Üretken yapay zeka uygulamaları için ticari strateji geliştirme

Bu makale, Bağımsız Yazılım Satıcılarının (ISV) ve Yazılım Geliştirme Şirketlerinin (SDC) şunları yapmalarını sağlar:

  • Üretken yapay zeka uygulamaları için ticari stratejiye yönelik farklı yaklaşımlar hakkında bilgi edinin
  • Diğer ISV'lerin uygulamaları için ticari stratejiyi nasıl başarıyla tasarladığını ve uyguladığını anlama

Giriş

ISV'ler yapay zeka kullanım örneklerini ve bunların nasıl geliştirilirlerini göz önünde bulundurarak çözümünüzün ticari stratejisini en başından itibaren düşünmek kritik önem taşır. Geliştirme ve ticari yaklaşımlarınızı en baştan uyumlu hale getirmeniz, daha uyumlu ve genel olarak başarılı bir ürün stratejisi oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Bu makale, ticari modelinizi ve gerçek dünyadaki ticari uygulama örneklerini etkileyebilecek önemli noktaların üst düzey bir görünümünü sağlayarak uygulamanızın ticarileştirme stratejisini belirlemenize yardımcı olmak için hazırlanmıştır. Bu ticarileştirme sayfası, işletmenin öngördüğü sayfayla kullanım örneklerini değerlendirirken ve yetenek öngörü sayfasından teknik bir yaklaşım seçtiğinizde yararlı olabilir. Ticarileştirmede herkese uyan bir yaklaşım olmasa da, başkaları için başarılı bir şekilde çalışan stratejileri anlamak, yatırımlarınızdan başarıyla para kazanma konusunda size yol gösterebilir.

Şimdi ticari stratejinizin ele alması gereken bazı ilk zorluklara ve dikkat edilmesi gereken noktalara göz atalım.

Ticarileştirme zorlukları ve dikkat edilmesi gerekenler

Çözümünüz için ticari strateji ve para kazanma yaklaşımına uygun olduğunuzda, gezinmeniz gereken çeşitli zorluklar vardır:

  • Yeni ürünler pazara sunuldıkça hızla kayabilecek değişken talep ve değer algıları
  • Geliştirme, dağıtım ve barındırma maliyetleri dahil olmak üzere yüksek oranda değişken ve dinamik maliyetler
  • Şirket kârlılığını müşteri uygunluğunu uyumlu hale getiren ve gelecekteki ölçeklenebilirlik için açık bir yol tutan pazar farkı

ISV'nin oluşturduğu tüm çözümlerde olduğu gibi, net bir iş planı oluşturmak ve potansiyel gelir fırsatını anlamak önemlidir. Bu ilk adımlar, net bir değer hizalaması sağlamaya ve ticarileştirmeye başarılı bir yaklaşım sağlamaya yardımcı olur.

Başarılı bir ticari strateji planlamak için çözümünüzü ve bağlamınızı birden çok lens aracılığıyla incelemek yararlı olabilir. Çözümünüzün ticari stratejisini düşünürken göz önünde bulundurmanız gereken üç temel şey vardır: değer belirleme, maliyetler ve pazara çıkış yaklaşımınız. Bu senaryoların her birini daha sonra bir dizi ISV örnek senaryosu kullanarak ele alacağız. Aşağıdaki önemli noktalar, ticarileştirme stratejinizi seçmeye yönelik faktörleri düşünmenize yardımcı olabilir.

Soldan sağa üç sütunlu bir tablonun ekran görüntüsü: odak alanı, dikkate alınması ve kendinize sorma.

Bu konuları düşünmek, birçok ticari çabanın karşılaştığı zorlukları gidermenize yardımcı olabilir. Şimdi bu odak alanlarının her birinin ticari stratejinizi nasıl etkileyebileceğinizi kısaca ele alalım.

Değer belirleme

Ticarileştirme stratejinizi geliştirirken, uygulamanızın sizin ve müşteriniz için oluşturduğu değeri belirlemek kritik önem taşır. Kullanım örneğinizi tanımlarken ve uygulamanızı oluştururken amacınızı göz önünde bulundurun. Yeni bir hedef pazarda marka farkındalığı mı oluşturuyorsunuz yoksa mevcut bir hedef kitlede ek gelir fırsatı mı keşfediyorsunuz? Çözümünüz için net bir hedefe ve başarı ölçümüne sahip olmak, ticari stratejinizi uygulamanızla uyumlu hale getirmenize yardımcı olabilir. ISV'lerle yaptığımız konuşmalar sayesinde birçok ISV'nin tekliflerinden aşağıdaki değeri elde etmeye çalıştığına ulaşıyoruz:

  • Gelir - çözüm müşterilere ücret karşılığında sunulur ve ISV gelir akışları oluşturmak için tasarlanmıştır
  • Pazar payı - çözüm, marka bilincini artırmaya ve belirli bir alanda ISV pazar payını artırmaya yöneliktir

Gelir oluşturmaya odaklanan çözümler ISV'ler için belirgin bir avantaj sağlasa da, pazar payını ve marka farkındalığını genişletmek amacıyla uygulama geliştirmede hala bir değer vardır. Örneğin, yeni bir pazara giren bir ISV, daha büyük, gelir odaklı bir sürümden önce markalarına ilgi ve güven oluşturmak için ücretsiz olarak bir dizi çözüm veya özellik yayımlamak isteyebilir. Ancak, amacınızdan bağımsız olarak çözümünüzü müşteri talepleriyle uyumlu hale getirmeniz, başarılı bir ticari strateji için kritik öneme sahiptir.

Müşteri talebini göz önünde bulundurun

İster pazar payını artırmaya ister gelir elde etmeye odaklanın, ISV çözümleri müşteriye net bir değer teklifi sunduğunda müşterilerle daha iyi performans gösterir. Bir para kazanma ve fiyatlandırma stratejisine etkili bir şekilde karar vermek için çözümünüzün müşteriniz için ne kadar değerli olduğunu değerlendirmek önemlidir.

Çözümünüzün müşteriye nasıl yardımcı olduğunu ve bu çözümün onlar için sağladığı değeri göz önünde bulundurun. Genellikle çözümler müşterilere üç yoldan en az birini kullanarak değer sağlar:

  • Verimliliği artırma - Daha önce kullanılamayan yeni özelliklere sahip müşterileri etkinleştirin
  • Verimliliği artırma - görevleri veya işlemleri tamamlamak için gereken süreyi, iş gücünü veya kaynakları azaltın
  • Gelir oluşturma - Müşterinizin kendi ürünlerini pazarlamasına ve/veya para kazanmasına izin vererek doğrudan gelir elde edin

Son müşterileriniz çözümünüzü değerli bulursa, ürün için daha fazla ödeme yapmak isteyebilirler. Müşterilerin gelir oluşturmasını sağlayan çözümler genellikle müşteriler için iç, gelir getirici olmayan işlevleri destekleyen çözümlerden daha fazla talep edilebilir. Ancak, aşağıdaki örnek senaryolarda gördüğümüz gibi, müşterilerinin işlemlerinin verimliliğini ve verimliliğini artıran çözümler yine de başarılı olabilir.

Bu sayfa ve daha geniş bir yolculuk, ISV'lere yeni uygulamalar tasarlamaya, geliştirmeye ve yayımlamaya yönelik adım adım yönergeler sağlamak için tasarlanmıştır. Ancak, kullanım örneğiniz etrafında kurumsal satın alma işlemlerine yardımcı olabilecek başka Microsoft kaynakları da vardır. Microsoft AI Value Accelerator (MAIVA) Playbook, kurumsal müşterilere yapay zekayı endüstriyelleştirmeye yönelik temel rehberlik sağlar. Bu kaynak, kullanım örneğinizi genel iş hedefleriyle uyumlu hale getirmenize, yapay zeka stratejinizi standartlaştırmanıza ve çözümünüzün sağladığı değeri etkili bir şekilde ölçeklendirmenize yardımcı olabilir.

Maliyetler

Değişken çeşitliliği nedeniyle, üretken bir yapay zeka uygulaması geliştirme ve çalıştırma maliyetlerini doğru bir şekilde belirlemek zordur. Bireysel uygulamalar, geliştirme sürecinde farklı araçlar ve mimariler içererek çözümler için çok çeşitli olası başlangıç ve devam eden maliyetler oluşturur. Ancak, bu maliyetleri tahmin etmede size yardımcı olabilecek araçlar vardır. Azure fiyatlandırma hesaplayıcısını kullanarak kendi bilgilerinizi girip çevrimiçi olarak özelleştirilmiş bir fiyatlandırma tahmini alabilirsiniz. Ayrıca Azure AI Studio ve Copilot Studio içindeki hizmetler gibi belirli geliştirme araçlarıyla ilişkili maliyetler hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Genel olarak, uygulamanızla ilgili maliyetleri değerlendirirken planlamanız gereken birden çok öğe vardır. Üretken yapay zeka modelleri genellikle en fazla altı birincil bileşen gerektirir:

  • Veritabanı veya depolama: Uygulamanızın verilerini depolama maliyetlerini yönetmek, özellikle de kullanılabilirlik ve yedeklilik sağlamak için birden çok konumda hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işlerken çok önemlidir.
  • Dizin ve arama altyapısı: Verimli bir dizine ve arama motoruna yatırım yapmak, verilerinizi erişilebilir ve kullanışlı hale getirmek ve kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgileri hızla almasını sağlamak için gereklidir.
  • Model geliştirme ve eğitim: Yapay zeka veya makine öğrenmesi modellerinizin geliştirilmesi, eğitilmesi ve geliştirilmesi için bütçe oluşturmak kritik önem taşır. Bu modeller uygulamanızın temelini oluşturur ve etkinliğini etkiler.
  • Uygulama barındırma ortamı: Azure Kubernetes Service (AKS), Sanal Makineler (VM' ler) veya AppService gibi uygun maliyetli bir barındırma ortamı seçmek, uygulamanızın performansını, ölçeklenebilirliğini ve güvenliğini doğrudan etkilediğinden çok önemlidir.
  • Önbellek: Önbelleğe alma çözümlerinin uygulanması teknik olarak isteğe bağlı olsa da veritabanı baskısını azaltarak ve yanıt sürelerini iyileştirerek işletim maliyetlerini düşürebilir.
  • Olası güvenlik veya izleme hizmeti: Güvenlik ve izleme hizmetlerine yönelik harcamaların önceliklendirilmesi, uygulamanızın korunması açısından çok önemlidir. Uyumluluğun sağlanmasına ve en iyi performansın korunmasına yardımcı olur ve yüksek maliyetli kesintileri veya ihlalleri önler.

Uygulama geliştirme sürecinizin ve iç işlevlerinizin maliyetleri büyük ölçüde etkileyeebileceğini unutmayın. Uygulamanızı bütünsel olarak düşünmek ve tüm ilgili faktörleri göz önünde bulundurmak, başarılı bir ticari stratejinin yönlendirilmesine yardımcı olabilir.

Pazara çıkış (GTM) yaklaşımları

Çözümünüzün sağladığı değeri ve geliştirme, dağıtım ve çalışma maliyetlerini göz önünde bulundurarak senaryonuza uygun yaklaşımı belirlemeye hazır olursunuz. ISV'lerle yaptığımız çalışmalar sayesinde, üretken yapay zeka uygulamaları için dört birincil pazara çıkış yaklaşımı belirledik. Bu yaklaşımlar birbirini dışlamasa da veya kapsamlı olmasa da, ISV'ler tarafından başarıyla uygulanan stratejilerin somut bir gösterimini sağlar.

  • Ücretsiz : Çözüm, tek başına indirme yoluyla veya mevcut ücretsiz çözümün bir güncelleştirmesi olarak son kullanıcılara ücretsiz olarak sunulur.
  • Freemium - çözüm, ücretli bir premium sürüm veya lisans aracılığıyla ek, yaygın olarak uygulanabilir özelliklere sahip ücretsiz bir temel ürün içerir.
  • Ücretli Özellik - çözüm, daha büyük bir platformda veya kendi ücretiyle çözümde ayrı bir özelliktir, ancak belirli gereksinimleri olan belirli bir kullanıcı tabanı için dar bir şekilde geçerlidir.
  • Yeni Çözüm - çözüm müşteriye net bir değer sunar ve para kazanılmasını ve ayrı, yeni bir çözüm olarak satılmasını garanti eden gelişmişlik düzeyine ulaşır. Bu çözüm potansiyel olarak diğer yaklaşımlarla sunulan gelecekteki teklifler için bir platform görevi görebilir.

Pazara çıkış stratejinizi seçerken, her yaklaşımın maliyetini ve avantajlarını gereken yatırıma ve istediğiniz sonucun değerine göre tartmak önemlidir. Örneğin, ücretsiz bir çözüm geliştirmeyi düşünüyorsanız çözümün amacını ve avantajlarını tamamen dikkate almanız gerekir. Bu amaçla, ISV'lerle ilgili deneyimimiz, aşağıdaki yaklaşımlardan biriyle uyumlu hale getirmenin başarılı ve tutarlı bir ticari stratejinin yönlendirilmesine yardımcı olabileceğini göstermektedir. Bu yaklaşımların özeti aşağıdadır:

Çözümünüzün hedefi, hedef kitle, son kullanıcı için hedeflenen değer, ISV yatırımı diyagramı.

Bu senaryoları açıklamak için, ticari stratejilerini nasıl seçtikleri ve bu yaklaşımı kullanarak deneyimledikleri avantajlar da dahil olmak üzere bu pazara çıkış yaklaşımlarını kullanan çeşitli uygulama örneklerini inceleyeceğiz. Bu örnek olay incelemelerinin her birini ayrıntılı bir şekilde incelemek için, daha önce ele aldığımız dikkat edilmesi gerekenler kümesini kullanırız:

  • Son kullanıcı - çözümü kullanan kişiler
  • İş değeri - çözümün müşterilere nasıl değer sağladığı
  • Teknik yaklaşım - çözümün nasıl oluşturulduğu
  • Maliyetler - çözümü çalıştırmanın ilk ve devam eden maliyetleri

Şimdi gerçek dünyadaki ISV'lerin yapay zeka ve üretken yapay zeka çözümleri için bu pazara çıkış yaklaşımlarını nasıl başarıyla uygulamaya koyduklarına göz atalım.

Ticarileştirme örnek senaryoları

ISV'ler, ürünlerinin stratejik hedeflerine bağlı olarak çözümleri için çeşitli ticari stratejiler benimseyebilir. ISV'lerle ilgili deneyimlerimizden yola çıkarak, her GTM stratejisini açıklamak için dört genelleştirilmiş senaryo sunduk. Bu makalenin amaçları doğrultusunda, örnek ISV'mize kurgusal bir yazılım geliştiricisi olan Contoso olarak atıfta bulunuruz.

Ücretsiz senaryo: Fatura yönetimi yardımcı pilot özelliği

Veri yönetimi yazılımlarının kapsamını genişletmek isteyen Contoso, hedef kitlesini çekmek için çözebileceği bir ihtiyacı belirlemek için bir anket yürüttü. Yönetici müşterilerinin çoğunun fatura onayları gibi karmaşık yönetim süreçlerinde kaybedilen zaman miktarından dolayı hayal kırıklığına uğradığını öğrendiler. İlk e-posta bildiriminde, karar alıcıların yalnızca ödeme için bir faturayı onaylaması birkaç gün sürebilir. Bu, sözleşme koşullarının yerine getirilip getirildiğini birden çok departmanda onaylamak için gerekli bilgileri bulmaktı.

Contoso, potansiyel müşteriler arasında temel uygulama talebi oluşturmak için müşterilerin yönetim işlemlerindeki verimliliği artırmaya yardımcı olan bir yardımcı pilot özelliği oluşturms. Bu copilot özelliğini, karar alıcıların ödemeler için faturaları onaylamak için harcadığı süreyi azaltmaya yardımcı olmak için tasarladılar ve kullanıcıların en çok işbirliği yaptığı arabirime odaklanıyor: Microsoft Teams. Contoso, daha büyük veri yönetimi programını tamamlamak ve üretken yapay zeka çözümünün tüm özelliklerini göstermek için bu yardımcı programı oluşturmuştur. Contoso, hedef kitlelerinin değerini artırmak ve talebi daha büyük platforma yönlendirmek için kullanıcılara genel çözümlerinden bu copilot özelliğini ücretsiz olarak sundu. Daha büyük çözümü, kullanıcı tabanı arttıkça tamamen SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) tabanlı bir teklif olarak satmayı planlıyorlar.

Contoso'nun neden bu ticari yaklaşımı seçtiğini inceleyelim:

  • Son kullanıcılar: Daha verimli yönetim işlemleriyle operasyonel iyileştirmeler arayan karar alıcılar. Contoso özellikle üretkenlik avantajları için daha büyük veri yönetimi platformlarına katılmak isteyen kullanıcıları hedeflemektedir.
  • İş değeri: Copilot özelliği, her faturayla ilgili sözleşme verilerini ve ilgili kişileri hızla bularak müşteri verimliliğini artırır. Ayrıca Teams UX içinde kilometre taşı tamamlanma durumunu doğrulamak için departmanlar arasında işbirliğini basitleştirerek zaman kazandırır.
  • Teknik yaklaşım: Contoso, Pro-Code ve Teams İleti Uzantıları, UX için Teams Copilot ve Azure SQL veritabanı kullanarak temel uygulamadaki bazı özellikleri genişletti.
  • Maliyetler: Geliştirme kaynakları ve bulut hizmetleri maliyetleri dahil olmak üzere büyük ölçüde düşük bina ve test maliyetleri, ancak temel çözüme yatırım uygulama.

Bu copilot özelliğinin ücretsiz olarak sunulmasıyla, yönetici karar alıcıları Teams Copilot'ta eyleme dönüştürülebilir bilgilere kolayca erişebilir, onay sürecini hızlandırabilir ve önemli bir parasal yatırım yapmadan verimliliği artırmaya yardımcı olabilir.

Teams Copilot özelliğini daha büyük Copilot çözümünün bir parçası olarak paketleyerek Contoso:

  • Yazılımlarının özelliklerini hedef kullanıcı tabanına göstermiş.
  • Yeni bir hedef kullanıcı kümesi için çekirdek Gen AI çözümünün değeri geliştirildi ve daha sonra genel çözüm için daha büyük bir başarı elde etti.

Bu yardımcı pilotu ücretsiz olarak kullanıma sunan Contoso, kullanıcılarının sıkıntılarına etkili bir çözüm sunmak ve yazılımlarını ve markalarını satın alma gücüyle yöneticilere sunmak için. Bu yaklaşım Contoso'ya kendilerini yapay zeka alanında lider olarak konumlandırma, marka itibarı oluşturma ve pazar payını artırma gücü verdi.

Freemium senaryosu: Yapay zeka özellikli fotoğraf düzenleme özellikleri

Contoso, daha hızlı ve daha kolay fotoğraf düzenleme yazılımı gereksinimini belirledikten sonra, diğer standart düzenleme özelliklerini sağlamanın yanı sıra profesyonel düzeyde fotoğrafları geliştirmek için yapay zeka kullanan görüntü düzenleme yazılımı geliştirdi. Çözüm, bir SaaS platformu olarak bireylere ve kurumsal kuruluşlara pazarlanır ve fotoğraf uzmanlarının kendi başlarına veya bir grupta çalışırken fotoğrafları hızla ayarlamalarına olanak tanır.

Müşteriler, uygulamanın belirli özellikler ve daha az özellik için günlük sınır içeren ücretsiz bir temel sürümüne veya premium sürüme abone olabilir. Premium sürüm, kullanıcılara nesne ekleme veya fotoğraflardaki pozları değiştirme gibi daha karmaşık özellikler sağlar ve kullanım sınırlarını kaldırır.

Contoso'nun neden bu ticari yaklaşımı seçtiğini inceleyelim:

  • Son kullanıcı: Contoso, uygulamalarının çok çeşitli kişiler ve gruplar için geniş bir erişime sahip olması gerekiyordu. Yazılımları fotoğraf uzmanları düşünülerek tasarlanmış olsa da, hobi uzmanlarının ve öğrenci gruplarının son kullanıcıların büyük bir yüzdesini oluşturacağını biliyorlardı.
  • İş değeri: Çözümün yapay zeka özellikleri fotoğraf düzenleme sürecini artırarak müşterilere zaman kazandırır ve uygulama kullanıcıları için verimliliği artırır. Premium sürüm, temel alınan platformun verimliliğini artırarak ürünün müşterilere olan değerini artırmaya yönelik özellikler de içerir.
  • Teknik yaklaşım: Contoso, Microsoft Fabric ve Azure AI Studio öğelerini kullanarak tam platformu geliştirdi. Büyük platform sürekli destek talep etse de, ücretsiz sürüm düşük kod kullanılarak geliştirilmiştir ve minimum geliştirme lifti gerektirir.
  • Maliyetler: Contoso, uygulamayı tasarlarken GPU kullanımı, geliştirme ve sürekli uygulama bakımı maliyetlerini değerlendirdi. Ayrıca, uygulamaları büyük bir model ve veri miktarı gerektirdiğinden yüksek depolama maliyetine de dikkat ettiler.

Contoso, uygulamalarının geniş uygulanabilirliği ve son kullanıcıların genişliği göz önünde bulundurulduğunda, büyük ölçekli ve yüksek oranda erişilebilir bir platformdan yararlanabileceklerini biliyordu. Contoso, büyük bir müşteri tabanına ücretsiz olarak özelliklerini sağlayarak üretkenliği artırdı ve daha fazla sayıda müşteri için maliyetleri düşürdü. Ücretsiz bir seçenek sunmak, uygulamalarını daha fazla müşteri için erişilebilir hale getirerek ad tanımayı ve ürün popülerliğini büyük ölçüde artırdı. Ücretsiz sürümün popülerliği ve kullanıcıların bazı çözüm avantajlarını deneyimlemelerine olanak sağladığından, ücretli modele daha fazla kullanıcı abone oldu.

Uygulamalarının dağıtımının ilk birkaç ayı boyunca Contoso:

  • Çok çeşitli müşterilere ücretsiz bir seçenek sunarak marka tanıma ve pazar varlığını geliştirme.
  • Ücretli aboneliğin profesyonel ve kurumsal müşteriler arasında benimsenmesini sağlayarak artan gelir.
  • Hem profesyonellerin hem de öğrencilerin erişimine açık olarak uygulamalarını kullanıcılar ve endüstri standardı için net bir seçim olarak konumlandırdı.

Serbest toplam yaklaşımının seçilmesi Contoso'yu müşteri tabanını hızla genişletip yeni kullanıcılarla çizim yapmak için etkinleştirdi. Contoso, çözümünü geliştirmek ve korumak için yüksek maliyetlere rağmen, çok sayıda ödeme yapan aboneyi kısa sürede çekerek genel geliri artırdı.

Contoso, şirketlerin dijital varlıklarını düzenlemesini ve etkili, çok kanallı deneyimler oluşturmasını kolaylaştıran kapsamlı bir pazarlama kaynak yönetimi platformu sunar. Platform zaten çeşitli temel pazarlama otomasyonu ve dijital varlık yönetimi özellikleri sunarken Contoso bir fırsat fark etti. Doğrudan platformlarına yapay zeka destekli, copilot benzeri yeni bir yardımcı ekleyerek müşterilerinin pazarlama çalışmalarını uygun ölçekte iyileştirmelerine yardımcı olabilir.

Contoso, genel bir yardımcıya ek olarak, belirli ihtiyaçları olan müşteriler için sektöre özel bir yardımcı paketi geliştirdi. Bu sektör pazarlama yardımcıları, sektöre özgü işlevleri desteklemek için özel bilgilere ve yeteneklere sahiptir. Genel yardımcı üzerinden ek ücret karşılığında müşteriler tarafından kullanılabilir.

Contoso'nun neden bu ticari yaklaşımı seçtiğini inceleyelim:

  • Son kullanıcılar: Contoso, iş akışlarını iyileştirmek için yeni teknolojiler uygulamak isteyen ileri düzey kullanıcıları hedeflemek istedi. Ayrıca çekirdek platformlarında yeni nesil, sektör lideri özellikler sunarak pazar paylarını genişletmek istediler.
  • İş değeri: Yardımcı pilot, kullanıcıların endüstri gereksinimlerini karşılamak için hızlı bir şekilde yüksek kaliteli içerik oluşturmasını kolaylaştırarak müşteri verimliliğini ve verimliliğini artırmaya yardımcı olur.
  • Teknik yaklaşım: Contoso, karmaşık ve doğru yardımcı katılımı sağlamaya yardımcı olmak için GPT-4.0 gibi üst düzey modellere yatırım yapıp Azure OpenAI Yardımcıları ve Azure AI Studio ile birlikte yardımcı pilotu geliştirdi.
  • Maliyetler: Copilot'un maliyetleri arasında geliştirme maliyetleri, uygulamayı üretimde çalıştırmak için devam eden bulut hizmeti ücretleri ve özelliğin pazardaki talebiyle garanti edilen Azure OpenAI abonelik maliyetleri yer aldı.

Bu sektöre özel yardımcı pilotların ücretli bir özellik olarak sunulması, Contoso'yu mevcut ve net-new müşterileri içindeki belirli hedef kitlelere hitap etmeye olanak sağladı. Contoso aynı zamanda düşük kodlu bir yaklaşım kullanarak maliyetleri ve geliştirme sürelerini sınırlayarak yatırımlarının özelliğin oluşturduğu gelirle uyumlu olmasını sağlar.

Bunu yaparken Contoso:

  • Mevcut platformlarının değerini artırarak ve yeni müşteriler arasında benimsemeyi sağlayarak pazar paylarını artırdı.
  • Temel müşteri tabanını yabancı hale getirmeden yeni teknolojilerle deneme yapmak isteyen güçlü kullanıcılardan yeni gelir akışları elde edildi.
  • Önemli geliştirme maliyetlerine neden olmadan hızlı ve üretken bir yapay zeka özelliği uygulandı.

Bu ücretli özelliği mevcut platformuna eklemek, Contoso'nun yüksek maliyetlere neden olmadan veya müşteri tabanının temel bileşenlerini yabancı hale getirmeden yeni bir üretken yapay zeka özelliğiyle denemeler sunmasına olanak sağladı. Bu yaklaşım, gelecekteki hizmetler ve özelliklerle genişletilmesi için sağlam bir üretken yapay zeka temeli oluşturmalarına yardımcı oldu.

Yeni çözüm senaryosu: İletişim merkezi aracıları

Contoso, iletişim merkezlerinde daha fazla yapay zeka otomasyonu için bir fırsat tanımladı. Birçok müşteri hizmetleri ekibi arama hacminden bunalmıştı, ancak Contoso birçok iletişim isteğinin bir yapay zeka yardımcısının sağlayabilecekleri basit görevler veya bilgiler için olduğunu fark etti. Bu yapay zeka aracıları insan temsilcileri üzerindeki yükleri hafifleterek en karmaşık sorunlarla başa çıkmalarına, kapalı biletlerin verimliliğini önemli ölçüde artırmalarına ve iletişim merkezinin genel maliyetlerini azaltmalarına olanak tanıyabilir.

Contoso, bu talebi karşılamak için telefon üzerinden veya metin tabanlı bir arabirim aracılığıyla soruları yanıtlayabilen, görevleri başlatabilen ve müşteriler için biletleri kapatabilen üretken bir yapay zeka iletişim merkezi aracısı geliştirdi. Bu teknolojinin pazar talebi ve kesinti potansiyeli göz önünde bulundurulduğunda Contoso, bu uygulamayı saas tabanlı yeni bir çözüm olarak oluşturarak küçük bir ek kullanım ücretiyle birlikte temel abonelik ücreti tahsil etti. Şimdi şu faktörlere göz atalım:

Contoso, uygulamasını şu yaklaşımla geliştiriyor:

  • Son kullanıcı: Bu uygulama, şirketlerin çağrı merkezleriyle iletişim kuracak sorguları veya sorunları olan müşterilere yönelik olacaktır. Sohbet arabirimleri söz konusu olduğunda uygulamanın kullanıcı arabirimi, müşteri tarafından kullanım kolaylığı sağlamak için basitliğe öncelik tanır.
  • İş değeri: Bu çözüm, bilet başına kapalı maliyeti azaltarak ve iletişim merkezi çalışanlarını daha fazla yetenek ve destekle güçlendirerek iletişim merkezlerinin hem verimliliğini hem de verimliliğini artırır.
  • Teknik yaklaşım: Contoso çözümü Microsoft Fabric, Azure AI Studio ve Azure OpenAI Yardımcıları ile pro-kod geliştirmeyi kullanarak oluşturms. Bu uygulamanın sağladığı değer, önemli bir geliştirme lifti ve sürekli destek sağlar.
  • Maliyetler: Contoso'nun maliyetleri arasında geliştirme kaynakları, geliştirme, test ve üretim sırasındaki bulut hizmeti maliyetleri ve temel üretici yapay zeka özelliğiyle desteklenen sürekli destek yer aldı.

Çözümlerini SaaS modeli olarak sunmak, Contoso'nun mevcut eski iletişim merkezi sistemlerinin üzerine aynı anda katman oluştururken talebi esnek bir şekilde karşılamak için uygulamanın model kullanımını yönetmesini sağladı. Bu yapay zeka aracıları çeşitli kaynaklardan veri alabilir ve operasyonel görevleri hızla tanımlamak ve ele almak için bunları birden fazla otomatik karar alma düzeyinden geçirebilir. Kullanıcılar yapay zeka destekli arabirimlerle etkileşime alıştıkça temel alınan çekirdek sistem, çekirdek sistemlere kıyasla veri sunucusu olarak daha değerli hale gelebilir. Bu değişiklik, Contoso'nun uygulamasını yeni bir çözüm olarak geliştirme kararını gerekçelendirerek sektörde büyük bir kesinti potansiyeli sunar.

Bu çözümle Contoso:

  • Müşteri verimliliğini artıran temel bir çözüm platformu aracılığıyla başka bir gelir fırsatı dağıtıldı.
  • İletişim merkezleri için müşterilerin müşteri hizmetleriyle etkileşim kurma şeklini dönüştüren yeni, kesintiye neden olan bir arabirim geliştirdik.
  • Platform aracılığıyla sunulabilecek gelecekteki aracılar, özellikler ve SaaS tabanlı özellikler aracılığıyla konumlanmış büyüme fırsatları.

Çözümünün öğelerini dikkatli bir şekilde dikkate almak, Contoso'nun hedefleri ve bir bütün olarak uygulama platformuyla uyumlu bir ticari yaklaşım oluşturmasına yardımcı oldu. Contoso'nın bu çözüm için kullandığı SaaS modeli yaygın olarak geçerlidir ve ISV'lerin geliştirdiği yazılıma dönüştürücü bir bileşen sunar.

SaaS hakkında daha fazla bilgi edinin

Çözümünüzü SaaS biçiminde geliştirmek daha büyük bir ilk kaldırma olarak sunsa da, sonuçta müşterilerle daha kolay ve ölçeklenebilirlik sağlar. Baştan sona bir SaaS çözümü oluşturmaktan kaçınmak daha kolay görünebilir, ancak şirket içi veya paketlenmiş bir yazılım yaklaşımını benimsemek, müşteri tabanınız genişledikçe hızla maliyetli ve verimsiz hale gelebilir. Microsoft'un kaynakları ve yönergeleri SaaS yolculuğunuzu etkinleştirmenize yardımcı olabilir. SaaS çözümü geliştirme hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere bakın:

Yayımlama ve satış etkinleştirme

Ticari stratejinizi ve pazara çıkış yaklaşımınızı oluşturduktan sonra, bir sonraki adımınız çözümünüzü müşteriler için nerede yayımlamak istediğinizi seçmektir. Microsoft, iş ortaklarının teklifleri listelemesine, denemeleri etkinleştirmesine ve doğrudan müşterilerle ve Microsoft ekosistemiyle işlem yapmasına olanak tanıyan iki farklı vitrin sunar: Azure Market ve AppSource. Azure Market, müşterilerle etkileşim kurmak için daha teknik ve altyapı tabanlı bir vitrin sunar. Azure Market'da yayımlamayla ilgili kapsamlı yönergeleri burada bulabilirsiniz. AppSource vitrini, Dynamics 365 ve Power Platform uygulamaları dahil olmak üzere iş karar alıcılarına yönelik uygulamalar için bir yer sunar. AppSource'ta yayımlama yönergelerini burada bulabilirsiniz. Bu vitrinler, müşterilerin ihtiyaç duydukları şeyi hızla bulmasına yardımcı olmak için hedef kitleye ve ürüne göre ayırt edilir.

Azure Market AppSource
Hedef kitle BT uzmanları ve geliştiriciler İş karar alıcıları
Genişletmek için oluşturuldu Azure Azure, Dynamics 365, Office 365, Power BI, Power Apps
Çözüm türleri Altyapı çözümleri ve BT odaklı profesyonel hizmetler Tamamlanmış iş kolu uygulamaları ve profesyonel hizmetler
Yayımlama seçenekleri Bana ulaşın, danışmanlık hizmetleri teklifi, deneme sürümü, sanal makine, çözüm şablonları ve yönetilen uygulamalar Bana ulaşın, danışmanlık hizmetleri teklifi ve deneme sürümü
Uygulama içi deneyim Azure portalı ve CLI Office 365, Dynamics 365, Power BI, Office istemci uygulamaları

Uygulamanızı geliştirip ticarileştirme yaklaşımınıza uygun hale getirmenizin ardından, en yüksek benimseme ve etkiyi sağlamak için yayın stratejinizi çözümünüzle nasıl uyumlu hale getirmeniz gerekir?

Sonuç

Çözümünüz için ticari stratejiyi göz önünde bulundurduğunuz için herkese uyan tek bir yaklaşım olmadığını unutmamanız önemlidir. Potansiyel değer ve maliyetlerden farklı faktörlerin her birini bütünsel olarak göz önünde bulundurarak, pazara çıkış yaklaşımına geçmek, ürününüzden en iyi şekilde para kazanmanın en iyi yolunu belirlerken kritik önem taşır. Genel ticari stratejinize ek olarak, ürününüzün fiyatlarını da göz önünde bulundurmanız önemlidir. Çok kiracılı bir çözümün fiyatlandırma modelleri hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.

Uygulamanızın ticari stratejisini değerlendirirken ve geliştirirken sizi destekleyebilecek bir diğer kaynak da ISV Uygulama Danışmanı'dır. Bu kendi kendine yönlendirilen deneyim, geçerli geliştirme aşamanıza göre en son kaynakları ve önerileri ortaya çıkarabiliyor.

Ticari stratejinizi anlamak ve planlamak, bir kullanım örneğini değerlendirirken ve önceliklendirirken ve çözümünüzü geliştirmek için en iyi yaklaşımı belirlerken başarıya yönelik önemli bir adımdır. ISV Yolculuğu boyunca, uygulamanızın geliştirme ve konumlandırmasını ticari stratejinizle uyumlu hale getirmeniz, başarılı bir dağıtım ve ürün teklifinin desteklenmesine yardımcı olur.

Kullanım örneğinizi, nasıl oluşturmayı planladığınızı ve ticari stratejinizi oluşturduktan sonra, bir sonraki adım çözümünüzü geliştirirken izleyebileceğiniz belirli düşük kod veya pro-kod düzenini belirlemektir.

  • Last updated on