Năm 2023 là năm bùng nổ của chuyển đổi số khi các công ty cuối cùng đã áp dụng AI, chatbot và tự động hóa quy trình bằng robot để thúc đẩy hiệu quả lên tầm cao chưa từng có.

Hiện nay, năm 2024 sẽ còn tiến xa hơn nữa bằng cách đưa ra các xu hướng trong chuyển đổi số có thể áp dụng cho các doanh nghiệp có quy mô và lĩnh vực khác nhau.

Xu hướng chuyển đổi số năm 2024: những điều cần mong đợi

Chúng tôi đã đưa ra 10 xu hướng chuyển đổi số hàng đầu hứa hẹn sẽ giảm 30% chi phí hoạt động, tiết kiệm tiền cho các chiến dịch tiếp thị bằng cách tận dụng các giải pháp dữ liệu và khiến các nhà đầu tư chuyển hướng vốn cho doanh nghiệp của bạn. Trong blog này, chúng tôi sẽ thảo luận về tầm quan trọng của từng xu hướng đối với lợi thế cạnh tranh mà nó mang lại cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng, cũng như những thách thức khi triển khai các chiến lược chuyển đổi số.

Siêu tự động hóa (Hyper automation)

Theo Gartner, đến năm 2025, siêu tự động hóa sẽ trở thành công nghệ chính thống, với 70% doanh nghiệp áp dụng công nghệ này dưới một hình thức nào đó. Đúng như tên gọi, siêu tự động hóa là một phương pháp cho phép các công ty tự động hóa càng nhiều quy trình càng tốt. Siêu tự động hóa dựa trên công nghệ như tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA), nền tảng ứng dụng mã thấp (LCAP), trí tuệ nhân tạo (AI), chatbot và trợ lý ảo. Tin tốt là phần mềm không phụ thuộc vào quy trình này, chẳng hạn như RPA, LCAP và AI, có thể được sử dụng trong bất kỳ tổ chức nào trên nhiều trường hợp sử dụng CNTT và kinh doanh.

Các doanh nghiệp lớn như Walmart là những người tiên phong trong việc chỉ ra cách xử lý xu hướng này trong quá trình chuyển đổi số. Các tập đoàn bán lẻ sử dụng phân tích dữ liệu được tăng cường bằng AI để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa hàng tồn kho. Công ty phân tích lượng lớn dữ liệu, bao gồm dữ liệu bán hàng trong quá khứ, mô hình thời tiết, xu hướng theo mùa và các sự kiện địa phương, để dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng. Do đó, Walmart tối ưu hóa mức tồn kho, giảm tình trạng hết hàng và giảm thiểu hàng tồn kho dư thừa. Họ sử dụng triết lý siêu tự động hóa để đảm bảo không hết bánh mì kẹp thịt trước ngày lễ yêu thích của bạn và không lãng phí tiền vào việc mang theo và dự trữ quá nhiều.

Siêu tự động hóa có thể nghe có vẻ siêu đáng sợ, có thể ngăn cản bạn đưa những hoạt động này vào công ty của mình. Nhưng hãy cùng nhau loại bỏ FOMO. Nếu bạn muốn bắt đầu siêu tự động hóa nhưng lại quá choáng ngợp bởi thông tin hoặc có thể bạn đã biết điểm tăng trưởng của mình và muốn tìm hiểu giải pháp, hãy để chúng tôi giúp bạn. Các BA được chứng nhận của chúng tôi sẽ đi sâu vào hoạt động hàng ngày của bạn để hiểu những thách thức của bạn và giá trị mà chúng tôi có thể tạo ra thông qua công nghệ. Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một chiến lược siêu tự động hóa tùy chỉnh khả thi và có thể đo lường được.

Cá nhân hóa

Chúng tôi xin trích dẫn lời của một tỷ phú, Rihana, người đã nói: Bạn cần khiến khách hàng của mình cảm thấy họ là “cô gái duy nhất trên thế giới”. Vì vậy, không cần phải nói thêm nữa, chúng tôi sẽ tiết lộ xu hướng kinh doanh kỹ thuật số tiếp theo, còn được gọi là cá nhân hóa. Cung cấp các tương tác được cá nhân hóa tại mọi điểm tiếp xúc trong suốt hành trình của khách hàng bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu hiệu quả.

Trải nghiệm được cá nhân hóa khuyến khích các tương tác thường xuyên và có ý nghĩa, dẫn đến tỷ lệ giữ chân khách hàng cao hơn và khách hàng tiềm năng hài lòng. Tìm hiểu cách khách hàng của bạn thay đổi hành vi theo thời gian thực. Và không, chúng tôi không nói về việc theo dõi họ. Việc sử dụng phân tích dữ liệu theo thời gian thực cho phép các doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trong hành vi của khách hàng. Sự nhanh nhẹn này giúp bạn duy trì sự phù hợp và khả năng cạnh tranh.

Vậy bằng chứng ở đâu? Trên thực tế, các thương hiệu tận dụng các công cụ cá nhân hóa kỹ thuật số tiên tiến thấy doanh thu tăng nhanh hơn từ 6% đến 10%. Hãy xem cách Amazon xử lý xu hướng này trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số. Thông qua AI và máy học, công cụ đề xuất của Amazon sàng lọc hành vi của khách hàng, lịch sử mua hàng và các mẫu duyệt để đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. Cách tiếp cận thông minh này đã chứng minh được lợi ích to lớn, với các báo cáo chỉ ra rằng 35% doanh thu đáng kể của Amazon là nhờ vào công cụ đề xuất của họ.

Nhờ những tiến bộ trong công nghệ như các công cụ phân tích dữ liệu lớn, các doanh nghiệp hiện có thể thu thập được lượng thông tin khổng lồ về khách hàng của mình. Tìm hiểu mọi thứ, từ thông tin nhân khẩu học cơ bản đến thông tin chi tiết về hành vi, chẳng hạn như những sản phẩm và dịch vụ họ đã mua và những tương tác trực tuyến nào họ đã có với trang web hoặc tài khoản mạng xã hội của tổ chức.

Lấy ví dụ, khách hàng của chúng tôi, gã khổng lồ thời trang Justin Alexander, nổi tiếng với trang phục cô dâu tinh tế. Thách thức của thương hiệu là hợp nhất bốn trang web riêng biệt thành một nền tảng thống nhất, đa thương hiệu, mang đến trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa cho mọi cô dâu.

Bằng cách triển khai CMS tùy chỉnh, Justin Alexander có thể cung cấp bố cục “hoàn hảo đến từng pixel” có thể điều chỉnh liền mạch trên nhiều thiết bị khác nhau, tăng cường sự tương tác của người dùng và đảm bảo mọi tương tác đều mang tính cá nhân và phù hợp.

Hơn nữa, khả năng tìm kiếm thông minh và tích hợp vị trí địa lý cho phép cô dâu dễ dàng tìm thấy các thương hiệu cụ thể và các cửa hàng gần nhất. Tác động? Lượng truy cập trang web tăng đột biến đáng kể, với 300.000 lượt truy cập hàng tháng — minh chứng cho thấy các chiến lược cá nhân hóa được thực hiện tốt có thể chuyển thành kết quả kinh doanh thực sự như thế nào.

Trí tuệ nhân tạo và máy học

Những từ viết tắt này là một xu hướng, một công nghệ, một công cụ và là nhu cầu thiết yếu của năm 2024. Về bản chất, trí tuệ nhân tạo và máy học là về việc tự động hóa các tác vụ và quy trình mà con người thường thực hiện. Sử dụng các thuật toán mạnh mẽ, chúng có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị hoặc quyết định dựa trên thông tin này.

Chúng ta có thể nói mãi về tiềm năng to lớn trong việc hợp lý hóa quy trình công việc, tăng hiệu quả và cải thiện… Nhưng hãy cùng tìm hiểu một số ví dụ thực tế về cách AI và ML hoạt động trong các lĩnh vực phát triển phần mềm, chăm sóc sức khỏe và tài chính.

Phát triển phần mềm: Kiểm thử UX/UI

Điểm khó khăn: các phương pháp kiểm thử A/B truyền thống thường bị hạn chế về phạm vi và hiệu quả vì chúng chỉ có thể so sánh hai phiên bản của một yếu tố thiết kế tại một thời điểm.

Cải tiến: Bằng cách tận dụng thử nghiệm đa biến do AI hỗ trợ, các nhà phát triển phần mềm có thể phân tích nhiều biến thể của các yếu tố UX/UI cùng một lúc. Do đó, việc triển khai các cải tiến nhanh hơn cho phép các công ty mở rộng quy mô nhanh hơn.

Khách hàng Evolv của chúng tôi đã hợp tác với chúng tôi để phát triển một nền tảng tối ưu hóa trải nghiệm do AI dẫn đầu, nền tảng này đề xuất, tạo, triển khai và tối ưu hóa các ý tưởng thử nghiệm. Phương pháp này cho phép ứng dụng điều chỉnh các yếu tố thiết kế một cách năng động dựa trên tương tác của người dùng, dẫn đến trải nghiệm người dùng được cải thiện và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

Y tế

Điểm khó khăn: chẩn đoán bệnh chậm và đôi khi không chính xác

Cải thiện: Công nghệ IBM Watson Health có thể phân tích nhanh chóng lượng lớn dữ liệu y tế, bao gồm các nghiên cứu trường hợp, báo cáo và hình ảnh. Điều này có thể giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân. Nó cũng cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của các chẩn đoán y tế. Theo Trường Y tế Công cộng Harvard, mặc dù còn sớm để ứng dụng này, nhưng việc sử dụng AI để chẩn đoán có thể giúp giảm chi phí điều trị tới 50% và cải thiện kết quả sức khỏe tới 40%.

Tài chính

Điểm khó khăn: tỷ lệ giao dịch gian lận cao

Cải thiện: Hệ thống do AI điều khiển của Mastercard phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực để phát hiện và ngăn chặn gian lận, giúp giảm hơn 60% các giao dịch gian lận.

Ngoài việc cứu mạng người và tiền bạc, AI còn có thể xử lý một số nhiệm vụ thực sự đơn giản cho các doanh nghiệp nhỏ muốn hợp lý hóa quy trình của mình.

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể kết hợp xu hướng này như thế nào?

Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

Các hệ thống CRM đã được hưởng lợi rất nhiều từ việc đưa công nghệ AI vào. Với AI, các doanh nghiệp có thể cải thiện dịch vụ khách hàng để tăng vọt mức độ hài lòng của họ. Ngoài ra, AI trong các hệ thống CRM có thể phân tích dữ liệu, cho phép các doanh nghiệp có được những hiểu biết có giá trị để đưa ra quyết định.

Tăng cường tương tác với khách hàng bằng chatbot do AI điều khiển

Chatbot do AI điều khiển đã trở thành công cụ thay đổi cuộc chơi trong dịch vụ khách hàng. Các doanh nghiệp có quy mô khác nhau hiện có thể tương tác với khách hàng 24/7 mà không cần sự hiện diện của con người. Các chatbot này có khả năng hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng theo thời gian thực. Giảm thời gian chờ đợi của khách hàng không chỉ cải thiện sự hài lòng mà còn thúc đẩy lòng trung thành. Các doanh nghiệp có thể xử lý nhiều yêu cầu hiệu quả hơn mà không cần thêm nhân viên, giúp tiết kiệm một xu.

Đọc tiếp phần 2.

Nguồn: Internet