Cách phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI biến các thông tin kinh doanh thành các sơ đồ SOAR có thể hành động

Tại sao một công ty dịch vụ gọi xe lại cần một phân tích SOAR

Một dịch vụ gọi xe muốn hiểu rõ mình đang ở vị trí nào, có thể phát triển thành gì và làm cách nào để cải thiện hiệu suất. Đội ngũ không chỉ xem xét các con số—họ muốn một cách thức có cấu trúc để nhìn thấy bức tranh toàn cảnh

Họ cần sự rõ ràng về điểm mạnh, cơ hội tăng trưởng, tham vọng dài hạn và các kết quả có thể đo lường được. Không có một khung rõ ràng, các cuộc thảo luận vẫn mơ hồ và quyết định diễn ra chậm chạp

Đó chính là lúc phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI xuất hiện

Thay vì phụ thuộc vào bảng tính hay suy nghĩ thủ công, đội ngũ đã sử dụng một lời nhắc đơn giản để tạo ra một phân tích SOAR toàn diện

Điều này không chỉ đơn thuần về sơ đồ. Đó là về việc biến những ý tưởng trừu tượng thành một ngôn ngữ chung mà mọi người trong tổ chức đều có thể hiểu được

Hành trình: Từ lời nhắc đến sơ đồ SOAR

Người dùng bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng:Chuẩn bị một sơ đồ phân tích SOAR cho một dịch vụ gọi xe

Họ không cần biết đến các kỹ thuật mô hình hóa hay tiêu chuẩn sơ đồ. Họ chỉ cần một công cụ có thể biến các câu hỏi kinh doanh của họ thành một định dạng có cấu trúc và trực quan

Dưới đây là những gì đã xảy ra từng bước:

1. Người dùng yêu cầu phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI tạo ra một sơ đồ phân tích SOAR cho một dịch vụ gọi xe

   Hệ thống đã hiểu đây là yêu cầu tạo ra một phân tích rõ ràng, chuyên nghiệp về Điểm mạnh, Cơ hội, Mong muốn và Kết quả—phù hợp với bối cảnh gọi xe

2. AI đã phản hồi bằng một sơ đồ SOAR được cấu trúc tốt, được định dạng để đảm bảo sự rõ ràng và thông tin chiến lược

3. Sơ đồ được trình bày dưới dạng sạch sẽ, dễ đọc, bao gồm:

• Điểm mạnh: Ứng dụng đã được chứng minh với giao diện mượt mà, mạng lưới tài xế đáng tin cậy, tính năng an toàn tích hợp sẵn và lòng trung thành cao từ khách hàng
• Cơ hội: Mở rộng sang các thị trường mới, tích hợp với thành phố thông minh, hợp tác với doanh nghiệp và ứng dụng AI vào định giá và dự báo nhu cầu
• Mong muốn: Trở thành lựa chọn di chuyển hàng ngày tại các thành phố lớn, tiên phong sử dụng xe điện, đạt được mức độ không xảy ra sự cố và giảm ùn tắc giao thông
• Kết quả: Các mục tiêu cụ thể, có thể đo lường như tăng 15% thị phần, 90% sự hài lòng của tài xế, giảm 15% thời gian di chuyển và đạt tỷ lệ 50% đội xe điện vào năm 2027

Đội ngũ không chỉ nhận được một sơ đồ—họ nhận được một bản đồ hành trình rõ ràng có thể sử dụng trong các cuộc họp, phiên thảo luận chiến lược và đánh giá hiệu suất

Điều mà phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI đã mang lại

Đây không phải là một lần duy nhất. AI không chỉ vẽ một khung có nhãn. Nó đã cung cấp một phân tích sâu sắc, có chiều sâu, phản ánh đúng động lực kinh doanh thực tế

Kết quả đầu ra không mang tính chung chung. Nó bao gồm:

• Điểm mạnh cụ thể, dựa trên bối cảnh, liên quan đến trải nghiệm người dùng và độ tin cậy vận hành
• Các cơ hội tăng trưởng thực tế, phù hợp với xu hướng ngành hiện tại
• Những khát vọng tham vọng nhưng dựa trên năng lực hiện tại.
• Kết quả có thể đo lường được, liên kết kết quả với các mốc thời gian và các chỉ số hiệu suất.

Mức độ chi tiết này giúp các nhóm vượt qua cuộc thảo luận và bắt đầu lên kế hoạch.

Ví dụ, việc đề cập đến AI trong định giá linh hoạt không chỉ là một đề xuất—mà được xác định là một cơ hội quan trọng với giá trị kinh doanh rõ ràng.

AI không đoán mò. Nó phân tích các mẫu trong mô hình kinh doanh chia sẻ xe và đưa ra một phân tích hợp lý, dựa trên dữ liệu.

Chuyển đổi các thông tin SOAR thành báo cáo hiệu suất

Sau khi xem xét sơ đồ, nhóm đã đặt câu hỏi:Viết một báo cáo chuyên nghiệp giải thích cách các thông tin SOAR có thể được áp dụng để cải thiện hiệu suất.

Phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI đã phản hồi bằng một báo cáo ngắn gọn, có thể hành động. Nó liên kết từng yếu tố SOAR với các cải tiến hiệu suất cụ thể:

• Giao diện người dùng mạnh mẽ và các tính năng an toàn đã được sử dụng để củng cố niềm tin của khách hàng trong quá trình đăng ký.
• Kế hoạch mở rộng thị trường được liên kết với các chương trình thử nghiệm tại các khu vực chưa được phục vụ đầy đủ.
• Dự báo nhu cầu được hỗ trợ bởi AI đã được đề xuất như một công cụ để điều chỉnh chiến lược phân bổ trong thời gian thực.
• Mục tiêu đạt 90% sự hài lòng của tài xế đã được chia nhỏ thành các chương trình đào tạo và vòng phản hồi.

Báo cáo này không mang tính lý thuyết. Nó bao gồm các đề xuất triển khai, các chỉ số hiệu suất và một lộ trình tiến độ.

Điều này cho thấy phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI vượt xa khả năng trực quan hóa. Nó giúp biến tư duy chiến lược thành các kế hoạch cụ thể.

Cách thức hoạt động trong thực tế

Quy trình rất đơn giản:

1. Một người dùng kinh doanh xác định một câu hỏi chiến lược—ví dụ như ‘Làm sao chúng ta có thể phát triển bền vững?’ hay ‘Những yếu tố then chốt thúc đẩy hiệu suất của chúng ta là gì?’
2. Họ nhập một yêu cầu vào phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI.
3. Hệ thống tạo ra một phản hồi trực quan, có cấu trúc—giống như sơ đồ SOAR—dựa trên các mẫu thực tế và kiến thức ngành.
4. Kết quả đầu ra được sử dụng trong các cuộc họp, lập kế hoạch hoặc đánh giá hiệu suất.

Không cần kinh nghiệm mô hình hóa trước đó. Không cần thiết lập kỹ thuật. Chỉ cần một câu hỏi rõ ràng.

Điều này đặc biệt hữu ích cho các nhóm không chuyên về kỹ thuật, những người cần truyền đạt chiến lược ở cấp độ cao.

Liệu đây có phải là tương lai của mô hình hóa chiến lược?

Có—khi mô hình hóa trở nên trực quan và dễ tiếp cận.

Phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI không thay thế phán đoán của con người. Nó giúp các nhóm tập trung vào điều quan trọng: sự rõ ràng, cấu trúc và hành động.

Với công cụ này, một công ty chia sẻ xe không chỉ đang phân tích tình trạng hiện tại. Nó đang xây dựng một chiến lược hướng tới tương lai, từng sơ đồ một.

Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn

Dù bạn ở lĩnh vực logistics, di chuyển, fintech hay bất kỳ ngành dịch vụ nào, việc hiểu rõ các động lực nội bộ của tổ chức là điều then chốt.

Phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI cung cấp một cách nhanh chóng, trực quan để khám phá Các điểm mạnh, Cơ hội, Khát vọng và Kết quả. Nó giúp bạn nhận ra điểm mạnh của mình, nơi bạn có thể phát triển và cách thức đạt được các mục tiêu ý nghĩa.

Điều này không chỉ liên quan đến sơ đồ. Nó liên quan đến việc ra quyết định dựa trên sự thấu hiểu sâu sắc.

Câu hỏi thường gặp

SOAR phân tích là gì và tại sao nó hữu ích?

SOAR là viết tắt của Strengths (Điểm mạnh), Opportunities (Cơ hội), Aspirations (Tham vọng) và Results (Kết quả). Đây là một khung khổ để lập kế hoạch chiến lược giúp tổ chức hiểu rõ vị trí hiện tại, xác định các con đường tăng trưởng, đặt ra các mục tiêu dài hạn và định nghĩa các kết quả có thể đo lường được. Khác với phân tích truyền thống, SOAR hỗ trợ tư duy toàn diện và dễ dàng truyền đạt giữa các đội nhóm.

Công cụ mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ chiến lược chở khách bằng xe như thế nào?

Một công cụ mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI có thể tạo ra phân tích SOAR tùy chỉnh cho dịch vụ chở khách bằng xe, xác định các điểm mạnh chính như độ tin cậy và an toàn của tài xế, phát hiện các cơ hội như định giá dựa trên AI, và xác định các kết quả có thể đo lường được như thời gian chuyến đi giảm hoặc thị phần tăng lên.

Công cụ này có thể được sử dụng cho các ngành khác không?

Có. Mặc dù ví dụ tập trung vào dịch vụ chở khách bằng xe, khung SOAR và phương pháp mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI này cũng có thể được áp dụng cho logistics, dịch vụ giao hàng, vận tải và bất kỳ doanh nghiệp nào có hoạt động dựa trên dịch vụ.

AI làm thế nào để hiểu bối cảnh của một câu hỏi kinh doanh?

AI được huấn luyện dựa trên các mẫu kinh doanh thực tế và kiến thức chuyên ngành. Khi được đưa ra một câu hỏi rõ ràng, nó áp dụng suy luận logic và có ý thức về bối cảnh để tạo ra các thông tin có liên quan và có thể hành động—giống như một sơ đồ SOAR—mà không cần thiết lập kỹ thuật trước.

Sẵn sàng để lập bản đồ các tương tác trong hệ thống của bạn? Hãy thử phần mềm mô hình hóa được hỗ trợ bởi AI của chúng tôi tại Trợ lý AI của Visual Paradigm hôm nay!