Ứng dụng xây dựng ứng dụng được hỗ trợ bởi AI Lovable đã đạt $100 triệu ARR chỉ trong 8 tháng kể từ khi đạt $1 triệu đầu tiên. Nó đã trở thành ví dụ điển hình nhất về một chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt.
Theo Elena Verna, Trưởng bộ phận Tăng trưởng của Lovable, trong bản tin Lenny’s Newsletter, Lovable coi AI là động lực tăng trưởng chính. Sản phẩm liên tục học hỏi từ việc sử dụng, triển khai các tính năng mới với tốc độ cao và hiệu quả tái xác định sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường mỗi vài tháng.
Dưới đây, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt, đảm bảo luôn đạt được kết quả, duy trì tính đo lường và tích lũy kiến thức tuần sau tuần.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt là một chiến lược kinh doanh và mô hình tiếp cận thị trường (GTM) mới nổi, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò là động lực chính trong việc thu hút khách hàng, tăng trưởng doanh thu và mở rộng quy mô hoạt động.
Nó phát triển từ các mô hình trước đây, như tăng trưởng do bán hàng dẫn dắt (dựa vào mối quan hệ con người và bán hàng trực tiếp) và tăng trưởng do sản phẩm dẫn dắt (PLG, nơi chính sản phẩm thúc đẩy việc người dùng chấp nhận và lan truyền), nhưng chuyển lợi thế cốt lõi sang trí tuệ. *
Nói cách khác, AI có thể được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định, cá nhân hóa trải nghiệm, tự động hóa quy trình làm việc và tạo ra những con đường mới để tiếp cận khách hàng.
Trong chiến lược PLG hiện đại, sản phẩm chính là kênh tiếp thị, và AI quyết định những hành động trong sản phẩm nào sẽ tạo ra khoảnh khắc "aha" tiếp theo.
Tại cốt lõi, chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt hoạt động như một bánh đà:
- Các tương tác của người dùng tạo ra dữ liệu hành vi.
- Các mô hình trở nên chính xác và hữu ích hơn.
- Sản phẩm mang lại giá trị ngày càng tăng.
- Ngày càng nhiều người dùng tham gia, củng cố chu kỳ.
💟 Xem thêm: Cách tính tỷ lệ tăng trưởng doanh thu
Tại sao "Tăng trưởng do AI dẫn dắt" là xu hướng mới
Một trong những lý do chính khiến tăng trưởng do AI dẫn dắt trở thành ưu tiên hàng đầu của ban lãnh đạo là quy mô và tốc độ áp dụng và đầu tư đã vượt qua một ngưỡng nhất định.
Dưới đây là lý do tại sao chiến lược tăng trưởng AI đang trở thành xu hướng mới:
- Số lượng nhân viên không còn là yếu tố quyết định: Trước đây, sự phát triển bị giới hạn bởi số lượng nhân viên mà bạn có thể tuyển dụng và quản lý. AI cho phép một nhóm mạnh mẽ quản lý công việc của nhiều người bằng cách tự động hóa nghiên cứu, tiếp cận, theo dõi và phân tích trên hàng nghìn tài khoản. Yếu tố hạn chế chuyển từ việc tuyển dụng thêm nhân viên sang xây dựng các vòng lặp phát triển hiệu quả hơn.
- Tốc độ trở thành lợi thế: Hầu hết các công ty đã có đủ ý tưởng để thử nghiệm, nhưng họ di chuyển chậm từ ý tưởng đến thực thi. AI rút ngắn chu kỳ bằng cách tạo ra các biến thể nhanh chóng, phát hiện các mẫu sớm và đề xuất các hành động tiếp theo dựa trên kết quả.
- Khám phá đang được viết lại: Người mua ngày càng được hướng dẫn bởi các tóm tắt, đề xuất và câu trả lời do AI tạo ra trước khi họ nói chuyện với bộ phận bán hàng.
🧠 Thú vị: ELIZA, được phát triển tại MIT bởi Joseph Weizenbaum từ năm 1964 đến 1966, là một trong những chatbot AI đầu tiên và giả vờ là một nhà trị liệu thông qua việc so khớp mẫu đơn giản.
Mặc dù về cơ bản chỉ là thay thế từ khóa vào các phản hồi đã được lập trình sẵn, một số người dùng cảm thấy công cụ này thực sự hiểu họ.
Các yếu tố cơ bản của chiến lược
Dưới đây là bảy yếu tố tạo nên nền tảng của khung chiến lược tăng trưởng AI của bạn 👇
1. Đánh giá mức độ sẵn sàng của AI và nền tảng dữ liệu
Chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt sẽ nhanh chóng sụp đổ nếu dữ liệu của bạn bị phân tán, lỗi thời hoặc không có chủ sở hữu. Trước khi xây dựng bất kỳ điều gì, các nhóm cần hiểu rõ:
- Nơi dữ liệu tăng trưởng được lưu trữ trên các công cụ
- Những bộ dữ liệu nào đáng tin cậy so với những bộ dữ liệu nào có nhiễu?
- Ai chịu trách nhiệm về chất lượng dữ liệu và việc duy trì nó?
Trước khi đưa ra quyết định, hãy xem xét các câu hỏi sau và đảm bảo rằng dữ liệu của bạn hỗ trợ cho chúng.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng ClickUp Bảng trắng để vẽ bản đồ trực quan các quy trình làm việc với dữ liệu, chẳng hạn như:
- Xác định nguồn gốc của dữ liệu tăng trưởng (sự kiện sản phẩm, CRM, quảng cáo, hỗ trợ, thanh toán)
- Hiển thị luồng dữ liệu giữa các công cụ và nhóm.
- Xác định các bước chuyển giao thủ công, trì hoãn và điểm mù.
- Thống nhất về những gì nên được tự động hóa so với những gì cần do con người quản lý.
2. Xác định mục tiêu và chỉ số tăng trưởng
AI cần có giới hạn để trở nên hữu ích. Nếu không có mục tiêu rõ ràng, nó sẽ tối ưu hóa hoạt động thay vì kết quả. Bạn phải xác định:
- Chỉ số tăng trưởng chính của bạn
- Các chỉ số dẫn dắt thể hiện động lực phát triển
- Các chỉ số chậm trễ xác nhận tác động
📌 Ví dụ: Một công ty SaaS B2B xác định chỉ số mục tiêu chính của mình là "Nhóm đã được kích hoạt".
Chỉ số chính là số lượng nhóm hoàn thành thiết lập cơ bản trong vòng 7 ngày.
Các chỉ số dẫn dắt bao gồm các sự kiện sản phẩm được kích hoạt trong quá trình onboarding, thời gian đến quy trình làm việc thành công đầu tiên và số lượng hành động được hỗ trợ bởi AI hoàn thành trong 7 ngày.
Các chỉ số chậm là tỷ lệ chuyển đổi từ dùng thử sang trả phí và tỷ lệ giữ chân khách hàng trong 30 ngày.
📚 Đọc thêm: Các công cụ AI tốt nhất cho tiếp thị B2B
3. Xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao
Những điểm khởi đầu tốt nhất là những lĩnh vực mà nỗ lực thủ công hoặc quá trình ra quyết định chậm chạp trực tiếp giới hạn sự phát triển. Hãy tìm kiếm:
- Các điểm nghẽn trong quá trình thử nghiệm
- Phân tích hoặc báo cáo lặp đi lặp lại
- Các quy trình làm việc có khối lượng lớn phụ thuộc vào sự phối hợp của con người
Ưu tiên các trường hợp sử dụng nơi AI rút ngắn khoảng cách giữa thông tin và hành động. Đó chính là nơi sự tăng trưởng theo cấp số nhân bắt đầu.
4. Xây dựng và tự động hóa quy trình làm việc tăng trưởng
Đã đến lúc chuyển đổi các trường hợp sử dụng thành các quy trình làm việc có thể lặp lại. Điều này bao gồm:
- Điều phối đa tác nhân: Các nhóm tác nhân chuyên môn hợp tác với nhau, trong đó một tác nhân theo dõi tín hiệu ý định, một tác nhân khác tạo ra các chuỗi tương tác cá nhân hóa, và tác nhân thứ ba đánh giá phản hồi và định tuyến lại các trường hợp thất bại.
- Các vòng lặp tự cải thiện: Các đại lý ghi lại kết quả (ví dụ: tỷ lệ mở email, số cuộc họp được đặt, số khách hàng bị mất), đưa chúng trở lại để tinh chỉnh hoặc tối ưu hóa lời nhắc, và tự động cải thiện.
- Cơ chế leo thang động và mô hình kết hợp: Các tác nhân AI phát hiện các tình huống có rủi ro cao hoặc mơ hồ (ví dụ: đàm phán phức tạp hoặc trường hợp ngoại lệ) và chuyển giao một cách mượt mà kèm theo tóm tắt bối cảnh đầy đủ.
Khi được hoàn thành tốt, các quy trình làm việc linh hoạt không chỉ dừng lại ở việc tự động hóa tiếp thị cơ bản mà còn điều chỉnh các hành động dựa trên tín hiệu thời gian thực và kết quả tính toán.
📮 ClickUp Insight: Khảo sát về mức độ trưởng thành AI của chúng tôi chỉ ra một thách thức rõ ràng: 54% các nhóm làm việc trên các hệ thống phân tán, 49% hiếm khi chia sẻ thông tin giữa các công cụ và 43% gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cần thiết.
Khi công việc bị phân mảnh, các công cụ AI của bạn không thể truy cập đầy đủ bối cảnh, dẫn đến các câu trả lời không đầy đủ, phản hồi chậm trễ và kết quả thiếu độ sâu hoặc độ chính xác. Đó chính là hiện tượng "work sprawl" đang diễn ra, và nó khiến các công ty mất hàng triệu đô la do giảm năng suất và lãng phí thời gian.
ClickUp Brain vượt qua thách thức này bằng cách hoạt động trong một không gian làm việc thống nhất, được hỗ trợ bởi AI, nơi các công việc, tài liệu, cuộc trò chuyện và mục tiêu đều được kết nối chặt chẽ. Tính năng Tìm kiếm Doanh nghiệp (Enterprise Search) hiển thị mọi chi tiết ngay lập tức, trong khi các Trợ lý AI (AI Agents) hoạt động trên toàn bộ nền tảng để thu thập bối cảnh, chia sẻ cập nhật và thúc đẩy công việc tiến triển.
Kết quả là AI hoạt động nhanh hơn, rõ ràng hơn và luôn được cập nhật thông tin, điều mà các công cụ không kết nối không thể sánh kịp.
5. Thử nghiệm, học hỏi và cải tiến nhanh chóng
Chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt thay đổi câu hỏi từ “Điều này có hiệu quả không?” thành “Chúng ta đã học được điều gì đủ nhanh để hành động?” vì bạn muốn giảm thời gian giữa tín hiệu và quyết định.
Điều này có nghĩa là các chu kỳ nhanh chóng: thử nghiệm → đo lường → hoàn thiện.
📌 Ví dụ: Thay vì chờ đợi cuộc họp đánh giá sau sự kiện, AI phân tích kết quả thí nghiệm ngay khi dữ liệu ổn định, phát hiện các mẫu chung giữa các phân khúc và chỉ ra nơi hành vi thực sự thay đổi. Các nhóm quyết định tập trung vào những gì cần ưu tiên khi bối cảnh vẫn còn mới mẻ.
⏭️ Các thẻ AI trong bảng điều khiển ClickUp tự động tóm tắt hiệu suất thí nghiệm bên cạnh biểu đồ của bạn. Chúng nhấn mạnh các kết quả quan trọng, phát hiện các bất thường và chỉ ra những yếu tố đã ảnh hưởng đến các chỉ số chính của bạn mà không cần phân tích thủ công. Xem video này để tìm hiểu thêm về combo thẻ AI + bảng điều khiển. 👇
6. Mở rộng và triển khai hệ thống
Khi các thử nghiệm đã được chứng minh là có thể lặp lại, bước tiếp theo của bạn là mở rộng quy mô một cách bền vững. Dưới đây là một số việc cần làm để thực hiện điều đó:
- Triển khai theo các đợt kiểm soát: Mở rộng từ 10–20% lên 50%, sau đó từ 80–100% đối tượng mục tiêu, chỉ sau khi các chỉ số dẫn dắt duy trì ổn định trong hai chu kỳ đầy đủ.
- Tự động hóa giám sát: Cài đặt cảnh báo cho các ngưỡng quan trọng (ví dụ: tỷ lệ phản hồi giảm >15%, chi phí trên mỗi hành động >$X, tỷ lệ leo thang >10%), để các vấn đề được phát hiện trước khi ảnh hưởng đến doanh thu.
- Dự trù ngân sách cho việc tinh chỉnh liên tục: Dành 10–15% thời gian của nhóm tăng trưởng (hoặc nhân sự chuyên trách) cho việc tinh chỉnh ngay cả sau khi đã mở rộng quy mô. Hệ thống tốt nhất luôn tiếp tục cải tiến sau khi ra mắt.
7. Quản trị, đạo đức và văn hóa nhóm
Dữ liệu mới từ IBM cho thấy 13% tổ chức đã gặp phải sự cố rò rỉ mô hình hoặc ứng dụng AI, trong đó 8% thậm chí không biết liệu họ có bị tấn công hay không.
Nếu điều đó chưa đủ, một con số đáng kinh ngạc là 97% số trường hợp bị tấn công không có các biện pháp kiểm soát truy cập cụ thể cho AI.
Khi các đại lý đưa ra quyết định về doanh thu hoặc cá nhân hóa quy trình trên quy mô lớn, một sai sót nhỏ trong quyền truy cập, thiên vị hoặc thiếu minh bạch có thể dẫn đến rủi ro pháp lý hoặc ảnh hưởng đến doanh thu.
Để đảm bảo bạn không nằm trong số đó, hãy làm việc cần làm 👇
- Thành lập nhóm điều hành AI (gồm các lãnh đạo pháp lý, sản phẩm, kỹ thuật và kinh doanh) để đánh giá các quy trình làm việc mới hàng tháng, phát hiện rủi ro sớm và phê duyệt các thay đổi.
- Viết tuyên bố nguyên tắc AI phù hợp với giá trị của bạn — công bằng, minh bạch, bảo mật và sự giám sát của con người.
- Cung cấp các khóa đào tạo ngắn gọn, dựa trên tình huống như: “Nếu nhân viên bán hàng tập trung quá mức vào một phân khúc người dùng thì sao?” hoặc “Làm thế nào để xử lý một cuộc đàm phán có giá trị cao?” Sử dụng các ví dụ thực tế đã được ẩn danh để chia sẻ sự đồng thuận trong đánh giá.
- Thực hiện các cuộc kiểm tra kết quả hàng quý tập trung vào tính công bằng giữa các phân khúc, khả năng truy vết quyết định và sự chênh lệch hiệu suất. Giữ lại toàn bộ nhật ký (các lệnh, nguồn dữ liệu, kết quả) để giải thích nếu bị chất vấn.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: ClickUp Bảo mật đảm bảo dữ liệu trong Không gian Làm việc của bạn hoàn toàn thuộc sở hữu của bạn, nghĩa là các đối tác AI của ClickUp bị cấm tuyệt đối sử dụng dữ liệu của bạn để đào tạo mô hình của họ.
Cách thực hiện một sprint tăng trưởng AI
Một AI Growth Sprint là một chu kỳ kéo dài từ hai đến bốn tuần tập trung vào một điểm nghẽn tăng trưởng cụ thể. Trong thời gian này, bạn sẽ triển khai một số thí nghiệm được điều khiển bởi AI và đánh giá tác động của chúng dựa trên các tiêu chí thành công đã được xác định trước và phương pháp so sánh hợp lệ (như thử nghiệm A/B).
Nếu bạn muốn thực hiện các sprint tăng trưởng AI, hãy làm theo các bước sau:
Bước 1: Chọn một chỉ số và một thời điểm quan trọng trong hành trình.
Chọn một chỉ số duy nhất mà bạn muốn cải thiện, như tỷ lệ kích hoạt, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ giữ chân khách hàng hoặc doanh thu trên mỗi người dùng. Hãy tránh những chỉ số bề ngoài trông đẹp trên giấy nhưng không ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng hoặc doanh thu của kinh doanh.
Tiếp theo, chọn một thời điểm trong hành trình của khách hàng nơi chỉ số đó được đạt được hoặc mất đi.
📌 Ví dụ: Đó có thể là phiên đầu tiên sau khi đăng ký, bước thiết lập mà người dùng thường bỏ cuộc, hoặc bất kỳ yếu tố nào liên quan đến hành vi của khách hàng. Khi thời điểm cụ thể, bạn có thể quan sát những gì đang xảy ra với từng người dùng.
⭐ Bonus: Với ClickUp AI Fields, bạn có thể tự động phân loại dữ liệu sprint như kết quả thí nghiệm, tín hiệu ý định của người dùng, mức độ tác động hoặc điểm tin cậy. Theo thời gian, điều này biến mỗi sprint thành quá trình học tập có cấu trúc, giúp dễ dàng so sánh các thí nghiệm, phát hiện xu hướng và quyết định nên mở rộng gì tiếp theo mà không cần gắn thẻ hoặc phân tích thủ công.
Bước 2: Định hình sprint dưới dạng một câu hỏi đơn giản
Viết một câu hỏi mà sprint cần trả lời. Câu hỏi đó phải có thể đo lường được và có kết nối với việc áp dụng sản phẩm.
Tốt nhất, nó nên liên kết trực tiếp với một chỉ số cụ thể, tập trung vào một thời điểm cụ thể của người dùng và có thể hoàn thành trong khung thời gian sprint. Một số đối tượng/kỳ/phiên bản bao gồm:
- Chúng ta có thể giúp người dùng mới đạt được thành công đầu tiên trong vòng 10 phút sau khi đăng ký không?
- Chúng ta có thể giảm tỷ lệ bỏ cuộc trong quá trình thiết lập bằng cách trả lời các câu hỏi ngay trong sản phẩm không?
- Chúng ta có thể cải thiện tỷ lệ đặt lịch demo bằng cách tùy chỉnh các hoạt động theo dõi dựa trên ý định của khách hàng không?
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Ghi lại câu hỏi sprint, tiêu chí thành công và nguồn dữ liệu trong một tài liệu ClickUp. Việc ghi chép và hiển thị câu hỏi giúp ngăn chặn sự mở rộng phạm vi và đảm bảo mọi thí nghiệm, công việc và đề xuất của AI đều tập trung vào cùng một kết quả.
Bước 3: Thiết kế thí nghiệm nhỏ nhất có thể triển khai
Các thí nghiệm tốt nhất bắt đầu với một hoặc hai phân khúc người dùng để xem liệu sự thay đổi có giúp đúng đối tượng hay không. Dưới đây là ba hình thức thí nghiệm phổ biến:
- Hướng dẫn: Một công cụ hỗ trợ trong sản phẩm đề xuất hành động tiếp theo dựa trên việc người dùng đang cố gắng thực hiện.
- Câu trả lời: Một trải nghiệm hỗ trợ sử dụng duy nhất các tài liệu và chính sách đã được phê duyệt của bạn.
- Tùy chỉnh: Quy trình onboarding hoặc theo dõi được điều chỉnh dựa trên hành vi của người dùng (vượt ra ngoài thời gian cơ bản).
Tất cả những điều này đều dẫn đến việc xác định phạm vi trước khi bắt đầu xây dựng. Nghĩa là:
| Quyết định | Phạm vi chính xác |
| Mục tiêu người dùng | Chọn một hoặc hai phân khúc người dùng (ví dụ: người dùng mới đăng ký trong tuần này) |
| Surface | Chọn một vị trí (ví dụ: màn hình onboarding hoặc email) |
| Công việc AI | Chọn một tác vụ (ví dụ: đề xuất bước tiếp theo hoặc trả lời câu hỏi) |
| Thành công | Chọn một chỉ số thay đổi liên quan đến kết quả kinh doanh (ví dụ: tỷ lệ kích hoạt tăng 5% trong 7 ngày) |
| An toàn | Thêm tùy chọn dự phòng (ví dụ: nếu không chắc chắn, hiển thị liên kết hỗ trợ hoặc chuyển giao công việc) |
Bước 4: Xây dựng các rào cản an toàn và triển khai cho một nhóm nhỏ.
Trước khi thêm bất kỳ cải tiến nào, hãy đảm bảo tuyệt đối rằng AI hoạt động an toàn và dự đoán được. Đây là lúc bạn nên áp dụng các quy tắc như ‘chỉ sử dụng nguồn được phê duyệt’, ‘không đoán mò’ và ‘cung cấp sự chuyển giao cho con người khi cần thiết’.
Sau đó triển khai cho một nhóm nhỏ trước tiên. Điều này có thể là một phân khúc, một kênh hoặc các nhóm nội bộ trước khi triển khai cho khách hàng. Việc triển khai nhỏ giúp bạn học hỏi nhanh hơn vì bạn có thể kết nối phản hồi với hành vi thực tế của khách hàng.
⚒️ Mẹo nhanh: Sử dụng ClickUp tự động hóa để tích hợp các quy tắc an toàn và triển khai vào quy trình làm việc của bạn.
Bạn có thể cài đặt các quy trình tự động hóa để:
- Hướng dẫn các kết quả do AI tạo ra để con người xem xét trước khi phát hành ra bên ngoài.
- Tạm dừng hoặc đánh dấu các công việc nếu điểm tin cậy giảm xuống dưới ngưỡng quy định.
- Nâng cấp các trường hợp đặc biệt lên người quản lý cấp cao khi ý định không rõ ràng.
- Hạn chế các hành động của AI chỉ áp dụng cho các nguồn dữ liệu hoặc phân đoạn đã được phê duyệt.
Đối với các triển khai nhỏ, tự động hóa đảm bảo các thử nghiệm được kiểm soát chặt chẽ. Khi các tín hiệu ổn định, bạn có thể mở rộng phạm vi tiếp cận tự động mà không cần viết lại quy trình.
🎥: Xem video này để tìm hiểu thêm về cách tự động hóa các quy trình làm việc hàng ngày của bạn.
👀 Bạn có biết? 62% chuyên gia CNTT cho biết tổ chức của họ có những ý tưởng AI mạnh mẽ nhưng gặp khó khăn trong việc triển khai và mở rộng quy mô. Điều này cho thấy khoảng cách lớn nhất trong AI hiện nay là việc triển khai, chứ không phải tầm nhìn.
Bước 5: Đo lường kết quả, học hỏi và quyết định bước tiếp theo.
Tại cuối sprint, bạn nên có thể trả lời ba câu hỏi sau:
- Chỉ số mục tiêu có thay đổi theo cách có ý nghĩa thống kê không?
- Những phân khúc người dùng nào có phản ứng khác nhau và tại sao?
- Hành động tiếp theo dựa trên bằng chứng, không phải直觉 là gì?
Bạn sẽ nhận được một trong ba kết quả sau: Mở rộng quy mô, vì tín hiệu mạnh mẽ. Điều chỉnh phạm vi, phân đoạn hoặc hành vi của AI và chạy lại. Hoặc lưu trữ thí nghiệm và ghi chép lý do tại sao nó thất bại.
⭐ Bonus: Sử dụng Bảng điều khiển ClickUp làm trung tâm điều khiển chiến lược tăng trưởng của bạn. Dữ liệu từ các thí nghiệm, công việc, mục tiêu và báo cáo tùy chỉnh của bạn được tổng hợp trong một chế độ xem chung.
Điều tuyệt vời nhất là bạn có thể tạo từ đầu hoặc sử dụng một chiến lược sẵn có.
Những chỉ số nào cần theo dõi để đo lường thành công của chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt?
Hãy chú ý đến các chỉ số khi đang theo dõi thành công của chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt:
| Chỉ số | Giải thích | Ví dụ |
| Đăng ký từ AI (% + số lượng) | Đo lường mức độ đóng góp của các kênh AI vào việc thu hút khách hàng tiềm năng ở giai đoạn đầu của phễu marketing. | ‘18% số lượt đăng ký (2.400) đến từ các trang AI và chatbot’ |
| Danh sách khách hàng tiềm năng được AI xác định (tỷ lệ SQL/MQL) | Chất lượng của người dùng/khách hàng tiềm năng được thu hút bởi AI | ‘Tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng AI sang SQL là 22% so với 14% của các kênh khác’ |
| Tỷ lệ chuyển đổi được hỗ trợ bởi AI | Tỷ lệ phần trăm các giao dịch/thỏa thuận mà AI có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định. | ‘32% các luồng đề xuất/demo AI đã được sử dụng trong giao dịch đã đóng’ |
| Thời gian để đạt giá trị (AI TTV) | Người dùng đạt được kết quả có ý nghĩa đầu tiên với AI nhanh như thế nào | ‘Thời gian trung bình để đạt được doanh thu (TTV): 2 ngày → 20 phút’ |
| Tỷ lệ kích hoạt AI | Tỷ lệ phần trăm người dùng mới đạt được "khoảnh khắc đột phá" của AI (lần chạy/quy trình làm việc thành công đầu tiên) | ‘46% người dùng triển khai thành công quy trình làm việc AI trong vòng 24 giờ’ |
| Tỷ lệ hoàn thành công việc (từ yêu cầu đến thành công) | Đo lường trực tiếp hiệu quả của 'AI hoạt động' từ góc độ người dùng | ‘78% các phiên làm việc với AI kết thúc với một công việc hoàn thành’ |
| Tỷ lệ sử dụng tính năng AI (AI WAU/MAU) | Sự tương tác liên tục với AI, cho thấy độ gắn bó của sản phẩm. | ‘AI WAU/MAU = 0.62’ |
| Tỷ lệ giữ chân người dùng AI (D7/D30) | Tỷ lệ giữ chân của nhóm sử dụng AI (nhóm phù hợp để đo lường) | ‘D30: Người dùng AI 34% so với người dùng không AI 18%’ |
| Mở rộng được thúc đẩy bởi AI (nâng cấp/tăng ARPA) | Dù là người dùng AI nặng hay chi tiêu nhiều hơn | ‘10+ lần chạy AI/tuần → Tỷ lệ nâng cấp cao gấp 2,3 lần’ |
| Doanh thu trên mỗi người dùng AI hoạt động (RPAU-AI) | Hiệu quả kiếm tiền liên quan trực tiếp đến việc sử dụng AI | ‘RPAU-AI $9.20 so với $5.10 chung’ |
Ví dụ thực tế về chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt
Hãy cùng tìm hiểu cách mở rộng quy mô với AI, theo cách mà các công ty khác đang thực hiện việc cần làm.
1. Dễ thương
Ứng dụng xây dựng ứng dụng được hỗ trợ bởi AI Lovable minh chứng cho chiến lược tăng trưởng dựa trên AI bằng cách lấy việc tái tạo sản phẩm liên tục làm đòn bẩy tăng trưởng chính.
Dưới đây là một số lý do tại sao nó là một trong những công ty phát triển nhanh nhất mọi thời đại:
- Lovable coi sự phát triển sản phẩm là động lực tăng trưởng, thường xuyên tìm kiếm lại sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường thay vì tối ưu hóa một sản phẩm tĩnh.
- Phản hồi và hành vi của người dùng trực tiếp ảnh hưởng đến các tính năng sẽ được phát hành tiếp theo, rút ngắn vòng lặp "xây dựng - đo lường - học hỏi" từ nhiều tháng xuống còn vài tuần.
- Khi các nhóm học hỏi nhanh hơn, họ cải thiện sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, đồng thời mở khóa các chiến lược tiếp thị tăng trưởng giúp thúc đẩy sự chấp nhận và mở rộng bền vững.
2. Cursor
Trình chỉnh sửa mã nguồn AI-first Cursor thúc đẩy tăng trưởng bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa ý định của nhà phát triển và quá trình thực thi.
Thay vì xem AI như một tiện ích bổ sung cho năng suất, Cursor tích hợp trực tiếp AI vào quy trình làm việc lập trình cốt lõi, thay đổi cách các nhà phát triển xây dựng, cải tiến và triển khai phần mềm.
- Các đề xuất trực tiếp, tối ưu hóa mã nguồn và câu trả lời theo ngữ cảnh được hỗ trợ bởi AI giúp các nhà phát triển duy trì luồng làm việc và giảm thiểu rào cản trong các công việc phức tạp.
- Việc lặp lại nhanh hơn dẫn đến tỷ lệ giữ chân cao hơn, vì các nhà phát triển dựa vào Cursor cho việc viết mã hàng ngày thay vì chỉ hỗ trợ thỉnh thoảng.
- Việc áp dụng công cụ diễn ra một cách tự nhiên khi các nhóm tiêu chuẩn hóa việc sử dụng công cụ, biến việc sử dụng hàng ngày thành một vòng lặp tăng trưởng tích lũy.
📚 Đọc thêm: Hướng dẫn toàn diện về triển khai chiến dịch AI
3. ClickUp Brain
ClickUp đã sử dụng chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt và mô hình PLG để phát triển lên 20 triệu người dùng trên toàn thế giới và doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) đạt $300 triệu.
Việc cần làm là đi thẳng vào trung tâm của các cấu trúc và hệ thống công việc hiện đại. Một chút bối cảnh:
Các nhóm đang bị ngập trong các công cụ không kết nối với nhau—ứng dụng trò chuyện, công cụ theo dõi dự án, trình chỉnh sửa tài liệu, bảng điều khiển—mỗi công cụ đều hứa hẹn tăng năng suất nhưng lại gây ra việc chuyển đổi ngữ cảnh liên tục và sự lan rộng của công việc. Người dùng mong muốn sự đơn giản: một nền tảng duy nhất hiểu được ngữ cảnh và giảm thiểu ma sát.
Trong khi đó, mọi sản phẩm SaaS lớn đều đang tích hợp AI, hy vọng nâng cao năng suất. Nhưng AI mà thiếu bối cảnh chỉ là một lớp nhiễu thêm.
ClickUp khắc phục khoảng cách này với Không gian Làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới. Chúng tôi đã tích hợp hơn 50 công cụ vào một nền tảng duy nhất, tích hợp AI bối cảnh có khả năng hiểu các công việc, tài liệu, cuộc trò chuyện và bảng điều khiển của người dùng, giúp họ không cần phải chuyển đổi giữa hàng chục công cụ để hoàn thành công việc.
Thời điểm này thật hoàn hảo. Các nhóm đã mong đợi AI và họ cảm thấy thất vọng với các hệ thống phân mảnh. Phương pháp này giúp chúng tôi tận dụng các xu hướng này và giảm chi phí thu hút khách hàng.
Chúng tôi xây dựng ClickUp để chấm dứt tình trạng hỗn loạn của Work Sprawl và cung cấp cho các nhóm một không gian làm việc AI tích hợp duy nhất. AI thực sự mang tính cách mạng khi có đầy đủ bối cảnh công việc – đó chính là điều mà sự tích hợp mang lại. Tương lai của phần mềm là sự tích hợp, và chúng tôi là những người tiên phong trong lĩnh vực này.
Chúng tôi xây dựng ClickUp để chấm dứt tình trạng hỗn loạn của Work Sprawl và cung cấp cho các nhóm một không gian làm việc AI tích hợp duy nhất. AI trở nên cách mạng khi có đầy đủ bối cảnh công việc – đó chính là điều mà sự tích hợp mang lại. Tương lai của phần mềm là sự tích hợp, và chúng tôi là những người tiên phong trong lĩnh vực này.
Các công cụ để thúc đẩy hệ thống tăng trưởng do AI dẫn dắt của bạn
Các công cụ sau đây sẽ giúp bạn tối ưu hóa khung chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt:
1. ClickUp (Phù hợp nhất để triển khai chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt trong một nền tảng hợp tác duy nhất)
Nghiên cứu "State of AI Maturity 2025" của ClickUp cho thấy chỉ 10% số người được hỏi cho biết AI đang hoạt động như một đại lý. Đây là một khoảng cách lớn, cho thấy lý do tại sao nhiều nỗ lực tăng trưởng dựa trên AI bị đình trệ sau vài thí nghiệm ban đầu.
Chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt sẽ thất bại nếu kế hoạch của bạn nằm trong một công cụ, việc thực thi nằm trong công cụ khác, và các cập nhật chỉ tồn tại lẻ tẻ trong các cuộc trò chuyện. Đây là tình trạng phân tán công cụ mà ít ai để ý hoặc đề cập đến.
ClickUp cho Đội ngũ Tiếp thị tích hợp lập kế hoạch chiến dịch, sản xuất nội dung, công việc và giao tiếp nhóm vào một không gian làm việc hợp tác. Hãy cùng tìm hiểu các tính năng chính của ClickUp:
Tạo tài liệu và nội dung chiến dịch ngay lập tức
Sử dụng ClickUp Brain + ClickUp Tài liệu + Nhiệm vụ ClickUp khi bạn cần tốc độ trên tất cả các bộ phận mà không mất bất kỳ thông tin nào. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng AI trong marketing, cho thấy cách các nhóm sử dụng ClickUp Brain:
- Soạn thảo bản tóm tắt chiến dịch, góc nhìn quảng cáo, nội dung email và khung sườn trang đích trực tiếp từ ghi chú và chi tiết công việc của bạn.
- Tổng hợp các cập nhật dự án và chủ đề bình luận dài thành các thông tin rõ ràng về trạng thái, rủi ro và các hành động tiếp theo.
- Trả lời các câu hỏi trực tiếp về những gì đang xảy ra, sử dụng những gì đã có trong không gian làm việc của bạn.
Thử các gợi ý như:
- ‘Tóm tắt trạng thái hiện tại của chiến dịch này, những gì đang bị chặn và những gì cần được phê duyệt’
- ‘Viết một kế hoạch ra mắt một trang từ các ghi chú này; bao gồm đối tượng, thông điệp, kênh và chỉ số thành công’
- ‘Soạn hai email theo dõi ngắn cho người dùng đã đăng ký nhưng chưa kích hoạt tài khoản trong vòng 48 giờ’
Trí tuệ nhân tạo tích hợp hiểu rõ công việc của bạn
Môi trường làm việc AI tích hợp này tích hợp AI trên toàn bộ không gian làm việc. Các công việc, tài liệu, cuộc trò chuyện, mục tiêu, bảng điều khiển và tự động hóa đều chia sẻ ngữ cảnh. Điều này có nghĩa là ClickUp Brain sẽ hiển thị cho bạn các rào cản, phụ thuộc và các thông tin ngữ cảnh khác dựa trên công việc thực tế.
Tự động hóa quy trình phê duyệt, chuyển giao công việc và vận hành chiến dịch với Super Agents.
Sau khi tài sản được tạo ra, các Super Agents của ClickUp sẽ đảm nhận toàn bộ các công việc hàng ngày của bạn như những đồng nghiệp thực sự. Những trợ lý AI không cần mã nguồn, dựa trên các sự kiện kích hoạt có thể được đề cập, giao công việc, nhắn tin riêng hoặc lên lịch như một đồng nghiệp con người.
Họ hoạt động 24/7 với bộ nhớ vô hạn, khả năng nhận thức môi trường và khả năng thực hiện các tác vụ trên không gian làm việc và các công cụ kết nối của bạn.
Thiết lập các tác nhân trong vài phút chỉ với một lệnh mô tả mục tiêu và quy tắc của họ. Một số đồng nghiệp quan trọng mà họ có thể mô phỏng bao gồm:
✅ Trợ lý quản lý chiến dịch: Phân tích dữ liệu hiệu suất từ các công cụ kết nối, tạo bản tóm tắt nội dung, giao công việc sáng tạo cho nhà thiết kế/nhà văn, cập nhật trường trạng thái, đánh dấu các biến thể hoạt động kém và đăng tóm tắt thời gian thực lên ClickUp Chat.
✅ Trợ lý kiểm duyệt nội dung: Kiểm tra bản nháp theo hướng dẫn thương hiệu, đề xuất chỉnh sửa về giọng điệu/phong cách/tuân thủ và chuyển cho phê duyệt cuối cùng chỉ khi đã sẵn sàng.
✅ Chức năng phê duyệt và chuyển giao công việc: Kích hoạt thông báo, chỉ định người tiếp theo (ví dụ: từ người viết → nhà thiết kế → bộ phận pháp lý) và tự động cập nhật dòng thời gian khi các mục di chuyển qua các giai đoạn.
✅ Trợ lý lên lịch mạng xã hội: Tự động lấy các bài đăng đã được phê duyệt, định dạng chúng theo từng kênh, đề xuất thời gian gửi tối ưu dựa trên dữ liệu quá khứ và tạo các công việc lên lịch cho việc đăng bài.
Các tính năng nổi bật của ClickUp
- Ghi lại ý tưởng với tốc độ suy nghĩ: Nói ra các giả thuyết, tóm tắt thí nghiệm, brainstorm chiến dịch hoặc phân tích sau cuộc gọi mà không cần dùng tay với ClickUp Talk to Text. ClickUp chuyển đổi giọng nói thành văn bản ngay lập tức (nhanh gấp 4 lần so với gõ phím), chuyển đổi các đoạn ghi âm thành văn bản có thể chỉnh sửa, công việc, bình luận hoặc tài liệu, và cho phép ClickUp Brain tinh chỉnh, tóm tắt hoặc biến chúng thành các mục cụ thể.
- Ghi âm và chuyển đổi văn bản bằng AI: Tăng năng suất cuộc họp bằng cách sử dụng ClickUp AI Notetaker để tự động tham gia các cuộc gọi Zoom, Teams hoặc Google Meet. Ngoài ra, ghi âm và chuyển đổi văn bản sang nhiều ngôn ngữ, tạo tóm tắt thông minh, trích xuất quyết định, nhấn mạnh các điểm chính và xác định các mục cần thực hiện.
- Tìm kiếm mọi thứ ngay lập tức trong không gian làm việc và các thư mục bên ngoài: Sử dụng ClickUp Enterprise Search để đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời từ các công việc, tài liệu, bình luận, tệp đính kèm và các công cụ kết nối. Thay vì phải tìm kiếm trong các thư mục hoặc công cụ, các nhóm sẽ nhận được câu trả lời có ngữ cảnh, phản ánh chính xác những gì đang diễn ra trong công việc.
- Truy cập nhiều mô hình AI bên ngoài trong một nền tảng duy nhất: Chuyển đổi giữa các mô hình AI hàng đầu mà không cần rời khỏi ClickUp. Điều này cho phép các nhóm sử dụng mô hình phù hợp cho nghiên cứu, viết lách, phân tích hoặc suy luận, đồng thời đảm bảo tất cả kết quả đều được gắn liền với không gian làm việc chung.
- Tích hợp mượt mà với hệ thống công nghệ hiện có của bạn: Các tích hợp của ClickUp kết nối với các công cụ trong các lĩnh vực tiếp thị, bán hàng, sản phẩm và kỹ thuật. Luồng làm việc luôn đồng bộ khi dữ liệu được nhập từ các hệ thống bên ngoài, đảm bảo các quyết định AI và tự động hóa luôn phản ánh thông tin mới nhất.
Giới hạn của ClickUp
- Quá tải đối với người dùng mới do số lượng tính năng quá lớn.
Giá cả của ClickUp
Đánh giá và nhận xét về ClickUp
- G2: 4.7/5 (hơn 10.800 đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (hơn 4.000 đánh giá)
Người dùng thực tế đang nói gì?
Một người đánh giá trên G2 cho biết,
Tôi thấy ClickUp vô cùng hữu ích, vì nó tích hợp các chức năng vào một nền tảng duy nhất, đảm bảo tất cả công việc và giao tiếp được tập trung vào một nơi, cung cấp cho tôi 100% bối cảnh. Sự tích hợp này đơn giản hóa quản lý dự án cho tôi, nâng cao hiệu quả và sự rõ ràng. Tôi đặc biệt thích tính năng ClickUp Brain, vì nó hoạt động như một trợ lý AI thực hiện các lệnh của tôi, hiệu quả thực hiện các công việc thay cho tôi. Khía cạnh tự động hóa này rất hữu ích vì nó tối ưu hóa quy trình làm việc của tôi và giảm bớt nỗ lực thủ công. Ngoài ra, việc thiết lập ban đầu của ClickUp rất dễ dàng, giúp quá trình chuyển đổi từ các công cụ khác diễn ra mượt mà. Tôi cũng đánh giá cao việc ClickUp tích hợp với các công cụ khác mà tôi sử dụng, như Slack, OpenAI và GitHub, tạo ra một môi trường công việc thống nhất. Tổng kết lại, vì những lý do này, tôi khuyên dùng ClickUp cho người khác.
Tôi thấy ClickUp vô cùng hữu ích, vì nó tích hợp các chức năng vào một nền tảng duy nhất, đảm bảo tất cả công việc và giao tiếp được tập trung vào một nơi, cung cấp cho tôi 100% bối cảnh. Sự tích hợp này đơn giản hóa quản lý dự án cho tôi, nâng cao hiệu quả và sự rõ ràng. Tôi đặc biệt thích tính năng ClickUp Brain, vì nó hoạt động như một trợ lý AI thực hiện các lệnh của tôi, hiệu quả thực hiện các công việc thay cho tôi. Khía cạnh tự động hóa này rất hữu ích vì nó tối ưu hóa quy trình làm việc của tôi và giảm bớt nỗ lực thủ công. Ngoài ra, việc thiết lập ban đầu của ClickUp rất dễ dàng, giúp quá trình chuyển đổi từ các công cụ khác diễn ra mượt mà. Tôi cũng đánh giá cao việc ClickUp tích hợp với các công cụ khác mà tôi sử dụng, như Slack, OpenAI và GitHub, tạo ra một môi trường công việc thống nhất. Tổng kết lại, vì những lý do này, tôi khuyên dùng ClickUp cho người khác.
2. Clay (Phù hợp nhất cho việc làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng bằng AI và tiếp thị ra ngoài siêu cá nhân hóa)
Clay là công cụ quy trình làm việc GTM giúp các nhóm bán hàng/tiếp thị tìm kiếm khách hàng tiềm năng, nâng cao dữ liệu liên hệ/doanh nghiệp và tạo ra các chiến dịch tiếp cận cá nhân hóa.
Các trợ lý AI (đặc biệt là Claygent) hoạt động như những nhà nghiên cứu theo yêu cầu, hoạt động bên trong các bảng Clay của bạn. Bạn cung cấp cho Claygent danh sách các lĩnh vực/công ty cùng một câu hỏi, và nó sẽ truy cập các trang web, thu thập chính xác các điểm dữ liệu bạn quan tâm, và trả về chúng dưới dạng các trường dữ liệu mà bạn có thể lọc, đánh giá và tự động hóa (ví dụ: ‘có cung cấp bản dùng thử miễn phí?’, ‘tuân thủ SOC 2?’, ‘có các nghiên cứu trường hợp?’, v.v.).
Các tính năng nổi bật của Clay
- Xây dựng quy trình GTM bằng ngôn ngữ thông thường với Sculptor, biến các lệnh thành các quy trình tự động hóa có thể lặp lại.
- Mở rộng Clay với các tiện ích bổ sung như công cụ tạo công thức AI, gói Salesforce, bảo mật và truy cập ChatGPT tích hợp sẵn.
- Truy cập tập trung vào hơn 150 nhà cung cấp dữ liệu để bạn có thể hợp nhất nhà cung cấp và kết hợp các nguồn dữ liệu một cách dễ dàng.
Giới hạn của Clay
- Nền tảng gặp khó khăn trong việc tạo ra các danh sách công việc đáng tin cậy bao gồm nhiều công ty địa phương lớn và nhỏ.
- Một số địa chỉ email được tạo ra không chính xác hoặc không hoạt động ổn định.
Giá cả linh hoạt
- Miễn phí
- Gói Starter: $149/tháng
- Explorer: $349/tháng
- Pro: $800/tháng
- Doanh nghiệp: Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Clay
- G2: 4.8/5 (180+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì?
Một người đánh giá trên G2 cho biết,
Đây là một nền tảng rất mạnh mẽ, thực sự hỗ trợ các tổ chức xác định đúng đối tượng mục tiêu mà không tốn nhiều nỗ lực. Việc tìm kiếm đúng người, doanh nghiệp hoặc công ty thông qua các tìm kiếm AI của nền tảng này đã trở nên rất dễ dàng. Khả năng tổng hợp các leads thành định dạng CSV của nền tảng này giúp tăng tính linh hoạt. Nền tảng này cũng có giao diện thân thiện với người dùng.
Đây là một nền tảng rất mạnh mẽ, thực sự hỗ trợ các tổ chức xác định đúng đối tượng mục tiêu mà không tốn nhiều nỗ lực. Việc tìm kiếm đúng người, doanh nghiệp hoặc công ty thông qua các tìm kiếm AI của nền tảng này đã trở nên rất dễ dàng. Khả năng tổng hợp các leads thành định dạng CSV của nền tảng này tăng cường tính linh hoạt. Nền tảng này cũng có giao diện thân thiện với người dùng.
📚 Đọc thêm: Các công cụ tăng trưởng hàng đầu cho marketer
3. Cursor (Phù hợp nhất cho việc chỉnh sửa mã nguồn được tăng tốc bởi AI và thử nghiệm tăng trưởng nhanh chóng)
Cursor là trình chỉnh sửa mã nguồn AI-first dựa trên VS Code, chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành mã nguồn sẵn sàng cho sản xuất, giúp các nhóm phát triển và quản lý sản phẩm triển khai các thử nghiệm, trang đích, luồng onboarding và tính năng trong ứng dụng.
Giao diện Composer và mô hình lập trình chuyên dụng của nó cho phép tạo ra các quy trình làm việc linh hoạt. Nói một cách đơn giản, mô tả các tính năng bằng tiếng Anh thông thường, và Cursor sẽ tạo ra mã nguồn đa tệp, xem trước các thay đổi, chạy thử nghiệm và áp dụng các thay đổi với đầy đủ ngữ cảnh từ toàn bộ mã nguồn của bạn.
Các tính năng nổi bật của Cursor
- Tính năng tự động hoàn thành tab với mô hình tùy chỉnh cung cấp các đề xuất đa dòng nhanh chóng, nhận biết ngữ cảnh và các bản sửa đổi thông minh giữ nguyên ý định.
- Codebase Chat và Instant Grep để truy vấn toàn bộ repo, tìm kiếm định nghĩa và tạo ra các bản refactor hoặc sửa lỗi có mục tiêu.
- Trình chỉnh sửa web trực quan trong thanh bên trình duyệt cho phép thay đổi bố cục bằng cách kéo và thả, kiểm tra thành phần và cập nhật mã do AI đề xuất để kết nối thiết kế và phát triển.
Giới hạn của con trỏ
- Các đề xuất của AI có thể không chính xác đối với mã phức tạp hoặc chuyên biệt, đòi hỏi phải xem xét thêm.
- Các phản hồi của mô hình có thể không nhất quán, đôi khi chính xác và đôi khi bất ngờ lệch khỏi hướng đi dự kiến.
Giá cả của Cursor
- Sở thích: Miễn phí
- Pro: $20/tháng
- Pro+: $60/tháng
- Ultra: $200/tháng
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Cursor
- G2: 4.7/5 (20 đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì?
Một người đánh giá trên G2 cho biết,
Tôi rất ấn tượng với cách Cursor tích hợp AI vào quy trình phát triển một cách mượt mà. Các đề xuất mã nguồn trực tiếp trong trình chỉnh sửa vô cùng chính xác, và khả năng đặt câu hỏi trực tiếp trong trình chỉnh sửa giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian. Cảm giác như đang lập trình cùng một nhà phát triển chuyên gia hiểu rõ bối cảnh dự án của tôi.
Tôi rất ấn tượng với cách Cursor tích hợp AI vào quy trình phát triển một cách mượt mà. Các đề xuất mã nguồn trực tiếp trong trình chỉnh sửa vô cùng chính xác, và khả năng đặt câu hỏi trực tiếp trong trình chỉnh sửa giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian. Cảm giác như đang lập trình cùng một nhà phát triển chuyên gia hiểu rõ bối cảnh dự án của tôi.
Mẫu để sử dụng cho chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt
Những mẫu đã được kiểm chứng này sẽ giúp bạn có khởi đầu thuận lợi trong chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt:
1. Mẫu Kế hoạch Tiếp thị Chiến lược ClickUp
Mẫu Kế hoạch Tiếp thị Chiến lược ClickUp giúp bạn lập kế hoạch, thực thi và theo dõi các công việc tiếp thị tại một nơi duy nhất, giúp nhóm của bạn luôn đồng bộ về mục tiêu, dòng thời gian và ngân sách.
Với các trạng thái tùy chỉnh, Trường Tùy chỉnh và chế độ xem, bạn có thể tùy chỉnh mẫu này cho các chiến dịch của mình và sử dụng nó để kết nối các công việc hàng ngày với các mục tiêu OKR có thể đo lường. Mẫu kế hoạch tiếp thị này giúp bạn triển khai các sáng kiến tăng trưởng do AI dẫn dắt bằng cách hỗ trợ bạn:
- Xác định mục tiêu tiếp thị và kết quả chính, sau đó liên kết từng công việc trực tiếp với OKR phù hợp.
- Lập kế hoạch và ưu tiên các công việc chiến dịch với người chịu trách nhiệm, ngày đáo hạn và các cột mốc trạng thái.
- Theo dõi tiến độ một cách trực quan bằng các chế độ xem của ClickUp như "Các công việc đã lên kế hoạch theo OKR" và "Bảng tiến độ theo trạng thái".
- Theo dõi các chỉ số KPI tiếp thị theo quý với các chỉ báo tiến độ (Đang tiến triển, Có nguy cơ, Đạt được, Không đạt được).
- Quản lý ngân sách theo kênh bằng cách đang theo dõi ngân sách kế hoạch so với chi tiêu thực tế trên các dự án.
2. Mẫu quản lý chiến dịch tiếp thị ClickUp
Mẫu Quản lý Chiến dịch Tiếp thị ClickUp tổ chức công việc theo Giai đoạn Chiến dịch và cung cấp cấu trúc cho việc phân công quyền sở hữu của nhóm, lập kế hoạch kênh, loại sản phẩm đầu ra, ngày đáo hạn và theo dõi ngân sách. Mẫu này đặc biệt hữu ích cho các đội ngũ tăng trưởng do AI dẫn dắt cần hệ thống lặp lại để triển khai nội dung sáng tạo, ra mắt nhanh chóng và đánh giá kết quả.
Mẫu này còn giúp bạn:
- Tổ chức công việc qua các giai đoạn Kế hoạch, Sản xuất, Phát hành, Đánh giá và Duy trì trong một quy trình làm việc duy nhất.
- Theo dõi các kênh tiếp thị theo từng nhiệm vụ, như Mạng xã hội, Tiếp thị qua email và Các sáng kiến nội bộ.
- Tiêu chuẩn hóa các sản phẩm đầu ra bằng trường "Loại sản phẩm đầu ra" để các công việc được duy trì nhất quán trên các chiến dịch.
- Giữ chi tiêu nhất quán bằng cách ghi chép ngân sách được phân bổ cùng với các công việc chiến dịch và chi tiết thực hiện.
3. Mẫu OKRs của ClickUp
Mẫu OKR của ClickUp được thiết kế dưới dạng hệ thống thư mục OKR, hướng dẫn bạn qua quá trình kế hoạch quý, sau đó chuyển đổi các mục tiêu thành công việc có thể theo dõi trong suốt cả năm.
Điểm nổi bật của mẫu này là nhịp độ tích hợp sẵn trong chính thư mục. Bạn bắt đầu với tài liệu kế hoạch và đồng bộ hóa chuyên dụng, yêu cầu đánh giá quý trước và thiết lập quý tiếp theo, sau đó quản lý thực thi thông qua các chế độ xem được tổ chức theo Quý, Loại mục OKR, Nhóm chính và Sáng kiến. Mẫu OKRs này giúp bạn:
- Thực hiện quy trình reset quý định kỳ bằng cách sử dụng tài liệu Kế hoạch và Đồng bộ hóa với các phần hướng dẫn.
- Tách biệt Mục tiêu khỏi Kết quả chính bằng cách sử dụng trường Loại mục OKR để giữ cho báo cáo gọn gàng.
- Vẽ bản đồ OKR cả năm trên dòng thời gian được phân nhóm theo quý để phát hiện các điểm trùng lặp và tình trạng thiếu hụt tài nguyên.
- Theo dõi trạng thái tiến độ và quý trên Bảng Tiến độ, để các mục tiêu không đạt tiến độ được phát hiện nhanh chóng.
- Giao trách nhiệm thông qua trường "Primary Team" và kết nối công việc với các sáng kiến cấp cao hơn.
4. Mẫu bảng trắng thí nghiệm tăng trưởng ClickUp
Mẫu bảng trắng ClickUp Growth Experiments, được xây dựng trên ClickUp Whiteboards, cung cấp cho nhóm của bạn một không gian trực quan để lập kế hoạch các thí nghiệm từ ý tưởng ban đầu đến những bài học sau khi thử nghiệm.
Nó sử dụng quy trình làm việc trên Bảng trắng với 5 giai đoạn: Ý tưởng, Kế hoạch, Thực hiện, Kiểm tra và Phân tích. Điều này có nghĩa là bạn có thể hợp tác theo thời gian thực, nhóm các ghi chú dán và sau đó biến những ý tưởng tốt nhất thành các công việc có thể thực hiện được. Mẫu này giúp bạn:
- Thực hiện brainstorming về tăng trưởng trực tiếp trên ClickUp Bảng trắng bằng cách sử dụng quy trình thí nghiệm theo giai đoạn rõ ràng.
- Sắp xếp các ghi chú dán theo từng làn để mỗi thí nghiệm có bước tiếp theo rõ ràng và người chịu trách nhiệm.
- Chuyển đổi ghi chú thành nhiệm vụ ClickUp và theo dõi tiến độ với các trạng thái tùy chỉnh của ClickUp như ‘Mở’ và ‘Hoàn thành’.
- Thêm các trường Tùy chỉnh để phân loại các thí nghiệm và thu thập các thuộc tính quan trọng cho báo cáo và so sánh.
- Sử dụng các chế độ xem tích hợp sẵn như Bảng Thử nghiệm Tăng trưởng và Hướng dẫn Bắt đầu để bắt đầu thực hiện nhanh chóng.
- Nâng cao hiệu quả thực hiện với tính năng gắn thẻ, việc con lồng nhau, nhiều người được giao nhiệm vụ và nhãn ưu tiên trên các luồng công việc.
Những sai lầm thường gặp và cách tránh chúng
Biết việc cần làm chỉ là một nửa của vấn đề. Bởi vì việc nhận ra những điều không nên làm cũng quan trọng không kém:
❌ Thực hiện các thí nghiệm mà không có các chỉ số thành công rõ ràng: Khởi động các dự án AI với các mục tiêu mơ hồ như “cải thiện trải nghiệm khách hàng” khiến việc đo lường tác động hoặc tối ưu hóa hiệu quả trở nên bất khả thi.
✅ Lưu ý: Xác định các chỉ số KPI cụ thể và có thể đo lường trước khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào. Đối với hệ thống đề xuất, theo dõi tỷ lệ nhấp chuột, tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn đặt hàng trung bình.
Cài đặt các chỉ số cơ bản và mục tiêu cải thiện (ví dụ: "tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 15%"). Kiểm tra các chỉ số hàng tuần và sẵn sàng điều chỉnh chiến lược nếu không thấy tiến độ trong vòng 2-4 tuần.
❌ Tối ưu hóa cho các chỉ số ngắn hạn mà bỏ qua giá trị dài hạn: Các mô hình AI được đào tạo chỉ dựa trên chuyển đổi ngay lập tức có thể đề xuất giảm giá mạnh mẽ hoặc đẩy các sản phẩm chất lượng thấp có tỷ lệ chuyển đổi cao nhưng gây hại cho giá trị trọn đời của khách hàng.
✅ Sửa lỗi: Tối ưu hóa các chỉ số như tỷ lệ giữ chân khách hàng trong 90 ngày, tỷ lệ mua hàng lặp lại và điểm hài lòng của khách hàng cùng với chuyển đổi ngay lập tức. Đối với các hệ thống đề xuất, loại bỏ các đề xuất đã từng dẫn đến trả hàng hoặc đánh giá tiêu cực. Thử nghiệm các khung thời gian khác nhau để tìm ra sự cân bằng phù hợp cho kinh doanh của bạn.
❌ Bỏ qua vấn đề khởi động ban đầu cho sản phẩm mới hoặc khách hàng mới: Các hệ thống AI được đào tạo trên dữ liệu lịch sử hoạt động kém hiệu quả khi gặp phải sản phẩm mới không có lịch sử mua hàng hoặc khách hàng mới không có dữ liệu hành vi.
✅ Giải pháp: Xây dựng hệ thống kết hợp để phát triển lâu dài, kết hợp dự đoán của AI với các quy tắc dự phòng. Đối với sản phẩm mới, sử dụng các tính năng dựa trên nội dung (loại sản phẩm, mức giá, thuộc tính) để tìm các mục tương tự. Đối với khách hàng mới, tận dụng dữ liệu nhân khẩu học hoặc hành vi tổng hợp từ các nhóm khách hàng tương tự.
❌ Bỏ qua quá trình chuyển giao giữa con người và AI: Các hệ thống AI tự động hóa hoàn toàn cho chiến lược tiếp cận thị trường không thể xử lý các trường hợp đặc biệt, nhu cầu phức tạp của khách hàng hoặc các tình huống yêu cầu sự phán đoán và sự đồng cảm.
✅ Sửa lỗi: Thiết kế các quy trình nâng cấp rõ ràng từ AI sang hỗ trợ con người. Áp dụng điểm tin cậy để kích hoạt kiểm tra của con người đối với các quyết định nằm trong vùng biên. Đào tạo nhóm về thời điểm và cách thức bỏ qua đề xuất của AI. Đối với AI tương tác với khách hàng, luôn cung cấp một cách dễ dàng để liên hệ với con người khi cần thiết.
Xây dựng một chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt với ClickUp mà nhóm của bạn thực sự sử dụng
Chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt chỉ hiệu quả khi các nhóm ngừng coi AI như một tập hợp các công cụ và bắt đầu coi nó như một hệ điều hành được chia sẻ. Các nhóm thành công là những nhóm thống nhất về cách tạo ra ý tưởng, cách thực hiện thí nghiệm và cách ghi nhận và tái sử dụng kiến thức.
Điều đó đòi hỏi một nền tảng duy nhất để ghi chép các chiến lược, kịch bản và thử nghiệm, một chế độ xem để hiểu rõ những yếu tố đang tác động đến hiệu quả trong toàn bộ quy trình, và các hệ thống giúp giảm bớt việc cần làm để các nhóm có thể tập trung vào việc học hỏi nhanh hơn - chứ không chỉ làm nhiều hơn.
Khi tất cả những điều đó được tích hợp trong một không gian làm việc duy nhất, AI trở nên có thể lặp lại, đo lường được và mở rộng quy mô thay vì hỗn loạn. Đó là sự khác biệt giữa việc thử nghiệm với AI và thực sự tạo ra sự tăng trưởng bền vững nhờ nó.
Xây dựng chiến lược tăng trưởng do AI dẫn dắt của bạn trong ClickUp ngay hôm nay. ✅
Câu hỏi thường gặp
Phương pháp tăng trưởng truyền thống dựa vào các công việc thủ công nhanh chóng, như thử nghiệm A/B nhanh, điều chỉnh trang đích và các chiến dịch quảng cáo rộng rãi. Ngược lại, tăng trưởng do AI dẫn dắt sử dụng dữ liệu và tự động hóa thông minh để quyết định chiến lược phát triển, đối tượng mục tiêu và thời điểm tương tác. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi kết hợp với tăng trưởng do sản phẩm dẫn dắt, vì chính sản phẩm trở thành yếu tố chính thúc đẩy tăng trưởng.
Kinh doanh ở mọi quy mô đều có thể bắt đầu! Nhiều startup và nhóm nhỏ áp dụng nó sớm để có lợi thế cạnh tranh — nhưng nó phát huy hiệu quả nhất ở giai đoạn trung gian đến doanh nghiệp (ví dụ: Series A+ hoặc $10M+ ARR), nơi bạn có đủ người dùng, dữ liệu và hoạt động để thấy được hiệu ứng tích lũy từ cá nhân hóa, mô hình dự đoán tỷ lệ rời bỏ hoặc định giá động. Tuy nhiên, các nhóm nhỏ hưởng lợi từ các công cụ không cần mã và những thành công nhanh chóng, trong khi các tổ chức lớn mở rộng chúng trên các hàm để đạt được sự chuyển đổi thực sự.
Ít hơn bạn nghĩ. Nhiều công cụ AI mang lại kết quả nhanh chóng có thể xử lý hàng trăm đến hàng nghìn tương tác khách hàng, nhật ký sử dụng hoặc dữ liệu khách hàng tiềm năng được nâng cao. Các startup thường bắt đầu với dữ liệu nội bộ (ví dụ: sự kiện sản phẩm, phiếu hỗ trợ) hoặc nguồn dữ liệu công khai/tổng hợp, sau đó tinh chỉnh khi khối lượng dữ liệu tăng lên. Các nền tảng không cần mã hiện đại và học chuyển giao giúp các tình huống có ít dữ liệu trở nên khả thi. Cuối cùng, hãy tập trung vào chất lượng hơn là số lượng.
Một số tính năng bao gồm:Tạo nội dung và văn bản cá nhân hóa (ví dụ: biến thể quảng cáo, email, bài đăng trên mạng xã hội)Đánh giá tỷ lệ churn hoặc giá trị trọn đời (LTV) để ưu tiên người dùng có giá trị caoTăng cường và sắp xếp thông tin cá nhân hóa caoThử nghiệm A/B cho các mẫu/quy trình onboarding hoặc giữ chân khách hàngTái sử dụng sáng tạo và brainstorming ý tưởng để đẩy nhanh quá trình lặp lại chiến dịch
Theo dõi sự kết hợp giữa các chỉ số cứng (ví dụ: doanh thu tăng thêm, tỷ lệ chuyển đổi tăng, giảm tỷ lệ rời bỏ, thời gian tiết kiệm được từ công việc thủ công) so với mức cơ sở hoặc nhóm đối chứng, cùng với các tín hiệu mềm (ví dụ: tỷ lệ chấp nhận, báo cáo năng suất tự đánh giá). Tính toán ROI đơn giản theo công thức (lợi nhuận – chi phí) / chi phí – bao gồm phí công cụ/đăng ký, thời gian phát triển công cụ và chi phí cơ hội. Bắt đầu với các chỉ số dẫn dắt như mức độ tương tác hoặc hiệu quả, sau đó liên kết với kết quả kinh doanh như tác động đến ARR hoặc giảm chi phí thu hút khách hàng (CAC) để có cái nhìn toàn diện.
Đúng vậy, hoàn toàn đúng. Bắt đầu với các quy tắc đơn giản và công cụ nhẹ nhàng trước khi xây dựng các mô hình tùy chỉnh. Tập trung vào việc triển khai sản phẩm, thực hiện các thử nghiệm nhỏ và triển khai các thay đổi mà người dùng cảm nhận được. Một chiến lược tăng trưởng do sản phẩm dẫn dắt, kết hợp với một số trợ lý AI, có thể mang lại hiệu quả đáng kể. Theo thời gian, bạn có thể thêm nhiều tự động hóa và mục tiêu thông minh hơn khi dữ liệu được cải thiện.