Kun tekoälystä tulee käyttöliittymä, mitä tapahtuu SaaS:lle?

Vuosien ajan sisäänkirjautuminen martech‑ohjelmistoon merkitsi hallintapaneelin avaamista. Olipa kyseessä myynnin analysointi, asiakastietojen tarkastelu, kampanjan suorituskyvyn seuranta tai tilin hallinta, hallintapaneeli toimi lähtökohtana. Ohjelmistoyritykset investoivat voimakkaasti näiden ympäristöjen helpottamiseen, koska asiakkaiden saaminen sovellukseen oli keskeistä tuotteen arvon tuottamisessa.

AI‑avustajat alkavat haastaa sen oletuksen, kun ihmiset tottuvat aloittamaan kysymällä sen sijaan, että selaisivat valikoita ja raportteja. He voivat kertoa AI‑avustajalle, mitä he haluavat tietää tai saavuttaa, ja odottaa teknologian määrittävän, mitä tietoa sen täytyy käyttää vastauksessa.

Kun tämä käyttäytyminen siirtyy työpaikalle, ohjelmistoyritykset näkevät asiakkaita, jotka saattavat jatkaa ohjelmistonsa käyttöä, mutta viettävät vähemmän aikaa itse sovelluksessa, mikä muuttaa tapaa, jolla ne esittelevät ominaisuuksiaan ja jopa sitä, miten ne mittaavat asiakkaiden saamia arvoa tuotteesta.

Ohjelmistot voivat tulla osaksi keskustelua

AI‑avustajat, kuten Claude ja ChatGPT, ovat jo muuttaneet tapaa, jolla ihmiset löytävät tietoa ja suorittavat jokapäiväisiä tehtäviä. Yritysten käyttöönotto luo erilaisen mahdollisuuden, koska nämä järjestelmät voivat yhä enemmän yhdistää työntekijöiden työssä käyttämät erikoissovellukset ja omistettu data.

Model Context Protocol (MCP) on yksi teknologia, joka mahdollistaa nämä yhteydet. MCP tarjoaa standardoidun tavan AI‑sovelluksille yhdistää ulkoisiin tietolähteisiin ja ohjelmistotyökaluihin. Sen sijaan, että jokainen vuorovaikutus alkaisi tietyssä sovelluksessa, ohjelmistotoimittajat voivat tehdä osia tuotteistaan saataviksi AI‑ympäristöjen kautta, joita asiakkaat käyttävät.

Kuvittele analytiikkasovellus. Markkinoija perinteisesti kirjautuu sisään, avaa raportin, valitsee aikavälin, asettaa suodattimet ja vertaa useita asiakasryhmiä ennen kuin löytää vastauksen. AI‑käyttöliittymän avulla, joka on yhdistetty taustalla olevaan ohjelmistoon, markkinoija voisi yksinkertaisesti kysyä, mitkä äskettäin hankitut asiakkaat ennustetaan muuttuvan korkean arvon asiakkaiksi.

Analytiikkaohjelmisto suorittaa edelleen tärkeän tehtävän taustalla, koska se sisältää olennaisen datan, soveltaa erikoismalleja ja tarjoaa tiettyyn käyttötapaukseen kehitettyjä ominaisuuksia, mutta tapa, jolla asiakas pääsee näihin ominaisuuksiin, alkaa muuttua.

Omistettu data käy yhä arvokkaammaksi

Keskustelullisen pääsyn tarjoaminen ohjelmistoon paljastaa myös yhden yleiskäyttöisen tekoälyn rajoituksen.

Malli voi tietää paljon markkinoinnista tai verkkokaupasta, mutta ei tiedä, mitä juuri eilen tapahtui tietyn yrityksen sisällä. Se ei automaattisesti tiedä, miten brändi laskee asiakasarvon tai minkä ajanjakson jälkeen asiakas katsotaan menetykseksi. Hyödyllinen yritystekoäly riippuu organisaatiolle erityisesti suunnatun tiedon saatavuudesta.

Ohjelmistoyrityksillä on jo suuri osa tästä erikoistuneesta tiedosta. Asiakasdata-alustat ymmärtävät asiakaskäyttäytymisen ja liiketoimintatiedon työkalut järjestävät yrityksen suorituskykytiedot. Muut yrityssovellukset sisältävät vastaavan erikoistuneen tiedon niistä organisaatioista, joita ne palvelevat.

Näiden järjestelmien yhdistäminen tekoälyn kanssa antaa mallille tavan työskennellä yrityskohtaisen tiedon kanssa sen sijaan, että se luottaisi pelkästään yleiseen tietämykseensä.

Kun tekoälymallit kehittyvät edelleen, omistettu data ja erikoistuneet ohjelmistokyvyt voivat muodostua yhä tärkeämmäksi erottelutekijäksi. Malli voi tarjota keskustelukokemuksen, kun taas yrityssovellukset tarjoavat perustiedot ja toiminnallisuudet, jotka tekevät keskustelusta hyödyllisen tietylle liiketoiminnalle.

Vastaukset ovat vain osa mahdollisuutta

Keskustelullisen ohjelmiston seuraava vaihe riippuu myös siitä, mitä tapahtuu, kun tekoäly on antanut vastauksen. Oivalluksen tunteminen on hyödyllistä, mutta sen toteuttaminen on se, missä liiketoimintaohjelmistot ansaitsevat suurimman osan arvostaan.

Kuvittele, että kysyt AI‑avustajalta, mitkä asiakkaat todennäköisimmin tekevät toisen ostoksen, ja käytät sitten vastausta luodaksesi kohdeyleisön ja tehdessäsi sen saatavaksi toiselle järjestelmälle, jolloin keskustelu muuttuu työnkuluksi. Samankaltaisia mahdollisuuksia on koko yritysohjelmistossa. Käyttäjä voisi tunnistaa ongelman ja käynnistää seuraavan vaiheen siirtymättä useiden sovellusten läpi, koska taustajärjestelmät jatkaisivat erikoistoimintojen suorittamista samalla kun AI‑avustaja koordinoi, miten käyttäjä käyttää niitä.

Kun tekoäly voi käynnistää toimintoja, SaaS‑tuotteet alkavat näyttää enemmän erikoistuneiden kyvykkyyksien kokoelmilta, joita AI‑järjestelmä voi kutsua tarpeen mukaan. Analytiikkatuote voi tunnistaa kohdeyleisön, kaupankäyntialusta voi tarjota tapahtumatiedot ja markkinointialusta voi aktivoida kampanjan, ja paras osa on se, että käyttäjän ei välttämättä tarvitse selata jokaista sovellusta, jotta nämä tuotteet voivat osallistua työnkulkuun. Tämän jälkeen ohjelmistoyritykset voivat alkaa suunnitella työnkulkuja sen mukaan, mitä asiakas haluaa saavuttaa, sen sijaan että ne perustuivat näytönvaiheiden järjestykseen.

Hallintapaneeli on edelleen tarpeellinen

Hallintapaneelit eivät todennäköisesti katoa kokonaan, koska jotkut tehtävät hyötyvät visuaalisesta tutkimisesta tai suurten tietomäärien tarkastelusta kerralla. Käyttäjät tarvitsevat edelleen omistettuja sovelluksia monenlaiseen työhön, mutta niiden rooli on vain vähemmän keskeinen.

Asiakas voi avata sovelluksen, kun syvempi tarkastelu on tarpeen, samalla kun hän hoitaa rutiinikysymykset ja -toiminnot AI‑avustajan kautta. Toinen käyttäjä voi olla vuorovaikutuksessa taustalla olevan ohjelmiston kanssa säännöllisesti avaamatta sen perinteistä käyttöliittymää lainkaan.

SaaS‑yritykset ovat perinteisesti pitäneet sisäänkirjautumisia, istuntoja ja tuotteen sisällä vietettyä aikaa sitoutumisen signaaleina. AI‑välitteinen ohjelmisto monimutkaistaa näitä mittareita. Asiakas, joka avaa hallintapaneelin harvoin, voi silti olla erittäin sitoutunut käyttäjä, jos AI‑avustaja kutsuu säännöllisesti tuotteen dataa, malleja tai työnkulkuja hänen puolestaan..

Rakenna siellä, missä asiakas työskentelee

SaaS‑yritykset ovat vuosia pyrkineet olemaan se sovellus, jonka asiakkaat avaavat ensin. AI‑avustajat tuovat mahdollisuuden, että mikään yksittäinen liiketoimintasovellus ei enää johdonmukaisesti pidä tätä asemaa. Ohjelmistojen on edelleen tarjottava luotettavaa dataa, erikoistuneita toimintoja ja varmaa toteutusta.

Tämän mallin valmistautuvat yritykset tulisi alkaa kysyä, mitkä tuotteidensa osat asiakkaat tarvitsevat eniten, mikä data voidaan turvallisesti tehdä saataville AI‑järjestelmille ja mitkä toiminnot käyttäjien tulisi voida käynnistää keskustelullisesti. Mielestäni hallintapaneeli pysyy hyödyllisenä, mutta se ei ehkä enää ole paikka, jossa vuorovaikutus alkaa.