Làm thế nào để đo lường hiệu quả kinh doanh?
Tác động của AI—không chỉ là việc sử dụng

Đo lường những gì quan trọng

Các chỉ số như người dùng hoạt động, lời nhắc được gửi và các tính năng được sử dụng có thể cho bạn biết liệu nhân viên có đang sử dụng AI hay không, nhưng việc sử dụng nhiều không nhất thiết có nghĩa là công việc—hoặc kết quả kinh doanh—đã được cải thiện.

Để quyết định bước tiếp theo cần làm gì, bạn cần xem xét công việc đã thay đổi như thế nào, liên kết nó với mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn và đánh giá mức độ tin cậy của bằng chứng. Sau đó, bạn có thể đưa ra khuyến nghị sáng suốt hơn: mở rộng quy mô những gì đang hiệu quả, điều chỉnh những gì không hiệu quả hoặc ngừng đầu tư vào các quy trình làm việc không mang lại đủ giá trị.

Hãy bắt đầu với kết quả quy trình làm việc của bạn.

Trước khi có thể đo lường tác động kinh doanh, bạn cần biết liệu quy trình làm việc có được cải thiện hay không.

Nếu bạn đã sử dụng Bảng điểm chiến lược lãnh đạo AI, Như vậy là bạn đã có điểm xuất phát. Nếu chưa, bạn sẽ cần những thông tin cơ bản tương tự:

• Quy trình làm việc mà bạn đã thử nghiệm
• Chỉ số bạn đang theo dõi
• Điểm xuất phát của bạn
• Kết quả mà bạn mong muốn đạt được

Bây giờ hãy so sánh điểm xuất phát đó với những gì thực sự đã xảy ra. Ví dụ, nếu trước đây nhân viên bán hàng dành 11,5 giờ mỗi tuần để bán hàng và mục tiêu là tăng thời gian đó lên 14 giờ, thì sau khi áp dụng quy trình làm việc mới, họ đã đạt được kết quả như thế nào?

Câu trả lời nên đến từ các hệ thống nghiệp vụ hiện đang theo dõi công việc, chẳng hạn như hệ thống CRM, báo cáo hoạt động hoặc hệ thống ghi nhận dữ liệu khác. Bất cứ khi nào có thể, hãy sử dụng cùng một nguồn và phương pháp làm cơ sở để so sánh những dữ liệu tương đồng.

Liên kết sự thay đổi quy trình làm việc với giá trị kinh doanh

Việc biết rằng quy trình làm việc đã được cải thiện là một bước quan trọng đầu tiên, nhưng điều đó vẫn chưa cho bạn biết sự cải thiện đó có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp.

Các chỉ số như số giờ bán hàng mỗi nhân viên mỗi tuần, số ngày để hoàn thành bản thảo đầu tiên hoặc số lượng hồ sơ được cập nhật cho bạn biết công việc đã thay đổi như thế nào. Tiếp theo, hãy liên kết sự thay đổi đó với một kết quả mà tổ chức của bạn quan tâm:

• Việc tăng thêm giờ bán hàng có thể tạo ra cơ hội mở rộng nguồn khách hàng tiềm năng.
• Việc hoàn thành bản thảo đầu tiên nhanh hơn có thể làm giảm chi phí sản xuất một sản phẩm.
• Việc lưu trữ hồ sơ đầy đủ hơn có thể giúp giảm chi phí vận hành bằng cách giảm bớt công việc đối chiếu sau này.

Mục tiêu không phải là khẳng định rằng chỉ riêng trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra kết quả kinh doanh. Mục tiêu là thiết lập mối liên hệ đáng tin cậy giữa việc cải thiện quy trình làm việc và kết quả đó, được hỗ trợ bởi bằng chứng.

Tiết kiệm được 100 giờ nghe có vẻ rất đáng kể, nhưng tác động đến kinh doanh thực tế phụ thuộc vào việc những giờ đó được sử dụng như thế nào. Nhân viên bán hàng có dành nhiều thời gian hơn cho khách hàng không? Nhóm nào đó có tạo ra nhiều sản phẩm hơn không? Bộ phận chăm sóc khách hàng có giải quyết vấn đề nhanh hơn không?

Xem hình ảnh một bài đánh giá đã hoàn thành.

Hãy xem xét một nhóm bán hàng sử dụng Copilot để chuẩn bị và theo dõi các cuộc họp với khách hàng. Sau 90 ngày, người lãnh đạo AI cần xác định xem liệu có đủ bằng chứng để mở rộng quy trình làm việc này cho toàn bộ tổ chức bán hàng hay không.

Ví dụ này kết hợp kết quả của Bảng điểm Chiến lược với các giả định tài chính mang tính minh họa. Trong một đánh giá thực tế, hãy sử dụng tỷ lệ chuyển đổi và chi phí đã được nhóm tài chính của bạn xác nhận.

Thời gian bán hàng tăng thêm 2,3 giờ mỗi nhân viên mỗi tuần. Tính trên 40 nhân viên, con số này tương đương với khoảng 92 giờ bán hàng tăng thêm mỗi tuần.

Điều đó chứng tỏ quy trình làm việc đã được cải thiện, nhưng những giờ làm thêm đó không phải là doanh thu. Việc ước tính giá trị tài chính của chúng đòi hỏi một phương pháp đã được thống nhất để liên kết hoạt động bán hàng bổ sung với kết quả kinh doanh.

Để minh họa, giả sử bộ phận tài chính đã phê duyệt khoản đóng góp ước tính là $50 cho mỗi giờ bán hàng bổ sung. Sử dụng 46 tuần làm việc:

Việc tăng số giờ bán hàng được đo lường, trong khi khoản đóng góp hàng năm và thời gian hoàn vốn được mô phỏng bằng cách sử dụng tỷ lệ được phê duyệt về mặt tài chính. Ước tính này cho thấy giá trị của năng lực bổ sung đó, nhưng nó không chứng minh được rằng Copilot đã tạo ra khoản đóng góp thực tế là $211.600.

Dựa trên bằng chứng này, khuyến nghị có thể là mở rộng quy trình làm việc, với điều kiện người chịu trách nhiệm về quy trình xác nhận rằng thời gian bổ sung đã được dành cho công việc tương tác với khách hàng và bộ phận tài chính chấp nhận phương pháp chuyển đổi. Việc tiếp tục theo dõi cả giờ bán hàng và kết quả kinh doanh thực tế có thể cho thấy liệu giá trị được mô hình hóa có thành hiện thực hay không.

Đưa ra khuyến nghị dựa trên bằng chứng đã chứng minh.

Trước khi đưa ra lời khuyên, bạn cần trả lời được ba câu hỏi sau:

• Kết quả này đến từ đâu? Hệ thống kinh doanh hoặc báo cáo nào đã đo lường sự thay đổi trong quy trình làm việc? Nếu bạn quy đổi kết quả đó thành giá trị tài chính, tỷ lệ chuyển đổi đó đến từ đâu?
• Những yếu tố nào đã góp phần tạo nên kết quả đó? Trên thực tế, điều gì đã thay đổi, và những yếu tố nào khác có thể đã ảnh hưởng đến chỉ số này? Tránh quy toàn bộ sự cải thiện cho AI khi bằng chứng không ủng hộ điều đó.
• Điều gì vẫn còn chưa chắc chắn? Bản dự toán tài chính dựa trên những giả định nào, và bạn cần đo lường những gì tiếp theo để xác thực chúng?

Bạn không nhất thiết phải giải quyết mọi vấn đề chưa chắc chắn trước khi tiến lên. Kết quả hoạt động khả quan có thể biện minh cho việc mở rộng quy trình làm việc trong khi bạn tiếp tục đo lường kết quả kinh doanh. Trong những trường hợp khác, sự không chắc chắn có thể chỉ ra một giai đoạn tiếp theo nhỏ hơn.

Khi bằng chứng không đủ thuyết phục

Không phải quy trình nào cũng cho ra kết quả rõ ràng vào ngày xem xét ban đầu, nhưng kết quả không rõ ràng không có nghĩa là quy trình đó đã thất bại. Hãy hỏi:

Số liệu ban đầu có chính xác không? Một nền tảng yếu kém có thể che giấu sự cải thiện thực sự hoặc khiến sự biến động bình thường trông có vẻ quan trọng.

Quy trình làm việc có thực sự thay đổi không? Nhân viên có thể đang sử dụng AI mà không thay đổi các bước quyết định tốc độ hoặc hiệu quả hoàn thành công việc.

Đã đủ thời gian trôi qua chưa? Những cải tiến về mặt vận hành có thể mang lại kết quả trước khi những kết quả kinh doanh mà chúng được kỳ vọng sẽ tác động đến.

Ví dụ, một nhóm có thể sử dụng AI để soạn thảo phản hồi cho các yêu cầu đề xuất nhanh hơn trong khi thời gian phản hồi tổng thể hầu như không thay đổi. Nếu khâu xem xét pháp lý vẫn là điểm nghẽn, việc mở rộng quy trình soạn thảo có thể không giải quyết được vấn đề lớn hơn. Cải tiến lại phần đó của quy trình có thể là bước tiếp theo tốt hơn.

Đôi khi bằng chứng chỉ ra rất ít hoặc không có sự cải thiện nào. Đó cũng là thông tin hữu ích. Thay đổi hoặc dừng quy trình làm việc có thể ngăn chặn việc đầu tư thêm vào công việc không mang lại giá trị như mong đợi.

Chuyển kết quả của bạn thành báo cáo tác động kinh doanh.

Đến thời điểm này, bạn đã biết liệu quy trình làm việc có được cải thiện hay không, sự cải thiện đó liên quan như thế nào đến giá trị kinh doanh, tác động tài chính tiềm năng của nó và mức độ tin cậy của bằng chứng.

Bảng tính ROI của AI Leader có thể giúp bạn kết hợp những yếu tố đó lại với nhau trong một báo cáo tác động kinh doanh. Nếu bạn đã sử dụng Bảng điểm Chiến lược, hãy chuyển tiếp quy trình làm việc, số liệu, mốc cơ sở và mục tiêu của bạn, sau đó thêm kết quả thực tế, giá trị tài chính, chi phí và thời gian hoàn vốn. Nếu không, hãy thu thập những thông tin đầu vào đó trực tiếp từ các hệ thống và nhóm mà bạn đã sử dụng để đánh giá.

Hãy sử dụng ví dụ trong bảng tính làm tài liệu tham khảo, thay thế các giả định minh họa bằng dữ liệu thực tế và phương pháp được bộ phận tài chính của tổ chức bạn phê duyệt.