Trí tuệ nhân tạo và nhượng quyền thương mại: Những điều doanh nhân cần biết

Ví dụ như các chuỗi thức ăn nhanh nổi tiếng. (Mặc dù bạn cũng sẽ tìm thấy một số thông tin về điều đó trong bài viết này.)

Tóm lại, tôi khá lo lắng vì nghĩ mình sẽ không thể nói chuyện trực tiếp với bất kỳ đơn vị nhượng quyền nào hiện đang sử dụng AI. May mắn thay, tôi đã được nghe trực tiếp từ các tổ chức nhượng quyền và những người làm việc với họ để triển khai công nghệ AI. Nói ngắn gọn? Tôi đã từ *lo lắng đến toát mồ hôi lạnh* trở thành vô cùng hào hứng muốn chia sẻ những gì mình đã học được với các bạn!

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực nhượng quyền thương mại

Dưới đây là một số ví dụ về cách bạn có thể sử dụng AI trong tổ chức nhượng quyền của mình. Tôi cũng đã thu thập những hiểu biết từ các chuyên gia AI — hoặc các chuyên gia trong lĩnh vực liên quan — và các ví dụ tương ứng cho từng trường hợp sử dụng.

Tiếp thị

Khoảng 75% các nhà tiếp thị sử dụng AI để giảm thời gian thực hiện các tác vụ thủ công. Các tác vụ thủ công bao gồm mọi thứ từ tạo hình ảnh, chỉnh sửa video đến sản xuất nội dung. Tuy nhiên, một lĩnh vực mà AI đặc biệt vượt trội là thu thập và sắp xếp dữ liệu. Đó là bởi vì các công cụ AI có thể xử lý và tổng hợp lượng dữ liệu khổng lồ chỉ trong vài phút, thậm chí vài giây. Con người đơn giản là không thể vượt qua được công nghệ ở đây. Tin tốt là gì? Chúng ta có thể "tận dụng" (xin lỗi vì cách dùng từ này) nó!

Ngoài việc thu thập và sắp xếp dữ liệu, 44% các nhà tiếp thị nhận thấy AI rất hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, khi nói đến phân tích, tôi vẫn khuyên nên luôn có một người điều khiển ở vị trí chủ đạo. AI rất dễ bỏ sót những chi tiết nhỏ trong dữ liệu mà một người am hiểu về hoạt động nội bộ của doanh nghiệp bạn có thể nhận ra.

- Đang hành động

Ben Goodey , người sáng lập Spicy Margarita Content và cộng đồng podcast và nghiên cứu trường hợp SEO How the F*ck , chia sẻ cách anh ấy sử dụng AI để hỗ trợ việc tổ chức và phân tích dữ liệu. Cụ thể hơn, anh ấy thảo luận về việc sử dụng AI để tăng tốc quá trình nghiên cứu từ khóa dựa trên vị trí địa lý.

“Một trong những cách sử dụng AI yêu thích của tôi là quét qua hàng tấn kết quả nghiên cứu từ khóa để tìm chủ đề tôi đang tìm kiếm,” Goodey nói. “Đối với các doanh nghiệp nhượng quyền, điều này thực sự hữu ích vì nó có thể được sử dụng để giúp họ tìm các từ khóa dựa trên vị trí, mà với kỹ thuật phù hợp sẽ giúp các cửa hàng nhượng quyền của họ thu hút được nhiều khách hàng hơn trong khu vực của họ.”

Goodey giải thích rằng khách hàng của ông, Eton , một công ty cung cấp dịch vụ định giá doanh nghiệp, có nhiều từ khóa dựa trên vị trí địa lý, ví dụ như "dịch vụ định giá doanh nghiệp tại Los Angeles" cho lĩnh vực hoạt động của họ. Điều này là do một số khía cạnh pháp lý của công việc thay đổi tùy thuộc vào vị trí.

Tương tự như mô hình kinh doanh nhượng quyền, Eton hoạt động trên khắp các địa điểm này, vì vậy một phần của chiến lược SEO bao gồm việc tạo ra một trang web nhắm mục tiêu cụ thể và được tối ưu hóa cho từng khu vực.

Ông ấy nói thêm: “Trí tuệ nhân tạo thực sự hữu ích ở đây. Bạn có thể tải xuống tệp CSV chứa toàn bộ nhóm từ khóa 'đánh giá doanh nghiệp', bao gồm hàng nghìn từ khóa và sẽ mất hàng giờ để sàng lọc. Sau đó, tải tệp đó lên ChatGPT và yêu cầu nó tạo thêm một cột để đánh dấu xem cụm từ khóa có chứa vị trí hay không. Điều này giúp bạn nhanh chóng tìm thấy các từ khóa dựa trên vị trí và bắt đầu xây dựng các trang để xếp hạng cao hơn và giúp khách hàng tìm thấy bạn ở những khu vực đó.”

Khám phá và truy cập dữ liệu

Nghiên cứu cho thấy gần 40% các nhà lãnh đạo dữ liệu coi “khối lượng và sự đa dạng ngày càng tăng của dữ liệu” là một trở ngại đáng kể đối với AI. Tuy nhiên, khi bạn trang bị cho doanh nghiệp của mình các công cụ phù hợp và một lộ trình tích hợp AI kinh doanh vững chắc , việc quản lý dữ liệu sẽ dễ dàng hơn nhiều. Trên thực tế, khối lượng dữ liệu khổng lồ mà bạn có trong tay có thể trở thành thế mạnh lớn nhất của doanh nghiệp bạn.

Trong mô hình nhượng quyền thương mại , trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp bạn hiểu được những gì đang diễn ra tại hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn địa điểm. Tùy thuộc vào công cụ AI bạn chọn, ngay cả những người không am hiểu công nghệ trong mạng lưới nhượng quyền cũng có thể dễ dàng tìm kiếm, khám phá và sử dụng dữ liệu. Đó có thể là bất cứ thứ gì, từ việc thu thập thông tin khách hàng cụ thể đến số liệu doanh thu dựa trên vị trí.

- Đang hành động

Dexter Chu , giám đốc marketing tại nền tảng hỗ trợ dữ liệu Secoda , chia sẻ quan điểm của họ về cách các hệ thống nhượng quyền có thể sử dụng AI để giúp dữ liệu dễ tiếp cận hơn trong toàn bộ tổ chức.

Ông giải thích rằng các công cụ lập danh mục dữ liệu AI cho phép người dùng “đặt câu hỏi cho dữ liệu của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên để tự mình thu thập thông tin chi tiết mà họ không thể có được nếu không có chúng”. Hơn nữa, AI có thể làm nổi bật các xu hướng, phát hiện các bất thường và “cung cấp thông tin dự đoán để tối ưu hóa hoạt động trên các địa điểm nhượng quyền khác nhau”.

Chuỗi siêu thị lớn Kaufland E-commerce của Đức hoạt động tương tự như một hệ thống nhượng quyền. Họ sử dụng nền tảng dựa trên trí tuệ nhân tạo của Secoda để khám phá, truy cập và phân tích dữ liệu. Thông qua nền tảng không cần lập trình này, họ có thể xây dựng và duy trì “cái nhìn tổng quan về tất cả các tài sản dữ liệu”.

Ngoài ra, nhóm dữ liệu và phân tích của Kaufland đã "tích hợp tài liệu vào quy trình tạo bảng để đảm bảo tất cả dữ liệu được xác minh và cập nhật, giảm thời gian thu thập thông tin chi tiết và tăng tính minh bạch."

Hỗ trợ khách hàng

Khoảng 67% khách hàng kỳ vọng các công ty sẽ giải quyết yêu cầu hỗ trợ trong vòng ba giờ. Trong khi đó, hơn 90% các nhà lãnh đạo CRM cho biết AI đã cải thiện thời gian phản hồi dịch vụ khách hàng. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các doanh nghiệp thuộc mọi loại hình, bao gồm cả các chuỗi nhượng quyền, đang áp dụng AI để hỗ trợ khách hàng.

- Đang hành động

Đặc biệt đối với các hệ thống nhượng quyền, có rất nhiều cách mà tổ chức của bạn có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ khách hàng. Đó có thể là thông qua chatbot được hỗ trợ bởi AI, các nguồn tài nguyên tự phục vụ, hoặc thậm chí là các đề xuất được cá nhân hóa trong ứng dụng dựa trên sở thích của người dùng.

Sau khi phỏng vấn nhiều chuyên gia về ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo (AI) trong dịch vụ khách hàng , tôi có một lời cảnh báo… Dù AI có nhiều ưu điểm, bao gồm cả thời gian phản hồi nhanh hơn, nhưng nó không bao giờ có thể thay thế được sự tương tác của con người.

Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp đội ngũ dịch vụ của bạn có thêm thời gian tập trung vào các nhiệm vụ hướng đến con người, những nhiệm vụ mang lại hiệu quả thiết thực.

Trí tuệ nhân tạo không nên thay thế sự tương tác trực tiếp của con người, yếu tố thường giúp ngăn chặn các vấn đề về dịch vụ trở nên nghiêm trọng, dẫn đến khách hàng không hài lòng và cuối cùng là mất khách hàng.

Tự động hóa

Dexter Chu cho biết các công cụ AI và danh mục dữ liệu “mang lại cho các doanh nghiệp nhượng quyền khả năng tự động hóa các tác vụ thủ công và tiết kiệm được nhiều thời gian hơn trong ngày”. Việc tự động hóa có thể bao gồm mọi thứ từ tiếp thị, tìm kiếm dữ liệu đến hỗ trợ khách hàng. Các doanh nghiệp nhượng quyền cũng sử dụng AI để tự động hóa quản lý hàng tồn kho, báo cáo và phân bổ nguồn lực.

- Đang hành động

Quay trở lại với Kaufland E-commerce, tôi rất thích cách họ sử dụng tính năng thông báo của Secoda để tự động hóa việc liên lạc với các bên liên quan. Tính năng này thông báo cho các bên liên quan về bất kỳ thay đổi nào đối với các tài sản quan trọng.

Theo nghiên cứu trường hợp, Secoda tự động lấy các mối quan hệ nguồn gốc dữ liệu giữa từng nguồn dữ liệu khi có sự thay đổi lược đồ. Sau đó, Kaufland E-commerce sẽ gửi thông báo đến các chủ sở hữu nguồn dữ liệu thông qua Slack. Điều này có nghĩa là mọi người trong toàn bộ tổ chức (bao gồm cả ở nhiều địa điểm khác nhau) “luôn được cập nhật những thay đổi mới nhất và có thể dễ dàng cộng tác”.

Lợi ích của Trí tuệ nhân tạo và Nhượng quyền thương mại

Vậy, những lợi ích chính mà các thương hiệu nhượng quyền có thể nhận được khi tích hợp AI vào hoạt động của mình là gì? Tôi đã nghiên cứu dữ liệu và liên hệ với các chuyên gia để tìm câu trả lời.

Tiết kiệm thời gian

Tôi may mắn được trò chuyện với Joseph Conlon , giám đốc kỹ thuật số tại tổ chức nhượng quyền We Make Footballers . Anh ấy đã chia sẻ một số lợi ích chính mà họ nhận thấy khi tích hợp các công cụ AI vào hệ thống, tất cả đều nhằm mục đích tiết kiệm thời gian cho đội ngũ của họ.

“Là một tổ chức nhượng quyền, chúng tôi nhận thấy việc sử dụng các công cụ AI mang lại rất nhiều giá trị,” Conlon cho biết. “Chúng tôi thường xuyên dựa vào ChatGPT cho các tác vụ như phân tích nội dung quảng cáo, tự động hóa các báo cáo định kỳ và phản hồi đánh giá cá nhân. Ngoài ra, chúng tôi sử dụng các kỹ thuật tạo ảnh, chẳng hạn như xóa phông nền khỏi hình ảnh của các huấn luyện viên và loại bỏ các nội dung không phù hợp với thương hiệu khỏi hình ảnh của chúng tôi.”

Conlon giải thích rằng những hiểu biết mà nhóm thu được từ khả năng phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và đưa ra đề xuất của AI là vô cùng quý giá. Ông nói thêm: “Chúng tôi đang tiết kiệm thời gian, chi phí và nguồn lực bằng cách áp dụng các công cụ này và sẽ tiếp tục tích hợp thêm nhiều công cụ khác khi ngành công nghiệp tiếp tục phát triển và chúng tôi tìm thấy thêm nhiều trường hợp sử dụng AI để hỗ trợ.”

Dựa trên dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) được dự đoán sẽ tiếp tục giúp chúng ta tiết kiệm thời gian. Báo cáo " Tương lai của các chuyên gia " của Thomson Reuters cho thấy: "Những người tham gia khảo sát dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng giúp họ tiết kiệm 12 giờ mỗi tuần trong 5 năm tới, hoặc 4 giờ mỗi tuần trong năm tới – tương đương với 200 giờ mỗi năm."

Tăng năng suất

Nếu bạn và đội ngũ nhượng quyền của mình tiết kiệm được thời gian nhờ trí tuệ nhân tạo (AI), thì việc năng suất tổng thể tăng lên là điều dễ hiểu. Trên thực tế, “Các doanh nghiệp sử dụng công cụ dữ liệu dựa trên AI đã chứng kiến ​​năng suất tăng tới 40%”, theo lời ông Dexter Chu, trưởng bộ phận tiếp thị của Secoda.

Một phần của việc tăng năng suất này đến từ việc sử dụng các công cụ AI để “tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như lập tài liệu dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và giải quyết truy vấn”. Chu nói thêm, “Điều này giúp giảm bớt khối lượng công việc thủ công cho nhân viên nhượng quyền, cho phép họ tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn như dịch vụ khách hàng hoặc các sáng kiến ​​tăng trưởng chiến lược, với tốc độ ra quyết định tăng lên đến 10 lần.”

Giảm chi phí vận hành

Việc lấy lại thời gian cho đội ngũ của bạn và tăng năng suất sẽ mang lại lợi ích gì? Giảm chi phí vận hành. Đừng chỉ tin lời tôi. Joseph Conlon đã đề cập đến việc tổ chức nhượng quyền của ông tiết kiệm được “chi phí và nguồn lực nhờ áp dụng các công cụ này”. Dexter Chu cũng đồng quan điểm, dẫn chứng “giảm 60% chi phí quản lý dữ liệu” thông qua các công cụ AI.

Quay trở lại với báo cáo "Tương lai của các chuyên gia", chúng ta có thể thấy việc tiết kiệm tới 12 giờ mỗi tuần trong vòng 5 năm tới có thể tác động như thế nào đến số giờ làm việc được tính phí. Báo cáo nêu rõ: "Đối với một luật sư ở Mỹ, điều này có thể tương đương với việc kiếm thêm 100.000 đô la từ số giờ làm việc được tính phí." Hơn nữa, thời gian tiết kiệm được có thể tương đương với việc "thêm một đồng nghiệp cho mỗi 10 thành viên trong nhóm."

Những thách thức của trí tuệ nhân tạo và nhượng quyền thương mại

Dưới đây, tôi chia sẻ những hiểu biết từ một tổ chức nhượng quyền và các chuyên gia AI làm việc với các đơn vị nhượng quyền để triển khai công nghệ này. Chúng ta sẽ cùng thảo luận về những thách thức đi kèm với AI và nhượng quyền thương mại.

Xác định các trường hợp sử dụng

Joseph Conlon từ tổ chức nhượng quyền We Make Footballers đã chia sẻ nhiều lợi ích mà ông và nhóm của mình đã trải nghiệm khi sử dụng AI như đã đề cập ở trên. Ông cũng rất hào phóng khi chia sẻ một số thách thức mà mình đã gặp phải.

“Thử thách ban đầu của chúng tôi là xác định những trường hợp sử dụng AI tốt nhất trong doanh nghiệp,” Conlon nói. “Có vẻ như có vô số hướng đi mà chúng tôi có thể lựa chọn, điều này ban đầu khiến chúng tôi cảm thấy khá choáng ngợp và không thể thực hiện được với chi phí liên quan.”

Ông ấy nói thêm: “Mỗi bên liên quan khác nhau trong công ty, từ bộ phận Marketing đến bộ phận Vận hành đến bộ phận Công nghệ, đều cần tự động hóa, tạo ra hoặc làm cho dễ tiếp cận hơn một số nhiệm vụ hoặc quy trình khác nhau. Trong mọi trường hợp, đều có mức độ ưu tiên, quy mô và độ phức tạp khác nhau.”

Để khắc phục điều này, We Make Footballers đã hợp tác với một công ty tư vấn về trí tuệ nhân tạo có tên Delegaite để xác định “một lộ trình hướng tới những gì sẽ mang lại lợi ích nhất cho tổ chức của chúng tôi và xây dựng một kế hoạch chi tiết về cách chúng tôi sẽ đạt được mục tiêu cuối cùng”.

Giải thích dữ liệu

Việc xây dựng lộ trình của họ có nghĩa là “đưa tất cả các nguồn dữ liệu của chúng tôi vào một nền tảng dữ liệu duy nhất để chúng tôi có thể phân tích”. Sau đó, bước tiếp theo “mất nhiều tháng trời miệt mài”. We Make Footballers tập trung vào việc diễn giải dữ liệu này và đảm bảo họ có thể tham chiếu chính xác khi cần thiết.

Conlon giải thích rằng điều này đòi hỏi rất nhiều phân tích thủ công và cấu hình lại hệ sinh thái công nghệ nội bộ, "điều này gây ra những ảnh hưởng cả về tài chính và nguồn lực."

Ông nói thêm: “Chúng ta mới chỉ ở giai đoạn đầu của hành trình, và một phần thách thức là không được quá lạc quan về những gì hiện tại có thể hoặc có thể xảy ra. Chúng ta phải kiên nhẫn với quá trình này và xây dựng năng lực của mình theo thời gian và phù hợp với các mục tiêu chiến lược.”

Kho dữ liệu

John Pennypacker , Phó Chủ tịch phụ trách Bán hàng và Tiếp thị tại Deep Cognition , chia sẻ một trong những thách thức lớn nhất mà công ty gặp phải khi triển khai các giải pháp AI cho mạng lưới nhượng quyền thương mại.

“Về bản chất, các hệ thống nhượng quyền hoạt động như những thực thể bán độc lập, thường có hệ thống và phương pháp thu thập dữ liệu riêng biệt,” Pennypacker cho biết. “Sự phân quyền này có thể tạo ra một mê cung các kho dữ liệu rời rạc, cản trở hiệu quả của việc triển khai AI trên toàn bộ mạng lưới nhượng quyền.”

Ông nói thêm: "Chúng tôi đã làm việc với một chuỗi nhà hàng thức ăn nhanh lớn muốn sử dụng AI để tối ưu hóa hàng tồn kho và dự đoán nhu cầu của khách hàng. Mặc dù trụ sở chính rất muốn triển khai giải pháp AI trên toàn hệ thống, nhưng chúng tôi nhanh chóng phát hiện ra rằng mỗi địa điểm nhượng quyền lại có hệ thống bán hàng riêng, phương pháp theo dõi hàng tồn kho riêng và thậm chí cả quy ước đặt tên khác nhau cho các món trong thực đơn."

Pennypacker giải thích rằng sự phân mảnh này đồng nghĩa với việc họ phải thực hiện một dự án chuẩn hóa dữ liệu quy mô lớn trước khi nhóm có thể bắt đầu huấn luyện các mô hình AI của mình. Dự án này mất nhiều tháng hợp tác với các chủ sở hữu nhượng quyền để thống nhất định dạng dữ liệu, tạo ra các API phổ quát và “thiết lập một kho dữ liệu tập trung có thể cung cấp cho hệ thống AI của chúng tôi dữ liệu nhất quán, chất lượng từ tất cả các địa điểm”.

“Thách thức không chỉ nằm ở khía cạnh kỹ thuật mà còn mang tính nhân văn sâu sắc,” Pennypacker nói. “Chúng tôi phải giải quyết những lo ngại của các chủ sở hữu nhượng quyền về quyền riêng tư dữ liệu, nguy cơ mất quyền tự chủ và nỗi sợ bị so sánh bất lợi với các địa điểm khác một khi tất cả dữ liệu được tập trung hóa và phân tích.”

Theo Pennypacker, việc vượt qua thách thức này đòi hỏi sự cân bằng tinh tế giữa đổi mới công nghệ và quản lý thay đổi. "Cuối cùng, chúng tôi đã phát triển một mô hình AI lai có thể hoạt động với cả dữ liệu chuẩn hóa và không chuẩn hóa, cùng với phương pháp triển khai theo từng giai đoạn cho phép các chủ sở hữu nhượng quyền dần dần thấy được lợi ích, xây dựng niềm tin vào hệ thống theo thời gian."

“Trải nghiệm này đã dạy chúng ta rằng trong lĩnh vực nhượng quyền thương mại, sự thành công của AI không chỉ nằm ở thuật toán mà còn ở việc tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu tôn trọng bản chất độc đáo của các mạng lưới nhượng quyền, đồng thời vẫn cho phép khai thác sức mạnh của những hiểu biết chuyên sâu từ AI tập trung.”

Ví dụ về nhượng quyền thương hiệu AI

Giờ là lúc để xem AI và nhượng quyền thương mại được ứng dụng như thế nào trong thực tế. Tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm trực tiếp của các tổ chức nhượng quyền và những người làm việc với các đơn vị nhượng quyền để tích hợp AI. Tôi cũng sẽ chia sẻ các ví dụ từ những đơn vị nhượng quyền mà bạn có thể đã biết và yêu thích.

Hy vọng rằng sẽ có nhiều nguồn cảm hứng hữu ích cho bạn dù bạn đang ở giai đoạn nào trong hành trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo và nhượng quyền thương hiệu.

Chúng tôi đào tạo cầu thủ bóng đá.

Joseph Conlon, giám đốc kỹ thuật số của We Make Footballers, đã chia sẻ những lợi ích và thách thức mà họ gặp phải với trí tuệ nhân tạo (AI). Giờ đây, ông chia sẻ thêm chi tiết về cách thức tổ chức nhượng quyền thương mại này tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh.

“Chúng tôi bắt đầu hành trình sử dụng AI trong hệ thống nhượng quyền của mình khoảng 12 tháng trước,” Conlon cho biết. “Hiện tại, chúng tôi đang sử dụng GenAI trong nhiều công cụ hàng ngày như sản xuất đồ họa, tạo mô-đun đào tạo nhượng quyền, chỉnh sửa video cho Podcast, sản xuất nội dung email và viết quảng cáo.”

Ông nói thêm: “Ở mức độ tinh vi hơn, chúng tôi đang bắt đầu sử dụng nó để phân tích các tập dữ liệu lớn trên toàn tổ chức và cung cấp những hiểu biết và phân tích mà việc quan sát bằng mắt thường không thể thực hiện được (hoặc ít nhất là sẽ tốn rất nhiều thời gian).”

Conlon giải thích rằng những hiểu biết này giúp nhóm nắm bắt được hiệu suất nhượng quyền thương mại, phân tích tiếp thị và xu hướng trải nghiệm khách hàng trên toàn doanh nghiệp. Thêm vào đó, họ có thể “nhanh chóng phát hiện các vấn đề có thể xảy ra và về cơ bản là truy vấn tất cả các bộ dữ liệu của chúng tôi theo yêu cầu”.

Để tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động của mình, We Make Footballers đã "cung cấp khóa đào tạo cho toàn bộ nhân viên văn phòng chính và khuyến nghị các đối tác nhượng quyền áp dụng việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm ở những nơi phù hợp với hoạt động của tổ chức."

Suy nghĩ của tôi? Tôi rất thích cách We Make Footballers sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý các tập dữ liệu lớn trong toàn bộ tổ chức. Khó có thể phủ nhận rằng AI có lợi thế hơn con người về tốc độ xử lý dữ liệu.

Tuy nhiên, bạn cũng phải nhận ra tầm quan trọng của việc bảo mật quyền truy cập dữ liệu trong nỗ lực này. Đó là lý do tại sao tôi cũng rất thích cách We Make Footballers đào tạo nhân viên văn phòng chính của họ về "sử dụng AI một cách có trách nhiệm".

Lanch/Happy Slice

Hans Kristian Furuseth , đồng sáng lập kiêm CEO của Torg , một nền tảng dựa trên trí tuệ nhân tạo chuyên tìm nguồn cung ứng thực phẩm và đồ uống, đã liên hệ với tôi để chia sẻ về cách họ hợp tác với Lanch / Happy Slice . Để dễ hình dung, Lanch/Happy Slice là chuỗi cửa hàng nhượng quyền lớn thứ bảy tại Đức.

Furuseth giải thích cách chuỗi nhà hàng này tìm kiếm các nhà sản xuất để cung cấp hàng cho các nhà hàng của họ. “Họ đang tìm kiếm nhà sản xuất cho rất nhiều loại sản phẩm,” Furuseth nói, “bao gồm cả đế bánh pizza mà họ đã cố gắng tìm nguồn cung ứng không thành công thông qua một công ty tư vấn thu mua truyền thống. Sau ba tháng, họ chỉ nhận được ba báo giá, tất cả đều cao hơn giá mục tiêu của họ.”

Ông ấy nói thêm: “Do đó, họ muốn thử nghiệm Torg. Trong vòng hai tuần, họ đã nhận được 15 báo giá từ các nhà sản xuất hàng đầu, hầu hết đều thấp hơn giá mục tiêu của họ.”

Nếu bạn đã đọc bất cứ điều gì tôi viết về AI, bạn sẽ biết tôi là người rất ủng hộ việc đặt con người ở vị trí trung tâm. Ví dụ, chất lượng và hiệu quả của các yếu tố như viết nội dung hoặc dịch vụ khách hàng có thể nhanh chóng giảm sút nếu không có sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, đối với một số nhiệm vụ, AI lại hiệu quả hơn con người.

Đối với chuỗi cửa hàng này, sự khác biệt nằm ở việc phải chờ ba tháng để nhận được ba báo giá đế bánh pizza hoặc nhận được 15 báo giá trong vòng hai tuần. Tuy nhiên, trực giác của tôi cho rằng việc kết hợp đội ngũ nhân viên con người với trí tuệ nhân tạo (AI) ở đây có thể mang lại thành công lớn hơn nữa. Nhưng điều đó dựa trên những quan sát của tôi và nhiều cuộc phỏng vấn với những người khác đang sử dụng AI trong kinh doanh của họ.

McDonald's

Về dịch vụ mua hàng qua cửa sổ ô tô, McDonald's đã sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo theo nhiều cách. Cách đầu tiên tôi muốn đề cập đến cũng là cách tôi thích nhất: dự đoán đơn hàng.

Tôi rất thích cách McDonald's sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho bảng thực đơn động. Hệ thống của họ phân tích các yếu tố bên ngoài như thời tiết và thời gian trong ngày để đề xuất các món ăn. Ví dụ, vào một ngày mưa, hệ thống có thể làm nổi bật các loại đồ uống nóng và các món ăn ấm áp, dễ chịu và hiển thị chúng trên màn hình kỹ thuật số. Mức độ cá nhân hóa này giúp McDonald's tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn và thúc đẩy doanh số bán hàng.

Ứng dụng thứ hai của trí tuệ nhân tạo (AI) là điều mà McDonald's gần đây đã rút lại tuyên bố kể từ khi ra mắt dịch vụ này vào năm 2021. McDonald's đã thử nghiệm AI giọng nói tại quầy phục vụ lái xe (drive-thru) trong vài năm qua. Thông qua công nghệ này, chuỗi cửa hàng có thể cung cấp dịch vụ nhận đơn hàng tự động (AOT). Mặc dù đại diện của McDonald's cho biết "đã có những thành công nhất định cho đến nay", nhưng hiện tại họ đang nghiên cứu "các giải pháp đặt hàng bằng giọng nói một cách rộng rãi hơn".

Theo ý kiến ​​khiêm tốn của tôi, những dịch vụ như mua hàng qua cửa sổ ô tô vẫn tốt hơn khi có sự tương tác của con người. Tại sao? Bởi vì nó được gọi là thức ăn nhanh là có lý do. Tôi chỉ có thể tưởng tượng sự khó chịu như thế nào nếu nhân viên tự động hiểu nhầm đơn đặt hàng của bạn hoặc làm sai. Sau đó, một người vẫn phải giải quyết vấn đề cho bạn. Điều đó sẽ làm mất thêm một lượng thời gian đáng kể so với bữa sáng nhanh gọn mà bạn dự định trước khi đi làm.

Anytime Fitness

Chuỗi phòng tập Anytime Fitness đã tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào ứng dụng của mình để mang đến trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. Cụ thể hơn, ứng dụng cung cấp các kế hoạch tập luyện và lời khuyên dinh dưỡng được thiết kế riêng. Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng — như tần suất tập luyện, sở thích và thậm chí cả mục tiêu thể dục cá nhân — AI có thể tạo ra các kế hoạch tùy chỉnh thích ứng khi người dùng tiến bộ.

Theo Gartner , “hơn 80% các tổ chức kỳ vọng sẽ cạnh tranh chủ yếu dựa trên trải nghiệm khách hàng (CX)”. Mấu chốt nằm ở đâu? Cá nhân hóa ngày càng trở thành yếu tố tạo nên sự khác biệt khi nói đến trải nghiệm khách hàng. Đó là lý do tại sao tôi đánh giá cao mức độ cá nhân hóa trong trường hợp sử dụng này. Nó không chỉ giúp các thành viên luôn có động lực mà còn giúp họ đạt được mục tiêu hiệu quả hơn.

Không cần những thay đổi to lớn để trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tác động đến thương hiệu của bạn.

Bạn không cần phải thực hiện những thay đổi tổ chức lớn lao để ứng dụng AI trong nhượng quyền thương mại. Chỉ cần một vài hành động nhỏ có mục đích cũng mang lại hiệu quả lớn. Ví dụ như chuỗi nhượng quyền Lanch/Happy Slice. Bằng cách áp dụng một công cụ duy nhất, họ đã đẩy nhanh quá trình tìm kiếm nhà sản xuất cung cấp hàng cho các nhà hàng của mình lên đến hàng tháng.

Tiếp theo là We Make Footballers, công ty đã sử dụng AI trong hệ thống của mình khoảng một năm nay. Các trường hợp sử dụng rất đa dạng, bao gồm phân tích nội dung quảng cáo, tự động hóa các báo cáo thường xuyên và phản hồi đánh giá cá nhân. Tuy nhiên, họ đã áp dụng cách tiếp cận thận trọng và từng bước trong việc triển khai công nghệ này.

Với tư cách là một tổ chức, họ nhận thức rằng một phần thách thức là “không nên quá lạc quan về những gì hiện tại có thể hoặc có thể xảy ra”. Thay vào đó, điều quan trọng là “phải kiên nhẫn với quá trình này và xây dựng năng lực của chúng ta theo thời gian và phù hợp với các mục tiêu chiến lược của chúng ta”.

Không biết bạn nghĩ sao, nhưng tôi thấy đó quả là những lời rất sáng suốt để kết thúc bài viết này.