เส้นทางสู่คุณค่า: คู่มือการวัด ROI ของ AI

การนำ AI ไปใช้ถือเป็นขั้นตอนสำคัญในทุกเรื่องราวการนำธุรกิจไปใช้ ตอนนี้ เราจะเข้าสู่บทถัดไป: การสาธิตผลกระทบทางธุรกิจ จำเป็นต้องมีการทดลองนำร่องและการทดลอง แต่ไม่มีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการประเมินผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สิ่งเหล่านี้จะไม่แจ้งลำดับความสำคัญหรือเป็นแนวทางในการลงทุน ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เตรียมความพร้อมสำหรับปี 2025 ถึงเวลาที่ต้องมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาภาพที่ชัดเจนของความสำเร็จด้วย AI และการวัดปริมาณความสำเร็จนั้นในแง่ของ ROI

ความสำคัญของการทำความเข้าใจวิธีการวัดและขยายมูลค่าของความคิดริเริ่มด้าน AI ไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ ธุรกิจที่เชี่ยวชาญในเรื่องนี้จะสามารถ:

• บันทึกประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นทันทีตามคำสัญญาของ AI ทั่วทั้งองค์กร
• ดำเนินการประเมิน ROI เพื่อปรับขนาดสิ่งที่ได้ผลและหยุดสิ่งที่ไม่ได้ผลอย่างรวดเร็ว
• ใช้ข้อมูลเชิงลึกจากชัยชนะในช่วงต้นเพื่อแจ้งโอกาสในการเปลี่ยนแปลงที่มากขึ้น
• รับการลงทุนเพิ่มขึ้นเพื่อเร่งผลกระทบของโอกาสเหล่านี้

ปลดปล่อยธุรกิจของคุณจากนรกนำร่อง

AI ยังคงอยู่ตรงนี้ แต่ธุรกิจจำนวนมากยังติดอยู่ที่ขั้นตอนการทดลอง Deloitte รายงาน ว่าองค์กรส่วนใหญ่ย้ายการทดลอง AI เชิงสร้างสรรค์น้อยกว่าหนึ่งในสามไปสู่การใช้งานจริง Bain พบ ว่าแม้ว่าบริษัทต่างๆ จะเพิ่มโครงการนำร่องสำหรับกรณีการใช้งานเกือบทุกกรณี แต่โครงการเหล่านี้ก็น้อยลงเรื่อยๆ ที่ก้าวไปไกลกว่าขั้นนำร่อง

ข้อคิดเห็นของฉัน: ไม่ใช่ปัญหาคุณค่าจากโครงการนำร่องเหล่านี้ แต่เป็นปัญหาของความไว้วางใจ นั่นคือความไว้วางใจในระบบ AI ในการวัดปริมาณผลกระทบของโครงการเหล่านี้ต่อ KPI ของธุรกิจแบบดั้งเดิมอย่างแม่นยำ หลักฐานที่วัดผลได้นี้เป็นกุญแจสำคัญในการก้าวไปข้างหน้าด้วย AI ด้วยความมั่นใจอย่างเต็มที่จากคณะกรรมการ ผู้นำผู้บริหาร และองค์กรโดยรวม

แยกแยะ ROI สำหรับธุรกิจของคุณ

การหาปริมาณ ROI ของ AI ช่วยให้ธุรกิจมีความมั่นใจในการลงทุนในโครงการริเริ่มต่างๆ ต่อไปโดยมีผลกระทบในทันทีมากที่สุดและมีศักยภาพสูงสุดในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจที่เกิดจากแผ่นดินไหว ในการทำเช่นนี้ ฉันขอเรียกร้องให้ผู้นำธุรกิจกำหนดคุณค่าสำหรับองค์กรของตน นอกเหนือจากเงื่อนไขที่เป็นอัตนัยหรือเชิงคุณภาพ เช่น "ประสิทธิภาพการทำงาน" ซึ่งรวมถึงการระบุอย่างชัดเจนว่าผลกระทบของ AI แปรผันเป็นมาตรการวัดความสำเร็จที่กำหนดไว้ซึ่งมีความสำคัญต่อ ธุรกิจของคุณอย่างไร เช่น CSAT, NPS, ชื่อเสียงของแบรนด์, รายได้ และอื่นๆ

Grammarly สร้างเทคโนโลยี AIและเรานำเครื่องมือ AI มาใช้มากมาย คล้ายกับสิ่งที่บริษัทอื่นๆ ทำ ในการกำหนด ROI เราได้ระบุการวัดผลสี่ประเภท โดยสามประเภทเป็นตัวชี้วัดชั้นนำและอีกประเภทหนึ่งเป็นการประเมินผลกระทบต่อผลกำไร หมวดหมู่เหล่านี้ร่วมกันมุ่งเน้นไปที่การประเมิน AI เกี่ยวกับผลกระทบทางธุรกิจ ในขณะเดียวกันก็ตรวจสอบว่าผลกระทบนั้นยั่งยืนและปรับขนาดได้ ฉันเชื่อว่ากรอบการทำงานที่ครอบคลุมแต่ใช้งานได้จริงนี้สามารถช่วยให้บริษัทใดๆ ก็ตามเปลี่ยนจากผลกระทบเชิงคุณภาพไปสู่เชิงปริมาณได้

ตัวชี้วัดสำคัญ:

• การปฏิบัติตามข้อกำหนด: นี่เป็นการตัดสินใจแบบไป/ไม่ไปง่ายๆ หาก AI ไม่เป็นไปตามมาตรฐานความปลอดภัย เครื่องมือหรือความคิดริเริ่มก็ควรถูกปฏิเสธ
• คุณภาพ:ผลลัพธ์ของ AI ไม่ว่าจะเป็นเนื้อหา รูปภาพ วิดีโอ หรือการวิเคราะห์ ตรงตามความคาดหวังของพนักงานและธุรกิจหรือไม่ หากคุณภาพผลงานไม่เพียงพอ สามารถฝึกอบรมเครื่องมือเพื่อปรับปรุงได้หรือไม่ ถ้าไม่เช่นนั้น เครื่องมือหรือความคิดริเริ่มก็ควรถูกปฏิเสธ
• ประสบการณ์ของพนักงาน : โซลูชัน AI เหมาะสมกับเวิร์กโฟลว์ของพนักงานหรือให้วิธีการทำงานที่ดีขึ้นหรือไม่ หากบังคับใช้โซลูชัน AI ความตื่นเต้นในช่วงแรกมักจะกลายเป็นความท้อแท้และการละทิ้ง

ผลกระทบต่อผลกำไร:

• ผลกระทบ:มาตรการสามข้อแรกจะกำหนดว่าคุ้มค่ากับเวลาในการประเมินผลกระทบต่อเป้าหมายทางธุรกิจหรือไม่ หากความคิดริเริ่มได้ขจัดอุปสรรคแต่ละข้อออกไปแล้ว คุณสามารถเริ่มประเมินได้ว่ากิจกรรมที่ได้รับการปรับปรุงจะนำไปสู่การปรับปรุง KPI ธุรกิจหลักของคุณหรือไม่ ตัววัดที่คุณเลือกประเมินที่นี่ควรสอดคล้องกับกรณีการใช้งาน AI และหนึ่งในตัววัดทางธุรกิจหลักของคุณ เช่น CSAT, NPS, ขนาด/ปริมาณข้อตกลง หรือชื่อเสียงของแบรนด์

ตัวอย่างเช่น ที่ Grammarly ความพึงพอใจของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญต่อมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าและอัตราการเปลี่ยนใจ เราทำการทดสอบ A/B กับทีมที่ต้องพบปะกับลูกค้าด้วยการเข้าถึงเครื่องมือ AI ที่แตกต่างกัน เพื่อให้มุ่งเน้นไปที่คุณภาพ AI และประสบการณ์ของพนักงานที่ส่งผลต่อ CSAT อย่างไร

รายการตรวจสอบ ROI ของฉัน

หมดเวลาสำหรับการทดลองสมุดเช็คแบบเปิดแล้ว เพื่อขับเคลื่อนผลกระทบที่แท้จริง เราต้องดำเนินการอย่างรวดเร็วเพื่อพัฒนา Playbook ที่ชัดเจนสำหรับการวัดและปรับขนาดผลลัพธ์ของ AI นี่คือสิ่งที่ควรมุ่งเน้น:

1. สร้างกรอบการประเมิน AI ROI:ไม่ว่าจะอิงตามสี่หมวดหมู่ด้านบนหรือประเภทอื่นๆ ที่ปรับให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ กรอบงานที่ชัดเจนถือเป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจอย่างเป็นกลางและมีข้อมูลสนับสนุนเกี่ยวกับความคิดริเริ่มด้าน AI ด้วยความรวดเร็วของนวัตกรรมเทคโนโลยีและวิวัฒนาการของคู่แข่ง
2. ใช้ประโยชน์จากความสามารถ ROI ของผู้ขายในตัว:เพื่อเร่งกระบวนการประเมินของคุณ ให้เสริมกรอบงานที่คุณสร้างเองโดยการเลือกเครื่องมือที่มีความสามารถในการวัด ROI ในตัว ตัวอย่างเช่น Grammarly สร้าง รายงานคะแนนการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและ ROI ตามจุดข้อมูลที่วัดการใช้งาน ประสิทธิภาพการสื่อสาร ช่องว่าง และการปฏิบัติตามแบรนด์
3. กำหนดเป้าหมายการเพิ่มผลผลิตในทันทีและการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจในระยะยาว:ROI ก่อนกำหนดเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างโมเมนตัม แต่กุญแจสู่ความสำเร็จคือการใช้ข้อมูลเชิงลึกจากผลกำไรเหล่านั้นเพื่อเปิดเผยการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงมากขึ้น และรับประกันการลงทุนและรันเวย์ที่จำเป็นในการดำเนินการ
4. ยอมรับการประเมินอย่างต่อเนื่อง:เครื่องมืออาจไม่มีความสมบูรณ์เพียงพอที่จะขับเคลื่อนผลกระทบที่สัญญาไว้ในปัจจุบัน แต่สามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว การปรับใช้ที่ให้ค่าปานกลางในขณะนี้อาจแสดงการระเบิดแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลเมื่อมีการค้นพบกรณีการใช้งานใหม่ ด้วยการวนซ้ำและประเมินเครื่องมือ AI และกรณีการใช้งานของคุณอย่างต่อเนื่อง คุณสามารถตัดผ่านคำสัญญาที่ยุ่งเหยิงของ AI และเพิ่มสิ่งที่ได้ผลเป็นสองเท่า
5. ระบุผู้ใช้ที่มีความสามารถและกรณีการใช้งาน AI: การทำความเข้าใจการใช้งาน AI และกรณีการใช้งานสามารถช่วยตัดสินได้ว่ามูลค่าของการนำ AI ไปใช้จะเพิ่มขึ้นหรือไม่ ผู้ใช้ที่เชี่ยวชาญด้าน AI—พนักงานที่ขับเคลื่อนคุณค่าแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลในการใช้งาน AI—ส่งสัญญาณว่าการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพนั้นเป็นอย่างไรในองค์กรของคุณ พวกเขาสามารถช่วยเปิดเผยกรณีการใช้งาน AI ใหม่ๆ และเร่งการนำ AI มาใช้ในหมู่พนักงาน

สำหรับธุรกิจที่ใช้งาน AI อย่างแข็งขัน ถึงเวลาที่จะต้องวัดมูลค่าแล้ว ด้วยการวัดความสำเร็จที่ชัดเจนและกรอบการทำงานที่แข็งแกร่ง เราจึงสามารถก้าวออกจากระยะนำร่อง AI และไปสู่โครงการริเริ่มที่ปรับขนาดได้ที่สร้างผลกระทบทางธุรกิจอย่างแท้จริงได้อย่างมั่นใจ

รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มที่สำคัญ และรับขั้นตอนการดำเนินการเพื่อเตรียมองค์กรของคุณในรายงานล่าสุดของเรา รายการสั้นของ AI ปี 2025: 3 แนวโน้มที่ต้องจัดลำดับความสำคัญในกลยุทธ์ประจำปีของคุณ