Kereskedelmi stratégia kidolgozása generatív AI-alkalmazásokhoz

Ez a cikk lehetővé teszi a független szoftverszállítók (ISV-k) és szoftverfejlesztő vállalatok számára a következőket:

• A generatív AI-alkalmazások kereskedelmi stratégiájának különböző megközelítései
• Annak megismerése, hogy más isv-k hogyan terveztek és valósítottak meg sikeresen üzleti stratégiát alkalmazásaikhoz

Bevezetés

Mivel az ISV-k figyelembe veszik a generatív AI-használati eseteket és azok fejlesztését, kritikus fontosságú, hogy a megoldás kereskedelmi stratégiáját már a kezdetektől figyelembe vegyük. A fejlesztési és kereskedelmi megközelítések kezdettől fogva való igazítása segíthet egy egységesebb és sikeresebb általános termékstratégia kialakításában.

Ez a cikk segítséget nyújt az alkalmazás kereskedelmi stratégiájának meghatározásában azáltal, hogy magas szintű áttekintést nyújt azokról a szempontokról, amelyek hatással lehetnek a kereskedelmi modellre és a kereskedelmi alkalmazások valós példáira. Ez a kereskedelmi oldal akkor lehet hasznos, ha kiértékeli a használati eseteket az üzleti megálmodó oldalon, és kiválaszt egy technikai megközelítést a képességmegállapítási oldalon. Bár a kereskedelemben nincs egyetlen méretre illeszkedő megközelítés sem, a mások számára sikeresen működő stratégiák megértése segíthet a beruházások sikeres bevételszerzésében.

Tekintsünk át néhány kezdeti kihívást és szempontot, amelyekkel a kereskedelmi stratégiának foglalkoznia kell.

A kereskedelmi forgalomba szervezés kihívásai és szempontjai

Ha igazodik a megoldás kereskedelmi stratégiájához és bevételszerzési megközelítéséhez, a navigálás számos kihívást jelent:

• Változékony kereslet és értékfelfogások , amelyek gyorsan elmozdulhatnak az új termékek forgalomba hozásakor
• Rendkívül változó és dinamikus költségek, beleértve a fejlesztési, üzembe helyezési és üzemeltetési költségeket
• Piaci különbség, amely összehangolja a szilárd jövedelmezőséget az ügyfelek megfizethetőségével, és nyitva tart egy utat a jövőbeli skálázhatóság számára

Mint minden olyan megoldás esetében, amelyet egy ISV készít, fontos egy világos üzleti terv kialakítása és a lehetséges bevételi lehetőség megértése. Ezek a kezdeti lépések segítenek biztosítani az értékek egyértelmű igazítását, és elősegítik a sikeres kereskedelmi megközelítést.

A sikeres kereskedelmi stratégia megtervezése érdekében hasznos lehet több objektíven keresztül megvizsgálni a megoldást és a kontextust. A megoldás kereskedelmi stratégiájára gondolva három elsődleges szempontot kell figyelembe vennie: az értékmeghatározást, a költségeket és a piacra lépési megközelítést. Ezeket részletesebben is bemutatjuk egy sor ISV-példaforgatókönyv használatával. Az alábbi szempontok segíthetnek átgondolni a kereskedelmi stratégia kiválasztásának szempontjait.

Ezen szempontok átgondolásával megoldhatja azokat a kihívásokat, amelyekkel számos kereskedelmi tevékenység szembesül. Röviden bemutatjuk, hogy ezek a fókuszterületek milyen hatással lehetnek a kereskedelmi stratégiára.

Értékmeghatározás

A kereskedelmi stratégia kidolgozása során fontos azonosítani az alkalmazás által az Ön és az ügyfél számára létrehozott értéket. A használati eset azonosítása és az alkalmazás létrehozása során vegye figyelembe a célkitűzést. Új célpiacon építi fel a márkatudatosságot, vagy kiegészítő bevételi lehetőséget keres egy meglévő célközönségben? Ha egyértelmű cél- és sikermetrikát alkalmaz a megoldáshoz, az segíthet a kereskedelmi stratégiának az alkalmazáshoz való igazításában. Az ISV-kkel folytatott beszélgetéseink során azt tapasztaljuk, hogy sok független szoftverszállító a következő értéket próbálja elérni az ajánlataiból:

• Bevétel – a megoldás díj ellenében érhető el az ügyfelek számára, és az ISV-bevételi adatfolyamok létrehozására szolgál
• Piaci részesedés – a megoldás célja a márkatudatosság növelése és az ISV piaci részesedésének növelése egy adott területen

Bár a bevétel generálására összpontosító megoldások nyilvánvaló előnyöket biztosítanak az ISV-k számára, még mindig van érték az alkalmazások fejlesztésében, amelynek elsődleges célja a piaci részesedés és a márkatudatosság növelése. Előfordulhat például, hogy egy új piacra lépő ISV egy kezdeti megoldásokat vagy funkciókat szeretne közzétenni, hogy ingyenesen felkeltse a márka iránti érdeklődést és bizalmat egy nagyobb, bevételközpontú kiadás előtt. A céltól függetlenül azonban a megoldásnak az ügyféligényekhez való igazítása kritikus fontosságú a sikeres kereskedelmi stratégia szempontjából.

Vegye figyelembe az ügyféligényt

Akár a piaci részesedés növelésére, akár a bevétel növelésére összpontosít, az ISV-megoldások jobban teljesítenek az ügyfelekkel, ha egyértelmű értékajánlatot nyújtanak az ügyfél számára. Ahhoz, hogy hatékonyan döntsön a bevételszerzési és díjszabási stratégia mellett, elengedhetetlen annak kiértékelése, hogy a megoldás mennyi értéket tart az ügyfél számára.

Gondolja át, hogyan segít a megoldás az ügyfélnek, hogy milyen értéket biztosít számukra? A megoldások általában háromféle módon nyújtanak értéket az ügyfeleknek:

• Hatékonyság növelése – olyan új képességekkel rendelkező ügyfelek engedélyezése, amelyek korábban nem voltak elérhetők
• A hatékonyság javítása – a tevékenységek vagy műveletek elvégzéséhez szükséges idő, munka vagy erőforrások csökkentése
• Bevétel generálása – közvetlen bevétel generálása azáltal, hogy lehetővé teszi az ügyfél számára a saját termékeik értékesítését és/vagy bevételszerzését

Ha a végfelhasználók értékesnek találják a megoldást, előfordulhat, hogy hajlandóak többet fizetni a termékért. Azok a megoldások, amelyek lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy bevételt termeljenek, gyakran igényesebbek lehetnek az ügyfelek számára, mint a belső, nem bevételtermelő függvényeket támogató megoldások. Az ügyfelek műveleteinek hatékonyságát és hatékonyságát javító megoldások azonban továbbra is sikeresek lehetnek, ahogy az alábbi példaforgatókönyvekben is látható.

Ez a lap és a szélesebb körű út részletes útmutatást nyújt az ISV-k számára az új alkalmazások ötletének, fejlesztésének és közzétételének. Vannak azonban más, elérhető Microsoft-erőforrások is, amelyek segíthetnek megszerezni a szervezeti támogatást az adott felhasználási esethez. A Microsoft AI Value Accelerator (MAIVA) forgatókönyv alapvető útmutatást nyújt a nagyvállalati ügyfelek számára az AI iparosításához. Ez az erőforrás segíthet a használati esetnek az általános üzleti célokhoz való igazításában, az AI-stratégia szabványosításában és a megoldás által biztosított érték hatékony skálázásában.

Költségek

A generatív AI-alkalmazások fejlesztésének és működtetésének költségeinek pontos meghatározása kihívást jelent a változók sokfélesége miatt. Az egyes alkalmazások különböző eszközöket és architektúrákat foglalnak magukban a fejlesztés során, így számos lehetséges kezdeti és folyamatos költséggel járnak a megoldások. Vannak azonban olyan eszközök, amelyek segíthetnek ezeknek a költségeknek a becslésében. Az Azure díjkalkulátorával saját adatokat adhat meg, és személyre szabott díjszabási becslést kaphat online. Az egyes fejlesztési eszközök, például a Microsoft Foundry és Copilot Studio szolgáltatásaihoz kapcsolódó költségekről is további információkat talál.

Az alkalmazással kapcsolatos költségek felmérése során általában több elemet kell megtervezni. A Generatív AI-modellek általában legfeljebb hat elsődleges összetevőt igényelnek:

• Adatbázis vagy tárolás: Az alkalmazás adatainak tárolásával kapcsolatos költségek kezelése kulcsfontosságú, különösen akkor, ha strukturált és strukturálatlan adatokat is kezel több helyen a rendelkezésre állás és a redundancia biztosítása érdekében.
• Index és keresőmotor: A hatékony indexbe és keresőmotorba való befektetés elengedhetetlen az adatok akadálymentesítéséhez és hasznossá tételéhez, és lehetővé teszi a felhasználók számára a szükséges információk gyors lekérését.
• Modellfejlesztés és betanítás: A mi- vagy gépi tanulási modellek fejlesztésének, betanításának és finomításának költségvetése kritikus fontosságú, mivel ezek a modellek képezik az alkalmazás alapját, és befolyásolják annak hatékonyságát.
• Alkalmazásüzemeltetési környezet: A költséghatékony üzemeltetési környezet kiválasztása, legyen szó az Azure Kubernetes Service-ről (AKS), a virtuális gépekről vagy az AppService-ről, létfontosságú, mivel közvetlenül befolyásolja az alkalmazás teljesítményét, méretezhetőségét és biztonságát.
• Gyorsítótár: A gyorsítótárazási megoldások implementálása, bár technikailag nem kötelező, csökkentheti az üzemeltetési költségeket az adatbázis-terhelés csökkentésével és a válaszidők javításával.
• Lehetséges biztonsági vagy monitorozási szolgáltatás: A biztonsági és monitorozási szolgáltatások költségeinek rangsorolása kulcsfontosságú az alkalmazás védelme szempontjából. Segít a megfelelőség biztosításában és az optimális teljesítmény fenntartásában, megelőzve a költséges fennakadásokat és a szabálysértéseket.

Fontos megjegyezni, hogy az alkalmazásfejlesztési folyamat és a belső funkciók jelentős hatással lehetnek a költségekre. Az alkalmazás holisztikus átgondolása és az összes releváns tényező figyelembe vétele segíthet a sikeres kereskedelmi stratégia kialakításában.

A piacra lépés (GTM) megközelítései

A megoldás által biztosított érték és a fejlesztéssel, üzembe helyezéssel és üzemeltetéssel járó költségek figyelembe vétele után készen áll a forgatókönyvnek megfelelő megközelítés meghatározására. Az ISV-kkel végzett munkánk során négy elsődleges piacra lépési megközelítést azonosítottunk a generatív AI-alkalmazásokhoz. Bár nem kizárólagosak vagy átfogóak, ezek a megközelítések kézzelfoghatóan ábrázolják az ISV-k által sikeresen alkalmazott stratégiákat.

• Ingyenes – a megoldást ingyenesen kínáljuk a végfelhasználóknak önálló letöltéssel vagy egy meglévő ingyenes megoldás frissítéseként.
• Freemium – a megoldás egy ingyenes alapterméket tartalmaz, amely extra, széles körben alkalmazható funkciókat kínál fizetős prémium verzióval vagy licenccel.
• Fizetős funkció – a megoldás egy külön funkció egy nagyobb platformon vagy megoldáson, saját költséggel, de szűken alkalmazható egy meghatározott igényű felhasználói bázisra.
• Új megoldás – a megoldás egyértelmű értéket kínál az ügyfél számára, és eléri a kifinomultság szintjét, amely garantálja, hogy a megoldás bevételt kapjon, és külön, új megoldásként legyen értékesítve. Ez a megoldás potenciálisan platformként szolgálhat a más megközelítéseken keresztül nyújtott jövőbeli ajánlatokhoz.

A piacra lépési stratégia kiválasztásakor fontos mérlegelni az egyes megközelítések költségeit és előnyeit a szükséges befektetéssel és a kívánt eredmény értékével szemben. Ha például egy ingyenes megoldás fejlesztésén gondolkodik, teljes mértékben figyelembe kell vennie a megoldás célját és előnyeit, hogy kifizetődjön. Ennek érdekében az ISV-kkel kapcsolatos tapasztalataink azt sugallják, hogy az alábbi megközelítések egyikéhez való igazodás segíthet a sikeres és konzisztens kereskedelmi stratégia kialakításában. Az alábbiakban összefoglaljuk az alábbi módszereket:

Ezeknek a forgatókönyveknek a magyarázata érdekében több példát is megvizsgálunk az alkalmazásokra ezen piaci megközelítések használatával, beleértve a kereskedelmi stratégia kiválasztását és a megközelítés használatából származó előnyöket. Az esettanulmányok alapos vizsgálatához a korábban tárgyalt szempontokat használjuk:

• Végfelhasználó – a megoldást használó személyek
• Üzleti érték – hogyan biztosít értéket a megoldás az ügyfeleknek
• Technikai megközelítés – a megoldás felépítése
• Költségek – a megoldás futtatásának kezdeti és folyamatos költségei

Nézzük meg, hogy a valós isV-k hogyan tették sikeresen működésbe ezeket a piaci megközelítéseket AI- és generatív AI-megoldásaikhoz.

Kereskedelmi példaforgatókönyvek

Az ISV-k a termék stratégiai céljaitól függően különböző kereskedelmi stratégiákat alkalmazhatnak megoldásukhoz. Az ISV-kkel kapcsolatos tapasztalataink alapján négy általános forgatókönyvet hoztunk létre az egyes GTM-stratégiák magyarázatához. A cikk alkalmazásában a példa ISV-t Contoso-nak, egy fiktív szoftverfejlesztőnek tekintjük.

Ingyenes forgatókönyv: Számlakezelési copilot funkció

A Contoso adatkezelő szoftverének szélesebb körű elterjesztése érdekében felmérést végzett, hogy azonosítson egy olyan igényt, amelynek megoldásával magához vonzhatja a célközönségét. Megtudták, hogy sok vezető beosztású ügyfelüket frusztrálta, mennyi idő vész el olyan körülményes adminisztratív folyamatok miatt, mint a számlajóváhagyás. Egy kezdeti e-mail-értesítéstől akár néhány napig is eltarthat, amíg a döntéshozók csak jóváhagyják a fizetési számlát. Ez azt is érintette, hogy a szerződési feltételek teljesülése esetén több részlegen is meg kell-e győződni a szükséges információkról.

Annak érdekében, hogy az alapvető alkalmazás iránti kereslet a potenciális ügyfelek körében növelhető legyen, a Contoso létrehozott egy copilot funkciót, amely segít javítani a hatékonyságot az ügyfelek felügyeleti műveletein belül. Ezt a copilot funkciót úgy tervezték meg, hogy a döntéshozók kevesebb időt töltsenek a kifizetések számláinak jóváhagyásával, és arra a felületre összpontosítanak, ahol a felhasználók a legtöbbet együttműködnek: a Microsoft Teamst. A Contoso azért hozta létre ezt a copilotot, hogy kiegészítse nagyobb adatkezelési programját, és bemutassa a generatív AI-megoldás teljes képességeit. A Contoso ezt a copilot funkciót az általános megoldásból kínálta a felhasználóknak, hogy ingyenesen növelhessék a célközönségük számára nyújtott értéket, és a nagyobb platform felé tereljék a keresletet. Azt tervezik, hogy a nagyobb megoldást teljes Mértékben SaaS -alapú ajánlatként (software-as-a-service) értékesítik, amint a felhasználói bázis növekszik.

Vizsgáljuk meg, hogy a Contoso miért választotta ezt a kereskedelmi megközelítést:

• Végfelhasználók: A hatékonyabb adminisztrációs műveleteken keresztül működési fejlesztéseket kereső döntéshozók. A Contoso kifejezetten a nagyobb adatkezelési platformhoz csatlakozni kívánó felhasználókat célozza a hatékonysági előnyök érdekében.
• Üzleti érték: A copilot funkció az egyes számlákhoz kapcsolódó szerződéses adatok és kapcsolattartók gyors megkeresésével javítja az ügyfelek hatékonyságát. Emellett időt takarít meg azáltal, hogy leegyszerűsíti a részlegek közötti együttműködést a mérföldkövek befejezésének állapotának ellenőrzéséhez a Teams UX-ben.
• Technikai megközelítés: A Contoso a Pro-Code és a Teams Üzenetbővítmények, az UX-hoz készült Teams Copilot és az Azure SQL-adatbázis használatával kiterjesztette az alapalkalmazás néhány funkcióját.
• Költségek: Nagyjából alacsony építési és tesztelési költségek, beleértve a fejlesztési erőforrásokat és a felhőszolgáltatások költségeit, de az alapvető megoldásba való befektetés alkalmazása.

Mivel ez a copilot funkció díjmentesen érhető el, a vezetők a Teams Copilotban könnyen hozzáférhetnek a végrehajtható információkhoz, hatékonyabbá tehetik a jóváhagyási folyamatot, és jelentős pénzügyi befektetés nélkül javíthatják a hatékonyságot.

A Teams Copilot kapacitásának a nagyobb Copilot-megoldás részeként történő összekapcsolásával a Contoso:

• Bemutatták szoftvereik képességeit a célfelhasználói bázison.
• Növelte az alapvető Gen AI-megoldás értékét egy új célfelhasználói csoport számára, ami később nagyobb sikert aratott a teljes megoldás esetében.

Ennek a copilotnak az ingyenes kiadása lehetővé teszi a Contoso számára, hogy hatékony megoldást nyújtson a felhasználók frusztrációira, és hogy a szoftvereiket és márkájukat vásárlóerővel hozzák el a vezetőknek. Ez a megközelítés lehetővé tette a Contoso számára, hogy vezető pozícióba helyezze magát az AI-térben, növelve a márka hírnevét és növelve a piaci részesedést.

Freemium-forgatókönyv: AI-kompatibilis fényképszerkesztési funkciók

Miután felismerte a gyorsabb és egyszerűbb fényképszerkesztő szoftverek szükségességét, a Contoso olyan képszerkesztő szoftvert fejlesztett ki, amely AI használatával javítja a professzionális szintű fényképeket, és egyéb szabványos szerkesztési funkciókat is biztosít. A megoldást saaS-platformként forgalmazzák magánszemélyek és vállalati szervezetek számára, így a fotós szakemberek gyorsan módosíthatják a fényképeket, akár önállóan, akár csoporton belül dolgoznak.

Az ügyfelek előfizethetnek az alkalmazás ingyenes alapverziójára, amely napi korlátot tartalmaz bizonyos funkciókra és kevesebb képességre, vagy prémium verzióra. A prémium verzió összetettebb képességeket biztosít a felhasználóknak, például objektumokba való felvételt vagy a fényképeken megjelenő pózok módosítását, és eltávolítja a használati korlátokat.

Vizsgáljuk meg, hogy a Contoso miért választotta ezt a kereskedelmi megközelítést:

• Végfelhasználó: A Contoso-nak arra volt szüksége, hogy az alkalmazás széles körben elérhető legyen számos személy és csoport számára. Bár a szoftverüket a fotós szakemberek szem előtt tartva tervezték, tudták, hogy a hobbisták és a diákcsoportok a végfelhasználók nagy részét is alkotják.
• Üzleti érték: A megoldás AI-funkciói felgyorsítják a fényképszerkesztési folyamatot, időt takarítanak meg az ügyfeleknek, és növelik az alkalmazásfelhasználók hatékonyságát. A prémium verzió olyan képességeket is tartalmaz, amelyek javítják a mögöttes platform hatékonyságát, növelve a termék értékét az ügyfelek számára.
• Technikai megközelítés: A Contoso a Microsoft Fabric és Microsoft Foundry elemeivel fejlesztette ki a teljes platformot. Bár a nagyobb platform folyamatos támogatást igényel, az ingyenes verziót alacsony kóddal fejlesztették ki, és minimális fejlesztést igényelt.
• Költségek: Az alkalmazás tervezése során a Contoso figyelembe vette a GPU-használat, a fejlesztés és a folyamatos alkalmazáskarbantartás költségeit. Emellett magas tárolási költséget is feljegyeztek, mivel alkalmazásukhoz nagy modellre és adatmennyiségre van szükség.

Az alkalmazás széles körű alkalmazhatósága és a végfelhasználók széles választéka miatt a Contoso tudta, hogy nagy léptékű, magas rendelkezésre állású platformot fognak igénybe venni. A Contoso azáltal, hogy ingyenesen biztosítja a szolgáltatást egy nagy ügyfélbázis számára, növelte a termelékenységet és csökkentette a költségeket nagyobb számú ügyfél számára. Ingyenes lehetőséget kínálva az alkalmazást több ügyfél számára is elérhetővé tette, ami jelentősen növelte a névfelismerést és a termék népszerűségét. Mivel az ingyenes verzió népszerűsége lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy megtapasztalják a megoldások előnyeit, több felhasználó feliratkozott a fizetős modellre.

Az alkalmazás üzembe helyezésének első néhány hónapjában a Contoso:

• Továbbfejlesztett márkafelismerés és piaci jelenlét az ügyfelek széles köre számára elérhető ingyenes lehetőség biztosításával.
• A bevétel növelése azáltal, hogy a fizetett előfizetést a professzionális és nagyvállalati ügyfelek körében vezetik be.
• A felhasználók és az iparági szabványok számára egyértelmű választásként helyezték el alkalmazásukat azáltal, hogy mind a szakemberek, mind a diákok számára elérhetők.

A freemium módszer választásával a Contoso gyorsan bővítheti ügyfélbázisát, és új felhasználókat vonhat be. A megoldás fejlesztésének és karbantartásának magas költségei ellenére a Contoso gyorsan vonzott sok fizető előfizetőt, ami növelte a teljes bevételt.

Fizetős funkció forgatókönyve: AI-iparági marketing asszisztens

A Contoso egy átfogó marketingerőforrás-kezelési platformot kínál, amely megkönnyíti a vállalatok számára a digitális eszközök rendszerezését és a hatékony, mindencsatornás élményt. Bár a platform már számos alapvető marketingautomatizálási és digitális eszközkezelési képességet kínál, a Contoso észrevette a lehetőséget. Segíthetnek ügyfeleiknek a marketingtevékenységek méretarányos optimalizálásában azáltal, hogy közvetlenül a platformjukba ágyaznak be egy új generatív AI-alapú, copilot-szerű asszisztenst.

Az általános asszisztensek mellett a Contoso egy iparágra szabott asszisztenscsomagot fejlesztett ki az adott igényű ügyfelek számára. Ezek az iparági marketing asszisztensek speciális ismeretekkel és képességekkel rendelkeznek az iparágspecifikus funkciók támogatásához. Ezek az általános asszisztensen keresztül további díj ellenében érhetők el az ügyfelek számára.

Vizsgáljuk meg, hogy a Contoso miért választotta ezt a kereskedelmi megközelítést:

• Végfelhasználók: A Contoso azokat a felhasználókat szeretné megcélzni, akik új technológiákat szeretnének alkalmazni a munkafolyamataik optimalizálásához. Emellett a piaci részesedésüket is bővíteni akarták azáltal, hogy új generációs, iparági vezető funkciókat kínálnak az alapplatformjukon.
• Üzleti érték: A copilot segít növelni az ügyfelek hatékonyságát és hatékonyságát azáltal, hogy megkönnyíti a felhasználók számára, hogy gyorsan magas minőségű tartalmat hozzanak létre az iparág igényeinek megfelelően.
• Technikai megközelítés: A Contoso Azure OpenAI Assistants és Microsoft Foundry segítségével fejlesztette ki a copilotot, és olyan csúcsmodellekbe fektetett be, mint a GPT-4.0, hogy segítsen összetett és pontos asszisztensi előjegyzést eredményezni.
• Költségek: A copilot költségei közé tartoztak a fejlesztési költségek, az alkalmazás éles környezetben való futtatásának folyamatos felhőszolgáltatási díjai és az Azure OpenAI előfizetési költségei, amelyeket a szolgáltatás piaci kereslete indokol.

Az iparágra szabott Copilotok fizetős funkcióként történő kínálata lehetővé tette a Contoso számára, hogy a meglévő és az újonnan szerzett ügyfelek egyes célcsoportjait is megszólítsa. Ugyanakkor a Contoso alacsony kódszámú megközelítéssel korlátozta a költségeket és a fejlesztési időt, biztosítva, hogy befektetéseik igazodjanak a funkció által generált bevételhez.

Ennek során a Contoso a következőket teszi:

• Növelték piaci részesedésüket a meglévő platform értékének növelésével és az új ügyfelek körében való bevezetés elősegítésével.
• Új bevételi forrásokat nyitott meg azon haladó felhasználók körében, akik új technológiákkal szeretnének kísérletezni anélkül, hogy elidegenítenék meglévő ügyfélkörüket.
• Gyors, generatív AI-funkciót implementált anélkül, hogy jelentős fejlesztési költségek merülnek fel.

Ennek a fizetős funkciónak a meglévő platformhoz való hozzáadása lehetővé tette a Contoso számára, hogy új generatív AI-képességekkel kísérletezzen anélkül, hogy magas költségekkel jár, vagy elidegeníti az ügyfélbázis alapvető összetevőit. Ez a megközelítés segített nekik létrehozni egy szilárd generatív AI-alapot, amely a jövőbeni szolgáltatásokkal és funkciókkal bővülhet.

Új megoldási forgatókönyv: Contact Center-ügynökök

A Contoso lehetőséget talált a mesterséges intelligenciának a kapcsolattartási központokban való fokozott automatizálására. Sok ügyfélszolgálati csapatot túlterhelt a hívások mennyisége, de a Contoso rájött, hogy sok kapcsolatfelvételi kérés olyan egyszerű feladatokra vagy információkra szolgál, amelyeket egy AI-asszisztens nyújthat. Ezek az AI-ügynökök enyhíthetik az emberi képviselőkre gyakorolt terhelést, lehetővé téve számukra a legösszetettebb problémák kezelését, a bezárt jegyek hatékonyságának drámai növelését és a kapcsolattartási központ általános költségeinek csökkentését.

Ennek az igénynek a kielégítése érdekében a Contoso kifejlesztett egy generatív AI-kapcsolatközpont-ügynököt, amely megválaszolhatja a kérdéseket, feladatokat kezdeményezhet, és jegyeket zárhat be az ügyfelek számára telefonon vagy szöveges felületen keresztül. Tekintettel a technológia piaci keresletére és fennakadási lehetőségeire, a Contoso ezt az alkalmazást egy új, SaaS-alapú megoldásként építette fel, amely egy alap előfizetési díjat és egy kis további használati díjat számít fel. Nézzük meg azokat a tényezőket, amelyek a

A Contoso ezzel a megközelítéssel fejleszti az alkalmazását:

• Végfelhasználó: Ez az alkalmazás olyan ügyfelekre irányul, akik lekérdezésekkel vagy problémákkal lépnek kapcsolatba a vállalatok ügyfélszolgálataival. Az alkalmazás felhasználói felülete a csevegőfelületek esetében az egyszerűséget helyezi előtérbe, hogy az ügyfél könnyen használhassa.
• Üzleti érték: Ez a megoldás javítja az ügyfélszolgálati központok hatékonyságát és eredményességét azáltal, hogy csökkenti a lezárt jegyre jutó költséget, valamint további képességeket és támogatást nyújt az ügyfélszolgálati központ munkatársainak.
• Technikai megközelítés: A Contoso pro-code fejlesztéssel, Microsoft Fabric, Microsoft Foundry és Azure OpenAI Assistants használatával építette ki a megoldást. Az alkalmazás által biztosított érték garantálja a jelentős fejlesztést és a folyamatos támogatást.
• Költségek: A Contoso költségei közé tartoznak a fejlesztési erőforrások, a felhőszolgáltatás költségei a fejlesztés, a tesztelés és az éles környezet során, valamint a folyamatos támogatás, amelyet az alapvető generatív AI-funkció indokol.

Az SaaS-modellként nyújtott megoldás lehetővé tette a Contoso számára az alkalmazás modellhasználatának kezelését, hogy rugalmasan kielégítse az igényeket, miközben egyidejűleg rétegzi a meglévő régi contact center rendszereket. Ezek az AI-ügynökök különböző forrásokból származó adatokat tudnak beszúrni, és azokat az automatizált döntéshozatal több szintjén is át tudják adni az operatív feladatok gyors azonosítása és kezelése érdekében. Ahogy a felhasználók egyre inkább hozzászoknak az MI-alapú felületek használatához, a mögöttes alaprendszer tömegtermékké válhat, és inkább adatszerverként értékelhetik, semmint alapvető rendszerként. Ez a változás jelentős fennakadást okozhat az iparágban, ami indokolja a Contoso döntését, hogy új megoldásként fejleszti az alkalmazást.

A Contoso ezzel a megoldással:

• Üzembe helyezett egy másik bevételi lehetőséget egy olyan alapvető megoldásplatformon keresztül, amely javítja az ügyfelek hatékonyságát.
• Kifejlesztett egy új, zavaró felületet a kapcsolattartási központok számára, amely átalakítja az ügyfelek ügyfélszolgálattal való kapcsolattartását.
• Feltárta a jövőbeli ágensek, funkciók és SaaS-alapú képességek révén, a platformon keresztül kínálható növekedési lehetőségeket.

A megoldás elemeinek gondos mérlegelésével a Contoso olyan kereskedelmi megközelítést készített, amely megfelel a céljainak és az alkalmazásplatform egészének. A Contoso által a megoldáshoz használt SaaS-modell széles körben alkalmazható, és átalakító összetevőt kínál az ISV-k által fejlesztett szoftverekhez.

További információ az SaaS-ról

Bár a megoldás SaaS-formátumban való fejlesztése nagyobb kezdeti emelőként jelenhet meg, végső soron nagyobb egyszerűséget és méretezhetőséget tesz lehetővé az ügyfelek számára. Egyszerűbbnek tűnhet, ha az alapoktól elkerüljük egy SaaS-megoldás létrehozását, de a helyszíni vagy a csomagolt szoftveres megközelítés bevezetése gyorsan költségessé és nem hatékonysá válhat az ügyfélkör bővülésével. A Microsoft erőforrásai és útmutatásai segíthetnek az SaaS-utazásban. Az SaaS-megoldások fejlesztésével kapcsolatos további információkért tekintse meg az alábbi cikkeket:

• Az SaaS alapjai – A Microsoft Learn képzése az SaaS-modellek jellemzőire és előnyeire összpontosít
• Az SaaS és a több-bérlős megoldások tervezésének áttekintése – Holisztikus dokumentáció az SaaS-megoldások fejlesztésének átfogó folyamatáról
• Kezdő webalkalmazás SaaS-fejlesztéshez – Kezdeti architektúra-útmutató SaaS-alkalmazásokhoz

Közzététel és értékesítés engedélyezése

A kereskedelmi stratégia és a piacra kerülés megközelítésének kialakítása után a következő lépés az, hogy eldöntse, hol szeretné közzétenni a megoldást az ügyfelek számára. A Microsoft két különböző áruházat kínál, amelyek lehetővé teszik a partnerek számára az ajánlatok listázását, a próbaverziók engedélyezését, valamint közvetlenül az ügyfelekkel és a Microsoft-ökoszisztémával való tranzakciót: az Azure Marketplace-t és az AppSource-t. Az Azure Marketplace egy technikai és infrastrukturális alapú áruházat kínál, amelyen keresztül kapcsolatba léphet az ügyfelekkel. Az Azure Marketplace-en való közzététellel kapcsolatos átfogó útmutatást itt talál. Az AppSource áruház az üzleti döntéshozóknak szánt alkalmazásoknak nyújt helyet, beleértve a Dynamics 365-öt és a Power Platform-alkalmazásokat. Az AppSource-on való közzétételhez itt talál útmutatást. Ezeket az áruházakat a célközönség és a termék megkülönbözteti, hogy az ügyfelek gyorsan megtalálják, amire szükségük van.

Miután kifejlesztette az alkalmazást, és igazodott a kereskedelmi megközelítéshez, fontolja meg, hogyan igazíthatja a közzétételi stratégiát a megoldáshoz, hogy a lehető legnagyobb bevezetést és hatást érje el.

Összegzés

Amikor mérlegeli megoldása kereskedelmi stratégiáját, fontos szem előtt tartani, hogy nincs minden helyzetre alkalmazható, univerzális megközelítés. Az összes érintett tényező átfogó mérlegelése – a potenciális értéktől és költségektől kezdve egészen a piacra lépési stratégiáig – kulcsfontosságú annak meghatározásakor, hogy mi a legjobb módja annak, hogy bevételt termeljen a termékéből. Az általános kereskedelmi stratégia mellett fontos figyelembe venni a termék árát is. A több-bérlős megoldások díjszabási modelljeiről itt talál további információt.

Az ISV App Advisor egy másik erőforrás, amely az Ön által megfontolt módon támogatja Önt, és fejleszti az alkalmazás kereskedelmi stratégiáját. Ez az önvezérelt felület a legújabb erőforrásokat és javaslatokat jelenítheti meg a jelenlegi fejlesztési fázis alapján.

A kereskedelmi stratégia megértése és megtervezése kulcsfontosságú lépés a siker felé, amikor kiértékeli és rangsorolja a használati esetet, és meghatározza a megoldás fejlesztésének legjobb megközelítését. Az ISV-folyamat során az alkalmazás fejlesztésének és elhelyezésének a kereskedelmi stratégiához való igazítása elősegíti a sikeres üzembe helyezést és a termékajánlatot.

Miután meghatározta a használati esetet, a tervezés módját és a kereskedelmi stratégiát, a következő lépés az, hogy meghatározza a megoldás fejlesztése során követendő, alacsony kódszámú vagy pro-code mintát.