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생성 AI 애플리케이션에 대한 상용 전략 개발

이 문서에서는 ISV(Independent Software Vendor) 및 SDC(소프트웨어 개발 회사)에서 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 생성 AI 애플리케이션에 대한 상용 전략에 대한 다양한 접근 방식에 대해 알아봅니다.
  • 다른 ISV가 애플리케이션에 대한 상용 전략을 성공적으로 설계하고 구현하는 방법 이해

소개

ISV는 생성 AI 사용 사례와 이를 개발하는 방법을 고려하므로 처음부터 솔루션의 상업적 전략에 대해 생각하는 것이 중요합니다. 처음부터 개발 및 상업적 접근 방식을 조정하면 보다 응집력 있고 성공적인 전반적인 제품 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 문서는 상용 모델 및 상용 애플리케이션의 실제 예제에 영향을 줄 수 있는 고려 사항에 대한 개략적인 보기를 제공하여 애플리케이션의 상용화 전략을 결정하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 이 상용화 페이지는 비즈니스 구상 페이지에서 사용 사례를 평가하고 기능 구상 페이지에서 기술 접근 방식을 선택할 때 유용할 수 있습니다 . 상용화에 적합한 한 가지 접근 방식은 없지만 다른 사용자를 위해 성공적으로 작동한 전략을 이해하면 투자 수익을 성공적으로 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

상업적 전략이 해결해야 하는 몇 가지 초기 과제와 고려 사항을 살펴보겠습니다.

상용화 과제 및 고려 사항

솔루션에 대한 상업적 전략 및 수익 창출 방식을 조정하는 경우 탐색해야 할 몇 가지 과제가 있습니다.

  • 신제품이 출시됨에 따라 빠르게 변화할 수 있는 휘발성 수요 및 가치 인식
  • 개발, 배포 및 호스팅 비용을 포함하여 매우 가변적이고 동적인 비용
  • 고객 경제성과 회사 수익성을 일치시키고 향후 확장성을 위해 열린 길을 유지하는 시장 차별화

ISV가 빌드하는 솔루션과 마찬가지로 명확한 비즈니스 계획을 수립하고 잠재적인 수익 기회를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 초기 단계는 명확한 값 맞춤을 보장하고 상용화에 대한 성공적인 접근 방식을 추진하는 데 도움이 됩니다.

성공적인 상용 전략을 계획하려면 여러 렌즈를 통해 솔루션과 컨텍스트를 검사하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 솔루션의 상업적 전략에 대해 생각할 때 고려해야 할 세 가지 주요 사항, 즉 가치 결정, 비용 및 시장 진출 접근 방식이 있습니다. 이러한 각 내용은 나중에 일련의 ISV 예제 시나리오를 사용하여 자세히 설명합니다. 다음 고려 사항은 상용화 전략을 선택하는 요인을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

왼쪽에서 오른쪽으로 세 개의 열이 있는 테이블의 스크린샷: 포커스 영역, 고려 사항 및 자신에게 물어보세요.

이러한 고려 사항을 고려하면 많은 상업적 노력이 직면한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 각 포커스 영역이 상업적 전략에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 간략하게 살펴보겠습니다.

값 결정

상용화 전략을 개발할 때 애플리케이션이 사용자와 고객을 위해 만드는 가치를 식별하는 것이 중요합니다. 사용 사례를 식별하고 애플리케이션을 빌드할 때 목표를 고려합니다. 새로운 대상 시장에서 브랜드 인지도를 구축하거나 기존 대상에서 추가 수익 기회를 모색하고 있습니까? 솔루션에 대한 명확한 목표 및 성공 메트릭을 사용하면 상용 전략을 애플리케이션에 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다. ISV와의 대화를 통해 많은 ISV가 제품에서 다음과 같은 가치를 달성하려고 한다는 것을 알게 됩니다.

  • 수익 - 솔루션은 고객에게 무료로 제공되며 ISV 수익원을 생성하기 위한 것입니다.
  • 시장 점유율 - 이 솔루션은 특정 영역에서 브랜드 인지도를 구축하고 ISV 시장 점유율을 높이기 위한 것입니다.

수익 창출에 초점을 맞춘 솔루션은 ISV에 명백한 이점을 제공하지만, 시장 점유율과 브랜드 인지도를 확대하려는 주요 의도로 애플리케이션을 개발하는 데는 여전히 가치가 있습니다. 예를 들어 새 시장에 진입하는 ISV는 수익 중심이 큰 릴리스 전에 브랜드에 대한 관심과 신뢰를 생성할 수 있도록 초기 일련의 솔루션 또는 기능을 무료로 게시할 수 있습니다. 그러나 목표에 관계없이 성공적인 상업적 전략에는 고객의 요구에 맞게 솔루션을 조정하는 것이 중요합니다.

고객 수요 고려

시장 점유율을 높이는 데 집중하든 수익을 창출하는 데 집중하든, ISV 솔루션은 고객에게 명확한 가치 제안을 제공할 때 고객에게 더 나은 성능을 제공합니다. 수익 창출 및 가격 책정 전략을 효과적으로 결정하려면 솔루션이 고객에게 보유하는 가치를 평가하는 것이 중요합니다.

솔루션이 고객에게 어떤 가치를 제공하는지 고려해 보세요. 일반적으로 솔루션은 다음 세 가지 방법 중 하나 이상에서 고객에게 가치를 제공합니다.

  • 효율성 향상 - 이전에는 사용할 수 없었던 새로운 기능을 가진 고객을 지원합니다.
  • 효율성 향상 - 작업 또는 작업을 완료하는 데 필요한 시간, 노동 또는 리소스 줄이기
  • 수익 창출 - 고객이 자신의 제품을 마케팅 및/또는 수익을 창출할 수 있도록 하여 직접 수익 창출

최종 고객이 솔루션이 유용하다고 알게 되면 제품에 대해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있을 수 있습니다. 고객이 수익을 창출할 수 있도록 하는 솔루션은 종종 내부, 비수익 창출 기능을 지원하는 솔루션보다 고객에게 수요가 더 많을 수 있습니다. 그러나 다음 예제 시나리오에서 볼 수 있듯이 고객 운영의 효율성과 효율성을 향상시키는 솔루션은 여전히 성공할 수 있습니다.

이 페이지와 더 넓은 여정은 ISV에 새 애플리케이션을 아이디어, 개발 및 게시하기 위한 단계별 지침을 제공하기 위한 것입니다. 그러나 사용 사례에 대한 조직의 구매를 구동하는 데 도움이 되는 다른 Microsoft 리소스가 있습니다. MICROSOFT AI VALUE Accelerator(MAIVA) 플레이북은 엔터프라이즈 고객에게 AI 산업화를 위한 기본 지침을 제공합니다. 이 리소스는 사용 사례를 전반적인 비즈니스 목표에 맞게 조정하고, AI 전략을 표준화하고, 솔루션이 제공하는 가치를 효과적으로 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비용

다양한 변수로 인해 생성 AI 애플리케이션을 개발하고 운영하는 데 드는 비용을 정확하게 결정하는 것은 어려운 일입니다. 개별 애플리케이션에는 다양한 도구와 아키텍처가 개발되어 솔루션에 대한 다양한 초기 및 지속적인 비용을 생성합니다. 그러나 이러한 비용을 예측하는 데 도움이 되는 도구가 있습니다. Azure 가격 계산기를 사용하여 사용자 고유의 정보를 입력하고 온라인으로 사용자 지정된 가격 책정 견적을 받을 수 있습니다. Azure AI Foundry 및 Copilot Studio내의 서비스와 같은 특정 개발 도구와 관련된 비용에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다.

일반적으로 애플리케이션과 관련된 비용을 평가할 때 계획해야 할 요소가 여러 가지 있습니다. 생성 AI 모델에는 일반적으로 최대 6개의 기본 구성 요소가 필요합니다.

  • 데이터베이스 또는 스토리지: 특히 가용성과 중복성을 보장하기 위해 여러 위치에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리하는 경우 애플리케이션의 데이터를 저장하는 데 드는 비용을 관리하는 것이 중요합니다.
  • 인덱스 및 검색 엔진: 데이터를 액세스 가능하고 유용하게 만들고 사용자가 필요한 정보를 신속하게 검색할 수 있도록 하려면 효율적인 인덱스 및 검색 엔진에 투자해야 합니다.
  • 모델 개발 및 교육: AI 또는 기계 학습 모델의 개발, 학습 및 구체화를 위한 예산은 애플리케이션의 기초를 형성하고 그 효과에 영향을 주기 때문에 매우 중요합니다.
  • 애플리케이션 호스팅 환경: AKS(Azure Kubernetes Service), VM(Virtual Machines) 또는 AppService 등 비용 효율적인 호스팅 환경을 선택하는 것은 애플리케이션의 성능, 확장성 및 보안에 직접적인 영향을 주기 때문에 매우 중요합니다.
  • 캐시: 캐싱 솔루션을 구현하는 것은 기술적으로 선택 사항이지만 데이터베이스 부담을 줄이고 응답 시간을 개선하여 운영 비용을 낮출 수 있습니다.
  • 잠재적인 보안 또는 모니터링 서비스: 보안 및 모니터링 서비스에 대한 지출 우선 순위를 지정하는 것은 애플리케이션을 보호하는 데 매우 중요합니다. 규정 준수를 보장하고 최적의 성능을 유지하여 비용이 많이 드는 중단 또는 위반을 방지하는 데 도움이 됩니다.

애플리케이션 개발 프로세스 및 내부 함수는 비용에 큰 영향을 미칠 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 애플리케이션을 전체적으로 생각하고 모든 관련 요소를 고려하면 성공적인 상업 전략을 추진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

GTM(시장 진출) 접근 방식

솔루션이 제공하는 가치와 개발, 배포 및 운영과 관련된 비용을 고려한 후에는 시나리오에 맞는 접근 방식을 결정할 준비가 된 것입니다. ISV와의 작업을 통해 생성 AI 애플리케이션에 대한 네 가지 주요 시장 진출 방법을 확인했습니다. 상호 배타적이거나 포괄적이지는 않지만 이러한 접근 방식은 ISV가 성공적으로 적용한 전략을 가시적으로 표현합니다.

  • 무료 - 솔루션은 독립 실행형 다운로드를 통해 또는 기존 무료 솔루션에 대한 업데이트로 최종 사용자에게 자유롭게 제공됩니다.
  • Freemium - 솔루션에는 유료 프리미엄 버전 또는 라이선스를 통해 광범위하게 적용 가능한 추가 기능이 있는 무료 기본 제품이 포함되어 있습니다.
  • 유료 기능 - 솔루션은 자체 요금이 부과되는 더 큰 플랫폼 또는 솔루션의 별도 기능이지만 특정 요구 사항이 있는 일부 사용자 기반에만 적용할 수 있습니다.
  • 새로운 솔루션 - 솔루션은 고객에게 명확한 가치를 제공하고 수익을 창출하고 별도의 새로운 솔루션으로 판매되도록 보장하는 정교함 수준에 도달합니다. 이 솔루션은 잠재적으로 다른 방법을 통해 제공되는 향후 제품을 위한 플랫폼으로 사용될 수 있습니다.

시장 진출 전략을 선택할 때 필요한 투자와 원하는 결과의 가치에 대해 각 접근 방식의 비용과 이점을 평가하는 것이 중요합니다. 예를 들어 무료 솔루션을 개발하는 것을 고려하는 경우 솔루션의 목적과 이점을 충분히 고려해야 합니다. 이를 위해 ISV에 대한 우리의 경험은 다음 방법 중 하나에 맞추는 것이 성공적이고 일관된 상업 전략을 추진하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 다음은 이러한 접근 방식에 대한 요약입니다.

솔루션 목표, 대상 그룹, 최종 사용자에 대한 의도된 가치, ISV 투자의 다이어그램.

이러한 시나리오를 설명하기 위해 이러한 시장 진출 방법을 사용하는 애플리케이션의 몇 가지 예를 살펴봅니다. 여기에는 상용 전략을 선택한 방법 및 이 방법을 사용하여 경험한 이점이 포함됩니다. 이러한 각 사례 연구를 철저히 검토하기 위해 앞에서 설명한 고려 사항 집합을 사용합니다.

  • 최종 사용자 - 솔루션을 사용하는 가상 사용자
  • 비즈니스 가치 - 솔루션이 고객에게 가치를 제공하는 방법
  • 기술 접근 방식 - 솔루션 빌드 방법
  • 비용 - 솔루션 실행의 초기 및 지속적인 비용

실제 ISV가 AI 및 생성 AI 솔루션을 위해 이러한 시장 진출 접근 방식을 성공적으로 실행한 방법을 살펴보겠습니다.

상용화 예제 시나리오

ISV는 제품의 전략적 목표에 따라 솔루션에 대한 다양한 상업적 전략을 채택할 수 있습니다. ISV에 대한 경험을 바탕으로 4개의 일반화된 시나리오를 결합하여 각 GTM 전략을 설명했습니다. 이 문서의 목적을 위해 예제 ISV를 가상의 소프트웨어 개발자인 Contoso라고 합니다.

무료 시나리오: 청구서 관리 부조종사 기능

Contoso는 데이터 관리 소프트웨어의 범위를 확장하기 위해 대상 그룹을 유치하기 위해 해결할 수 있는 필요성을 파악하기 위해 설문 조사를 실시했습니다. 그들은 많은 임원 고객이 청구서 승인과 같은 혼잡한 관리 프로세스로 잃어버린 시간에 좌절했다는 것을 알게되었습니다. 초기 이메일 알림에서 의사 결정자가 결제 청구서를 승인하는 데 최대 며칠이 걸릴 수 있습니다. 여기에는 계약 조건이 이행된 경우 여러 부서에서 확인하는 데 필요한 정보를 찾는 것이 포함되었습니다.

Contoso는 잠재 고객 사이에서 핵심 애플리케이션에 대한 수요를 유도하기 위해 고객의 관리 작업 내에서 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 부조종사 기능을 구축했습니다. 의사 결정권자가 지불에 대한 청구서를 승인하는 데 소비하는 시간을 줄이고 사용자가 가장 공동 작업하는 인터페이스인 Microsoft Teams에 중점을 두도록 이 부조종사 기능을 설계했습니다. Contoso는 더 큰 데이터 관리 프로그램을 보완하고 생성 AI 솔루션의 전체 기능을 소개하기 위해 이 부조합을 만들었습니다. Contoso는 전체 솔루션에서 이 부조종사 기능을 사용자에게 무료로 제공하여 대상 대상 그룹의 가치를 높이고 더 큰 플랫폼으로의 수요를 유도했습니다. 사용자 기반이 증가하면 더 큰 솔루션을 완전 SaaS(Software-as-a-Service) 기반 제품으로 판매할 계획입니다.

Contoso가 이 상업적 접근 방식을 선택한 이유를 살펴보겠습니다.

  • 최종 사용자: 보다 효율적인 관리 작업을 통해 운영 개선을 모색하는 의사 결정자입니다. Contoso는 특히 생산성 이점을 위해 더 큰 데이터 관리 플랫폼에 가입하는 데 관심이 있는 사용자를 대상으로 합니다.
  • 비즈니스 가치: 부조종사 기능은 각 청구서와 관련된 계약 데이터 및 연락처를 신속하게 찾아 고객 효율성을 향상시킵니다. 또한 부서 간 협업을 간소화하여 Teams UX 내에서 중요 시점 완료 상태를 확인하여 시간을 절약할 수 있습니다.
  • 기술 접근 방식: Contoso는 Pro-Code 및 Teams 메시지 확장, UX용 Teams Copilot 및 Azure SQL 데이터베이스를 사용하여 핵심 애플리케이션에서 일부 기능을 확장했습니다.
  • 비용: 개발 리소스 및 클라우드 서비스 비용을 비롯한 빌드 및 테스트 비용이 광범위하게 낮지만 핵심 솔루션에 대한 투자를 적용합니다.

이 부조종사 기능은 비용 없이 제공되므로 임원 의사 결정자는 Teams Copilot에서 실행 가능한 정보에 쉽게 액세스하여 승인 프로세스를 간소화하고 상당한 금전적 투자 없이 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

더 큰 코필로트 솔루션의 일부로 Teams Copilot 기능을 번들로 묶음으로써 Contoso:

  • 대상 사용자 기반에 소프트웨어의 기능을 선보였습니다.
  • 새로운 대상 사용자 집합에 대한 핵심 Gen AI 솔루션의 가치를 향상하여 나중에 전체 솔루션에서 더 큰 성공을 거두었습니다.

Contoso는 이 부조종사들을 무료로 릴리스하여 사용자의 불만에 효율적인 솔루션을 제공하고 구매력을 갖춘 임원에게 소프트웨어와 브랜드를 제공할 수 있었습니다. 이 접근 방식을 통해 Contoso는 AI 공간에서 리더로 자리매김하고 브랜드 평판을 높이고 시장 점유율을 높일 수 있습니다.

Freemium 시나리오: AI 지원 사진 편집 기능

Contoso는 더 빠르고 쉬운 사진 편집 소프트웨어의 필요성을 파악한 후 AI를 사용하여 다른 표준 편집 기능을 제공하는 것 외에도 전문적인 수준의 사진을 향상시키는 이미지 편집 소프트웨어를 개발했습니다. 이 솔루션은 개인 및 엔터프라이즈 조직에 SaaS 플랫폼으로 판매되므로 사진 전문가가 자신의 사진이든 그룹에서 작업하든 신속하게 사진을 조정할 수 있습니다.

고객은 특정 기능에 대한 일일 제한과 더 적은 기능 또는 프리미엄 버전을 포함하는 무료 기본 버전의 애플리케이션을 구독할 수 있습니다. 프리미엄 버전은 사용자에게 개체 추가 또는 사진의 포즈 변경과 같은 더 복잡한 기능을 제공하고 사용 제한을 제거합니다.

Contoso가 이 상업적 접근 방식을 선택한 이유를 살펴보겠습니다.

  • 최종 사용자: Contoso는 광범위한 개인 및 그룹이 애플리케이션에 광범위하게 액세스할 수 있어야 했습니다. 그들의 소프트웨어는 사진 전문가를 염두에 두고 설계되었지만 취미와 학생 그룹도 최종 사용자의 상당 부분을 차지한다는 것을 알고 있었습니다.
  • 비즈니스 가치: 솔루션의 AI 기능은 사진 편집 프로세스를 서두르고, 고객의 시간을 절약하고, 애플리케이션 사용자의 효율성을 높입니다. 프리미엄 버전에는 기본 플랫폼의 효율성을 향상시켜 고객에게 제품의 가치를 높이는 기능도 포함되어 있습니다.
  • 기술 접근 방식: Contoso는 Microsoft Fabric 및 Azure AI Foundry 요소를 사용하여 전체 플랫폼을 개발했습니다. 더 큰 플랫폼은 지속적인 지원을 요구하지만 무료 버전은 낮은 코드를 사용하여 개발되었으며 최소한의 개발 리프트가 필요했습니다.
  • 비용: Contoso는 앱을 디자인하는 동안 GPU 사용률, 개발 및 지속적인 애플리케이션 유지 관리에 대한 비용을 고려했습니다. 또한 애플리케이션에 큰 모델과 데이터 양이 필요하기 때문에 스토리지 비용이 높다고 지적했습니다.

애플리케이션의 광범위한 적용 가능성과 광범위한 최종 사용자를 감안할 때 Contoso는 접근성이 뛰어난 대규모 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다는 것을 알고 있습니다. Contoso는 대규모 고객 기반에 무료로 기능을 제공하여 생산성을 높이고 더 많은 고객을 위한 비용을 절감했습니다. 무료 옵션을 제공하면 더 많은 고객이 애플리케이션에 액세스할 수 있으므로 이름 인식과 제품의 인기가 크게 증가했습니다. 무료 버전의 인기와 사용자가 일부 솔루션 혜택을 경험할 수 있기 때문에 유료 모델을 구독하는 사용자가 더 많아질 수 있습니다.

애플리케이션 배포의 처음 몇 개월 동안 Contoso는 다음을 수행합니다.

  • 다양한 고객에게 제공되는 무료 옵션을 제공하여 브랜드 인지도 및 시장 입지를 강화했습니다.
  • 전문 및 기업 고객 간의 유료 구독 채택을 촉진하여 수익이 증가했습니다.
  • 전문가와 학생 모두에 액세스하여 애플리케이션을 사용자 및 업계 표준에 대한 명확한 선택으로 지정했습니다.

Freemium 접근 방식을 선택하면 Contoso는 고객 기반을 빠르게 확장하고 새 사용자를 끌어들일 수 있습니다. 솔루션을 개발하고 유지 관리하는 데 드는 높은 비용에도 불구하고 Contoso는 신속하게 많은 유료 구독자를 끌어들여 전체 수익을 증가했습니다.

Contoso는 기업이 디지털 자산을 쉽게 구성하고 영향력 있는 옴니채널 환경을 만들 수 있는 포괄적인 마케팅 리소스 관리 플랫폼을 제공합니다. 플랫폼은 이미 핵심 마케팅 자동화 및 디지털 자산 관리 기능을 제공하지만 Contoso는 기회를 발견했습니다. 고객이 플랫폼에 직접 새로운 생성 AI 기반 부조종사 같은 도우미를 포함시켜 대규모 마케팅 활동을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Contoso는 일반 도우미 외에도 특정 요구 사항이 있는 고객을 위한 업계 맞춤형 도우미 제품군을 개발했습니다. 이러한 업계 마케팅 도우미는 산업별 기능을 지원하기 위한 전문 지식과 역량을 갖추고 있습니다. 일반 도우미를 통해 추가 요금으로 고객에게 제공됩니다.

Contoso가 이 상업적 접근 방식을 선택한 이유를 살펴보겠습니다.

  • 최종 사용자: Contoso는 워크플로를 최적화하기 위해 새로운 기술을 적용하는 데 관심이 있는 파워 사용자를 대상으로 지정하려고 했습니다. 또한 핵심 플랫폼에서 차세대 업계 최고의 기능을 제공하여 시장 점유율을 넓히고자 했습니다.
  • 비즈니스 가치: 부조종사들은 사용자가 업계의 요구 사항에 맞게 고품질 콘텐츠를 빠르게 만들 수 있도록 함으로써 고객의 효율성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
  • 기술 접근 방식: Contoso는 Azure OpenAI Assistants 및 Azure AI Foundry와 함께 Co-Pilot을 개발하면서, GPT-4.0과 같은 최상위 모델에 투자하여 복잡하고 정확한 비서의 상호 작용을 유도했습니다.
  • 비용: 부조종사 비용에는 개발 비용, 프로덕션 환경에서 애플리케이션을 실행하는 지속적인 클라우드 서비스 요금 및 시장에서 기능의 수요에 따라 보증되는 Azure OpenAI 구독 비용이 포함됩니다.

Contoso는 이러한 업계 맞춤형 부조종사들을 유료 기능으로 제공하여 기존 및 순 신규 고객 내의 특정 대상에게 어필할 수 있었습니다. 동시에 Contoso는 낮은 코드 접근 방식을 사용하여 비용과 개발 시간을 제한하여 해당 투자가 기능에서 생성된 수익과 일치하도록 했습니다.

이 과정에서 Contoso는 다음을 수행합니다.

  • 기존 플랫폼의 가치를 높이고 신규 고객의 채택을 촉진하여 시장 점유율을 높였습니다.
  • 핵심 고객 기반을 소외하지 않고 새로운 기술을 실험하려는 파워 사용자로부터 새로운 수익원을 확보했습니다.
  • 상당한 개발 비용을 발생시키지 않고 신속한 생성 AI 기능을 구현했습니다.

기존 플랫폼에 이 유료 기능을 추가하면 Contoso는 높은 비용을 발생시키지 않거나 고객 기반의 핵심 구성 요소를 소외시키지 않고 새로운 생성 AI 기능을 실험할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 향후 서비스 및 기능으로 확장할 견고한 생성 AI 기반을 구축할 수 있습니다.

새 솔루션 시나리오: 연락처 센터 에이전트

Contoso는 컨택 센터에서 AI 자동화를 강화할 수 있는 기회를 확인했습니다. 많은 고객 서비스 팀이 통화량에 압도되었지만 Contoso는 많은 연락처 요청이 AI 도우미가 제공할 수 있는 간단한 작업 또는 정보를 위한 것이라는 사실을 깨달았습니다. 이러한 AI 에이전트는 사용자 담당자의 부하를 완화하여 가장 복잡한 문제를 처리하고, 폐쇄 티켓의 효율성을 크게 높이고, 컨택 센터의 전체 비용을 줄일 수 있습니다.

이러한 요구를 충족하기 위해 Contoso는 질문에 대답하고, 작업을 시작하고, 전화를 통해 또는 텍스트 기반 인터페이스를 통해 고객을 위한 티켓을 닫을 수 있는 생성 AI 연락처 센터 에이전트를 개발했습니다. 이 기술의 시장 수요와 중단 가능성을 감안할 때 Contoso는 이 애플리케이션을 새로운 SaaS 기반 솔루션으로 빌드하여 약간의 추가 사용 요금과 함께 기본 구독 요금을 부과했습니다. 에 들어간 요인을 살펴보겠습니다.

Contoso는 다음 방법을 사용하여 애플리케이션을 개발합니다.

  • 최종 사용자: 이 애플리케이션은 회사의 콜 센터에 연결할 쿼리 또는 문제가 있는 고객을 대상으로 합니다. 채팅 인터페이스의 경우 애플리케이션의 UI는 단순성 우선 순위를 지정하여 고객이 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
  • 비즈니스 가치: 이 솔루션은 티켓당 폐쇄 비용을 줄이고 컨택 센터 근로자에게 추가 기능과 지원을 제공함으로써 컨택 센터의 효율성과 효율성을 모두 향상시킵니다.
  • 기술 접근 방식: Contoso는 Microsoft Fabric, Azure AI Foundry 및 Azure OpenAI Assistants를 사용하여 프로 코드 개발을 사용하여 솔루션을 빌드했습니다. 이 애플리케이션이 제공하는 가치는 상당한 개발 리프트 및 지속적인 지원을 보증합니다.
  • 비용: Contoso의 비용에는 개발 리소스, 개발, 테스트 및 프로덕션 중 클라우드 서비스 비용, 핵심 생성 AI 기능으로 정당화되는 지속적인 지원이 포함되었습니다.

Contoso는 솔루션을 SaaS 모델로 제공하여 기존 레거시 컨택 센터 시스템을 기반으로 동시에 계층화하면서 수요를 유연하게 충족하도록 애플리케이션의 모델 사용량을 관리할 수 있도록 했습니다. 이러한 AI 에이전트는 다양한 원본에서 데이터를 수집하고 여러 수준의 자동화된 의사 결정을 통해 전달하여 운영 작업을 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 사용자가 AI 기반 인터페이스에 더 익숙해지면 기본 핵심 시스템은 핵심 시스템보다 데이터 서버로 상품화될 수 있습니다. 이러한 변화는 업계에 큰 혼란을 줄 수 있으며, Contoso가 애플리케이션을 새로운 솔루션으로 개발하기로 결정한 것을 정당화합니다.

이 솔루션을 사용하여 Contoso는 다음을 수행합니다.

  • 고객 효율성을 향상시키는 핵심 솔루션 플랫폼을 통해 또 다른 수익 기회를 배포했습니다.
  • 고객이 고객 서비스에 참여하는 방식을 변환하는 컨택 센터에 대한 새로운 중단 인터페이스를 개발했습니다.
  • 플랫폼을 통해 제공할 수 있는 향후 에이전트, 기능 및 SaaS 기반 기능을 통해 성장 기회를 확보합니다.

솔루션의 요소를 신중하게 고려하면 Contoso는 목표 및 애플리케이션 플랫폼 전체에 부합하는 상업적 접근 방식을 만드는 데 도움이 됩니다. Contoso가 이 솔루션에 사용한 SaaS 모델은 널리 적용할 수 있으며 ISV가 개발하는 소프트웨어에 변형적 구성 요소를 제공합니다.

SaaS에 대한 자세한 정보

SaaS 형식으로 솔루션을 개발하는 것은 더 큰 초기 리프트로 표시할 수 있지만 궁극적으로는 고객과의 간편성과 확장성을 향상할 수 있습니다. 처음부터 SaaS 솔루션을 빌드하지 않는 것이 더 간단해 보일 수 있지만, 온-프레미스 또는 패키지된 소프트웨어 접근 방식을 채택하면 고객 기반이 확장됨에 따라 비용이 많이 들고 비효율적일 수 있습니다. Microsoft의 리소스 및 지침은 SaaS 경험을 가능하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. SaaS 솔루션 개발에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.

게시 및 판매 사용

상용 전략 및 시장 진출 방식을 설정하면 다음 단계는 고객을 위한 솔루션을 게시할 위치를 선택하는 것입니다. Microsoft는 파트너가 제품을 나열하고, 평가판을 사용하도록 설정하고, 고객 및 Microsoft 에코시스템과 직접 거래할 수 있는 두 개의 고유한 상점인 Azure Marketplace 및 AppSource를 제공합니다. Azure Marketplace는 고객과 소통할 수 있는 보다 기술적이고 인프라 기반의 상점을 제공합니다. 여기에서 Azure Marketplace에 게시하는 방법에 대한 포괄적인 지침을 찾을 수 있습니다. AppSource 상점은 Dynamics 365 및 Power Platform 애플리케이션을 포함하여 비즈니스 의사 결정자를 지향하는 애플리케이션을 위한 장소를 제공합니다. AppSource에 게시하기 위한 지침은 여기에서 찾을 수 있습니다. 이러한 상점은 고객이 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있도록 대상 고객 및 제품으로 차별화됩니다.

Azure Marketplace AppSource
대상 그룹 IT 전문가 및 개발자 비즈니스 의사 결정자
확장하도록 빌드 Azure Azure, Dynamics 365, Office 365, Power BI, Power Apps
솔루션 유형 인프라 솔루션 및 IT 중심 전문 서비스 완성된 기간 업무 앱 및 전문 서비스
게시 옵션 문의처, 컨설팅 서비스 제품, 평가판, 가상 머신, 솔루션 템플릿 및 관리되는 앱 문의처, 컨설팅 서비스 제품 및 평가판
앱 내 환경 Azure Portal 및 CLI Office 365, Dynamics 365, Power BI, Office 클라이언트 앱

애플리케이션을 개발하고 상용화에 대한 접근 방식을 조정한 후에는 게시 전략을 솔루션에 맞게 조정하여 채택과 영향을 극대화하는 방법을 고려합니다.

결론

솔루션에 대한 상업적 전략을 고려할 때 한 가지 크기에 맞는 접근 방식은 없다는 점을 기억해야 합니다. 잠재 가치와 비용의 플레이에서 다양한 요인을 전체적으로 고려하는 것은 제품 수익을 창출하는 가장 좋은 방법을 결정할 때 중요합니다. 전반적인 상업적 전략 외에도 제품의 가격을 고려하는 것도 중요합니다. 다중 테넌트 솔루션의 가격 책정 모델에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

애플리케이션의 상용 전략을 고려하고 개발할 때 지원할 수 있는 또 다른 리소스는 ISV 앱 관리자입니다. 이 자체 단계별 환경은 현재 개발 단계에 따라 최신 리소스 및 권장 사항을 표시할 수 있습니다.

사용 사례를 평가하고 우선 순위를 지정하고 솔루션 개발에 가장 적합한 방법을 결정할 때 상업적 전략을 이해하고 계획하는 것은 성공을 향한 중요한 단계입니다. ISV 여정 전체에서 애플리케이션의 개발 및 위치를 상용 전략에 맞게 조정하면 성공적인 배포 및 제품 제공을 추진할 수 있습니다.

사용 사례, 빌드 계획 및 상업적 전략을 설정하면 다음 단계는 솔루션을 개발할 때 따라야 할 특정 하위 코드 또는 프로 코드 패턴을 결정하는 것입니다.

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