Cách đo quy mô thị trường của Vertical AI

• Trong giới venture capital, việc kết luận một thị trường là “nhỏ” là sai lầm nguy hiểm nhất có thể khiến họ bỏ lỡ cơ hội đầu tư vào những công ty vĩ đại, và thói quen đo thị trường bằng dữ liệu quá khứ đặc biệt không phù hợp với đổi mới mang tính phá huỷ
• Kỷ nguyên AI tạo ra cơ hội mới để mở rộng đồng thời cả tỷ lệ thâm nhập lẫn quy mô hợp đồng (ACV) trong các thị trường Vertical, từ đó có thể xây dựng những doanh nghiệp định hình cả một thế hệ mà trước đây chưa từng tồn tại
• Khoa học sự sống, bất động sản, ô tô, bảo hiểm, dịch vụ tại nhà là 5 ngành có mức độ phù hợp với AI cao và đã có vốn hoá phần mềm hiện hữu trên 10 tỷ USD, đủ tiềm năng nâng đỡ các công ty Vertical AI trị giá trên 5 tỷ USD
• ROI kép của các ứng dụng Vertical AI (giảm chi phí vận hành và tăng doanh thu) có thể tạo ra mức hoàn vốn đầu tư từ 1 đến 10 lần ngay trong năm đầu triển khai, từ đó hình thành một vòng phản hồi tích cực buộc cả ngành phải chấp nhận công nghệ
• Có thể mở rộng mạnh quy mô hợp đồng và tỷ lệ thâm nhập thông qua mở rộng thị trường bằng tự động hoá dịch vụ (TPA bảo hiểm 400 tỷ USD, BPO/CRO khoa học sự sống 100–400 tỷ USD) và chiến lược mở rộng nền tảng, ngay cả khi số lượng khách hàng là cố định

---

Vì sao các thị trường vertical bị tụt lại phía sau

• Trong số các công ty B2B SaaS trị giá trên 5 tỷ USD, chỉ khoảng 19% thuộc các thị trường Vertical, nhưng tỷ lệ này được kỳ vọng sẽ cao hơn trong kỷ nguyên AI
• Lý do phần mềm ngang thành công
  • Các làn sóng công nghệ trước đây được xây dựng trên nền tảng cơ sở dữ liệu, mà cơ sở dữ liệu lại rất hiệu quả trong việc nắm bắt thông tin có cấu trúc và bán cấu trúc
  • Các công ty có chức năng ngang quy mô lớn có thể tổ chức và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, nên ROI tốt và quy mô vấn đề cũng rất lớn
• Đặc điểm của thị trường Vertical
  • Phân mảnh: nhiều doanh nghiệp nhỏ không có quy mô dữ liệu như các tập đoàn lớn
  • Dữ liệu phức tạp: các thị trường vertical lớn như pháp lý và y tế có dữ liệu phức tạp mà cơ sở dữ liệu khó nắm bắt hiệu quả. Điều này trái ngược với các bộ dữ liệu bán hàng, nhân sự, CNTT gọn gàng đã tạo ra Salesforce, Workday và ServiceNow
• Kết quả là so với quy mô toàn ngành của các lĩnh vực như y tế và pháp lý, tỷ lệ thâm nhập phần mềm bị hạn chế và giá trị hợp đồng cũng nhỏ
• Nếu làn sóng công nghệ trước dựa trên cơ sở dữ liệu có cấu trúc, thì làn sóng hiện tại dựa trên các workflow phi cấu trúc, và các doanh nghiệp nhỏ cùng thị trường Vertical lại đầy rẫy những workflow như vậy

Điểm khởi đầu để đo quy mô thị trường

• Hai chỉ số đo lường
  • Khả năng tạo ra giá trị phần mềm của thị trường hiện hữu: đo xem một thị trường trong lịch sử có đủ lớn để nâng đỡ các công ty phần mềm trên 5 tỷ USD hay không
  • Mức độ tập trung vào thoại và văn bản trong workflow của ngành (dùng như chỉ dấu thay thế cho mức độ sẵn sàng với AI)
• Trích xuất toàn bộ các công ty phần mềm Vertical B2B trên 5 tỷ USD và dùng Claude để đo “mức độ sẵn sàng cho AI” của từng ngành
• Y tế và pháp lý là hai thị trường rõ ràng nhất về khả năng tạo ra giá trị, nhưng đã có sẵn những công ty trị giá hàng tỷ USD như Abridge, Harvey và OpenEvidence
• 5 thị trường ít được cộng đồng AI bàn tới hơn nhưng có mức độ sẵn sàng cho AI cao và vốn hoá phần mềm hiện hữu trên 10 tỷ USD

• Khoa học sự sống (Life Sciences)

  • Công ty lịch sử trên 5 tỷ USD: Veeva (46 tỷ USD)
  • Mức độ sẵn sàng cho AI: xử lý tài liệu quản lý, tài liệu thử nghiệm lâm sàng, báo cáo tuân thủ, giao tiếp với nhà cung cấp đều là các workflow quản trị thiên về văn bản, rất phù hợp để AI tự động hoá
  • Ví dụ AI-native: Bluenote, Collate

• Bất động sản (Real Estate)

  • Công ty lịch sử trên 5 tỷ USD: RealPage (được mua với giá 10 tỷ USD), CoStar (35 tỷ USD), Zillow (17 tỷ USD)
  • Mức độ sẵn sàng cho AI: hợp đồng, công bố thông tin, giao tiếp với người thuê, tài liệu quản lý tài sản, xử lý cho thuê đều là các workflow thiên về tài liệu và giao tiếp
  • Ví dụ AI-native: EliseAI, HouseWhisper

• Ô tô (Automotive)

  • Công ty lịch sử trên 5 tỷ USD: CDK Global (7 tỷ USD), Cox Automotive (doanh thu trên 9 tỷ USD), Reynolds and Reynolds (chưa niêm yết)
  • Mức độ sẵn sàng cho AI: lên lịch dịch vụ, đặt linh kiện, giao tiếp với khách hàng, vận hành đại lý đều có workflow dày đặc về thoại và văn bản
  • Ví dụ AI-native: Mia, Toma

• Bảo hiểm (Insurance)

  • Công ty lịch sử trên 5 tỷ USD: Guidewire (vốn hoá 21 tỷ USD), CCC Information Services (vốn hoá 6 tỷ USD)
  • Mức độ sẵn sàng cho AI: xử lý bồi thường, tài liệu thẩm định bảo hiểm, cuộc gọi chăm sóc khách hàng đều rất phù hợp cho tự động hoá bằng AI
  • Ví dụ AI-native: Pace, Strala, Reserv

• Dịch vụ tại nhà (Home Services)

  • Công ty lịch sử trên 5 tỷ USD: ServiceTitan (9 tỷ USD)
  • Mức độ sẵn sàng cho AI: lên lịch, giao tiếp khách hàng, lập tài liệu dịch vụ, vận hành hiện trường đều tập trung nhiều vào thoại và workflow
  • Ví dụ AI-native: Avoca, Netic, ProBook

ROI kép của các ứng dụng Vertical AI

• Quan sát cốt lõi từ những công ty ứng dụng AI thành công nhất: đồng thời giảm chi phí vận hành và tăng doanh thu
• Điều này giúp các ứng dụng Vertical AI tạo ra ROI từ 1 đến 10 lần ngay trong năm đầu triển khai
• Trường hợp của Assort Health
  • Bán AI voice agent cho các nhà cung cấp dịch vụ y tế và phòng khám
  • Tỷ lệ cuộc gọi nhỡ trung bình của các phòng khám trong ngành y tế là 20–40%, và Assort có thể đưa con số này xuống gần 0%
  • Mỗi cuộc gọi nhỡ đều đồng nghĩa với mất một khách hàng mới tiềm năng (doanh thu), vì họ có thể gọi sang phòng khám khác
  • Các cơ sở khám chữa bệnh lớn chi hàng trăm nghìn đến hàng triệu USD cho chi phí call center
  • Assort có thể tăng lead inbound tới 20% đồng thời tiết kiệm hàng trăm nghìn USD chi phí
• Vòng phản hồi tích cực
  • Nếu một công ty đột ngột tăng lead inbound thêm 20%, điều đó sẽ buộc mọi công ty trong cùng danh mục phải áp dụng công nghệ (nếu không sẽ tiếp tục tụt lại phía sau)
  • Việc so sánh một công ty quản lý y tế AI-native với các công ty phần mềm lập lịch y tế hoặc call center niêm yết công khai là không có nhiều ý nghĩa
• Vì ROI với các phòng khám y tế là cực kỳ mạnh, có thể kỳ vọng tỷ lệ thâm nhập của công nghệ này tại các phòng khám sẽ vượt 50–90% trong 10 năm tới
• Động lực ROI kép tương tự cũng được quan sát ở các startup voice AI trong những ngành giàu tương tác thoại như ngân hàng cộng đồng, bảo hiểm, dịch vụ tại nhà và đại lý ô tô
• Khi xét đến giá trị kinh tế mà các startup này tạo ra * số lượng khách hàng tiềm năng, cơ hội thị trường lớn hơn rất nhiều so với bề ngoài và có quy mô hàng tỷ USD
• Tranh luận về quy mô thị trường của Uber giữa Bill Gurley và Aswath Damodaran
  • Damodaran đã giả định sai cả về quy mô thị trường lẫn tỷ lệ thâm nhập
  • Thực tế cho thấy Gurley đã đúng ở cả hai điểm trong suốt 10 năm qua
  • Những công nghệ mang tính phá huỷ như mobile trước đây và AI hiện nay có khả năng mở rộng thị trường theo cấp số nhân

Tự động hoá dịch vụ để mở rộng thị trường

• Một biến số khác cần xem xét khi đo quy mô thị trường Vertical AI là cơ hội nắm bắt doanh thu từ dịch vụ hoặc lao động
• Những nơi AI thành công nhất là tự động hoá workflow dựa trên văn bản và giọng nói, và nhiều dịch vụ thuê ngoài nằm đúng trong nhóm này
  • Đây là lao động thường nhật có giá trị gia tăng thấp và phù hợp để AI tự động hoá
• Ví dụ về quy mô chi tiêu dịch vụ khổng lồ đến gần như khó tưởng tượng mà AI có thể nắm bắt trong các thị trường Vertical trong 10 năm tới
  • Chi tiêu cho bên quản trị thứ ba (TPA) trong bảo hiểm: hơn 400 tỷ USD mỗi năm
  • Chi tiêu BPO/CRO trong khoa học sự sống: ước tính hơn 100–400 tỷ USD mỗi năm
• Khoảng cách giữa chi tiêu dịch vụ và chi tiêu phần mềm
  • Veeva là nhà cung cấp phần mềm khoa học sự sống lớn nhất và tạo ra khoảng 3 tỷ USD doanh thu
  • Guidewire và CCC là hai nhà cung cấp phần mềm bảo hiểm lớn nhất, với tổng doanh thu khoảng 2,2 tỷ USD mỗi năm
  • Đây đều là các doanh nghiệp tuyệt vời, nhưng nhỏ hơn cơ hội lao động thuê ngoài tới 100 lần
• Chỉ đơn giản lên Google tìm “các công ty niêm yết tương đương của nhà cung cấp phần mềm bảo hiểm” là không còn đủ trong bối cảnh hiện nay
• Chưa thể chắc chắn AI có nắm được một tỷ lệ đáng kể doanh thu dịch vụ thuê ngoài hay không, nhưng ưu điểm của cách đo quy mô này là nếu AI giành được một phần đáng kể doanh thu đó thì mức tạo ra giá trị sẽ cực kỳ lớn

Những công ty tốt nhất mở rộng thông qua nền tảng

• Những công ty tốt nhất mở rộng quy mô hợp đồng thông qua nền tảng
• Trường hợp phần mềm vertical nổi tiếng của Toast
  • Sở hữu hệ thống POS, qua đó nắm dữ liệu quan trọng nhất đối với chủ nhà hàng: đơn hàng
  • Mở rộng để tự động hoá những workflow quan trọng nhất xoay quanh dữ liệu vừa được tự động hoá đó (hệ thống quản lý đơn hàng, đặt hàng online)
  • Sau đó tiếp tục mở rộng để trở thành system of record của nhà hàng (hiện có hơn 140.000 địa điểm)
• Các công ty Vertical AI tốt nhất cũng làm điều tương tự
  • Tự động hoá workflow và giành quyền truy cập vào dữ liệu quan trọng nhất của một nhóm khách hàng cụ thể
  • Dùng dữ liệu đó để tự động hoá các workflow quan trọng xung quanh dữ liệu
  • Trong 10 năm tới, tiếp tục mở rộng chức năng để cuối cùng cạnh tranh vị thế system of record của khách hàng

Tóm tắt: ba con đường để mở rộng quy mô hợp đồng và tỷ lệ thâm nhập dù tập khách hàng cố định

• Tạo ra cơ hội khó từ chối nhờ mang lại ROI kép từ cắt giảm chi phí và tăng doanh thu
• Sau mũi nhọn ban đầu, mở rộng thành nền tảng trên lớp dữ liệu mới được tự động hoá để gia tăng mức chi tiêu
• Thâm nhập vào chi tiêu của thị trường dịch vụ — trong các ngành như bảo hiểm, khoa học sự sống, y tế, pháp lý, quy mô này được đo bằng hàng trăm tỷ USD
• Với các con đường mở rộng đó, có thể kỳ vọng sẽ thấy những thị trường mới xuất hiện công ty trên 5 tỷ USD và nhiều thị trường hiện hữu có thêm các công ty AI được định giá trên 5 tỷ USD

Kết luận

• Vertical AI vẫn có những thách thức
  • Định giá thực tế vẫn quan trọng với cả nhà đầu tư lẫn nhà sáng lập
  • Không dễ để bảo vệ giá trị cận biên của ROI này, đặc biệt khi cạnh tranh ngày càng gay gắt
  • Ở nhiều thị trường đang tồn tại khoảnh khắc tranh chiếm lãnh thổ dành cho người giành được chi phí chuyển đổi của nhiều khách hàng nhất trong thời gian ngắn nhất
• Tuy vậy, giá trị của doanh nghiệp là hệ quả từ giá trị họ có thể tạo ra cho khách hàng, và hiếm khi thấy mức tạo giá trị nào như thế này
• Nếu bạn đang xây dựng công ty trong một trong những thị trường trông có vẻ “nhỏ” này, bạn có thể đang nhìn thấy cơ hội mà người khác đã bỏ lỡ