BOS‐12 SaaS ビジネスモデルの理解と、 AWS を用いたサービス価値向上の アプローチ 〜生成 AI に触れて〜 - novel-suzukikeisuke/study GitHub Wiki
SaaS というビジネスモデルの理解
Software as a Service (SaaS) とは?
- 組織が効率的にサービス中心のアプローチでソリューションを提供できるようにするソフトウェア配信モデルおよびビジネスモデル
SaaS はソフトウェア配信モデルの一つ
- パッケージと比較したソフトウェア配信モデル
- パッケージ販売モデル
- 顧客はソフトウェアパッケージを買い切りで購入し、手元の環境に自分でインストールして利用
- SaaS モデル
- ブラウザなどからネットワーク越しに機能を利用ソフトウェアの実体はサービスプロバイダーの環境に存在
- オフィスや自宅など場所を問わないPC に限らずモバイル端末からも利用可能
SaaS におけるサービス体験
- ユーザーは機能だけでなく、さまざまなメリットを感じて SaaS を利用する。
- 場所を問わないアクセス
- 使いたい時にすぐに利用可能使った分だけの支払い、より低い初期費用
- 手厚いサポート体制
- 継続的な機能追加
- 外部サービスとの連携
SaaS はビジネスモデル
- ビジネスモデル:企業が行う事業の仕組みや方法
- SaaS は特定のビジネス目標を達成するための考え方やモデルを導入するもの
生成 AI を利用したプロダクトの成⻑
生成 AI が活用できるユースケース紹介
- 顧客関係管理 (CRM)
- 顧客属性に応じた打診メール生成
- 商談内容の要約作成
- 次にアプローチすべき顧客の分析
- EC
- 商品説明に使用するキャッチコピーや見出し、画像を自動作成
- レビューから商品の⻑所・短所を生成
- 対話的に欲しい商品をレコメンド
- 人事管理
- 履歴書から面接の質問を作成
- 従業員のスキルや経験に基づく トレーニング案の作成
- 人事評価のための定量データ作成
- 会計
- 領収書データから経費精算表を生成
- テキストで質問した内容の回答を 得るように売り上げデータを可視化
- 経費や資産状況に基づくアドバイス
現状の CRM にある課題を考える
- 次の商談に繋がりそうな顧客を迅速かつ正確に抽出することが難しい
営業アシスタント AI による課題解決
- 繰り返される入力作業の自動化
- 標準化された形で情報を入力しデータの品質を向上
- 過去の営業記録をもとにして タイムリーな商談機会を発掘
- 機能利用の促進、最適化
営業アシスタント AI 実現のために
- データや API 連携を補うことで業務タスクの完了まで実装することができる
業務タスクの実行に生成 AI を活用するために
- 業務タスクの指示と編成・構成を定義
- 基盤モデルの設定データソースへのアクセス
- API 呼び出しによりアクション完了
- クラウドホスティングとセキュリティの管理
Amazon Bedrock の活用
- タスクを分割、調整
- 企業データに安全にアクセス
- ユーザーに代わり API 呼び出し アクション実行
- フルマネージド インフラストラクチャ をサポート
SaaS ジャーニーの進め方
SaaS ジャーニーにおけるフェーズ整理
- SaaS 企業がベストプラクティスに沿った新しいプロセスを導入するためのガイダンス。
- ビジネス変革の取り組み全体にわたって観察されたパターンや 戦略を、4 つのターゲットに分類して例示
- 4つのフェーズで変革の準備
- フェーズ 1 事業計画立案
- 組織の変革
- マーケット/セグメント戦略
- 買い手/ユーザー
- 財務計画
- フェーズ 2 製品戦略とロードマップ開発
- 製品戦略
- オンボーディング体験
- コンプライアンス要件
- テナントの ペルソナ
- フェーズ3 実用最小限のサービス(MVS)
- 最小限の機能
- フィードバック
- 運用体験 体験
- MVS (Minimum Viable Service) とは
- MVP: (ユーザに価値を提供できる)実用可能な最小限の製品
- MVS: MVP + 運用面を考慮
- フェーズ 4 ローンチ / 市場開拓
- プライシングパッケージング
- セールス・チャネル
- 社内・社外コミュニケーション
- 運用最適化