AI cho doanh nghiệp nhỏ: 3 quy trình giúp tiết kiệm thời gian

Tìm hiểu cách doanh nghiệp nhỏ dùng AI để nghiên cứu đối thủ, soạn trả lời khách hàng và hỗ trợ quyết định mua hàng.

Đối với các chủ doanh nghiệp nhỏ, AI không còn là xu hướng công nghệ xa vời nữa. Nó đang trở thành một câu hỏi hóc búa: nhiệm vụ hàng ngày nào nên được tự động hóa trước tiên và quyết định nào vẫn cần đến sự phán xét của con người?

Sự khác biệt đó rất quan trọng. Nhiều hướng dẫn về AI dành cho doanh nghiệp nhỏ vẫn chỉ dừng lại ở những lời khuyên ở cấp độ bề mặt như “sử dụng AI để viết email” hoặc “yêu cầu ChatGPT đưa ra ý tưởng tiếp thị”. Những trường hợp sử dụng đó có thể hữu ích nhưng chúng hiếm khi tự tạo ra lợi thế lâu dài.

Cơ hội lâu dài hơn là đòn bẩy quy trình làm việc. Các nhóm nhỏ có thể sử dụng AI để thu thập thông tin nhanh hơn, tóm tắt bằng chứng, soạn thảo phiên bản đầu tiên và đưa ra quyết định tốt hơn mà ít phải nghiên cứu thủ công hơn. Điều này đặc biệt có giá trị khi công việc liên quan đến thông tin trực tiếp trên web, các nguồn đa ngôn ngữ hoặc liên lạc với khách hàng nhiều lần.

Thị trường đang di chuyển theo hướng này. Nền tảng AI đang ngày càng đóng gói các quy trình làm việc tổng thể cho các nhóm nhỏ hơn, không chỉ cho người mua doanh nghiệp. Ví dụ: Perplexity định vị sản phẩm Máy tính của mình xoay quanh các công việc thực tế như nghiên cứu khách hàng tiềm năng, quản lý đánh giá, tổ chức tài chính và giúp chủ doanh nghiệp dành ít thời gian hơn cho công việc bận rộn. Tín hiệu rất rõ ràng: các doanh nghiệp nhỏ hiện là đối tượng chính của các công cụ quy trình làm việc AI chứ không phải là một suy nghĩ muộn màng.

Bài viết này tập trung vào ba quy trình làm việc AI thực tế mà các doanh nghiệp nhỏ có thể triển khai trước tiên: nghiên cứu cạnh tranh, soạn thảo phản hồi của khách hàng và thông tin mua hàng. Nó cũng giải thích tại sao việc tìm kiếm AI lại quan trọng đối với các nhóm nhỏ, cách chọn quy trình làm việc phù hợp và nơi mà hoạt động đánh giá của con người phải được cập nhật.

Tiết lộ: Felo AI xuất bản bài viết này. Các ví dụ về sản phẩm liên quan đến Felo phản ánh quan điểm của nhóm biên tập về việc tìm kiếm AI đa ngôn ngữ hữu ích nhất cho độc giả doanh nghiệp nhỏ.

“AI dành cho doanh nghiệp nhỏ” thực sự có ý nghĩa gì

AI dành cho doanh nghiệp nhỏ không có nghĩa là thay thế chủ sở hữu, nhóm hỗ trợ hoặc phán quyết giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả. Một định nghĩa tốt hơn thì đơn giản hơn:

AI giúp một nhóm nhỏ biến thông tin rải rác thành bản nháp, tóm tắt, tóm tắt và quyết định đầu tiên có thể sử dụng được nhanh hơn so với chỉ làm việc thủ công.

Định nghĩa đó giữ cho kỳ vọng trở nên thực tế. Các doanh nghiệp nhỏ thường không có thời gian hoặc ngân sách để triển khai AI kéo dài nhiều tháng. Họ cần quy trình công việc có thể được kiểm tra trong một tuần và được đo bằng số giờ tiết kiệm được, thời gian phản hồi nhanh hơn hoặc các quyết định được chuẩn bị tốt hơn.

Quy trình công việc AI đầu tiên tốt nhất thường có ba đặc điểm:

• Chúng xảy ra hàng tuần hoặc hàng ngày.
• Họ tạo ra một đầu ra rõ ràng.
• Sai lầm có thể chấp nhận được vì con người sẽ xem xét kết quả cuối cùng.

Một nhiệm vụ được thực hiện mỗi năm một lần hiếm khi là điểm khởi đầu tốt nhất, ngay cả khi AI có thể trợ giúp. Một nhiệm vụ được thực hiện 20 hoặc 40 lần một tuần là khác nhau. Tiết kiệm thời gian nhỏ một cách nhanh chóng khi quy trình làm việc lặp lại.

Quy trình làm việc 1: Nghiên cứu cạnh tranh trước khi kêu gọi, chiến dịch và ra mắt

Nghiên cứu cạnh tranh là một trong những trường hợp sử dụng AI có đòn bẩy cao nhất đối với các nhóm nhỏ vì nó quan trọng nhưng thường bị bỏ qua. Chủ sở hữu và nhà điều hành biết rằng họ nên giám sát đối thủ cạnh tranh, nhưng việc kiểm tra thủ công các trang web, kênh xã hội, trang định giá, bản tin và nguồn bằng ngôn ngữ địa phương sẽ mất thời gian.

Một quy trình thủ công điển hình trông như thế này:

• Tìm kiếm ba đến năm đối thủ cạnh tranh.
• Mở trang web và trang giá cả của họ.
• Kiểm tra các bài đăng blog hoặc cập nhật xã hội gần đây.
• Tìm kiếm những thay đổi về định vị sản phẩm.
• Quét đánh giá hoặc nhận xét của khách hàng.
• Tóm tắt những phát hiện trước cuộc gọi bán hàng, chiến dịch hoặc quyết định mua hàng.

Đối với một đại lý nhỏ, nhà nhập khẩu, nhà bán lẻ hoặc người bán xuyên biên giới, việc này có thể dễ dàng tiêu tốn vài giờ một tuần. Vấn đề trở nên lớn hơn khi thông tin liên quan xuất hiện bằng nhiều ngôn ngữ.

Đây là nơi tìm kiếm AI hữu ích hơn một chatbot chung chung. Một chatbot có thể tóm tắt thông tin bạn dán vào đó. Tìm kiếm AI có thể truy xuất các nguồn hiện tại, so sánh chúng và trả về bản tóm tắt được trích dẫn mà bạn có thể xem lại.

Ví dụ: một đại lý nhỏ phục vụ cả khách hàng Nhật Bản và Bắc Mỹ có thể sử dụng Felo AI để tìm kiếm trên các nguồn tiếng Anh và tiếng Nhật trong một quy trình làm việc, sau đó trả về bản tóm tắt cạnh tranh có cấu trúc.

Hãy thử một lời nhắc như thế này:

Nghiên cứu 5 đối thủ cạnh tranh hàng đầu cho [công ty/sản phẩm] tại Nhật Bản và Bắc Mỹ. So sánh vị trí, tín hiệu giá cả, thông tin cập nhật sản phẩm gần đây, thông điệp hướng tới khách hàng và bất kỳ chủ đề chiến dịch hiển thị nào. Sử dụng các nguồn tiếng Anh và tiếng Nhật nếu có liên quan. Trả lại bản tóm tắt được trích dẫn với những thay đổi quan trọng nhất trong 90 ngày qua.

Mục tiêu không phải là để AI quyết định chiến lược của bạn. Mục tiêu là giảm thời gian cần thiết để đạt được điểm xuất phát đầy đủ thông tin. Bản tóm tắt trước đây phải mất hàng giờ duyệt thủ công có thể trở thành bản nháp đầu tiên bạn xem xét, sửa và sử dụng trong cuộc họp.

Đối với các doanh nghiệp nhỏ hoạt động trên nhiều thị trường ngôn ngữ, tìm kiếm đa ngôn ngữ đặc biệt có giá trị. Công cụ nghiên cứu của Felo được thiết kế xoay quanh tìm kiếm đa ngôn ngữ và kết quả đầu ra được trích dẫn, giúp người dùng nhìn xa hơn các nguồn chỉ được viết bằng ngôn ngữ của họ.

Quy trình 2: Khách hàng trả lời không cần trang trống

Giao tiếp với khách hàng là một điểm khởi đầu mạnh mẽ khác vì nó diễn ra thường xuyên, lặp đi lặp lại và dễ xem xét.

Các chủ doanh nghiệp nhỏ thường trả lời các loại câu hỏi giống nhau mỗi tuần:

• Đơn hàng của tôi đâu?
• Tôi có thể trả lại món đồ này được không?
• Bạn có cung cấp công việc tùy chỉnh?
• Khi nào cái này có hàng lại?
• Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa các lựa chọn này?

Viết từng câu trả lời từ đầu sẽ tạo ra nhiều lực cản hơn nhiều chủ sở hữu nhận ra. Chi phí thời gian không chỉ là số phút đánh máy. Đó cũng là sự giằng co tinh thần khi chuyển ngữ cảnh, quyết định giọng điệu và bắt đầu từ một trang trống.

AI hoạt động tốt ở đây khi nó được sử dụng như một trợ lý soạn thảo chứ không phải một tác nhân hỗ trợ không được giám sát. Chủ doanh nghiệp hoặc trưởng nhóm hỗ trợ vẫn xem xét mọi phản hồi trước khi gửi.

Một quy trình làm việc đơn giản trông như thế này:

1. Lưu lại tông màu thương hiệu của bạn và các chính sách chung trong một ghi chú tham khảo ngắn gọn.
2. Dán tin nhắn của khách hàng vào công cụ AI.
3. Yêu cầu bản thảo đầu tiên ngắn gọn, lịch sự.
4. Xem xét tính chính xác, sự đồng cảm và phù hợp với chính sách.
5. Gửi hoặc chỉnh sửa nhẹ.

Ví dụ gợi ý:

Soạn thảo câu trả lời hỗ trợ khách hàng thân thiện bằng cách sử dụng các ghi chú chính sách bên dưới. Giữ giọng điệu ấm áp và súc tích. Không hứa hẹn bất cứ điều gì ngoài chính sách. Nếu thiếu thông tin, hãy hỏi một câu hỏi tiếp theo rõ ràng.

Tin nhắn của khách hàng:
[Dán tin nhắn]

Lưu ý chính sách:
[Dán vận chuyển, hoàn tiền, đặt hàng tùy chỉnh hoặc ghi chú bảo hành]

Quy trình công việc này rất dễ đo lường. Theo dõi thời gian trung bình cho mỗi câu trả lời trong một tuần trước khi sử dụng AI, sau đó theo dõi lại sau khi giới thiệu bản nháp AI. Ngay cả khi mọi tin nhắn vẫn nhận được sự xem xét của con người, công việc trên trang trống sẽ giảm mạnh.

[Nghiên cứu của McKinsey về AI tổng quát](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-kinh tế-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier) cũng xác định dịch vụ chăm sóc khách hàng là một nhóm giá trị chính. Phân tích của nó ước tính rằng AI tổng quát có thể tăng năng suất trong chăm sóc khách hàng và tùy thuộc vào mức độ tự động hóa hiện có, tiếp tục giảm tới 50% số lần liên hệ do con người phục vụ. Các doanh nghiệp nhỏ nên diễn giải điều đó một cách cẩn thận: bài học không phải là loại bỏ con người khỏi mối quan hệ với khách hàng mà là sử dụng AI để việc soạn thảo, truy xuất và định tuyến giúp giảm bớt công việc lặp đi lặp lại.

Quy trình làm việc 3: Mua thông tin thông minh cho nhà bán lẻ, người bán và doanh nghiệp dịch vụ

Các quyết định mua hàng và lập kế hoạch là một lĩnh vực khác mà các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng tốt AI. Thách thức không phải là dữ liệu không có sẵn. Đó là những tín hiệu hữu ích bị phân tán.

Nhà bán lẻ lên kế hoạch mua hàng theo mùa có thể cần phải xem xét:

• Kết quả bán hàng quý trước.
• Thời gian giao hàng của nhà cung cấp.
• Trang sản phẩm của đối thủ cạnh tranh.
• Xu hướng thị trường.
• Các bài viết về ngành.
• Đánh giá của khách hàng.
• Tìm kiếm quan tâm xung quanh các loại sản phẩm.

Một doanh nghiệp dịch vụ lên kế hoạch đưa ra ưu đãi mới phải đối mặt với một vấn đề tương tự: các tín hiệu tồn tại nhưng chúng tồn tại trên các trang web, nền tảng xã hội, kết quả tìm kiếm và ghi chú nội bộ.

Tìm kiếm AI có thể trợ giúp bằng cách biến các tín hiệu rải rác thành bản tóm tắt kế hoạch hoặc mua hàng có cấu trúc.

Ví dụ gợi ý:

Giúp chuẩn bị bản tóm tắt mua hàng cho [danh mục sản phẩm]. So sánh các tín hiệu xu hướng gần đây, chương trình khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh, chủ đề đánh giá của khách hàng và rủi ro tiềm ẩn. Tách biệt bằng chứng đã được xác nhận khỏi các giả định. Trả lại đề xuất kèm theo trích dẫn và danh sách ngắn các câu hỏi mà tôi nên xác minh trước khi mua hàng tồn kho.

Loại quy trình công việc này rất hữu ích vì nó không yêu cầu AI đưa ra quyết định cuối cùng. Thay vào đó, AI sắp xếp bằng chứng để chủ sở hữu có thể đưa ra quyết định tốt hơn nhanh hơn.

Đối với một doanh nghiệp nhỏ, sự khác biệt này rất quan trọng. AI không nên thay thế người hiểu được lợi nhuận, mối quan hệ với nhà cung cấp, tính thời vụ và kỳ vọng của khách hàng. Nó sẽ giảm thời gian thu thập và sắp xếp các đầu vào.

Tại sao tìm kiếm AI lại quan trọng hơn một Chatbot chung chung

Nhiều trường hợp sử dụng AI của doanh nghiệp nhỏ cuối cùng yêu cầu thông tin hiện tại: giá cả của đối thủ cạnh tranh, cập nhật quy định, thay đổi nhà cung cấp, xu hướng sản phẩm, tâm lý khách hàng hoặc tin tức thị trường.

Mô hình ngôn ngữ có mục đích chung có thể hữu ích cho việc soạn thảo, viết lại và động não. Nhưng khi nhiệm vụ phụ thuộc vào thông tin trực tiếp, một mô hình không có khả năng truy xuất web hiện tại có thể tạo ra các câu trả lời tự tin dựa trên kiến ​​thức lỗi thời hoặc chưa đầy đủ.

Các công cụ tìm kiếm AI được thiết kế cho khoảng trống này. Họ truy xuất các nguồn hiện tại, tổng hợp chúng và cung cấp các trích dẫn để người dùng có thể kiểm tra bằng chứng. Đối với các doanh nghiệp nhỏ, điều đó có nghĩa là nghiên cứu nhanh hơn mà không làm mất đi khả năng hiển thị nguồn.

Felo AI được xây dựng dựa trên quy trình tìm kiếm để sáng tạo này. Nền tảng của nó kết hợp tìm kiếm AI với các tính năng sáng tạo và các công cụ nghiên cứu của nó nhấn mạnh đến khả năng truy xuất đa ngôn ngữ và kết quả đầu ra được trích dẫn. Điều đó khiến nó đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp cần hiểu thông tin trên các thị trường, ngôn ngữ và loại nguồn.

Trong thực tế, tìm kiếm AI hữu ích nhất khi câu hỏi trông như thế này:

• Điều gì đã thay đổi trong thị trường của tôi trong tháng này?
• Hiện tại các đối thủ đang nói gì?
• Khách hàng phàn nàn về điều gì trên các bài đánh giá và diễn đàn?
• Nhà cung cấp hoặc sản phẩm nào đang có nhu cầu mạnh hơn?
• Nguồn tiếng Anh và tiếng Nhật nói gì khác nhau về cùng một chủ đề?

Đó không phải là những câu hỏi tĩnh. Họ yêu cầu bằng chứng hiện tại.

Khung thực tế để chọn quy trình làm việc AI đầu tiên của bạn

Các doanh nghiệp nhỏ không cần phải tự động hóa mọi thứ. Họ cần phải lựa chọn quy trình công việc đầu tiên một cách cẩn thận.

Hãy sử dụng khuôn khổ bốn bước này.

Bước 1: Liệt kê các công việc lặp lại

Viết ra năm nhiệm vụ tiêu tốn nhiều thời gian nhất trong tuần trước. Bao gồm công việc hành chính, nghiên cứu, giao tiếp với khách hàng, tạo nội dung, báo cáo và lập kế hoạch.

Bước 2: Chấm điểm từng nhiệm vụ

Đánh giá từng nhiệm vụ theo ba khía cạnh:

• Tần suất: tần suất xảy ra như thế nào?
• Độ rõ đầu ra: kết quả cuối cùng có dễ xác định không?
• Rủi ro: điều gì xảy ra nếu đầu ra AI sai?

Quy trình làm việc đầu tiên tốt nhất là tần suất cao, đầu ra rõ ràng và rủi ro thấp.

Bước 3: Chạy quy trình làm việc không thay đổi trong hai tuần

Đừng tối ưu hóa quá sớm. Sử dụng cùng một lời nhắc và quy trình trong hai tuần. Đo lường thời gian tiết kiệm được, chất lượng đầu ra và mức độ chỉnh sửa của con người vẫn cần thiết.

Bước 4: Mở rộng sang các công việc lân cận

Khi một quy trình công việc đã ổn định, hãy xem điều gì xảy ra trước và sau nó. Nghiên cứu cạnh tranh có thể cung cấp các cuộc gọi bán hàng. Các cuộc gọi bán hàng có thể cung cấp các đề xuất. Các đề xuất có thể cung cấp các tài liệu giới thiệu. Mỗi bước liền kề có thể trở thành quy trình làm việc AI tiếp theo.

Doanh nghiệp nhỏ nên cẩn thận ở đâu

AI rất hữu ích nhưng không phải mọi nhiệm vụ đều phải được tự động hóa trước tiên.

Đừng bắt đầu với những quyết định mang tính rủi ro cao

Việc lựa chọn nhà cung cấp, khiếu nại nghiêm trọng của khách hàng, quyết định tuyển dụng, nghĩa vụ pháp lý và cam kết tài chính đều đòi hỏi sự phán xét của con người. AI có thể thu thập thông tin hoặc đưa ra các phương án dự thảo, nhưng quyết định vẫn thuộc về chủ sở hữu hoặc người quản lý chịu trách nhiệm.

Đừng bỏ qua đánh giá

Bất kỳ quy trình công việc nào liên quan đến giao tiếp với khách hàng, dữ liệu tài chính, tuyên bố về sức khỏe, ngôn ngữ pháp lý hoặc tuyên bố trước công chúng đều cần được xem xét. Thời gian tiết kiệm được bằng cách bỏ qua việc xem xét hiếm khi đáng để mạo hiểm.

Đừng mong đợi mức độ phủ sóng địa phương hoàn hảo

Tìm kiếm AI truy xuất những gì có sẵn công khai và có thể lập chỉ mục. Các đối thủ cạnh tranh siêu địa phương, cơ sở dữ liệu riêng tư, cộng đồng khép kín và các ngôn ngữ được lập chỉ mục thấp có thể tạo ra kết quả mỏng hơn. Hãy coi tìm kiếm AI như một chất tăng tốc chứ không phải một nguồn hiểu biết tất cả.

Không tự động hóa trước khi xác định thành công

Trước khi giới thiệu AI, hãy quyết định ý nghĩa của thành công. Có ít giờ hơn không? Trả lời nhanh hơn? Chuẩn bị cuộc họp tốt hơn? Tóm tắt nhất quán hơn? Nếu không có đường cơ sở, thật khó để biết liệu quy trình làm việc có thực sự được cải thiện hay không.

Triển vọng 12 tháng cho AI và doanh nghiệp nhỏ

Khoảng cách giữa các doanh nghiệp nhỏ sử dụng tốt AI và những doanh nghiệp không sử dụng tốt sẽ ngày càng lớn trong năm tới. Không phải vì mọi chủ sở hữu đều cần các tác nhân AI phức tạp, mà bởi vì các quy trình làm việc nhỏ, có thể lặp lại sẽ phức tạp hơn.

Một doanh nghiệp tiết kiệm được bốn giờ mỗi tuần cho việc nghiên cứu, hai giờ cho việc trả lời khách hàng và ba giờ cho việc lập kế hoạch không chỉ tiết kiệm được thời gian. Nó đã tạo ra khả năng phục vụ tốt hơn, đưa ra quyết định nhanh hơn và thực hiện nhất quán hơn.

Lợi thế sẽ không thuộc về doanh nghiệp có hệ thống AI phức tạp nhất. Việc xác định ba đến năm quy trình công việc lặp đi lặp lại sẽ thuộc về doanh nghiệp, đo lường chúng, duy trì sự phán đoán của con người trong vòng lặp và điều hành chúng một cách nhất quán.

Đối với hầu hết các doanh nghiệp nhỏ, điểm đầu vào tốt nhất không phải là tài liệu chiến lược. Đó là một quy trình công việc trong tuần này.

Bắt đầu với một nhiệm vụ lặp lại thường xuyên, có kết quả rõ ràng và có thể xem lại nhanh chóng. Sau đó, sử dụng AI để tạo bản nháp, tóm tắt hoặc tóm tắt đầu tiên nhanh hơn.

Felo AI được xây dựng cho lớp nghiên cứu của quy trình làm việc đó: tìm kiếm AI đa ngôn ngữ, được trích dẫn, theo thời gian thực giúp các nhóm nhỏ chuyển từ thông tin rải rác sang câu trả lời có thể sử dụng nhanh hơn.

Hãy thử một quy trình ngay hôm nay: sử dụng Felo AI để nghiên cứu các đối thủ cạnh tranh hàng đầu của bạn, tóm tắt bằng chứng và biến nó thành bản tóm tắt mà bạn có thể xem lại trước khi đưa ra quyết định kinh doanh tiếp theo.