Desenvolver uma estratégia comercial para aplicações generativas de IA

Este artigo permite que ISVs (fornecedores independentes de software) e empresas de desenvolvimento de software (SDCs):

• Saiba mais sobre diferentes abordagens à estratégia comercial para aplicações generativas de IA
• Entender como outros ISVs projetaram e implementaram com sucesso uma estratégia comercial para suas aplicações

Introdução

Como os ISVs consideram casos de uso generativos de IA e como desenvolvê-los, é fundamental pensar na estratégia comercial da sua solução desde o início. Alinhar suas abordagens comerciais e de desenvolvimento desde o início pode ajudá-lo a estabelecer uma estratégia geral de produto mais coesa e bem-sucedida.

Este artigo destina-se a ajudá-lo a determinar a estratégia de comercialização do seu aplicativo, fornecendo uma visão de alto nível das considerações que podem afetar seu modelo comercial e exemplos reais de aplicativos comerciais. Esta página de comercialização pode ser útil à medida que você avalia casos de uso com a página de previsão de negócios e seleciona uma abordagem técnica na página de previsão de recursos. Embora não haja uma abordagem única para a comercialização, entender as estratégias que funcionaram com sucesso para os outros pode ajudar a guiá-lo na monetização bem-sucedida de seus investimentos.

Vamos analisar alguns desafios e considerações iniciais que sua estratégia comercial deve abordar.

Desafios e considerações de comercialização

Quando você alinha a estratégia comercial e a abordagem de monetização para sua solução, há vários desafios para navegar:

• Demanda volátil e perceções de valor que podem mudar rapidamente à medida que novos produtos são colocados no mercado
• Custos altamente variáveis e dinâmicos, incluindo custos de desenvolvimento, implantação e hospedagem
• Diferenciação de mercado que alinha a rentabilidade da empresa com a acessibilidade ao cliente e mantém um caminho aberto para escalabilidade futura

Como em qualquer solução que um ISV constrói, é importante estabelecer um plano de negócios claro e entender a potencial oportunidade de receita. Essas etapas iniciais ajudam a garantir um alinhamento claro de valor e impulsionam uma abordagem bem-sucedida à comercialização.

Para planejar uma estratégia comercial bem-sucedida, pode ser útil examinar sua solução e contexto através de várias lentes. Ao pensar sobre a estratégia comercial da sua solução, há três coisas principais a considerar: determinação de valor, custos e sua abordagem de entrada no mercado. Discutiremos cada um deles em profundidade mais tarde, usando uma série de cenários de exemplo de ISV. As considerações a seguir podem ajudá-lo a pensar nos fatores que influenciam a escolha de sua estratégia de comercialização.

Pensar nessas considerações pode ajudá-lo a enfrentar os desafios que muitos esforços comerciais enfrentam. Vamos discutir brevemente como cada uma dessas áreas de foco pode afetar sua estratégia comercial.

Determinação do valor

À medida que desenvolve a sua estratégia de comercialização, é fundamental identificar o valor que a sua aplicação cria para si e para o seu cliente. Considere seu objetivo ao identificar seu caso de uso e criar seu aplicativo. Você está construindo o reconhecimento da marca em um novo mercado-alvo ou explorando uma oportunidade de receita suplementar em um público existente? Ter um objetivo claro e uma métrica de sucesso para sua solução pode ajudar a alinhar sua estratégia comercial com sua aplicação. Através de nossas conversas com ISVs, descobrimos que muitos ISVs procuram alcançar o seguinte valor de suas ofertas:

• Receita - a solução é oferecida a um custo para os clientes e destina-se a gerar fluxos de receita de ISV
• Quota de mercado - a solução destina-se a construir a notoriedade da marca e aumentar a quota de mercado ISV numa área específica

Embora as soluções que se concentram na geração de receita forneçam benefícios óbvios para os ISVs, ainda há valor no desenvolvimento de aplicativos com a principal intenção de expandir a participação no mercado e o reconhecimento da marca. Por exemplo, um ISV que entra em um novo mercado pode querer publicar uma série inicial de soluções ou recursos gratuitamente para gerar interesse e confiança em sua marca antes de um lançamento maior e focado na receita. No entanto, independentemente do seu objetivo, alinhar a sua solução com as exigências dos clientes é fundamental para uma estratégia comercial de sucesso.

Considere a demanda do cliente

Quer esteja a concentrar-se no aumento da quota de mercado ou na geração de receitas, as soluções ISV têm um melhor desempenho junto dos clientes quando fornecem uma proposta de valor clara para o cliente. Para decidir efetivamente sobre uma estratégia de monetização e preços, é essencial avaliar quanto valor sua solução tem para seu cliente.

Considere como sua solução ajuda o cliente - que valor ela oferece para ele? Normalmente, as soluções fornecem valor aos clientes de pelo menos uma de três maneiras:

• Aumente a eficácia - habilite os clientes com novos recursos que antes não estavam disponíveis
• Melhore a eficiência - reduza o tempo, a mão de obra ou os recursos necessários para concluir tarefas ou operações
• Gere receita - gere receita diretamente, permitindo que seu cliente comercialize e/ou monetize seus próprios produtos

Se os seus clientes finais considerarem a sua solução valiosa, poderão estar dispostos a pagar mais pelo produto. As soluções que permitem que os clientes gerem receita muitas vezes podem ser mais demandadas pelos clientes do que as soluções que suportam funções internas não geradoras de receita. No entanto, soluções que melhoram a eficiência e a eficácia das operações de seus clientes ainda podem ser bem-sucedidas, como vemos nos cenários de exemplo a seguir.

Esta página e a jornada mais ampla destinam-se a fornecer aos ISVs orientação passo a passo para idealizar, desenvolver e publicar novos aplicativos. No entanto, existem outros recursos da Microsoft disponíveis que podem ajudá-lo a impulsionar a adesão organizacional em torno do seu caso de uso. O Microsoft AI Value Accelerator (MAIVA) Playbook fornece orientação fundamental aos clientes empresariais para a industrialização da IA. Este recurso pode ajudá-lo a alinhar seu caso de uso com as metas gerais de negócios, padronizar sua estratégia de IA e dimensionar efetivamente o valor que sua solução oferece.

Custos

Determinar com precisão os custos de desenvolvimento e operação de um aplicativo de IA generativa é um desafio devido à diversidade de variáveis em jogo. As aplicações individuais envolvem diferentes ferramentas e arquiteturas no seu desenvolvimento, criando uma grande variedade de possíveis custos iniciais e contínuos para as soluções. No entanto, existem ferramentas que podem ajudá-lo a estimar esses custos. Você pode usar a calculadora de preços do Azure para inserir suas próprias informações e receber uma estimativa de preço personalizada online. Você também pode saber mais sobre os custos associados a ferramentas de desenvolvimento específicas, como os serviços no Azure AI Studio e no Copilot Studio.

Geralmente, à medida que você avalia os custos envolvidos com seu aplicativo, há vários elementos para planejar. Os modelos de IA generativa normalmente exigem até seis componentes principais:

• Banco de dados ou armazenamento: gerenciar os custos de armazenamento dos dados do seu aplicativo é crucial, especialmente ao lidar com dados estruturados e não estruturados em vários locais para garantir disponibilidade e redundância.
• Índice e motor de pesquisa: Investir num índice e num motor de busca eficientes é essencial para tornar os seus dados acessíveis e úteis e permitir que os utilizadores recuperem rapidamente a informação de que necessitam.
• Desenvolvimento e treinamento de modelos: o orçamento para o desenvolvimento, treinamento e refinamento de seus modelos de IA ou aprendizado de máquina é fundamental, pois esses modelos formam a base de seu aplicativo e influenciam sua eficácia.
• Ambiente de hospedagem de aplicativos: selecionar um ambiente de hospedagem econômico, seja o Serviço Kubernetes do Azure (AKS), Máquinas Virtuais (VMs) ou AppService, é vital, pois afeta diretamente o desempenho, a escalabilidade e a segurança do seu aplicativo.
• Cache: a implementação de soluções de cache, embora tecnicamente opcional, pode reduzir os custos operacionais, reduzindo a tensão do banco de dados e melhorando os tempos de resposta.
• Serviço potencial de segurança ou monitoramento: priorizar os gastos com serviços de segurança e monitoramento é crucial para proteger seu aplicativo. Ele ajuda a garantir a conformidade e manter o desempenho ideal, evitando interrupções ou violações dispendiosas.

É importante lembrar que o processo de desenvolvimento de aplicativos e as funções internas podem afetar fortemente os custos. Pensar na sua aplicação de forma holística e considerar todos os fatores relevantes pode ajudar a impulsionar uma estratégia comercial bem-sucedida.

Abordagens de entrada no mercado (GTM)

Depois de considerar o valor que sua solução oferece, juntamente com os custos envolvidos com seu desenvolvimento, implantação e operação, você está pronto para determinar a abordagem que se adapta ao seu cenário. Através do nosso trabalho com ISVs, identificamos quatro abordagens principais de entrada no mercado para aplicações de IA generativa. Embora não se excluam mutuamente ou sejam abrangentes, estas abordagens fornecem uma representação tangível das estratégias aplicadas com êxito pelos ISV.

• Gratuito - a solução é oferecida aos utilizadores finais livremente, quer através de um download autónomo, quer como uma atualização para uma solução gratuita existente.
• Freemium - a solução inclui um produto base gratuito com recursos extras, amplamente aplicáveis através de uma versão premium paga ou licença.
• Recurso pago - a solução é um recurso separado em uma plataforma maior ou solução com sua própria carga, mas é estritamente aplicável a uma base de usuários selecionada com necessidades específicas.
• Nova Solução - a solução oferece um valor claro ao cliente e atinge o nível de sofisticação que garante que seja rentabilizada e vendida como uma nova solução separada. Esta solução pode potencialmente servir como uma plataforma para futuras ofertas entregues através de outras abordagens.

Ao escolher sua estratégia de entrada no mercado, é importante pesar o custo e os benefícios de cada abordagem em relação ao investimento necessário e ao valor do resultado desejado. Por exemplo, se você está pensando em desenvolver uma solução gratuita, você precisa considerar totalmente o propósito da solução e os benefícios para que ela valha a pena. Para esse fim, nossa experiência com ISVs sugere que o alinhamento a uma das seguintes abordagens pode ajudar a impulsionar uma estratégia comercial bem-sucedida e consistente. Aqui está um resumo dessas abordagens:

Para explicar esses cenários, examinamos vários exemplos de aplicativos que usam essas abordagens de entrada no mercado, incluindo como eles selecionaram sua estratégia comercial e os benefícios que experimentaram ao usar essa abordagem. Para examinar minuciosamente cada um desses estudos de caso, usamos o conjunto de considerações que discutimos anteriormente:

• Usuário final - as personas que usam a solução
• Valor comercial - como a solução fornece valor aos clientes
• Abordagem técnica - como a solução é construída
• Custos - os custos iniciais e contínuos de execução da solução

Vamos ver como os ISVs do mundo real colocam com sucesso essas abordagens de entrada no mercado em ação para suas soluções de IA e IA generativa.

Cenários de exemplo de comercialização

Os ISVs podem adotar várias estratégias comerciais para as suas soluções, dependendo dos objetivos estratégicos do seu produto. Com base em nossas experiências com ISVs, reunimos quatro cenários generalizados para explicar cada estratégia de GTM. Para os fins deste artigo, nos referimos ao nosso exemplo ISV como Contoso, um desenvolvedor de software fictício.

Cenário gratuito: recurso de copiloto de gerenciamento de faturas

A Contoso, buscando expandir o alcance de seu software de gerenciamento de dados, realizou uma pesquisa para identificar uma necessidade que poderia resolver para atrair seu público-alvo. Eles aprenderam que muitos de seus clientes executivos estavam frustrados com a quantidade de tempo perdido para processos administrativos complicados, como aprovações de faturas. A partir de uma notificação inicial por e-mail, pode levar até alguns dias para que os tomadores de decisão aprovem uma fatura para pagamento. Isso envolveu localizar as informações necessárias para confirmar em vários departamentos se os termos do contrato foram cumpridos.

Para impulsionar a demanda por seu aplicativo principal entre os clientes em potencial, a Contoso criou um recurso de copiloto que ajuda a melhorar a eficiência nas operações administrativas dos clientes. Eles projetaram esse recurso de copiloto para ajudar a reduzir o tempo que os tomadores de decisão gastam aprovando faturas para pagamentos e se concentra na interface onde os usuários mais colaboram: o Microsoft Teams. A Contoso criou este copiloto para complementar seu programa maior de gerenciamento de dados e mostrar todos os recursos da solução de IA generativa. A Contoso ofereceu esse recurso de copiloto de sua solução geral aos usuários gratuitamente para aumentar o valor para seu público-alvo e direcionar a demanda para a plataforma maior. Eles planejam vender a solução maior como uma oferta totalmente baseada em SaaS (Software como Serviço), assim que a base de usuários aumentar.

Vamos examinar por que a Contoso escolheu essa abordagem comercial:

• Usuários finais: tomadores de decisão que buscam melhorias operacionais através de operações administrativas mais eficientes. A Contoso está direcionada especificamente para usuários interessados em ingressar em sua plataforma de gerenciamento de dados maior por seus benefícios de produtividade.
• Valor comercial: O recurso copiloto melhora a eficiência do cliente ao encontrar rapidamente dados de contrato e contatos relevantes para cada fatura. Ele também economiza tempo simplificando a colaboração entre departamentos para verificar o status de conclusão da etapa dentro da UX do Teams.
• Abordagem técnica: a Contoso estendeu alguns recursos do aplicativo principal usando Pro-Code e Teams Message Extensions, Teams Copilot for UX e banco de dados SQL do Azure.
• Custos: Custos de construção e teste amplamente baixos, incluindo recursos de desenvolvimento e custos de serviços em nuvem, mas aplicando investimento na solução principal.

Com este recurso de copiloto oferecido sem nenhum custo, os tomadores de decisão executivos podem acessar informações acionáveis facilmente no Teams Copilot, simplificando o processo de aprovação e ajudando a melhorar a eficiência sem um investimento monetário significativo.

Ao agrupar o recurso Copilot do Teams como parte da solução Copilot maior, a Contoso:

• Exibiu os recursos de seu software para a base de usuários alvo.
• Melhorou o valor da principal solução de IA da geração para um novo conjunto de usuários-alvo, levando a um maior sucesso mais tarde para a solução geral.

O lançamento desse copiloto gratuitamente permitiu que a Contoso fornecesse uma solução eficiente para as frustrações de seus usuários e levasse seu software e marca a executivos com poder de compra. Essa abordagem capacitou a Contoso a se posicionar como líder no espaço de IA, construindo reputação de marca e aumentando a participação no mercado.

Cenário Freemium: recursos de edição de fotos habilitados para IA

Depois de identificar a necessidade de um software de edição de fotos mais rápido e fácil, a Contoso desenvolveu um software de edição de imagem que usa IA para aprimorar fotografias de nível profissional, além de fornecer outros recursos de edição padrão. A solução é comercializada para indivíduos e organizações empresariais como uma plataforma SaaS, permitindo que os profissionais de fotografia ajustem rapidamente as fotos, quer trabalhem sozinhos ou em grupo.

Os clientes podem assinar uma versão base gratuita do aplicativo, que inclui um limite diário de certos recursos e menos recursos, ou uma versão premium. A versão premium oferece aos usuários recursos mais complexos, como adicionar objetos ou alterar poses em fotos, e remove limites de uso.

Vamos examinar por que a Contoso escolheu essa abordagem comercial:

• Usuário final: a Contoso precisava que seu aplicativo fosse amplamente acessível a uma ampla gama de indivíduos e grupos. Embora seu software tenha sido projetado com profissionais de fotografia em mente, eles sabiam que amadores e grupos de estudantes também constituiriam uma grande porcentagem dos usuários finais.
• Valor comercial: os recursos de IA da solução aceleram o processo de edição de fotos, economizando tempo dos clientes e aumentando a eficiência para os usuários do aplicativo. A versão premium também inclui recursos para melhorar a eficácia da plataforma subjacente, aumentando o valor do produto para os clientes.
• Abordagem técnica: a Contoso desenvolveu a plataforma completa usando elementos do Microsoft Fabric e do Azure AI Studio. Enquanto a plataforma maior exige suporte contínuo, a versão gratuita foi desenvolvida usando baixo código e exigiu um desenvolvimento mínimo.
• Custos: ao projetar o aplicativo, a Contoso considerou os custos de utilização, desenvolvimento e manutenção contínua da GPU. Eles também observaram um alto custo de armazenamento porque sua aplicação requer um grande modelo e quantidade de dados.

Dada a ampla aplicabilidade de seu aplicativo e a amplitude dos usuários finais, a Contoso sabia que eles se beneficiariam de uma plataforma de grande escala e altamente acessível. Ao fornecer seu recurso gratuitamente para uma grande base de clientes, a Contoso aumentou a produtividade e reduziu os custos para um número maior de clientes. Oferecer uma opção gratuita também tornou seu aplicativo acessível a mais clientes, o que aumentou muito o reconhecimento do nome e a popularidade de seu produto. Devido à popularidade da versão gratuita e permitindo que os usuários experimentem alguns dos benefícios da solução, mais usuários se inscreveram no modelo pago.

Durante os primeiros meses de implantação do aplicativo, a Contoso:

• Maior reconhecimento da marca e presença no mercado, fornecendo uma opção gratuita disponível para uma ampla gama de clientes.
• Aumento da receita ao impulsionar a adoção da assinatura paga entre clientes profissionais e corporativos.
• Posicionou sua aplicação como uma escolha clara para usuários e padrão da indústria, sendo acessível a profissionais e estudantes.

A escolha de uma abordagem freemium permitiu que a Contoso expandisse sua base de clientes rapidamente e atraísse novos usuários. Apesar dos altos custos para desenvolver e manter sua solução, a Contoso rapidamente atraiu muitos assinantes pagantes, o que aumentou a receita geral.

Cenário de recurso pago: assistente de marketing da indústria de IA

A Contoso oferece uma plataforma abrangente de gerenciamento de recursos de marketing que facilita para as empresas a organização de seus ativos digitais e a criação de experiências omnichannel impactantes. Embora a plataforma já ofereça uma seleção dos principais recursos de automação de marketing e gerenciamento de ativos digitais, a Contoso percebeu uma oportunidade. Eles poderiam ajudar seus clientes a otimizar os esforços de marketing em escala, incorporando um novo assistente generativo alimentado por IA e semelhante a um copiloto diretamente em sua plataforma.

Além de um assistente genérico, a Contoso desenvolveu um conjunto de assistentes personalizados para clientes com necessidades específicas. Esses assistentes de marketing do setor têm conhecimento especializado e capacidades para dar suporte a funções específicas do setor. Estão disponíveis para os clientes por um custo adicional sobre o assistente genérico.

Vamos examinar por que a Contoso escolheu essa abordagem comercial:

• Usuários finais: a Contoso queria atingir usuários avançados interessados em aplicar novas tecnologias para otimizar seus fluxos de trabalho. Eles também queriam ampliar sua participação no mercado, oferecendo recursos de próxima geração e líderes do setor em sua plataforma principal.
• Valor comercial: o copiloto ajuda a aumentar a eficácia e a eficiência do cliente, tornando mais fácil para os usuários criarem rapidamente conteúdo de alta qualidade para atender às necessidades de seu setor.
• Abordagem técnica: a Contoso desenvolveu o copiloto com os Assistentes OpenAI do Azure e o Azure AI Studio, investindo em modelos de primeira linha como o GPT-4.0 para ajudar a impulsionar o envolvimento complexo e preciso do assistente.
• Custos: Os custos do copiloto incluíram custos de desenvolvimento, taxas contínuas de serviço de nuvem para executar o aplicativo em produção e custos de assinatura do Azure OpenAI, garantidos pela demanda do recurso no mercado.

Oferecer esses copilots personalizados para o setor como um recurso pago permitiu que a Contoso atraísse públicos específicos em clientes existentes e novos. Ao mesmo tempo, a Contoso limitou os custos e os tempos de desenvolvimento usando uma abordagem low-code, garantindo seu investimento alinhado com a receita gerada pelo recurso.

Ao fazer isso, a Contoso:

• Aumentou a sua quota de mercado, aumentando o valor da sua plataforma existente e impulsionando a adoção entre novos clientes.
• Desbloqueou novos fluxos de receita de usuários avançados que desejam experimentar novas tecnologias sem alienar sua base principal de clientes.
• Implementou um recurso de IA gerador e de ganho rápido sem incorrer em custos de desenvolvimento significativos.

Adicionar esse recurso pago à plataforma existente permitiu que a Contoso experimentasse um novo recurso de IA generativa sem incorrer em altos custos ou alienar os principais componentes de sua base de clientes. Essa abordagem os ajudou a estabelecer uma base sólida de IA generativa sobre a qual expandir com serviços e recursos futuros no futuro.

Novo cenário de solução: agentes de contact center

A Contoso identificou uma oportunidade para aumentar a automação da IA em contact centers. Muitas equipes de atendimento ao cliente ficaram sobrecarregadas com o volume de chamadas, mas a Contoso percebeu que muitas solicitações de contato eram para tarefas simples ou informações que um assistente de IA poderia fornecer. Esses agentes de IA poderiam aliviar as cargas sobre os representantes humanos, permitindo-lhes lidar com as questões mais complexas, aumentar drasticamente a eficiência dos tíquetes fechados e reduzir os custos gerais para o contact center.

Para atender a essa demanda, a Contoso desenvolveu um agente de contact center de IA generativa que pode responder a perguntas, iniciar tarefas e fechar tíquetes para clientes por telefone ou por meio de uma interface baseada em texto. Dada a demanda do mercado e o potencial de interrupção dessa tecnologia, a Contoso criou esse aplicativo como uma nova solução baseada em SaaS, cobrando uma taxa de assinatura básica juntamente com uma pequena taxa de uso adicional. Vamos dar uma olhada nos fatores que entraram em

Contoso desenvolvendo seu aplicativo com esta abordagem:

• Usuário final: Este aplicativo seria direcionado para clientes com dúvidas ou problemas que entrariam em contato com os call centers das empresas. A interface do usuário do aplicativo, no caso de interfaces de chat, prioriza a simplicidade para permitir a facilidade de uso pelo cliente.
• Valor comercial: Esta solução melhora a eficiência e a eficácia dos contact centers, reduzindo o custo por tíquete fechado e capacitando os funcionários do contact center com mais recursos e suporte.
• Abordagem técnica: a Contoso criou a solução usando o desenvolvimento pro-code com o Microsoft Fabric, o Azure AI Studio e os Assistentes OpenAI do Azure. O valor que esta aplicação fornece garantiu o aumento substancial do desenvolvimento e suporte contínuo.
• Custos: os custos da Contoso incluíram recursos de desenvolvimento, custos de serviço de nuvem durante o desenvolvimento, teste e produção e suporte contínuo, justificados pelo recurso principal de IA generativa.

Oferecer sua solução como um modelo SaaS permitiu que a Contoso gerenciasse o uso do modelo de seu aplicativo para atender à demanda de forma flexível e, ao mesmo tempo, colocar camadas sobre os sistemas de contact center herdados existentes. Esses agentes de IA podem receber dados de várias fontes e passá-los por vários níveis de tomada de decisão automatizada para identificar e abordar rapidamente tarefas operacionais. À medida que os usuários se acostumam a se envolver com interfaces alimentadas por IA, o sistema central subjacente pode se tornar mais valorizado como servidores de dados do que como sistemas centrais. Essa alteração oferece um grande potencial de interrupção no setor, justificando a decisão da Contoso de desenvolver seu aplicativo como uma nova solução.

Com esta solução, a Contoso:

• Implantei outra oportunidade de receita por meio de uma plataforma de solução central que melhora a eficiência do cliente.
• Desenvolvi uma nova interface disruptiva para contact centers que transforma a forma como os clientes interagem com o atendimento ao cliente.
• Posicionou oportunidades de crescimento por meio de futuros agentes, recursos e recursos baseados em SaaS que podem ser oferecidos por meio da plataforma.

Considerar cuidadosamente os elementos de sua solução ajudou a Contoso a criar uma abordagem comercial alinhada com seus objetivos e plataforma de aplicativos como um todo. O modelo SaaS que a Contoso usou para essa solução é amplamente aplicável e oferece um componente transformador para o software que os ISVs desenvolvem.

Saiba mais sobre o SaaS

Embora o desenvolvimento de sua solução em um formato SaaS possa se apresentar como um aumento inicial maior, ele permite maior simplicidade e escalabilidade com os clientes. Pode parecer mais simples evitar a criação de uma solução SaaS desde o início, mas adotar uma abordagem de software local ou empacotada pode rapidamente se tornar caro e ineficiente à medida que sua base de clientes se expande. Os recursos e a orientação da Microsoft podem ajudar a habilitar sua jornada de SaaS. Para obter mais informações sobre o desenvolvimento de uma solução SaaS, consulte os seguintes artigos:

• Fundamentos do SaaS - Treinamento do Microsoft Learn focado nas características e benefícios de um modelo SaaS
• Visão geral da jornada para projetar soluções SaaS e multilocatárias - Documentação holística sobre a jornada geral de desenvolvimento de uma solução SaaS
• Starter web app para desenvolvimento SaaS - Orientação de arquitetura inicial para aplicativos SaaS

Habilitação de publicação e vendas

Depois de estabelecer sua estratégia comercial e abordagem de entrada no mercado, seu próximo passo é escolher onde deseja publicar sua solução para os clientes. A Microsoft oferece duas vitrines distintas que permitem que os parceiros listem ofertas, habilitem avaliações e realizem transações diretamente com os clientes e o ecossistema da Microsoft: Azure Marketplace e AppSource. O Azure Marketplace oferece uma vitrine mais técnica e baseada em infraestrutura para interagir com os clientes. Pode encontrar orientações abrangentes sobre a publicação no Azure Marketplace aqui. A vitrine do AppSource oferece um lugar para aplicativos orientados para tomadores de decisões de negócios, incluindo aplicativos Dynamics 365 e Power Platform. Você pode encontrar orientações para publicar no AppSource aqui. Essas vitrines são diferenciadas por público-alvo e produto para ajudar os clientes a encontrar rapidamente o que precisam.

Depois de desenvolver seu aplicativo e alinhar sua abordagem de comercialização, considere como alinhar sua estratégia de publicação com sua solução para gerar o máximo de adoção e impacto.

Conclusão

Ao considerar a estratégia comercial para a sua solução, é importante lembrar que não existe uma abordagem única. Considerar holisticamente cada um dos diferentes fatores em jogo - desde o valor e os custos potenciais até a abordagem de entrada no mercado - é fundamental para determinar a melhor maneira de monetizar seu produto. Além da sua estratégia comercial geral, também é importante considerar como o preço do seu produto. Você pode encontrar mais informações sobre modelos de preços para uma solução multilocatária aqui.

Outro recurso que pode apoiá-lo enquanto você considera e desenvolve a estratégia comercial do seu aplicativo é o ISV App Advisor. Essa experiência autoguiada pode revelar os recursos e recomendações mais recentes com base no seu estágio de desenvolvimento atual.

Entender e planejar sua estratégia comercial é um passo fundamental para o sucesso, pois você avalia e prioriza um caso de uso e determina a melhor abordagem para desenvolver sua solução. Em toda a jornada do ISV, alinhar o desenvolvimento e o posicionamento do seu aplicativo com sua estratégia comercial ajuda a impulsionar uma implantação e uma oferta de produtos bem-sucedidas.

Depois de estabelecer seu caso de uso, como você planeja criá-lo e sua estratégia comercial, a próxima etapa é determinar o padrão low-code ou pro-code específico a ser seguido ao desenvolver sua solução.