Ứng dụng AI trong doanh nghiệp đang trở thành xu hướng đáng chú ý trong chiến lược phát triển sản phẩm số. Người dùng smartphone ngày nay đã quen với trải nghiệm thông minh từ các ứng dụng lớn. Họ thích gợi ý nội dung cá nhân hóa, tìm kiếm bằng giọng nói và phản hồi nhanh. Khi kỳ vọng đó trở thành tiêu chuẩn, doanh nghiệp khó có thể tiếp tục triển khai app theo cách cũ nếu muốn giữ chân người dùng.
Vì sao ứng dụng AI trong doanh nghiệp ngày càng cần cho app mobile
Ranh giới giữa một app “đủ dùng” và một app “được dùng thường xuyên” ngày càng phụ thuộc vào trải nghiệm thông minh. AI là một yếu tố giúp tạo ra khác biệt đó.
Người dùng kỳ vọng app phản hồi nhanh và cá nhân hóa
- Khi người dùng quen với tìm kiếm thông minh và gợi ý nội dung phù hợp, họ cũng kỳ vọng điều tương tự ở app doanh nghiệp.
- App không cá nhân hóa trải nghiệm dễ bị xem là “cũ”, dù giao diện được thiết kế đẹp.
- Cá nhân hóa không nhất thiết phải bắt đầu bằng dữ liệu khổng lồ.
- Chỉ cần phân tích hành vi cơ bản trên app, doanh nghiệp đã có thể tạo ra gợi ý phù hợp hơn.
App thiếu thông minh dễ bị gỡ sau vài lần sử dụng
- Tỉ lệ gỡ app trong 30 ngày đầu thường khá cao.
- Người dùng sẽ ít quay lại nếu mỗi lần mở app đều là một trải nghiệm giống nhau.
- AI có thể giúp app ghi nhớ sở thích, tác vụ thường dùng và ngữ cảnh sử dụng.
- Nhờ đó, người dùng có thể đạt được mục tiêu trong app nhanh hơn.
- Vì vậy, nhiều doanh nghiệp đang tính đến việc tích hợp AI từ sớm.
- Giao diện: App truyền thống thường hiển thị giống nhau với mọi người dùng. App tích hợp AI có thể cá nhân hóa theo hành vi từng người.
- Tìm kiếm: App truyền thống yêu cầu người dùng gõ đúng từ khóa. App tích hợp AI có thể hiểu ngữ cảnh, giọng nói hoặc hình ảnh.
- Dữ liệu người dùng: App truyền thống có thể thu thập dữ liệu nhưng ít khai thác. App tích hợp AI có thể phân tích và phản hồi theo thời gian thực.
- Trải nghiệm lặp lại: App truyền thống ít thay đổi theo thời gian. App tích hợp AI có thể học và cải thiện qua từng tương tác.
- Tỉ lệ giữ chân người dùng: App truyền thống thường phụ thuộc nhiều vào marketing. App tích hợp AI có thể tăng mức độ quay lại nhờ trải nghiệm phù hợp hơn.
Các tính năng AI đáng tích hợp cho app năm nay
Không phải tính năng AI nào cũng phù hợp với mọi loại app. Dưới đây là những tính năng có tác động rõ đến trải nghiệm người dùng. Các tính năng này cũng phù hợp với nhiều app doanh nghiệp.
Gợi ý nội dung và sản phẩm dựa trên hành vi người dùng
- Thay vì hiển thị cùng một trang chủ cho tất cả, hệ thống gợi ý có thể phân tích nội dung người dùng đã xem.
- Hệ thống cũng có thể dựa trên lịch sử tìm kiếm hoặc mua hàng để ưu tiên thông tin phù hợp hơn.
- Với app thương mại điện tử hoặc app nội dung, tính năng này ảnh hưởng trực tiếp đến tỉ lệ nhấp và chuyển đổi.
- Khi thấy đúng thứ mình quan tâm, người dùng sẽ có nhiều khả năng tương tác hơn.
- Doanh nghiệp có thể bắt đầu với các mục như “bạn có thể thích” hoặc “xem tiếp”.
Để hiểu rõ hơn về cách AI đang được triển khai trong môi trường doanh nghiệp Việt Nam, bạn có thể tham khảo thêm tại trang ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Nội dung này tổng hợp các trường hợp triển khai và lộ trình thực tế phù hợp với nhiều quy mô tổ chức khác nhau.
Tìm kiếm bằng giọng nói và hình ảnh ngay trong app
- Tìm kiếm bằng giọng nói cho phép người dùng tương tác với app khi tay đang bận.
- Tính năng này hữu ích với app logistics, kho vận hoặc ứng dụng dùng trong môi trường thực địa.
- Tìm kiếm bằng hình ảnh giúp người dùng chụp ảnh sản phẩm, linh kiện hoặc tài liệu để tìm thông tin liên quan.
- Người dùng không cần phải gõ mô tả bằng tay.
- Hai tính năng này ngày càng dễ tích hợp nhờ các API sẵn có từ nhiều nền tảng công nghệ lớn.
Với những ai muốn mở rộng hiểu biết về ứng dụng công nghệ số trong cuộc sống và công việc, nền tảng Wikipedia là nguồn tham khảo tổng quan hữu ích. Bạn có thể tìm hiểu lý thuyết và thuật ngữ liên quan đến AI, machine learning trước khi đi sâu vào giải pháp triển khai cụ thể.
Tự động phân loại và xử lý dữ liệu người dùng nhập vào
- Trong nhiều app doanh nghiệp, người dùng phải nhập dữ liệu thủ công.
- Các tác vụ phổ biến gồm điền biểu mẫu, phân loại tài liệu hoặc gắn nhãn yêu cầu.
- AI có thể tự động hóa phần lớn các tác vụ này.
- Ví dụ, app nhận phản hồi khách hàng có thể tự phân loại theo chủ đề như giao hàng, chất lượng sản phẩm hoặc thanh toán.
- App quản lý yêu cầu nội bộ cũng có thể tự nhận diện mức độ ưu tiên.
- Sau đó, hệ thống chuyển yêu cầu đến bộ phận phù hợp dựa trên nội dung người dùng nhập.
Tích hợp AI vào app: tự làm hay thuê đối tác chuyên nghiệp
Đây là câu hỏi thực tế mà nhiều doanh nghiệp phải cân nhắc khi đưa AI vào sản phẩm. Không có một câu trả lời đúng cho mọi trường hợp. Lựa chọn này phụ thuộc vào nguồn lực kỹ thuật, ngân sách và chiến lược dài hạn của từng đơn vị.
Đội kỹ thuật nhỏ khó tự huấn luyện và bảo trì mô hình AI
- Xây dựng và duy trì mô hình AI đòi hỏi chuyên môn sâu về học máy, hạ tầng kỹ thuật và xử lý dữ liệu.
- Đây là những kỹ năng khó tuyển dụng và tốn kém nếu đào tạo nội bộ.
- Nhiều doanh nghiệp nhận ra chi phí lớn không chỉ nằm ở việc xây dựng mô hình ban đầu.
- Chi phí còn nằm ở khâu duy trì, cập nhật và kiểm soát chất lượng mô hình theo thời gian.
- Với đội kỹ thuật nhỏ, việc tự quản lý thêm hạ tầng AI có thể làm chậm lộ trình phát triển app.
Nhiều doanh nghiệp chọn hợp tác để rút ngắn thời gian triển khai ứng dụng AI trong doanh nghiệp
Thay vì tự xây dựng từ đầu, nhiều công ty chọn hợp tác với đối tác công nghệ có chuyên môn về AI. Cách này giúp tích hợp các tính năng thông minh vào app sẵn có nhanh hơn. Bạn có thể tham khảo thêm về các giải pháp và đối tác hỗ trợ tại mona.media chính thức, nơi cung cấp thông tin về dịch vụ công nghệ phù hợp với doanh nghiệp Việt Nam ở nhiều quy mô khác nhau.
Cần tính trước chi phí hạ tầng và bảo mật dữ liệu người dùng
- AI xử lý nhiều dữ liệu người dùng hơn app truyền thống.
- Dữ liệu có thể gồm hành vi tương tác, nội dung cá nhân và lịch sử sử dụng app.
- Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn về bảo mật và tuân thủ quy định dữ liệu.
- Chi phí hạ tầng cho các API AI cần được tính vào mô hình kinh doanh ngay từ đầu.
- Doanh nghiệp nên tránh tình trạng phát sinh ngoài dự kiến khi lượng người dùng tăng.
- Minh bạch với người dùng về cách dữ liệu được sử dụng là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin dài hạn.
Ngoài ra, nếu bạn đang tìm hiểu cách người dùng Việt Nam tương tác với app trên smartphone, hãy tham khảo thêm về ứng dụng nghe nhạc và video và hình ảnh. Những nội dung này giúp bạn hiểu rõ hơn về kỳ vọng và thói quen sử dụng app của người dùng phổ thông tại Việt Nam. Đây là dữ liệu quan trọng trước khi thiết kế tính năng AI cho app của mình.
Kết luận: ứng dụng AI trong doanh nghiệp là lợi thế cho app thế hệ mới
Ứng dụng AI trong doanh nghiệp không còn là đặc quyền của các tập đoàn lớn. Ngày càng có nhiều giải pháp phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Chi phí cũng hợp lý hơn, trong khi thời gian triển khai ngắn hơn trước.
Bắt đầu từ một tính năng AI có giá trị rõ ràng
- Doanh nghiệp không cần tích hợp tất cả tính năng AI cùng lúc.
- Cách làm thực tế hơn là chọn một điểm đau cụ thể của người dùng và dùng AI để giải quyết trước.
- Một tính năng gợi ý sản phẩm hoạt động tốt có giá trị hơn nhiều tính năng AI chỉ thêm vào cho có.
- Nên ưu tiên những tính năng có thể đo được kết quả ngay.
- Ví dụ gồm tỉ lệ nhấp vào gợi ý, thời gian tìm kiếm hoặc tỉ lệ hoàn thành tác vụ trong app.
Đo lường mức giữ chân người dùng để quyết định mở rộng
- Tỉ lệ người dùng quay lại sau 7 ngày hoặc 30 ngày là thước đo trung thực.
- Chỉ số này giúp đánh giá AI có thực sự cải thiện trải nghiệm hay không.
- Nếu tính năng AI đầu tiên không cải thiện mức giữ chân, doanh nghiệp cần phân tích lại nguyên nhân.
- Vấn đề có thể nằm ở thuật toán, dữ liệu hoặc giả định ban đầu.
- Khi một tính năng AI đã chứng minh hiệu quả, đó mới là thời điểm phù hợp để mở rộng.
Câu hỏi không còn là “có nên đưa AI vào app không”. Điều quan trọng hơn là “bắt đầu từ đâu và đo lường như thế nào”. Doanh nghiệp nào trả lời được câu hỏi đó sớm hơn sẽ có lợi thế rõ rệt trong thị trường app ngày càng cạnh tranh. Hãy bắt đầu bằng một bước nhỏ, nhưng bước đó cần đi đúng hướng.