همانطور که ممکن است از کسی که شخصاً در تحقيقات فرانچايز درگير است انتظار داشته باشيد، من با دقت تماشا کرده ام که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPTدر حال تغيير روش کسب بينش فرانچايزها در عمليات فرانچايز خود هستند . FRANdataسالها است که چنين بينش هايی را ارائه میدهد و ما از اين فناوریها برای کمک به مشتريان خود برای درک بهتر کسبوکارشان، حفظ رقابتپذيری و پيشبرد رشد استقبال کرده ايم. با اين حال، در حالی که هوش مصنوعی مزايای زيادی را ارائه میدهد، همچنين برخی چالشها را نيز ارائه میدهد که بايد با دقت به آنها رسيدگی کنيم.
مزايای ابزارهای هوش مصنوعی
يکی از هيجانانگيزترين مزايای ابزارهای هوش مصنوعی، توانايی آنها در مديريت حجم عظيمی از داده ها است. روش های سنتی اغلب با حجم و تنوع داده هايی که فرانچايزها توليد میکنند، دست و پنجه نرم میکنند. هوش مصنوعی میتواند اين داده ها را به طور يکپارچه پردازش کند و اطلاعات را از منابع مختلف ادغام کند تا ديد جامعی از عمليات ارائه دهد. برای مثال، يک برند هتل ممکن است از هوش مصنوعی برای تجزيه و تحليل ترجيحات و رفتار مهمانان در کل سيستم خود استفاده کند و به شرکت اجازه دهد تا تجربيات مهمان را شخصی سازی کند و کارايی عملياتی را افزايش دهد. چنين تجزيه و تحليل جهانی ده سال پيش يک ابتکار بزرگ بود اگر اصلاً امکانپذير بود.
علاوه بر اين، همانطور که هياهو وعده داده است، تجزيه و تحليل داده محور هوش مصنوعی معمولاً سريعتر و مقرون به صرفه تر از روشهای سنتی است. اتوماسيون نياز به پردازش دستی گسترده داده ها را کاهش میدهد و در زمان و هزينه های نيروی کار صرفه جويی میکند. ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند به سرعت الگوها و روندها را شناسايی کنند و بينشهايی را ارائه دهند که کشف آنها با استفاده از رويکردهای متداول بسيار بيشتر طول میکشد. هوش مصنوعی میتواند درک عميقی از الگوهای فروش مشتريان و عمليات فروشگاه ها ارائه دهد. با تجزيه و تحليل داده های فروش و بازخورد مشتريان، فرانچايزها میتوانند محصولات محبوب، اوقات اوج فروش و ترجيحات مشتريان را شناسايی کنند.عمليات فرانچايز نيز میتواند از اين تجزيه و تحليل بهرهمند شود. پشتيبانی و انطباق میتواند عمليات فرانچايزها را نظارت کند و اطمينان حاصل کند که به استانداردهای برند پايبند هستند. توانايی هوش مصنوعی در انجام تجزيه و تحليل پيشبينی کننده میتواند به اين تيم ها اجازه دهد تا مشکلات بالقوه را پيش بينی کنندو به طور پيشگيرانه به آنها رسيدگی کنند.
ابزارهای هوش مصنوعی همچنين میتوانند به يک فرانچايز در تجزيه و تحليل دادههای رقابتی کمک کنند و بينشهای ارزشمندی در مورد عملکرد ساير فرانچايزها در صنعت ارائه دهند. اين شامل مقايسه عملکرد با رقبا، شناسايی روندهای بازار و درک موقعيت رقابتی است.قابليت های پيشرفته هوش مصنوعی مانند وباسکرپينگ و تجزيه و تحليل رسانه های اجتماعی، میتوانند منابع جديدی از اطلاعات را برای اين نوع مقايسه آشکار کنند. با تجزيه و تحليل نظرات آنلاين، پستهای رسانه های اجتماعی و وبسايت های رقبا، ابزارهای هوش مصنوعی ديد جامعی از چشمانداز رقابتی ارائه میدهند. اين رويکرد به فرانچايزها کمک میکند تا از روندهای صنعت و احساسات مشتريان آگاه باشند. باز هم، در حالی که اين نوع تجزيه و تحليل قبلاً استفاده شده است، اکنون سريعتر، ارزانتر، جامع تر و در صورت نياز در دسترس است.
چالش ها
به دليل مدل تجاری منحصر به فرد فرانچايز، هوش مصنوعی نمیتواند آن را کاملاً درک کند. محدوديت های جدی برای تجزيه ای که اين ابزارها میتوانند برای يک فرانچايز انجام دهند وجود دارد. اولين و مهمترين چالش، مشکل دسترسی به داده های مورد نياز اين ابزارها است. حتی اگر همه FDDها برای همه در دسترس بودند، که نيستند، میدانيم که در حالی که FDDبرخی از اطلاعات را ارائه میدهد، اغلب برای تجزيه و تحليل عميق کافی نيست. هر سيستم فرانچايز ويژگی های منحصر به فرد خود را دارد و داده های موجود در يک FDDاغلب نياز به زمينه سازی دارند تا بتوان واقعاً درک کرد که چه چيزی را به ما میگويد. ما زمان زيادی را صرف درک محدوديت ها و تفسيرهای نادرست داده های فرانچايز میکنيم. علاوه بر اين، خطر توهمات هوش مصنوعی واقعی است.
سرخط های اصلی که همه ما در مورد روندهای صنعت میخوانيم، معمولاً از گروه های تحقيقاتی غول پيکر میآيد که سعی میکنند داده ها را اغلب به اشتباه از تعداد انگشت شماری از برندهای سهامی عام تجزيه و تحليل کنند، اما اکثريت قريب به اتفاق فرانچايزها خصوصی هستند و داده های گستردهای را که شرکت های سهامی عام ملزم به توليد آن هستند، منتشر نمیکنند، که اين امر در دسترس بودن اطلاعات عمومی را محدود میکند. علاوه بر اين، داده های عمومی فقط فرانچايزر و واحدهای شرکت را پوشش میدهد و همه فرانچايزهای شرکتهای خصوصی را ناديده میگيرد، چيزی که هوش مصنوعی درک آن برايش دشوار است. در نهايت، برندهای کوچکتر حضور آنلاين کمتری نسبت به برندهای بزرگتر دارند که وباسکرپينگ را پيچيده میکند. بدون همه اين دادهها، برای هوش مصنوعی دشوار است که يک تجزيه و تحليل رقابتی و صنعت دقيق و معنادار توليد کند.
FRANdataبه طور فعال از هوش مصنوعی استفاده کرده و محدوديتهای آن را ياد گرفته است. ما مدتها پيش متوجه شديم که تحقيقات اوليه بايد برای درک تصوير کامل يک سيستم فرانچايز و همتايان آن انجام شود. اين شامل انجام نظرسنجی، مصاحبه و مطالعات ميدانی برای جمعآوری اطلاعات دست اول است که مکمل بينشهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. ابزارهای هوش مصنوعی مزايای قابل توجهی برای فرانچايزهايی که به دنبال کسب بينش های عميق تر در مورد عمليات و چشمانداز رقابتی خود هستند، ارائه میدهند. آنها به ما کمک میکنند تا مجموعه دادههای بزرگ را تجزيه و تحليل کنيم، تجزيه و تحليل بلادرنگ ارائه دهيم و راه حل های مقرون به صرفه برای تجزيه و تحليل جامع دادهها ارائه دهيم. با اين حال، چالشهای داده های محدود به ويژه در مورد فرانچايزها( و اطلاعات گمراه کننده و اغلب بد، نياز ضروری به تحقيقات اوليه برای بهره برداری کامل از پتانسيل هوش مصنوعی را ايجاد میکند. در ، FRANdataما معتقديم که با ترکيب بينش های مبتنی بر هوش مصنوعی با روش های تحقيقاتی سنتی، سيستم های فرانچايز میتوانند کارايی عملياتی خود را افزايش دهند، رضايت مشتری را بهبود بخشند و يک مزيت رقابتی در بازار حفظ کنند.
پل ويلبور، به عنوان مدير ارشد عمليات ، FRANdataنقش مهمی در ايجاد چارچوب تحقيقاتی و مشاورهای در FRANdataدارد. او نقش مهمی در توسعه استراتژيک مجموعه راه حل های فرانچايز FRANdataايفا میکند. او که نزديک به ٢٠سال سابقه در اين شرکت دارد، متخصص مدل کسب و کار فرانچايز است و نقش کليدی در تقويت روابط مشاورهای استراتژيک با برخی از بزرگترين مشتريان FRANdataايفا میکند.
