Nhiều doanh nghiệp đã thử dùng AI để viết kịch bản, tạo phụ đề hoặc dựng video ngắn. Sau vài tuần, câu hỏi của lãnh đạo thường rất đơn giản: công cụ này có giúp team làm nhanh hơn và rẻ hơn không? Nếu không có số liệu trước khi dùng AI, team rất khó trả lời câu hỏi đó một cách thuyết phục.
KPI là chỉ số đo hiệu quả công việc theo mục tiêu đã thống nhất. Với team sản xuất video, KPI phù hợp giúp doanh nghiệp biết AI đang tiết kiệm ở khâu nào và khâu nào vẫn cần con người làm.
Hai nhóm chỉ số cần tách riêng
Khi đo hiệu quả team video, doanh nghiệp nên chia chỉ số thành hai nhóm. Nhóm thứ nhất là chỉ số sản xuất mà team kiểm soát trực tiếp, gồm số video hoàn thành, tỷ lệ đúng hạn, thời gian từ brief đến khi có bản dựng, số vòng sửa và chi phí mỗi video. Brief là bản mô tả yêu cầu cho một video, gồm mục tiêu, thông điệp, độ dài và kênh đăng.
Nhóm thứ hai là chỉ số hiệu quả nội dung, như tỷ lệ xem hết, lượt tương tác và chuyển đổi. Team video chỉ ảnh hưởng một phần đến nhóm này, vì kết quả còn phụ thuộc sản phẩm, thời điểm đăng và ngân sách quảng cáo. Bài phân tích về KPI cho team sản xuất video trên VNEN giải thích chi tiết cách tách hai nhóm này và đưa ra bộ chỉ số mẫu.
Khi đánh giá tác động của AI, nhóm chỉ số sản xuất là nơi cần nhìn trước. AI chủ yếu thay đổi tốc độ và chi phí làm video, còn hiệu quả nội dung cần thời gian dài hơn mới thấy rõ.
Bốn chỉ số nên theo dõi khi đưa AI vào quy trình
Chỉ số đầu tiên là sản lượng, tức số video hoàn thành đạt yêu cầu trong một tuần hoặc một tháng. Nếu AI đảm nhận các việc lặp lại như cắt đoạn im lặng, chèn phụ đề hay ghép nhạc nền, sản lượng thường là chỉ số thay đổi đầu tiên.
Chỉ số thứ hai là thời gian ra bản, tính từ lúc nhận brief đến khi có bản dựng đầu tiên. Chỉ số này cho biết team phản ứng nhanh đến đâu khi marketing cần video gấp cho một sự kiện hoặc một xu hướng.
Chỉ số thứ ba là số vòng sửa trung bình mỗi video. Đây là chỉ số dễ bị bỏ qua nhưng rất quan trọng. Nếu AI làm bản dựng nhanh hơn nhưng phải sửa nhiều vòng hơn, tổng thời gian có thể không giảm.
Chỉ số thứ tư là chi phí mỗi video, gồm giờ công của editor, chi phí phần mềm, thuê bao công cụ AI và chi phí thuê ngoài nếu có. Cách tính đơn giản là lấy tổng chi phí sản xuất trong tháng chia cho số video hoàn thành.
Lấy số liệu nền trước khi triển khai
Số liệu nền là số đo của quy trình hiện tại, trước khi thay đổi công cụ. Đây là bước nhiều doanh nghiệp bỏ qua vì nóng lòng dùng thử công cụ mới. Không có số liệu nền, mọi so sánh sau đó chỉ dựa vào cảm giác.
Cách làm đơn giản nhất là ghi lại bốn chỉ số trên trong hai đến bốn tuần gần nhất. Nếu team chưa có công cụ quản lý công việc, một bảng tính với các cột ngày nhận brief, ngày giao bản đầu, số vòng sửa và người phụ trách là đủ dùng. Dữ liệu có thể chưa hoàn hảo, nhưng vẫn tốt hơn nhiều so với không có gì để so sánh.
Bạn cũng nên ghi chú loại video, vì video quảng cáo 15 giây và video hướng dẫn 5 phút có thời gian sản xuất rất khác nhau. Khi so sánh trước và sau, chỉ nên đặt các video cùng loại cạnh nhau.
Chạy thử 30 ngày và so sánh kết quả
Sau khi có số liệu nền, team có thể chạy thử công cụ AI trong khoảng 30 ngày với một nhóm video cụ thể. Phạm vi thử nghiệm nên đủ nhỏ để kiểm soát, ví dụ chỉ áp dụng cho video ngắn trên TikTok và Reels. Các loại video khác vẫn làm theo quy trình cũ để làm đối chứng.
Trong thời gian thử, team ghi lại các chỉ số giống hệt giai đoạn trước. Cuối kỳ, bạn đặt hai bộ số cạnh nhau và trả lời bốn câu hỏi: sản lượng có tăng không, thời gian ra bản có giảm không, số vòng sửa thay đổi thế nào và chi phí mỗi video là bao nhiêu. Nếu có chỉ số xấu đi, team cần tìm nguyên nhân trước khi mở rộng.
Kết quả thử nghiệm cũng cho thấy khâu nào vẫn cần con người. Thông thường, việc chọn ý tưởng, duyệt thông điệp và kiểm tra thương hiệu vẫn nên do người phụ trách quyết định.
Trình bày kết quả để lãnh đạo quyết định
Khi đã có số liệu, team nên trình bày kết quả bằng một văn bản ngắn thay vì báo cáo miệng. Văn bản này cần nêu vấn đề ban đầu, phương án đã thử, chi phí, kết quả đo được và đề xuất tiếp theo. Nếu đề xuất là mua hoặc thuê phần mềm, bạn có thể tham khảo mẫu tờ trình đề xuất mua phần mềm với cấu trúc tám phần và cách tính chi phí, lợi ích.
Lãnh đạo thường quan tâm đến ba con số: tổng chi phí mỗi tháng, số giờ công tiết kiệm được và rủi ro khi triển khai. Phần trình bày nên nói rõ con số nào là số đo thực tế trong thời gian thử và con số nào là ước tính cho các tháng sau.
Những sai lầm thường gặp khi đo hiệu quả AI
Sai lầm đầu tiên là đánh giá editor chỉ bằng lượt xem. Lượt xem phụ thuộc vào nhiều yếu tố ngoài khâu dựng, nên dùng nó để chấm điểm người dựng video dễ gây bất công.
Sai lầm thứ hai là theo dõi quá nhiều chỉ số. Bốn đến sáu chỉ số được cập nhật đều đặn mỗi tuần hữu ích hơn hai mươi chỉ số không ai nhập. Sai lầm thứ ba là kết luận quá sớm sau một tuần, khi team chưa quen công cụ mới và năng suất có thể tạm thời giảm.
Bắt đầu từ khâu dựng lặp lại nhiều nhất
Cách triển khai an toàn là chọn một khâu lặp lại nhiều nhất trong quy trình, ví dụ dựng video ngắn theo mẫu có sẵn, rồi đo kỹ trước và sau. Nếu chưa biết bắt đầu từ khâu nào, bạn có thể dùng cách chấm điểm công việc lặp lại để chọn việc nên tự động hóa trước. Khi số liệu cho thấy hiệu quả rõ ràng, doanh nghiệp mới nên mở rộng sang các loại video khác.
Nếu team đang dựng video trên Adobe Premiere và muốn thử tự động hóa khâu dựng bằng lệnh chat, bạn có thể tìm hiểu phần mềm CoolMe AI Premiere Automation trên trang /coolme-ai-premiere-automation.
