วิธีการวัดผลทางธุรกิจ
ผลกระทบของ AI—ไม่ใช่แค่การใช้งาน

วัดสิ่งที่สำคัญ

ตัวชี้วัดต่างๆ เช่น จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่จริง จำนวนข้อความที่ส่ง และฟีเจอร์ที่ใช้งาน สามารถบอกได้ว่าพนักงานกำลังใช้ AI อยู่หรือไม่ แต่การใช้งานสูงไม่ได้หมายความว่างานหรือผลลัพธ์ทางธุรกิจจะดีขึ้นเสมอไป.

ในการตัดสินใจว่าควรทำอย่างไรต่อไป คุณต้องพิจารณาว่างานเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร เชื่อมโยงกับเป้าหมายทางธุรกิจที่กว้างขึ้น และประเมินความแข็งแกร่งของหลักฐาน จากนั้นคุณจึงจะสามารถให้คำแนะนำที่รอบรู้มากขึ้นได้ เช่น ขยายสิ่งที่ได้ผล ปรับปรุงสิ่งที่ไม่ได้ผล หรือหยุดลงทุนในขั้นตอนการทำงานที่ไม่ได้สร้างมูลค่าเพิ่มมากพอ.

เริ่มต้นด้วยผลลัพธ์ของขั้นตอนการทำงานของคุณ

ก่อนที่คุณจะสามารถวัดผลกระทบทางธุรกิจได้ คุณต้องรู้ก่อนว่ากระบวนการทำงานนั้นดีขึ้นหรือไม่.

หากคุณเคยใช้ แบบประเมินกลยุทธ์ผู้นำด้าน AI, ถ้ามี คุณก็มีจุดเริ่มต้นแล้ว แต่ถ้าไม่มี คุณก็ต้องมีข้อมูลพื้นฐานเดียวกันนี้:

• ขั้นตอนการทำงานที่คุณทดสอบ
• ตัวชี้วัดที่คุณกำลังติดตาม
• จุดเริ่มต้นของคุณ
• ผลลัพธ์ที่คุณหวังจะได้รับ

ทีนี้ลองเปรียบเทียบจุดเริ่มต้นนั้นกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงดู ตัวอย่างเช่น หากก่อนหน้านี้พนักงานขายใช้เวลา 11.5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ในการขาย และเป้าหมายคือการเพิ่มเวลาเป็น 14 ชั่วโมง หลังจากนำขั้นตอนการทำงานใหม่มาใช้แล้ว พวกเขาใช้เวลาไปเท่าไหร่?

คำตอบนั้นควรมาจากระบบธุรกิจที่ติดตามการทำงานอยู่แล้ว เช่น ระบบ CRM รายงานการดำเนินงาน หรือระบบบันทึกข้อมูลอื่นๆ เมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ ให้ใช้แหล่งข้อมูลและวิธีการเดียวกันกับข้อมูลพื้นฐาน เพื่อให้คุณเปรียบเทียบสิ่งที่เหมือนกัน.

เชื่อมโยงการเปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์เข้ากับคุณค่าทางธุรกิจ

การรู้ว่าขั้นตอนการทำงานดีขึ้นเป็นขั้นตอนแรกที่สำคัญ แต่ก็ยังไม่ได้บอกคุณว่าการปรับปรุงนั้นมีความหมายอย่างไรต่อธุรกิจ.

ตัวชี้วัดต่างๆ เช่น จำนวนชั่วโมงขายต่อพนักงานต่อสัปดาห์ จำนวนวันที่ใช้ในการร่างฉบับแรก หรือจำนวนบันทึกที่ได้รับการอัปเดต จะบอกคุณว่าการทำงานเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร จากนั้นเชื่อมโยงการเปลี่ยนแปลงนั้นกับผลลัพธ์ที่องค์กรของคุณให้ความสำคัญ:

• การเพิ่มชั่วโมงการขายอาจสร้างโอกาสในการเพิ่มยอดขายได้.
• การจัดทำร่างแรกที่รวดเร็วยิ่งขึ้นอาจช่วยลดต้นทุนในการผลิตชิ้นงานได้.
• การบันทึกข้อมูลที่ครบถ้วนมากขึ้นอาจช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานได้โดยการลดภาระงานตรวจสอบความถูกต้องในขั้นตอนต่อไป.

เป้าหมายไม่ใช่การอ้างว่า AI เพียงอย่างเดียวเป็นสาเหตุของผลลัพธ์ทางธุรกิจ แต่เป็นการสร้างความเชื่อมโยงที่น่าเชื่อถือระหว่างการปรับปรุงกระบวนการทำงานและผลลัพธ์ โดยมีหลักฐานสนับสนุน.

การประหยัดเวลา 100 ชั่วโมงฟังดูดี แต่ผลกระทบต่อธุรกิจนั้นขึ้นอยู่กับว่าเวลาเหล่านั้นถูกใช้ไปกับอะไรบ้าง พนักงานขายใช้เวลากับลูกค้ามากขึ้นหรือไม่? ทีมงานทำงานได้มากขึ้นหรือไม่? ฝ่ายบริการลูกค้าแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้นหรือไม่?

ดูตัวอย่างผลการประเมินที่เสร็จสมบูรณ์ได้ที่นี่

ลองพิจารณาถึงทีมขายที่ใช้ Copilot สำหรับการเตรียมการประชุมกับลูกค้าและการติดตามผล หลังจาก 90 วัน หัวหน้าทีม AI จำเป็นต้องพิจารณาว่ามีหลักฐานเพียงพอหรือไม่ที่จะขยายเวิร์กโฟลว์ไปยังส่วนอื่นๆ ขององค์กรฝ่ายขาย.

ตัวอย่างนี้เป็นการผสมผสานผลลัพธ์จาก Strategy Scorecard กับสมมติฐานทางการเงินเพื่อเป็นตัวอย่าง ในการประเมินผลจริง ควรใช้ อัตราการแปลง และต้นทุนที่ได้รับการตรวจสอบโดยทีมการเงินของคุณ.

เวลาในการขายเพิ่มขึ้น 2.3 ชั่วโมงต่อพนักงานขายต่อสัปดาห์ เมื่อรวมกับพนักงานขาย 40 คน ก็จะเพิ่มเวลาในการขายประมาณ 92 ชั่วโมงต่อสัปดาห์.

นั่นเป็นหลักฐานที่แสดงว่ากระบวนการทำงานดีขึ้น แต่ชั่วโมงทำงานเพิ่มเติมเหล่านั้นไม่ใช่รายได้ การประเมินมูลค่าทางการเงินของชั่วโมงทำงานเพิ่มเติมเหล่านั้นจำเป็นต้องมีวิธีการที่ตกลงกันไว้เพื่อเชื่อมโยงกิจกรรมการขายเพิ่มเติมเข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจ.

สำหรับตัวอย่างนี้ สมมติว่าฝ่ายการเงินอนุมัติเงินสนับสนุนโดยประมาณ $50 ต่อชั่วโมงการขายเพิ่มเติม โดยใช้สัปดาห์การทำงาน 46 สัปดาห์:

มีการวัดการเพิ่มขึ้นของชั่วโมงการขาย ในขณะที่แบบจำลองผลตอบแทนรายปีและระยะเวลาคืนทุนนั้นใช้เกณฑ์อัตราที่ได้รับการอนุมัติทางการเงินเป็นตัวอย่าง การประมาณการแสดงให้เห็นว่ากำลังการผลิตเพิ่มเติมนั้นอาจมีมูลค่าเท่าใด แต่ไม่ได้ยืนยันว่า Copilot สร้างผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริงได้ $211,600.

จากหลักฐานนี้ ข้อเสนอแนะอาจเป็นการขยายขั้นตอนการทำงาน โดยมีเงื่อนไขว่าเจ้าของขั้นตอนการทำงานต้องยืนยันว่าเวลาที่เพิ่มขึ้นนั้นใช้ไปกับงานที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า และฝ่ายการเงินยอมรับวิธีการแปลงนี้ การติดตามทั้งชั่วโมงการขายและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แท้จริงอย่างต่อเนื่องจะช่วยแสดงให้เห็นว่ามูลค่าที่คาดการณ์ไว้เกิดขึ้นจริงหรือไม่.

ให้คำแนะนำโดยอิงจากหลักฐานที่มีอยู่

ก่อนที่จะให้คำแนะนำ คุณควรตอบคำถามสามข้อนี้ได้ก่อน:

• ผลลัพธ์นี้มาจากไหน? ระบบธุรกิจหรือรายงานใดที่ใช้วัดการเปลี่ยนแปลงของเวิร์กโฟลว์? หากคุณแปลงผลลัพธ์นั้นเป็นมูลค่าทางการเงิน อัตราการแปลงมาจากแหล่งใด?
• ปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อผลลัพธ์นี้? ในทางปฏิบัติมีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง และมีปัจจัยอื่นใดบ้างที่อาจส่งผลต่อตัวชี้วัด? หลีกเลี่ยงการกล่าวอ้างว่าการปรับปรุงทั้งหมดเกิดจาก AI เมื่อหลักฐานไม่สนับสนุน.
• อะไรที่ยังคงไม่แน่นอน? การประมาณการทางการเงินนั้นมีสมมติฐานอะไรบ้าง และคุณจำเป็นต้องวัดอะไรเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของสมมติฐานเหล่านั้น?

คุณไม่จำเป็นต้องคลี่คลายความไม่แน่นอนทุกอย่างก่อนที่จะดำเนินการต่อไป ผลลัพธ์การดำเนินงานที่น่าพอใจอาจเป็นเหตุผลที่ควรขยายกระบวนการทำงานในขณะที่คุณยังคงวัดผลลัพธ์ทางธุรกิจต่อไป ในบางกรณี ความไม่แน่นอนอาจชี้ให้เห็นถึงขั้นตอนต่อไปที่เล็กกว่าแทน.

เมื่อหลักฐานไม่ชัดเจน

ไม่ใช่ทุกขั้นตอนการทำงานที่จะให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนภายในวันตรวจสอบครั้งแรก แต่ผลลัพธ์ที่ไม่ชัดเจนไม่ได้หมายความว่าขั้นตอนการทำงานนั้นล้มเหลวเสมอไป ลองถามตัวเองว่า:

ค่าเริ่มต้นนั้นถูกต้องหรือไม่? ฐานข้อมูลที่ไม่แข็งแกร่งอาจบดบังความก้าวหน้าที่แท้จริง หรือทำให้ความผันแปรปกติดูเหมือนมีความสำคัญ.

ขั้นตอนการทำงานเปลี่ยนแปลงไปจริงหรือไม่? พนักงานอาจใช้ AI โดยไม่ได้เปลี่ยนแปลงขั้นตอนที่กำหนดว่างานจะเสร็จเร็วหรือมีประสิทธิภาพเพียงใด.

เวลาผ่านไปนานพอแล้วหรือยัง? การปรับปรุงด้านการดำเนินงานอาจปรากฏให้เห็นก่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่คาดหวังไว้.

ตัวอย่างเช่น ทีมอาจใช้ AI ในการร่างคำตอบสำหรับคำขอเสนอราคาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ในขณะที่เวลาตอบสนองโดยรวมแทบไม่เปลี่ยนแปลง หากการตรวจสอบทางกฎหมายยังคงเป็นคอขวด การขยายขั้นตอนการร่างเอกสารอาจไม่สามารถแก้ปัญหาใหญ่ได้ การปรับปรุงกระบวนการในส่วนนั้นอาจเป็นขั้นตอนต่อไปที่ดีกว่า.

บางครั้งหลักฐานก็ชี้ให้เห็นว่าแทบไม่มีการปรับปรุงใดๆ เลย ซึ่งนั่นก็เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์เช่นกัน การเปลี่ยนแปลงหรือหยุดกระบวนการทำงานสามารถป้องกันการลงทุนเพิ่มเติมในงานที่ไม่ก่อให้เกิดผลลัพธ์ตามที่คาดหวังได้.

แปลงผลลัพธ์ของคุณให้เป็นรายงานผลกระทบทางธุรกิจ

มาถึงจุดนี้ คุณจะทราบแล้วว่าขั้นตอนการทำงานดีขึ้นหรือไม่ การปรับปรุงนั้นเชื่อมโยงกับมูลค่าทางธุรกิจอย่างไร ผลกระทบทางการเงินที่อาจเกิดขึ้น และคุณสามารถมั่นใจในหลักฐานได้มากน้อยเพียงใด.

แบบฟอร์มคำนวณ ROI สำหรับผู้นำ AI สามารถช่วยคุณรวบรวมข้อมูลเหล่านั้นเข้าด้วยกันในรายงานผลกระทบทางธุรกิจ หากคุณเคยใช้ Strategy Scorecard มาก่อน ให้คัดลอกเวิร์กโฟลว์ ตัวชี้วัด เกณฑ์พื้นฐาน และเป้าหมายของคุณ จากนั้นเพิ่มผลลัพธ์ที่แท้จริง มูลค่าทางการเงิน ต้นทุน และระยะเวลาคืนทุน หากไม่เคยใช้ ให้รวบรวมข้อมูลเหล่านั้นโดยตรงจากระบบและทีมที่คุณใช้ในการประเมิน.

ใช้ตัวอย่างในเวิร์กชีตเป็นข้อมูลอ้างอิง โดยแทนที่สมมติฐานที่เป็นตัวอย่างด้วยข้อมูลจริงและวิธีการที่ได้รับการอนุมัติจากฝ่ายการเงินขององค์กรของคุณ.