เมื่อ AI ทำงานแทน: โมเดลธุรกิจ SaaS ต้องเปลี่ยนแปลงอย่างไร

อุตสาหกรรม SaaS ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานง่าย ๆ ว่า ซอฟต์แวร์ช่วยให้ผู้คนทำงานได้ ทุกโมเดลการกำหนดราคา แผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ และกระบวนการขายตลอดสองทศวรรษที่ผ่านมา ได้รับการจัดวางโดยอิงสมมติฐานนี้ ที่นั่งหมายถึงบุคคล ใบอนุญาตหมายถึงผู้ใช้ และการต่ออายุคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้นั้นตัดสินใจว่าเครื่องมือนั้นยังคุ้มค่า

AI กำลังทำลายพื้นฐานนั้นตั้งแต่รากฐาน ซอฟต์แวร์ไม่ได้เพียงช่วยให้ผู้คนทำงานอีกต่อไป ในหลายกรณี มันทำงานแทนเราแล้ว สิ่งนี้ส่งผลต่อโมเดลธุรกิจ SaaS และยังยกระดับมาตรฐานว่าซอฟต์แวร์เฉพาะด้านจะมีคุณค่าและสามารถปกป้องได้อย่างไร

การแข่งขันคุณลักษณะได้ดำเนินไปแล้ว

AI ได้ทำให้การพัฒนาคุณลักษณะของซอฟต์แวร์กลายเป็นสินค้าทั่วไปด้วยความเร็วที่อุตสาหกรรมไม่พร้อมรับ ในต้นปี 2024 ห้องทดลองของจีน DeepSeek สร้างโมเดล ที่แข่งขันได้กับผลิตภัณฑ์ชั้นนำของ OpenAI ด้วยค่าใช้จ่ายประมาณ 5 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นส่วนเล็กของประมาณ 100 ล้านดอลลาร์ที่ OpenAI ใช้จ่าย ภายในหนึ่งปี นักวิจัยจาก UC Berkeley ทำสำเนาความสามารถในการให้เหตุผลหลักของ DeepSeek ได้ประมาณ 30 ดอลลาร์ เส้นโค้งต้นทุนการพัฒนา AI กำลังลดลงอย่างรวดเร็ว ทีมที่มีการเข้าถึง API ที่เหมาะสมและการออกแบบพรอมต์สามารถประมาณคุณลักษณะที่เคยใช้หลายปีในการสร้างได้ในตอนนี้

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์คือ หากคุณลักษณะใด ๆ สามารถทำซ้ำได้ภายในไม่กี่เดือน แล้วคุณลักษณะจะไม่เป็นแหล่งความได้เปรียบเชิงแข่งขันที่ยั่งยืน การจัดกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ของคุณโดยอิงการแตกต่างของคุณลักษณะทำให้คุณต้องแข่งขันในสนามที่กำลังถูกทำลายเช่นกัน สิ่งเดียวกันก็ใช้กับการเพิ่มชั้น AI เพียงอย่างเดียวให้กับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ เมื่อการเข้าถึงโมเดลพื้นฐานเป็นเรื่องแพร่หลายมากขึ้น บริษัทซอฟต์แวร์จะต้องสร้างคุณค่าเพิ่มในความเชี่ยวชาญด้านโดเมน กระบวนการทำงาน และระบบรอบข้าง

แก้ไขปัญหาการกำหนดราคา

การกำหนดราคาตามที่นั่งเป็นผู้เสียหายที่เห็นได้ชัดที่สุดของการเปลี่ยนแปลงสู่การทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI โมเดลนี้มีเหตุผลที่เข้าใจง่ายเมื่อซอฟต์แวร์เป็นเครื่องมือ คนหนึ่งกับใบอนุญาตหนึ่งและที่นั่งหนึ่ง เมื่อเอเย่นต์ AI จัดการงานโดยอัตโนมัติ ตรรกะนี้จึงไม่ทำงานอีกต่อไป คุณไม่สามารถเรียกเก็บค่าใช้จ่ายต่อที่นั่งเมื่อที่นั่งนั้นเป็นบอท หรือเมื่อการปรับใช้เดียวสามารถจัดการภาระงานของผู้ใช้หลายสิบคนได้

นักวิเคราะห์ของ Gartner คาดการณ์ว่าอย่างน้อย 40% ของการใช้จ่าย SaaS ระดับองค์กร จะเปลี่ยนไปสู่โมเดลที่ใช้ตามการใช้งาน, ตามเอเย่นต์, หรือแบบผลลัพธ์ภายในปี 2030 โดยส่วนแบ่งรายได้จากที่นั่งจะลดลงจาก 21% เป็น 15% ตลาดกำลังเคลื่อนที่ในทิศทางนั้นอยู่แล้ว Zendesk เปิดตัว การกำหนดราคาตามผลลัพธ์ในเดือนสิงหาคม 2024, โดยเรียกเก็บค่าใช้จ่ายต่อการโต้ตอบกับลูกค้าที่แก้ไขได้แทนที่จะเป็นต่อผู้ใช้ Salesforce ตามมา กับ Agentforce ที่ $2 ต่อการสนทนา AI

ผู้เล่นรายใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมได้ยอมรับว่าโมเดลเก่าไม่สอดคล้องกับความเป็นจริงใหม่ หากคุณรอให้ตลาดบังคับให้เกิดการเปลี่ยนแปลง คุณจะต้องรับเงื่อนไขที่กำหนดโดยผู้ที่เคลื่อนที่ก่อน

ยังมีปัญหาด้านต้นทุนอีกด้วย SaaS แบบดั้งเดิมได้รับประโยชน์จากต้นทุนส่วนเพิ่มใกล้ศูนย์ เมื่อซอฟต์แวร์ถูกสร้างขึ้น การให้บริการลูกค้าเพิ่มขึ้นเป็นเกือบฟรี ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีต้นทุนการประมวลผลที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างมากและสเกลตามการใช้งาน การกำหนดราคาตามที่นั่งไม่เคยออกแบบมาสำหรับระดับความแปรปรวนนี้ บริษัทใด ๆ ที่ยังคงใช้โมเดลที่นั่งบนผลิตภัณฑ์ AI กำลังจัดการกับความไม่สอดคล้องเชิงโครงสร้างที่ในที่สุดจะต้องแก้ไข

การเป็นเจ้าของกระบวนการทำงานเป็นกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ใหม่

ถ้าคุณลักษณะไม่ใช่คู่อุปสรรคและที่นั่งไม่ใช่หน่วยมูลค่าที่เหมาะสม แล้วอะไรคือ? เมื่อบริษัทต่าง ๆ เดินทางผ่านการเปลี่ยนแปลงนี้อย่างตั้งใจ พวกเขาพบว่าคำตอบคือการเป็นเจ้าของกระบวนการทำงาน การเป็นเจ้าของกระบวนการทำงานหมายถึงระดับที่แพลตฟอร์มสนับสนุนและเชื่อมต่อชุดของการกระทำตลอดกระบวนการดำเนินงานของลูกค้า แทนที่จะจัดการเพียงขั้นตอนเดียวแยกกัน

สำหรับกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ การปรับมุมมองนี้ทำให้เกิดความแตกต่าง ในขณะที่เครื่องมือจัดการกับงานเฉพาะด้าน แพลตฟอร์มกระบวนการทำงานจัดการกับลำดับทั้งหมด: การรับข้อมูล, การประมวลผล, การตัดสินใจ, การติดตามผล, และการวัดผล ยิ่งแพลตฟอร์มครอบคลุมลำดับนั้นมากเท่าใด การทดแทนก็ยิ่งยากขึ้นเพราะค่าใช้จ่ายในการสลับรวมถึงกระบวนการดำเนินงานทั้งหมด ไม่ได้หมายความว่าจะต้องสร้างทุกส่วนภายในองค์กร ในหลายกรณีแนวทางที่แข็งแกร่งคือการเสริมความสามารถหลักและเชื่อมต่อกับบริษัทที่แข็งแกร่งในส่วนที่อยู่ใกล้เคียงของกระบวนการทำงาน

ลองพิจารณาการให้เช่า เอเย่นต์ AI ที่ตอบคำถามของผู้เช่ากำลังสร้างได้ง่ายขึ้น แต่การย้ายผู้เช่าจากการสอบถามไปสู่การชมทรัพย์สินขึ้นอยู่กับหลายระบบที่ทำงานร่วมกัน ตั้งแต่ข้อมูลทรัพย์สินและการกำหนดเวลาไปจนถึงการเข้าถึง ไม่มีคุณลักษณะเดียวที่สร้างประสบการณ์นั้น มูลค่ามาจากการที่ความสามารถเฉพาะด้านเชื่อมต่อกันตลอดกระบวนการ

ตาม Gartner ความสามารถในการบูรณาการเป็น ปัจจัยที่สำคัญที่สุดอันดับ 3 สำหรับผู้ซื้อซอฟต์แวร์ระดับโลก คุณลักษณะอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะโน้มน้าวผู้ซื้อ พวกเขายังต้องการทราบว่ามันบูรณาการกับระบบที่ทีมของพวกเขาพึ่งพาอยู่หรือไม่ และการบูรณาการเหล่านั้นลึกพอที่จะขจัดความขัดแย้งตลอดกระบวนการทำงานทั้งหมดหรือไม่

สิ่งนี้เปลี่ยนวิธีที่บริษัทซอฟต์แวร์ควรประเมินแผนที่ผลิตภัณฑ์ของตนเอง คำถามจึงไม่ได้เป็น “เราควรสร้างอะไรต่อไป” แต่เป็น “ส่วนใดของกระบวนการทำงานของลูกค้ายังไม่ได้ถูกจับต้อง, และต้องทำอะไรบ้างเพื่อเป็นเจ้าของมัน” ความร่วมมือกับแพลตฟอร์มที่อยู่ใกล้เคียง, ผู้ให้ข้อมูล, และชั้นบริการกลายเป็นสำคัญเชิงกลยุทธ์เทียบเท่าการพัฒนาภายใน การแยกส่วนอาจเคยเป็นรูปแบบของการป้องกัน, โดยแต่ละผู้จำหน่ายปกป้องส่วนของสแต็กเทคโนโลยีของตนเอง เมื่อความสามารถแต่ละอย่างง่ายต่อการทำซ้ำมากขึ้น วิธีการนี้อาจทำให้บริษัทเสียเปรียบ

บริบทที่เป็นกรรมสิทธิ์คือการล็อกอินแบบใหม่

ในโมเดล SaaS แบบดั้งเดิม การล็อกอินเกิดจากค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนแปลง การย้ายข้อมูล, การฝึกอบรมผู้ใช้ใหม่, และการตั้งค่าการเชื่อมต่อใหม่ทั้งหมดต้องใช้เวลาและความพยายามเป็นจำนวนมาก ในโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI รูปแบบการล็อกอินที่ลึกกว่าและมองเห็นได้ยากกว่ากำลังเกิดขึ้น: บริบทของลูกค้าที่เป็นกรรมสิทธิ์

ระบบ AI มีประโยชน์เพียงเท่ากับข้อมูลที่มันทำงานอยู่ โมเดล AI เชิงทั่วไปสามารถตอบคำถามทั่วไปได้ ระบบ AI ที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์มซึ่งสะสมประวัติกระบวนการทำงานของลูกค้าหลายปี, รูปแบบพฤติกรรม, การตัดสินใจกำหนดค่า, และข้อมูลความสัมพันธ์ สามารถทำงานด้วยสติปัญญาบริบทที่เฉพาะเจาะจงต่อสถานการณ์ของลูกค้านั้น โมเดลเชิงทั่วไปทำไม่ได้, และนี่ทำให้บริบทที่เป็นกรรมสิทธิ์กลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงการแข่งขันที่แข็งแกร่งในซอฟต์แวร์

RSM US ยืนยันแนวทางนี้, โดยระบุว่าธุรกิจที่ใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ได้สำเร็จจะเห็นการเพิ่มขึ้นในอัตราการรักษาลูกค้าที่คู่แข่งที่เน้นฟีเจอร์เดี่ยวไม่สามารถเทียบได้ บริษัทซอฟต์แวร์ควรลงทุนในการสะสมและจัดโครงสร้างของบริบทที่เฉพาะเจาะจงต่อแต่ละลูกค้าอย่างรุนแรงเท่าที่ลงทุนในความสามารถอื่น ๆ บริบทนั้นจะมีคุณค่ามากขึ้นเมื่อเชื่อมโยงกับความเชี่ยวชาญเฉพาะ, กระบวนการทำงานที่ตั้งขึ้นแล้วและระบบอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการทำงานให้สำเร็จ คู่แข่งอาจคัดลอกฟีเจอร์เดี่ยวได้อย่างรวดเร็ว, แต่การทำซ้ำทุกอย่างรอบ ๆ นั้นเป็นภารกิจที่ใหญ่กว่ามาก

สิ่งนี้ยังมีผลต่อวิธีที่บริษัทซอฟต์แวร์คิดเกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูลและความสามารถในการตรวจสอบ เมื่อ AI ทำงานบนบริบทของลูกค้าเพื่อทำภารกิจที่สำคัญ ทั้งผู้จำหน่ายและลูกค้าต้องมองเห็นว่ AI กำลังทำอะไรและทำไม การกำกับดูแลต้องเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมที่ทำให้การเป็นเจ้าของกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีความน่าเชื่อถือ

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อผลลัพธ์เป็นผลิตภัณฑ์

หากลูกค้าซื้อผลลัพธ์แทนเครื่องมือ ทีมผลิตภัณฑ์จะต้องคิดอย่างพื้นฐานที่แตกต่างเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขากำลังก่อสร้างและวิธีการวัดความสำเร็จ แผนที่โรดแมปที่จัดระเบียบตามฟีเจอร์เพื่อส่งมอบเป็นเครื่องมือที่ไม่เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์ที่จัดระเบียบตามผลลัพธ์ที่ต้องส่งมอบ นักพัฒนาควรให้ความสำคัญน้อยลงกับสิ่งที่พวกเขาปล่อยในไตรมาสและให้ความสำคัญมากขึ้นกับสิ่งที่ทำให้ลูกค้าได้ผลลัพธ์, และว่าผลลัพธ์เหล่านั้นสามารถวัดได้, มีสาเหตุชัดเจน, และทำซ้ำได้หรือไม่

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ใช้ชีวิตในการคิดตามสเปคฟีเจอร์และรอบการปล่อยต้องพัฒนาความคล่องแคล่วในเมตริกการดำเนินงาน ผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จจะเป็นอย่างไร, เราจะรู้ว่าได้บรรลุเป้าหมายเมื่อใด, และการออกแบบผลิตภัณฑ์จะทำให้พฤติกรรมของ AI สอดคล้องพอที่จะรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ได้อย่างไร? สิ่งนั้นเป็นสาขาวิชาแตกต่างจากการสร้างซอฟต์แวร์เพื่อให้ผู้ใช้คนทำงาน

เราสามารถเห็นการเปลี่ยนแปลงนี้แล้วในวิธีที่ผู้ซื้อประเมินผู้ขาย. G2’s ข้อมูลการรีวิว แสดงว่า ความสามารถของ AI ตอนนี้มีความสำคัญเฉพาะเมื่อจับคู่กับคุณค่าการดำเนินงานที่วัดได้. ความแปลกใหม่ของฟีเจอร์กำลังสูญเสียความสำคัญในการตัดสินใจซื้อ, ในขณะที่ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นกำลังเพิ่มขึ้น. ผู้ขายที่ยังขายโดยเน้นความสามารถเป็นหลักและปล่อยให้คำถามเกี่ยวกับผลลัพธ์อยู่กับลูกค้า กำลังอยู่ในตำแหน่งที่ไม่สอดคล้องกับความคาดหวังของผู้ซื้อมากขึ้น.

ผู้ซื้อได้เปลี่ยนแปลงไปแล้ว

ผู้ดำเนินการระดับองค์กรและตลาดกลางไม่ได้รอให้ผู้จำหน่ายตามทัน เกณฑ์การประเมินได้เปลี่ยนไปแล้วและผู้ซื้ออยากทราบว่าแพลตฟอร์มผลิตอะไร, ทำงานอย่างไรภายในกระบวนการทำงานที่มีอยู่ของพวกเขา, และเชื่อมต่ออย่างลึกซึ้งกับระบบที่พวกเขาพึ่งพาอยู่ การสนทนาการจัดซื้อที่เคยมุ่งเน้นการสาธิตฟีเจอร์และการนำเสนอโรดแมปกำลังมุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรมการผสานรวม, การวัดผลลัพธ์, และความรับผิดชอบการดำเนินงานมากขึ้น

ความเสี่ยงสำหรับแพลตฟอร์ม SaaS ที่มีการเปิดเผยต่อผู้ใช้ระดับองค์กรอย่างหนักคืออัตราคูณรายได้อาจบีบอัดเมื่อเทียบกับบริษัทที่เปลี่ยนไปสู่โมเดลการใช้งานหรือผลลัพธ์ นักลงทุนกำลังคำนวณความเสี่ยงว่าการรักษารายได้สุทธิจะเสื่อมถอยเมื่อผู้ลูกค้าแทนที่ที่นั่งของมนุษย์ด้วยเอเจนต์ AI

นี่เป็นโอกาสที่สั้นสำหรับผู้จำหน่าย ผู้ซื้อกำลังสร้างความคาดหวังเกี่ยวกับลักษณะของความรับผิดชอบของซอฟต์แวร์ที่เป็น AI อย่างแท้จริง ผู้จำหน่ายที่มองไปข้างหน้ากำลังตอบสนองโดยสร้างโครงสร้างราคา, สร้างความลึกของการผสานรวม, และยอมรับการวัดผลตามผลลัพธ์มากขึ้น, ทำให้พวกเขาได้เปรียบในการต่ออายุและการขยายตัว ผู้จำหน่ายที่ยังคงมุ่งเน้นชุดฟีเจอร์ของตนจะพบว่าการสนทนานั้นกลายเป็นเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ซื้อจริง ๆ อยากรู้มากขึ้น

ทบทวนมาตรฐานของคุณค่าใหม่

AI กำลังเปลี่ยนมูลค่าของซอฟต์แวร์, และต่อใคร, และบนเงื่อนไขใด ทั้งระบบการประเมินค่า SaaS ถูกสร้างขึ้นสำหรับโลกที่ซอฟต์แวร์เพียงช่วยมนุษย์ทำงาน โลกนั้นกำลังสิ้นสุดลง

ยุคใหม่ต้องการให้บริษัทมองเรื่องนี้เป็นคำถามจากหลักการพื้นฐาน หาก AI ทำงานแทน เราควรให้ลูกค้าจ่ายค่าอะไรและทำไม? คำตอบคือโมเดลใหม่ทั้งหมดที่มุ่งเน้นผลลัพธ์ ความเป็นเจ้าของกระบวนการทำงาน และบริบทที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งต้องการการคิดใหม่เกี่ยวกับการกำหนดราคา กลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ความร่วมมือ และวิธีวัดความสำเร็จ

ยุคฟีเจอร์ของ SaaS ให้รางวัลกับเครื่องมือที่มีความสามารถที่สุด แต่ยุค AI จะให้รางวัลกับบริษัทที่มีความเชี่ยวชาญและการเชื่อมต่อที่ยากจะทำซ้ำ การจัดโครงสร้างใหม่ตามความเป็นจริงนี้ในวันนี้ จะทำให้คุณสร้างกำแพงป้องกันสำหรับทศวรรษต่อไปของซอฟต์แวร์องค์กร