Cách Agency Marketing Xây Dựng Dịch Vụ AI Mà Không Cần Thuê Kỹ Sư

Hầu hết các agency tôi đã làm việc trên khắp châu Á-Thái Bình Dương đều nghĩ về AI ngược chiều. Họ đang hỏi "chúng tôi nên sử dụng công cụ AI nào?" khi câu hỏi tốt hơn là "deliverable nào của chúng tôi có thể chuyển thành dịch vụ AI?"

Câu hỏi đầu tiên dẫn đến đăng ký công cụ và lợi ích hiệu quả mà khách hàng không bao giờ thấy. Câu hỏi thứ hai dẫn đến một dịch vụ mà khách hàng sẽ trả tiền.

Đây là sự khác biệt, và cách để đạt được điều đó.

Vấn đề mô hình kinh doanh agency

Doanh thu agency truyền thống được xây dựng trên giờ. Bạn bán thời gian, theo dõi thời gian, tính tiền theo thời gian. Điều này hoạt động cho đến khi AI xuất hiện, vì AI có thể tạo ra đầu ra lao động của nhiều giờ trong vài phút.

Mô hình tính theo giờ phạt bạn vì sử dụng AI. Nếu bạn sử dụng AI để viết bản thảo đầu tiên trong mười phút và tính tiền theo giá hai giờ trước đây, khách hàng cuối cùng sẽ hiểu ra và cảm thấy bị lừa. Nếu bạn sử dụng AI và chuyển tiết kiệm cho khách hàng, doanh thu của bạn giảm.

Mô hình duy nhất hoạt động lâu dài với AI là định giá theo đầu ra: bạn tính phí cho deliverable, không phải giờ. AI là lợi nhuận của bạn, không phải cơ hội tái tính tiền.

Điều này có nghĩa là đơn vị kinh doanh agency của bạn cần chuyển từ thời gian sang deliverable. Và để xây dựng dịch vụ AI, bạn cần xác định deliverable nào đủ lặp đi lặp lại để tool hóa.

Deliverable nào là ứng cử viên cho AI tooling?

Bài kiểm tra rất đơn giản: deliverable này có được tạo ra từ quy trình được xác định với đầu vào và đầu ra có thể dự đoán không?

Nếu có, đó là ứng cử viên. Nếu deliverable yêu cầu phán đoán sáng tạo đặc biệt mỗi lần, thì không phải.

Ví dụ ứng cử viên mạnh:

• Báo cáo hiệu suất chiến dịch (dữ liệu có cấu trúc vào, tóm tắt bằng ngôn ngữ thông thường ra)
• Content brief (từ khóa + đối tượng + mục tiêu vào, brief ra)
• Snapshot thông tin tình báo cạnh tranh (thương hiệu + khung thời gian + kênh vào, tóm tắt có cấu trúc ra)
• Bộ biến thể copy quảng cáo (brief + thông số nền tảng vào, bộ biến thể ra)
• Bản thảo lịch truyền thông xã hội (chủ đề nội dung + danh sách nền tảng + tần suất đăng vào, lịch ra)

Ví dụ ứng cử viên kém:

• Chiến lược thương hiệu (quá nhiều phán đoán bối cảnh)
• Khái niệm chiến dịch sáng tạo (sự khác biệt đòi hỏi insight thực sự)
• Giao tiếp mối quan hệ khách hàng (bối cảnh cụ thể tài khoản, không thể dùng template)
• Bất kỳ đầu ra nào mà giá trị là insight, không phải sản xuất

Các ứng cử viên mạnh có điểm chung: người account junior có kỹ năng có thể học cách tạo ra chúng trong vài tuần, và chúng được tạo ra từ đầu vào có cấu trúc.

Cách xây dựng công cụ đầu tiên mà không có kỹ sư

Chọn một deliverable từ danh sách ứng cử viên mạnh. Cái bạn tạo ra thường xuyên nhất — không phải cái ấn tượng nhất, mà là cái thường xuyên nhất.

Lập bản đồ quy trình hiện tại: bạn thu thập thông tin gì trước khi tạo ra nó? Đầu ra trông như thế nào khi hoàn thành tốt? Yêu cầu chỉnh sửa phổ biến nhất từ khách hàng là gì?

Ba câu trả lời đó trở thành hệ thống prompt của bạn:

1. Thông tin bạn thu thập = schema đầu vào
2. Đầu ra tốt trông như thế nào = thông số định dạng đầu ra
3. Yêu cầu chỉnh sửa phổ biến = các ràng buộc chất lượng trong system prompt

Xây dựng hệ thống prompt. Chạy nó trên năm ví dụ lịch sử thực tế từ công việc khách hàng gần đây. So sánh đầu ra AI với những gì bạn thực sự đã cung cấp. Ghi chú các sự khác biệt — đây là các chế độ thất bại cần giải quyết trong prompt.

Khi công cụ vượt qua bài kiểm tra đó, nó đã sẵn sàng để sử dụng nội bộ. Lúc đó, bạn có một công cụ AI. Bạn chưa có dịch vụ AI.

Sự khác biệt giữa công cụ AI và dịch vụ AI

Dịch vụ AI là công cụ được bọc trong workflow khách hàng trực tiếp dùng, phạm vi được xác định, và cơ chế giao hàng mà khách hàng tương tác.

Công cụ tạo ra đầu ra. Dịch vụ xác định: khách hàng cung cấp gì làm đầu vào, họ nhận được gì làm đầu ra, nhanh như thế nào, ở định dạng nào, và điều khoản chỉnh sửa là gì.

Khách hàng không quan tâm AI có liên quan không. Họ quan tâm rằng họ cung cấp X và nhận Y lại đáng tin cậy và đúng hạn. AI là cơ sở hạ tầng sản xuất của bạn. Dịch vụ là sản phẩm của bạn.

Định giá dịch vụ AI

Đây là nơi hầu hết các agency mắc lỗi. Họ định giá dịch vụ AI thấp hơn mức giá cũ dựa trên thời gian "vì AI làm nhanh hơn."

Khung đúng là khác nhau: định giá dựa trên giá trị của đầu ra, không phải chi phí sản xuất.

Snapshot thông tin tình báo cạnh tranh giúp khách hàng tiết kiệm bốn giờ nghiên cứu thủ công mỗi tuần có giá trị không liên quan đến thời gian công cụ của bạn cần để tạo ra nó. Định giá theo giá trị. Chi phí sản xuất AI của bạn là lợi thế lợi nhuận so với đối thủ vẫn đang làm điều này thủ công.

Tuy nhiên: đừng tính quá cao theo những cách mà khách hàng sẽ bực bội khi họ hiểu kinh tế học. Cách tiếp cận định giá bền vững là phí dựa trên đầu ra minh bạch với phạm vi chỉnh sửa rõ ràng. "Một snapshot cạnh tranh hàng tháng, bao gồm ba đối thủ, hai vòng chỉnh sửa, $X/tháng." Khách hàng biết những gì họ nhận được. Bạn biết chi phí hàng hóa của mình.

Con đường từ một công cụ đến một thực hành AI agency

Công cụ đầu tiên là bản POC — cho agency của bạn và cho khách hàng của bạn. Xây dựng nó, giao nó cho một khách hàng với mức giá pilot ưu đãi, tinh chỉnh nó, sau đó sản phẩm hóa nó.

Theo kinh nghiệm của tôi, các agency xây dựng dịch vụ AI thành công bắt đầu với một trường hợp sử dụng chặt chẽ và mở rộng. Họ không ra mắt rebrand "AI agency" và cố gắng bao gồm mọi thứ. Các agency ra mắt rebrand AI-everything mà không có công cụ hoạt động đằng sau chúng là những agency nhanh chóng mất uy tín.

Xây dựng một công cụ. Đưa nó đến chất lượng sản xuất. Sau đó xây dựng cái tiếp theo.

Cheers, Chandler