Trong những năm gần đây, AI (Trí tuệ nhân tạo) đang trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho doanh nghiệp trong quản lý vận hành, chăm sóc khách hàng, marketing và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, không ít doanh nghiệp gặp tình trạng AI đưa ra kết quả không chính xác, dự báo sai nhu cầu của khách hàng hoặc không thể tự động hóa quy trình như kỳ vọng.
Nhiều người cho rằng nguyên nhân là do lựa chọn sai công nghệ hoặc phần mềm AI chưa đủ mạnh. Thực tế, nguyên nhân phổ biến nhất lại nằm ở chất lượng và khả năng kết nối dữ liệu của doanh nghiệp.
Khi dữ liệu bị lưu trữ rời rạc ở nhiều hệ thống khác nhau, AI không có đủ bức tranh tổng thể để học hỏi và đưa ra quyết định chính xác. Đây cũng là một trong những lý do dẫn đến thất bại khi triển khai AI trong doanh nghiệp.
- AI HOẠT ĐỘNG HIỆU QUẢ NHỜ DỮ LIỆU ĐƯỢC KẾT NỐI NHƯ THẾ NÀO?
AI hoạt động dựa trên dữ liệu. Càng có nhiều dữ liệu đầy đủ, chính xác và được kết nối thì AI càng có khả năng phân tích và đưa ra kết quả hiệu quả.
Một hệ thống AI chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi được tiếp cận đầy đủ dữ liệu về khách hàng trong suốt hành trình mua hàng của doanh nghiệp, từ bước tìm kiếm, tham khảo sản phẩm đến mua hàng và chăm sóc sau bán.Tuy nhiên, tại nhiều doanh nghiệp dữ liệu lại đang bị phân tán ở nhiều nơi:
- Dữ liệu tương tác nằm trên Facebook Fanpage, website hoặc email.
- Dữ liệu khách hàng được lưu trong file Excel riêng của từng nhân viên.
- Dữ liệu doanh thu và tài chính nằm trong phần mềm kế toán.
- Thông tin vận chuyển được lưu trên hệ thống của đơn vị giao nhận.
- Lịch sử trao đổi khách hàng nằm trong Zalo hoặc các ứng dụng nhắn tin cá nhân.
Khi các nguồn dữ liệu này không được kết nối với nhau, AI chỉ nhìn thấy một phần thông tin thay vì toàn bộ bức tranh. Điều này khiến khả năng phân tích và ra quyết định của AI bị hạn chế đáng kể.
- DỮ LIỆU RỜI RẠC KHIẾN AI THẤT BẠI NHƯ THẾ NÀO?
Mọi thuật toán AI đều dựa trên nguyên tắc phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự đoán hoặc đề xuất hành động trong tương lai. Vì vậy, khi dữ liệu không đồng bộ, các sai lệch sẽ xuất hiện.
Không nhận diện được khách hàng
AI không thể xác định người vừa để lại thông tin trên website có phải là khách hàng từng mua hàng tại cửa hàng hay không. Điều này làm giảm khả năng cá nhân hóa trải nghiệm và đề xuất sản phẩm phù hợp.
Xử lý công việc chậm trễ
AI cần dữ liệu theo thời gian thực để đưa ra quyết định chính xác. Nếu dữ liệu tồn kho hoặc đơn hàng được cập nhật chậm, hệ thống có thể tiếp tục nhận đơn cho sản phẩm đã hết hàng hoặc đưa ra các đề xuất không còn phù hợp.
Không tối ưu được ngân sách quảng cáo
Các nền tảng quảng cáo ứng dụng AI cần biết khách hàng nào thực sự tạo ra doanh thu để tìm kiếm tệp khách hàng tương tự. Khi dữ liệu doanh thu và dữ liệu marketing không được kết nối, AI sẽ tối ưu sai mục tiêu, làm tăng chi phí quảng cáo nhưng không cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Báo cáo và dự báo thiếu chính xác
AI phân tích dựa trên dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu bị thiếu hoặc sai lệch, các báo cáo doanh thu, dự báo nhu cầu thị trường và kế hoạch kinh doanh cũng sẽ không phản ánh đúng thực tế.
- BƯỚC CHUẨN HÓA DỮ LIỆU TRƯỚC KHI TRIỂN KHAI AI
Nếu muốn áp dụng AI vào quy trình kinh doanh một cách hiệu quả, bạn cần chuẩn bị lại nền tảng thông tin theo các bước sau:
- Bước 1: Kiểm kê lại toàn bộ nguồn thông tin: Liệt kê xem doanh nghiệp đang có những loại dữ liệu nào (thông tin khách hàng, doanh thu, tồn kho) và chúng đang nằm ở những phần mềm hay thiết bị nào.
- Bước 2: Kết nối dữ liệu về một nơi: Chọn một phần mềm trung tâm để gom tất cả các luồng thông tin trên về cùng một nơi. Đảm bảo các phòng ban đều có thể truy cập và cập nhật lên đó.
- Bước 3: Làm sạch dữ liệu: Xóa bỏ các thông tin trùng lặp (một khách hàng bị lưu thành 2-3 số điện thoại khác nhau) và sửa các thông tin sai chính tả trước khi cho AI quét dữ liệu.
Kết luận
AI không thể tạo ra giá trị nếu phải hoạt động trên một nền tảng dữ liệu rời rạc và thiếu đồng bộ. Trước khi nghĩ đến việc triển khai các công nghệ AI hiện đại, doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu được quản lý tập trung, kết nối xuyên suốt và luôn sẵn sàng cho việc phân tích.
Với kinh nghiệm trong lĩnh vực hạ tầng CNTT, quản trị dữ liệu và chuyển đổi số Mstar Corp sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, tối ưu hệ thống vận hành và triển khai các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu thực tế. Đây chính là bước khởi đầu quan trọng giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả sức mạnh của AI và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong tương lai.
