Sviluppo di una strategia commerciale per applicazioni di intelligenza artificiale generative

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Questo articolo consente ai fornitori di software indipendenti (ISV) e alle società di sviluppo software (SDC) di:

• Informazioni sui diversi approcci alla strategia commerciale per le applicazioni di intelligenza artificiale generative
• Comprendere in che modo altri ISV hanno progettato e implementato correttamente una strategia commerciale per le proprie applicazioni

Introduzione

Poiché gli ISV considerano i casi d'uso generativi dell'IA e come svilupparli, è fondamentale considerare la strategia commerciale della soluzione fin dall'inizio. L'allineamento degli approcci di sviluppo e commerciale fin dall'inizio consente di stabilire una strategia di prodotto più coesa e efficace.

Questo articolo consente di determinare la strategia di commercializzazione dell'applicazione fornendo una panoramica generale delle considerazioni che possono influire sul modello commerciale e sugli esempi reali di applicazioni commerciali. Questa pagina di commercializzazione può essere utile quando si valutano i casi d'uso con la pagina di progettazione aziendale e si seleziona un approccio tecnico nella pagina di definizione delle funzionalità. Anche se non c'è un approccio unico adatto alla commercializzazione, comprendere le strategie che hanno funzionato correttamente per gli altri può aiutarti a monetizzare correttamente i tuoi investimenti.

Esaminiamo alcune sfide iniziali e considerazioni che la strategia commerciale deve affrontare.

Sfide e considerazioni sulla commercializzazione

Quando si è allineati all'approccio di strategia commerciale e monetizzazione per la soluzione, esistono diverse sfide da affrontare:

• Domanda volatile e percezioni di valore che possono cambiare rapidamente man mano che nuovi prodotti vengono portati sul mercato
• Costi altamente variabili e dinamici, inclusi i costi di sviluppo, distribuzione e hosting
• Differenziazione del mercato che allinea la redditività aziendale con l'accessibilità dei clienti e mantiene un percorso aperto per la scalabilità futura

Come per qualsiasi soluzione creata da un ISV, è importante stabilire un piano aziendale chiaro e comprendere le potenziali opportunità di ricavi. Questi passaggi iniziali consentono di garantire un chiaro allineamento dei valori e favorire un approccio efficace alla commercializzazione.

Per pianificare una strategia commerciale di successo, può essere utile esaminare la soluzione e il contesto tramite più lenti. Quando si pensa alla strategia commerciale della soluzione, è necessario considerare tre aspetti principali: determinazione del valore, costi e approccio go-to-market. Ognuno di questi scenari di esempio isv verrà illustrato più avanti usando una serie di scenari di esempio ISV. Le considerazioni seguenti consentono di considerare i fattori che vanno a scegliere la strategia di commercializzazione.

Il pensiero attraverso queste considerazioni può aiutare a risolvere le sfide affrontate da molti sforzi commerciali. Esaminiamo brevemente come ognuna di queste aree di interesse può influire sulla strategia commerciale.

Determinazione del valore

Man mano che si sviluppa la strategia di commercializzazione, è fondamentale identificare il valore creato dall'applicazione per l'utente e il cliente. Prendere in considerazione l'obiettivo durante l'identificazione del caso d'uso e la compilazione dell'applicazione. Stai creando una consapevolezza del marchio in un nuovo mercato di destinazione o esplorando un'opportunità di ricavi supplementari in un pubblico esistente? Avere un obiettivo chiaro e una metrica di successo per la soluzione può aiutare a allineare la strategia commerciale all'applicazione. Attraverso le conversazioni con isv, troviamo che molti ISV cercano di ottenere il valore seguente dalle loro offerte:

• Ricavi : la soluzione viene offerta a un addebito per i clienti e destinata a generare flussi di ricavi ISV
• Quota di mercato : la soluzione è destinata a creare consapevolezza del marchio e aumentare la quota di mercato ISV in un'area specifica

Sebbene le soluzioni incentrate sulla generazione di ricavi forniscano un vantaggio ovvio per gli ISV, c'è ancora valore nello sviluppo di applicazioni con l'intenzione principale di espandere la quota di mercato e la consapevolezza del marchio. Ad esempio, un ISV che entra in un nuovo mercato può voler pubblicare una serie iniziale di soluzioni o funzionalità gratuitamente per generare interesse e fiducia nel proprio marchio prima di un rilascio più ampio incentrato sui ricavi. Tuttavia, indipendentemente dall'obiettivo, allineare la soluzione alle richieste dei clienti è fondamentale per una strategia commerciale di successo.

Prendere in considerazione la domanda dei clienti

Sia che ci si concentri sull'aumento della quota di mercato o sulla crescita dei ricavi, le soluzioni ISV offrono prestazioni migliori con i clienti quando forniscono una chiara proposta di valore al cliente. Per decidere in modo efficace una strategia di monetizzazione e prezzi, è essenziale valutare il valore della soluzione al cliente.

Valutare in che modo la soluzione consente al cliente quale valore fornisce? In genere, le soluzioni offrono valore ai clienti in almeno uno dei tre modi seguenti:

• Aumentare l'efficacia : abilitare i clienti con nuove funzionalità che in precedenza non erano disponibili
• Migliorare l'efficienza : ridurre il tempo, il lavoro o le risorse necessarie per completare attività o operazioni
• Generare ricavi : generare direttamente i ricavi consentendo al cliente di commercializzare e/o monetizzare i propri prodotti

Se i clienti finali trovano la soluzione utile, potrebbero essere disposti a pagare di più per il prodotto. Le soluzioni che consentono ai clienti di generare ricavi spesso possono essere più richieste per i clienti rispetto alle soluzioni che supportano funzioni interne non generate dai ricavi. Tuttavia, le soluzioni che migliorano l'efficienza e l'efficacia delle operazioni dei clienti possono comunque avere esito positivo, come illustrato negli scenari di esempio seguenti.

Questa pagina e il percorso più ampio sono destinati a fornire agli ISV indicazioni dettagliate per ideare, sviluppare e pubblicare nuove applicazioni. Tuttavia, sono disponibili altre risorse Microsoft che consentono di favorire l'acquisto dell'organizzazione in base al caso d'uso. Il playbook Microsoft AI Value Accelerator (MAIVA) fornisce indicazioni fondamentali per i clienti aziendali per l'industrializzazione dell'IA. Questa risorsa consente di allineare il caso d'uso agli obiettivi aziendali complessivi, standardizzare la strategia di intelligenza artificiale e ridimensionare in modo efficace il valore fornito dalla soluzione.

Costi

Determinare accuratamente i costi di sviluppo e gestione di un'applicazione di intelligenza artificiale generativa è difficile a causa della diversità delle variabili in gioco. Le singole applicazioni coinvolgono diversi strumenti e architetture nello sviluppo, creando un'ampia gamma di possibili costi iniziali e continui per le soluzioni. Esistono tuttavia strumenti che consentono di stimare questi costi. È possibile usare il calcolatore prezzi di Azure per immettere le proprie informazioni e ricevere una stima dei prezzi personalizzata online. È anche possibile ottenere altre informazioni sui costi associati a specifici strumenti di sviluppo, ad esempio i servizi all'interno di Azure AI Studio e Copilot Studio.

In genere, quando si valutano i costi associati all'applicazione, sono disponibili più elementi da pianificare. I modelli di intelligenza artificiale generativi richiedono in genere fino a sei componenti primari:

• Database o archiviazione: la gestione dei costi per l'archiviazione dei dati dell'applicazione è fondamentale, soprattutto quando si gestiscono dati strutturati e non strutturati in più posizioni per garantire disponibilità e ridondanza.
• Indice e motore di ricerca: investire in un indice efficiente e motore di ricerca è essenziale per rendere i dati accessibili e utili e consentire agli utenti di recuperare rapidamente le informazioni necessarie.
• Sviluppo e formazione dei modelli: il budget per lo sviluppo, il training e il perfezionamento dei modelli di intelligenza artificiale o machine learning è fondamentale, poiché questi modelli costituiscono la base dell'applicazione e ne influenzano l'efficacia.
• Ambiente di hosting delle applicazioni: la selezione di un ambiente di hosting conveniente, indipendentemente dal fatto che si tratti di servizio Azure Kubernetes (servizio Azure Kubernetes), Macchine virtuali (VM) o AppService, è fondamentale perché influisce direttamente sulle prestazioni, la scalabilità e la sicurezza dell'applicazione.
• Cache: l'implementazione di soluzioni di memorizzazione nella cache, anche se tecnicamente facoltative, può ridurre i costi operativi riducendo il carico del database e migliorando i tempi di risposta.
• Potenziale servizio di sicurezza o monitoraggio: la definizione delle priorità delle spese per i servizi di sicurezza e monitoraggio è fondamentale per proteggere l'applicazione. Consente di garantire la conformità e mantenere prestazioni ottimali, impedendo interruzioni o violazioni costose.

È importante ricordare che il processo di sviluppo delle applicazioni e le funzioni interne possono influire notevolmente sui costi. Pensare all'applicazione in modo olistico e prendere in considerazione tutti i fattori rilevanti può contribuire a promuovere una strategia commerciale efficace.

Approcci go-to-market (GTM)

Dopo aver considerato il valore fornito dalla soluzione, oltre ai costi associati allo sviluppo, alla distribuzione e all'operazione, si è pronti a determinare l'approccio più adatto allo scenario. Grazie al lavoro con gli ISV, sono stati identificati quattro approcci go-to-market principali per le applicazioni di intelligenza artificiale generative. Anche se non si escludono a vicenda o completi, questi approcci forniscono una rappresentazione tangibile delle strategie applicate correttamente dagli ISV.

• Gratuito : la soluzione viene offerta gratuitamente agli utenti finali, tramite un download autonomo o come aggiornamento a una soluzione gratuita esistente.
• Freemium : la soluzione include un prodotto di base gratuito con funzionalità aggiuntive ampiamente applicabili tramite una versione premium o una licenza a pagamento.
• Funzionalità a pagamento: la soluzione è una funzionalità separata su una piattaforma o una soluzione più grande con il proprio addebito, ma è strettamente applicabile a una base di utenti selezionata con esigenze specifiche.
• Nuova soluzione : la soluzione offre un valore chiaro al cliente e raggiunge il livello di complessità che ne garantisce la monetizzazione e la vendita come soluzione separata e nuova. Questa soluzione può potenzialmente fungere da piattaforma per le offerte future offerte offerte tramite gli altri approcci.

Quando si sceglie la strategia go-to-market, è importante valutare i costi e i vantaggi di ogni approccio rispetto all'investimento richiesto e al valore del risultato desiderato. Ad esempio, se si sta pensando allo sviluppo di una soluzione gratuita, è necessario prendere in considerazione completamente lo scopo e i vantaggi della soluzione per il pagamento. A tal fine, la nostra esperienza con gli ISV suggerisce che l'allineamento a uno degli approcci seguenti può aiutare a promuovere una strategia commerciale efficace e coerente. Ecco un riepilogo di questi approcci:

Per spiegare questi scenari, vengono esaminati diversi esempi di applicazioni che usano questi approcci go-to-market, tra cui il modo in cui hanno selezionato la strategia commerciale e i vantaggi riscontrati dall'uso di questo approccio. Per esaminare attentamente ognuno di questi case study, viene usato il set di considerazioni illustrate in precedenza:

• Utente finale: gli utenti che usano la soluzione
• Valore aziendale: come la soluzione fornisce valore ai clienti
• Approccio tecnico: come viene creata la soluzione
• Costi : i costi iniziali e continuativi dell'esecuzione della soluzione

Si esaminerà ora come gli ISV reali mettano in azione questi approcci go-to-market per le soluzioni di intelligenza artificiale e generazione dell'IA.

Scenari di esempio di commercializzazione

Gli ISV possono adottare varie strategie commerciali per le proprie soluzioni, a seconda degli obiettivi strategici del prodotto. In base alle nostre esperienze con isv, abbiamo messo insieme quattro scenari generalizzati per spiegare ogni strategia GTM. Ai fini di questo articolo, si fa riferimento all'ISV di esempio contoso, uno sviluppatore di software fittizio.

Scenario gratuito: funzionalità copilota di gestione delle fatture

Contoso, cercando di espandere la portata del software di gestione dei dati, ha condotto un sondaggio per identificare una necessità che potrebbe risolvere per attirare il pubblico di destinazione. Hanno imparato che molti dei loro clienti esecutivi sono stati frustrati con la quantità di tempo persa per i processi amministrativi contorti come le approvazioni delle fatture. Da una notifica di posta elettronica iniziale, potrebbero essere necessari fino a pochi giorni prima che i decision maker approvino solo una fattura per il pagamento. Ciò ha comportato l'individuazione delle informazioni necessarie per confermare tra più reparti se le condizioni del contratto sono state soddisfatte.

Per favorire la domanda per l'applicazione principale tra i potenziali clienti, Contoso ha creato una funzionalità copilota che consente di migliorare l'efficienza nelle operazioni amministrative dei clienti. Questa funzionalità di copilota è stata progettata per ridurre il tempo trascorso dai decision maker che approvano le fatture per i pagamenti e si concentra sull'interfaccia in cui gli utenti collaborano di più: Microsoft Teams. Contoso ha creato questo copilota per integrare il programma di gestione dei dati più ampio e presentare le funzionalità complete della soluzione di intelligenza artificiale generativa. Contoso ha offerto questa funzionalità di copilota dalla soluzione complessiva agli utenti gratuitamente per migliorare il valore per il pubblico di destinazione e favorire la domanda verso la piattaforma più ampia. Si prevede di vendere la soluzione più grande come offerta completamente basata su SaaS (Software-as-a-Service), una volta che la base utente aumenta.

Esaminiamo il motivo per cui Contoso ha scelto questo approccio commerciale:

• Utenti finali: i decision maker che cercano miglioramenti operativi tramite operazioni amministrative più efficienti. Contoso è specificamente destinato agli utenti interessati a partecipare alla piattaforma di gestione dei dati più ampia per i vantaggi della produttività.
• Valore aziendale: la funzionalità copilota migliora l'efficienza dei clienti individuando rapidamente i dati del contratto e i contatti rilevanti per ogni fattura. Consente inoltre di risparmiare tempo semplificando la collaborazione tra i reparti per verificare lo stato di completamento delle attività cardine all'interno dell'esperienza utente di Teams.
• Approccio tecnico: Contoso ha esteso alcune funzionalità dell'applicazione principale usando Pro-Code e Teams Message Extensions, Teams Copilot per l'esperienza utente e il database SQL di Azure.
• Costi: costi generali di compilazione e test, inclusi i costi delle risorse di sviluppo e dei servizi cloud, ma l'applicazione degli investimenti nella soluzione principale.

Con questa funzionalità di copilota offerta senza costi, i decision maker esecutivi possono accedere facilmente a informazioni utilizzabili in Teams Copilot, semplificando il processo di approvazione e contribuendo a migliorare l'efficienza senza un investimento monetario significativo.

Raggruppando la funzionalità Copilot di Teams come parte della soluzione Copilot più grande, Contoso:

• Sono state presentate le funzionalità del software alla base di utenti di destinazione.
• È stato migliorato il valore della soluzione di intelligenza artificiale di base per un nuovo set di utenti di destinazione, con conseguente maggiore successo in seguito per la soluzione complessiva.

Il rilascio di questo copilota per consentire gratuitamente a Contoso di fornire una soluzione efficiente alle frustrazioni degli utenti e portare il software e il marchio ai dirigenti con potere di acquisto. Questo approccio ha permesso a Contoso di posizionarsi come leader nello spazio di intelligenza artificiale, creando reputazione del marchio e aumentando la quota di mercato.

Scenario Freemium: funzionalità di modifica delle foto abilitate per intelligenza artificiale

Dopo aver identificato una necessità di software di modifica delle foto più veloce e semplice, Contoso ha sviluppato software di modifica delle immagini che usa l'intelligenza artificiale per migliorare le fotografie di livello professionale oltre a fornire altre funzionalità di modifica standard. La soluzione viene commercializzata a singoli utenti e organizzazioni aziendali come piattaforma SaaS, consentendo ai professionisti della fotografia di regolare rapidamente le foto, indipendentemente dal fatto che lavorino autonomamente o in un gruppo.

I clienti possono sottoscrivere una versione di base gratuita dell'applicazione, che include un limite giornaliero per determinate funzionalità e un minor numero di funzionalità o una versione Premium. La versione Premium offre agli utenti funzionalità più complesse, ad esempio l'aggiunta di oggetti o la modifica di pose nelle foto e rimuove i limiti di utilizzo.

Esaminiamo il motivo per cui Contoso ha scelto questo approccio commerciale:

• Utente finale: Contoso ha bisogno che l'applicazione sia ampiamente accessibile a un'ampia gamma di utenti e gruppi. Anche se il loro software è stato progettato con professionisti della fotografia in mente, sapevano hobbyisti e gruppi di studenti sarebbe anche una grande percentuale di utenti finali.
• Valore aziendale: le funzionalità di intelligenza artificiale della soluzione accelerano il processo di modifica delle foto, risparmiando tempo ai clienti e aumentando l'efficienza per gli utenti delle applicazioni. La versione Premium include anche funzionalità per migliorare l'efficacia della piattaforma sottostante, aumentando il valore del prodotto ai clienti.
• Approccio tecnico: Contoso ha sviluppato la piattaforma completa usando gli elementi di Microsoft Fabric e Azure AI Studio. Mentre la piattaforma più grande richiede supporto continuo, la versione gratuita è stata sviluppata usando codice ridotto e richiede un lifting di sviluppo minimo.
• Costi: durante la progettazione dell'app, Contoso ha considerato i costi per l'utilizzo della GPU, lo sviluppo e la manutenzione continua delle applicazioni. Hanno anche notato un costo elevato di archiviazione perché l'applicazione richiede un modello di grandi dimensioni e una quantità di dati.

Data l'applicabilità e l'ampiezza dell'applicazione degli utenti finali, Contoso sapeva di trarre vantaggio da una piattaforma altamente accessibile su larga scala. Fornendo gratuitamente la propria funzionalità a una vasta base di clienti, Contoso ha aumentato la produttività e ridotto i costi per un numero maggiore di clienti. L'offerta di un'opzione gratuita ha reso anche la loro applicazione accessibile a più clienti, che hanno notevolmente aumentato il riconoscimento dei nomi e la popolarità del loro prodotto. A causa della popolarità della versione gratuita e che consente agli utenti di sperimentare alcuni dei vantaggi delle soluzioni, più utenti hanno sottoscritto il modello a pagamento.

Durante i primi mesi della distribuzione dell'applicazione, Contoso:

• Miglioramento del riconoscimento del marchio e presenza sul mercato fornendo un'opzione gratuita disponibile per un'ampia gamma di clienti.
• Aumento dei ricavi guidando l'adozione della sottoscrizione a pagamento tra i clienti professionali e aziendali.
• L'applicazione è stata posizionata come una scelta chiara per gli utenti e lo standard del settore, essendo accessibile sia ai professionisti che agli studenti.

La scelta di un approccio freemium ha consentito a Contoso di espandere rapidamente la base dei clienti e di attirare nuovi utenti. Nonostante i costi elevati per sviluppare e gestire la soluzione, Contoso ha rapidamente attirato molti sottoscrittori a pagamento, aumentando così i ricavi complessivi.

Scenario di funzionalità a pagamento: Assistente marketing del settore dell'intelligenza artificiale

Contoso offre una piattaforma completa di gestione delle risorse di marketing che semplifica l'organizzazione delle risorse digitali e la creazione di esperienze multicanale e di impatto. Sebbene la piattaforma offra già una selezione di funzionalità di automazione di marketing e gestione delle risorse digitali, Contoso ha notato un'opportunità. Possono aiutare i clienti a ottimizzare le attività di marketing su larga scala incorporando un nuovo assistente basato sull'intelligenza artificiale basato su intelligenza artificiale e copilota direttamente nella propria piattaforma.

Oltre a un assistente generico, Contoso ha sviluppato una suite di assistenti su misura del settore per i clienti con esigenze specifiche. Questi assistenti di marketing del settore hanno conoscenze e capacità specializzate per supportare funzioni specifiche del settore. Sono disponibili per i clienti con un addebito aggiuntivo sull'assistente generico.

Esaminiamo il motivo per cui Contoso ha scelto questo approccio commerciale:

• Utenti finali: Contoso voleva fare riferimento a utenti esperti interessati all'applicazione di nuove tecnologie per ottimizzare i flussi di lavoro. Volevano anche ampliare la quota di mercato offrendo funzionalità leader del settore di nuova generazione sulla piattaforma principale.
• Valore aziendale: il copilota aiuta ad aumentare l'efficacia e l'efficienza dei clienti semplificando agli utenti la creazione rapida di contenuti di alta qualità per soddisfare le esigenze del settore.
• Approccio tecnico: Contoso ha sviluppato il copilota con Azure OpenAI Assistants e Azure AI Studio, investendo in modelli top line come GPT-4.0 per favorire un coinvolgimento complesso e accurato degli assistenti.
• Costi: i costi del copilota includono i costi di sviluppo, i costi dei servizi cloud continui per l'esecuzione dell'applicazione nell'ambiente di produzione e i costi delle sottoscrizioni di Azure OpenAI, giustificati dalla domanda della funzionalità nel mercato.

Offrendo questi copiloti personalizzati del settore come funzionalità a pagamento, Contoso ha consentito a Contoso di rivolgersi a gruppi di destinatari specifici all'interno di clienti nuovi esistenti e nuovi. Allo stesso tempo, Contoso ha limitato i costi e i tempi di sviluppo usando un approccio a basso codice, assicurando che l'investimento sia allineato ai ricavi generati dalla funzionalità.

In questo modo, Contoso:

• Aumentare la quota di mercato migliorando il valore della piattaforma esistente e promuovendo l'adozione tra i nuovi clienti.
• Sbloccati nuovi flussi di ricavi da utenti esperti che vogliono sperimentare nuove tecnologie senza alienare la base di clienti principale.
• È stata implementata una funzionalità di intelligenza artificiale generativa rapida senza incorrere in costi di sviluppo significativi.

L'aggiunta di questa funzionalità a pagamento alla piattaforma esistente ha consentito a Contoso di sperimentare una nuova funzionalità di intelligenza artificiale generativa senza incorrere in costi elevati o alienare i componenti principali della propria base clienti. Questo approccio ha aiutato a creare una solida base di intelligenza artificiale generativa su cui espandersi con i servizi e le funzionalità futuri in futuro.

Nuovo scenario di soluzione: Agenti del Centro contatti

Contoso ha identificato un'opportunità per aumentare l'automazione dell'intelligenza artificiale nei centri di contatto. Molti team del servizio clienti sono stati sovraccaricati dal volume di chiamate, ma Contoso ha capito che molte richieste di contatto erano per attività semplici o informazioni che un assistente di intelligenza artificiale poteva fornire. Questi agenti di intelligenza artificiale potrebbero alleviare i carichi sui rappresentanti umani, consentendo loro di affrontare i problemi più complessi, aumentare notevolmente l'efficienza dei ticket chiusi e ridurre i costi complessivi per il contact center.

Per soddisfare questa domanda, Contoso ha sviluppato un agente generativo del contact center di intelligenza artificiale che può rispondere a domande, avviare attività e chiudere i ticket per i clienti tramite telefono o tramite un'interfaccia basata su testo. Data la domanda di mercato e il potenziale di interruzione di questa tecnologia, Contoso ha creato questa applicazione come nuova soluzione basata su SaaS, addebitando una tariffa di sottoscrizione di base insieme a un piccolo addebito aggiuntivo per l'utilizzo. Diamo un'occhiata ai fattori che sono andati in

Contoso sta sviluppando l'applicazione con questo approccio:

• Utente finale: questa applicazione è destinata ai clienti con query o problemi che contattano i call center delle aziende. L'interfaccia utente dell'applicazione, nel caso delle interfacce di chat, assegna priorità alla semplicità per facilitare l'uso da parte del cliente.
• Valore aziendale: questa soluzione migliora sia l'efficienza che l'efficacia dei centri di contatto riducendo i costi per ticket chiusi e consentendo ai lavoratori del contact center di offrire ulteriori funzionalità e supporto.
• Approccio tecnico: Contoso ha creato la soluzione usando lo sviluppo pro-code con Microsoft Fabric, Azure AI Studio e Azure OpenAI Assistant. Il valore fornito da questa applicazione ha garantito il notevole supporto per lo sviluppo e il supporto continuo.
• Costi: i costi di Contoso includono risorse di sviluppo, costi del servizio cloud durante lo sviluppo, i test e la produzione e il supporto continuo, giustificati dalla funzionalità di intelligenza artificiale generativa principale.

Offrendo la propria soluzione come modello SaaS, Contoso ha consentito a Contoso di gestire l'utilizzo del modello dell'applicazione per soddisfare in modo flessibile la domanda e allo stesso tempo a livelli su sistemi di contact center legacy esistenti. Questi agenti di intelligenza artificiale possono assumere dati da varie origini e passarli attraverso più livelli di processo decisionale automatizzato per identificare e gestire rapidamente le attività operative. Man mano che gli utenti diventano più abituati a interagire con le interfacce basate sull'intelligenza artificiale, il sistema principale sottostante può diventare più apprezzato come server dati rispetto ai sistemi principali. Questa modifica offre un potenziale importante per l'interruzione del settore, giustificando la decisione di Contoso di sviluppare l'applicazione come nuova soluzione.

Con questa soluzione, Contoso:

• È stata distribuita un'altra opportunità di ricavi tramite una piattaforma di soluzioni di base che migliora l'efficienza dei clienti.
• Ha sviluppato una nuova interfaccia dirompente per i contact center che trasforma il modo in cui i clienti interagiscono con il servizio clienti.
• Opportunità di crescita posizionate tramite agenti, funzionalità e funzionalità basate su SaaS che possono essere offerte tramite la piattaforma.

Considerando attentamente gli elementi della soluzione, Contoso ha contribuito a creare un approccio commerciale allineato ai propri obiettivi e alla piattaforma applicativa nel suo complesso. Il modello SaaS usato da Contoso per questa soluzione è ampiamente applicabile e offre un componente trasformativo al software sviluppato dagli ISV.

Scopri di più su SaaS

Durante lo sviluppo della soluzione in un formato SaaS può essere presente come lifting iniziale più ampio, in definitiva consente maggiore semplicità e scalabilità con i clienti. Può sembrare più semplice evitare di creare una soluzione SaaS fin dall'alto, ma l'adozione di un approccio software locale o in pacchetto può diventare rapidamente costoso e inefficiente man mano che la base dei clienti si espande. Le risorse e le indicazioni fornite da Microsoft consentono di abilitare il percorso SaaS. Per altre informazioni sullo sviluppo di una soluzione SaaS, vedere gli articoli seguenti:

• Nozioni fondamentali su SaaS - Formazione di Microsoft Learn incentrata sulle caratteristiche e sui vantaggi di un modello SaaS
• Panoramica del percorso per la progettazione di soluzioni SaaS e multi-tenant - Documentazione olistica sul percorso generale di sviluppo di una soluzione SaaS
• App Web iniziale per lo sviluppo SaaS - Linee guida per l'architettura iniziale per le applicazioni SaaS

Abilitazione della pubblicazione e delle vendite

Dopo aver stabilito la strategia commerciale e l'approccio go-to-market, il passaggio successivo consiste nel scegliere dove pubblicare la soluzione per i clienti. Microsoft offre due vetrine distinte che consentono ai partner di elencare offerte, abilitare le versioni di valutazione e eseguire transazioni direttamente con i clienti e l'ecosistema Microsoft: Azure Marketplace e AppSource. Azure Marketplace offre una vetrina più tecnica e basata sull'infrastruttura attraverso cui interagire con i clienti. È possibile trovare indicazioni complete sulla pubblicazione in Azure Marketplace qui. La vetrina di AppSource offre una posizione per le applicazioni orientate ai decision maker aziendali, incluse le applicazioni Dynamics 365 e Power Platform. Le indicazioni per la pubblicazione in AppSource sono disponibili qui. Queste vetrine sono differenziate in base al pubblico e al prodotto di destinazione per aiutare i clienti a trovare rapidamente ciò di cui hanno bisogno.

	Azure Marketplace	AppSource
Destinatari	Professionisti IT e sviluppatori	Decision maker aziendali
Costruito per estendere	Azure	Azure, Dynamics 365, Office 365, Power BI, Power Apps
Tipi di soluzioni	Soluzioni di infrastruttura e servizi professionali incentrati sull'IT	App line-of-business completate e servizi professionali
Opzioni di pubblicazione	Contattami, offerta di servizi di consulenza, versione di valutazione, macchina virtuale, modelli di soluzione e app gestite	Contattami, offerta di servizi di consulenza e versione di valutazione
Esperienza in-app	portale di Azure e interfaccia della riga di comando	Office 365, Dynamics 365, Power BI, app client di Office

Dopo aver sviluppato l'applicazione e aver allineato l'approccio alla commercializzazione, valutare come allineare la strategia di pubblicazione alla soluzione per favorire la massima adozione e impatto.

Conclusione

Quando si considera la strategia commerciale per la soluzione, è importante ricordare che non esiste un approccio adatto a tutte le dimensioni. Considerando olisticamente ognuno dei diversi fattori di valore potenziale e costi, per l'approccio go-to-market, è fondamentale quando si determina il modo migliore per monetizzare il prodotto. Oltre alla strategia commerciale complessiva, è anche importante considerare il prezzo del prodotto. Altre informazioni sui modelli di determinazione dei prezzi per una soluzione multi-tenant sono disponibili qui.

Un'altra risorsa che può supportare l'utente durante la considerazione e lo sviluppo della strategia commerciale dell'applicazione è l'Assistente app ISV. Questa esperienza autoguidato può visualizzare le risorse e le raccomandazioni più recenti in base alla fase di sviluppo corrente.

Comprendere e pianificare la strategia commerciale è un passo chiave verso il successo quando si valuta e si assegna la priorità a un caso d'uso e si determina l'approccio migliore per lo sviluppo della soluzione. Nel percorso ISV, l'allineamento dello sviluppo e del posizionamento dell'applicazione alla strategia commerciale consente di promuovere una distribuzione e un'offerta di prodotti di successo.

Dopo aver stabilito il caso d'uso, come si prevede di compilarlo e la strategia commerciale, il passaggio successivo consiste nel determinare lo specifico modello di codice a basso codice o pro-codice da seguire durante lo sviluppo della soluzione.