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Entwickeln einer kommerziellen Strategie für generative KI-Anwendungen

Dieser Artikel ermöglicht unabhängige Softwareanbieter (ISVs) und Software Development Companies (SDCs) für:

  • Erfahren Sie mehr über verschiedene Ansätze zur kommerziellen Strategie für generative KI-Anwendungen
  • Verstehen, wie andere ISVs erfolgreich eine kommerzielle Strategie für ihre Anwendungen entwickelt und implementiert haben

Einführung

Da ISVs generative KI-Anwendungsfälle und deren Entwicklung in Betracht ziehen, ist es von entscheidender Bedeutung, die kommerzielle Strategie Ihrer Lösung von Anfang an zu berücksichtigen. Die Ausrichtung Ihrer Entwicklungs- und Kommerziellen Ansätze kann Ihnen dabei helfen, eine einheitlichere und erfolgreichere Produktstrategie zu schaffen.

Dieser Artikel soll Ihnen helfen, die Kommerzialisierungsstrategie Ihrer Anwendung zu ermitteln, indem Sie eine allgemeine Übersicht über die Überlegungen bereitstellen, die sich auf Ihr Kommerzielles Modell und praktische Beispiele für kommerzielle Anwendungen auswirken können. Diese Kommerzialisierungsseite kann nützlich sein, wenn Sie Anwendungsfälle mit der Unternehmensvisionsseite auswerten und einen technischen Ansatz auf der Seite zur Funktionsvision auswählen. Obwohl es keinen ansatz für die Kommerzialisierung gibt, können Sie das Verständnis der Strategien, die erfolgreich für andere gearbeitet haben, Ihnen helfen, Ihre Investitionen erfolgreich zu monetarisieren.

Lassen Sie uns einige anfängliche Herausforderungen und Überlegungen durchgehen, die Ihre kommerzielle Strategie berücksichtigen muss.

Herausforderungen und Überlegungen zur Kommerzialisierung

Wenn Sie die kommerzielle Strategie und den Monetarisierungsansatz für Ihre Lösung ausrichten, gibt es mehrere Herausforderungen, um zu navigieren:

  • Veränderliche Nachfrage und Wertwahrnehmungen , die sich schnell verschieben können, wenn neue Produkte in den Markt gebracht werden
  • Hochvariable und dynamische Kosten, einschließlich Entwicklung, Bereitstellung und Hostingkosten
  • Marktdifferenzierung , die die feste Rentabilität mit der Erschwinglichkeit des Kunden ausrichtet und einen Weg offen für zukünftige Skalierbarkeit hält

Wie bei jeder Lösung, die ein ISV erstellt, ist es wichtig, einen klaren Geschäftsplan zu erstellen und die potenzielle Umsatzchance zu verstehen. Diese ersten Schritte tragen dazu bei, eine klare Wertausrichtung sicherzustellen und einen erfolgreichen Ansatz für die Kommerzialisierung voranzutreiben.

Um eine erfolgreiche kommerzielle Strategie zu planen, kann es hilfreich sein, Ihre Lösung und Ihren Kontext über mehrere Linsen zu untersuchen. Während Sie die kommerzielle Strategie Ihrer Lösung berücksichtigen, gibt es drei Wichtige: Wertermittlung, Kosten und Ihren Go-to-Market-Ansatz. Wir besprechen jeden dieser ausführlichen Szenarien später mithilfe einer Reihe von ISV-Beispielszenarien. Die folgenden Überlegungen können Ihnen helfen, die Faktoren zu durchdenken, die in die Auswahl Ihrer Kommerzialisierungsstrategie gehen.

Screenshot einer Tabelle mit drei Spalten von links nach rechts: Fokusbereich, Überlegung und Fragen.

Das Durchdenken dieser Überlegungen kann Ihnen dabei helfen, die Herausforderungen zu bewältigen, denen viele kommerzielle Anstrengungen gegenüberstehen. Lassen Sie uns kurz besprechen, wie sich jeder dieser Fokusbereiche auf Ihre kommerzielle Strategie auswirken kann.

Wertermittlung

Während Sie Ihre Kommerzialisierungsstrategie entwickeln, ist es wichtig, den Wert zu identifizieren, den Ihre Anwendung für Sie und Ihren Kunden erstellt. Berücksichtigen Sie Ihr Ziel, wenn Sie Ihren Anwendungsfall identifizieren und Ihre Anwendung erstellen. Bauen Sie das Markenbewusstsein in einem neuen Zielmarkt auf oder erkunden Sie eine zusätzliche Umsatzchance in einer vorhandenen Zielgruppe? Wenn Sie ein klares Ziel und eine Erfolgsmetrik für Ihre Lösung haben, können Sie Ihre kommerzielle Strategie mit Ihrer Anwendung ausrichten. Durch unsere Gespräche mit ISVs stellen wir fest, dass viele ISVs den folgenden Wert aus ihren Angeboten erzielen wollen:

  • Umsatz - die Lösung wird für Kunden kostenpflichtig angeboten und soll ISV-Umsatzströme generieren
  • Marktanteil - die Lösung soll das Markenbewusstsein aufbauen und den ISV-Marktanteil in einem bestimmten Bereich steigern.

Während Lösungen, die sich auf das Generieren von Einnahmen konzentrieren, für ISVs offensichtliche Vorteile bieten, gibt es weiterhin Wert bei der Entwicklung von Anwendungen mit der Hauptabsicht, Marktanteile und Markenbewusstsein zu erweitern. Beispielsweise kann ein ISV, der in einen neuen Markt eintritt, eine erste Reihe von Lösungen oder Features kostenlos veröffentlichen, um Interesse und Vertrauen in ihre Marke zu generieren, bevor eine größere, umsatzorientierte Version veröffentlicht wird. Unabhängig von Ihrem Ziel ist es jedoch entscheidend, Ihre Lösung an die Kundenanforderungen anzupassen, um eine erfolgreiche kommerzielle Strategie zu erreichen.

Kundennachfrage berücksichtigen

Unabhängig davon, ob Sie sich auf die Steigerung des Marktanteils oder die Steigerung des Umsatzes konzentrieren, führen ISV-Lösungen besser mit Kunden aus, wenn sie dem Kunden ein klares Wertversprechen bieten. Um effektiv eine Monetarisierungs- und Preisstrategie zu entscheiden, ist es wichtig, zu bewerten, wie viel Wert Ihre Lösung für Ihren Kunden hält.

Überlegen Sie, wie Ihre Lösung dem Kunden hilft, welchen Nutzen sie für sie bietet? In der Regel bieten Lösungen Kunden einen Mehrwert auf mindestens eine von drei Arten:

  • Effizienzsteigerung – Ermöglichen von Kunden mit neuen Funktionen, die zuvor nicht verfügbar waren
  • Verbessern der Effizienz – Reduzieren der Zeit, Arbeit oder Ressourcen, die zum Ausführen von Vorgängen oder Vorgängen erforderlich sind
  • Umsatz generieren - Umsatz direkt generieren, indem Ihr Kunde seine eigenen Produkte vermarkten und/oder monetarisieren kann

Wenn Ihre Endkunden Ihre Lösung wertvoll finden, können sie bereit sein, mehr für das Produkt zu bezahlen. Lösungen, die es Kunden ermöglichen, Umsatz zu generieren, können häufig mehr nachfragen als Lösungen, die interne, nicht umsatzgenerierende Funktionen unterstützen. Lösungen, die die Effizienz und Effektivität ihrer Kundenvorgänge verbessern, können jedoch weiterhin erfolgreich sein, wie wir in den folgenden Beispielszenarien sehen.

Diese Seite und die breitere Reise sollen ISVs schrittweise Anleitungen zur Idee, Entwicklung und Veröffentlichung neuer Anwendungen bieten. Es stehen jedoch weitere Microsoft-Ressourcen zur Verfügung, die Ihnen helfen können, den Organisations-Buy-In in Ihrem Anwendungsfall zu fördern. Das Microsoft AI Value Accelerator (MAIVA)-Playbook bietet grundlegende Anleitungen für Unternehmenskunden zur Industrialisierung von KI. Diese Ressource kann Ihnen helfen, Ihren Anwendungsfall mit allgemeinen Geschäftszielen auszurichten, Ihre KI-Strategie zu standardisieren und den von Ihrer Lösung bereitgestellten Wert effektiv zu skalieren.

Kosten

Die genaue Ermittlung der Kosten für die Entwicklung und den Betrieb einer generativen KI-Anwendung ist aufgrund der Unterschiedlichkeit von Variablen schwierig. Einzelne Anwendungen umfassen verschiedene Tools und Architekturen in ihrer Entwicklung, wodurch eine Vielzahl möglicher Anfangs- und Laufender Kosten für Lösungen entsteht. Es gibt jedoch Tools, mit denen Sie diese Kosten schätzen können. Sie können den Azure-Preisrechner verwenden, um Ihre eigenen Informationen einzugeben und online eine angepasste Preisschätzung zu erhalten. Sie können auch mehr über kostenbezogene Entwicklungstools wie die Dienste in Azure AI Studio und Copilot Studio erfahren.

Im Allgemeinen gibt es beim Bewerten der Kosten, die mit Ihrer Anwendung verbunden sind, mehrere Zu planende Elemente. Generative KI-Modelle erfordern in der Regel bis zu sechs primäre Komponenten:

  • Datenbank oder Speicher: Die Verwaltung der Kosten für die Speicherung der Daten Ihrer Anwendung ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei der Behandlung von strukturierten und unstrukturierten Daten an mehreren Standorten, um die Verfügbarkeit und Redundanz sicherzustellen.
  • Index und Suchmaschine: Die Investition in einen effizienten Index und eine Suchmaschine ist unerlässlich, um Ihre Daten barrierefrei und nützlich zu machen und Benutzern das schnelle Abrufen der benötigten Informationen zu ermöglichen.
  • Modellentwicklung und -schulung: Die Budgetierung für die Entwicklung, Schulung und Verfeinerung Ihrer KI- oder Machine Learning-Modelle ist entscheidend, da diese Modelle die Grundlage Ihrer Anwendung bilden und ihre Effektivität beeinflussen.
  • Anwendungshostingumgebung: Die Auswahl einer kostengünstigen Hostingumgebung, unabhängig davon, ob es sich um Azure Kubernetes Service (AKS), virtuelle Computer (VMs) oder AppService handelt, ist von entscheidender Bedeutung, da sie sich direkt auf die Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit Ihrer Anwendung auswirkt.
  • Cache: Die Implementierung von Caching-Lösungen kann, obwohl technisch optional, die Betriebskosten senken, indem die Datenbankbelastung reduziert und die Reaktionszeiten verbessert werden.
  • Potenzieller Sicherheits- oder Überwachungsdienst: Die Priorisierung von Ausgaben für Sicherheits- und Überwachungsdienste ist entscheidend, um Ihre Anwendung zu schützen. Sie trägt dazu bei, compliance zu gewährleisten und eine optimale Leistung zu gewährleisten und kostspielige Unterbrechungen oder Verstöße zu verhindern.

Es ist wichtig zu beachten, dass Sich der Prozess der Anwendungsentwicklung und interne Funktionen stark auf die Kosten auswirken können. Wenn Sie sich ganzheitliche Gedanken über Ihre Anwendung machen und alle relevanten Faktoren berücksichtigen, kann dies dazu beitragen, eine erfolgreiche kommerzielle Strategie zu fördern.

Go-to-Market(GTM)-Ansätze

Nachdem Sie den Wert berücksichtigt haben, den Ihre Lösung zusammen mit den Kosten für die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb bietet, können Sie den Ansatz ermitteln, der Ihrem Szenario entspricht. Durch unsere Arbeit mit ISVs haben wir vier primäre Go-to-Market-Ansätze für generative KI-Anwendungen identifiziert. Diese Ansätze schließen sich zwar nicht gegenseitig oder umfassend aus, stellen jedoch eine konkrete Darstellung von Strategien dar, die von ISVs erfolgreich angewendet wurden.

  • Kostenlos - die Lösung wird Endbenutzern frei angeboten, entweder über einen eigenständigen Download oder als Update auf eine vorhandene kostenlose Lösung.
  • Freemium - die Lösung enthält ein kostenloses Basisprodukt mit zusätzlichen, weit anwendbaren Features über eine kostenpflichtige Premium-Version oder Lizenz.
  • Kostenpflichtiges Feature – die Lösung ist ein separates Feature auf einer größeren Plattform oder Lösung mit eigener Belastung, gilt aber eng für eine ausgewählte Benutzerbasis mit bestimmten Anforderungen.
  • Neue Lösung - die Lösung bietet dem Kunden einen klaren Wert und erreicht das Niveau der Raffinesse, das garantiert, dass sie monetarisiert und als separate, neue Lösung verkauft wird. Diese Lösung kann potenziell als Plattform für zukünftige Angebote dienen, die über die anderen Ansätze bereitgestellt werden.

Bei der Auswahl Ihrer Go-to-Market-Strategie ist es wichtig, die Kosten und Vorteile jedes Ansatzes gegen die erforderliche Investition und den Wert Ihres gewünschten Ergebnisses abzuwägen. Wenn Sie beispielsweise über die Entwicklung einer kostenlosen Lösung nachdenken, müssen Sie den Zweck und die Vorteile der Lösung vollständig berücksichtigen, damit sie sich lohnt. Zu diesem Zweck schlägt unsere Erfahrung mit ISVs vor, dass die Ausrichtung an einem der folgenden Ansätze dazu beitragen kann, eine erfolgreiche und konsistente kommerzielle Strategie voranzutreiben. Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung dieser Ansätze:

Diagramm eines Ziels Ihrer Lösung, Zielgruppe, vorgesehenen Wert für den Endbenutzer, ISV-Investition.

Um diese Szenarien zu erläutern, untersuchen wir mehrere Beispiele für Anwendungen, die diese Go-to-Market-Ansätze verwenden, einschließlich der Auswahl ihrer kommerziellen Strategie und der Vorteile, die sie bei der Verwendung dieses Ansatzes erfahren haben. Um jede dieser Fallstudien gründlich zu untersuchen, verwenden wir die bereits erörterten Überlegungen:

  • Endbenutzer – die Personas, die die Lösung verwenden
  • Geschäftswert – wie die Lösung Kunden einen Mehrwert bietet
  • Technischer Ansatz – Wie die Lösung aufgebaut wird
  • Kosten – die anfänglichen und laufenden Kosten für die Ausführung der Lösung

Schauen wir uns an, wie reale ISVs diese Go-to-Market-Ansätze erfolgreich für ihre KI und generative KI-Lösungen in Aktion setzen.

Beispielszenarien für die Kommerzialisierung

ISVs können je nach strategischen Zielen ihres Produkts verschiedene kommerzielle Strategien für ihre Lösungen einführen. Basierend auf unseren Erfahrungen mit ISVs haben wir vier generalisierte Szenarien zusammengestellt, um jede GTM-Strategie zu erläutern. Für die Zwecke dieses Artikels beziehen wir uns auf unseren Beispiel-ISV als Contoso, einen fiktiven Softwareentwickler.

Kostenloses Szenario: Copilot-Feature "Rechnungsverwaltung"

Contoso, der versucht, die Reichweite ihrer Datenverwaltungssoftware zu erweitern, führte eine Umfrage durch, um einen Bedarf zu identifizieren, den sie lösen könnten, um ihre Zielgruppe zu gewinnen. Sie haben gelernt, dass viele ihrer Leitenden Kunden frustriert waren und die Zeit verloren ging, um administrative Prozesse wie Rechnungsgenehmigungen zu verwirren. Von einer anfänglichen E-Mail-Benachrichtigung kann es bis zu ein paar Tage dauern, bis Entscheidungsträger nur eine Rechnung für die Zahlung genehmigen. Dies umfasste das Auffinden der erforderlichen Informationen, um dies über mehrere Abteilungen hinweg zu bestätigen, wenn Vertragsbedingungen erfüllt wurden.

Um die Nachfrage nach ihrer Kernanwendung unter potenziellen Kunden zu fördern, hat Contoso ein Copilot-Feature erstellt, das die Effizienz im Verwaltungsbetrieb der Kunden verbessert. Sie haben dieses Copilot-Feature entwickelt, um die Zeit zu reduzieren, die Entscheidungsträger für die Genehmigung von Rechnungen für Zahlungen ausgeben und sich auf die Benutzeroberfläche konzentrieren, in der Benutzer am meisten zusammenarbeiten: Microsoft Teams. Contoso hat diesen Copilot erstellt, um sein größeres Datenverwaltungsprogramm zu ergänzen und die vollständigen Funktionen der generativen KI-Lösung zu präsentieren. Contoso bot dieses Copilot-Feature von ihrer Gesamtlösung für Benutzer kostenlos an, um den Wert für ihre Zielgruppe zu verbessern und die Nachfrage auf die größere Plattform zu steigern. Sie planen, die größere Lösung als vollständig saaS (Software-as-a-Service)-basiertes Angebot zu verkaufen, sobald die Benutzerbasis steigt.

Lassen Sie uns untersuchen, warum Contoso diesen kommerziellen Ansatz gewählt hat:

  • Endbenutzer: Entscheidungsträger suchen operative Verbesserungen durch effizientere Verwaltungsvorgänge. Contoso richtet sich speziell an Benutzer, die an der Teilnahme an ihrer größeren Datenverwaltungsplattform interessiert sind, um ihre Produktivitätsvorteile zu steigern.
  • Geschäftswert: Die Copilot-Funktion verbessert die Kundeneffizienz, indem sie schnell Vertragsdaten und Kontakte finden, die für jede Rechnung relevant sind. Es spart auch Zeit, indem die Zusammenarbeit in allen Abteilungen vereinfacht wird, um den Status des Meilensteinabschlusses innerhalb der Teams-UX zu überprüfen.
  • Technischer Ansatz: Contoso erweiterte einige Funktionen aus der Kernanwendung mithilfe von Pro-Code- und Teams-Nachrichtenerweiterungen, Teams Copilot für UX und Azure SQL-Datenbank.
  • Kosten: Allgemein niedrige Gebäude- und Testkosten, einschließlich Entwicklungsressourcen und Clouddienste, aber die Anwendung von Investitionen in die Kernlösung.

Mit dieser kopilot-Funktion, die kostenlos angeboten wird, können Entscheidungsträger von Führungskräften auf einfache Weise auf umsetzbare Informationen in Teams Copilot zugreifen, den Genehmigungsprozess optimieren und die Effizienz ohne erhebliche geldpolitische Investitionen verbessern.

Durch die Bündelung der Teams Copilot-Funktion als Teil der größeren Copilot-Lösung, Contoso:

  • Zeigt die Funktionen ihrer Software an die Zielbenutzerbasis an.
  • Verbessert den Wert der kerngenen KI-Lösung für eine neue Gruppe von Zielbenutzern, was später zu einem größeren Erfolg für die Gesamtlösung führt.

Durch die kostenlose Veröffentlichung dieses Copilots ermöglicht Contoso eine effiziente Lösung für die Frustrationen ihrer Benutzer und bringt ihre Software und Marke in Führungskräfte mit Kaufkraft. Dieser Ansatz ermöglichte Contoso, sich als Führungskräfte im KI-Raum zu positionieren, Markenzuruf zu schaffen und Marktanteile zu steigern.

Freemium-Szenario: KI-fähige Fotobearbeitungsfeatures

Nach der Identifizierung eines Bedarfs für eine schnellere und einfachere Fotobearbeitungssoftware hat Contoso Bildbearbeitungssoftware entwickelt, die KI verwendet, um Fotos auf professioneller Ebene zu verbessern, zusätzlich zu anderen Standardbearbeitungsfunktionen. Die Lösung wird an Einzelpersonen und Unternehmensorganisationen als SaaS-Plattform vermarktet, sodass Fotoprofis schnell Fotos anpassen können, unabhängig davon, ob sie selbst oder in einer Gruppe arbeiten.

Kunden können entweder eine kostenlose Basisversion der Anwendung abonnieren, die ein tägliches Limit für bestimmte Features und weniger Funktionen oder eine Premium-Version enthält. Die Premium-Version bietet Benutzern komplexere Funktionen, z. B. das Hinzufügen von Objekten oder ändernde Posen in Fotos und entfernt Nutzungsgrenzwerte.

Lassen Sie uns untersuchen, warum Contoso diesen kommerziellen Ansatz gewählt hat:

  • Endbenutzer: Contoso benötigte ihre Anwendung, um für eine breite Palette von Einzelpersonen und Gruppen umfassend zugänglich zu sein. Obwohl ihre Software unter Berücksichtigung von Fotoprofis entworfen wurde, wussten sie, dass Hobbyisten und Studentengruppen auch einen großen Prozentsatz der Endbenutzer ausmachen würden.
  • Geschäftswert: Die KI-Features der Lösung haben den Fotobearbeitungsprozess erhöht, Kunden Zeit sparen und die Effizienz für Anwendungsbenutzer steigern. Die Premium-Version umfasst auch Funktionen, um die Effektivität der zugrunde liegenden Plattform zu verbessern und den Wert des Produkts für Kunden zu erhöhen.
  • Technischer Ansatz: Contoso hat die vollständige Plattform mit Elementen von Microsoft Fabric und Azure AI Studio entwickelt. Während die größere Plattform kontinuierliche Unterstützung erfordert, wurde die kostenlose Version mit geringem Code entwickelt und erforderte minimalen Entwicklungslift.
  • Kosten: Beim Entwerfen der App berücksichtigt Contoso die Kosten für die GPU-Auslastung, Entwicklung und fortgesetzte Anwendungswartung. Sie haben auch eine hohe Speicherkosten festgestellt, da ihre Anwendung ein großes Modell und eine große Datenmenge erfordert.

Angesichts der breiten Anwendbarkeit und Breite der Endbenutzer ihrer Anwendung wusste Contoso, dass sie von einer großen, hoch zugänglichen Plattform profitieren würden. Durch die kostenlose Bereitstellung ihrer Funktion für eine große Kundenbasis hat Contoso die Produktivität erhöht und die Kosten für eine größere Anzahl von Kunden reduziert. Mit einer kostenlosen Option wurde ihre Anwendung auch für mehr Kunden zugänglich gemacht, was die Namenserkennung und die Beliebtheit ihres Produkts erheblich erhöht. Aufgrund der Beliebtheit der kostenlosen Version und es benutzern zu ermöglichen, einige der Lösungsvorteile zu erleben, haben mehr Benutzer das kostenpflichtige Modell abonniert.

In den ersten Monaten der Bereitstellung ihrer Anwendung, Contoso:

  • Verbesserte Markenerkennung und Marktpräsenz durch die Bereitstellung einer kostenlosen Option für eine breite Palette von Kunden.
  • Erhöhter Umsatz durch die Einführung des kostenpflichtigen Abonnements unter professionellen und Unternehmenskunden.
  • Positionierte ihre Anwendung als klare Wahl für Benutzer und Branchenstandard, indem sie sowohl für Profis als auch für Studenten zugänglich ist.

Die Auswahl eines Freemium-Ansatzes ermöglichte Contoso, seine Kundenbasis schnell zu erweitern und neue Benutzer zu zeichnen. Trotz hoher Kosten für die Entwicklung und Wartung ihrer Lösung zog Contoso schnell in viele zahlende Abonnenten ein, wodurch der Gesamtumsatz gesteigert wurde.

Contoso bietet eine umfassende Marketingressourcenverwaltungsplattform, die es Unternehmen leicht macht, ihre digitalen Ressourcen zu organisieren und wirkungsvolle, omnichannel-Erfahrungen zu schaffen. Während die Plattform bereits eine Auswahl an zentralen Marketingautomatisierungs- und Digital Asset Management-Funktionen bietet, bemerkte Contoso eine Chance. Sie könnten ihren Kunden helfen, marketingorientierte Anstrengungen im Großen zu optimieren, indem sie einen neuen generativen KI-basierten, kopilotähnlichen Assistenten direkt in ihre Plattform einbetten.

Zusätzlich zu einem generischen Assistenten hat Contoso eine Reihe branchenspezifischer Assistenten für Kunden mit spezifischen Anforderungen entwickelt. Diese Branchenmarketing-Assistenten verfügen über spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten zur Unterstützung branchenspezifischer Funktionen. Sie stehen Kunden zu einem zusätzlichen Aufpreis über den generischen Assistenten zur Verfügung.

Lassen Sie uns untersuchen, warum Contoso diesen kommerziellen Ansatz gewählt hat:

  • Endbenutzer: Contoso wollte power users, die daran interessiert sind, neue Technologien anzuwenden, um ihre Workflows zu optimieren. Sie wollten auch ihren Marktanteil erweitern, indem sie auf ihrer Kernplattform branchenführende Features der nächsten Generation anbieten.
  • Unternehmenswert: Der Copilot trägt dazu bei, die Effektivität und Effizienz der Kunden zu steigern, indem es den Benutzern leicht macht, qualitativ hochwertige Inhalte zu erstellen, um die Anforderungen ihrer Branche zu erfüllen.
  • Technischer Ansatz: Contoso hat den Copilot mit Azure OpenAI Assistants und Azure AI Studio entwickelt und investiert in Top-Line-Modelle wie GPT-4.0, um das komplexe und genaue Engagement von Assistenten zu fördern.
  • Kosten: Die Kosten des Copiloten umfassen Entwicklungskosten, laufende Clouddienstgebühren für die Ausführung der Anwendung in der Produktion und Azure OpenAI-Abonnementkosten, die durch die Nachfrage des Features auf dem Markt garantiert werden.

Das Anbieten dieser branchenspezifischen Copiloten als kostenpflichtiges Feature ermöglichte Contoso, bestimmte Zielgruppen innerhalb bestehender und net-neuer Kunden anzusprechen. Gleichzeitig beschränkte Contoso kosten- und entwicklungszeiten mit einem Low-Code-Ansatz, um sicherzustellen, dass ihre Investition an den umsatzorientierten Umsatz der Funktion angepasst ist.

In diesem Fall contoso:

  • Erhöhen Sie ihren Marktanteil, indem Sie den Wert ihrer bestehenden Plattform verbessern und die Akzeptanz bei neuen Kunden fördern.
  • Entsperrte neue Umsatzströme von Power-Benutzern, die mit neuen Technologien experimentieren möchten, ohne ihre Kernkundenbasis zu entfremden.
  • Implementierte ein schnelles, generatives KI-Feature ohne erhebliche Entwicklungskosten.

Durch das Hinzufügen dieser kostenpflichtigen Funktion zu ihrer vorhandenen Plattform konnte Contoso mit einer neuen generativen KI-Funktion experimentieren, ohne dass hohe Kosten entstehen oder Kernkomponenten ihrer Kundenbasis entfremdet werden. Dieser Ansatz half ihnen, eine solide generative KI-Grundlage zu schaffen, auf der sie in Zukunft mit zukünftigen Diensten und Features expandieren können.

Neues Lösungsszenario: Contact Center-Agents

Contoso hat eine Chance für eine erhöhte KI-Automatisierung in Contact Centern identifiziert. Viele Kundendienstteams wurden von der Anzahl der Anrufe überwältigt, aber Contoso erkannte, dass viele Kontaktanfragen für einfache Aufgaben oder Informationen waren, die ein KI-Assistent bereitstellen könnte. Diese KI-Agenten könnten die Belastung von menschlichen Vertretern verringern, sodass sie mit den komplexesten Themen umgehen, die Effizienz geschlossener Tickets erheblich steigern und die Gesamtkosten für das Contact Center reduzieren können.

Um diese Nachfrage zu erfüllen, hat Contoso einen generativen KI-Kontaktcenter-Agent entwickelt, der Fragen beantworten, Aufgaben initiieren und Tickets für Kunden über das Telefon oder über eine textbasierte Schnittstelle schließen kann. Angesichts der Marktnachfrage und des Unterbrechungspotenzials dieser Technologie hat Contoso diese Anwendung als neue SaaS-basierte Lösung erstellt und eine Grundabonnementgebühr zusammen mit einer kleinen zusätzlichen Nutzungsgebühr berechnet. Sehen wir uns die Faktoren an, die in die

Contoso entwickelt ihre Anwendung mit diesem Ansatz:

  • Endbenutzer: Diese Anwendung richtet sich an Kunden mit Abfragen oder Problemen, die die Callcenter von Unternehmen kontaktieren würden. Die Benutzeroberfläche der Anwendung im Fall von Chatschnittstellen priorisiert die Einfachheit, um die Benutzerfreundlichkeit zu ermöglichen.
  • Geschäftswert: Diese Lösung verbessert sowohl die Effizienz als auch die Effektivität von Contact Centern, indem die Kosten pro Ticket geschlossen und die Mitarbeiter des Contact Center mit weiteren Funktionen und Support unterstützt werden.
  • Technischer Ansatz: Contoso hat die Lösung mithilfe der Pro-Code-Entwicklung mit Microsoft Fabric, Azure AI Studio und Azure OpenAI-Assistenten erstellt. Der Wert, den diese Anwendung bietet, garantiert den erheblichen Entwicklungsaufhebungs- und kontinuierlichen Support.
  • Kosten: Die Kosten von Contoso umfassen Entwicklungsressourcen, Clouddienstkosten während der Entwicklung, Tests und Produktion sowie kontinuierliche Unterstützung, die durch das zentrale generative KI-Feature gerechtfertigt sind.

Das Anbieten ihrer Lösung als SaaS-Modell ermöglichte Contoso, die Modellnutzung ihrer Anwendung flexibel zu verwalten, um die Nachfrage flexibel zu erfüllen und gleichzeitig über vorhandene Legacy-Contact Center-Systeme zu layern. Diese KI-Agents können Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen und sie über mehrere Ebenen automatisierter Entscheidungsfindung übergeben, um operative Aufgaben schnell zu identifizieren und zu adressieren. Da sich Die Benutzer daran gewöhnen, sich mit KI-basierten Schnittstellen zu beschäftigen, kann das zugrunde liegende Kernsystem stärker als Datenserver als Kernsysteme kommoditisiert werden. Diese Änderung bietet ein großes Potenzial für Unterbrechungen in der Branche und rechtfertigen die Entscheidung von Contoso, ihre Anwendung als neue Lösung zu entwickeln.

Mit dieser Lösung: Contoso:

  • Bereitstellen einer weiteren Umsatzchance über eine Kernlösungsplattform, die die Kundeneffizienz verbessert.
  • Entwickelt eine neue, störende Schnittstelle für Contact Center, die die Interaktion der Kunden mit dem Kundenservice transformiert.
  • Positionierte Wachstumschancen durch zukünftige Agenten, Features und SaaS-basierte Funktionen, die über die Plattform angeboten werden können.

Bei der sorgfältigen Betrachtung der Elemente ihrer Lösung half Contoso, einen kommerziellen Ansatz zu erstellen, der an ihre Ziele und Anwendungsplattform als Ganzes ausgerichtet ist. Das SaaS-Modell, das Contoso für diese Lösung verwendet hat, ist weit verbreitet und bietet eine transformative Komponente für die Software, die ISVs entwickeln.

Weitere Informationen zu SaaS

Während die Entwicklung Ihrer Lösung in einem SaaS-Format als größerer anfänglicher Lift vorhanden sein kann, ermöglicht es letztendlich mehr Einfachheit und Skalierbarkeit mit Kunden. Es mag einfacher erscheinen, eine SaaS-Lösung von Grund auf zu erstellen, aber die Einführung eines lokalen oder verpackten Softwareansatzes kann schnell kostspielig und ineffizient werden, wenn Ihre Kundenbasis erweitert wird. Ressourcen und Anleitungen von Microsoft können Ihnen dabei helfen, Ihre SaaS-Reise zu ermöglichen. Weitere Informationen zum Entwickeln einer SaaS-Lösung finden Sie in den folgenden Artikeln:

Veröffentlichungs- und Vertriebsaktivierung

Sobald Sie Ihre kommerzielle Strategie und ihren Marktansatz festgelegt haben, besteht Ihr nächster Schritt darin, auszuwählen, wo Sie Ihre Lösung für Kunden veröffentlichen möchten. Microsoft bietet zwei unterschiedliche Storefronten, mit denen Partner Angebote auflisten, Testversionen aktivieren und Transaktionen direkt mit Kunden und dem Microsoft-Ökosystem durchführen können: Azure Marketplace und AppSource. Azure Marketplace bietet eine technischere und infrastrukturell basierte Store-Front, über die Sie mit Kunden interagieren können. Hier finden Sie umfassende Anleitungen zur Veröffentlichung auf Dem Azure Marketplace. Der AppSource Storefront bietet einen Ort für Anwendungen, die auf Geschäftsentscheidungsträger ausgerichtet sind, einschließlich Dynamics 365- und Power Platform-Anwendungen. Hier finden Sie Anleitungen für die Veröffentlichung auf AppSource. Diese Storefronts werden durch Zielgruppe und Produkt unterschieden, um Kunden schnell zu helfen, das gewünschte Produkt zu finden.

Azure Marketplace AppSource
Zielgruppe IT-Experten und Entwickler Entscheidungsträger im Unternehmen
Erstellt zum Erweitern Azure Azure, Dynamics 365, Office 365, Power BI, Power Apps
Lösungstypen Infrastrukturlösungen und IT-orientierte professionelle Dienstleistungen Abgeschlossene Branchen-Apps und professionelle Dienstleistungen
Veröffentlichungsoptionen Kontaktieren Sie mich, Beratungsdienste angebot, Testversion, virtueller Computer, Lösungsvorlagen und verwaltete Apps Kontaktieren Sie mich, Beratungsangebote und Testversionen
In-App-Erfahrung Azure-Portal und CLI Office 365, Dynamics 365, Power BI, Office-Client-Apps

Nachdem Sie Ihre Anwendung entwickelt und auf Ihren Ansatz für die Kommerzialisierung abgestimmt haben, überlegen Sie, wie Sie Ihre Publikationsstrategie mit Ihrer Lösung ausrichten, um die maximale Akzeptanz und Wirkung zu steigern.

Zusammenfassung

Wenn Sie die kommerzielle Strategie für Ihre Lösung berücksichtigen, ist es wichtig zu beachten, dass es keinen Ansatz mit einer Größe gibt. Bei der ganzheitlichen Betrachtung der verschiedenen Faktoren von potenziellem Wert und Kosten ist der Go-to-Market-Ansatz entscheidend, da Sie die beste Methode zur Monetarisierung Ihres Produkts bestimmen. Zusätzlich zu Ihrer allgemeinen kommerziellen Strategie ist es auch wichtig zu berücksichtigen, wie Ihr Produkt berechnet wird. Weitere Informationen zu Preismodellen für eine Mehrinstanzenlösung finden Sie hier.

Eine weitere Ressource, die Sie beim Betrachten und Entwickeln der kommerziellen Strategie Ihrer Anwendung unterstützen kann, ist der ISV App Advisor. Diese selbstgeführte Erfahrung kann die neuesten Ressourcen und Empfehlungen basierend auf Ihrer aktuellen Entwicklungsstufe anzeigen.

Das Verständnis und die Planung Ihrer kommerziellen Strategie ist ein wichtiger Schritt zum Erfolg, wenn Sie einen Anwendungsfall bewerten und priorisieren und den besten Ansatz für die Entwicklung Ihrer Lösung bestimmen. Die Ausrichtung der Entwicklung und Positionierung Ihrer Anwendung mit Ihrer kommerziellen Strategie trägt dazu bei, eine erfolgreiche Bereitstellung und ein erfolgreiches Produktangebot voranzutreiben.

Nachdem Sie Ihren Anwendungsfall festgelegt haben, wie Sie ihn erstellen möchten, und Ihre kommerzielle Strategie, bestimmt der nächste Schritt das spezifische Muster mit geringem Code oder pro-Code , dem Sie beim Entwickeln Ihrer Lösung folgen möchten.

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