mục tiêu của bạn sẽ giúp bạn chọn công cụ AI tốt nhất. 💡 Mẹo Nhanh: Sử dụng bản dùng thử miễn phí trước khi cam kết. Chọn các công cụ có thể mở rộng quy mô cùng với doanh nghiệp của bạn. Đảm bảo nhà cung cấp cung cấp các bản cập nhật thường xuyên và hỗ trợ đáng tin cậy. Bước 2: Tích hợp Công cụ AI Một cách Mượt mà Tích hợp đòi hỏi một chiến lược bao gồm quá trình chuyển đổi suôn sẻ cho nhóm của bạn. Thay vì triển khai AI cùng một lúc, hãy áp dụng phương pháp linh hoạt, triển khai các thay đổi theo từng giai đoạn. Hãy tự hỏi: 🔹 Bạn có một mốc thời gian rõ ràng với các trách nhiệm được giao không? 🔹 Nhóm của bạn đã được đào tạo và sẵn sàng sử dụng các công cụ mới chưa? 🔹 Bạn đã xem xét những rủi ro tiềm ẩn trong quá trình tích hợp chưa? Hãy nhớ rằng, AI không chỉ là một giải pháp cắm và chạy—nó cần được nhúng vào quy trình làm việc kinh doanh của bạn một cách chu đáo. 💡 Mẹo Nhanh: Thu thập phản hồi của nhóm thường xuyên. Bắt đầu với các lĩnh vực ít quan trọng hơn để giảm thiểu rủi ro. Bước 3: Quản lý Dữ liệu của Bạn Đúng cách Các mô hình AI chỉ tốt như dữ liệu mà chúng xử lý. Quản lý dữ liệu kém có thể dẫn đến lỗi, sự kém hiệu quả và những hiểu biết không chính xác. Các phương pháp tốt nhất: ✅ Bảo mật dữ liệu bằng mã hóa và mật khẩu mạnh. ✅ Làm sạch nguồn dữ liệu bằng cách loại bỏ thông tin lỗi thời hoặc không chính xác. ✅ Ngăn chặn sự thiên vị bằng cách đảm bảo các nguồn dữ liệu đa dạng, chất lượng cao. Quản lý dữ liệu không chỉ là về tuân thủ—nó xây dựng lòng tin và dẫn đến các kết quả do AI điều khiển tốt hơn. 💡 Mẹo Nhanh: Tiến hành kiểm tra thiên vị định kỳ trong kết quả đầu ra của AI. Sử dụng các công cụ như DataRobot để quản lý dữ liệu tốt hơn. Bước 4: Vượt qua các Thách thức Triển khai AI Phổ biến Công nghệ AI vẫn đang phát triển, và các doanh nghiệp thường gặp khó khăn với việc thiếu chuyên môn và chi phí triển khai cao. Các giải pháp: 🔹 Hợp tác với một chuyên gia AI để hướng dẫn việc triển khai của bạn. 🔹 Cung cấp đào tạo liên tục để cải thiện kiến thức về AI trong nhóm của bạn. 🔹 Bắt đầu với việc triển khai AI quy mô nhỏ để giảm thiểu chi phí. 💡 Mẹo Nhanh: Đầu tư vào giáo dục liên tục cho nhóm của bạn. Sử dụng những thành công ban đầu của AI để xây dựng sự tự tin trong việc áp dụng thêm. Thực hiện xong 4 bước trên, việc cuối cùng bạn cần làm đó là đo lường hiệu quả: Xác định các KPI (Chỉ số Hiệu suất Chính) rõ ràng trước khi triển khai các công cụ AI. Theo dõi: ✅ Cải thiện hiệu quả ✅ Nâng cao độ chính xác ✅ Tỷ lệ hài lòng của khách hàng ✅ Lợi tức đầu tư (ROI) Bằng cách xem xét thường xuyên các số liệu này, bạn có thể tinh chỉnh các chiến lược AI của mình để có kết quả tốt hơn nữa. Việc triển khai tự động hóa quy trình làm việc bằng AI không phải là một quy trình phù hợp với tất cả. Thành công đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận, học tập liên tục và sự cân bằng phù hợp giữa AI và trí tuệ con người. Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI, hợp lý hóa các hoạt động và đảm bảo tương lai cho doanh nghiệp của bạn để phát triển lâu dài. Tìm đọc các bài viết liên quan tại:  https://blog.tanigo.vn/cach-cac-startup-lang-le-tang-truong-10-lan-nho-ai/ https://blog.tanigo.vn/crm-ai-6-meo-chon-crm-ai-phu-hop/  

Quản trị nhân sự luôn là một trong những yếu tố quyết định sự thành bại của doanh nghiệp, đặc biệt trong ngành dịch vụ và F&B (Food and Beverage) – nơi con người chính là yếu tố cốt lõi tạo nên trải nghiệm khách hàng. Năm 2025, ngành dịch vụ tại Việt Nam đang chứng kiến sự thay đổi nhanh chóng về hành vi tiêu dùng, công nghệ và xu hướng lao động, đặt ra nhiều thách thức trong việc quản lý và duy trì lực lượng lao động hiệu quả.   Ngành Dịch Vụ Tại Việt Nam: Những Con Số Biết Nói Ngành dịch vụ, bao gồm lĩnh vực F&B, đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam. Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê, doanh thu từ hoạt động dịch vụ năm 2024 ước tính đạt 6.391 nghìn tỷ đồng, tăng 9% so với năm 2023. Riêng ngành F&B, báo cáo từ IMF cho thấy, thị trường này dự kiến đạt 655.000 tỷ đồng vào năm 2024, với mức tăng trưởng gần 11% so với năm trước. Đây là tín hiệu tích cực, nhưng đồng thời cũng đặt ra bài toán lớn về nhân sự, khi doanh nghiệp phải vừa mở rộng quy mô vừa đảm bảo chất lượng dịch vụ. Những con số trên phản ánh rõ ràng một xu hướng: Ngành dịch vụ và F&B tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng này cũng đi kèm với những thách thức nghiêm trọng về nhân sự. Với đặc thù ngành dịch vụ phụ thuộc nhiều vào con người, các doanh nghiệp phải đối mặt với tỷ lệ nghỉ việc cao, áp lực tuyển dụng liên tục, chi phí đào tạo lớn, đồng thời vẫn phải đảm bảo trải nghiệm khách hàng tối ưu. Vậy những rào cản nào đang kìm hãm sự phát triển bền vững của nhân sự ngành dịch vụ? Và liệu có giải pháp nào giúp doanh nghiệp thích ứng trong tương lai? Những Rào Cản Trong Quản Trị Nhân Sự Ngành Dịch Vụ 1. Thiếu hụt nhân lực và tỷ lệ nghỉ việc cao Tình trạng đáng báo động Một khảo sát của Navigos Group vào cuối năm 2024 cho thấy, hơn 65% doanh nghiệp F&B gặp khó khăn trong tuyển dụng và 60-70% nhân viên nghỉ việc mỗi năm – mức cao kỷ lục so với các ngành khác. Sự thiếu hụt nhân lực không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất vận hành mà còn tác động đến chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng. Các chuỗi nhà hàng, quán cà phê, khách sạn liên tục rơi vào tình trạng thiếu người vào giờ cao điểm, dẫn đến áp lực lớn lên những nhân viên còn lại, gây ra vòng luẩn quẩn của sự kiệt sức và nghỉ việc. Nguyên nhân từ góc độ vĩ mô Sự dịch chuyển lao động: Ngày càng nhiều người trẻ rời bỏ ngành dịch vụ để chuyển sang các công việc có mức lương cao hơn, ổn định hơn như công nghệ, tài chính. Xu hướng Gig Economy: Lao động thời vụ và tự do ngày càng phổ biến, khiến nhiều nhân viên lựa chọn làm công việc bán thời gian thay vì gắn bó lâu dài. Áp lực kinh tế: Lạm phát và chi phí sinh hoạt gia tăng khiến mức lương trong ngành dịch vụ trở nên kém cạnh tranh so với các lĩnh vực khác. Nguyên nhân từ góc độ vi mô Môi trường làm việc áp lực cao: Nhân viên ngành dịch vụ thường phải làm việc với cường độ cao, ca kíp kéo dài mà chế độ đãi ngộ chưa tương xứng. Thiếu chính sách giữ chân nhân tài: Nhiều doanh nghiệp vẫn áp dụng mô hình quản lý nhân sự truyền thống, thiếu chiến lược dài hạn để tạo động lực và cơ hội thăng tiến cho nhân viên. Công nghệ quản trị nhân sự chưa được ứng dụng rộng rãi: Việc theo dõi hiệu suất làm việc, xây dựng lộ trình phát triển cá nhân vẫn chưa được số hóa, dẫn đến sự thiếu minh bạch và khó khăn trong quản lý nhân sự.   2. Áp lực công việc gia tăng: Nhân viên kiệt sức, doanh nghiệp gặp rủi ro Hiện trạng Nhân viên trong ngành dịch vụ, đặc biệt là F&B, thường xuyên phải làm việc từ 10-12 tiếng/ngày, thậm chí nhiều hơn vào các dịp lễ, cuối tuần. Áp lực từ khách hàng, cộng với khối lượng công việc nặng, khiến họ dễ rơi vào trạng thái kiệt sức (burnout). Nguyên nhân cốt lõi Tăng trưởng ngành nhanh nhưng quản lý chưa theo kịp: Doanh nghiệp liên tục mở rộng nhưng thiếu kế hoạch nhân sự bài bản, dẫn đến tình trạng nhân viên phải gánh vác nhiều công việc hơn. Thiếu công nghệ hỗ trợ: Phần lớn nhà hàng, quán café vẫn quản lý công việc thủ công, khiến nhân viên mất thời gian vào những tác vụ không cần thiết. Văn hóa "chạy KPI" gây áp lực lớn: Nhân viên bị buộc phải đáp ứng chỉ tiêu bán hàng cao mà không có công cụ hoặc hỗ trợ phù hợp. Hệ lụy Chất lượng dịch vụ giảm sút: Nhân viên kiệt sức không thể đảm bảo thái độ phục vụ tốt nhất, ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. Tăng tỷ lệ nghỉ việc: 82% nhân viên nghỉ việc trong ngành F&B cho biết khối lượng công việc quá tải là lý do chính họ rời đi. Giảm năng suất doanh nghiệp: Do liên tục phải tuyển dụng và đào tạo lại nhân sự, doanh nghiệp mất đi sự ổn định và hiệu quả vận hành.   Đâu Là Giải Pháp Chiến Lược? 1. Ứng dụng công nghệ HRM vào quản trị nhân sự HRM là gì? HRM (Human Resource Management) là hệ thống phần mềm giúp tự động hóa các quy trình nhân sự như tuyển dụng, quản lý ca làm, chấm công, đánh giá hiệu suất và xây dựng lộ trình thăng tiến cho nhân viên. Lợi ích của phần mềm HRM trong ngành dịch vụ Tối ưu hóa tuyển dụng: HRM có thể tích hợp AI để lọc hồ sơ ứng viên, giúp doanh nghiệp tìm kiếm nhân sự phù hợp nhanh hơn. Quản lý ca làm linh hoạt: Nhân viên có thể đăng ký ca làm trực tuyến, hệ thống tự động phân bổ ca hợp lý để tránh tình trạng quá tải. Chấm công và tính lương tự động: Loại bỏ sai sót khi tính công, giúp nhân viên nhận lương chính xác, minh bạch. 2. Cải thiện chính sách lương thưởng và phúc lợi Để thu hút và giữ chân nhân tài, doanh nghiệp cần đưa ra các chính sách lương thưởng cạnh tranh hơn, kết hợp với phúc lợi như: Lương theo hiệu suất, giúp nhân viên có động lực làm việc. Hỗ trợ chi phí đào tạo, nâng cao kỹ năng chuyên môn. Xây dựng môi trường làm việc lành mạnh, đề cao giá trị của nhân viên.   3. Xây dựng chiến lược đào tạo nhân sự dài hạn Việc đào tạo bài bản giúp nâng cao chất lượng nhân sự và giảm tỷ lệ nghỉ việc. Doanh nghiệp có thể hợp tác với các trường đại học, viện đào tạo để cung cấp các khóa học chuyên sâu cho nhân viên. Ngoài ra, việc triển khai chương trình "Mentorship" (hướng dẫn từ người có kinh nghiệm) cũng giúp nhân viên mới hòa nhập nhanh chóng hơn. 4. Văn hóa doanh nghiệp: Nhân tố cốt lõi để giữ chân nhân viên Văn hóa doanh nghiệp là yếu tố vô hình nhưng có tác động mạnh mẽ đến sự gắn kết của nhân viên. Trong ngành dịch vụ, nơi nhân viên phải làm việc với cường độ cao và tiếp xúc khách hàng thường xuyên, một môi trường làm việc tích cực có thể giúp họ giảm căng thẳng, tăng động lực và nâng cao năng suất. Theo nghiên cứu của McKinsey, các doanh nghiệp có văn hóa mạnh mẽ giúp tăng 30% năng suất làm việc, giảm 50% tỷ lệ nghỉ việc và tạo ra một đội ngũ nhân sự ổn định hơn. Tương Lai Của Quản Trị Nhân Sự Ngành Dịch Vụ Những thách thức trong quản trị nhân sự ngành dịch vụ sẽ không tự biến mất, mà ngày càng phức tạp hơn. Tuy nhiên, công nghệ HRM đang mở ra cơ hội bứt phá: từ tự động hóa quy trình, tối ưu mô hình lương thưởng, đến nâng cao phúc lợi và trải nghiệm nhân sự. Với giải pháp phù hợp, doanh nghiệp không chỉ giảm tỷ lệ nghỉ việc mà còn tăng hiệu suất bền vững. Vậy, câu hỏi đặt ra là: Doanh nghiệp đã sẵn sàng để ứng dụng HRM và đón đầu tương lai quản trị nhân sự chưa? Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 Chatbot Trong F&B: Sai Lầm & Giải Pháp 📌 Hệ Sinh Thái Số: Tăng Tốc Vận Hành Dịp Cao Điểm

Trong bối cảnh ngành F&B (Food & Beverage) nói riêng và dịch vụ nói chung đang chuyển mình mạnh mẽ dưới tác động của công nghệ số, việc ứng dụng AI Chatbot đã trở thành xu hướng tất yếu. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng đạt được thành công khi tích hợp công nghệ này.   Nhu Cầu Tất Yếu Của Ngành Dịch Vụ Trong thời đại số, ngành F&B không chỉ cạnh tranh về chất lượng ẩm thực mà còn về cách thức phục vụ khách hàng. AI Chatbot, hay còn gọi là trợ lý ảo được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), là công cụ giúp tự động hóa giao tiếp, thu thập dữ liệu và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Mục tiêu của bài viết là cung cấp cái nhìn chuyên sâu về những sai lầm thường gặp khi triển khai AI Chatbot và cách khắc phục để doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này.   AI Chatbot Trong Ngành F&B AI Chatbot là hệ thống phần mềm được lập trình để tự động giao tiếp với khách hàng qua các kênh như website, ứng dụng di động hoặc nền tảng nhắn tin (ví dụ: Facebook Messenger, Zalo). Trong ngành F&B, chatbot có thể đảm nhiệm các nhiệm vụ như tư vấn thực đơn, nhận order qua menu điện tử (QR Menu và Self-Order), hướng dẫn đặt bàn và thanh toán tự động. Các doanh nghiệp lớn như Marriott hay Hilton đã bắt đầu tích hợp chatbot vào hệ thống để tối ưu hóa dịch vụ, giảm tải cho nhân viên và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, việc triển khai không được thực hiện một cách chiến lược, đồng bộ và liên tục cải tiến sẽ dẫn đến hiệu quả thấp. Dưới đây là những sai lầm phổ biến và giải pháp khắc phục được đánh giá từ các chuyên gia hàng đầu trong ngành.   Những Sai Lầm Phổ Biến Và Cách Khắc Phục 1. Thiếu Chiến Lược Triển Khai Rõ Ràng Nhiều doanh nghiệp đầu tư vào AI Chatbot mà không có mục tiêu và kế hoạch cụ thể, dẫn đến việc hệ thống hoạt động theo kịch bản cố định và không đáp ứng được nhu cầu thực tế. Giải pháp: Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần xác định rõ các mục tiêu như tăng cường trải nghiệm khách hàng, hỗ trợ bán hàng hay thu thập dữ liệu. Cụ thể, cần thực hiện khảo sát khách hàng để hiểu rõ nhu cầu và điểm đau (pain points). Sau đó, xây dựng lộ trình chi tiết gồm các bước như: nghiên cứu tính khả thi, lập kế hoạch tích hợp từng giai đoạn, thử nghiệm (beta testing), và đánh giá hiệu suất sau triển khai. Việc sử dụng các chỉ số đo lường (KPIs) như tỷ lệ phản hồi, thời gian xử lý và mức độ hài lòng của khách hàng sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả triển khai. Báo cáo từ Botpress cho thấy các doanh nghiệp có chiến lược rõ ràng có thể tăng hiệu quả lên tới 35%.   2. Không Tích Hợp Với Hệ Thống Hiện Có Việc triển khai chatbot mà không tích hợp với các hệ thống quản lý như CRM (Quản lý Quan hệ Khách hàng), POS (Điểm Bán Hàng) hoặc hệ thống đặt phòng có thể gây ra sự mất đồng bộ, dẫn đến trải nghiệm khách hàng gián đoạn và dữ liệu không chính xác. Giải pháp: Doanh nghiệp cần phân tích các hệ thống hiện có để xác định phương thức tích hợp phù hợp nhất với chatbot. Có thể sử dụng các API (giao diện lập trình ứng dụng) để đồng bộ dữ liệu giữa chatbot và các nền tảng CRM, POS. Ngoài ra, cần thiết lập cơ chế cập nhật dữ liệu theo thời gian thực và kiểm thử tính tương thích của hệ thống trước khi triển khai chính thức. Một hệ thống tích hợp tốt không chỉ giúp tự động cập nhật thông tin khách hàng và đơn hàng, mà còn tạo ra trải nghiệm liền mạch, tăng tỷ lệ chuyển đổi lên tới 25% theo nghiên cứu của Oracle.   3. Cá nhân hóa tương tác không đạt yêu cầu Chatbot hoạt động theo kịch bản cứng nhắc, không tận dụng dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa phản hồi, sẽ khiến khách hàng cảm thấy trải nghiệm thiếu sự quan tâm và thân thiện. Giải pháp: Sử dụng dữ liệu từ CRM để tùy chỉnh nội dung phản hồi, từ đó tạo cảm giác "được chăm sóc riêng". Doanh nghiệp cần khai thác và phân tích hành vi khách hàng để tùy chỉnh nội dung phản hồi. Cụ thể, chatbot nên sử dụng tên khách hàng, ghi nhớ các sản phẩm ưa thích và lịch sử mua hàng để đưa ra gợi ý phù hợp. Việc áp dụng kỹ thuật học máy (machine learning) để chatbot học hỏi từ các tương tác trước cũng là một giải pháp hiệu quả. 4. Không Cập Nhật Và Cải Tiến Liên Tục Sau khi triển khai, nhiều doanh nghiệp quên việc theo dõi hiệu suất và không cập nhật các chức năng mới của chatbot, khiến hệ thống trở nên lỗi thời và không phù hợp với nhu cầu thay đổi của thị trường. Giải pháp: Thiết lập quy trình giám sát hiệu suất, thu thập phản hồi và cập nhật chatbot định kỳ. Việc thu thập phản hồi từ khách hàng qua các khảo sát nhanh và phân tích các tình huống chatbot chưa xử lý tốt sẽ giúp xác định các điểm cần cải tiến. Ngoài ra, nên cập nhật cơ sở dữ liệu và các kịch bản trả lời theo xu hướng mới và nhu cầu thực tế của khách hàng.   5. Thiếu Hiểu Biết Về Đặc Thù Ngành F&B Không tùy chỉnh chatbot cho phù hợp với đặc thù của ngành F&B có thể dẫn đến việc cung cấp thông tin không chính xác hoặc không phù hợp với trải nghiệm khách hàng. Giải pháp: Đào tạo chatbot với kiến thức chuyên sâu về sản phẩm, dịch vụ và quy trình của doanh nghiệp F&B bằng cách nhập liệu các kịch bản phù hợp, bao gồm thông tin về thực đơn, chương trình khuyến mãi và các câu hỏi thường gặp. Ngoài ra, nên triển khai các mô-đun học sâu (deep learning) để chatbot có thể cập nhật thông tin sản phẩm mới một cách tự động.   6. Giao Diện Người Dùng Kém Thân Thiện Giao diện phức tạp, không trực quan sẽ làm giảm trải nghiệm người dùng và khiến khách hàng dễ bỏ cuộc khi tương tác với chatbot. Giải pháp: Thiết kế giao diện đơn giản, trực quan và thân thiện bằng cách sử dụng các nút bấm, menu lựa chọn nhanh và hướng dẫn rõ ràng. Cần tối ưu hóa thời gian phản hồi dưới 3 giây và sử dụng các biểu tượng cảm xúc phù hợp để tăng tính tự nhiên trong giao tiếp. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ như nhận diện giọng nói và chatbot đa ngôn ngữ sẽ giúp mở rộng phạm vi khách hàng và nâng cao trải nghiệm. Các nghiên cứu cho thấy giao diện tối giản giúp tăng tỷ lệ tương tác của khách hàng lên tới 15%.   7. Không Đào Tạo Nhân Viên Về Chatbot Nhân viên không được đào tạo đầy đủ về cách hoạt động của chatbot có thể gây ra sự hiểu lầm và khó khăn trong việc phối hợp cùng công nghệ. Giải pháp: Đào tạo chuyên sâu cho đội ngũ nhân viên về cách sử dụng, quản lý và phối hợp cùng chatbot. Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi đào tạo định kỳ cho nhân viên về cách sử dụng chatbot, cách phối hợp giữa người và máy để giải quyết các tình huống phức tạp. Các tài liệu hướng dẫn chi tiết và video minh họa là công cụ hỗ trợ hiệu quả trong quá trình này. Việc tạo ra một quy trình phân luồng rõ ràng giữa chatbot và nhân viên khi xử lý các yêu cầu đặc biệt cũng giúp tối ưu hóa hiệu quả của hệ thống. Điều này không chỉ giảm thiểu sự lo lắng của nhân viên mà còn tăng cường hiệu suất hoạt động của chatbot và mức độ hài lòng của khách hàng. Lợi Ích Khi Ứng Dụng Chatbot Hiệu Quả Khi được triển khai một cách chiến lược và kết hợp với sự hỗ trợ của nhân viên, AI Chatbot mang lại nhiều lợi ích cho ngành F&B và dịch vụ. Hệ thống tự động này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm tải công việc lặp đi lặp lại mà còn cải thiện tốc độ phản hồi và đảm bảo khách hàng nhận được hỗ trợ 24/7. Việc cá nhân hóa dịch vụ qua chatbot, dựa trên dữ liệu khách hàng, giúp tăng cường trải nghiệm và xây dựng lòng trung thành. Nhiều doanh nghiệp đã chứng minh hiệu quả của việc tích hợp chatbot với các hệ thống đặt chỗ, thanh toán và CRM, tạo ra một quy trình tự động liền mạch và tăng trưởng doanh thu bền vững. Đầu tư đúng hướng - Chìa khóa dẫn đầu AI Chatbot đang mở ra một chương mới trong ngành F&B và dịch vụ, góp phần tối ưu hóa vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Mặc dù còn nhiều sai lầm phổ biến trong quá trình triển khai, các doanh nghiệp có thể khắc phục bằng cách xây dựng chiến lược rõ ràng, tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có và không ngừng cải tiến dựa trên phản hồi của khách hàng. Thay vì đặt câu hỏi liệu chatbot có thể thay thế con người hay không, góc nhìn thực tế cho thấy công nghệ này là công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp giảm áp lực nhân sự và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Với sự đầu tư đúng mức và chiến lược hợp lý, AI Chatbot sẽ không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giúp doanh nghiệp F&B dẫn đầu cuộc cạnh tranh trong thời đại số. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 CRM: Mở Khóa Ưu Đãi Cá Nhân Hóa Dịp Lễ

Bức tranh khởi nghiệp đã thay đổi. Không còn chỉ là ý tưởng xuất sắc; giờ đây, thành công phụ thuộc vào tốc độ thực thi, khả năng mở rộng hiệu quả và vượt mặt đối thủ. Và vào năm 2025, vũ khí bí mật để đạt được điều này chắc chắn là Trí tuệ Nhân tạo (AI). Như Mukundan Sankar nhấn mạnh trong "Sổ tay Tăng trưởng AI", các startup đang âm thầm tích hợp AI vào chiến lược cốt lõi của họ, dẫn đến sự tăng trưởng chưa từng có. Đây không chỉ là những điều chỉnh nhỏ; AI đang trở thành một phần cơ bản trong kế hoạch của họ, cho phép họ thống trị các ngành tương ứng. Hãy quên việc coi AI như một tiện ích bổ sung; các startup thông minh nhất đang tận dụng sức mạnh của nó để đạt được mức tăng trưởng gấp 10 lần. Dưới đây là cách bạn có thể áp dụng sổ tay này vào công việc của mình: 1. Tự động hóa những việc nhàm chán: Giải phóng đội ngũ của bạn cho công việc có tác động cao Các startup thường hoạt động với đội ngũ tinh gọn, khiến hiệu quả trở nên tối quan trọng. Tự động hóa hỗ trợ bởi AI cho phép họ loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian, giúp đội ngũ tập trung vào đổi mới và thu hút khách hàng. Nghiên cứu điển hình: Scale AI đã xây dựng một doanh nghiệp thành công bằng cách tự động hóa việc gắn nhãn dữ liệu bằng AI, biến một quy trình chậm chạp và tốn kém thành một mô hình có thể mở rộng. Nghiên cứu điển hình: Lemonade đã cách mạng hóa yêu cầu bồi thường bảo hiểm bằng cách sử dụng công nghệ để xử lý yêu cầu trong vài giây, mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể. Bài học rút ra: Các công cụ như Zapier, API OpenAI, UiPath và Make.com có thể tự động hóa hỗ trợ khách hàng, tạo khách hàng tiềm năng, xử lý dữ liệu, nhân sự và hoạt động tài chính, dẫn đến sự tăng trưởng vượt bậc mà không cần tăng đáng kể số lượng nhân viên. 2. Thu hút khách hàng dựa trên AI: Giảm chi phí và mở rộng khách hàng tiềm năng Thu hút khách hàng là một khoản chi phí đáng kể đối với các startup. AI đang thay đổi cuộc chơi bằng cách cho phép các thuật toán dẫn đầu trong việc xác định và chuyển đổi khách hàng tiềm năng, giảm mạnh chi phí và tối đa hóa ROI. Nghiên cứu điển hình: Jasper AI đã chuyển đổi việc tạo nội dung, cho phép các doanh nghiệp tạo ra các thông điệp tiếp thị hiệu quả một cách nhanh chóng và giảm sự phụ thuộc vào các đội ngũ viết lớn. Nghiên cứu điển hình: Drift sử dụng AI đàm thoại để tương tác với khách truy cập trang web trong thời gian thực, phân loại khách hàng tiềm năng và thậm chí lên lịch các cuộc họp bán hàng tự động, tăng tỷ lệ chuyển đổi. Nghiên cứu điển hình: Persado sử dụng AI để tạo ngôn ngữ tiếp thị có tính cộng hưởng cảm xúc và chuyển đổi với tỷ lệ cao hơn so với bản sao quảng cáo truyền thống. Bài học rút ra: Tận dụng chatbot, trợ lý bán hàng hỗ trợ AI và các công cụ phân tích dữ liệu thông minh như Drift, Gong và Hubspot AI để khám phá khách hàng mới, tăng doanh số bán hàng và xác định các cơ hội doanh thu mới. 3. Cá nhân hóa siêu cấp ở quy mô lớn: Giữ chân khách hàng và tạo dựng lòng trung thành Trong thị trường ngày nay, cá nhân hóa không phải là tùy chọn—nó là điều bắt buộc. Các startup đang sử dụng AI để mang lại trải nghiệm được thiết kế riêng, thúc đẩy sự tương tác và xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn, khiến các dịch vụ của họ trở nên không thể thiếu. Nghiên cứu điển hình: Công cụ đề xuất dựa trên AI của Spotify là một ví dụ điển hình về cá nhân hóa siêu cấp, phân tích hành vi người dùng để cung cấp danh sách phát và đề xuất nội dung tùy chỉnh, dẫn đến sự tương tác nền tảng tăng lên. Nghiên cứu điển hình: Stitch Fix sử dụng AI để quản lý các đề xuất thời trang được cá nhân hóa dựa trên các giao dịch mua trước đây, sở thích phong cách và phản hồi, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy doanh số bán hàng. Nghiên cứu điển hình: Hệ thống đề xuất hỗ trợ AI của Netflix chịu trách nhiệm cho một phần đáng kể lượt xem của người dùng, giữ chân người đăng ký và giảm tỷ lệ rời bỏ. Bài học rút ra: Sử dụng công nghệ để tạo đề xuất được cá nhân hóa, chiến dịch email được thiết kế riêng và các tính năng trò chuyện tương tác. Các công cụ như Dynamic Yield, Braze và Blueshift có thể giúp bạn kết nối với khách hàng ở mức độ sâu hơn, nâng cao trải nghiệm của họ và nuôi dưỡng lòng trung thành. 4. Hãy để AI hướng dẫn phát triển sản phẩm: Xây dựng thông minh hơn, không khó khăn hơn Những ngày đoán mò trong phát triển sản phẩm đã qua. AI cung cấp những hiểu biết sâu sắc vô giá về cách khách hàng tương tác với sản phẩm và những xu hướng thị trường nào đang nổi lên, cho phép các startup tạo ra các sản phẩm tốt hơn một cách hiệu quả hơn. Nghiên cứu điển hình: Notion đã nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách kết hợp các tính năng hỗ trợ AI đề xuất các bước tiếp theo, dự đoán nhập liệu và tự động hóa các hành động lặp đi lặp lại, góp phần vào việc áp dụng rộng rãi. Nghiên cứu điển hình: Canva sử dụng công nghệ thông minh để hỗ trợ người dùng thiết kế, đưa ra các đề xuất về bố cục, bảng màu và các yếu tố xây dựng thương hiệu, giúp thiết kế chuyên nghiệp trở nên dễ tiếp cận với mọi người và thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng. Nghiên cứu điển hình: Grammarly sử dụng AI để cung cấp phản hồi theo thời gian thực về văn bản, biến nó thành một công cụ không thể thiếu cho các chuyên gia và sinh viên. Bài học rút ra: Sử dụng các nền tảng phân tích hỗ trợ AI như Amplitude, Mixpanel và FullStory để phân tích hành vi người dùng, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa các tính năng sản phẩm trong thời gian thực. 5. Kiếm tiền từ chính AI: Tạo ra các nguồn doanh thu mới Các startup không giới hạn AI trong các hoạt động nội bộ; họ cũng đang phát triển các luồng doanh thu hoàn toàn mới bằng cách thương mại hóa các khả năng và hiểu biết sâu sắc về AI của mình. Nghiên cứu điển hình: OpenAI (ChatGPT) đã chuyển đổi thành công từ phòng thí nghiệm nghiên cứu thành một cường quốc thương mại bằng cách cung cấp các mô hình AI của mình thông qua API, cho phép các doanh nghiệp trong nhiều ngành khác nhau tích hợp ChatGPT vào sản phẩm của riêng họ. Nghiên cứu điển hình: Runway ML trao quyền cho các nghệ sĩ, nhà làm phim và nhà thiết kế tạo ra hình ảnh và video chất lượng chuyên nghiệp bằng AI tạo sinh, kiếm tiền hiệu quả từ AI trong việc tạo nội dung. Nghiên cứu điển hình: Hugging Face đã xây dựng một doanh nghiệp bằng cách cung cấp các mô hình máy học được đào tạo trước và dịch vụ lưu trữ, đẩy nhanh việc áp dụng AI cho các công ty khác. Bài học rút ra: Nếu startup của bạn sử dụng AI nội bộ, hãy khám phá các cơ hội để thương mại hóa những hiểu biết sâu sắc về AI của bạn, bán các công cụ hỗ trợ AI hoặc cung cấp AI dưới dạng dịch vụ để mở khóa các luồng doanh thu bổ sung. 6. Tình báo cạnh tranh hỗ trợ AI: Đi trước các xu hướng ngành Hiểu được bối cảnh cạnh tranh và xu hướng ngành là rất quan trọng đối với sự tồn tại và tăng trưởng. Phân tích dựa trên AI đang cung cấp cho các startup những hiểu biết sâu sắc mà trước đây không thể đạt được ở quy mô lớn. Nghiên cứu điển hình: Nền tảng của Crayon theo dõi các thay đổi của thị trường và các hoạt động của đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như giá cả và cập nhật sản phẩm, trong thời gian thực, cho phép các startup thích ứng nhanh chóng và đưa ra quyết định sáng suốt. Nghiên cứu điển hình: AlphaSense sử dụng công nghệ thông minh để cung cấp thông tin tài chính quan trọng, giúp các startup và các công ty đã thành lập xác định các cơ hội đầu tư và theo dõi đối thủ cạnh tranh trong thời gian thực. Bài học rút ra: Cân nhắc sử dụng các công cụ hỗ trợ AI như Crayon, AlphaSense và SimilarWeb để cập nhật thông tin về xu hướng ngành, dự đoán các động thái của đối thủ cạnh tranh và tinh chỉnh chiến lược kinh doanh tổng thể của Suy nghĩ cuối cùng: Bạn đã sẵn sàng tận dụng lợi thế AI chưa? Tương lai thuộc về các startup chiến lược nhúng AI vào mọi khía cạnh hoạt động của họ. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tận dụng AI để thu hút khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm siêu cấp, hướng dẫn phát triển sản phẩm bằng những hiểu biết sâu sắc về AI, kiếm tiền từ khả năng AI và sử dụng AI cho tình báo cạnh tranh, các startup đang đạt được mức tăng trưởng chưa từng có. Các startup không tích hợp AI vào chiến lược cốt lõi của họ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Những người nắm bắt nó là những người sẵn sàng cho sự tăng trưởng gấp 10 lần. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: https://blog.tanigo.vn/crm-ai-6-meo-chon-crm-ai-phu-hop/ Nếu AI chưa phát huy hiệu quả như bạn mong muốn, tìm đọc lý do tại đây:  https://blog.tanigo.vn/vi-sao-ai-chua-phat-huy-hieu-qua-goi-y-loi-khong-phai-tai-cong-nghe/

CRM không chỉ giúp doanh nghiệp ngành dịch vụ quản lý khách hàng mà còn là công cụ tối ưu hóa trải nghiệm cá nhân hóa, đặc biệt trong các dịp lễ cao điểm. Tận dụng dữ liệu khách hàng thông minh giúp gia tăng doanh thu và gắn kết thương hiệu.    Xu Hướng Cá nhân Hóa Dịch Vụ Dịp Lễ Các dịp lễ luôn là cơ hội quan trọng để các doanh nghiệp dịch vụ thu hút khách hàng, gia tăng doanh thu và nâng cao trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, trong một thị trường ngày càng cạnh tranh, việc chỉ áp dụng các chương trình khuyến mãi truyền thống có thể không còn đủ sức hấp dẫn. Người tiêu dùng ngày nay mong đợi nhiều hơn – họ muốn những ưu đãi phù hợp với sở thích cá nhân, dựa trên hành vi mua sắm trước đó. CRM Là Gì Và Tầm Quan Trọng Trong Ngành Dịch Vụ? Công cụ kết nối và khai thác dữ liệu khách hàng Hệ thống Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM) không chỉ là một phần mềm quản lý khách hàng đơn thuần mà còn là hệ thống giúp doanh nghiệp dịch vụ theo dõi, phân tích và tối ưu hóa tương tác với khách hàng. Nhờ vào CRM, doanh nghiệp có thể lưu trữ thông tin cá nhân, lịch sử giao dịch, sở thích và phản hồi từ khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược tiếp thị chính xác hơn.   Tại Sao Doanh Nghiệp Cần CRM? Khác với ngành bán lẻ, ngành dịch vụ (nhà hàng, khách sạn, spa,...) không bán sản phẩm hữu hình mà bán trải nghiệm. Vì vậy, việc hiểu rõ nhu cầu khách hàng và đáp ứng nhanh chóng là yếu tố quyết định thành công. CRM giúp doanh nghiệp tạo ra sự cá nhân hóa trong từng giai đoạn – từ đặt lịch hẹn, gửi ưu đãi phù hợp, đến chăm sóc sau dịch vụ. Ví dụ, một khách sạn có thể sử dụng CRM để ghi nhớ sở thích của khách hàng quen, chẳng hạn như loại phòng yêu thích hoặc món ăn thường gọi. Khi khách quay lại, hệ thống sẽ tự động gợi ý các dịch vụ phù hợp, giúp tạo cảm giác thân thuộc và cá nhân hóa trải nghiệm.   Cá Nhân Hóa Ưu Đãi Dịp Lễ Nhờ CRM "Đúng người, đúng lúc" với CRM Dịp lễ là thời điểm khách hàng có xu hướng chi tiêu nhiều hơn, nhưng cũng là lúc các doanh nghiệp cạnh tranh khốc liệt để thu hút sự chú ý. Nếu tất cả các thương hiệu đều tung ra khuyến mãi chung chung, điều gì sẽ khiến khách hàng chọn bạn? Câu trả lời nằm ở sự cá nhân hóa. Doanh nghiệp có thể "đọc vị" khách hàng nhờ dữ liệu lịch sử mua sắm, sở thích cá nhân và tần suất sử dụng dịch vụ; từ đó gửi những ưu đãi phù hợp nhất đến từng khách hàng. Chẳng hạn, một spa có thể gửi ưu đãi giảm giá 20% cho khách hàng nữ thường xuyên sử dụng dịch vụ massage vào dịp 8/3, thay vì áp dụng chương trình giảm giá chung cho tất cả khách hàng.   Cá nhân hóa thông điệp và kênh tiếp cận Không chỉ dừng lại ở ưu đãi, CRM còn hỗ trợ cá nhân hóa thông điệp dựa trên tên gọi, sở thích và lịch sử mua sắm của khách hàng. Việc gửi đi một tin nhắn “Chúc mừng 8/3!” kèm theo mã giảm giá dành riêng cho khách hàng thường xuyên sẽ tạo cảm giác được trân trọng và khuyến khích họ quay lại. Ngoài ra, CRM có thể tự động lựa chọn kênh tiếp cận phù hợp, từ email, SMS đến Zalo hoặc Facebook Messenger, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên đáng kể. Theo Salesforce, các doanh nghiệp sử dụng CRM để cá nhân hóa thông điệp có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 20% so với những doanh nghiệp không áp dụng. Đặc biệt, AI đang thay đổi cách CRM hoạt động, giúp hệ thống trở nên thông minh hơn trong việc dự đoán nhu cầu khách hàng. Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán khách hàng nào có khả năng quay lại cao nhất, từ đó tự động gửi khuyến mãi vào thời điểm thích hợp nhất. Giữ chân khách hàng bằng chương trình tri ân  Hệ thống CRM còn là nền tảng để xây dựng các chương trình khách hàng thân thiết (loyalty program) hiệu quả. Những chương trình này khuyến khích khách hàng quay lại thường xuyên, đồng thời giúp doanh nghiệp giữ chân khách hàng cũ, đặc biệt vào những dịp lễ. Nhiều thương hiệu đã áp dụng chương trình tích điểm dựa trên CRM, trong đó khách hàng được thưởng điểm mỗi lần mua hàng và có thể đổi điểm để nhận đồ uống miễn phí hoặc ưu đãi riêng vào các ngày lễ trong năm.   Vì Sao Cá Nhân Hóa Ưu Đãi Lại Hiệu Quả? Nâng cao trải nghiệm khách hàng CRM không chỉ là công cụ quản lý dữ liệu mà còn là chìa khóa để nâng cao trải nghiệm khách hàng. Khi khách hàng nhận được những ưu đãi cá nhân hóa đúng lúc và đúng nhu cầu, họ sẽ cảm thấy được thấu hiểu và trân trọng hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành dịch vụ, nơi trải nghiệm khách hàng quyết định sự thành bại của doanh nghiệp.   Thúc đẩy doanh số bán hàng Theo nghiên cứu của McKinsey, các doanh nghiệp áp dụng cá nhân hóa thông qua CRM có thể tăng doanh thu từ 5% đến 15%. Điều này xuất phát từ việc khách hàng có xu hướng chi tiêu nhiều hơn khi họ cảm thấy các ưu đãi được thiết kế dành riêng cho mình. Tăng cường lòng trung thành của khách hàng Khi khách hàng nhận thấy sự đầu tư và cá nhân hóa trong từng ưu đãi, họ sẽ có xu hướng quay lại và gắn bó lâu dài hơn với thương hiệu. CRM cho phép doanh nghiệp theo dõi hành vi và thiết kế các chương trình tri ân khách hàng thân thiết, từ đó củng cố mối quan hệ và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.   3 Bước Triển Khai Cá Nhân Hóa Ưu Đãi Với CRM 1. Xác định mục tiêu và chiến lược cá nhân hóa Doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu của việc tích hợp CRM, từ việc tăng doanh số, cải thiện trải nghiệm khách hàng đến mở rộng thị trường. Dựa trên mục tiêu này, chiến lược cá nhân hóa sẽ được xây dựng với các ưu đãi và thông điệp phù hợp. 2. Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng CRM sẽ trở nên vô dụng nếu không có dữ liệu chất lượng. Doanh nghiệp cần xây dựng quy trình thu thập dữ liệu thông qua các kênh như website, ứng dụng di động và mạng xã hội. Sau đó, sử dụng các công cụ phân tích tích hợp để hiểu rõ hành vi và nhu cầu của từng khách hàng. 3. Thiết kế và triển khai các chương trình ưu đãi Dựa trên dữ liệu đã phân tích, doanh nghiệp có thể thiết kế các chương trình ưu đãi cá nhân hóa như giảm giá sinh nhật, combo sản phẩm yêu thích hoặc quà tặng dịp lễ. CRM cũng giúp tự động hóa quy trình gửi ưu đãi và đo lường hiệu quả của từng chiến dịch. Đầu Tư Vào CRM: Sự Khác Biệt Dài Hạn Việc tích hợp CRM để cá nhân hóa ưu đãi dịp lễ không chỉ là xu hướng mà còn là chiến lược dài hạn giúp doanh nghiệp dịch vụ duy trì và mở rộng tập khách hàng. Những ưu đãi cá nhân hóa không chỉ thúc đẩy doanh số mà còn tạo ra khác biệt cạnh tranh, giúp doanh nghiệp xây dựng hình ảnh thương hiệu gần gũi và chuyên nghiệp hơn. Đã đến lúc các doanh nghiệp dịch vụ đầu tư mạnh mẽ vào CRM để tận dụng tối đa dữ liệu khách hàng và dẫn đầu trong cuộc đua cá nhân hóa.   Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 Hệ Sinh Thái Số: Tăng Tốc Vận Hành Dịp Cao Điểm 📌 AI Chatbot – Cuộc Cạnh Tranh Mới Của Ngành Dịch Vụ

AI đang thay đổi cuộc chơi, nhưng các ứng dụng kinh doanh lỗi thời có thể khiến doanh nghiệp của bạn tụt lại phía sau. Nếu hệ thống cũ đang hạn chế khả năng lưu trữ dữ liệu và làm chậm quá trình triển khai AI, đã đến lúc xem xét hiện đại hóa. Ứng Dụng Cũ Đang Cản Trở AI Như Thế Nào? Dữ liệu hạn chế: Hệ thống cũ được xây dựng khi chi phí lưu trữ cao, dẫn đến lượng dữ liệu ít ỏi – không đủ để AI phát huy tối đa sức mạnh. Chi phí duy trì lớn: Công nghệ cũ tiêu tốn ngân sách CNTT mà lẽ ra có thể dùng để đầu tư vào đổi mới. Tích hợp kém linh hoạt: Dữ liệu phân tán, thiếu thống nhất khiến AI khó hoạt động hiệu quả. Thiếu nhân sự chuyên môn: Ngày càng ít kỹ sư có thể vận hành và bảo trì hệ thống cũ. Chiến Lược Hiện Đại Hóa Để Tận Dụng AI 🚀 Kết nối middleware & API – Giúp hệ thống cũ tương thích với AI. 📊 Xây dựng data lakes – Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để AI khai thác. 🛠 Kỹ thuật dữ liệu chuyên sâu – Giúp tận dụng giá trị từ dữ liệu cũ. 🎯 Chuyển đổi có chiến lược – Tập trung cải tiến những hệ thống có tác động lớn đến AI. Đón Đầu Tương Lai AI Chìa khóa không phải là loại bỏ toàn bộ hệ thống cũ mà là biết cách tối ưu và kết hợp chúng với AI. Doanh nghiệp của bạn đã sẵn sàng bước vào kỷ nguyên AI chưa? Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: https://blog.tanigo.vn/vi-sao-ai-chua-phat-huy-hieu-qua-goi-y-loi-khong-phai-tai-cong-nghe/ https://blog.tanigo.vn/ai-agents-duoc-dinh-gia-nhu-nao-cios-can-luu-y/  

Các dịp cao điểm trong năm luôn là cơ hội lớn để các doanh nghiệp F&B và Hospitality gia tăng doanh thu, thu hút khách hàng mới và nâng cao lòng trung thành của khách hàng cũ. Tuy nhiên, đây cũng là thời điểm thử thách khi nhu cầu tăng cao đột biến, đòi hỏi các doanh nghiệp phải tối ưu hóa quy trình vận hành để đảm bảo tốc độ phục vụ mà không bị gián đoạn. Việc đầu tư vào hệ sinh thái công nghệ bài bản không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành nhanh hơn, hiệu quả hơn mà còn tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn. Thách Thức Chung Của Ngành Dịch Vụ Giờ cao điểm không chỉ đơn thuần là những khung giờ đông khách mà còn là bài kiểm tra khắt khe nhất về khả năng vận hành của doanh nghiệp. Cao điểm có thể đến từ các dịp lễ ngắn như 8/3, 20/10, 14/2, 30/4 - 1/5, hay các kỳ nghỉ dài như Tết Nguyên Đán, Giáng sinh và Tết Dương Lịch. Đây là thời điểm nhu cầu tăng đột biến, khi khách hàng có xu hướng tụ họp, đặt bàn trước hoặc gọi món nhiều hơn bình thường. Những dịp lễ ngắn như Ngày Quốc tế Phụ nữ (8/3) tuy không kéo dài nhưng lại tạo ra lượng khách tăng vọt trong một khoảng thời gian ngắn, đặc biệt vào buổi tối. Nhà hàng, quán cà phê, khách sạn và các dịch vụ ăn uống thường xuyên rơi vào tình trạng quá tải, khách chờ lâu, đơn hàng bị chậm trễ, thậm chí mất khách do không đủ nhân sự phục vụ. Nếu không có giải pháp tối ưu, doanh nghiệp dễ gặp tình trạng giảm trải nghiệm khách hàng, doanh thu sụt giảm và mất đi lợi thế cạnh tranh trong thị trường ngày càng khắc nghiệt. Đi Tìm Lời Giải Cho Bài Toán Cao Điểm Trong bối cảnh đó, công nghệ trở thành chìa khóa giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng ngay cả trong những khung giờ cao điểm khắc nghiệt nhất. Một nền tảng hiện đại được tích hợp là chìa khóa để doanh nghiệp tự động hóa quy trình vận hành và tối ưu hóa dòng tiền trong cửa hàng. 1. Quản Lý Đơn Hàng Mượt Mà Với CRM và POS Vào những khung giờ cao điểm, lượng đặt hàng có thể tăng gấp 2-3 lần so với ngày thường, gây áp lực lớn lên hệ thống vận hành. Nếu không có quy trình xử lý đơn hàng tối ưu, doanh nghiệp dễ gặp phải tình trạng quá tải, đơn hàng bị chậm trễ hoặc thất thoát doanh thu do sai sót trong khâu xử lý. Việc tích hợp hệ thống CRM và POS thông minh giúp doanh nghiệp kiểm soát tình trạng đơn hàng theo thời gian thực, tối ưu hóa quy trình phân bổ đơn hàng đến từng chi nhánh hoặc từng tài xế giao hàng. Chẳng hạn, các thương hiệu lớn như McDonald's hay KFC đều ứng dụng hệ thống quản lý đơn hàng tự động, giúp rút ngắn thời gian xử lý và đảm bảo chất lượng dịch vụ ngay cả khi nhu cầu tăng đột biến.   2. Xây Dựng Kênh Bán Hàng Riêng Với Web Order Mặc dù việc tích hợp các nền tảng giao hàng bên thứ ba như GrabFood, ShopeeFood hay Baemin giúp mở rộng tiếp cận khách hàng, nhưng để giảm sự phụ thuộc và kiểm soát toàn bộ dữ liệu khách hàng, nhiều doanh nghiệp đã chủ động phát triển kênh bán hàng riêng (Web Order). Việc sở hữu kênh bán riêng không chỉ giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng mà còn chủ động hơn trong quản lý giao hàng. Những doanh nghiệp như The Coffee House hay Highlands Coffee đã phát triển hệ thống đặt hàng trực tuyến riêng, giúp tăng doanh thu trực tiếp và xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng mà không bị phụ thuộc vào bên thứ ba. Điều này giúp doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận và linh hoạt hơn trong các chiến dịch tiếp thị.   3. Quản Lý Nhân Sự Linh Hoạt Với HRM Dịp cao điểm không chỉ gia tăng số lượng khách hàng mà còn đặt ra bài toán lớn trong việc điều phối nhân sự. Nếu không có chiến lược hợp lý, doanh nghiệp dễ gặp tình trạng thiếu hụt nhân viên trong giờ cao điểm hoặc dư thừa lao động trong thời gian thấp điểm. Hệ thống HRM thông minh giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu để dự đoán nhu cầu nhân sự, tối ưu hóa lịch làm việc và tự động điều phối ca làm. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm chi phí lao động mà vẫn đảm bảo dịch vụ không bị gián đoạn. 4. Nâng Cao Dịch Vụ Khách Hàng Với Chatbot AI Dịp cao điểm là thời gian quan trọng để xây dựng lòng trung thành của khách hàng. Một trong những cách hiệu quả nhất là nâng cao dịch vụ khách hàng thông qua chatbot AI và trợ lý ảo. Những công cụ này có thể xử lý hàng ngàn yêu cầu đặt bàn, đặt món và giải đáp thắc mắc 24/7, giúp giảm tải cho nhân viên và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Một ví dụ điển hình là chuỗi nhà hàng Pizza 4P’s, nơi chatbot AI hỗ trợ khách hàng trong việc đặt bàn và tư vấn thực đơn ngay trên website hoặc ứng dụng di động. Điều này không chỉ giúp khách hàng tiếp cận thông tin nhanh chóng mà còn đảm bảo họ có thể đặt chỗ ngay cả trong những ngày cao điểm mà không cần gọi điện trực tiếp.   Từ Bài Toán Cao Điểm Đến Chiến Lược Dài hạn Hệ sinh thái số không chỉ giúp doanh nghiệp giảm thiểu áp lực trong các dịp cao điểm mà còn là nền tảng vững chắc cho sự phát triển dài hạn. Việc ứng dụng công nghệ không chỉ giúp tối ưu vận hành mà còn mở ra cơ hội cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối đa hóa doanh thu và duy trì lợi thế cạnh tranh. Dù doanh nghiệp ở quy mô nào, việc đầu tư vào công nghệ bài bản sẽ là chìa khóa để thích ứng với những biến động của thị trường và phát triển bền vững trong tương lai. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần khẳng định vai trò quan trọng trong ngành khách sạn và nhà hàng, đặc biệt thông qua việc triển khai các chatbot AI. Những công cụ này không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu chatbot AI có thể thay thế hoàn toàn nhân viên phục vụ hay không. Chatbot Thay Đổi Ngành Dịch Vụ Thế Nào? Ứng dụng AI chatbot trong khách sạn và nhà hàng không còn là một xu hướng mới mà đã trở thành giải pháp tối ưu hóa quy trình vận hành. Nhiều doanh nghiệp đang sử dụng công nghệ này để giảm tải công việc cho nhân viên, nâng cao trải nghiệm khách hàng và gia tăng hiệu quả hoạt động. Trong lĩnh vực nhà hàng Trong lĩnh vực nhà hàng, chatbot có thể đảm nhận nhiều vai trò quan trọng như hướng dẫn khách hàng chọn món thông qua menu điện tử, gợi ý các lựa chọn phù hợp dựa trên sở thích cá nhân, hỗ trợ đặt bàn trực tuyến hoặc xử lý thanh toán mà không cần sự can thiệp của nhân viên thu ngân. Một số hệ thống còn cho phép chatbot tiếp nhận yêu cầu từ khách và chuyển trực tiếp đến bếp, giúp rút ngắn thời gian phục vụ và giảm thiểu sai sót. McDonald's, chẳng hạn, đã triển khai hệ thống tự động nhận đơn bằng AI, giúp cải thiện tốc độ phục vụ và giảm áp lực lên nhân viên. Trong ngành khách sạn Trong ngành khách sạn, AI chatbot đóng vai trò như một trợ lý ảo hỗ trợ khách đặt phòng, cung cấp thông tin về tiện ích khách sạn, hướng dẫn check-in và check-out trực tuyến. Một số khách sạn cao cấp đã tích hợp chatbot vào các nền tảng giao tiếp như Facebook Messenger, Zalo hoặc ứng dụng di động riêng, giúp khách hàng dễ dàng yêu cầu dịch vụ mà không cần gọi điện hoặc chờ đợi nhân viên lễ tân. Không chỉ dừng lại ở việc xử lý yêu cầu, AI còn có thể ghi nhớ thói quen và sở thích của khách, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và đưa ra các gợi ý phù hợp hơn trong những lần lưu trú tiếp theo. Khách sạn Hilton, chẳng hạn, đã hợp tác với IBM để giới thiệu "Connie"—một robot lễ tân được hỗ trợ bởi nền tảng Watson của IBM. Connie có khả năng cung cấp thông tin về các điểm tham quan địa phương, tiện nghi khách sạn và gợi ý ẩm thực cho khách hàng. Điều đặc biệt là Connie học hỏi từ mỗi tương tác, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ theo thời gian.   Lợi ích Khi AI Chatbot Bước Vào Cuộc Chơi Giảm Áp Lực Nhân Sự Ngành hospitality luôn đối mặt với bài toán thiếu hụt nhân sự, đặc biệt là sau đại dịch. Chatbot có thể đảm nhận các tác vụ đơn giản như tiếp nhận yêu cầu phòng, gợi ý món ăn, hướng dẫn khách hàng… giúp nhân viên tập trung vào những công việc mang tính cá nhân hóa cao hơn. Một ví dụ điển hình là Wynn Las Vegas, khách sạn đã triển khai trợ lý ảo dựa trên AI trong tất cả các phòng để giúp khách hàng điều khiển đèn, điều hòa và dịch vụ phòng một cách dễ dàng mà không cần gọi nhân viên. Nâng Cao Hiệu Suất & Giảm Chi PhíChatbot có thể hoạt động 24/7 mà không cần nghỉ ngơi, giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành. Tại chuỗi nhà hàng KFC Trung Quốc, AI chatbot đã được tích hợp vào hệ thống đặt hàng, giúp rút ngắn thời gian phục vụ và tăng mức độ chính xác khi xử lý đơn hàng. Trong khách sạn, AI chatbot có thể giúp xử lý các yêu cầu cơ bản như đặt thêm dịch vụ, gọi xe đưa đón sân bay hoặc cập nhật lịch trình của khách mà không cần nhân viên lễ tân. Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Khách HàngVới AI và dữ liệu khách hàng, chatbot có thể phân tích hành vi, sở thích để đưa ra gợi ý phù hợp. Ví dụ, một chatbot trong khách sạn có thể ghi nhớ sở thích về phòng của khách quen và tự động điều chỉnh đề xuất khi họ đặt phòng lần sau. Khách sạn Radisson Blu đã áp dụng chatbot để cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, giúp tăng tỷ lệ đặt phòng lặp lại nhờ khả năng ghi nhớ lịch sử đặt phòng và sở thích của khách. Chatbot Có Thay Thế Con Người? Dù có nhiều lợi ích, chatbot hiện nay vẫn chưa đủ khả năng để thay thế hoàn toàn nhân viên phục vụ. Các giải pháp chatbot hiện tại chủ yếu hoạt động theo kịch bản, khó xử lý các tình huống linh hoạt và thiếu đi yếu tố cảm xúc trong dịch vụ khách hàng. Một nghiên cứu của Oracle cho thấy, dù 80% doanh nghiệp muốn triển khai AI chatbot, nhưng 43% khách hàng vẫn cảm thấy thoải mái hơn khi được phục vụ bởi nhân viên con người trong các tình huống phức tạp. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là chatbot không thể trở thành một đối thủ đáng gờm trong tương lai. Với sự phát triển của công nghệ AI, đặc biệt là khả năng bản địa hóa và hiểu sâu hơn về tâm lý khách hàng, chatbot có thể đảm nhận nhiều vai trò quan trọng hơn. Những nền tảng chatbot thế hệ mới không chỉ hỗ trợ mà còn giúp tái định nghĩa trải nghiệm dịch vụ, thu hẹp khoảng cách giữa con người và công nghệ. Tái Định Nghĩa Nghệ Thuật Phục Vụ Trong Kỷ Nguyên AI Chatbot không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà đang dần trở thành một đối thủ cạnh tranh trong ngành dịch vụ. Dù chưa thể thay thế con người hoàn toàn, chatbot đang tạo ra sự thay đổi rõ rệt trong cách doanh nghiệp vận hành và phục vụ khách hàng. Cuộc cạnh tranh này sẽ tiếp tục phát triển, và câu hỏi đặt ra không còn là "chatbot có thể thay thế con người hay không?" mà là "doanh nghiệp sẽ tận dụng chatbot như thế nào để tối ưu hóa dịch vụ?". Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 F&B 4.0: Những Công Nghệ Định Hình Tương Lai 📌 Bức Tranh Tiêu Dùng F&B: Người Việt Chọn Gì?

Ngành F&B đang chứng kiến một cuộc chuyển đổi mạnh mẽ nhờ sự bùng nổ của công nghệ. Từ việc tối ưu hóa quy trình thanh toán, phục vụ, đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, các doanh nghiệp đang dần áp dụng những giải pháp công nghệ tiên tiến để tăng hiệu suất vận hành và nâng cao trải nghiệm thực khách. Dưới đây là những xu hướng công nghệ nổi bật và cách các doanh nghiệp có thể tận dụng chúng để phát triển bền vững. Thanh Toán Không Chạm Thanh toán không chạm (contactless payments) đã trở thành tiêu chuẩn trong nhiều hệ thống F&B, đặc biệt là ở các thành phố lớn. Hình thức này bao gồm thanh toán bằng mã QR, Apple Pay, Google Pay hoặc thẻ không tiếp xúc, giúp rút ngắn thời gian giao dịch và giảm sự tiếp xúc vật lý. Ưu điểm dễ thấy nhất của thanh toán không chạm là tốc độ và tính tiện lợi, phù hợp với xu hướng hạn chế sử dụng tiền mặt. Tuy nhiên, tại một số khu vực nông thôn hoặc với nhóm khách hàng lớn tuổi, việc tiếp cận công nghệ này còn gặp nhiều rào cản. Ngoài ra, việc quản lý dòng tiền có thể trở nên phức tạp hơn khi phải kiểm soát nhiều kênh thanh toán khác nhau. Trong số các phương thức hiện có, QR Banking đang là lựa chọn phổ biến nhất, nhờ sự đơn giản, dễ tiếp cận và phù hợp với thói quen thanh toán của cả khách hàng lẫn doanh nghiệp. Robot và Hệ Thống Phục Vụ Tự Động Nhiều nhà hàng, quán cà phê đã triển khai robot giao đồ ăn hoặc hệ thống băng chuyền tự động để phục vụ khách hàng. Các mô hình này giúp giảm tải công việc cho nhân viên, tăng tốc độ phục vụ và tạo điểm nhấn độc đáo (USP) cho thương hiệu. Tuy nhiên, chi phí đầu tư và bảo trì hệ thống robot khá cao, đồng thời thiếu đi sự tương tác cá nhân – yếu tố quan trọng trong trải nghiệm ăn uống. Những mô hình này phù hợp với chuỗi nhà hàng lớn, nhưng với các doanh nghiệp nhỏ, việc đầu tư vào công nghệ tự động hóa cần cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo hiệu quả kinh doanh. Hệ Thống Quản Lý Bán Hàng POS Hệ thống POS (Point of Sale) không còn đơn thuần là công cụ tính tiền mà đã trở thành trung tâm quản lý dữ liệu giao dịch và khách hàng. Hiện nay, các hệ thống POS tiên tiến cho phép quản lý bán hàng theo thời gian thực, hỗ trợ các hình thức thanh toán đa dạng và tự động lưu trữ thông tin để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng. Sử dụng POS giúp tăng độ chính xác, giảm sai sót trong quy trình bán hàng và hỗ trợ các chiến lược marketing dựa trên dữ liệu. Đặc biệt, khi kết hợp với hệ thống đặt hàng trực tuyến và AI, POS có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tăng trưởng doanh thu. Tuy nhiên, một số hệ thống POS hiện nay vẫn phụ thuộc vào kết nối internet, gây gián đoạn khi mất mạng. Ngoài ra, chi phí triển khai và vận hành các hệ thống đang có sẵn trên thị trường có thể là rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ. Vì vậy, khi lựa chọn POS, doanh nghiệp cần xem xét các giải pháp có khả năng tích hợp linh hoạt với các nền tảng bán hàng trực tuyến để tối ưu hóa hiệu quả vận hành. Đặt Hàng Trực Tuyến Xu hướng đặt hàng trực tuyến đang bùng nổ với sự phát triển của các nền tảng giao đồ ăn và hệ thống đặt trước. Khách hàng có thể dễ dàng đặt món qua ứng dụng, website hoặc đặt bàn trước để giảm thời gian chờ đợi. Mặc dù hợp tác với các nền tảng trung gian như GrabFood, Baemin hay ShopeeFood giúp doanh nghiệp tiếp cận được lượng khách hàng lớn, nhưng nó cũng đi kèm với mức phí hoa hồng cao và sự phụ thuộc vào bên thứ ba. Điều này khiến nhiều doanh nghiệp chuyển hướng sang xây dựng kênh đặt hàng riêng trên website hoặc app của mình, giúp kiểm soát dữ liệu khách hàng, tối ưu chương trình ưu đãi và tăng biên lợi nhuận. Tuy nhiên, việc vận hành kênh đặt hàng riêng yêu cầu sự tích hợp chặt chẽ với hệ thống POS và các kênh thanh toán khác nhau để đảm bảo trải nghiệm mua hàng mượt mà. Nếu không có công cụ và giải pháp quản lý tốt, doanh nghiệp có thể gặp phải tình trạng trùng lặp đơn hàng hoặc sai sót trong quy trình xử lý. Menu Điện Tử Menu điện tử không chỉ thay thế thực đơn giấy mà còn mở ra một mô hình vận hành linh hoạt hơn cho ngành F&B. QR Menu và hệ thống Self-Order cho phép khách hàng quét mã để xem menu, tự chọn món, đặt hàng trực tiếp và yêu cầu sẽ được gửi thẳng đến bếp mà không cần nhân viên ghi nhận. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp có thể áp dụng menu điện tử cho đặt hàng online trên nền tảng riêng, giúp khách hàng chủ động lựa chọn và đặt món từ xa mà không phải thông qua các bên trung gian. Điều này giúp giảm hoa hồng phải trả cho bên thứ ba, tối ưu lợi nhuận và giữ quyền kiểm soát dữ liệu khách hàng. Ưu điểm lớn nhất của menu điện tử là khả năng thay đổi linh hoạt mà không tốn chi phí in ấn, đồng thời tạo ra trải nghiệm mượt mà, hạn chế sai sót khi order. Mô hình này đã được áp dụng rộng rãi trong các chuỗi nhà hàng, quán cà phê, trà sữa nhờ khả năng tăng tốc độ phục vụ và giảm tải cho nhân viên. Ứng Dụng AI và Phân Tích Dữ Liệu Ứng dụng AI trong F&B đang ngày càng mở rộng, không chỉ dừng lại ở chatbot tư vấn khách hàng mà còn đi sâu vào phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là phân tích hành vi khách hàng, giúp cá nhân hóa thực đơn và chiến lược marketing. AI có thể dự đoán món ăn yêu thích của khách dựa trên lịch sử mua hàng, đề xuất thực đơn theo chế độ ăn hoặc sở thích cá nhân, từ đó gia tăng tỷ lệ quay lại và tạo sự trung thành với thương hiệu. Ngoài ra, AI cũng đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu thị trường và phát triển sản phẩm. Bằng cách phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, AI có thể phát hiện các xu hướng F&B mới, giúp thương hiệu nhanh chóng điều chỉnh chiến lược sản phẩm. Tuy nhiên, AI vẫn cần có quá trình xác thực dữ liệu vì không phải lúc nào cũng chính xác tuyệt đối. Trong khía cạnh vận hành, chatbot AI đang được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ khách hàng, từ tư vấn món ăn, theo dõi đơn hàng cho đến giải quyết các thắc mắc thường gặp. Điều này giúp giảm tải khối lượng công việc cho nhân viên và tăng hiệu quả trong việc chốt đơn hàng online. Mặc dù AI đang dần trở thành xu hướng, các giải pháp có sẵn trên thị trường vẫn còn nhiều thiếu sót, chưa thể đáp ứng toàn diện nhu cầu quản lý và chăm sóc khách hàng trong ngành F&B. Điều này mở ra cơ hội cho những công nghệ tiên tiến hơn, giúp doanh nghiệp khai thác AI một cách hiệu quả và thực tiễn hơn trong hoạt động kinh doanh. Kết Luận Công nghệ không chỉ giúp doanh nghiệp F&B nâng cao hiệu quả vận hành mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh trong một thị trường đầy biến động. Trong đó, hệ thống POS, đặt hàng trực tuyến và AI phân tích dữ liệu là những yếu tố quan trọng giúp tối ưu trải nghiệm khách hàng và tăng trưởng doanh thu bền vững. Doanh nghiệp cần chủ động làm chủ kênh bán hàng, tận dụng dữ liệu và công nghệ một cách thông minh để không bị phụ thuộc vào nền tảng trung gian. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, câu hỏi không phải là có nên áp dụng hay không, mà là làm thế nào để ứng dụng hiệu quả nhất. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B

AI Tạo sinh đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, từ nghệ thuật và giải trí đến chăm sóc sức khỏe và tài chính. Lĩnh vực phát triển nhanh chóng này cần các kỹ sư lành nghề, những người có thể xây dựng và triển khai các mô hình mạnh mẽ này. Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành Kỹ sư AI Tạo sinh vào năm 2025, bài đăng trên blog này sẽ phác thảo các kỹ năng và bước quan trọng bạn cần thực hiện. Các Kỹ năng chính yêu cầu Một Kỹ sư AI Tạo sinh thành công cần sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm: Kỹ năng Kỹ thuật: Programming Languages: Python (essential), R, Java, or C++ (optional). Mathematics and Statistics: Linear Algebra, Calculus, Probability, and Statistics. Machine Learning and Deep Learning: Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning; Neural Networks (CNNs, RNNs, GANs, VAEs). Generative AI Techniques: Text Generation (GPT, BERT), Image Generation (GANs, DALL·E), Music and Video Generation. Tools and Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras; Hugging Face, OpenAI API, Stable Diffusion. Data Handling and Preprocessing: Data Cleaning, Augmentation, and Feature Engineering. Cloud Computing: AWS, Google Cloud, Azure. Kỹ năng Mềm: Giải quyết Vấn đề và Tư duy Phản biện Sáng tạo và Đổi mới Giao tiếp và Cộng tác Khả năng Thích ứng và Học tập Liên tục Lộ trình từng bước Đây là lộ trình chi tiết để hướng dẫn bạn: Bước 1: Xây dựng nền tảng vững chắc về Toán học và Lập trình: Toán học: Tập trung vào Đại số Tuyến tính, Giải tích, Xác suất và Thống kê. Lập trình: Học Python và làm quen với các thư viện như NumPy, Pandas và Matplotlib. Bước 2: Tìm hiểu về Học máy và Học sâu: Bắt đầu với những kiến thức cơ bản về Học máy (ML) và Học sâu (DL). Tìm hiểu về học có giám sát, không giám sát và củng cố. Nghiên cứu mạng nơ-ron, bao gồm CNN, RNN và LSTM. Bước 3: Nắm vững các khái niệm và kỹ thuật AI Tạo sinh: Đi sâu vào các kỹ thuật AI Tạo sinh như GAN, VAE và mô hình tự hồi quy. Khám phá các mô hình tạo văn bản như GPT và BERT. Tìm hiểu về tạo ảnh bằng GAN và các công cụ như DALL·E. Bước 4: Có được kinh nghiệm thực hành với các công cụ và khung công tác: Làm việc với các khung công tác AI như TensorFlow, PyTorch và Keras. Thử nghiệm với các mô hình được đào tạo trước từ Hugging Face và OpenAI. Học cách sử dụng các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud và Azure. Bước 5: Thực hiện các dự án thực tế: Tạo văn bản bằng mô hình GPT. Tạo tác phẩm nghệ thuật bằng GAN hoặc DALL·E. Sáng tác nhạc bằng các công cụ AI như Jukebox. Tham gia các cuộc thi Kaggle. Bước 6: Luôn cập nhật các xu hướng và nghiên cứu mới nhất: Theo dõi các bài nghiên cứu về AI trên arXiv và Google Scholar. Tham dự các hội nghị AI như NeurIPS, ICML và CVPR. Tham gia các cộng đồng trực tuyến như r/MachineLearning trên Reddit và các nhóm LinkedIn tập trung vào AI. Bước 7: Xây dựng hồ sơ năng lực và mạng lưới: Trưng bày các dự án của bạn trên GitHub và tạo một trang web cá nhân. Kết nối với các chuyên gia trong lĩnh vực AI thông qua LinkedIn và các buổi gặp mặt. Ứng tuyển vào các vị trí thực tập hoặc vị trí tuyển dụng cho người mới bắt đầu để có được kinh nghiệm trong ngành. Bằng cách tuân theo lộ trình này và liên tục phát triển các kỹ năng của bạn, bạn có thể định vị mình cho một sự nghiệp thành công như một Kỹ sư AI Tạo sinh.

Ngành F&B tại Việt Nam tiếp tục khẳng định sức hút mạnh mẽ dù nền kinh tế có nhiều biến động. Cùng với đó, thế hệ Gen Z nổi lên như  động lực chính thúc đẩy thị trường, tác động đến các mô hình kinh doanh và định hình các phong cách ẩm thực mới.   Sức hút bền vững của F&B Bất chấp những biến động của nền kinh tế, thói quen ăn uống của người Việt vẫn giữ vững phong độ. Thay vì cắt giảm hoàn toàn chi tiêu, người tiêu dùng có xu hướng điều chỉnh tần suất và lên kế hoạch chi tiết hơn cho việc ăn uống bên ngoài. Theo khảo sát của iPOS.vn, nhóm khách hàng trung thành với tần suất ăn ngoài cao (3-4 lần/tuần, hàng ngày) gần như không thay đổi so với năm 2023. Nhóm khách hàng ăn ngoài 1-2 lần/tuần tăng 4,1% so với năm trước, cho thấy nhiều người vẫn duy trì thói quen này nhưng với mức chi tiêu hợp lý hơn.   Gen Z - Nhân tố định hình ngành F&B Lực lượng tiêu dùng chủ chốt Gen Z (sinh từ 1997 - 2012) chiếm một tỷ lệ lớn trong thị trường tiêu dùng F&B. Theo báo cáo của Vietnam Report, 67,4% Gen Z sẵn sàng chi từ 50.000-100.000 VND cho một lần đi uống trà sữa/cà phê, trong khi con số này ở thế hệ Gen X và Y chỉ là 26,6%. Ngoài ra, hơn 60,8% Gen Z sử dụng dịch vụ tại quán cà phê và nhà hàng trên 3 lần một tuần, trong khi tỷ lệ này ở các thế hệ khác chỉ 55,2%.   Xu hướng ăn uống "xanh" lên ngôi Gen Z còn là thế hệ tiên phong trong việc lựa chọn thực phẩm có nguồn gốc thực vật. Theo khảo sát, 61,3% Gen Z đang tăng cường sử dụng các sản phẩm thực phẩm xanh vì lý do sức khỏe, trong khi 72,8% sẵn sàng trả giá cao hơn cho thực phẩm bền vững. Các sản phẩm như sữa hạt, protein thực vật, và thực phẩm không chứa động vật đang ngày càng phổ biến trong nhóm khách hàng này. Họ không chỉ quan tâm đến lợi ích sức khỏe mà còn ý thức được tác động môi trường của thực phẩm có nguồn gốc từ động vật.   Lựa chọn khác biệt Gen Z đặc biệt yêu thích những trải nghiệm ẩm thực độc đáo, sáng tạo. Theo khảo sát của Vietnam Report, hơn 70% Gen Z bị thu hút bởi các món ăn và đồ uống mới lạ, sẵn sàng thử nghiệm những sản phẩm chưa từng có trên thị trường. Đặc biệt, mạng xã hội cũng chi phối mạnh mẽ quyết định ăn uống của người tiêu dùng. Xu hướng này đã thúc đẩy sự phát triển của những nhà hàng và quán cà phê có thiết kế ấn tượng, thực đơn sáng tạo và phù hợp để chia sẻ trên các nền tảng số. Một số xu hướng ăn uống độc đáo đang thu hút sự chú ý của khách hàng trẻ. Một ví dụ điển hình là trend "cà phê lúc 4 giờ sáng" đang được nhiều bạn trẻ hưởng ứng. Họ tìm đến các quán cà phê mở cửa sớm để tận hưởng bầu không khí trong lành, chụp ảnh với ánh sáng bình minh và trải nghiệm một phong cách sống mới lạ. Xu hướng này thể hiện nhu cầu trải nghiệm độc đáo của người tiêu dùng hiện đại. Có thể thấy, Gen Z không chỉ tìm kiếm một bữa ăn ngon, mà còn hướng đến các yếu tố như trải nghiệm mới lạ, sự cá nhân hóa và giá trị thương hiệu. Điều này đặt ra bài toán cho các doanh nghiệp F&B: Làm thế nào để thu hút và giữ chân thế hệ khách hàng khó tính nhưng chịu chi này?   Các mô hình đang phát triển Chuỗi Cửa Hàng F&B Theo báo cáo của Cốc Cốc, 56% người tiêu dùng Việt Nam thường xuyên ghé thăm các chuỗi cửa hàng F&B. Đặc biệt, nhóm tuổi từ 18-34 đang chiếm tỷ trọng lớn trong lượng khách hàng của các chuỗi này. Cà phê, trà sữa và đồ ăn nhanh là những loại hình chuỗi phổ biến nhất, với khoảng 40% khách hàng ghé thăm hàng ngày hoặc hàng tuần. Lý do khiến chuỗi cửa hàng F&B ngày càng chiếm ưu thế: Sự đồng nhất về chất lượng và dịch vụ. Quy trình vận hành tối ưu, dễ dàng mở rộng. Đáp ứng nhu cầu tiện lợi của khách hàng. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với bài toán giữ chân khách hàng trung thành, khi sự cạnh tranh ngày càng gay gắt và khách hàng có xu hướng tìm kiếm trải nghiệm mới lạ hơn.   Nhà hàng phân khúc trung cấp Theo khảo sát, 56% người Việt chi tiêu từ 201.000 - 500.000 VND/người cho một bữa ăn đặc biệt, tăng 41% so với 2023. Phân khúc nhà hàng 300.000 - 500.000 VND/suất ăn đang cạnh tranh gay gắt, trở thành "chiến trường" giữa các thương hiệu lớn và nhỏ. Trong khi đó, phân khúc dưới 200.000 VND đang có dấu hiệu sụt giảm mạnh.   Ngân sách cho từng bữa ăn Tăng chi tiêu cho bữa trưa và tối Theo khảo sát của Decision Lab, người Việt đang chi tiêu nhiều hơn cho bữa trưa với mức giá phổ biến từ 31.000 - 50.000 đồng, tăng 13,7% so với năm 2023. Đồng thời, bữa tối cũng chứng kiến sự gia tăng mạnh về chi tiêu, với 20% người được khảo sát sẵn sàng chi hơn 100.000 đồng, tăng 5,1% so với năm trước và tỷ lệ người tiêu dùng chi từ 51.000 - 70.000 VND cho bữa tối tăng 5,7%, đạt 22,1%. Sự thay đổi này phản ánh nhu cầu nâng cao trải nghiệm ẩm thực, không chỉ dừng lại ở mức “ăn để no” mà hướng đến “ăn để tận hưởng”. Các nhà hàng, quán ăn đang đứng trước cơ hội nâng cấp menu, cải thiện không gian và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu mới này.   Chi Tiêu Cho Cà Phê Giảm Mạnh  Mức giá phổ biến 41.000 - 71.000 VND/ly tăng 11,5%, nhưng phân khúc cao cấp gặp khó khăn. Điều này thể hiện rõ khi tỷ lệ người sẵn sàng chi trên 100.000 VND/ly giảm mạnh từ 6% xuống còn 1,7%. Đặc biệt, 41,7% người tiêu dùng chỉ đi cà phê thỉnh thoảng, 32,3% duy trì tần suất 1-2 lần/tuần.   Cơ hội hay thách thức? Mặc dù đam mê ẩm thực vẫn mạnh mẽ, nhưng theo Decision Lab, 84% người tiêu dùng đang kiểm soát chi tiêu chặt chẽ hơn. Đặc biệt, 49% Gen Z cho biết họ hạn chế ngân sách cho các hoạt động ăn uống bên ngoài. Điều này đặt ra bài toán lớn cho doanh nghiệp: Làm sao để giữ chân khách hàng trong bối cảnh họ ngày càng tính toán hơn trong chi tiêu? Câu trả lời nằm ở việc khách hàng vẫn sẵn sàng chi trả cho những trải nghiệm đáng giá. Vì vậy, các thương hiệu cần tập trung vào: Chất lượng và trải nghiệm khách hàng, thay vì chạy đua giảm giá. Ứng dụng công nghệ (CRM, Loyalty program) để cá nhân hóa dịch vụ.  Sáng tạo và linh hoạt trong mô hình kinh doanh để bắt kịp xu hướng.   Nói cách khác, chỉ những doanh nghiệp nắm bắt tốt xu hướng, tận dụng xu hướng và đổi mới sáng tạo mới có khả năng trở thành những người dẫn đầu cuộc chơi.     Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B

Sự trỗi dậy của AI Agents – phiên bản tập trung và hướng nhiệm vụ hơn của AI tạo sinh – đang diễn ra mạnh mẽ. Forrester đã xác định đây là một trong những công nghệ mới nổi hàng đầu của năm 2025. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ non trẻ nào, bối cảnh vẫn còn nhiều điểm mù, đặc biệt là về định giá. Làm thế nào để các CIO có thể hiểu được các mô hình giá cả đa dạng đang xuất hiện và lựa chọn giải pháp phù hợp nhất cho tổ chức của mình? Hãy cùng phân tích tình hình hiện tại của định giá AI Agents và những gì có thể xảy ra trong tương lai. Vô vàn mô hình định giá: Từ những cuộc trò chuyện đơn lẻ đến kết quả  Hiện tại, không có một mô hình định giá duy nhất và thống trị cho AI Agents. Chúng ta đang chứng kiến nhiều cách tiếp cận khác nhau, mỗi cách có những ưu và nhược điểm riêng. Chẳng hạn, Salesforce đang cung cấp mô hình tính phí theo mỗi cuộc trò chuyện, với một khoản phí cố định cho mỗi tương tác từ khi bắt đầu đến khi "kết thuốc cuộc trò chuyện". Điều này có thể hấp dẫn đối với các trường hợp sử dụng giao dịch mà có thể dự đoán được. Tuy nhiên, mô hình tính phí theo mỗi cuộc trò chuyện chỉ là một phần nhỏ. Giám đốc điều hành của Box, Aaron Levie, gần đây đã phác thảo bốn mô hình định giá tiềm năng cho AI Agents trong một bài đăng trên LinkedIn: Định giá dựa trên giá trị: Gắn giá với công việc truyền thống mà AI Agent thay thế, kèm theo chiết khấu so với chi phí lao động ban đầu. Điều này mang lại một đề xuất giá trị rõ ràng, nhưng có thể phức tạp trong tính toán. Định giá dựa trên kết quả: Tập trung vào việc hoàn thành một nhiệm vụ, đơn giản hóa mối quan hệ giữa chi phí và thành tích. Mặc dù hấp dẫn, mô hình này có thể gặp khó khăn trong việc xác định "kết quả thành công", dẫn đến tranh chấp tiềm ẩn. Định giá cộng thêm chi phí: Tính toán chi phí AI cơ bản (ví dụ: tính toán) và thêm một khoản lợi nhuận. Điều này mang lại sự minh bạch nhưng có thể không phản ánh đầy đủ giá trị được tạo ra. Định giá dựa trên đăng ký: Cung cấp quyền truy cập không giới hạn vào AI Agent với một khoản phí trên mỗi người dùng. Điều này có thể mang tính đột phá và hiệu quả về chi phí cho các trường hợp sử dụng khối lượng lớn, nhưng ít phù hợp hơn cho các triển khai hạn chế. Bối cảnh đang phát triển: Cuộc trò chuyện, đăng ký và hơn thế nữa Các chuyên gia đang xem xét các xu hướng mới nổi. Mô hình tính phí theo mỗi cuộc trò chuyện dường như đang thu hút sự chú ý, đặc biệt là đối với người dùng không thường xuyên. Mô hình dựa trên đăng ký cũng phổ biến, mang lại tính dự đoán cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, định giá dựa trên kết quả và dựa trên chi phí cũng đang được cân nhắc, với các biến thể có thể xuất hiện cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Một số người cho rằng định giá dựa trên kết quả, mặc dù trực quan, có thể khó thực hiện do khó khăn trong việc xác định kết quả thành công. Điều này có thể dẫn đến bất đồng giữa nhà cung cấp và người dùng. Mặt khác, định giá dựa trên chi phí, mặc dù đơn giản, có thể không phản ánh giá trị thực của AI Agent. Cạm bẫy của việc tiêu thụ quá đà Mặc dù định giá dựa trên mức tiêu thụ (trả tiền cho những gì bạn sử dụng) có vẻ hấp dẫn, nhưng nó đi kèm với một lời cảnh báo. Jeremy Burton, Giám đốc điều hành của Observe, cảnh báo về những nguy cơ của việc chi tiêu không thể đoán trước. Biến động trong việc sử dụng có thể dẫn đến vượt quá ngân sách, gây khó khăn cho các CIO trong việc quản lý chi tiêu CNTT. Điều hướng mê cung: Tập trung vào nhu cầu kinh doanh của bạn Vậy, chìa khóa cho các CIO là gì? Mô hình định giá sẽ tiếp tục phát triển. Bước quan trọng nhất là hiểu sâu sắc nhu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể của tổ chức bạn. Hãy xem xét những điều sau: Kết quả mong muốn: Bạn hy vọng đạt được gì với AI Agents? Điều này sẽ giúp bạn xác định mô hình định giá phù hợp nhất. Mẫu sử dụng: Tần suất bạn sẽ sử dụng AI Agents là bao nhiêu? Điều này sẽ ảnh hưởng đến việc liệu mô hình tính phí theo mỗi cuộc trò chuyện, đăng ký hay mô hình khác có hiệu quả về chi phí hơn. Tổng chi phí sở hữu: Đừng chỉ tập trung vào chi phí trả trước. Hãy xem xét chi phí dài hạn của việc đào tạo lại, tùy chỉnh và bảo trì. Khóa nhà cung cấp: Hãy lưu ý đến khả năng khóa nhà cung cấp tiềm ẩn và đảm bảo bạn có tính linh hoạt để chuyển đổi đại lý nếu cần. Tương lai của định giá AI Agents: Minh bạch và khả năng dự đoán Tính minh bạch và khả năng dự đoán sẽ là nền tảng của định giá AI Agents thành công. Các nhà cung cấp cung cấp mô hình định giá rõ ràng, có thể dự đoán được, phù hợp với các kết quả có thể chứng minh được, có thể sẽ nổi lên như những người dẫn đầu trong lĩnh vực này. Các CIO cần khả năng hiển thị vào chi tiêu của họ để tránh các đột biến chi phí bất ngờ và đảm bảo họ nhận được giá trị tốt nhất cho khoản đầu tư của mình. Thế giới định giá AI Agents vẫn còn non trẻ. Đó là một thời gian thú vị, nhưng cũng là thời gian cần cân nhắc cẩn thận. Bằng cách hiểu các mô hình định giá khác nhau, tập trung vào nhu cầu cụ thể của họ và yêu cầu sự minh bạch từ các nhà cung cấp, các CIO có thể điều hướng bối cảnh đang phát triển này và mở khóa tiềm năng thực sự của AI Agents. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: CRM AI & 6 Mẹo chọn CRM AI phù hợp Tương lai của AI: Ngã ba đường 

CRM AI: Trợ thủ đắc lực cho doanh nghiệp Việc quản lý mối quan hệ khách hàng, vận hành và lợi nhuận có thể là một cơn ác mộng. Hệ thống Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM) là vũ khí bí mật giúp bạn tinh gọn hoạt động, sắp xếp cơ sở dữ liệu và tăng lợi nhuận. Khi nói đến CRM được hỗ trợ bởi AI, hãy nghĩ đến việc nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng thông minh hơn, hiểu biết sâu sắc hơn về khách hàng và các tác vụ tự động giúp bạn có thời gian để chốt nhiều giao dịch hơn. Chúng giống như một trợ lý bán hàng siêu phàm thì thầm các chiến lược chiến thắng vào tai bạn (không cần áo choàng). Các tính năng chính cần tìm trong CRM AI: Chấm điểm và ưu tiên khách hàng tiềm năng: Tự động xác định khách hàng tiềm năng có giá trị cao dựa trên dữ liệu quá khứ và hành vi thời gian thực. Dự báo bán hàng mang tính dự đoán: Có được thông tin chi tiết về xu hướng bán hàng trong tương lai và tình trạng đường ống để đưa ra quyết định sáng suốt. Tác vụ và quy trình làm việc tự động: Tự động hóa nhập dữ liệu, email theo dõi và các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng thời gian cho các tương tác có giá trị. Tương tác khách hàng được cá nhân hóa: Đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp dựa trên sở thích và lịch sử cá nhân của khách hàng. AI đàm thoại và Chatbot: Cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7 và trả lời các câu hỏi cơ bản ngay lập tức. Phân tích tình cảm và quản lý rủi ro: Phân tích tương tác của khách hàng để xác định các vấn đề tiềm ẩn và cải thiện sự hài lòng. Tích hợp liền mạch: Kết nối với hệ thống CRM hiện có của bạn và các ứng dụng kinh doanh khác để truy cập dữ liệu thống nhất. Lợi ích của phần mềm CRM AI: Tăng hiệu quả bán hàng: Chuyển đổi nhiều khách hàng tiềm năng hơn, chốt giao dịch nhanh hơn và tối ưu hóa quy trình bán hàng. Cải thiện tương tác với khách hàng: Cá nhân hóa tương tác, cung cấp hỗ trợ 24/7 và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn. Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Cung cấp thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu khách hàng để đưa ra các lựa chọn chiến lược. Nâng cao năng suất: Tự động hóa các tác vụ, giảm nhập dữ liệu thủ công và giải phóng thời gian cho công việc chiến lược. Lợi thế cạnh tranh: Giúp các công ty đi trước đón đầu bằng cách tận dụng thông tin chi tiết và tự động hóa do AI cung cấp. Nhược điểm của CRM được hỗ trợ bởi AI: Chi phí: CRM được hỗ trợ bởi AI có thể đắt hơn các tùy chọn truyền thống. Vấn đề hộp đen: Một số mô hình AI thiếu tính minh bạch, gây khó khăn trong việc hiểu cách chúng đưa ra quyết định. Tiềm năng thay thế công việc: Tự động hóa bằng AI có thể ảnh hưởng đến một số vai trò liên quan đến CRM. 6 Mẹo chọn CRM AI phù hợp: Xác định nhu cầu của bạn: Xác định các lĩnh vực bạn muốn cải thiện, chẳng hạn như tạo khách hàng tiềm năng, dịch vụ khách hàng hoặc dự báo bán hàng. So sánh các lựa chọn: So sánh các lựa chọn CRM AI khác nhau dựa trên các tính năng, ngân sách và tính dễ sử dụng. Kiểm tra tích hợp: Đảm bảo phần mềm cung cấp các tích hợp cần thiết với phần mềm và dữ liệu hiện có của bạn. Tìm hiểu về công ty: Chọn nhà cung cấp có uy tín vững chắc và hỗ trợ khách hàng tốt. Dùng thử trước khi đầu tư: Dùng thử phần mềm bằng các bản dùng thử hoặc bản demo miễn phí để đảm bảo phần mềm phù hợp hoàn hảo với nhu cầu của bạn. Kiểm tra tính tuân thủ: Chọn một hệ thống tuân thủ các quy định và xử lý dữ liệu có trách nhiệm. Trong thế giới kinh doanh năng động, việc lựa chọn đúng công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và tối ưu hóa quy trình làm việc là điều thiết yếu cho thành công. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại Cách lựa chọn công cụ và giải pháp AI phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp

Năm 2024, ngành thực phẩm và đồ uống (F&B) tại Việt Nam tiếp tục đối mặt với nhiều biến động lớn. Sự sụt giảm số lượng nhà hàng, áp lực từ chi phí vận hành và mặt bằng gia tăng, cùng sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng đã đặt không ít thương hiệu vào thế khó. Tuy nhiên, vẫn có những doanh nghiệp kiên trì bám trụ và tìm ra các giải pháp đổi mới để duy trì hoạt động.    Câu chuyện phía sau những con số Số lượng cửa hàng giảm nhưng doanh thu tăng Với tổng số 304.700 cửa hàng F&B đang hoạt động tính đến hết tháng 6/2024, số lượng nhà hàng tại Việt Nam đã giảm 3,9% so với cùng kỳ năm trước. Đáng chú ý, tại TP. Hồ Chí Minh, mức giảm lên đến 5,97%, trong khi Hà Nội và một số thành phố khác duy trì mức giảm thấp hơn. Nguyên nhân chính của sự suy giảm này đến từ chi phí vận hành tăng cao, thay đổi trong xu hướng tiêu dùng và áp lực cạnh tranh từ các mô hình kinh doanh mới như cloud kitchen (bếp trung tâm phục vụ nhiều thương hiệu, chỉ bán online). [caption id="attachment_11007" align="aligncenter" width="1960"] Vô số nhà hàng, quán ăn phải đóng cửa[/caption] Dù số lượng cửa hàng giảm, doanh thu toàn ngành lại có sự tăng trưởng đáng kể. Trong nửa đầu năm 2024, doanh thu đạt 403,9 nghìn tỷ đồng, chiếm 68,46% tổng doanh thu cả năm trước. Dự báo, con số này sẽ tiếp tục tăng lên mức 720.000 tỷ đồng, tức là tăng trưởng 10,92% so với năm 2023. Đây là dấu hiệu tích cực cho thấy ngành F&B vẫn giữ được sức hút, đặc biệt là các doanh nghiệp có mô hình vận hành linh hoạt và biết tận dụng công nghệ.   Áp lực từ bài toán vận hành Chi phí thuê mặt bằng leo thang Chi phí mặt bằng tiếp tục là thách thức lớn đối với ngành F&B. Theo The Saigon Times, chi phí thuê mặt bằng hiện chiếm 10-20% doanh thu của nhà hàng, con số này có thể lên đến 25% tại các thành phố lớn. Tại TP. Hồ Chí Minh, giá thuê mặt bằng nhà phố đã tăng 25-40% chỉ trong vòng 6 tháng đầu năm 2024. Áp lực này đã khiến nhiều nhà hàng phải thu hẹp quy mô hoặc di dời ra các khu vực xa trung tâm để tối ưu chi phí. Chi phí vận hành gia tăng [caption id="attachment_11004" align="aligncenter" width="1200"] Bài toán vận hành khiến nhiều doanh nghiệp lao đao[/caption] Ngoài chi phí mặt bằng, giá nguyên liệu đầu vào cũng tăng 10-15%, gây ảnh hưởng lớn đến biên lợi nhuận của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, tình trạng thiếu hụt lao động trong ngành cũng làm chi phí nhân sự tăng lên đáng kể. Các nhà hàng phải đối mặt với bài toán cân bằng giữa duy trì chất lượng dịch vụ và kiểm soát chi phí vận hành hợp lý. Khi món ăn không là yếu tố duy nhất Trước đây, chất lượng món ăn là yếu tố quan trọng nhất quyết định sự thành công của một nhà hàng. Điều đó không còn đúng trong bối cảnh hiện nay,  khi chỉ dựa vào một thực đơn ngon không còn đủ để giữ chân khách hàng. Khách hàng mong muốn có trải nghiệm toàn diện hơn, từ không gian quán, tốc độ phục vụ, chương trình ưu đãi đến sự tiện lợi trong quá trình đặt món và thanh toán. Một ví dụ điển hình là các chuỗi cà phê lớn như Highlands Coffee hay The Coffee House. Không chỉ tập trung vào chất lượng đồ uống, các thương hiệu này còn chú trọng đến thiết kế không gian hiện đại, mang đến trải nghiệm thoải mái cho khách hàng. Hệ thống đặt hàng trước qua ứng dụng di động, chương trình khách hàng thân thiết hay dịch vụ giao hàng tận nơi cũng là những yếu tố giúp họ duy trì lợi thế cạnh tranh. [caption id="attachment_11008" align="aligncenter" width="1920"] Trải nghiệm khách hàng là thành tố quan trọng trong F&B[/caption] Bên cạnh đó, sự phát triển mạnh mẽ của mô hình cloud kitchen hay dark kitchen (bếp không phục vụ tại chỗ, chỉ giao hàng trực tuyến) cho thấy khách hàng ngày càng quan tâm nhiều hơn đến sự nhanh chóng và tiện lợi thay vì chỉ tập trung vào hương vị món ăn. Các doanh nghiệp F&B cần tận dụng điều này để mở rộng thị phần, bằng cách cải thiện quy trình giao nhận hay xây dựng kênh bán hàng trực tuyến riêng thay vì phụ thuộc vào các nền tảng trung gian. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho doanh nghiệp không chỉ trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn tối ưu vận hành. Việc ứng dụng công nghệ để tăng tốc độ phục vụ, quản lý nhân sự hiệu quả hơn và tối ưu quy trình đặt món đang trở thành yếu tố sống còn giúp các doanh nghiệp F&B tồn tại và phát triển trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt.   Từ bếp đến bàn ăn - Khi công nghệ lên ngôi Trong bức tranh tổng thể nhiều thử thách, việc ứng dụng công nghệ đang trở thành xu hướng tất yếu: AI và dữ liệu lớn (Big Data): AI giúp doanh nghiệp F&B thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn. Ví dụ, AI có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng, giúp nhà hàng điều chỉnh thực đơn phù hợp với nhu cầu khách hàng. Ngoài ra, hệ thống AI còn có thể phân tích hiệu suất làm việc của nhân viên, tối ưu lịch trình làm việc để tăng hiệu suất mà vẫn tiết kiệm chi phí. Hệ thống CloudPOS: Đây là giải pháp quản lý bán hàng và doanh thu theo thời gian thực. Thay vì phải kiểm tra sổ sách thủ công, CloudPOS giúp doanh nghiệp theo dõi số lượng đơn hàng, quản lý hàng tồn kho và tối ưu quy trình thanh toán. Hệ thống này cũng giúp đồng bộ dữ liệu giữa các chi nhánh, đảm bảo việc quản lý chuỗi cửa hàng trở nên dễ dàng hơn. [caption id="attachment_11012" align="aligncenter" width="726"] Phần mềm quản lý bán hàng giúp doanh nghiệp "nhẹ gánh"[/caption] Quản lý kho thông minh (Inventory Management): Với hệ thống quản lý kho hiện đại, doanh nghiệp có thể theo dõi chính xác lượng nguyên liệu, tránh tình trạng thiếu hoặc dư thừa hàng hóa. Hệ thống còn có thể tự động đưa ra cảnh báo khi hàng tồn kho xuống dưới mức an toàn, giúp doanh nghiệp chủ động trong việc nhập hàng và tối ưu chi phí vận hành. HRM - Quản lý nhân sự tối ưu: Phần mềm HRM tích hợp AI giúp quản lý ca làm việc linh hoạt hơn. Nhân viên có thể đăng ký ca làm việc trực tuyến, nhà quản lý có thể điều phối nhân sự theo nhu cầu thực tế. Điều này giúp giảm thiểu tình trạng thiếu nhân viên vào giờ cao điểm hoặc dư thừa nhân lực trong các khung giờ thấp điểm.   Ai sẽ viết tiếp câu chuyện F&B? Ngành F&B năm 2024 đầy rẫy những thách thức nhưng cũng không thiếu cơ hội cho những doanh nghiệp biết cách thích nghi. Vận hành hiệu quả, kiểm soát chi phí và đặc biệt là tận dụng công nghệ để nâng cao trải nghiệm khách hàng sẽ là yếu tố quyết định ai sẽ trụ lại trên bản đồ kinh doanh. Những doanh nghiệp dám tiên phong, sẵn sàng ứng dụng các giải pháp công nghệ thông minh sẽ không chỉ sống sót mà còn vươn lên dẫn đầu, đón đầu xu hướng thị trường và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B

Trí tuệ nhân tạo. Một thuật ngữ vừa thú vị vừa đáng lo ngại, hứa hẹn những tiến bộ mang tính cách mạng đồng thời khơi dậy nỗi lo lắng về tương lai. Chúng ta liên tục bị tấn công bởi tin tức về những đột phá AI, từ các thuật toán có thể chẩn đoán bệnh đến các chương trình tạo ra các tác phẩm nghệ thuật tuyệt đẹp. Nhưng tất cả những điều này đang hướng đến đâu? Liệu AI có thực sự sẵn sàng định hình lại nền văn minh của chúng ta, hay nó chỉ là một công nghệ bị thổi phồng quá mức? Bài đăng trên blog này khám phá bối cảnh phức tạp của AI, xem xét tiềm năng của nó để biến đổi thế giới của chúng ta, những tình huống khó xử về đạo đức mà nó đặt ra và những lựa chọn quan trọng mà chúng ta phải thực hiện để đảm bảo một tương lai mà AI mang lại lợi ích cho toàn thể nhân loại. Cuộc Cách Mạng AI: Vượt Ra Ngoài Sự Thổi Phồng AI đã vượt ra khỏi lĩnh vực khoa học viễn tưởng và đi vào thực tế hữu hình. Chúng ta đã thấy tác động của nó trong các khía cạnh khác nhau của cuộc sống, từ các đề xuất được cá nhân hóa mà chúng ta nhận được trực tuyến đến những chiếc xe tự lái đang được thử nghiệm trên đường của chúng ta. AI vượt trội trong các nhiệm vụ mà trước đây dường như chỉ dành riêng cho con người, như chơi các trò chơi phức tạp, dịch ngôn ngữ và nhận dạng hình ảnh. Nhưng tiềm năng thực sự của nó nằm ở khả năng giải quyết một số vấn đề cấp bách nhất trên thế giới, từ biến đổi khí hậu đến bệnh tật. Hãy tưởng tượng các hệ thống AI có khả năng phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu và hiểu biết sâu sắc mà con người không thể phát hiện ra. Điều này có thể dẫn đến những đột phá trong y học, cho phép chúng ta phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa và chữa khỏi các bệnh trước đây không thể chữa khỏi. AI cũng có thể giúp chúng ta tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, dẫn đến các phương pháp bền vững hơn và một hành tinh lành mạnh hơn. Dây Thừng Chặt Chẽ về Đạo Đức: Cân Bằng Tiến Bộ và Mối Nguy Nhưng sự trỗi dậy của AI cũng đặt ra cho chúng ta một loạt thách thức về đạo đức. Khi các hệ thống AI trở nên tinh vi hơn, chúng làm dấy lên lo ngại về việc mất việc làm, thiên kiến thuật toán và thậm chí cả tiềm năng về vũ khí tự trị. Làm thế nào để chúng ta đảm bảo rằng AI được sử dụng cho mục đích tốt chứ không phải cho mục đích xấu? Làm thế nào để chúng ta ngăn chặn AI làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng hiện có? Đây không phải là những câu hỏi dễ trả lời. Xây dựng các nguyên tắc đạo đức cho AI là một công việc phức tạp, đòi hỏi sự đóng góp từ các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực, cũng như công chúng nói chung. Chúng ta cần tạo ra các khuôn khổ thúc đẩy sự công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong các hệ thống AI. Chúng ta cũng cần có những cuộc trò chuyện cởi mở và trung thực về những rủi ro tiềm ẩn của AI và cách giảm thiểu chúng. Yếu Tố Con Người: Giữ AI trong tầm Kiểm Soát Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của việc điều hướng cuộc cách mạng AI là đảm bảo rằng các giá trị con người vẫn là trung tâm của sự phát triển của nó. AI nên là một công cụ phục vụ nhân loại, chứ không phải ngược lại. Chúng ta phải cảnh giác trong việc ngăn chặn AI trở thành một lực lượng tự trị hoạt động ngoài tầm kiểm soát của con người. Điều này có nghĩa là đầu tư vào giáo dục và đào tạo để chuẩn bị cho lực lượng lao động đáp ứng các nhu cầu thay đổi của nền kinh tế do AI thúc đẩy. Nó cũng có nghĩa là thúc đẩy các kỹ năng tư duy phản biện để các cá nhân có thể phân biệt giữa thông tin đáng tin cậy và không đáng tin cậy trong một bối cảnh kỹ thuật số ngày càng phức tạp. Con Đường Phía Trước: Lời Kêu Gọi Hợp Tác Tương lai của AI phụ thuộc vào những lựa chọn chúng ta đưa ra ngày hôm nay. Chúng ta cần một cách tiếp cận hợp tác, tập hợp các nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách và công chúng để định hình sự phát triển của AI theo cách mang lại lợi ích cho toàn thể nhân loại. Điều này bao gồm hỗ trợ nghiên cứu về an toàn và đạo đức AI, tạo ra các khuôn khổ pháp lý thúc đẩy sự phát triển AI có trách nhiệm và thúc đẩy đối thoại cởi mở về ý nghĩa xã hội của công nghệ mang tính biến đổi này. Cuộc cách mạng AI không phải là điều gì đó sẽ xảy ra trong tương lai xa. Nó đang xảy ra ngay bây giờ. Bằng cách nắm lấy một quan điểm dài hạn và ưu tiên các cân nhắc về đạo đức, chúng ta có thể khai thác sức mạnh của AI để tạo ra một tương lai tốt đẹp hơn cho tất cả. Hành trình sẽ không dễ dàng, nhưng phần thưởng tiềm năng là rất lớn. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Vượt ra ngoài mô hình AI đơn lẻ: Tại sao hệ thống AI Agent là Tương Lai?

Năm 2025, ngành F&B dự kiến tiếp tục đà tăng trưởng, được thúc đẩy bởi nhu cầu tiêu dùng ổn định và sự phục hồi của nền kinh tế. Việc áp dụng số hóa trong quản lý và vận hành ngay từ những ngày đầu năm giúp các doanh nghiệp tăng cường hiệu quả và lợi nhuận.    1. Bước Nhảy Vọt Sau Kỳ Nghỉ Sau kỳ nghỉ Tết Âm Lịch, ngành thực phẩm và đồ uống (F&B) tại Việt Nam bước vào giai đoạn sôi động nhất trong năm. Đây là thời điểm người tiêu dùng quay lại nhịp sống bình thường, tăng nhu cầu ăn uống bên ngoài, tụ họp bạn bè, đồng nghiệp và đẩy mạnh các hoạt động giải trí. Theo Báo Mới, thị trường mua bán dần sôi động trở lại sau ngày mùng 5 Tết khi nhiều gia đình chuẩn bị đi làm trở lại. [caption id="attachment_10981" align="aligncenter" width="598"] Ngành F&B dần sôi động sau mùa Lễ hội[/caption] 2. Những Xu Hướng Định Hình Cuộc Chơi Hành vi tiêu dùng trong ngành F&B đang có những chuyển biến rõ rệt. Đây là những cơ hội lớn để các doanh nghiệp tận dụng nhằm gia tăng doanh thu. 2.1. Sự Bùng Nổ Của Dịch Vụ Giao Hàng Dịch vụ giao hàng (delivery) tiếp tục là xu hướng chủ đạo trong ngành F&B. Theo Vietnam Report, lượng đơn hàng qua các nền tảng giao nhận tăng khoảng 30-40% so với thời điểm trước Tết. Đặc biệt, người tiêu dùng ngày càng ưa chuộng các dịch vụ giao hàng nhanh và tiện lợi, tạo cơ hội cho các doanh nghiệp mở rộng thị phần. [caption id="attachment_10986" align="aligncenter" width="640"] Dịch vụ giao đồ ăn ngày càng trở nên không thể thiếu[/caption] 2.2. Xu Hướng Tiêu Dùng Xanh Và Lành Mạnh [caption id="attachment_10976" align="aligncenter" width="624"] Người tiêu dùng quan tâm hơn đến nguồn gốc, an toàn vệ sinh và lợi ích sức khỏe[/caption] Sau Tết, người tiêu dùng có xu hướng quan tâm hơn đến sức khỏe và chế độ ăn uống lành mạnh. Theo khảo sát của Nielsen, 65% người tiêu dùng Việt Nam sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho các sản phẩm tốt cho sức khỏe. Đây là cơ hội để các doanh nghiệp F&B phát triển các sản phẩm organic, ít đường, ít béo hoặc các món ăn chay.   2.3. Công nghệ và số hóa trở thành tiêu chuẩn mới Người tiêu dùng ngày càng ưa chuộng các trải nghiệm số hóa, từ đặt bàn trực tuyến, thanh toán không tiền mặt đến tương tác với chatbot. Theo Google Trends, lượt tìm kiếm về "đặt bàn online" và "giao hàng tận nơi" tăng 50% trong tháng đầu năm. Điều này cho thấy sự chuyển dịch mạnh mẽ của người tiêu dùng sang các kênh số. [caption id="attachment_10978" align="aligncenter" width="608"] Thanh toán bằng QR Code trở nên phổ biến hơn bao giờ hết[/caption] 3. Thách Thức Nào Trong Giai Đoạn Bứt Phá? 3.1. Chi Phí Vận Hành Leo Thang Chi phí nguyên liệu, nhân công và vận hành thường tăng cao sau Tết. Nếu không có hệ thống quản lý hiệu quả, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng thua lỗ. Đặc biệt, sau Tết, nhu cầu thuê mặt bằng thường tăng cao do nhiều doanh nghiệp mở rộng kinh doanh hoặc khởi nghiệp. Theo CBRE Vietnam, lượng giao dịch mặt bằng tại các thành phố lớn tăng khoảng 15-20% trong quý I hàng năm. Điều này dẫn đến áp lực cạnh tranh và đẩy giá thuê mặt bằng lên cao, đặc biệt là tại các khu vực có tiềm năng kinh doanh F&B.   3.2. Quản Lý Nhân Sự Sau Tết, nhiều nhân viên có xu hướng nghỉ việc hoặc thay đổi công việc, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nhân lực. Việc quản lý lịch làm việc và phân bổ nhân sự trở nên phức tạp hơn. [caption id="attachment_10969" align="aligncenter" width="635"] Bài toán nhân sự trở lại sau mỗi mùa Tết[/caption] 3.3. Đồng Bộ Dịch Vụ và Quản Lý Kho Với lượng đơn hàng tăng đột biến, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý kho vận, dẫn đến tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa nguyên liệu. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà còn gây lãng phí chi phí. Trong khi đó, duy trì chất lượng món ăn và đảm bảo khâu chăm sóc khách hàng cũng là một thách thức đối với nhiều nhà hàng, quán ăn vào mùa cao điểm đầy cạnh tranh này.   4. Công Nghệ Sẽ Định Hình Cạnh Tranh? Công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và các giải pháp quản lý vận hành thông minh, đang trở thành yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp F&B vượt qua những thách thức trên: Kênh bán hàng trực tuyến độc lập: Để dẫn đầu xu hướng giao đồ ăn trực tuyến, các doanh nghiệp F&B nên xây dựng nền tảng Website Order của riêng mình – tích hợp đặt bàn, đặt món, giao hàng tự động mà không phụ thuộc vào các nền tảng trung gian. Điều này giúp tối ưu chi phí, tăng quyền kiểm soát dữ liệu khách hàng và xây dựng trải nghiệm thương hiệu nhất quán hơn. AI trong phân tích hành vi khách hàng: Dữ liệu khách hàng được thu thập và phân tích để tối ưu hóa thực đơn, cá nhân hóa trải nghiệm và dự đoán nhu cầu tiêu dùng. Camera AI và hệ thống tự động hóa: Giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất làm việc của nhân viên, tối ưu hoá quy trình phục vụ và kiểm soát vệ sinh an toàn thực phẩm. Tích hợp AI vào quản lý kho vận & chuỗi cung ứng: Dự báo nhu cầu nguyên liệu, tối ưu hóa nhập hàng và giảm thất thoát hàng tồn kho. Ứng dụng AI trong tối ưu hóa nhân sự: Phân tích thời gian cao điểm, tự động điều phối ca làm việc để tiết kiệm chi phí nhân sự. 5. Đón Đầu Xu Hướng Hay Bị Bỏ Lại Phía Sau? [caption id="attachment_10987" align="aligncenter" width="632"] Với sức mạnh của công nghệ, doanh nghiệp F&B có thể tối ưu hóa mọi khía cạnh[/caption] Trong những năm tới, doanh nghiệp F&B không chỉ cạnh tranh về chất lượng món ăn hay dịch vụ mà còn ở khả năng ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu suất vận hành và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Việc chuyển đổi số và tận dụng sức mạnh của AI sẽ giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc thích ứng với thị trường và phát triển bền vững. Để tận dụng tối đa cơ hội trong giai đoạn này, các doanh nghiệp F&B cần chuẩn bị kỹ lưỡng về nguồn cung ứng, nhân sự và chiến lược kinh doanh. Thời điểm hậu Tết không chỉ là cơ hội để tăng trưởng doanh thu mà còn là lúc để các doanh nghiệp F&B đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ, tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn và đặt nền móng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai.   Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Cuộc Cách Mạng Chatbots Trong Lĩnh Vực Dịch Vụ Khách Hàng

Ngành Food and Beverage (F&B) đang bước vào kỷ nguyên công nghệ, nơi mà Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là công cụ mà còn là người bạn đồng hành giúp doanh nghiệp vượt qua mọi giới hạn, đặc biệt trong thị trường đầy cạnh tranh. Cá nhân hoá mọi điểm chạm khách hàng Trí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng hơn bao giờ hết. Từ phân tích hành vi mua sắm đến gợi ý những món ăn ưa thích, AI mang lại những trải nghiệm đáng nhớ và độc bản. Theo Manfred Aben, Giám đốc khoa học và công nghệ của bộ phận nghiên cứu và phát triển dinh dưỡng và kem của Unilever, "Chúng tôi đã sử dụng các mô hình AI để dự đoán hương vị và mức độ yêu thích của người tiêu dùng ở các quốc gia nơi chúng tôi ra mắt sản phẩm, nhằm tạo ra một thiết kế tối ưu. Điều này giúp chúng tôi tiết kiệm được nhiều thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và từ đó có thể đáp ứng nhanh hơn nhu cầu của người tiêu dùng." [caption id="" align="aligncenter" width="581"] "Ông lớn" Unilever phát triển các dòng sản phẩm mới nhờ AI[/caption] Không dừng ở đó, chatbot AI còn hỗ trợ xử lý nhanh chóng các thắc mắc, tự động hóa chăm sóc khách hàng 24/7.   Quản lý vận hành: "Người trợ lý" không ngủ Trong ngành F&B đầy biến động, việc quản lý vận hành hiệu quả là yếu tố sống còn. Từ việc tự động xử lý đơn hàng, truyền tải thông tin đến khu vực bếp nhanh chóng, đến quản lý nguyên liệu và theo dõi tình trạng kho, AI giúp các nhà hàng vận hành trơn tru và hiệu quả hơn. Không chỉ cải thiện tốc độ phục vụ, công nghệ này còn giảm thiểu sai sót, mang lại sự hài lòng cho khách hàng. [caption id="" align="aligncenter" width="604"] AI mang đến đột phá trong quy trình phục vụ[/caption] Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ chủ doanh nghiệp thông qua các báo cáo chi tiết về doanh thu, chi phí và hiệu suất theo thời gian thực. Khả năng phân tích dữ liệu sâu rộng giúp dự đoán xu hướng kinh doanh và hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược. Với AI, các doanh nghiệp F&B có thể tối đa hóa hiệu quả hoạt động, nâng cao chất lượng phục vụ và sẵn sàng chinh phục thị trường vô cùng cạnh tranh.   Giải quyết triệt để bài toán nhân sự Quy trình tuyển dụng, phân công ca làm và đánh giá hiệu suất làm việc - vốn tiêu tốn nhiều công sức của người tuyển dụng, nay đã được tự động hóa bởi AI. Thay vì phải dành hàng giờ để quản lý nhân viên, giờ đây, doanh nghiệp có thể tối ưu nguồn lực đó và đầu tư vào các chiến lược điều hành nhân lực dài hạn. Quản lý kho và kế toán: Chuẩn xác từng chi tiết Với mỗi mô hình riêng biệt, AI ứng dụng thuật toán phù hợp để dự đoán chính xác nhu cầu nguyên liệu, quản lý kho hàng và giảm thiểu lãng phí. [caption id="" align="aligncenter" width="602"] AI sử dụng dữ liệu để đưa ra đề xuất chính xác[/caption] Đặc biệt, trong kế toán, đây chính là công cụ đắc lực nhất khi tự động hoá mọi quy trình xử lý hóa đơn, cũng như phân tích báo cáo tài chính nhanh chóng.   Kết luận Sự hỗ trợ từ AI như một bước nhảy vọt cho tương lai. Đặc biệt, trong lĩnh vực F&B vốn hiện hữu nhiều cạnh tranh và thách thức, AI sẽ không chỉ dừng lại ở tự động hoá mà còn khai mở những trải nghiệm khách hàng độc đáo cùng cơ hội tối đa hoá lợi nhuận.     Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 Cuộc Cách Mạng Chatbots Trong Lĩnh Vực Dịch Vụ Khách Hàng 📌 AI và tương lai của L&D

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời mà đang dần trở thành công cụ thiết yếu, hứa hẹn thúc đẩy năng suất và hiệu quả làm việc. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều doanh nghiệp vẫn chật vật trong việc ứng dụng AI, thậm chí đối mặt với "nghịch lý năng suất" - khi AI không mang lại hiệu quả như mong đợi. Vậy đâu là gốc rễ của vấn đề? Liệu có phải do công nghệ AI còn quá phức tạp? Hay do doanh nghiệp chưa sẵn sàng cho cuộc cách mạng này? Bóc Tách Nghịch Lý Năng Suất AI Thực tế, các giải pháp AI hiện nay đã rất phát triển, với giao diện thân thiện và dễ sử dụng. Vấn đề không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách doanh nghiệp tiếp cận và ứng dụng AI. Hãy cùng phân tích một số "hố sâu" phổ biến khiến doanh nghiệp "vấp ngã" trên con đường chinh phục AI: Thiếu Tầm Nhìn Chiến Lược: Nhiều doanh nghiệp ứng dụng AI một cách rời rạc, thiếu kế hoạch tổng thể và mục tiêu rõ ràng. Họ xem AI như một "trào lưu" cần chạy theo, thay vì một công cụ chiến lược để giải quyết bài toán kinh doanh cụ thể. Văn Hóa "Ngại" Thay Đổi: Sức ì của những quy trình cũ kỹ, nỗi sợ mắc sai lầm, thậm chí là tâm lý "phòng thủ" trước công nghệ mới khiến nhiều nhân viên e ngại thay đổi, cản trở việc ứng dụng AI. Khoảng Cách Kỹ Năng: Nhân viên thiếu kiến thức và kỹ năng để sử dụng AI hiệu quả. Họ không được trang bị đầy đủ để khai thác tối đa tiềm năng của công cụ mới, dẫn đến thất vọng và chán nản. "Nỗi Ám Ảnh" Mất Việc: Một số nhân viên lo sợ AI sẽ thay thế con người, khiến họ mất việc làm. Tâm lý này tạo ra rào cản vô hình, ngăn cản họ chủ động tiếp cận và làm quen với AI. Công Thức Thành Công: Biến AI Thành "Đòn Bẩy" Để vượt qua "hố sâu" năng suất và khai thác sức mạnh của AI, doanh nghiệp cần áp dụng một "công thức" toàn diện: Vạch Rõ "Bản Đồ" Chiến Lược: Xác định mục tiêu cụ thể, bài toán kinh doanh cần giải quyết bằng AI. Lựa chọn giải pháp phù hợp, tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện tại một cách hợp lý. "Gieo Mầm" Văn Hóa Đổi Mới: Xây dựng môi trường làm việc cởi mở, khuyến khích thử nghiệm và học hỏi. Tạo điều kiện để nhân viên tiếp cận công nghệ mới, chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm. "Nâng Cấp" Kỹ Năng: Đầu tư vào các chương trình đào tạo bài bản, trang bị cho nhân viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để sử dụng AI hiệu quả. Kết hợp đào tạo trực tuyến, workshop, huấn luyện thực hành... Lãnh Đạo Tiên Phong: Ban lãnh đạo cần thể hiện sự ủng hộ mạnh mẽ đối với việc ứng dụng AI, tạo động lực và truyền cảm hứng cho toàn bộ tổ chức. "Giải Mã" Nỗi Sợ: Truyền thông rõ ràng về vai trò hỗ trợ của AI, nhấn mạnh AI là công cụ giúp nhân viên nâng cao năng suất và giải phóng sức lao động, từ đó tập trung vào những công việc sáng tạo hơn. Lời Kết AI không phải là "liều thuốc tiên" chữa bách bệnh, mà là công cụ đắc lực cần được khai thác đúng cách. Bằng cách thấu hiểu "nghịch lý năng suất" và áp dụng "công thức" thành công, doanh nghiệp có thể biến AI thành "đòn bẩy" thúc đẩy tăng trưởng và phát triển bền vững. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Vượt ra ngoài mô hình AI đơn lẻ: Tại sao hệ thống AI Agent là Tương Lai?

Thế giới AI đang không ngừng phát triển, và một trong những bước tiến thú vị nhất chính là sự trỗi dậy của hệ thống AI Agent. Nếu bạn mới chỉ tiếp xúc với các mô hình AI đơn lẻ, bạn có thể tự hỏi tại sao chúng lại gây xôn xao đến vậy. Tin tôi đi, đây là một bước ngoặt thay đổi cuộc chơi. [caption id="attachment_10931" align="alignnone" width="1280"] Author(s): Prashant Kalepu[/caption] Hãy hình dung như thế này: thay vì chỉ có một mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ duy nhất, bạn có cả một đội ngũ AI Agent làm việc cùng nhau. Mỗi AI Agent chuyên về một lĩnh vực khác nhau, và chúng giao tiếp và hợp tác để đạt được mục tiêu chung. Điều này mở ra một thế giới hoàn toàn mới với vô vàn khả năng! Tại sao bạn nên quan tâm đến hệ thống AI Agent? Độ phức tạp tăng lên: Các vấn đề trong thế giới thực hiếm khi đơn giản. Hệ thống AI Agent có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành các phần nhỏ hơn và phân phối chúng cho các AI Agent chuyên biệt. Ứng dụng trong thế giới thực: Từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quản lý luồng giao thông đến giáo dục và chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa, hệ thống AI Agent có khả năng cách mạng hóa vô số ngành công nghiệp. Khả năng thích ứng: Khi môi trường thay đổi, các AI Agent có thể thích ứng và học hỏi, giúp hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Chúng hoạt động như thế nào? Nó giống như một đội ngũ phối hợp ăn ý. Mỗi AI Agent có vai trò và chuyên môn riêng, và chúng giao tiếp với nhau để chia sẻ thông tin và đưa ra quyết định. Điều này có thể bao gồm bất cứ điều gì, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh đến lập kế hoạch và ra quyết định. [caption id="attachment_10929" align="alignnone" width="1000"] Author(s): Prashant Kalepu[/caption] Cảm thấy choáng ngợp trước những thuật ngữ kỹ thuật? Lo lắng về việc làm thế nào để bắt đầu với AI Agent? Đừng lo lắng, bạn không đơn độc. Nhiều người cũng đang gặp khó khăn trong việc tiếp cận công nghệ mới này. Nhưng hãy yên tâm, với sự hỗ trợ đúng đắn, bạn hoàn toàn có thể khai thác sức mạnh của hệ thống AI Agent để giải quyết những vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự đổi mới. Bạn có thể liên hệ với chuyên gia của chúng tôi qua: https://dxtech.jp/ ([email protected]) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, AI chatbots đang tạo nên một cuộc cách mạng trong dịch vụ khách hàng. Tạo khả năng hỗ trợ 24/7, tiết kiệm chi phí và tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại, chúng đã trở thành "bạn đồng hành" không thể thiếu trong nhiều doanh nghiệp. Nhớ lại thời điểm trước đây, chỉ cần một cú nhấp chuột, bạn đã có thể kết nối với nhân viên CSKH của Shopee hay Lazada..., nhưng giờ đây, để được trao đổi trực tiếp với nhân viên, bạn phải đi qua vài bước hỗ trợ từ các trợ lý ảo trước đúng không? Cùng nói thêm một chút về người "bạn đồng hành" này nhé! 1. Chatbots mang lại điều gì cho doanh nghiệp? Tự động hoá tối đa: Thay vì nhân viên phải xử lý những thắc mắc chung, lặp lại, chatbot tự động giải quyết các câu hỏi cơ bản như tình trạng đơn hàng, chính sách đổi trả... Cá nhân hoá trải nghiệm: Chatbots tích hợp với hệ thống CRM sẵn có để học hỏi sở thích, thói quen mua sắm, gợi ý các sản phẩm phù hợp...Chỉ cần bạn tìm kiếm mặt hàng, AI sẽ ghi nhớ điều đó. Tiết kiệm nguồn lực: Với số lượng khách cực lớn, bạn thử tuởng tượng xem cần bao nhiêu nhân sự và chi phí nhân sự để có thể toàn tâm toàn ý nếu CSKH theo kiểu truyền thống? Nhưng với khả năng của AI, chỉ cần một AI, có thể cáng đáng hàng triệu khách hàng, doanh nghiệp chắc chắn sẽ giảm đáng kể chi phí nhân lực. 2. Vậy có thách thức gì khi sử dụng Chatbots hay không? Nghe Chatbots hấp dẫn như vậy, nhưng sự thật là những hạn chế của nó vẫn còn đang tồn tại Hiểu biết sâu về sản phẩm: Dịch vụ khách hàng đòi hỏi sự hiểu biết trong từng sản phẩm và lĩnh vực, chatbots thì lại thường gặp khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp yêu cầu kiến thức chuyên sâu. Xử lý đối với dữ liệu da dạng: Khi chăm sóc khách hàng, ngoài chat thì có những lúc khách sẽ yêu cầu trao đổi bằng hình ảnh, voice call.... Nhưng chi phí cho phần này khá đắt, chưa kể đến chất lượng hình ảnh, voice call chưa tốt, công nghệ cũng chưa cao, còn xa vài trăm km so với mong muốn hiện tại của con người Ngữ cảnh văn hoá: Rào cản về địa lý, văn hoá, cách xử lý cho từng dân tộc, Quốc gia là khác nhau, mà Chatbots chưa thể hiểu hoàn toàn ngôn ngữ, phong tục địa phương hoặc đáp ứng linh hoạt theo văn hoá khu vực. Vì vậy mà nó trở thành một rào cản lớn mà AI hay robot chưa thể thay thế được. 3. Một vài ví dụ Chatbots được ứng dụng như nào trong dịch vụ khách hàng của các ngành chính hiện nay Ngành bán lẻ: Chatbots giải quyết các thắc mắc nhanh nhất như tình trạng đơn hàng, hướng dẫn trả sản phẩm, đem lại trải nghiệm mua sắm mượt mà. Ngành du lịch: Chatbots cung cấp thông tin về chào giá, lịch trình chuyến đi, góp phần nâng cao độ hài lòng khách hàng quốc tế. Ngành tài chính: Tự động hóa việc cung cấp thông tin về sản phẩm vay, tối ưu hoá quy trình điện tử. Ngành giáo dục: Chatbots hỗ trợ sinh viên tra cứu thông tin khóa học, giải đáp các thắc mắc về thời gian biểu, thủ tục đăng ký, giúp tiết kiệm thời gian và giảm tải công việc cho nhân viên hành chính. Ngành y tế: Hỗ trợ bệnh nhân đặt lịch hẹn, cung cấp thông tin về các loại thuốc hoặc quy trình khám bệnh, nâng cao trải nghiệm chăm sóc sức khỏe. 4. Con người và AI sẽ ra sao trong tương lai? Mặc dù AI chatbots mang lại nhiều lợi ích đáng kể, việc cân bằng giữa hiệu suất của công nghệ và giá trị con người vẫn là bài toán cần giải quyết. Doanh nghiệp cần xem xét việc sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ, thay vì thay thế hoàn toàn con người. Kết hợp giữa sự tiện lợi của chatbots và khả năng thấu hiểu cảm xúc, xử lý vấn đề phức tạp của nhân viên sẽ mang lại trải nghiệm khách hàng toàn diện hơn. Để đảm bảo tương lai bền vững, đầu tư vào đào tạo nhân viên và phát triển kỹ năng liên quan đến AI sẽ là bước đi đúng đắn. Con người và AI cần cùng tồn tại và bổ sung cho nhau để đạt được hiệu quả tối ưu trong dịch vụ khách hàng. Quả thật nghe có vẻ AI đang dần thế chỗ những nhân viên CSKH, ví dụ như kế hoạch cắt giảm 10.000 việc làm trong 7 năm của British Telecom là minh chứng cho xu hướng tự động hoá toàn diện. Nhưng hãy lạc quan lên, những người biết sử dụng AI mới thay thế công việc của bạn, chứ AI không thay thế bạn, nếu bạn biết dùng đúng cách, AI sẽ là người bạn đồng hành tối ưu hơn cho bạn (more…)

Trong bối cảnh doanh nghiệp hiện đại, xử lý tài liệu là một phần không thể thiếu, nhưng lại tiêu tốn không ít thời gian và nguồn lực. Đặc biệt, với khối lượng tài liệu lớn hoặc nội dung phức tạp, việc quản lý trở thành thách thức lớn. Đây chính là lúc Document AI xuất hiện, mang đến giải pháp tự động hóa mạnh mẽ, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu sai sót. Không chỉ dành cho doanh nghiệp, nhiều cơ quan chính phủ cũng đã bắt đầu ứng dụng Document AI để xử lý hàng chục nghìn tài liệu mỗi năm. I. Document AI là gì? Document AI (Document Artificial Intelligence), hay còn gọi là Document Intelligence, là tập hợp các công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để xử lý, phân tích và hiểu nội dung tài liệu. Công nghệ này không chỉ làm việc với tài liệu có cấu trúc (ví dụ: bảng biểu, biểu mẫu), mà còn xử lý tốt các tài liệu phi cấu trúc (hình ảnh, email, báo cáo). Khác với việc chỉ số hóa văn bản, Document AI còn tự động thực hiện các tác vụ như trích xuất dữ liệu, phân loại tài liệu, tách tệp, và cung cấp các phân tích chuyên sâu. II. Các tác vụ chính của Document AI 1. Trích xuất dữ liệu (Data Extraction) Quá trình trích xuất thông tin từ tài liệu là bước đầu trong nhiều hoạt động của doanh nghiệp và cơ quan chính phủ. Ví dụ: Tự động lấy thông tin như tên khách hàng, số hóa đơn, ngày phát hành từ hàng nghìn hóa đơn mỗi tháng. Công nghệ sử dụng: OCR (Optical Character Recognition): Nhận diện văn bản từ hình ảnh hoặc PDF. NLP (Natural Language Processing): Hiểu ngữ nghĩa, đảm bảo trích xuất thông tin chính xác. Deep Learning: Học sâu, đặc biệt hữu ích với tài liệu phức tạp. 2. Phân loại tài liệu (Document Classification) Document AI tự động phân loại các loại tài liệu như hóa đơn, hợp đồng, báo cáo, công văn… Công nghệ sử dụng: Thuật toán máy học: Mô hình phân loại như SVM, Random Forest. Mô hình tiên tiến: Như BERT, T5, huấn luyện trên lượng dữ liệu lớn. 3. Tách tài liệu (Document Splitting) Khi một tệp chứa nhiều tài liệu khác nhau, Document AI tự động tách thành các phần riêng biệt. Ví dụ: Tách từng chương của hợp đồng hoặc hóa đơn gộp từ nhiều nhà cung cấp. Công nghệ sử dụng: Rule-based Systems: Áp dụng quy tắc cố định. AI-based Systems: Dự đoán ranh giới dựa trên các mẫu đã học trước. 4. Trích xuất thông tin chuyên sâu (Deep Insights Extraction) Document AI có thể hiểu ngữ cảnh và tìm ra thông tin ẩn, giá trị từ nội dung tài liệu. Ví dụ: Xác định điều khoản quan trọng trong hợp đồng hoặc phân tích dữ liệu tài chính. Công nghệ sử dụng: Knowledge Graphs: Biểu đồ tri thức, phân tích mối quan hệ dữ liệu. Advanced NLP: Hiểu sâu ý nghĩa văn bản. 5. Hỗ trợ ngôn ngữ đa dạng Document AI hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, kể cả tiếng Việt – ngôn ngữ phức tạp, đáp ứng nhu cầu toàn cầu. Công nghệ sử dụng: Multilingual Models: mBERT hoặc mô hình được tinh chỉnh theo ngôn ngữ cụ thể. III. Lợi ích của Document AI Tiết kiệm thời gian, chi phí: Tự động hóa các tác vụ thủ công. Độ chính xác cao: Giảm thiểu sai sót từ con người. Tăng hiệu suất làm việc: Giúp doanh nghiệp tập trung vào nhiệm vụ quan trọng. Khả năng mở rộng: Xử lý lượng tài liệu lớn mà không bị giới hạn. IV. Ứng dụng cụ thể của Document AI trong các ngành nghề Document AI không chỉ là giải pháp tối ưu hoá chung mà còn có thể được áp dụng cụ thể trong nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp giải quyết các bài toán đặc thù: 1. Hành chính và quản lý tài liệu Các cơ quan hành chính thường xuyên xử lý khối lượng lớn công văn, báo cáo và biểu mẫu. Với Document AI: Giảm tải công việc thủ công: Tự động phân loại và lưu trữ công văn, hỗ trợ tìm kiếm tài liệu nhanh chóng. Tiết kiệm thời gian: Quy trình xử lý hàng nghìn tài liệu chỉ trong vài phút thay vì nhiều giờ. 2. Pháp lý  Luật sư thường dành phần lớn thời gian để đọc và phân tích các tài liệu pháp lý như hợp đồng, hồ sơ kiện tụng. Document AI có thể: Hỗ trợ phân tích hợp đồng: Tự động phát hiện các điều khoản quan trọng hoặc rủi ro tiềm ẩn. Tiết kiệm thời gian đọc tài liệu: Trích xuất nhanh các thông tin cần thiết, giúp luật sư tập trung vào các chiến lược pháp lý. 3. Sales và quản lý khách hàng Đối với các bộ phận kinh doanh, Document AI hỗ trợ: Tự động hoá nhập liệu: Từ hoá đơn, hợp đồng đến thông tin khách hàng. Quản lý dữ liệu khách hàng: Trích xuất và phân tích dữ liệu để đưa ra chiến lược tiếp cận hiệu quả hơn. 4. Nghiên cứu khoa học Một khâu tốn kém thời gian trong nghiên cứu khoa học là literature review (tổng quan tài liệu): Tìm kiếm thông tin tự động: Document AI có thể đọc hàng trăm bài nghiên cứu, tổng hợp các thông tin quan trọng và trích dẫn liên quan. Phân tích dữ liệu chuyên sâu: Hỗ trợ nhận diện các xu hướng hoặc mối quan hệ ẩn trong dữ liệu nghiên cứu. Khuyến nghị Nếu doanh nghiệp hoặc tổ chức của bạn hoạt động trong các lĩnh vực kể trên, việc đầu tư vào Document AI sẽ mang lại lợi ích không nhỏ. Đặc biệt: Đảm bảo lựa chọn giải pháp Document AI hỗ trợ ngôn ngữ bạn sử dụng thường xuyên (như tiếng Việt). Tích hợp công cụ này vào quy trình hiện tại, kết hợp với đào tạo nhân sự để đạt hiệu quả tối đa. Kết luận Document AI đang trở thành công cụ thiết yếu, từ việc số hóa tài liệu đến việc hiểu sâu nội dung, hỗ trợ doanh nghiệp và cơ quan chính phủ trong chuyển đổi số. Với khả năng tối ưu quy trình và giảm tải công việc thủ công, Document AI không chỉ hỗ trợ mà còn giúp tổ chức dẫn đầu trong thời đại số hóa. Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm giải pháp xử lý tài liệu thông minh, đây là thời điểm lý tưởng để khám phá Document AI! Đọc thêm các bài viết khác tại: AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại  

Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng chú trọng vào tối ưu hóa quy trình và tiết kiệm chi phí, tự động hóa đã trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng biết cách ứng dụng tự động hóa, đặc biệt là các giải pháp có tích hợp AI, một cách phù hợp và hiệu quả. Bài viết này sẽ hướng dẫn doanh nghiệp từ việc xác định nhu cầu, tiêu chí chọn giải pháp đến việc khám phá các công cụ AI phổ biến trên thị trường kèm theo ví dụ cụ thể. Có AI và không AI – đâu là lựa chọn phù hợp? Tự động hóa không phải lúc nào cũng cần đến AI. Tùy vào tính chất công việc, bạn có thể lựa chọn: Không dùng AI: Tự động hóa các quy trình đơn giản, không cần khả năng phân tích hay học hỏi. Ví dụ: phần mềm nhập liệu hoặc tạo lịch làm việc tự động. Dùng AI: Phù hợp với các công việc đòi hỏi phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng, hoặc đưa ra quyết định. Ví dụ 1: Công ty bạn là công ty logistics cần xử lý hàng nghìn phiếu nhập kho mỗi ngày. Tự động hóa không dùng AI (như RPA – Robotic Process Automation) có thể giúp tự động nhập dữ liệu từ phiếu vào hệ thống mà không cần nhân viên thực hiện thủ công. Ví dụ 2: Bạn sở hữu công ty thương mại điện tử muốn phân tích dữ liệu hành vi của khách hàng để dự đoán sản phẩm nào sẽ được mua tiếp theo. Lúc này, AI sẽ là lựa chọn phù hợp để tạo ra các mô hình dự đoán.   Cách xác định nhu cầu tự động hóa trong doanh nghiệp Để xác định nhu cầu, doanh nghiệp cần tự trả lời các câu hỏi: Công việc nào đang chiếm nhiều thời gian và lặp đi lặp lại? Các tác vụ này thuộc lĩnh vực nào: tài chính, nhân sự, hay marketing? Lợi ích tiềm năng của việc tự động hóa là gì (tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, tăng hiệu quả)? Nhân sự: Một công ty tuyển dụng hàng trăm vị trí mỗi tháng sẽ cần giải pháp quét CV tự động để lọc hồ sơ ứng viên theo từ khóa hoặc kỹ năng. Marketing: Một doanh nghiệp thương mại điện tử muốn phân tích hành vi khách hàng sẽ cần AI để dự đoán xu hướng mua sắm và cá nhân hóa nội dung quảng cáo. Tài chính: Một công ty fintech muốn giảm thiểu rủi ro gian lận sẽ cần AI để phân tích và phát hiện giao dịch bất thường trong thời gian thực. Tiêu chí lựa chọn công cụ và giải pháp tự động hóa Xác định lĩnh vực ưu tiên: Ví dụ, doanh nghiệp tập trung vào bán hàng sẽ cần các công cụ như chatbot hoặc phần mềm phân tích hành vi khách hàng. Tính toán chi phí và lợi ích: Tự động hóa có xứng đáng với số tiền đầu tư không? Để trả lời câu hỏi này, doanh nghiệp cần cân nhắc: Chi phí triển khai: Mua bản quyền phần mềm, đào tạo nhân viên. Lợi ích đạt được: Số giờ lao động tiết kiệm, chất lượng công việc cải thiện. Khả năng tích hợp: Công cụ có dễ tích hợp với hệ thống hiện tại không? Ví dụ, một giải pháp quản lý nhân sự tích hợp tốt với phần mềm chấm công hiện tại sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Các giải pháp AI phổ biến hiện nay Sales và marketing: Các chatbot tùy chỉnh để tư vấn khách hàng, các phần mềm chăm sóc, tương tác khách hàng tự động như Tanigo của DXTech. ContentShake AI sẽ giúp bạn mô phỏng văn phong một cách cực kỳ hiệu quả. Nhân sự (HR): Phần mềm như HireVue để phỏng vấn qua AI. LinkedIn Recruiter kèm AI gợi ý ứng viên phù hợp. Tài chính: Tableau hoặc Power BI để phân tích dữ liệu tài chính. Hệ thống AI của ngân hàng HSBC giúp phát hiện giao dịch gian lận. *Lưu ý quan trọng: Tính phổ biến của công cụ có thể khác nhau tùy theo thị trường. Ví dụ, công cụ phổ biến ở Mỹ chưa chắc đã phù hợp tại Việt Nam Đọc thêm các bài viết khác tại: AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại AI Agentic Workflows

AI Agentic Workflows là gì? AI Agentic Workflows sử dụng các tác nhân AI—các chương trình phần mềm tự động được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể. Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), các tác nhân này hoạt động tự động và có thể hợp tác trong quy trình làm việc nhiều tác nhân để giải quyết những thách thức phức tạp mà một tác nhân riêng lẻ không thể xử lý được. 4 mô hình thiết kế tư duy cho tác nhân AI để cải thiện AI Agentic Workflows Reflection (Phản tư): Tác nhân AI đánh giá và cải thiện kết quả đầu ra của mình thông qua học tập lặp đi lặp lại. Ví dụ: Một AI viết mã tự xem xét, sửa lỗi và nâng cao chất lượng mã của chính mình. Tool Use (Sử dụng công cụ): Mở rộng khả năng của AI bằng cách tích hợp các công cụ bên ngoài. Ví dụ: Sử dụng tìm kiếm web hoặc thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp. Planning (Lập kế hoạch): Phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành các bước quản lý được. Ví dụ: Một AI logistics tạo chuỗi công việc và điều chỉnh khi gặp trở ngại. Multi-Agent Collaboration (Hợp tác nhiều tác nhân): Nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau, mỗi tác nhân đảm nhận một vai trò cụ thể. Ví dụ: Một tác nhân tạo nội dung, trong khi tác nhân khác đảm nhiệm việc kiểm tra chất lượng. Mỗi mô hình tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của tác nhân AI, từ ra quyết định đến khả năng hợp tác. Ứng dụng Dịch vụ khách hàng: Tự động hóa phản hồi, phân tích cảm xúc và cải thiện tương tác với khách hàng bằng máy học. Ví dụ: Zendesk tích hợp chatbot hỗ trợ AI để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng. Phát hiện gian lận: Giám sát giao dịch theo thời gian thực, phát hiện các điểm bất thường và cảnh báo cho các nhà phân tích. Darktrace là một ví dụ tiêu biểu, cung cấp các giải pháp an ninh mạng dựa trên AI. Quản lý chuỗi cung ứng: Dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và đảm bảo thực hiện đơn hàng đúng thời hạn. Các ứng dụng như Llamasoft và ClearMetal là minh chứng điển hình. Phát triển phần mềm: Hỗ trợ viết mã, phát hiện lỗi và kiểm thử để nâng cao hiệu quả. GitHub Copilot, được hỗ trợ bởi OpenAI Codex, là một ví dụ nổi bật, giúp đề xuất mã và nhận diện lỗi để hỗ trợ các nhà phát triển. AI Agentic Workflows mang lại tiềm năng to lớn trong việc tự động hóa quy trình. Để triển khai hiệu quả, cần lập kế hoạch cẩn thận, giải quyết các thách thức và căn chỉnh hệ thống tự động hóa với mục tiêu kinh doanh. Bạn nghĩ sao về tiềm năng của AI Agentic Workflows? Đọc thêm các bài viết khác tại: AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại Quản trị AI: Lợi thế cạnh tranh hay rủi ro tiềm tàng cho doanh nghiệp?

Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng, nhiều doanh nghiệp bắt đầu tự động hóa quá trình ra quyết định ở mọi cấp độ. Các hệ thống AI, kết hợp khả năng dự đoán và tạo nội dung, đang được sử dụng để điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực, đề xuất nội dung giải trí cá nhân hóa, và xây dựng chiến dịch tiếp thị cho hàng loạt khán giả. Tuy nhiên, để tận dụng được toàn bộ sức mạnh của AI, doanh nghiệp không thể chỉ dừng lại ở quản lý dữ liệu – họ cần một khung quản trị AI vững chắc để đảm bảo hoạt động của hệ thống AI diễn ra minh bạch và hiệu quả. Sự khác biệt giữa quản trị dữ liệu và quản trị AI Điều gì làm cho quản trị AI khác biệt so với quản trị dữ liệu? Quản trị AI tập trung vào đầu ra – những quyết định, dự đoán, và nội dung tự động do các hệ thống AI tạo ra. Khi dữ liệu thay đổi theo thời gian, các hệ thống AI có thể lệch khỏi thiết kế ban đầu, làm gia tăng những mối quan ngại về đạo đức như công bằng và thiên vị. Những hệ thống lệch hướng này có thể xâm phạm quyền riêng tư, vô tình tiết lộ tài sản trí tuệ (IP), và làm trầm trọng thêm tính thiếu minh bạch trong quá trình ra quyết định. Vì sao quản trị AI quan trọng đối với doanh nghiệp? Sự phổ biến của AI đang mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể, nhưng cũng đồng thời tiềm ẩn nhiều rủi ro. Một hệ thống AI thiếu quản trị có thể làm sai lệch thông tin hoặc đưa ra các quyết định không công bằng, ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín và mối quan hệ với khách hàng. Ngoài ra, khi hệ thống AI hoạt động mà không có sự giám sát cần thiết, doanh nghiệp có thể vi phạm các quy định pháp lý liên quan đến bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng. Vì vậy, một khung quản trị AI hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ bảo vệ dữ liệu mà còn duy trì tính minh bạch và công bằng trong mọi quyết định. Các yếu tố cần cân nhắc trong xây dựng khung quản trị AI Đảm bảo tính minh bạch: Doanh nghiệp cần hiểu rõ cách thức hoạt động của hệ thống AI, đảm bảo rằng các quyết định mà AI đưa ra có thể được giải thích và truy vết khi cần thiết. Giảm thiểu thiên vị: Do tính chất học hỏi từ dữ liệu, các hệ thống AI dễ dàng học và tái tạo những thành kiến xã hội. doanh nghiệp cần giám sát chặt chẽ để phát hiện và điều chỉnh những sai lệch này. Cập nhật liên tục: Dữ liệu và công nghệ luôn thay đổi, do đó hệ thống AI cần được điều chỉnh thường xuyên để duy trì độ chính xác và tính phù hợp của các quyết định. Kết luận Việc xây dựng một khung quản trị AI mạnh mẽ là cần thiết để các doanh nghiệp vừa có thể khai thác tiềm năng của AI, vừa phòng ngừa các rủi ro. quản trị AI không chỉ giúp doanh nghiệp duy trì sự cạnh tranh mà còn thể hiện cam kết của họ trong việc phát triển công nghệ một cách có trách nhiệm và bền vững. *Bài viết có thông tin dựa trên bài viết của David Sweenor, được xuất bản trên Towards AI. Tìm đọc các bài viết mới tại đây: AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại Tuyển dụng và đánh giá nhân sự: Có nên phụ thuộc quá nhiều vào AI?

Liệu AI có thể mang lại giá trị thực sự trong những công việc đòi hỏi sự tinh tế và mang tính cá nhân như tuyển dụng và đánh giá nhân viên không? Câu trả lời là có, nhưng chỉ đến một mức độ nhất định. AI có khả năng giúp xử lý dữ liệu lớn và phân tích thông tin nhanh chóng, nhưng khi nói đến việc đánh giá con người, những yếu tố như tính cách, tiềm năng phát triển hay mức độ phù hợp văn hóa doanh nghiệp vẫn có thể nói là không thể thiếu sự nhạy bén từ con người. Hãy cùng đi sâu một chút về chủ đề này. 1. AI có thể làm gì trong tuyển dụng? Với sự bùng nổ của AI, một loạt các ứng dụng tự động hóa đã giúp quy trình tuyển dụng nhanh hơn và hiệu quả hơn. Thay vì mất hàng giờ để sàng lọc hàng ngàn CV thủ công, các công cụ AI có thể xử lý, phân loại và lọc ra những ứng viên phù hợp nhất dựa trên các tiêu chí cụ thể. Ví dụ: Phân tích CV và xếp hạng ứng viên: Những công cụ như HireVue hay Pymetrics ứng dụng AI để đánh giá hồ sơ ứng viên. Thông qua việc phân tích từ khóa và đối chiếu với tiêu chí công việc, AI có thể giúp các nhà tuyển dụng dễ dàng xác định những ứng viên tiềm năng mà không phải mất nhiều thời gian vào các CV không phù hợp. Quản lý lịch phỏng vấn và theo dõi ứng viên: Các hệ thống như SmartRecruiters hay iCIMS không chỉ quản lý và theo dõi ứng viên mà còn có thể tự động gửi lời mời phỏng vấn, lời nhắc và thông báo theo dõi sau mỗi vòng tuyển dụng. Tuy nhiên, mặc dù AI rất giỏi trong việc phân loại và xếp hạng ứng viên, nhưng để đánh giá sự phù hợp văn hóa và động lực làm việc của họ, vẫn cần có sự đánh giá từ các nhà quản lý và đồng nghiệp tương lai. Chẳng hạn, AI không thể nhận ra được một ứng viên có niềm đam mê với công ty hay không chỉ qua vài từ khóa trong CV. Đó là lý do tại sao AI chỉ nên được coi là trợ lý đắc lực chứ không phải là “người quyết định”. 2. Một rào cản khác: Dữ liệu AI hoạt động tốt khi có dữ liệu đầy đủ. Nhưng trớ trêu thay, dữ liệu về con người trong các công ty thường khá hạn chế và phức tạp. Trong lĩnh vực nhân sự, các thông tin như hiệu suất làm việc, đánh giá tiềm năng hoặc sự gắn bó lâu dài thường không dễ dàng đo lường và lưu trữ theo chuẩn mực. Ví dụ: Nếu một nhân viên làm việc hiệu quả trong một thời gian ngắn nhưng không có khả năng hợp tác tốt với đồng nghiệp, các hệ thống AI có thể sẽ không nhận ra được điều này. Tệ hơn nữa, nếu dữ liệu về họ không đầy đủ hoặc bị thiên vị, AI có thể đưa ra những gợi ý không chính xác. Việc này có thể dẫn đến tuyển dụng nhầm người hoặc đánh giá thiếu công bằng, ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên. Ngoài ra, hầu hết các công ty đều rất “giữ của” với dữ liệu nhân sự của mình, đặc biệt là các dữ liệu nhạy cảm. Điều này hạn chế khả năng phân tích toàn diện của AI. Một hệ thống AI sẽ hoạt động hiệu quả nhất khi có quyền truy cập vào dữ liệu về hiệu suất nhân viên, tương tác, đánh giá từ đồng nghiệp và các báo cáo khác. Tuy nhiên, rất ít công ty sẵn lòng chia sẻ đầy đủ thông tin này vì lý do bảo mật. 3. Cẩn trọng với các chiêu trò lừa lọc của ứng viên thông minh Sự xuất hiện của AI cũng mở ra những chiêu trò tinh vi từ phía ứng viên. Đã có nhiều trường hợp ứng viên cố ý “tối ưu” CV của mình để phù hợp với thuật toán AI. Họ nhồi nhét từ khóa liên quan đến công việc, điều chỉnh cỡ chữ nhỏ hoặc thậm chí làm cho các từ khóa trở nên “vô hình” bằng cách đặt màu chữ trùng với nền. Ví dụ, trong một vụ tuyển dụng cho vị trí kỹ sư phần mềm tại một công ty lớn, AI đã “lọt lưới” một ứng viên vì họ đã nhồi nhét từ khóa không liên quan vào CV nhưng điều chỉnh cỡ chữ cực nhỏ. Khi bộ phận tuyển dụng nhận ra, đã phải mất thêm thời gian để rà soát lại và loại bỏ các trường hợp tương tự. Những tình huống như vậy cho thấy rằng mặc dù AI giúp ích rất nhiều, nhưng vẫn cần có sự giám sát và đánh giá từ con người để đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong quy trình tuyển dụng. 4. Lời khuyên khi sử dụng AI trong tuyển dụng và nhân sự Nếu doanh nghiệp của bạn muốn ứng dụng AI vào quá trình tuyển dụng, cần có sự chuẩn bị cẩn thận để tránh những rủi ro tiềm ẩn. Dưới đây là một số gợi ý: Hãy coi AI như một công cụ trợ lý, giúp lọc ra các CV tiềm năng và quản lý quy trình một cách tự động. Tuy nhiên, khi đến giai đoạn phỏng vấn và ra quyết định cuối cùng, con người vẫn cần giữ vai trò chủ đạo. Việc liên tục rà soát và cập nhật các thuật toán AI giúp hạn chế những sai lệch. Hãy chắc chắn rằng các tiêu chí đánh giá của AI được đặt một cách rõ ràng và công bằng để tránh thiên vị. Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần có các biện pháp bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt để tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm của nhân viên và ứng viên. Bộ phận nhân sự nên được đào tạo về cách thức hoạt động của AI và các giới hạn của công cụ này. Điều này giúp họ hiểu rõ rằng AI không phải là công cụ “toàn năng”, và họ không nên quá phụ thuộc vào AI khi đánh giá con người. Kết luận AI đã và đang tạo ra những bước tiến lớn trong lĩnh vực tuyển dụng và nhân sự, mang lại sự tiện lợi và tự động hóa cho nhiều quy trình. Tuy nhiên, để sử dụng AI một cách hiệu quả và an toàn, cần có sự cân nhắc kỹ lưỡng về vai trò của nó. AI có thể là một công cụ hỗ trợ đắc lực, nhưng vẫn không thể thay thế hoàn toàn con người trong việc đánh giá và quản lý nhân viên. Do đó, nếu doanh nghiệp của bạn muốn ứng dụng AI vào nhân sự, hãy luôn đảm bảo rằng AI chỉ là một trợ lý thông minh, chứ không phải là “người quyết định”. Tìm đọc các bài viết mới tại đây: AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại Báo cáo về trải nghiệm người mua hàng mới nhất: 03 insights thú vị

Trong thời đại công nghệ số ngày càng phát triển, các doanh nghiệp đang tìm kiếm những giải pháp tiên tiến để tối ưu hóa quy trình và tập trung vào các chiến lược dài hạn. Tự động hóa quy trình làm việc bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một công cụ mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn tạo ra giá trị gia tăng thông qua cải tiến dịch vụ khách hàng và ra quyết định chiến lược nhanh chóng. Tự động hóa quy trình với AI: Một cuộc cách mạng trong doanh nghiệp Khác với các phương pháp tự động hóa truyền thống, AI có khả năng "học" và "thích nghi". Điều này có nghĩa là nó không chỉ làm việc theo một chuỗi lệnh cố định mà còn có thể xử lý các tác vụ phức tạp hơn thông qua học máy (Machine Learning) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Tự động hóa quy trình bằng AI mang lại khả năng giải phóng nhân lực khỏi những công việc lặp đi lặp lại, ví dụ như nhập liệu, kiểm tra email, và báo cáo hàng ngày. Nhờ vậy, nhân viên có thể dành nhiều thời gian hơn cho những công việc đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy chiến lược. Hãy cùng tìm hiểu thêm một chút lợi ích của AI trong việc tự động hoá quy trình. Amazon: Case study điển hình trong tự động hóa bằng AI Một ví dụ tiêu biểu về ứng dụng tự động hóa AI là Amazon. Công ty này đã áp dụng AI để cải thiện dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa vận hành và tăng cường trải nghiệm mua sắm. Với hệ thống chatbot AI, Amazon có thể hỗ trợ khách hàng 24/7, giải quyết các vấn đề phổ biến ngay lập tức mà không cần sự can thiệp của nhân viên. Điều này không chỉ nâng cao tốc độ xử lý mà còn cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, AI còn giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm thông qua việc gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi và sở thích của từng người dùng. Đây là một minh chứng rõ ràng cho thấy tự động hóa AI có thể giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa hiệu suất mà còn tăng doanh thu và giữ chân khách hàng hiệu quả. Các ngành công nghiệp hưởng lợi từ tự động hóa AI Không chỉ riêng ngành bán lẻ, tự động hóa AI còn có tác động lớn trong nhiều lĩnh vực khác. Trong ngành sản xuất, các robot AI được lập trình để thực hiện những công việc nguy hiểm hoặc yêu cầu độ chính xác cao, giảm thiểu rủi ro cho con người và giảm thiểu lỗi sản xuất. Ví dụ, Tesla sử dụng robot AI trong các nhà máy để sản xuất xe hơi, giúp quy trình sản xuất nhanh hơn, chính xác hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Trong logistics, AI hỗ trợ tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán nhu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử và yếu tố thời tiết. Điều này giúp giảm lượng hàng tồn kho không cần thiết và tối ưu hóa việc phân phối, giảm thiểu chi phí và thời gian giao hàng. DHL, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực logistics, đã áp dụng AI để tối ưu hóa đường đi của xe tải, giúp tiết kiệm đáng kể nhiên liệu và giảm khí thải CO₂. Lợi ích đáng kể của tự động hóa AI Các lợi ích mà tự động hóa AI mang lại là rất đáng kể. Đầu tiên, tự động hóa AI giúp giảm thời gian xử lý công việc, tăng hiệu quả và tối ưu hóa chi phí. Thứ hai, tự động hóa AI giúp giảm bớt số lượng lỗi xảy ra do con người và tăng tính nhất quán trong các quy trình làm việc. Cuối cùng, AI còn có khả năng phân tích và xử lý dữ liệu nhanh chóng, giúp doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn, từ đó cải thiện chiến lược kinh doanh và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Tương lai của tự động hóa AI: Kết hợp cùng các công nghệ tiên tiến khác Tự động hóa AI đang ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn khi kết hợp với các công nghệ tiên tiến khác như Internet vạn vật (IoT) và blockchain. Khi các thiết bị IoT và cảm biến được kết nối với AI, doanh nghiệp có thể theo dõi, phân tích dữ liệu và ra quyết định gần như trong thời gian thực. Ví dụ, các nhà máy thông minh có thể sử dụng dữ liệu từ cảm biến để tự động điều chỉnh quy trình sản xuất khi phát hiện ra sự cố, giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa tài nguyên. Bạn có thể tìm đọc nhiều hơn về 4 cách mà generative AI giải quyết các thách thức của ngành sản xuất Đón nhận tự động hóa AI để giữ vững lợi thế cạnh tranh Tự động hóa AI không chỉ là một xu hướng mà còn là một phần thiết yếu trong chiến lược phát triển bền vững của doanh nghiệp. Khi tự động hóa quy trình, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tập trung vào những sáng kiến mới. Bằng cách đầu tư vào AI và các công nghệ tự động hóa, doanh nghiệp không chỉ nâng cao lợi thế cạnh tranh mà còn sẵn sàng cho một tương lai mà công nghệ là yếu tố dẫn đầu.

Generative AI gần đây đã gây được tiếng vang đáng kể, nhưng đi cùng với sự nổi tiếng này là rất nhiều quan niệm sai lầm và nhầm lẫn về cách nó có thể giúp ích cho các marketers. Với kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng về cá nhân hóa, các marketers có thể sử dụng GenAI để giúp duy trì lòng trung thành của khách hàng và hiểu rõ hơn về thế giới hậu cookie. Chúng ta đã thấy AI có thể giúp các marketers, nhân viên bán hàng và nhiều người khác đưa ra quyết định sáng suốt như thế nào. Bài viết này sẽ chỉ ra sơ lược về cách các thương hiệu có thể sử dụng AI trong hoạt động marketing của họ để trở nên hiệu quả và năng suất hơn. Gần đây, khi hỏi các marketers rằng công nghệ này sẽ giúp ích như thế nào, thật đáng ngạc nhiên khi có tới 60% cho biết GenAI sẽ thay đổi vai trò của họ. Hơn một nửa (51%) đã thử nghiệm GenAI hoặc sử dụng nó trong công việc. Cũng theo đó, các marketers ước tính rằng GenAI có thể giúp họ tiết kiệm 5 giờ mỗi tuần - tổng cộng lên tới hơn 1 tháng mỗi năm. Hãy tưởng tượng bạn có thể làm được bao nhiêu điều nữa khi quay lại khoảng thời gian đó? Dưới đây là 3 cách mà các marketers có thể ứng dụng AI để kết nối tốt hơn với khách hàng: GenAI dành cho marketing có thể trông như thế nào? Generative AI có thể giúp soạn thảo tài liệu marketing hoặc cung cấp câu trả lời nhanh chóng cho khách hàng. Nhưng đó mới chỉ là khởi đầu cho những gì doanh nghiệp có thể làm với công nghệ này. Việc kết hợp GenAI với nền tảng dữ liệu khách hàng trực quan có thể trang bị cho các công ty những công cụ để thực hiện hành động dựa trên insights theo thời gian thực (real-time insight). Điều này có thể giúp cung cấp hoạt động cá nhân hóa trên quy mô lớn, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng của họ. Người tiêu dùng cũng mong đợi các thương hiệu sử dụng dữ liệu của họ để cung cấp các dịch vụ phù hợp hơn. Hơn 60% khách hàng mong đợi rằng khi thông tin của họ cần phải chuyển giao giữa các bộ phận trong một công ty, công ty sẽ có thể phản ứng ngay lập tức với thông tin mới nhất và chính xác nhất. Generative AI có thể đáp ứng nhu cầu này của khách hàng bằng cách đưa ra các phản hồi đề xuất ngay lập tức, dựa trên dữ liệu thời gian thực (real-time data). Bước tiếp theo chính là Đào tạo. Trong một nghiên cứu mới nhất, 54% các marketers nói rằng các chương trình đào tạo GenAI là điều cần thiết để họ có thể sử dụng thành công công nghệ này. Và 72% mong đợi rằng người sử dụng lao động sẽ tạo cơ hội cho họ học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Chặng cuối cùng trong hành trình cá nhân hóa Khách hàng ngày nay mong đợi sự cá nhân hóa ở mọi bước. 65% khách hàng nói rằng họ sẽ trung thành nếu công ty cung cấp trải nghiệm phù hợp hơn. Việc kết hợp sức mạnh của GenAI với dữ liệu CRM mang lại cho các marketers khả năng tạo ra những loại trải nghiệm kỹ thuật số đó cho khách hàng của họ. Nhìn chung, điều này dẫn đến hành trình marketing hiệu quả hơn, phù hợp hơn với khách hàng thông qua việc tạo nội dung, thiết kế và nhắm mục tiêu. Thay thế cookie của bên thứ 3 Việc ngừng sử dụng cookie của bên thứ ba và quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao - dữ liệu được cấu trúc tốt và hữu ích - là một thách thức ngày càng tăng đối với các tổ chức marketing. 41% lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng họ thiếu hiểu biết về dữ liệu vì nó quá phức tạp hoặc không đủ khả năng truy cập. Khi dữ liệu ngày càng khó thu thập, lưu trữ và phân tích, các marketers giờ đây có thể chuyển sang các công cụ AI để giúp phân tích dữ liệu họ có và nhờ đó, đưa ra các quyết định đúng đắn. AI sẽ giúp các marketers xử lý dữ liệu hiện có (đôi khi còn hạn chế) của bên thứ nhất, và cung cấp cho họ những insights hữu ích. 63% marketers nói với chúng tôi rằng dữ liệu đáng tin cậy của bên thứ nhất rất quan trọng để GenAI hoạt động tốt. Bản thân các marketers cũng đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của generative AI, với 66% nói rằng sự giám sát của con người là cần thiết để đảm bảo tiếng nói của thương hiệu luôn chân thực. Đặt trọng tâm vào khách hàng Sự thay đổi trọng tâm và sự di chuyển trong cách tiếp cận generative AI này là bắt buộc, không phải là điều quá nên có. Bằng cách loại bỏ sự nhầm lẫn và chậm trễ trong việc phân tích dữ liệu, AI sẽ giúp việc sáng tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn. Công nghệ này có thể tạo ra các mô tả sản phẩm chính xác, hấp dẫn và được tối ưu hóa cho các công cụ tìm kiếm. Với việc sử dụng GenAI để xử lý các nhiệm vụ cấp thấp hơn, marketers có thể tập trung vào các chiến dịch, chiến lược, thực hiện sáng tạo và tạo kết nối với khách hàng. Generative AI về cơ bản có thể thay đổi cách các bộ phận marketing hoạt động, cho phép nó tập trung hơn vào nơi nó thuộc về - khách hàng. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Tích hợp AI vào Quản lý hiệu suất tài sản 08 kết luận rút ra từ NVIDIA GTC Báo cáo về trải nghiệm người mua hàng mới nhất: 03 insights thú vị

Ngành công nghiệp sản xuất đang đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong đời sống hàng ngày. Đối mặt với những áp lực liên tục của chi phí, sự biến động của chuỗi cung ứng và các công nghệ đột phá như in 3D và IoT, ngành công nghiệp này phải liên tục tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và nâng cao hiệu quả tổng thể của các thiết bị. Cùng với đó, ngành sản xuất cũng đang phải đối mặt với làn sóng chuyển đổi năng lượng và bền vững rất lớn. Các nhà sản xuất đang được kêu gọi giảm lượng khí thải carbon, áp dụng các hoạt động kinh tế tuần hoàn và trở nên thân thiện với môi trường hơn. Và các nhà sản xuất cũng phải đối mặt với áp lực phải không ngừng đổi mới nhưng vẫn đảm bảo sự ổn định và an toàn. Dự đoán của AI không chính xác trong các chiến dịch marketing chỉ mang lại một vài phiền toái nhỏ, nhưng dự đoán AI mà không chính xác trong một phân xưởng sản xuất thì hoàn toàn có thể dẫn đến tử vong. Công nghệ và sự gián đoạn không phải là điều mới mẻ đối với các nhà sản xuất, nhưng vấn đề chính là những gì hoạt động tốt về mặt lý thuyết thường lại thất bại trong thực tế. Ví dụ: các nhà sản xuất tạo ra một cơ sở kiến thức, nhưng sẽ không ai có thể tìm thấy thứ gì nếu không mất hàng giờ tìm kiếm và duyệt qua nội dung. Hoặc họ tiếp tục thêm các ứng dụng mới, và nợ kỹ thuật (technical debt) của họ cũng dần tăng.  Giải pháp nằm ở generative AI! 1. Tóm tắt Tóm tắt vẫn là trường hợp sử dụng hàng đầu cho công nghệ Generative AI (gen AI). Cùng với khả năng tìm kiếm và tương tác đa phương thức, gen AI sẽ trở thành một trợ lý tuyệt vời. Các nhà sản xuất sử dụng tóm tắt theo những cách khác nhau. Họ có thể sử dụng nó để thiết kế một cách tốt hơn để người vận hành truy xuất thông tin chính xác một cách nhanh chóng và hiệu quả từ kho lưu trữ khổng lồ gồm hướng dẫn vận hành, SOP, nhật ký, sự cố trong quá khứ, v.v. Điều này cho phép nhân viên tập trung hơn vào nhiệm vụ của mình và đạt được tiến bộ mà không có sự chậm trễ không cần thiết. Tóm tắt cũng giúp ích trong môi trường hoạt động khắc nghiệt. Nếu máy hoặc thiết bị bị lỗi, các kỹ sư bảo trì có thể sử dụng gen AI để chẩn đoán nhanh sự cố dựa trên hướng dẫn bảo trì và phân tích các thông số quy trình. 2. Hiểu dữ liệu theo ngữ cảnh Hệ thống dữ liệu thường gây ra những vấn đề lớn trong các công ty sản xuất. Chúng thường khác nhau, tách biệt và đa phương thức. Nhiều sáng kiến ​​khác nhau nhằm tạo ra biểu đồ tri thức của các hệ thống này chỉ thành công một phần do kiến thức kế thừa có chiều sâu, tài liệu chưa đầy đủ và nợ kỹ thuật phát sinh trong nhiều thập kỷ. IBM đã phát triển hệ thống Khám phá tri thức được hỗ trợ bởi AI, sử dụng AI tổng quát để mở khóa những hiểu biết mới và đẩy nhanh các quyết định dựa trên dữ liệu với dữ liệu công nghiệp theo ngữ cảnh. Ngoài ra, một công cụ tăng tốc cho kỹ thuật cũng đã được phát triển với tính năng nhận biết ngữ cảnh trong lĩnh vực công nghiệp. Điều này cho phép hiển thị theo thời gian thực các trạng thái của quy trình (bình thường/bất thường), giảm bớt các trở ngại thường gặp trong quy trình cũng như phát hiện và dự đoán lô vàng. Người vận hành và kỹ sư nhà máy đã có thể sử dụng một cố vấn lực lượng lao động sử dụng khả năng tóm tắt và hiểu dữ liệu theo ngữ cảnh với khả năng phát hiện ý định và tương tác đa phương thức để nhanh chóng tập trung vào khu vực có vấn đề. Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng lời nói, văn bản và chỉ tay, và cố vấn AI thế hệ sẽ xử lý câu hỏi đó và đưa ra câu trả lời trong khi có nhận thức về ngữ cảnh. Điều này làm giảm gánh nặng nhận thức cho người dùng bằng cách giúp họ phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn, do đó giảm thời gian và công sức của họ. 3. Hỗ trợ mã hóa Gen AI cũng hỗ trợ mã hóa, bao gồm tài liệu mã, hiện đại hóa mã và phát triển mã. Để làm ví dụ về cách thế hệ AI hỗ trợ hiện đại hóa CNTT, hãy xem xét trường hợp sử dụng của Water Corporation. Water Corporation đã áp dụng Watson Code Assistant để giúp họ chuyển đổi sang cơ sở hạ tầng SAP dựa trên đám mây. Công cụ này đã tăng tốc quá trình phát triển mã bằng cách sử dụng các đề xuất do AI tạo ra dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, giảm đáng kể thời gian triển khai và lao động thủ công. Với Watson Code Assistant, Water Corporation đã giảm được 30% nỗ lực phát triển và chi phí liên quan trong khi vẫn duy trì chất lượng và tính minh bạch của mã. 4. Quản lý tài sản Gen AI có khả năng chuyển đổi việc quản lý tài sản Gen AI có thể tạo ra các mô hình nền tảng cho tài sản khi phải dự đoán nhiều KPI trên cùng một quy trình hoặc có một nhóm tài sản tương tự. Tốt hơn là bạn nên phát triển một mô hình nền tảng của tài sản và tinh chỉnh nó nhiều lần. Gen AI cũng có thể đào tạo để bảo trì dự đoán. Các mô hình nền tảng rất hữu ích nếu dữ liệu lỗi khan hiếm. Các mô hình AI truyền thống cần nhiều nhãn để mang lại độ chính xác hợp lý. Tuy nhiên, trong các mô hình nền tảng, chúng ta có thể huấn luyện trước các mô hình mà không cần bất kỳ nhãn nào và tinh chỉnh với các nhãn giới hạn. Ngoài ra, AI tổng quát có thể cung cấp hỗ trợ và đào tạo kỹ thuật viên. Các nhà sản xuất có thể sử dụng công nghệ AI thế hệ mới để tạo ra một chương trình mô phỏng đào tạo cho người vận hành và kỹ thuật viên. Hơn nữa, trong quá trình sửa chữa, công nghệ AI thế hệ mới có thể cung cấp hướng dẫn và tạo ra quy trình sửa chữa tốt nhất. Xây dựng khả năng kỹ thuật số mới với generative AI Tính linh hoạt và khả năng mở rộng mà công nghệ AI mang lại sẽ đẩy nhanh đáng kể các sáng kiến số hóa trong ngành sản xuất. Generative AI trao quyền cho doanh nghiệp ở cốt lõi chiến lược trong hoạt động kinh doanh của họ. Trong vòng hai năm, các mô hình nền tảng sẽ cung cấp năng lượng cho khoảng 1/3 AI trong môi trường doanh nghiệp. Trong thời gian đầu khi áp dụng các mô hình nền tảng, thời gian định giá nhanh hơn tới 70% so với phương pháp AI truyền thống. Generative AI làm cho các công nghệ AI và phân tích khác dễ sử dụng hơn, giúp các doanh nghiệp sản xuất nhận ra giá trị đầu tư của họ. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Tích hợp AI vào Quản lý hiệu suất tài sản 08 kết luận rút ra từ NVIDIA GTC Báo cáo về trải nghiệm người mua hàng mới nhất: 03 insights thú vị

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi trí tuệ nhân tạo (AI) cộng tác liền mạch với các giải pháp chuỗi cung ứng hiện có, tái định nghĩa cách các tổ chức quản lý tài sản của họ. Nếu bạn hiện đang sử dụng AI truyền thống, phân tích nâng cao và tự động hóa thông minh, chẳng phải bạn đã hiểu rõ hơn về hiệu suất tài sản rồi hay sao? Nhưng nếu bạn có thể tối ưu hóa hơn nữa thì sao? Đó là lời hứa mang tính thay đổi của generative AI, thứ đang bắt đầu cách mạng hóa hoạt động kinh doanh theo những cách thay đổi cuộc chơi. Nó có thể là giải pháp cuối cùng có thể phá vỡ các rào cản rối loạn chức năng của các đơn vị kinh doanh, ứng dụng, dữ liệu và con người, đồng thời vượt ra khỏi những ràng buộc khiến các công ty phải trả giá đắt. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ mới nổi nào, những người áp dụng sớm sẽ phải chịu chi phí học tập và có những thách thức trong việc chuẩn bị và tích hợp các ứng dụng cũng như dữ liệu hiện có vào các công nghệ mới hơn để hỗ trợ các công nghệ mới nổi này. Hãy cùng xem xét một số thách thức đối với generative AI để quản lý hiệu suất tài sản. Thách thức 1: Sắp xếp dữ liệu liên quan Hành trình tạo ra AI bắt đầu bằng việc quản lý dữ liệu. Theo Rethink Data Report, 68% dữ liệu mà các doanh nghiệp thu thập được trong quá trình vận hành chưa được vận dụng tối đa. Đây là cơ hội để bạn tận dụng lượng thông tin dồi dào mà bạn đang thu thập trong và xung quanh tài sản của mình và sử dụng nó một cách hiệu quả. Các ứng dụng doanh nghiệp đóng vai trò là kho lưu trữ các mô hình dữ liệu mở rộng, bao gồm dữ liệu lịch sử và hoạt động trong cơ sở dữ liệu đa dạng. Các mô hình nền tảng của AI tạo ra đào tạo một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, nhưng sự phối hợp là rất quan trọng để thành công. Bạn cần có kế hoạch quản trị dữ liệu hoàn thiện, kết hợp các hệ thống cũ vào chiến lược hiện tại và hợp tác giữa các đơn vị kinh doanh. Thách thức 2: Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI AI chỉ đáng tin cậy khi dữ liệu cung cấp năng lượng cho nó. Việc chuẩn bị dữ liệu cho bất kỳ mô hình phân tích nào đều là một nỗ lực đòi hỏi nhiều kỹ năng và nguồn lực, đòi hỏi sự chú ý tỉ mỉ của (thường) các nhóm lớn có cả kiến thức về công nghệ và đơn vị kinh doanh. Các vấn đề quan trọng cần giải quyết bao gồm hệ thống phân cấp tài sản vận hành, tiêu chuẩn về độ tin cậy, dữ liệu đồng hồ và cảm biến cũng như tiêu chuẩn bảo trì. Cần có nỗ lực hợp tác để đặt nền tảng cho việc tích hợp AI hiệu quả trong APM và hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ phức tạp trong bối cảnh dữ liệu của tổ chức bạn. Thách thức 3: Thiết kế và triển khai quy trình làm việc thông minh Việc tích hợp generative AI vào các quy trình hiện có đòi hỏi phải thay đổi mô hình về số lượng tổ chức hoạt động. Sự thay đổi này bao gồm việc bổ sung các cố vấn AI và nhân viên kỹ thuật số - về cơ bản sẽ khác với chatbot hoặc robot - để giúp bạn mở rộng quy mô và tăng tốc tác động của AI bằng dữ liệu đáng tin cậy trên toàn bộ doanh nghiệp và ứng dụng của bạn. Và nó không chỉ là một sự thay đổi công nghệ. Quy trình làm việc AI của bạn phải hỗ trợ trách nhiệm, tính minh bạch và “khả năng giải thích”. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI trong APM đòi hỏi phải có sự thay đổi về văn hóa và tổ chức. Việc kết hợp kiến thức chuyên môn của con người với khả năng của AI trở thành nền tảng của quy trình làm việc thông minh, hứa hẹn tăng hiệu quả và hiệu quả. Thách thức 4: Xây dựng tính bền vững và khả năng phục hồi Việc triển khai AI ban đầu trong APM không phải là mục tiêu cuối cùng của chúng ta. Cách tiếp cận toàn diện giúp bạn xây dựng tính bền vững và khả năng phục hồi trong hệ sinh thái AI doanh nghiệp mới. Việc tăng cường các hợp đồng dịch vụ được quản lý trên toàn doanh nghiệp trở thành một biện pháp chủ động, đảm bảo hỗ trợ liên tục cho các hệ thống đang phát triển. Với kiến thức phong phú của họ, quá trình chuyển đổi lực lượng lao động có độ tin cậy cao của tài sản đang già đi mang lại cả thách thức lẫn cơ hội. Việc duy trì triển khai hiệu quả các công nghệ nhúng có thể yêu cầu tổ chức của bạn phải “suy nghĩ sáng tạo” khi quản lý các mô hình nhân tài mới. Khi generative AI phát triển, bạn sẽ muốn luôn cảnh giác trước những thay đổi trong nguyên tắc quản lý và tuân thủ các tiêu chuẩn về đạo đức, quyền riêng tư dữ liệu và tính bền vững của địa phương và toàn cầu. Chuẩn bị cho cuộc hành trình Generative AI sẽ tác động đến tổ chức của bạn trên hầu hết các khả năng và mệnh lệnh kinh doanh của bạn. Vì vậy, hãy coi những thách thức này là các cột mốc liên kết với nhau, mỗi thách thức đều khai thác khả năng để hợp lý hóa các quy trình, nâng cao khả năng ra quyết định và nâng cao hiệu quả của APM. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Ở bài viết lần này, Tanigo sẽ cùng bạn đi tìm hiểu về những insights đáng kinh ngạc về cách người mua B2B đưa ra quyết định thông qua những báo cáo mới nhất, bao gồm: Họ chọn mua hàng từ ai Độ dài của chu kỳ bán hàng Cách bạn có thể bán hàng cho họ sớm hơn trong quá trình mua hàng của họ một cách hiệu quả Từ lâu chúng ta đã biết rằng người mua thường nghiên cứu rất kĩ, tìm hiểu rất chi tiết trước khi tìm đến những người bán hàng. Tuy nhiên, có một điều vẫn còn chưa rõ ràng, rằng quá trình tìm hiểu, nghiên cứu thông tin đó, có ảnh hưởng như thế nào đến quyết định mua hàng cuối cùng của người mua? Báo cáo Out of Sight, (Almost) Out of Time đã chỉ ra rằng giai đoạn này chiếm ít nhất 70% hành trình mua hàng của mỗi người; và những quyết định quan trọng cũng thường sẽ được đưa ra ở khoảng thời gian này! 03 insights thú vị 84% giao dịch được thực hiện bởi nhà cung cấp đầu tiên mà người mua liên hệ. Điều này cho thấy rằng người mua thường đã chọn sẵn nhà cung cấp mình muốn hợp tác và chỉ nói chuyện với các nhà cung cấp khác để thẩm định lại. 78% thời gian, người mua đã lên sẵn các yêu cầu, bao gồm ngân sách và các khả năng ngay trước thời điểm họ liên hệ với người bán. Điều đó có nghĩa là người bán đã mất hầu hết cơ hội đạt được thỏa thuận cuối cùng hoặc thuyết phục người mua xem xét các phương án thay thế để đạt được mục tiêu của họ. 70% hành trình mua hàng theo phễu xám (The Dark Funnel) là nhất quán, bất kể độ dài của hành trình. Nếu người mua mất 10 tháng để mua, họ sẽ dành 7 tháng để tìm hiểu. Nếu họ mất 20 tháng để mua, họ sẽ nghiên cứu trong 14 tháng. Kết luận: Bạn cần gây ảnh hưởng đến hành trình của người mua trước khi họ liên hệ với bạn và giúp họ dễ dàng đưa bạn lên đầu danh sách rút gọn khi họ đang xây dựng danh sách đó. c Sai lầm lớn nhất mà nhiều người sẽ mắc phải Những gì chúng tôi vừa nói ở trên - về việc tác động đến hành trình mua hàng trước khi người mua liên hệ với bạn - không có nghĩa là bắt đầu bấm điện thoại hoặc gửi thư rác với hy vọng nói chuyện với người mua sớm hơn trong hành trình của họ. Điều đó có thể gây khó chịu cho người mua hàng mà hiệu quả đem lại thì không cao. Các nhà phân tích Kerry Cunningham và Sara Boostani đã viết trong báo cáo của họ rằng “Ngay cả khi người mua phản hồi với đại diện phát triển kinh doanh, họ cũng không có liên hệ đầu tiên sớm hơn những người bắt đầu liên hệ”. Nói cách khác, người mua sẽ không phản hồi với cách tiếp cận của đại diện bán hàng cho đến khi họ sẵn sàng. Bạn không thể lôi kéo họ vào cuộc trò chuyện cho đến khi họ thực hiện xong việc tìm hiểu, nghiên cứu của mình. Họ cũng viết rằng ngưỡng 70% “thực sự là một hằng số trong hoạt động mua hàng B2B…, nó nhất quán giữa các ngành và bộ phận, giữa các giải pháp và loại hình mua hàng cũng như mức giá của giải pháp”. Làm thế nào bạn có thể nâng cao tỷ lệ thành công? Để giành được nhiều giao dịch hơn và tác động đến quyết định mua hàng của khách hàng, bạn phải chủ động tác động trước khi họ sẵn sàng trò chuyện trực tiếp. Điều này có nghĩa là bạn phải tự đưa mình vào The Dark Funnel, sử dụng: Dữ liệu ý định Để biết những khách hàng nào đang hứng thú, tìm hiểu Để phát hiện các chủ đề và từ khóa họ đang nghiên cứu Trí thông minh dự đoán được điều khiển bởi AI Để biết khi nào khách hàng chuyển từ giai đoạn mua này sang giai đoạn mua tiếp theo Để hiểu rõ hơn về chân dung người mua Phân khúc động và tích hợp đa kênh… Để nhanh chóng chuyển khách hàng sang các phân khúc đối tượng khác nhau khi giai đoạn nghiên cứu và mua hàng của họ thay đổi Để truyền tải thông điệp nhất quán phù hợp với từ khóa, thông tin chi tiết về công ty và giai đoạn mua hàng Mục tiêu cuối cùng không phải là rút ngắn quá trình tìm hiểu thông tin của khách hàng, mà là chủ động kích hoạt nó. Người mua có thể chưa sẵn sàng cho một cuộc trò chuyện, nhưng nếu bạn có thể cung cấp nội dung tuyệt vời giúp họ tìm ra giải pháp, họ có thể sẽ đọc nó (hoặc xem hoặc nghe). Và đó là cách bạn giành được sự tin tưởng của họ và giành được cơ hội để giới thiệu các giải pháp của mình. Vào thời điểm họ sẵn sàng trò chuyện, bạn sẽ có cơ hội tốt nhất để đứng đầu danh sách rút gọn của họ. x Bonus Highlight: Điều gì ảnh hưởng đến độ dài chu kỳ mua? Như đã đề cập ở trên, báo cáo này cũng thảo luận về các yếu tố ảnh hưởng đến độ dài chu kỳ mua hàng - yếu tố này đã tăng đáng kể trong những năm gần đây. Đó là một yếu tố rất lớn: Số lượng nhà cung cấp được xem xét. Khi mỗi nhà cung cấp mới bước vào, số lượng cuộc trò chuyện giữa các thành viên trong nhóm mua hàng và nhà cung cấp sẽ tăng theo cấp số nhân. Xem đầy đủ bản báo cáo tại đây: link Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

GTC hàng năm vẫn luôn khởi đầu một cách thành công, mạnh mẽ với sự góp mặt của người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Jensen Huang. Họ sẽ cùng nhau trình bày chi tiết về công nghệ phần cứng và phần mềm mới trong “cuộc đua marathon 2 giờ” đầy tốc độ, dữ liệu và các bản demo ấn tượng. Sự kiện thường niên này đã thay đổi qua nhiều năm, từ một hội nghị về đồ họa, giờ đây nó đã trở thành một hội nghị với một loạt công nghệ điện toán tăng tốc đẳng cấp thế giới. Và năm nay cũng không ngoại lệ, Jensen đã có một bài phát biểu quan trọng, thú vị và tuyệt vời. Hội nghị sẽ tiếp tục diễn ra trong tuần này với nhiều bài thuyết trình chi tiết của các kỹ sư và nhà phát triển ứng dụng NVIDIA. NVIDIA tuyên bố đã tăng hiệu suất AI lên hàng triệu lần trong 10 năm qua. Key Takeaways: Hàng loạt công nghệ đã được giới thiệu trong buổi hội thảo này, tuy nhiên, để bạn không phải mất thời gian, Tanika đã liệt kê những ý chính, quan trọng nhất phía dưới đây: 1. Hôm nay thế giới thức dậy trước một bối cảnh thậm chí còn thách thức hơn đối với tất cả những người mới đến muốn giành lấy “một miếng bánh” của Jensen. Trong khi nhiều đối thủ có phần cứng rất tuyệt vời sẽ tìm được những ngôi nhà tốt, thì bộ phần mềm NVIDIA thực sự đã trở nên không thể chấp nhận được trong AI và HPC chính thống. Các đối thủ sẽ phải tìm ra một lợi thế duy nhất, như hiệu suất tiết kiệm năng lượng của Qualcomm, hiệu suất xử lý của con chip Cerebras Wafer Scale, cách tiếp cận cắm và chạy (plug and play) của Graphcore, và hiệu suất ấn tượng trong tính toán hiệu suất cao của AMD. Bạn cần phải tránh các cuộc đối đầu trực diện; tìm một phân khúc thích hợp, thống trị nó, sau đó tìm phân khúc tiếp theo. 2. Lưu ý rằng Jensen không bắt đầu bài phát biểu của mình bằng việc giới thiệu phần cứng mới; ông bắt đầu với phần mềm NVIDIA, phần mềm nắm giữ chìa khóa của vương quốc AI. Chi tiết như thế nào, chúng tôi sẽ viết thêm về điều đó sau. 3. Omniverse hiện diện ở khắp mọi nơi; trên thực tế, tất cả các bản demo và mô phỏng trưng bày đều được tạo bằng nền tảng metaverse của NVIDIA. Bản demo tối ưu hóa trung tâm phân phối bằng Omniverse của Amazon khá ấn tượng. Có thể Meta đã lấy tên đó; NVIDIA đang cung cấp các giải pháp thực tế dựa trên công nghệ và sự hợp tác của bản sao số và kỹ thuật số. 4. Hopper chứng tỏ sự chuyển đổi thành công của NVIDIA từ GPU cũng hỗ trợ AI sang bộ gia tốc điện toán cũng hỗ trợ Đồ họa. Transformer Engine mới là một ví dụ khác về khả năng tăng tốc đã bắt đầu từ hai thế hệ trước với TensorCores dành cho mạng thần kinh “truyền thống”. Bộ máy biến áp mới là một ví dụ khác về gia tốc bắt đầu từ hai thế hệ trước với TensorCores cho các mạng thần kinh nhân tạo (neural networks) "truyền thống". 5. CPU Grace dựa trên Arm, ra mắt vào năm 2023, là nhân tố thay đổi cuộc chơi, cả về hiệu suất trên mỗi ổ cắm và khả năng tích hợp CPU-GPU. Jensen thực sự đang hình dung lại trung tâm dữ liệu hiện đại ngay từ đầu. Theo cách nói của Jensen, trung tâm dữ liệu sau khi được tăng tốc sẽ trở thành một “nhà máy trí tuệ”. 6. Chiến lược Superchip của Jensen đã bắt đầu tìm cách tích hợp thiết kế hệ thống ở cấp độ cao hơn trên một gói để tối đa hóa hiệu suất, trong khi những người khác đang tích hợp các chiplet nhỏ để giảm chi phí. Cả hai cách tiếp cận đều có giá trị nhưng mục tiêu khác nhau. Và chỉ có NVIDIA và Cerebras đang theo đuổi con đường hiệu suất tối đa. 7. Trong một động thái mang tính chiến lược và đầy bất ngờ, Jensen đã thông báo rằng IP NVLink Chip2Chip thế hệ mới thứ 4 sẽ có sẵn cho những khách hàng đang tìm cách xây dựng các giải pháp silicon tùy chỉnh, kết nối CPU và GPU NVIDIA với chip do khách hàng thiết kế. Chúng tôi tin rằng NVIDIA sẽ không đi theo con đường này một cách chủ quan; một khách hàng rất lớn phải đứng đằng sau việc này. 8. Cuối cùng, chúng tôi tin rằng Jensen Huang đã trở thành người có tầm nhìn hàng đầu trong ngành công nghệ, dẫn đầu cuộc cách mạng điện toán toàn cầu đồng thời mang đến khả năng thực thi kỹ thuật gần như hoàn hảo. Như Steve Oberlin, NVIDIA’s Acceleration CTO, đã nói với chúng tôi, văn hóa của Jensen dựa trên tốc độ ánh sáng, so sánh kết quả kỹ thuật của mình với điều tốt nhất có thể, không phải là điều tốt nhất mà các đối thủ có thể đạt được.. Kho phần mềm của NVIDIA mở rộng tới gần chục kỹ năng, được tích hợp trên Omniverse và các thư viện AI GPU Hopper: Một lần nữa NVIDIA “tăng tiền cược” GPU thương mại nhanh nhất hiện nay dành cho AI là A100 dựa trên NVIDIA Ampere hai năm tuổi. AMD tuyên bố GPU MI200, bắt đầu xuất xưởng ngày hôm nay, sẽ nhanh hơn cho HPC, nhưng trong AI, NVIDIA lại thống trị. Trên thực tế, khi so sánh chip này với chip khácvới tất cả các chỉ số của bộ công cụ AI MLPerf, A100 vẫn là bộ khuếch đại AI nhanh nhất, không phải GPU hay ASIC. A100 đã mở rộng việc sử dụng công cụ tăng tốc NVIDIA TensorCore cho nhiều loại dữ liệu hơn và NVIDIA hiện đã giới thiệu một công cụ mới trong GPU mới nhất của mình. Như chúng tôi đã nói, GPU mới của NVIDIA giờ đây trông giống như một ASIC cũng làm đồ họa chứ không phải một chip đồ họa cũng làm AI. Với Hopper, dự kiến xuất xưởng vào quý tới, NVIDIA đã sử dụng năng lực kỹ thuật của mình để tăng tốc các mẫu Transformer, công nghệ AI “dựa trên sự chú ý” đã tạo ra một làn sóng ứng dụng mới kể từ khi Google phát minh ra mô hình này vào năm 2017. Transformers thực sự rất lớn, chứ không phải chỉ ở tác động đến thị trường mà ở quy mô khổng lồ của nhiều mẫu mã, được đo bằng hàng chục hoặc hàng trăm tỷ thông số. (Hãy coi các tham số của mô hình AI giống như các khớp thần kinh của não.) Mặc dù ban đầu được xây dựng để mô hình hóa các ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các máy biến áp hiện đang được sử dụng cho nhiều loại công việc AI, một phần vì chúng cực kỳ chính xác, nhưng cũng vì chúng có thể được đào tạo dễ dàng hơn mà không cần tập dữ liệu được dán nhãn lớn; GPT-3 được huấn luyện bằng cách cho nó ăn Wikipedia. Với Hopper, NVIDIA đang đặt cược rằng “Mô hình PR” như GPT-3 sẽ trở thành công cụ thiết thực và phổ biến hơn cho thế giới thực. Các mô hình Transformer hiện đang tìm kiếm các ứng dụng mới như thị giác máy tính, protein folding và phân đoạn Một ví dụ tuyệt vời là OpenAI CLIP, có thể được sử dụng để tạo ra tác phẩm nghệ thuật từ đầu vào đơn giản chỉ bằng một từ. Hãy xem tác phẩm nghệ thuật hấp dẫn do AI tạo ra tại đây của Alberto Romero. Nhưng vấn đề với máy biến áp, đặc biệt là máy biến áp lớn như GPT-3 của OpenAI, là phải mất hàng tuần để đào tạo các mô hình này với chi phí đáng kể hoặc thậm chí rất cao. Để giải quyết rào cản này đối với việc áp dụng rộng rãi hơn, NVIDIA đã tích hợp Transformer Engine vào GPU Hopper mới, tăng hiệu suất lên gấp sáu lần theo công ty. Vì vậy, thay vì mất một tuần, người ta có thể đào tạo một người mẫu trong một ngày. Phần lớn điều này được thực hiện thông qua việc triển khai độ chính xác động và cẩn thận bằng cách sử dụng định dạng dấu phẩy động 8 bit mới để bổ sung cho dấu phẩy động 16 bit. GPU cũng là GPU đầu tiên hỗ trợ HBM3 mới cho bộ nhớ cục bộ nhanh và I/O PCIe thế hệ 5. GPU hiếm khi được sử dụng riêng lẻ. Để giải quyết các vấn đề AI lớn, siêu máy tính sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn GPU để giải quyết công việc. Để tăng tốc khả năng giao tiếp giữa các GPU, H100 dựa trên Hopper giới thiệu NVLink thế hệ thứ 4 mới, có băng thông cao hơn 50%. NVIDIA cũng đã giới thiệu bộ chuyển đổi NVLink, có thể kết nối tới 256 GPU Hopper. Trên thực tế, NVIDIA đã thông báo rằng họ đang xây dựng phiên bản kế nhiệm cho Selene, siêu máy tính Eos mới sẽ sử dụng để tăng tốc quá trình phát triển chip và tối ưu hóa mô hình của riêng NVIDIA. Ở quy mô nhỏ hơn nhiều, NVIDIA đã thông báo rằng NVLink hiện sẽ hỗ trợ liên lạc kết hợp bộ nhớ đệm Chip-to-Chip, như chúng ta sẽ thấy sau đây khi chúng ta sử dụng CPU Grace Arm. Và như chúng tôi đã nói, IP C2C sẽ có sẵn cho khách hàng để thiết kế tùy chỉnh. NVIDIA HGX100 mới Tất nhiên, nền tảng H100 mới sẽ có sẵn trong các máy chủ DGX, DGX Super Pods và bo mạch HGX từ hầu hết các nhà cung cấp máy chủ. Chúng tôi hy vọng gần như mọi nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ hỗ trợ GPU Hopper vào cuối năm nay. Hiệu suất của H100 khá tuyệt vời, với thời gian đào tạo trên quy mô nhanh hơn tới sáu lần, tận dụng NVLink mới và thông lượng suy luận cao hơn 30 lần. NVIDIA tuyên bố đào tạo nhanh hơn tới 9 lần và hiệu suất suy luận nhanh hơn 30 lần so với GPU A100 Để giải quyết vấn đề xử lý suy luận của trung tâm dữ liệu, H100 hỗ trợ GPU đa phiên bản, A100 cũng vậy. NVIDIA tiết lộ rằng một phiên bản H100 MIG có thể hoạt động tốt hơn hai GPU suy luận NVIDIA T4. Lớn vào. Nhỏ ra. Vì vậy, chúng tôi không mong đợi sớm có H4, nếu có. Cuối cùng, NVIDIA đã thông báo rằng Hopper hỗ trợ Điện toán bí mật hoàn toàn, cung cấp sự cách ly và bảo mật cho dữ liệu, mã và mô hình, những điều quan trọng trong cơ sở hạ tầng doanh nghiệp và đám mây dùng chung. Hopper hỗ trợ Transformer Engine, tính toán bảo mật và MIG Bước tiếp theo: Grace Năm ngoái, NVIDIA đã thông báo trước rằng họ đang xây dựng một CPU Arm cấp trung tâm dữ liệu có tên Grace để kích hoạt các yếu tố mạng và tính toán được tích hợp chặt chẽ có thể tạo thành khối xây dựng cho điện toán AI quy mô não. Mặc dù Grace vẫn chưa sẵn sàng ra mắt nhưng dự kiến vào nửa đầu năm 2023, Jensen đã thông báo rằng nền tảng này sẽ được xây dựng dưới dạng “SuperChips”, một gói Grace có GPU Hopper và một gói có CPU Grace thứ hai. Trên thực tế, cái sau có thể tăng gấp đôi hiệu suất của bất kỳ ổ cắm máy chủ Intel hoặc AMD nào, trong khi cái trước sẽ cho phép chia sẻ bộ nhớ và liên lạc GPU với CPU cực nhanh. Grace "Superchip" là bộ 2 vi mạch với 2 CPU Arm Grace hoặc 1 CPU & 1 GPU Hopper Chúng tôi khẳng định rằng cạnh tranh trực tiếp với các nhà cung cấp CPU không phải là mục đích chiến lược của NVIDIA; họ không mấy quan tâm đến việc trở thành nhà cung cấp CPU thương mại, một thị trường đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các nhà cung cấp Intel, AMD, Arm và ngày càng tăng từ kỳ lân RISC-V SiFive. Grace hướng đến việc cho phép các hệ thống CPU/GPU/DPU được tích hợp chặt chẽ để có thể giải quyết các vấn đề không thể giải quyết được bằng cấu trúc liên kết CPU/GPU truyền thống. Siêu chip Grace tạo thành nền tảng cho thế hệ hệ thống được tối ưu hóa tiếp theo của NVIDIA. Kết luận Như chúng tôi đã nói trước đây, NVIDIA không còn chỉ là nhà cung cấp chất bán dẫn nữa; họ là một công ty trung tâm dữ liệu tăng tốc. Chỉ cần xem xét hình ảnh dưới đây. NVIDIA không chỉ có phần cứng tuyệt vời mà còn có “Hệ điều hành” đầy đủ dành cho AI, trên đó họ đã xây dựng các kỹ năng để đẩy nhanh thời gian tiếp cận thị trường của khách hàng trong các lĩnh vực chính. Đối với chúng tôi, đây không giống một công ty chip và thể hiện chiều sâu và bề rộng của hào nước phần mềm bao quanh NVIDIA, vượt xa CUDA. Hệ điều hành AI của NVIDIA: Lợi thế cạnh tranh bền vững mà không công ty nào có thể chạm tới (Nguồn: Forbes) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Thật là một điều may mắn vì thời kỳ marketing đại chúng đã qua đi và việc lãng phí tiền bạc và thời gian để thu hút những khách hàng ít tiềm năng sẽ không còn xảy ra nữa. May mắn thay, những tiến bộ về công nghệ đang cho phép các marketers: Xây dựng nhu cầu từ dưới lên (bottom up) Marketing tới các nhân viên tiềm năng Tập trung vào phạm vi đối tượng nhỏ hơn, phù hợp hơn: các công ty đã/đang có nhu cầu hoặc quan tâm đến các giải pháp lập kế hoạch nghỉ hưu Cải thiện phạm vi tiếp cận và giành được nhiều giao dịch hơn Hãy cùng Tanika tìm hiểu cụ thể hơn qua bài viết dưới đây nhé!  Xây dựng nhu cầu giữa các nhân viên của khách hàng Bạn muốn tăng giá trị và thời hạn hợp đồng với khách hàng hoặc để đảm bảo rằng bạn có được nhân viên của họ cùng tham gia? Hãy phát triển nội dung có liên quan và giàu thông tin nhằm khuyến khích nhân viên đóng vai trò tích cực hơn trong kế hoạch nghỉ hưu của họ. Đặc biệt là hãy giải thích cho họ về những lợi ích. Khi nhắm mục tiêu vào các khách hàng mới, đừng chỉ nhắm tới C-Suite và giám đốc nhân sự. Hãy thử điều chỉnh các chiến dịch, hướng tới các nhân viên để nhấn mạnh những lợi ích mà họ lẽ ra sẽ nhận được từ các nhà cung cấp hiện tại, thúc đẩy họ xem xét lại các lựa chọn của mình một cách tinh tế nhưng mạnh mẽ.  Tìm doanh nghiệp trong thị trường Bạn có biết rằng hiện chỉ có 10% công ty sẵn sàng cung cấp các giải pháp hưu trí cho nhân viên không? Hãy dành phần lớn ngân sách quảng cáo của bạn (khoảng 80%) vào phân khúc này để tối đa hóa tiềm năng cơ hội của mình. Với các công cụ phù hợp, bạn có thể khám phá intent data và “match" với các tài khoản cụ thể. Một số ví dụ về intent data có thể kể đến như là: Truy cập các trang có liên quan trên trang web của bạn Đọc các đánh giá trực tuyến về sản phẩm và dịch vụ của bạn Khi bạn biết được những doanh nghiệp trong thị trường và điều họ đang quan tâm là gì, bạn có thể bắt đầu tác động đến những người ra quyết định trong tổ chức. Sau khi bạn có được thông tin liên hệ, hãy sử dụng intent data và thông tin chi tiết về tính cách người mua để tạo thông điệp marketing. .  Sử dụng dữ liệu để điều chỉnh và nhắm mục tiêu tốt hơn Cùng với các “tín hiệu” trong thị trường này, hãy sử dụng dữ liệu doanh nghiệp và dữ liệu khác để thu hẹp danh sách khách hàng tiềm năng của bạn thành các phân khúc đối tượng dễ quản lý hơn. Dữ liệu này có thể bao gồm quy mô, tốc độ tăng trưởng và các yếu tố được xác định khác. Các nền tảng marketing phân tích dự đoán lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để thông báo cho bộ phận bán hàng và marketing về: Những tài khoản nào đã sẵn sàng để tương tác Chủ đề nào là quan trọng nhất đối với những tài khoản đó Nơi các cá nhân trong tài khoản đang thực hiện nghiên cứu của họ …và sau đó sử dụng AI để tạo điều kiện cho cách tiếp cận tập trung hơn bằng thông điệp và khả năng tiếp cận được cá nhân hóa. Theo dõi hiệu suất theo thời gian để xác định xem chiến lược của bạn có đang thúc đẩy các tài khoản trong thị trường tương tác hay không. Kết luận Việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing cho phép bạn xác định và tiếp cận các khách hàng tiềm năng cao. Với sự cạnh tranh khốc liệt, chiến thuật phù hợp sẽ tối ưu hóa nguồn lực và tác động lớn hơn đến doanh thu. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây:AI và tương lai của L&DTương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Vai trò của AI trong L&D thể hiện sự thay đổi đáng kể theo hướng học tập và đổi mới liên tục, thay vì theo một xu hướng nhất thời. Tuy nhiên, sự phát triển của các giải pháp LMS tích hợp AI này cũng dẫn đến nhiều quảng cáo tiếp thị cường điệu, khiến ta khó có thể phân biệt được lợi ích thực sự với những lợi ích chỉ là do quảng cáo cường điệu hoá lên. John McCarthy, nhà tiên phong về AI, có câu nói nổi tiếng rằng một khi AI bắt đầu hoạt động hiệu quả thì nó sẽ không còn được công nhận là AI nữa. Điều này phản ánh tình hình thị trường LMS hiện tại, trong đó việc hiểu được tiềm năng thực sự của AI trong L&D là rất quan trọng. Tầm quan trọng ngày càng tăng của AI trong chiến lược doanh nghiệp Chúng ta hãy cùng xem một số dữ liệu nhấn mạnh tác động của AI trong doanh nghiệp phía dưới đây: Một insight quan trọng từ Gartner: Một cuộc khảo sát của Gartner nhấn mạnh rằng 79% các nhà chiến lược của công ty coi AI và phân tích là yếu tố quan trọng để thành công trong hai năm tới. (Nguồn: Gartner, 2023) Triển vọng tương lai về tích hợp AI: Gartner cũng dự đoán rằng đến năm 2026, hơn 80% doanh nghiệp sẽ sử dụng API AI tổng quát hoặc tích hợp AI tổng quát vào ứng dụng của họ. Quan điểm của các chuyên gia nhân sự về việc áp dụng AI: 76% lãnh đạo nhân sự tin rằng việc không sớm áp dụng các giải pháp AI như AI tổng quát (generative AI) cho việc quản lý kỹ năng và nhân tài sẽ khiến tổ chức của họ bị tụt lại phía sau. AI có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của các chương trình kiếm tiền của bạn bằng cách điều chỉnh chúng để đáp ứng nhu cầu của từng người học, từ đó thúc đẩy văn hóa học tập và cải tiến liên tục. Các chương trình học tập được cá nhân hóa, cải thiện sự gắn kết của nhân viên và tăng cường khả năng giữ chân: Theo báo cáo của Deloitte, các chương trình học tập cá nhân hóa có thể giúp tăng mức độ gắn kết của nhân viên lên 10%. Khả năng tùy chỉnh mà AI mang lại cho các lộ trình học tập là công cụ giúp đạt được mức tăng trưởng này. Một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Tâm lý học Ứng dụng cho thấy các phương pháp học tập cá nhân hóa có thể cải thiện tỷ lệ ghi nhớ kiến thức lên 25-60%. AI giúp đạt được hiệu quả: Nghiên cứu của Brandon Hall Group cho thấy các tổ chức sử dụng phân tích do AI điều khiển trong chiến lược L&D của họ chứng kiến sự gia tăng hiệu quả. Trong 20 năm qua, có một số điểm chính đã thúc đẩy ngành của chúng ta phát triển và cách thức học tập được thúc đẩy trong các tổ chức. Sự trỗi dậy của AI là một trong những bước ngoặt đó. AI đã có mặt ở đây và nó không ngừng cung cấp các cơ hội mới để nâng cao cả kết quả học tập và kinh doanh. Cũng có những lưu ý; cả rủi ro và phần thưởng đều phải được hiểu đúng. Giống như bất kỳ công nghệ nào, mục tiêu và lợi ích rõ ràng sẽ thúc đẩy việc áp dụng chứ không phải bản thân công nghệ.  Ứng dụng AI trong L&D Các ứng dụng của AI trong L&D bao gồm từ tự động hóa các tác vụ quản trị đến tạo lộ trình học tập được cá nhân hóa. Thị trường hiện nay đang cung cấp rất nhiều giải pháp, mỗi giải pháp lại thể hiện theo cách riêng của mình để nâng cao hiệu quả hoạt động và cá nhân hóa trải nghiệm học tập. Các giải pháp này đều khác nhau, từ học máy và phân tích cơ bản đến các chức năng AI nâng cao. Dưới đây là một số ví dụ về việc sử dụng AI trong L&D: Lộ trình học tập được cá nhân hóa: Thuật toán AI phân tích hiệu suất, sở thích và lịch sử học tập của người học để đề xuất các khóa học và tài liệu được cá nhân hóa. Hệ thống học tập thích ứng: Các hệ thống này thích ứng với nhu cầu của người học trong thời gian thực, cung cấp nhiều tài liệu mang tính thách thức hoặc hỗ trợ hơn khi cần thiết. Phân tích dự đoán: AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán những người học nào có nguy cơ bị tụt lại phía sau và đề xuất các biện pháp can thiệp. Chatbots để hỗ trợ và tương tác: Các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể trả lời các truy vấn của người học trong thời gian thực, tăng cường sự tương tác và hỗ trợ. Quản lý và tạo nội dung: Thuật toán AI quản lý và thậm chí tạo ra nội dung giáo dục phù hợp với nhu cầu của các nhóm học tập khác nhau. Xử lý ngôn ngữ để tiếp cận: Các công cụ AI chuyển đổi văn bản thành giọng nói hoặc dịch tài liệu sang các ngôn ngữ khác nhau, giúp nhiều đối tượng có thể tiếp cận việc học hơn. AI trong L&D: 4 case study đáng học tập Theo The L&D Collective, có ba lý do chính khiến các team L&D không áp dụng đầy đủ các giải pháp dựa trên AI: Thiếu kiểm soát đầu ra: 50% số người được hỏi xác định thiếu kiểm soát đầu ra dẫn đến nội dung đào tạo không tuân thủ hoặc sai lệch Đầu ra chất lượng thấp: 30% số người được hỏi xác định nội dung do AI tạo ra là “chất lượng thấp” hoặc “chung chung” Thiếu khả năng mở rộng và thích ứng: 20% số người được hỏi xác định quy trình thủ công thiếu khả năng mở rộng và thích ứng để đáp ứng nhu cầu của người học một cách hiệu quả Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chiến lược L&D của bạn theo cách tạo ra tác động thực sự vượt xa cả chatbot và trợ lý ảo hay việc tạo nội dung ChatGPT—bạn cần kiểm soát nhiều hơn các quy trình này. Chiến lược AI tối ưu là dẫn đầu bằng cách tiếp cận của con người, ra quyết định và duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với các chương trình L&D của bạn. Và cách tốt nhất để kiểm soát AI là biết phải làm gì với nó với tư cách là phi công phụ của bạn. Dưới đây là bốn trường hợp sử dụng sẽ khiến bạn trở nên khác biệt. a) Trao quyền cho các chuyên gia về chủ đề và hợp lý hóa việc tạo khóa học Đầu tiên, hãy cân nhắc đầu tư vào một nền tảng học tập có công cụ soạn thảo được hỗ trợ bởi AI. Một công cụ soạn thảo có khả năng AI cho phép bạn tự tin trao quyền cho các chuyên gia về chủ đề (SME) của mình để tạo nội dung học tập một cách dễ dàng và hiệu quả trong khi vẫn duy trì vững chắc chiến lược nội dung của mình. Bằng cách tận dụng các mẫu có sẵn hoặc lời nhắc tùy chỉnh, bạn có thể phân cấp việc tạo nội dung cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ của mình và đảm bảo rằng việc đào tạo nhân viên đáp ứng các yêu cầu và chính sách của công ty như DEI hoặc tuân thủ. AI đóng vai trò là người nhân viên đáng tin cậy cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, hợp lý hóa quy trình tạo nội dung tốn nhiều thời gian, giúp các chuyên gia của bạn dễ dàng chia sẻ kiến thức chuyên môn của họ. Lời nhắc do quản trị viên kiểm soát cũng cho phép bạn chia sẻ kiến thức sư phạm của mình một cách hiệu quả với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, những người không bắt buộc phải là chuyên gia sư phạm để tạo ra các khóa học mới hấp dẫn. b) Chuyển hóa kiến thức nội bộ thành các khóa học Chia sẻ và ghi lại kiến thức về tổ chức là chìa khóa cho sự phát triển của công ty bạn và giảm chi phí kinh doanh. AI có thể biến các tài liệu tĩnh thành trải nghiệm học tập tương tác, hấp dẫn nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng và phù hợp với mục tiêu đào tạo của bạn cũng như tác động đến hiệu suất của nhân viên. Ngoài ra, không cần chuyển đổi thủ công, quá trình tạo khóa học được sắp xếp hợp lý. Điều này đảm bảo rằng các khóa học được chuyển đổi sẽ duy trì chất lượng và tính toàn vẹn như nội dung gốc, tạo niềm tin cho công việc của bạn. Với sự hướng dẫn của chuyên gia, AI có thể đơn giản hóa việc tạo nội dung, biến thông tin tối thiểu thành trải nghiệm học tập hấp dẫn và đầy đủ với hiệu quả vượt trội. c) Tận dụng dữ liệu kỹ năng theo tốc độ Việc sử dụng thuật toán gắn thẻ các kỹ năng vào các khóa học hoặc lộ trình eLearning giúp bạn sắp xếp và giúp người học dễ dàng tìm thấy các khóa học hoặc chương trình phù hợp cho hành trình học tập của mình. Nó cũng đồng thời cho phép bạn tận dụng các chỉ số kỹ năng của mình nhanh hơn và dễ dàng hơn thông qua quy trình tự đánh giá nhằm đề xuất các kỹ năng cho người học dựa trên bất kỳ dữ liệu nào đến từ HRIS của bạn. Người học được nhắc cung cấp chức danh công việc của họ trong quá trình đào tạo và các đề xuất dựa trên kỹ năng sẽ có hiệu lực. Khi người học thay đổi vai trò hoặc cập nhật chức danh công việc của họ, các đề xuất dựa trên kỹ năng sẽ tự động cập nhật, đảm bảo nội dung được đề xuất vẫn phù hợp, đồng thời giảm bớt nỗ lực của nhóm L&D thời gian dành cho việc cập nhật thủ công. d) Đẩy nhanh các sáng kiến nâng cao kỹ năng Nâng cao kỹ năng từ bên trong giúp lấp đầy lỗ hổng kiến thức, tác động đến hiệu suất và năng lực của nhân viên, đồng thời tăng cường giữ chân nhân viên. Bằng cách sử dụng các đề xuất đào tạo do AI cung cấp, bạn có thể tạo danh mục khóa học được cá nhân hóa ngay lập tức. Thuật toán tạo ra các nhóm và nội dung phù hợp dựa trên chức danh công việc và các kỹ năng liên quan của người học. Điều này cho phép bạn tạo một danh mục từ nhiều nguồn đáng tin cậy khác nhau để có các tài liệu đào tạo cập nhật nhất. Kết luận Rõ ràng là khi được tận dụng một cách chính xác, AI có khả năng thúc đẩy các chiến lược của chúng ta, mang lại kết quả L&D đáng kể hơn. Và nếu chúng ta với tư cách là những nhà lãnh đạo L&D tiếp tục gắn kết các doanh nghiệp vừa và nhỏ và các đồng nghiệp lại với nhau để chia sẻ kiến thức, kỹ năng và cải thiện hiệu suất, thì chúng ta có thể tận dụng AI để tăng cường những kết nối giữa con người với nhau. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Các kênh đối tác là các đồng minh bán hàng bán hàng của chúng ta - chẳng hạn như người bán lại, nhà phân phối, nhà bán lẻ hoặc đại lý. Họ sẽ cộng tác với một công ty để tiếp thị, bán hoặc phân phối sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Các kênh đối tác sẽ giúp các công ty: Mở rộng phạm vi tiếp cận Khai thác thị trường mới Thúc đẩy tăng trưởng doanh thu Quan hệ với các kênh đối tác có thể khó quản lý vì chúng liên quan đến một bên trung gian. Để chiến lược có hiệu quả, bạn cần tìm các các kênh đối tác có động lực bán dịch vụ của bạn - và bạn cần cung cấp cho họ thật nhiều insights để có thể bán sản phẩm của bạn một cách tốt nhất. Họ càng thành công thì họ càng giúp bạn tăng quy mô doanh thu. Dưới đây là ba cách bạn có thể sử dụng intent data để hỗ trợ chiến lược bán hàng qua quan hệ với các kênh đối tác. Chuyển đổi và giữ chân đối tác Mục tiêu: Tìm và giữ các kênh đối tác Những thách thức chung:Thiếu dữ liệu để xác định các các kênh đối tác tiềm năng và khả năng hiển thị thấp về hoạt động của các đối tác hiện tại. Các giải pháp: intent data cho phép bạn:- Xác định các doanh nghiệp hoặc nhà tư vấn trong ngành quan tâm đến giải pháp của bạn. Sau đó, bạn có thể tiếp cận họ một cách chiến lược - thúc đẩy các mối quan hệ giúp mở rộng mạng lưới đối tác của bạn.- Khám phá các giải pháp và dịch vụ mà các đối tác hiện tại đang nghiên cứu, từ đó giúp bạn tạo ra các giải pháp hợp tác.- Phát hiện những rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như việc đối tác khám phá các giải pháp thay thế hoặc cạnh tranh. Tạo đối tác tiềm năng Mục tiêu: Xác định và thu hút khách hàng tiềm năng cao cho đối tác Những thách thức chung:Các các kênh đối tác thường thiếu quyền truy cập vào dữ liệu nội bộ quan trọng và các hệ thống cần thiết cho hoạt động tiếp thị và cá nhân hóa có mục tiêu. Điều này cản trở các chiến lược bán hàng hiệu quả. Các giải pháp:Để đạt được sự tăng trưởng và thành công bền vững, tạo ra khách hàng tiềm năng cho đối tác là rất quan trọng. Intent data giúp xác định các tài khoản phù hợp lý tưởng cho đối tác để họ có thể ưu tiên các cơ hội tiếp thị và bán hàng tốt nhất. Điều này cho phép bạn:- Tạo nhu cầu- Nhắm mục tiêu theo đối tượng và tạo khách hàng tiềm năng mạnh mẽ hơn giúp thuyết phục đối tác hợp tác với bạn trong các nỗ lực đồng tiếp thị và đồng bán hàng dễ dàng hơn. Bằng cách tập hợp kinh phí và nguồn lực cho các chiến dịch, cả hai bên có thể tối đa hóa phạm vi tiếp cận và tác động của mình.- Tạo khách hàng tiềm năng- Tạo cơ hội- Tăng ROI của đối tác  Hỗ trợ bán hàng và tiếp thị cho đối tác Mục tiêu: Chốt giao dịch hiệu quả hơn Những thách thức chung: Các kênh liên lạc và công cụ cộng tác không đầy đủ giữa bạn và đối tác có thể cản trở việc chia sẻ thông tin quan trọng, dẫn đến hiểu lầm và bỏ lỡ cơ hội. Các giải pháp:- Bằng cách chia sẻ các thông tin có giá trị như hoạt động tài khoản, bạn có thể giúp đối tác thúc đẩy các giao dịch đang hoạt động và tối đa hóa nỗ lực bán hàng.- Các các kênh đối tác thường có nhiều danh mục dịch vụ để bán. Giữ thương hiệu của bạn ở vị trí hàng đầu và cung cấp tài liệu giáo dục cũng như tài liệu bán hàng hiệu quả là chìa khóa thành công. Kết luận Intent data có thể biến đổi chiến lược bán hàng với các kênh đối tác của bạn, từ việc xác định và nuôi dưỡng mối quan hệ đối tác cho đến trang bị cho những đối tác đó những hiểu biết sâu sắc nhằm thúc đẩy thành công chung. Hãy nhớ rằng, tác động của chiến lược đối tác của bạn phụ thuộc rất nhiều vào:- Sự liên lạc giữa người đại diện và đối tác- Dữ liệu tài khoản chính xác và cập nhật Những gì phù hợp với một kênh đối tác có thể sẽ không phù hợp với khuôn mẫu của một đối tác khác. Hãy nhớ phải áp dụng cách tiếp cận linh hoạt, điều chỉnh các chiến lược để phù hợp với nhu cầu và động lực của từng đối tượng. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Theo số liệu thống kê mới nhất hiện nay, hầu như mọi công ty tham gia lĩnh vực du lịch đều sử dụng ít nhất một công nghệ hỗ trợ A.I. Dự báo thị trường sẽ đạt 1,2 tỷ USD vào năm 2026. Những cải tiến khác, như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), dữ liệu lớn (big data) và học sâu (deep learning) cũng cải thiện chất lượng trải nghiệm du lịch. Trước khi A.I. và dữ liệu được ứng dụng rộng rãi, việc đi lại chỉ là một hoạt động chán ngắt. Đó là trước khi Skyscanner có thể đề xuất các chuyến bay giá rẻ tới các điểm đến mục tiêu, trước khi Airbnb có thể đề xuất nơi lưu trú dựa trên lịch sử đặt phòng, hay khi khách du lịch có thể chia sẻ trải nghiệm của mình qua TripAdvisor. Khi đó, việc lập kế hoạch, tìm kiếm phương án vận chuyển, phương án lưu trú hoàn toàn mà một quá trình thủ công tốn nhiều thời gian. Nhưng giờ đây, sự hiện diện của A.I. mang tới nhiều thay đổi toàn diện tới trải nghiệm này. Trợ Lý Du lịch Của Mọi Nhà Hãy tưởng tượng mọi công đoạn lập kế hoạch chuyến đi đều được thực hiện tự động, hợp lý, và trong nháy mắt. Trợ lý A.I. có thể sắp xếp trọn vẹn một lịch trình dựa trên những thông tin cơ bản như số ngày, số người, trải nghiệm ưa thích (leo núi, tắm biển, mua sắm, v.v.). Không còn những phút vò đầu bứt tóc lắp ghép thời gian, vé tàu xe, ăn ngủ nghỉ. Không còn những bản phương án rập khuôn tẻ nhạt từ các đại lý lữ hành. Trong chuyến đi, trợ lý A.I. chịu trách nhiệm cập nhật các thông tin liên quan như tình hình thời tiết, giờ tàu xe, để thông báo kịp thời cho thân chủ. Mọi rủi ro của chuyến đi được giảm thiểu xuống mức thấp nhất để trải nghiệm du lịch được trọn vẹn. Chúng ta thậm chí có thể tiến xa đến mức ủy thác cho trợ lý A.I. tổng hợp và thiết kế những hình ảnh, video kỷ niệm chuyến đi. Điều mà ai cũng muốn làm nhưng hết sức ngại do việc lựa chọn, lọc tư liệu rất mất thời gian và nhàm chán. Phân Tích & Ứng Dụng Dữ Liệu Cung cấp các dịch vụ du lịch luôn đòi hỏi nhiều nguồn lực, từ con người đến cơ sở vật chất. Bất cứ nhà cung cấp dịch vụ nào cũng hưởng lợi đáng kể từ khả năng quản lý các nguồn lực của mình tốt cũng như tiên lượng được nhu cầu tương lai từ thị trường. Nắm bắt được nhu cầu giúp nhà cung cấp có những lựa chọn tối ưu về nhân sự, thiết kế tour, thiết kế nội dung, chuẩn bị hậu cần, v.v. Nhờ có A.I., những dữ liệu này được thu thập thông qua lịch sử hoạt động của công ty, xu hướng thị trường, báo cáo toàn ngành, v.v. và phân tích để đưa ra những lời khuyên phù hợp cho doanh nghiệp ngành du lịch. Quá trình tương tác với khách hàng cũng là những trường dữ liệu quan trọng mà nhà cung cấp dịch vụ du lịch có thể tận dụng nhờ có A.I. Thông tin này qua phân tích của A.I. có thể giúp cho việc cá nhân hóa gói dịch vụ và trải nghiệm cho từng khách du lịch, khiến cho chuyến đi của họ trở nên đáng nhớ hơn. Cũng như tăng cường gắn kết giữa khách hàng và các thương hiệu dịch vụ du lịch về lâu dài. Xu Hướng Ứng Dụng A.I. Ngành Du Lịch Năm 2024 Những đột phá gần đây về A.I. khiến công nghệ này có xu hướng ngày càng gần gũi hơn trong cuộc sống, ngành du lịch sẽ không là ngoại lệ. Sự phổ biến của Internet Vạn Vật (IOT) tạo điều kiện cho mọi khách du lịch giờ đây có thể lập kế hoạch, tìm kiếm thông tin, xác nhận lịch trình mọi lúc mọi nơi. Ở chiều ngược lại, các nhà cung cấp dịch vụ sử dụng dữ liệu ngày một hiệu quả hơn để mang đến chất lượng dịch vụ cao cấp. Một số hãng hàng không lớn như AirFrance, KLM, British Airways đang tận dụng dữ liệu cảm biến để nhận định sức khỏe cũng như cảm xúc của hành khách. Như đã trình bày, khả năng lập kế hoạch chuyến đi tới chân tơ kẽ tóc trong tích tắc sẽ là yếu tố khiến đại chúng trở nên hào hứng với các giải pháp sử dụng công nghệ A.I. Trong khi đây gần như sẽ là xu hướng tất yếu, trải nghiệm của du khách sẽ được tăng cường hơn nữa với sự hoàn thiện của quá trình tìm kiếm bằng giọng nói, cũng như khả năng kết hợp với các công nghệ AR, VR. Bên cạnh đó, các mô hình ngôn ngữ ngày một hoàn thiện khiến A.I. dần đóng vai trò chính trong nghiệp vụ dịch thuật, khiến cho trở ngại lướn nhất trong trải nghiệm du lịch quốc tế trong tương lai gần như không còn. Trên đây là những đánh giá về xu hướng ứng dụng A.I. trong ngành du lịch từ Tanika. Nếu quý độc giả đang tìm kiếm hướng đi cho doanh nghiệp của mình trong làn sóng A.I., hãy để lại lời nhắn để các chuyên gia của Tanika có thể tư vấn cho quý vị.

Theo một khảo sát của KPMG với 200 lãnh đạo doanh nghiệp cho thấy 80% tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ làm thay đổi đáng kể lĩnh vực hoạt động của họ. Tuy nhiên, việc áp dụng A.I. có thể chưa được các CFO, các giám đốc tài chính hoàn toàn đón nhận. Suy cho cùng, thay đổi luôn đi đôi với rủi ro, và công việc của họ là giảm thiểu rủi ro đến với doanh nghiệp. Mặc dù vậy, quản trị tài chính lại chính là đất diễn màu mỡ cho A.I. thể hiện vai trò thúc đẩy tăng trưởng trong doanh nghiệp. Các CFO nắm bắt dữ liệu hoạt động của tất cả các phòng ban khác và có thể hỗ trợ lãnh đạo các phòng ban này đưa ra các quyết định vận hành minh triết hơn. Hỗ trợ quyết định chiến lược Dữ liệu đến từ các bộ phận làm việc trực tiếp với khách hàng - ví dụ như thông tin khoản phải thu từ phòng bán hàng, hay dữ liệu giá từ các điểm bán - thông qua phân tích có thể đưa ra dự đoán mối tương quan giữa các con số này và hành vi khách hàng. Việc nắm bắt dữ liệu từ nhiều điểm chạm với khách hàng giúp người quản trị tài chính đưa ra đề xuất giá tối ưu phù hợp với các thị trường và nhóm đối tượng khác nhau. Ngoài ra, A.I. khi xử lý dữ liệu vận hành cũng giúp các CFO tối ưu tồn kho, quản lý khấu hao, và quản lý vốn hiệu quả. Một trong những thách thức lớn nhất trong quản trị tài chính là định giá tài sản. Dung sai trong tính toán, đặc biệt trong các trường hợp cụ thể như nhập lượng tài sản hữu hình lớn, hay chuẩn bị báo cáo thuế, có thể tạo chênh lệch lớn tới con số cuối cùng. Một trong những phương pháp định giá hiệu quả là tham chiếu một lượng lớn các giao dịch độc lập có điểm tương đồng. Đây là nghiệp vụ mất nhiều công sức, nhưng là phạm trù A.I. có thể hỗ trợ. Nâng cao hiệu suất quản trị tài chính Một trong những đặc thù của bộ phận tài chính là việc xử lý rất nhiều các nghiệp vụ lặp đi lặp lại. Chúng tiêu tốn nhiều thời gian và nguồn lực của CFO và các cộng sự. Trợ lý A.I. có thể thay nhân sự thực hiện tất cả các nghiệp vụ đó với độ chính xác cao và thời gian rút gọn đáng kể, giúp người quản trị tài chính có thêm thời gian để tham gia vào các công việc chiến lược khác quan trọng hơn. AI có thể tự động hóa các hoạt động kế toán như điều chỉnh các bút toán, tinh giản giao tiếp với đối tác, biên soạn hợp đồng, tối ưu hóa quy trình thanh toán. Đặc biệt ở các công ty thương mại điện tử, với nhiều giao dịch phát sinh cùng lúc, việc tự động hóa sẽ giúp cho quá trình quản trị trơn tru và ít rủi ro. Chống tiêu cực, sai phạm Theo EY, sai phạm chi tiêu có thể gây thiệt hại 1.8 tỷ USD mỗi năm. Hầu như rất khó để luôn phát hiện sớm và kiểm soát các sai phạm. Việc phải xử lý chúng khiến cho nỗ lực của các CFO bị phân tán, nhưng nếu không kịp thời có thể để lại hậu quả lâu dài cho doanh nghiệp. A.I. có thể làm thay việc này khi xử lý các dữ liệu hóa đơn chứng từ, phát hiện các khoản bất thường. Ở mức độ cao hơn, A.I. giúp xây dựng mô hình hành vi chi tiêu cho từng vị trí trong doanh nghiệp, giúp lãnh đạo phát hiện các xu hướng bất thường từ trước khi nó xảy ra. Với khả năng học tập liên tục, các mô hình Generative A.I. luôn tiếp thu các bộ dữ liệu mới và nâng cao năng lực phát hiện tiêu cực, giúp doanh nghiệp tổ chức có sự chuẩn bị khi đối phó với những hình thức sai phạm ngày một tinh vi. CFO và sức mạnh từ tiên lượng Trong lịch sử, chức năng tài chính tập trung vào việc ghi lại quá khứ - ghi nhận doanh thu, kiểm toán chi phí hoặc giám sát việc tuân thủ. Trí tuệ nhân tạo có tính biến đổi vì nó đặt CFO vào tương lai với khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu. Bộ phận Tài chính được trao quyền để dự đoán xem các đối thủ cạnh tranh sẽ phản ứng như thế nào, khách hàng sẽ phản ứng như thế nào và rủi ro sẽ xuất hiện ở đâu. Không chỉ đơn thuần là chuyển đổi số, A.I. chuyển đổi mạnh mẽ vài trò của CFO và nghiệp vụ quản trị tài chính - đặt vào trung tâm của doanh nghiệp nhiều hơn. CFO nắm bắt được các cơ hội của trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ không chỉ thay đổi doanh nghiệp mà còn cả phạm vi, trách nhiệm và sức mạnh của chính công việc đó.

Những người tiêu dùng hiện đại hiểu rất rõ về nhu cầu của mình, họ thích được trả lời nhanh chóng và tránh sự rườm rà khi ra quyết định. Nếu khách hàng có thể tìm kiếm nội dung có thông tin mà họ cần trên trang thương mại điện tử, họ sẽ ưu tiên tra cứu nội dung đó trước khi bắt buộc phải gọi nhân viên hỗ trợ tổng đài. Bên cạnh đó, với bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành thương mại điện tử (E-Commerce), người tiêu dùng mong đợi những trải nghiệm được cá nhân hóa giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và các thương hiệu cần tạo ra các điểm chạm có tính tương tác cao để thúc đẩy việc hoàn tất quá trình mua sắm. Khách hàng cũng như nền tảng do đó có nhu cầu ngày một cao về giải pháp có thể sử dụng những dữ liệu mua sắm hay tương tác từ trước đến nay để cung cấp thông tin một cách thông minh, không bắt khách hàng phải lặp lại quá trình trao đổi thông tin khi họ cần sự hỗ trợ. Trên một trang thương mại điện tử truyền thống, khách hàng mải miết xem hết trang sản phẩm này qua trang sản phẩm khác, cố gắng đưa ra quyết định lựa chọn trong những danh mục hàng hóa khổng lồ. Với trợ lý ảo, khách hàng nhận được những hướng dẫn và đề xuất dành riêng cho mình, hỗ trợ họ ở mọi điểm chạm, xuyên suốt hành trình mua hàng. Mọi dữ liệu phát sinh trong quá trình tương tác với khách hàng được A.I. khai thác để đưa ra những ưu đãi, lời khuyên phù hợp nhất với từng khách hàng. Trong tương lai, việc trở thành một doanh nghiệp ứng dụng A.I. là mục tiêu và xu hướng mà bất cứ sàn thương mại điện tử nào cũng hướng tới. Trợ Lý Ảo Đồng Hành Cùng Thương Hiệu A.I. có thể đóng vai trò hỗ trợ khách hàng trong việc lựa chọn sản phẩm và ra quyết định mua hàng. Bằng cách hiểu rõ những yêu cầu và sở thích của người mua hàng thông qua việc đánh giá lịch sử mua sắm cũng như các dữ liệu tương tác của khách, trợ lý ảo đưa ra những đề xuất được thiết kế riêng cho khách hàng đó. Điều này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian, nhanh chóng đưa ra quyết định - tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch cho khách hàng cũng như tối ưu hóa chỉ số kinh doanh cho thương hiệu. Bên cạnh đó, trợ lý A.I. còn có khả năng thực hiện up-sell và cross-sell, với khả năng xác định các cơ hội, thời điểm phù hợp để đưa ra các đề xuất cho khách hàng trên quy mô lớn, dẫn tới khả năng tăng doanh thu trên từng khách hàng. Với quá trình chăm sóc khách hàng được tự động hóa hoàn toàn, A.I. giúp các thương hiệu và sàn thương mại điện tử triển khai trải nghiệm dịch vụ ở mức độ cao nhất, thúc đẩy sự gắn bó với thương hiệu cũng như hiệu suất bán hàng. Duy Trì Người Dùng & Xây Dựng Sự Gắn Kết Với Khách Hàng Vận hành một nền tảng thương mại điện tử đồng nghĩa với việc luôn có một khối lượng lớn tương tác và yêu cầu trao đổi thông tin diễn ra trên nền tảng. Trợ lý A.I. có thể thay thế những kịch bản chatbot khô khan, hay thậm chí chia sẻ gánh nặng của những nhân viên tổng đài với những yêu cầu hỗ trợ lặp lại của khách hàng, cũng như cung cấp thông tin sản phẩm, các lựa chọn kiểu dáng mẫu mã phù hợp với thông tin cá nhân của khách. Ứng dụng A.I. trong chăm sóc khách hàng mở ra khả năng hỗ trợ 24/7, mọi lúc mọi nơi, không lo chậm trễ trong việc phản hồi khách. Những dữ liệu từ tương tác với khách hàng giúp sàn thương mại điện tử cũng như các thương hiệu duy trì mối liên hệ với khách kể cả khi quá trình mua sắm hoàn tất, tạo điều kiện nâng cao khả năng chuyển đổi, từ đối tượng tiềm năng thành khách hàng, từ khách hàng thành khách hàng trung thành. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày nay, trợ lý ảo có thể tạo ra những cuộc trò chuyện có ý nghĩa, khơi gợi cảm xúc, bóc tách đúng nhu cầu của khách hàng và nuôi dưỡng tiềm năng trong thời gian thực. Hầu hết khách hàng đều tìm kiếm những cơ hội chiết khấu hay giảm giá, nhưng không phải lúc nào họ cũng nhận được đúng những mã giảm giá mình cần hay những ưu đãi đủ hấp dẫn khi nền tảng hay thương hiệu chỉ có thể đưa ra những ưu đãi cho số đông - đó cũng là rào cản mà nhiều thương hiệu muốn phá bỏ trong quá trình cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. A.I. trên sàn thương mại điện tử biến sự đột phá mà nhà nhà mong muốn đó trở thành hiện thực với khả năng lựa chọn và cung cấp mã giảm giá, chương trình ưu đãi thiết kế riêng cho từng nhóm khách hàng khác nhau, hứa hẹn sẽ xác lập tiêu chuẩn mới về xây dựng sự gắn kết giữa khách hàng và thương hiệu. Hiện Diện Cùng Khách Hàng Mọi Lúc Mọi Nơi Trong môi trường cạnh tranh cao của ngành thương mại điện tử (E-Commerce), điều khiến khách hàng luôn đánh giá cao là mức độ hỗ trợ chu đáo ngay cả khi việc mua hàng đã hoàn tất. Điều này có mối liên hệ mật thiết với việc xây dựng lòng trung thành từ khách hàng cũng như khả năng phát sinh nhu cầu mua sắm về sau. Khả năng vận hành không ngừng nghỉ cũng như tùy biến đa dạng ngôn ngữ tạo ra trải nghiệm hỗ trợ suôn sẻ tối đa dành cho khách hàng. Không còn chờ đợi một tổng đài viên nào, khách hàng có thể nhận được thông tin họ cần một cách chính xác, tin cậy bất cứ lúc nào. Điều này cũng tác động trực tiếp với việc vận hành của nền tảng thương mại điện tử khi nguồn tài nguyên hệ thống dành cho hỗ trợ khách hàng, cũng như nỗ lực con người được giảm thiểu đáng kể, giúp tiết kiệm chi phí và gia tăng lợi nhuận cho nền tảng. Ngoài ra, các trường hợp áp dụng mới nhất cũng cho thấy A.I. giúp giảm tỉ lệ bỏ giỏ hàng (cart abandonment), tối ưu quy trình đổi trả, cũng như thu thập các dữ liệu có ý nghĩa khác để nền tảng thương mại điện tử có thể liên tục tối ưu khả năng cung cấp dịch vụ. 

Tanigo Blog xin chia sẻ đến độc giả một góc nhìn vô cùng thú vị về AI qua bài viết sau. Hy vọng bài viết sẽ cung cấp cho các bạn cái nhìn tổng quan nhất về AI trong năm qua và các xu hướng cho năm 2024! Nhìn lại năm 2023 Năm 2023 là sự khởi đầu bùng nổ của AI, hay phải nói đúng hơn là sự bùng nổ của ứng dụng AI đầu tiên đi thành công vào cuộc sống - ChatGPT ChatGPT - AI Chatbot thành công nhất hiện tại AI đã tồn tại hàng chục năm nay nhưng ứng dụng của nó hầu như chỉ trong phòng thí nghiệm, hoặc ẩn mình sau những tính năng mà các hãng công nghệ hay dùng bằng các từ “smart” hay “intelligent”. AI bản thân nó chưa bao giờ tự đứng một mình thành công như một ứng dụng độc lập. Thế nhưng ChatGPT lại chính là sản phẩm đầu tiên mà AI đứng như một ứng dụng độc lập. Mô tả chính xác cho ChatGPT phải là “một ứng dụng Chatbot có sử dụng AI”. ChatGPT làm mê hoặc mọi người bởi sự “dễ dùng” và “sự thông minh đáng kinh ngạc”, khiến định nghĩa AI trở thành tương đương với ChatGPT. Nói về AI, thứ đầu tiên hiện ra trong đầu người dùng chính là Chatbot ChatGPT. Điều này thực sự vừa hay lại vừa dở, hay khi khái niệm AI rất trừu tượng, không có hình dạng cụ thể nay đã có hình dạng là “một con chatbot, một khung chat siêu thông minh, hỏi gì cũng đáp được”, dở là khi khái niệm này sẽ đóng khung hiểu biết và cảm nhận của người dùng về AI, tạo ra một lối mòn mong chờ về AI, chúng ta sẽ tiếp tục mong chờ về các ứng dụng AI khác nhưng chỉ là dưới dạng Chatbot. Những người làm sản phẩm AI hay những hãng công nghệ đang tìm cách ứng dụng AI phần lớn cũng sẽ rơi vào cái bẫy nhận thức “AI - Chatbot” này, dẫn tới quanh quẩn tìm cách ứng dụng AI trong thực tế quanh khái niệm lối mòn đã hình thành này. 2024 và những xu hướng ứng dụng thực tế AI trong cuộc sống Năm 2024 sẽ là năm bùng nổ về AI Ứng Dụng, là năm thành công của “ứng dụng tiên phong”. ChatGPT của 2023 đã cuốn tất cả các tập đoàn công nghệ lớn phải đầu tư hàng chục tỉ đô la vào nền tảng AI, cuốn theo luôn hàng trăm công ty công nghệ lớn khác phải chạy theo ứng dụng công nghệ AI vì người dùng đã phát sinh nhu cầu “sử dụng AI”. Với tất cả số tiền khổng lồ đã đốt cho AI nền tảng, thì giờ họ phải kiếm tiền từ những Ứng Dụng AI - những Sản phẩm Ứng Dụng AI thực tế mà người dùng sẽ chi tiền để mua và sử dụng, theo đúng tinh thần của chủ nghĩa tư bản - đầu tư phải mang lại lợi nhuận. Thế nhưng như đã nói ở trên, cái lối mòn nhận thức “AI - Chatbot” mà ChatGPT tạo ra vừa lợi lại vừa hại, tất cả các sản phẩm ứng dụng AI hiện tại và xu hướng của những sản phẩm AI của năm nay đều quay quanh AI Chatbot, tất cả đều vẫn là các “khung chat có AI” hay xịn xò hơn thì là “mấy cái loa phát tiếng nói có AI - voice Assistant” vốn đã có từ 2010 - lúc Apple Siri ra đời.  Tệ hơn thì là đám “AI giả cầy”, tức là đám tính năng mà các hãng trước đây vẫn hay gọi bằng mấy cái tên như “Smart”, “Intelligent”, “Thông minh”. Những tính năng này vốn không chứa hàm lượng “AI” nhiều lắm, chúng phần lớn là các chương trình được lập trình sẵn với những kết quả được định sẵn, ví dụ: cái máy giặt có tính năng tự cân trọng lượng đồ giặt và tính toán ra lượng nước, lượng bột giặt, thời gian giặt thích hợp, trước đây tính năng này được quảng cáo với cái tên có chữ “Smart” thì ngày nay các hãng lại đổi thành “AI” dù bản chất chẳng khác gì. Xu hướng này đơn giản sẽ là ngắn hạn khi các hãng công nghệ chưa thể làm ra được những thứ có hàm lượng “AI” cao hơn. Đối với xu hướng chính “AI Chatbot - Assistant” thì hiện các đại tập đoàn công nghệ vẫn đang loay hoay với các sản phẩm ứng dụng AI dạng này. Chúng ta sẽ đi qua vài Ứng dụng AI điển hình và bàn về xu hướng phát triển tiếp theo của Ứng dụng AI ấy. OpenAI ChatGPT (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Ông vua Ứng dụng Chatbot AI vẫn chưa bị lật đổ, vẫn là ứng dụng AI phổ dụng nhất, được dùng nhiều nhất và vẫn “hữu dụng” nhất. Nói ChatGPT “hữu dụng nhất” là vì ChatGPT vẫn đang liên tục được cải thiện, bổ sung các tính năng mới rất đột phá, giúp ChatGPT tiếp tục là một trong các ứng dụng AI thật sự rất có ích. OpenAI ChatGPT vẫn đang là người dẫn đầu các xu hướng AI Ứng Dụng mới thông qua các tính năng mới của họ:  ChatGPT Code Interpreter (nay đổi tên thành ChatGPT Data Analysis - một sự đổi tên khó hiểu của OpenAI): đây là một tính năng rất đột phá mang tính định hướng cho AI ứng dụng, mà phải nói rằng chỉ những người rất có hiểu biết và tầm nhìn ứng dụng về AI mới nghĩ ra. Vì AI vốn rất giỏi trong việc viết và cực kì kém trong tính toán, AI kém trong mọi loại tính toán từ cộng trừ nhân chia cho tới suy luận logic, bạn đừng nghĩ là hỏi AI 1+1 và nó trả lời là 2 thì là nó biết tính toán, đơn giản là nó đã được đọc đâu đó trên internet có phép toán 1+1 là bằng 2 nên nó đơn giản là trả lời dựa trên thứ nó đã được học. Các thử nghiệm đã chứng minh ChatGPT 3.5 (bản AI không có Code Interpreter) làm sai 100% các phép toán có từ 6 chữ số trở lên, lí do là trên Internet sẽ không có kết quả cho mọi phép toán 2 số có 6 chữ số. Làm toán là quá trình tạo ra thứ vốn không có trước đó, rất khác so với viết văn là quá trình trình diễn thông tin vốn đã có trước đó, làm toán chính là dạng thức tư duy trừu tượng nhất của con người. AI làm được toán (hiểu toán và làm được toán thực sự) là mục tiêu của các nhà khoa học trên con đường tạo ra Trí tuệ nhân tạo toàn năng (AGI) dạng AI có thể tự tư duy trừu tượng như con người, thậm chí cách đây vài tháng tại OpenAI đã xảy ra một cuộc đảo chính (bất thành) của các nhà khoa học sau khi có bằng chứng là họ đã tạo ra được AI có khả năng hiểu toán và làm toán như học sinh cấp 3, khiến các nhà khoa học hoảng loạn và muốn ngăn chặn tốc độ phát triển của AI biết làm toán.Nói dài dòng là để giải thích cốt lõi của tính năng ChatGPT Code Interpreter này và tại sao nó quan trọng với tương lai phát triển AI Ứng Dụng trong ngắn hạn. Tính năng này lợi dụng khả năng viết văn và viết code xuất sắc của AI để hỗ trợ cho sự yếu kém trong khả năng làm toán và tư duy logic của AI. Ý tưởng của tính năng này rất đơn giản, AI sẽ dựa trên câu hỏi của người dùng, nếu câu hỏi đó đòi hỏi tư duy logic hoặc tính toán, ví dụ bạn hỏi AI rằng nếu tôi có mảnh vườn 678968 m2, tôi muốn chia cho 6958 người thì mỗi người có bao nhiêu m2 đất, AI sẽ viết một đoạn code - hay gọi là lập trình - một chương trình hẳn hoi chạy được (thường là bằng ngôn ngữ lập trình Python) để làm phép toán 678968 / 6958 rồi thực hiện chạy chương trình đó luôn để lấy kết quả tính toán rồi trả lời cho người dùng. Đây là một cách giải vấn đề rất thông minh, AI sẽ tư duy logic thông qua lập trình, dùng việc viết chương trình - thứ mà nó đã được học từ hàng tỉ dòng mã nguồn các loại chương trình trên internet - để giải mọi vấn đề logic hóc búa; mở ra cho AI khả năng tư duy, giải quyết vấn đề gần với con người hơn rất nhiều. ChatGPT Function Call: đây là một tính năng mà nhiều bên khác đang tìm cách bắt chước nhưng vẫn chưa thành. OpenAI dạy cho AI khả năng viết code và sử dụng các công cụ thông qua việc truy vấn các API (giao diện lập trình ứng dụng) có sẵn. Hiểu nôm na là tính năng này cho phép AI không còn chỉ hỏi và đáp nữa mà còn có thể tương tác, sử dụng các công cụ khác, ví dụ như hiện giờ AI có thể Search (ChatGPT dùng Bing thay vì Google để search), đọc file, truy cập website, truy cập các cơ sở dữ liệu, etc. Đây là tính năng mở khả năng cho AI trở thành các Trợ Lý (Assistant) thực thụ, giúp con người được vô vàn công việc thay cho các Assistant truyền thống như Apple Siri, Google Assistant, Amazon Alexa,… Multi-modal: Nhiều giác quan khác cho con AI, nhiều con AI trong một con AI. ChatGPT 4 hiện nay là con AI chứa nhiều con AI khác bên trong, mỗi con AI đảm nhiệm một nhiệm vụ, con AI nghe được - diễn giải âm thanh thành văn bản, con AI nhìn được - diễn giải hình ảnh nó nhận được thành văn bản, con AI làm toán được, con AI vẽ tranh tạo ảnh được, etc . Đây là tính năng mà nhiều bên làm AI khác bắt đầu triển khai GPTs: AI Agent - Nhân viên AI - đây là tính năng mà OpenAI đưa ra cho ChatGPT, cho phép người dùng tự phối hợp các tính năng đã nói ở trên cùng với dữ liệu riêng mà người dùng cung cấp, để tạo ra các con AI có thể làm những công việc chuyên biệt, ví dụ: con AI chuyên dạy trẻ con làm toán, con AI chuyên phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp, con AI chuyên tóm tắt nội dung video, etc. Tính năng này của OpenAI ChatGPT đã khởi đầu một xu hướng rất lớn mà rất nhiều công ty startup AI mới mọc ra đang nhắm tới miếng bánh thị trường trị giá hàng trăm tỉ đô này. Microsoft Copilot  (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Microsoft hiện đang là đại gia bao nuôi cho OpenAI và bản thân của ứng dụng ChatGPT đình đám, Microsoft cung cấp toàn bộ hạ tầng máy chủ, phần cứng để chạy ChatGPT và các ứng dụng liên quan ChatGPT. Do đó các tính năng đột phá mà OpenAI phát triển cho ChatGPT thì Microsoft cũng đồng thời sở hữu và tích hợp vào các sản phẩm của đại gia công nghệ này. Điều này dẫn tới việc Microsoft tạo ra Microsoft Copilot. Microsoft Copilot có thể coi là phiên bản ChatGPT được tích hợp vào toàn bộ dải sản phẩm có sẵn của Microsoft đang cung cấp, mà Microsoft thì đang cung cấp phần mềm chống lưng cho mọi doanh nghiệp đang có trên thế giới, từ hệ điều hành Windows, tới bộ Microsoft Office, tới bộ công cụ lập trình Microsoft Visual Studio, trình duyệt EDGE, công cụ tìm kiếm Bing, hạ tầng máy chủ đám mây Azure,…, tất tần tật Microsoft đều gắn ChatGPT vào và nâng cấp chúng ngay lập tức lên thành Ứng Dụng Có AI Hỗ Trợ. Dĩ nhiên tầm nhìn của Microsoft là vậy, còn thực tế triển khai thì Microsoft Copilot phiên bản thử nghiệm hiện tại không khác ChatGPT là mấy, chỉ đơn giản là một cái khung chat gắn vào tất cả các sản phẩm đã có của Microsoft, vẫn chưa tự động điều khiển các ứng dụng phần mềm của Microsoft như trong mấy video demo mà hãng công bố (ví dụ: kêu AI tự tính toán lương nhân sự của công ty tháng này là nó tự mở Excel tự tính, không cần kế toán nữa). MS nổi tiếng với việc tạo ra những bản demo tuyệt vời, nhưng sản phẩm thì có lẽ sẽ phải chờ đợi rất lâu nữa. Google Bard (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Google vốn là tập đoàn dẫn đầu về AI cả chục năm nay, thực ra hãng đã tạo ra AI và tích hợp AI vào tất cả các sản phẩm của hãng từ rất lâu, hãng cũng là nhà cung cấp dịch vụ AI Đám Mây (Cloud AI Service) từ tận 2015, các sản phẩm từ Google Search, Google Translate, Google Maps dẫn đường, Android OS,… đều đã dày đặc các tính năng AI từ gần chục năm nay. Nhưng Google chưa bao giờ có một Ứng Dụng AI Riêng Lẻ nào hết, chưa bao giờ, nên nếu nói Google thua trong cuộc đua AI thì họ thua trong việc tạo ra AI Ứng Dụng. Sau thành công của ChatGPT, sản phẩm AI Ứng Dụng trực tiếp đe dọa tới Google Search, sản phẩm cốt lõi của tập đoàn Google, ngay từ khi có ChatGPT, người ta bắt đầu lười gõ vào khung tìm kiếm của Google rồi, thay vào đó người ta hỏi ChatGPT hay hỏi Microsoft Copilot để nhận được thông tin nhanh chóng thay vì phải lướt qua hàng chục kết quả tìm kiếm từ Google. Google thực sự bị buộc phải tất tay vào cuộc đua làm AI Ứng Dụng, vì sự sống còn của tập đoàn Google. Sản phẩm AI Ứng Dụng đầu tiên của Google là Google Bard, một sản phẩm Google phải làm rất vội vã trong 100 ngày, huy động toàn bộ các nhà khoa học AI hàng đầu của Google bao gồm cả nhà khoa học tiên phong sáng lập nên Google là Sergey Brin.  Nhưng sản phẩm AI Ứng Dụng đầu tiên của Google - Google Bard này thực sự là tệ, tệ ngay trong tính năng cơ bản là chat hỏi và đáp, câu trả lời từ AI Bard rất kém chất lượng. Google phải dồn sức để gấp rút huấn luyện con AI đằng sau ứng dụng Google Bard, là con AI Google Gemini, đây là con AI mà Google kỳ vọng đấu ngang cơ với con AI GPT-3.5 và GPT-4 đằng sau ứng dụng ChatGPT. Cuối tháng 12.2023 vừa rồi, Google đã release được con AI Gemini, kết quả là con Google Bard đã khá hơn rất nhiều trong việc hỏi đáp, nhưng đáng tiếc là chỉ có vậy. Google vẫn chưa đuổi kịp OpenAI và Microsoft ở các tính năng AI cách mạng như: Code Interpreter, Function Call, Multi-Modal, AI Agent. Google Bard hiện thiếu các khả năng truy cập hay tương tác với các hệ thống khác, trong khi Google với hệ sinh thái ứng dụng rộng lớn không thua gì Microsoft, đây thực sự là điều đáng tiếc. Chúng ta hãy cùng chờ tiếp xem Google sẽ cải thiện như thế nào ở đầu năm 2024 này vì họ hứa rằng sẽ cung cấp AI Gemini phiên bản Ultra có năng lực tương đương với GPT-4 của OpenAI & Microsoft. Midjourney (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Đây là một sản phẩm AI Ứng Dụng, mình nghĩ cũng cần đề cập vì đây vẫn là một AI Ứng Dụng thành công, và thành công của nó vẫn thuộc xu hướng “AI Chatbot - Assistant”. Đây là Ứng Dụng AI Tạo Ảnh, một xu hướng AI khác bên cạnh AI Chatbot của ChatGPT, thế nhưng con AI tạo ảnh này thực tế vẫn là AI Chatbot, chỉ là giao diện ứng dụng chat của nó không phải là một ứng dụng riêng lẻ mà được tích hợp bên trong ứng dụng chat đã có sẵn là Discord. Thông qua Discord, người dùng chat với con AI Chatbot Midjourney yêu cầu Tạo Ảnh của mình, và con AI này trả lại kết quả là hình ảnh được AI tạo ra. Chính giao diện Chat đã giúp Midjourney dễ dùng dễ tiếp cận với người dùng, qua đó tạo ra một AI Ứng Dụng độc đáo, một mô hình kinh doanh độc đáo thành công. Hiện tại, Midjourney là Ứng Dụng AI đầu tiên có lãi. Github Copilot (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Đây cũng là một sản phẩm AI Ứng Dụng đã có từ trước ChatGPT, sử dụng mô hình AI GPT-3 tiền thân của ChatGPT, đây là sản phẩm AI khá chuyên biệt, tập trung hỗ trợ các lập trình viên trong việc lập trình. Tuy nhiên sản phẩm này cũng không hề phổ dụng cho đến khi xu hướng “AI Chatbot - Assistant" hình hành. Sau khi ChatGPT ra đời, Microsoft tích hợp khung chat AI của ChatGPT vào sản phẩm này và gắn lên công cụ lập trình Visual Studio Code thì sản phẩm này mới thực sự bùng nổ và giúp các lập trình viên tăng hiệu suất thông qua việc chat với AI và nhờ nó viết code. . Xu hướng AI Ứng Dụng 2024 Thông qua 4 sản phẩm AI Ứng Dụng Thực Tế điển hình ở trên, chúng ta có thể thấy xu hướng AI Ứng Dụng của năm 2024 đã hình thành, cơ bản nếu không có một startup nào có ý tưởng đột phá như cách ChatGPT đã làm thì các xu hướng này sẽ không bị phá vỡ mà vẫn tiếp tục xuyên suốt năm 2024 này: AI Chatbot sẽ vẫn là giao diện người dùng cuối (User Interface) chủ đạo, khung chat sẽ xuất hiện mọi nơi, mọi ứng dụng truyền thống muốn có AI sẽ đơn giản là tích hợp một khung chat vào, các startup AI mới cũng sẽ làm sản phẩm xoay quanh khung chat này. Về tính năng của các Ứng Dụng AI tựu chung sẽ tận dụng các tính năng đột phá mà OpenAI đã đưa ra ở nửa cuối năm 2023 như đã đề cập ở trên - Code Interpreter, Function Call, Multi-Modal để tiến tới việc tạo ra các Ứng Dụng AI Chuyên Biệt mà thuật ngữ ngành AI chúng tôi gọi là các AI Agent - mình đề xuất dịch là Nhân Viên AI - các Nhân Viên AI này sẽ được huấn luyện để trở thành chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể, có thể thực hiện các công việc thay cho con người chứ không chỉ dừng lại ở việc hỏi đáp. Ví dụ các Nhân Viên AI có thể là  Chuyên Gia Phân Tích Số Liệu Kinh Doanh: bạn đưa cho Nhân Viên AI này một vài file excel hoặc word chứa các số liệu, tài liệu kinh doanh, nó sẽ tự động đọc tài liệu, phân tích dữ liệu trong các file mà bạn đưa, rồi tự tạo các báo cáo vẽ các biểu đồ dựa trên các thông tin mà nó phân tích được. Nhân Viên AI Thư Ký: quản lý tài liệu, hồ sơ, thông tin lịch hẹn, lịch họp, lịch trình công việc của cả tổ chức doanh nghiệp, thu thập quản lý các nội dung họp của cả tổ chức, khi cần bất kỳ ai trong doanh nghiệp cũng có thể hỏi thư ký này truy lục thông tin, hoặc có thể yêu cầu các nghiệp vụ thư ký khác như sắp xếp lịch họp, book phòng họp, viết thư mời, tổ chức họp, chuẩn bị tài liệu họp, etc  Nhân Viên Sale AI: tự động tham gia các cuộc thảo luận trên mạng, tự lọc ra các khách hàng tiềm năng, chủ động liên lạc chào mời sản phẩm dịch vụ, giải đáp các thắc mắc của khách hàng về sản phẩm dịch vụ, kết nối khách hàng tiềm năng với nhân viên sale con người, etc. AI Agent hiện có thể thực hiện 5 / 7 bước bán hàng tiêu chuẩn. Nhân Viên Designer AI: tự động tìm kiếm hình ảnh từ internet, thiết kế hình ảnh marketing, tạo các hình ảnh, video sản phẩm theo yêu cầu, không giới hạn tùy chọn,  làm việc 24/7. Ứng Dụng AI sẽ kết hợp với Tự Động Hóa: một xu hướng AI Ứng Dụng khác đang nổi lên phái sinh từ các tính năng mà OpenAI giới thiệu ở trên. AI đang được huấn luyện sử dụng các công cụ phần mềm đang có sẵn của con người. Cụ thể là các AI Agent đang được huấn luyện để có thể tự nó mở MS Excel, tự nó mở phần mềm kế toán, tự nó mở hệ thống quản lý đơn hàng, tự nó mở các ứng dụng cụ thể như ứng dụng book xe Grab, ứng dụng đặt phòng Airbnb, Shopee, hay ứng dụng đặt vé máy bay,… AI được dạy sử dụng các phần mềm này thay con người tức là AI đang kết hợp với Automation (tự động hóa) để vượt ra khỏi khung chat, AI sẽ kết hợp việc thao tác trên nhiều phần mềm khác nhau để thực hiện nhiệm vụ như là một Nhân Viên Con Người (Human Agent), ví dụ bạn chat với AI Agent Thư Ký (vẫn là Chatbot) yêu cầu nó đặt vé máy bay cho cuộc họp với team 9h sáng tuần sau tại Hà Nội, AI Agent sẽ tự động tra các trang web VietjetAir, VNAirlines, Bamboo, tìm ra giá vé tốt nhất ở khung thời gian mà bạn đi họp, book vé, thanh toán bằng thẻ của bạn, rồi mở ứng dụng Grab, book sẵn hai chuyến xe từ nhà bạn tới sân bay và từ sân bay tới địa điểm họp cho bạn. Đây là xu hướng Ứng Dụng AI mà mình cho rằng giúp AI đi vào cuộc sống thực tế nhất hiện nay, năm 2024 đây sẽ là xu hướng làm AI Ứng Dụng chủ đạo. Năm 2024 sẽ là năm AI Ứng Dụng bắt đầu với những thứ thực tế hơn, có ích với con người hơn. Dĩ nhiên chúng sẽ luôn đi cùng 2 mặt tốt và xấu, có những startup tập trung tạo ra AI Ứng Dụng phục vụ lợi ích của con người, nhưng cũng sẽ có những nhóm, những tổ chức tạo ra các AI Ứng Dụng đi lừa đảo đi khai thác các điểm yếu để kiếm lợi. Cái hộp pandora AI đã mở ra rồi, sẽ không có cách gì đảo ngược cuộc cách mạng mà AI đang kéo chúng ta đi, AI tốt hay xấu là do chúng ta phát triển và dạy nó cả. Nguồn bài viết: facebook Hong Phuc Nguyen(Link bài viết gốc của tác giả) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG  

Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các nền tảng mạng xã hội luôn có thể hiển thị quảng cáo phản ánh chính xác những gì bạn đang tìm kiếm hoặc quan tâm? Nếu câu trả lời là có, hãy cùng Tanika đi tìm kiếm lời giải thích qua bài viết dưới đây nhé! Cá nhân hoá thông qua AI là gì? Trong thế giới ngày càng kỹ thuật số của chúng ta, khách hàng không chỉ mong đợi sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao mà còn mong muốn được trải nghiệm một cách cá nhân hóa. Cá nhân hóa đã không còn là một lựa chọn, mà là một yêu cầu cơ bản mà mọi doanh nghiệp cần đáp ứng để duy trì sự liên kết và trung thành của khách hàng. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới của cá nhân hóa, cung cấp những cách thức sáng tạo và hiệu quả để tạo ra trải nghiệm độc đáo cho từng người dùng. Cá nhân hoá thông qua AI là cách thức sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng dựa trên sở thích, lịch sử và hành vi của họ. Thông qua việc sử dụng học máy và phân tích dự đoán, Cá nhân hoá thông qua AI có thể nhận diện mô hình trong dữ liệu khách hàng và sử dụng thông tin này để cung cấp đề xuất, nội dung và giá cả cá nhân hóa. Điều này giúp các công ty tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và liên quan hơn cho khách hàng, dẫn đến sự hài lòng và trung thành tăng lên. Để thực hiện cá nhân hóa AI hiệu quả, công ty cần thu thập dữ liệu từ khách hàng thông qua các nguồn khác nhau như phân tích trang web, tương tác trên mạng xã hội, lịch sử mua hàng và phản hồi của khách hàng. Dữ liệu này sau đó được phân tích để nhận diện mô hình và thông tin liên quan giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Các hệ thống đề xuất, chatbot, giá cả động và nội dung được cá nhân hóa là một số kỹ thuật cá nhân hóa mà công ty có thể sử dụng để thu hút khách hàng và cung cấp cho họ trải nghiệm độc đáo. Ví dụ, hệ thống đề xuất có thể gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng, trong khi chatbot có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thời và cá nhân hóa. Tầm quan trọng của cá nhân hóa trong trải nghiệm khách hàng: Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Trải nghiệm cá nhân hóa làm cho khách hàng cảm thấy được trân trọng và hiểu rõ. Cải thiện tương tác và lòng trung thành: Bằng cách hiểu rõ sở thích của khách hàng, bạn có thể cung cấp nội dung và thông điệp cá nhân hóa phù hợp với họ. Tăng doanh thu và doanh số: Cá nhân hóa có thể cải thiện tính liên quan và kịp thời của nỗ lực marketing và bán hàng của bạn, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và giá trị đơn hàng trung bình cao hơn. Tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả: Bằng cách tự động hóa một số quá trình cá nhân hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong khi vẫn cung cấp trải nghiệm khách hàng tuyệt vời. Hiểu biết khách hàng của bạn: Thu thập dữ liệu: Quá trình thu thập thông tin về khách hàng của bạn, như sở thích, thích và không thích, và lịch sử mua hàng. Phân tích hành vi khách hàng: Nghiên cứu các hành động và hành vi của khách hàng để có cái nhìn sâu sắc về sở thích và nhu cầu của họ. Dự đoán hành vi tương lai: Sử dụng dữ liệu khách hàng để dự đoán những gì khách hàng có khả năng làm tiếp theo. Lợi ích của Cá nhân hoá thông qua AI: Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Cá nhân hoá thông qua AI cho phép công ty hiểu khách hàng của họ tốt hơn và phục vụ nhu cầu của họ một cách mục tiêu và hiệu quả hơn. Tăng cường tương tác và lòng trung thành: Bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, bạn có thể xây dựng mối quan hệ mạnh mẽ hơn với khách hàng của bạn và tăng sự sẵn lòng của họ trong việc chi tiêu cho sản phẩm của bạn. Tăng doanh thu và doanh số: Cá nhân hoá thông qua AI có thể cải thiện tính liên quan và kịp thời của nỗ lực marketing và bán hàng của bạn. Tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả: Bằng cách tự động hóa một phần quá trình cá nhân hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Những thách thức và giải pháp: Khi quá trình cá nhân hóa AI thu thập dữ liệu từ người tiêu dùng, điều này có thể gây ra những lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư. Người tiêu dùng có thể lo lắng về cách dữ liệu của họ được sử dụng và liệu dữ liệu đó có được chia sẻ với bên thứ ba hay không. Điều quan trọng là phải thiết lập sự minh bạch với người tiêu dùng và đưa ra lời giải thích rõ ràng về cách dữ liệu của họ sẽ được sử dụng. Hơn nữa, các thuật toán AI có thể bị sai lệch, dẫn đến kết quả phân biệt đối xử. Điều này là do các tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán AI, bản thân chúng có thể không đầy đủ hoặc sai lệch. Điều quan trọng là phải đảm bảo cung cấp đủ dữ liệu để đào tạo các mô hình này nhằm giảm thiểu bất kỳ sai lệch tiềm ẩn nào. Để giải quyết những lo ngại này, điều quan trọng là phải thiết lập các nguyên tắc đạo đức và quyền riêng tư rõ ràng cho việc cá nhân hóa AI. Các công ty phải đảm bảo rằng họ đang thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Điều này liên quan đến việc xử lý thích hợp dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như ẩn danh dữ liệu đã thu thập để bảo vệ danh tính người tiêu dùng trong khi vẫn học hỏi từ hành vi của họ. Cuối cùng, điều quan trọng là phải thực hiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong việc sử dụng AI để người tiêu dùng cảm thấy thoải mái. Bài học rút ra Cá nhân hóa thông qua AI ngày càng trở nên phổ biến trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu như lịch sử duyệt web, hoạt động truyền thông xã hội và các tương tác trước đó với công ty, thuật toán AI có thể tạo ra các đề xuất phù hợp cụ thể với sở thích và nhu cầu của khách hàng, đồng thời mang lại trải nghiệm mua sắm liền mạch và hiệu quả. Điều này dẫn đến sự hài lòng của khách hàng tăng lên và lòng trung thành với thương hiệu, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu cho công ty. Ngoài ra, AI cũng có thể hỗ trợ cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ kịp thời và phù hợp cũng như giảm thời gian phản hồi. Tuy nhiên, điều quan trọng là các công ty phải đạt được sự cân bằng giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng được sử dụng một cách có đạo đức và được sự đồng ý của họ. Nhìn chung, cá nhân hóa AI có tiềm năng cách mạng hóa cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Đây cũng là một công cụ mạnh mẽ có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường tương tác và doanh số cho doanh nghiệp. Đây là xu hướng dự kiến sẽ tiếp tục phát triển khi các công ty tìm kiếm cách đổi mới sáng tạo để nổi bật trong thị trường cạnh tranh. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Bạn có biết: Hơn 90% các nhà marketing từ 35 quốc gia đã sử dụng công cụ AI để tự động hóa tương tác với khách hàng? 88% trong số họ cho biết công nghệ này đã giúp họ cải thiện hiệu quả công việc? Điều này không chỉ là một minh chứng cho sức mạnh của AI trong việc biến đổi cách thức doanh nghiệp tiếp cận và giao tiếp với khách hàng mà còn là dấu hiệu cho thấy một cuộc cách mạng thực sự đang diễn ra trong ngành marketing. Một trong những “nhân tố” góp phần vào sức mạnh này của AI đó là khả năng phân tích, dự đoán tuyệt vời của chúng. Hãy cùng Tanika đi tìm hiểu chi tiết hơn về khả năng này nhé! AI dùng cho phân tích dự đoán là gì? AI là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ cao, như suy luận, học hỏi và giải quyết vấn đề. AI dùng cho phân tích dự đoán là việc áp dụng các kỹ thuật AI, như học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học tăng cường, để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán. AI có thể xử lý các tập dữ liệu phức tạp và lớn, trích xuất các mẫu ẩn và insight, cũng như thích nghi với điều kiện thay đổi và phản hồi lại. AI cho phân tích dự đoán được sử dụng cho những mục đích gì? AI có thể được sử dụng cho phân tích dự đoán theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu kinh doanh và nguồn dữ liệu. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để dự đoán hành vi khách hàng như lượt quay trở lại, tỷ lệ rời đi, giá trị suốt đời và sự hài lòng dựa trên tương tác, sở thích và phản hồi của họ. Điều này có thể giúp cải thiện chiến lược marketing, bán hàng và dịch vụ cũng như đưa ra các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa. Hơn nữa, AI có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu, lượng cung và giá cả dựa trên dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài. Điều này có thể giúp tối ưu hóa hàng tồn kho, sản xuất và phân phối trong khi tăng lợi nhuận và hiệu quả. Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để dự đoán rủi ro, gian lận và bất thường dựa trên các mẫu, quy tắc và tín hiệu. Điều này có thể giúp ngăn chặn tổn thất, bảo vệ tài sản và đảm bảo tuân thủ quy định. Cuối cùng, AI có thể được sử dụng để dự đoán kết quả, kịch bản và hành động dựa trên mô phỏng, mô hình và tối ưu hóa. Điều này có thể giúp kiểm tra giả thuyết, khám phá lựa chọn và đưa ra quyết định sáng suốt. Những lợi ích của việc sử dụng AI cho phân tích dự đoán là gì? AI cho phân tích dự đoán có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như tăng độ chính xác và đáng tin cậy nhờ vào khả năng xử lý nhiều dữ liệu và biến số hơn so với các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, AI có thể tự động hóa và đơn giản hóa quy trình làm việc, mang lại kết quả nhanh chóng và khả thi hơn. Điều này có thể giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời cho phép doanh nghiệp của bạn tập trung hơn vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi. Hơn nữa, AI có thể khám phá những cơ hội và thông tin mà bạn có thể chưa phát hiện ra, từ đó, giúp bạn tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và giải pháp mới. Điều này có thể giúp bạn chiếm ưu thế so với đối thủ, và tăng sự trung thành cũng như sự hài lòng của khách hàng. Những thách thức của việc sử dụng AI cho phân tích dự đoán là gì? Sử dụng AI cho phân tích dự đoán đặt ra một số thách thức cần được giải quyết, chẳng hạn như chất lượng và khả năng sẵn có của dữ liệu, vấn đề đạo đức và pháp lý, kỹ năng và nguồn lực. Để đảm bảo độ chính xác, đầy đủ, liên quan và nhất quán của dữ liệu, bạn cần truy cập vào một loạt các nguồn dữ liệu với các định dạng khác nhau. Các câu hỏi về đạo đức và pháp lý, chẳng hạn như quyền riêng tư, an ninh, công bằng, trách nhiệm và minh bạch cũng phải được xem xét kỹ lưỡng khi quyết định sử dụng AI. Ngoài ra, bạn cũng cần có một đội ngũ chuyên gia và chuyên nghiệp để xử lý các khía cạnh kỹ thuật và kinh doanh của các dự án AI. Hơn nữa, việc đầu tư vào các công cụ và cơ sở hạ tầng cũng là một điều cần thiết để hỗ trợ cho các sáng kiến AI của bạn. Làm thế nào để bắt đầu với AI cho phân tích dự đoán? Nếu bạn muốn bắt đầu sử dụng AI cho phân tích dự đoán, dưới đây là một số bước mà bạn nên thực hiện: Xác định vấn đề và mục tiêu kinh doanh của bạn: bạn cần dự đoán điều gì và tại sao? Hãy nhớ xem xét lợi ích và rủi ro trong các dự đoán của bạn, cũng như tìm hiểu về các nguồn dữ liệu và phương pháp cần thiết.  Chọn một kỹ thuật và công cụ AI phù hợp với vấn đề và mục tiêu của bạn. Đánh giá ưu và nhược điểm của mỗi lựa chọn, và đo lường và đánh giá kết quả. Một số công cụ phổ biến hiện nay mà bạn có thể tham khảo là: Tanika, Intercom, v.v. Xây dựng và thử nghiệm mô hình và dự đoán AI của bạn. Đào tạo và xác nhận nó để đảm bảo độ chính xác, đáng tin cậy và đạo đức; đồng thời luôn cập nhật và tinh chỉnh mô hình theo thời gian.  Triển khai và giám sát mô hình và dự đoán AI của bạn. Tích hợp nó vào quy trình kinh doanh, giải thích nó cho các bên liên quan, và cập nhật nó khi dữ liệu hoặc môi trường thay đổi. Kết luận Trí tuệ nhân tạo không chỉ là tương lai của marketing mà đã trở thành một phần quan trọng của hiện tại. Các doanh nghiệp sử dụng AI để phân tích và dự đoán hành vi khách hàng đang dẫn đầu trong cuộc đua thu hút và giữ chân khách hàng. Bằng cách hiểu và áp dụng AI một cách chiến lược, bạn có thể không chỉ nắm bắt được những xu hướng và sở thích của khách hàng mà còn tạo ra những chiến dịch marketing đột phá và hiệu quả. Nó không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu và phục vụ khách hàng tốt hơn mà còn mở ra những cơ hội mới để tạo ra sự đổi mới, hiệu quả và sự phát triển bền vững. Ngày càng rõ ràng rằng, những doanh nghiệp không chỉ tiếp nhận mà còn tận dụng triệt để sức mạnh của AI, sẽ là những người dẫn đầu và thành công trong kỷ nguyên số này! Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Nuôi dưỡng mối quan hệ: Khi trí tuệ nhân tạo gặp bán hàng thông minh Doanh nghiệp và hành trình khám phá trí tuệ nhân tạo

Trong thế giới marketing ngày nay, việc hiểu rõ và đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng không chỉ là một lợi thế cạnh tranh mà còn là yếu tố quyết định sự thành công của mọi doanh nghiệp. Khi khách hàng ngày càng mong đợi trải nghiệm cá nhân hóa cao hơn, các công ty đang tìm kiếm những giải pháp công nghệ tiên tiến để đáp ứng yêu cầu này. Trong số các công nghệ đó, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một người chơi chính, cách mạng hóa cách thức chúng ta phân đoạn và tương tác với khách hàng. Bài viết này sẽ khám phá sâu vào thế giới của AI trong phân đoạn khách hàng, một chiến lược mà qua đó công nghệ thông minh có thể nhận biết, phân tích và dự đoán nhu cầu và hành vi của khách hàng. Hãy chuẩn bị để bước vào kỷ nguyên mới của marketing, nơi mỗi quyết định được hỗ trợ bởi sức mạnh của AI cùng với Tanika ngay nhé! AI Cải Thiện Phân Đoạn Khách Hàng Cho Marketing Như Thế Nào? Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một bước ngoặt trong thế giới marketing, và một lĩnh vực nơi nó tạo ra ảnh hưởng đáng kể là trong việc phân đoạn khách hàng. Bằng việc sử dụng công cụ và phân tích hỗ trợ bởi AI, các doanh nghiệp có thể thu thập những thông tin giá trị về khách hàng của mình và từ đó, tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa hiệu quả với khách hàng mục tiêu của mình. Giới Thiệu về Phân Đoạn Khách Hàng Hỗ Trợ bởi AI Phân đoạn khách hàng là một khía cạnh quan trọng trong chiến lược marketing. Nó bao gồm việc chia thị trường mục tiêu thành các nhóm riêng biệt dựa trên các đặc điểm chung, cho phép doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, các phương pháp phân đoạn khách hàng truyền thống có thể gây mất thời gian, mang tính chủ quan và dễ phạm lỗi. Đó là lý do mà trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, cách mạng hóa cách thức doanh nghiệp tiếp cận phân đoạn khách hàng. Lợi Ích của AI trong Phân Đoạn Khách Hàng Công cụ và công nghệ hỗ trợ bởi AI cho phép doanh nghiệp tận dụng lượng lớn dữ liệu khách hàng có sẵn, thu thập thông tin giá trị và hiểu rõ khách hàng của mình hơn bao giờ hết. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI cho việc phân đoạn khách hàng, doanh nghiệp có thể: Xác định nhóm khách hàng mục tiêu một cách hiệu quả. Tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa. Cải thiện quyết định làm việc. Tăng cường độ chính xác của dữ liệu. Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Thách Thức và Hạn Chế của AI trong Phân Đoạn Khách Hàng Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích trong phân đoạn khách hàng, nhưng doanh nghiệp cũng cần phải nhận thức được những thách thức và hạn chế khi triển khai nó; ví dụ như: Chất lượng và sự phụ thuộc của dữ liệu. Những lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư. Những định kiến, thiên vị trong thuật toán. Sự chấp nhận và áp dụng của người dùng. Cần có chuyên môn và sự diễn giải của con người. Bắt Đầu với AI trong Phân Đoạn Khách Hàng Như Thế Nào? Bắt đầu với AI trong phân đoạn khách hàng là một quá trình đòi hỏi sự cẩn trọng và chiến lược. Dưới đây là một số bước bạn có thể theo dõi để triển khai AI trong việc phân đoạn khách hàng một cách hiệu quả: Xác định Mục Tiêu và Nhu Cầu: Định rõ mục tiêu: Xác định rõ bạn muốn đạt được gì từ việc áp dụng AI vào phân đoạn khách hàng. Mục tiêu có thể bao gồm cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện khách hàng tiềm năng, tăng tỷ lệ chuyển đổi, hay cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tốt hơn. Hiểu nhu cầu của khách hàng: Nắm bắt sâu sắc về đối tượng khách hàng của bạn, bao gồm hành vi, sở thích và nhu cầu. Thu Thập và Phân Tích Dữ Liệu: Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau như website, ứng dụng di động, mạng xã hội, và hệ thống CRM. Dữ liệu có thể bao gồm thông tin cá nhân, hành vi mua hàng, tương tác trên trang web, và phản hồi của khách hàng. Phân tích và xử lý dữ liệu: Sử dụng công cụ AI để phân tích và xử lý dữ liệu. Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu, loại bỏ thông tin trùng lặp và không liên quan, và phân loại dữ liệu theo các đặc điểm nhất định. Chọn Công Cụ và Kỹ Thuật AI: Nghiên cứu và lựa chọn công cụ AI: Có rất nhiều công cụ và nền tảng AI có thể hỗ trợ phân đoạn khách hàng, bao gồm học máy, phân tích dự đoán, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của doanh nghiệp bạn. Triển khai mô hình AI: Phát triển hoặc tích hợp các mô hình AI vào hệ thống của bạn. Điều này có thể đòi hỏi sự hợp tác với các chuyên gia về dữ liệu và AI. Thực Hiện và Theo Dõi: Triển khai chiến lược: Bắt đầu áp dụng các phân đoạn khách hàng được cải thiện bởi AI vào chiến dịch marketing của bạn. Theo dõi và tối ưu hóa: Theo dõi kết quả và đánh giá hiệu suất của các phân đoạn khách hàng mới. Sử dụng phản hồi và kết quả để tối ưu hóa và cải thiện mô hình AI của bạn. Đảm Bảo Tuân Thủ và Đạo Đức: Tuân thủ quy định: Đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu khách hàng tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Xem xét đạo đức: Xây dựng và duy trì niềm tin của khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu một cách minh bạch và đạo đức. Bằng cách bắt đầu từ việc hiểu rõ mục tiêu và nhu cầu, và sau đó di chuyển qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, chọn công cụ phù hợp, và triển khai mô hình một cách cẩn thận, bạn có thể tận dụng AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng và đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường ngày nay. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP CDP: DỰ ĐOÁN VÀ KẾT NỐI CHÍNH XÁC HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG

Trong thời đại số hóa ngày nay, khách hàng có nhiều lựa chọn hơn bao giờ hết. Họ có thể dễ dàng so sánh giá cả, đọc đánh giá và tìm kiếm sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của mình. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các doanh nghiệp, đòi hỏi họ phải hiểu rõ khách hàng và dự đoán hành vi mua sắm của họ một cách chính xác. Để đạt được điều này, sự tích hợp giữa Customer Data Platform (CDP) và trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một phương tiện mạnh mẽ. Cùng nhau, chúng tạo nên một hệ thống thông tin đồng nhất, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược tiếp thị thông minh, tăng cường tương tác và mang lại giá trị thực sự cho khách hàng. CDP: Nền tảng tổng hợp dữ liệu khách hàng CDP là một nền tảng tổng hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, như CRM, trang web, mạng xã hội, và nhiều nguồn khác. Khả năng tích hợp linh hoạt của CDP giúp doanh nghiệp xây dựng một hình ảnh toàn diện về khách hàng, từ hành vi trực tuyến đến giao dịch lịch sử. Thông tin được CDP thu thập có thể bao gồm: Thông tin nhân khẩu học: Tuổi, giới tính, vị trí, thu nhập, v.v. Thông tin hành vi: Lịch sử mua sắm, trang web truy cập, nội dung tương tác, v.v. Thông tin liên quan: Sở thích, mối quan tâm, v.v. Với thông tin này, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, bao gồm: Họ là ai? Họ quan tâm đến điều gì? Họ có xu hướng mua gì? Họ có thể là khách hàng tiềm năng nào? AI: Công cụ dự đoán hành vi khách hàng AI, hay trí tuệ nhân tạo, là một lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh chóng. AI có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây chỉ có thể được thực hiện bởi con người. Trong lĩnh vực tiếp thị, AI có thể được sử dụng để dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng. Công nghệ học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và xây dựng mô hình dự đoán. Các mô hình này có thể được sử dụng để đánh giá xu hướng, dự báo các hành động tương lai và xác định các khách hàng tiềm năng. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để dự đoán những khách hàng nào có khả năng mua sản phẩm mới của họ. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để xác định những khách hàng nào có khả năng rời bỏ doanh nghiệp. Tích hợp CDP và AI: Giải pháp tiếp thị thông minh Khi CDP và AI được kết hợp với nhau, chúng tạo nên một hệ thống thông tin mạnh mẽ. Hệ thống này cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và dự đoán hành vi mua sắm của họ một cách chính xác. Với thông tin này, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược tiếp thị thông minh, tăng cường tương tác và mang lại giá trị thực sự cho khách hàng. Dưới đây là một số cách cụ thể mà doanh nghiệp có thể sử dụng CDP và AI để cải thiện chiến lược tiếp thị của mình: Personalization: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ nội dung đến giao diện. Điều này có thể giúp doanh nghiệp thu hút và giữ chân khách hàng. Targeted marketing: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị đến các đối tượng cụ thể. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Customer retention: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ. Điều này có thể giúp doanh nghiệp xây dựng các chiến lược giữ chân khách hàng hiệu quả. Kết luận CDP và AI là những công nghệ mạnh mẽ có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và dự đoán hành vi mua sắm của họ. Sự tích hợp giữa hai công nghệ này tạo nên một giải pháp tiếp thị thông minh, giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả kinh doanh và xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có tác động đáng kể đến cách thức các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tăng cường tương tác và tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến thuận tiện hơn bao giờ hết. Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa mọi điểm tiếp xúc của khách hàng, từ giai đoạn tìm kiếm sản phẩm cho đến quá trình thanh toán. Giai đoạn tìm kiếm sản phẩm Tại giai đoạn tìm kiếm sản phẩm, AI có thể được sử dụng để: Giúp khách hàng tìm thấy sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ. Cung cấp cho khách hàng các đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích và lịch sử mua sắm của họ. Hiển thị cho khách hàng các sản phẩm liên quan đến sản phẩm họ đang tìm kiếm. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích lịch sử tìm kiếm của khách hàng để đề xuất các sản phẩm có thể phù hợp với họ. Giai đoạn xem sản phẩm Tại giai đoạn xem sản phẩm, AI có thể được sử dụng để: Cung cấp cho khách hàng thông tin chi tiết về sản phẩm. Hỗ trợ khách hàng so sánh các sản phẩm khác nhau. Tạo trải nghiệm mua sắm trực tuyến hấp dẫn hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tạo các video giới thiệu sản phẩm hoặc cung cấp cho khách hàng các đánh giá sản phẩm từ những người dùng khác. Giai đoạn thanh toán Tại giai đoạn thanh toán, AI có thể được sử dụng để: Tự động hóa quy trình thanh toán. Giảm thiểu các sai sót thanh toán. Tạo trải nghiệm thanh toán an toàn và thuận tiện hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để lưu trữ thông tin thanh toán của khách hàng để họ có thể thanh toán nhanh chóng và dễ dàng hơn trong các lần mua hàng sau. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để: Tùy chỉnh nội dung và quảng cáo dựa trên sở thích và lịch sử mua sắm của khách hàng. Tạo trải nghiệm mua sắm được điều chỉnh theo vị trí của khách hàng. Phân biệt giữa khách hàng mới và khách hàng hiện tại. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để hiển thị các quảng cáo sản phẩm liên quan đến các sản phẩm mà khách hàng đã xem trước đó. Tăng cường tương tác AI có thể được sử dụng để tăng cường tương tác với khách hàng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để: Tạo các chatbot thông minh có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng. Cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7. Tạo các cuộc khảo sát và thăm dò ý kiến để thu thập phản hồi từ khách hàng. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tạo một chatbot có thể trả lời các câu hỏi về sản phẩm và dịch vụ của họ. Tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến thuận tiện hơn AI có thể được sử dụng để tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến thuận tiện hơn theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để: Tự động hóa các nhiệm vụ mua sắm, chẳng hạn như điền vào biểu mẫu và theo dõi đơn hàng. Giảm thiểu các bước cần thiết để hoàn tất giao dịch mua hàng. Cung cấp các tùy chọn thanh toán linh hoạt. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tự động điền thông tin thanh toán của khách hàng vào biểu mẫu mua hàng. Kết luận AI có tiềm năng cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Bằng cách sử dụng AI một cách khôn ngoan, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa mọi điểm tiếp xúc của khách hàng, từ giai đoạn tìm kiếm sản phẩm cho đến quá trình thanh toán. Điều này có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành một công nghệ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả kinh doanh. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. Trong lĩnh vực bán hàng và dịch vụ khách hàng, AI có thể được sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng cường hiệu quả kinh doanh. Dự đoán nhu cầu của khách hàng Một trong những lợi ích lớn nhất của AI trong bán hàng và dịch vụ khách hàng là khả năng dự đoán nhu cầu của khách hàng. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử về mua hàng, hành vi trực tuyến và tương tác với khách hàng để xác định xu hướng và nhu cầu tiềm ẩn. Thông tin này có thể được sử dụng để xây dựng các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để dự đoán những khách hàng nào có khả năng mua sản phẩm mới của họ. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để xác định những khách hàng nào có khả năng rời bỏ doanh nghiệp. Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị AI cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. AI có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị đến các đối tượng cụ thể, cá nhân hóa nội dung tiếp thị và đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị đến những khách hàng có khả năng quan tâm đến sản phẩm của họ. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để cá nhân hóa nội dung tiếp thị để phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Xây dựng một quá trình bán hàng thông minh và hiệu quả AI cũng có thể được sử dụng để xây dựng một quá trình bán hàng thông minh và hiệu quả hơn. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ bán hàng, phân tích dữ liệu bán hàng và cung cấp thông tin cho nhân viên bán hàng. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tự động hóa việc theo dõi khách hàng tiềm năng và lịch hẹn. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng để xác định các xu hướng và cơ hội. AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là đối tác chiến lược trong việc xây dựng mối quan hệ vững chắc với khách hàng. AI có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng. Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI có thể được sử dụng để nuôi dưỡng mối quan hệ với khách hàng: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng từ nội dung đến giao diện. Điều này có thể giúp doanh nghiệp thu hút và giữ chân khách hàng. Xây dựng mối quan hệ lâu dài: AI có thể được sử dụng để xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ khách hàng kịp thời và hiệu quả. Tạo ra trải nghiệm khách hàng tích cực: AI có thể được sử dụng để tạo ra trải nghiệm khách hàng tích cực bằng cách giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ mạnh mẽ có tiềm năng cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp bán hàng và phục vụ khách hàng. Bằng cách sử dụng AI một cách khôn ngoan, các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng cường hiệu quả kinh doanh.

rí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tối ưu hóa mọi khía cạnh của doanh nghiệp. Từ quản lý dữ liệu đến dự đoán xu hướng thị trường, AI có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn và nâng cao hiệu suất. Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI có thể được tích hợp vào doanh nghiệp: Quản lý dữ liệu: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ quản lý dữ liệu, chẳng hạn như thu thập, phân tích và lưu trữ dữ liệu. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các quyết định dựa trên dữ liệu.AI trong quản lý dữ liệu Dự đoán xu hướng thị trường: AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại để dự đoán xu hướng thị trường. Điều này có thể giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định đầu tư và sản phẩm sáng suốt hơn.AI trong dự đoán xu hướng thị trường Tự động hóa quy trình: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình kinh doanh, chẳng hạn như xử lý đơn hàng và dịch vụ khách hàng. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cải thiện hiệu quả.AI trong tự động hóa quy trình Sáng tạo: AI có thể được sử dụng để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, cũng như cải thiện các sản phẩm và dịch vụ hiện có. Điều này có thể giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh AI trong sáng tạo AI có tiềm năng cách mạng hóa cách thức doanh nghiệp hoạt động. Bằng cách tích hợp AI vào các quy trình và hệ thống của mình, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả, nâng cao lợi nhuận và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Dưới đây là một số lợi ích cụ thể của việc tích hợp AI vào doanh nghiệp: Tăng hiệu quả: AI có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí. Nâng cao lợi nhuận: AI có thể giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, dẫn đến tăng doanh thu và lợi nhuận. Tạo lợi thế cạnh tranh: AI có thể giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, cũng như cải thiện các sản phẩm và dịch vụ hiện có. Điều này có thể giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh. Để tích hợp AI vào doanh nghiệp một cách hiệu quả, các doanh nghiệp cần có một kế hoạch rõ ràng và cam kết đầu tư lâu dài. Các doanh nghiệp cần xác định các lĩnh vực mà AI có thể mang lại lợi ích lớn nhất cho doanh nghiệp của họ. Sau đó, họ cần phát triển các chiến lược cụ thể để tích hợp AI vào các lĩnh vực đó. Đầu tư vào AI là một quyết định quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn duy trì lợi thế cạnh tranh trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi quá trình chăm sóc khách hàng theo nhiều cách, từ việc cung cấp thông tin chi tiết và giải quyết vấn đề đến khả năng tư vấn thông minh. Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI đang thay đổi cách doanh nghiệp chăm sóc khách hàng: Tự động hóa: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nghiệp vụ chăm sóc khách hàng, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi thường gặp, giải quyết các khiếu nại và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cải thiện hiệu quả vận hành. Cá nhân hóa: AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm chăm sóc, hỗ trợ cho từng khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng để cung cấp các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cũng như giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tư vấn: AI có thể trở thành một chuyên viên tư vấn thông minh cho khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường và phân tích hành vi để giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt về sản phẩm và dịch vụ. Tự động hóa Tự động hóa là một trong những cách phổ biến nhất mà AI đang được sử dụng trong chăm sóc khách hàng. Các doanh nghiệp đang sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ như trả lời các câu hỏi phổ biến, giải quyết các khiếu nại và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng chatbot AI để trả lời các câu hỏi về sản phẩm và dịch vụ của họ. Chatbot có thể được đào tạo để trả lời các câu hỏi phổ biến, cũng như học hỏi và cải thiện theo thời gian. Cá nhân hóa AI cũng có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng cho từng khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng để cung cấp các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cũng như giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng để đề xuất các sản phẩm và dịch vụ mới mà họ có thể quan tâm. Tư vấn AI cũng có thể được sử dụng để cung cấp tư vấn thông minh cho khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường và phân tích hành vi để giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt về sản phẩm và dịch vụ. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu thị trường để dự đoán xu hướng sản phẩm và dịch vụ mới. Kết luận AI đang thay đổi ngành dịch vụ khách hàng theo nhiều cách, từ việc cung cấp thông tin chi tiết và giải quyết vấn đề đến khả năng tư vấn thông minh. Bằng cách sử dụng AI, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả và hiệu quả chăm sóc khách hàng, đồng thời tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của họ.