AIは中国のSaaS状況を打破できるか？

SaaS はバリューチェーンが短く、拡張性が速く、キャッシュフローが高いという優れたビジネスですが、中国では数十年にわたって成長してきましたが、大きく成長したことはありません。

現在、中国のSaaSは困難な開拓期を乗り越え、少なくともカスタマイズされたサービスと大規模な顧客シナリオによって育まれてきたと言えます。しかし、国内企業の大半のSaaS事業は成熟には程遠く、収益は依然として1億元の水準で推移している。

今後、SaaS 経済の発展をさらに推進する以下の重要な要素を特定しました。

• C エンドに十分近く、十分にオリジナルです。
• いくつかの業界を特定し、デジタル浸透率が高く、十分な人材プールを持つ業界を選択します。
• AIや5Gなどの最先端技術に対する独自の技術障壁を構築します。これには、ノウハウを蓄積する能力と、技術を深く製品化する能力の両方が含まれます。

販売重視から技術重視へ

エンタープライズ ソフトウェア サービス実践者にとって、SaaS は奇妙な概念ではありません。 SaaS はクラウド コンピューティングよりも早く登場しましたが、その知名度の高まりとアプリケーションの段階的な成熟は、クラウド コンピューティングやビッグ データなどの新しいテクノロジーの継続的な開発と切り離せません。

今日の SaaS 経済の発展に影響を与える主要な要因は、純粋にプロセスとチャネル販売指向から、最先端かつ成熟したデジタル技術の応用の探求へと徐々に移行していると言えます。 SaaS 業界は新たな進化と変化を遂げてきました。

その中で、プラットフォーム製品、プロセス管理製品、ビッグデータ製品、人工知能製品は、いずれも現在の SaaS 市場における主流の製品形態です。

例えば、CRMを提供するSalesEasyやHRを提供するBeikeなど、プロセス・チャネル指向のサービスプロバイダーは比較的成熟した市場を持ち、情報システムの構築と統合を通じて発展してきました。一方、Megvii Technology のように、新しいテクノロジーや新しいシナリオを志向し、強力なデジタルネイティブ機能を備えたサービスプロバイダーは、人工知能や IoT などの最先端テクノロジーの提供に基づいて、法人顧客を支援する手段として SaaS を活用しています。

プロセス主導のビジネス情報管理の時代は過去のものとなりつつあり、業界では、デジタル技術とインテリジェント技術をビジネスに深く統合することでもたらされるビジネスやシナリオの革新など、いくつかの新たな試みが緊急に必要とされています。

実際、こうした試みはすでにいくつかの企業で開始されており、外部からも力を得ています。

AI+SaaS ですか、それとも SaaS+AI ですか?

近年の企業の実践を総合すると、ますます多くの SaaS 製品が人工知能技術の機能を徐々に統合していることがはっきりとわかります。つまり、サービスプロバイダーは、主要なアプリケーションの AI への移行を提供できるだけでなく、AI に基づいた新しいデジタル サービスを開発することもできます。ある程度、AI は SaaS 市場の発展に影響を与える新たな成長エンジンになりつつあります。

AI + SaaS とは、AI 機能を製品サービスのコアセールスポイントとして使用し、SaaS モデルを通じて提供することを意味します。例えば、企業の公式採用ウェブサイトに設置された質疑応答ロボットは、企業が構築したコーパスに基づいて自動応答を返すことができます。オンライン金融ビジネスを行う際、顔認識と生体検知に基づくKYC認証により、サービスがよりシンプルで安全になります。オンラインで商品を購入する際、AI ベースのバーチャルメイクアップトライアルにより、消費者は商品が適切かどうかをより適切に判断できるようになります。あるいは、AI テクノロジーを精密マーケティングやインテリジェントなリスク管理などのシナリオに適用します。

SaaS + AI とは、既存の機能に基づいて、差別化された追加の AI 機能を提供することを意味します。例えば、従来の財務管理機能とAI技術を組み合わせることで、財務諸表のバッチ処理を実現し、プロセスの自動化を向上させることができます。 CRMをベースに、AIインテリジェント分析に基づく顧客管理機能を追加することで、営業担当者により正確な分析と意思決定を提供できます。あるいは、企業の調達ニーズを評価・予測する調達ブレーンを構築するなど、企業のデジタル調達の意思決定効率を最適化することもできます。ただし、SaaS 製品ごとに AI を適用する度合いは異なり、業界自体の情報化、産業構造、政策環境のガイダンスに大きく関係します。

AI+SaaS であっても、SaaS+AI であっても、顧客自身が一定の開発能力を持ち、サービスプロバイダーが提供する API と SDK を自社のエンタープライズ フロントエンドに統合して、迅速にビジネスを構築できる必要があります。

テクノロジー企業は、デジタル化とインテリジェンスの浸透度が高く、いくつかの分野で急速に発展しています。いくつかの新しいシナリオでは、新しい市場を開拓し、新しいシナリオを模索する必要があります。 「軽量」な AI + SaaS は、価値を提供する方法の 1 つです。同時に、大企業にサービスを提供する場合、他の「重い」ソフトウェアおよびハードウェア ソリューション配信機能も必要になります。 SaaS 配信だけでは、そのような顧客に満足してもらうのは難しい場合があります。

対照的に、プロセスおよびチャネルメーカーは、SaaS + AI モデルの代表です。彼らは比較的完全なエコシステムチェーンを持ち、顧客のデジタル化に対する全体的な理解が深く、aPaaS ネイティブ SaaS アプリケーションに基づいて特定の大規模顧客のロングテールの需要を満たすことができます。しかし、そのようなメーカーは、AIなどの新技術の応用、専門的人材の確保、新しいシナリオに適応する製品革新において不利な点を抱えていることが多いです。

ビジネス レベルでは、プロセスおよびチャネル ベンダーとテクノロジ ベンダーの両方が共同でプロジェクトを構築し、互いに競争しようとすることに注目すべきです。双方は相互に競争し、共に進歩している状態にある。

BからCへ、ユーザー価値が最優先

SaaS 製品のユーザー要件は比較的単純かつ標準化されていますが、ビジネス モデルも比較的軽量です。ただし、異なる属性を持つ B2B および B2C の企業顧客グループにサービスを提供する場合、SaaS サービス プロバイダーは製品から価値の提供までさまざまな課題に直面します。

B2B 顧客は、製品の安定性、納品速度、高いシステム信頼性、アフターサービスの応答時間を重視しますが、B2C 顧客は、ユーザー エクスペリエンスや製品インターフェイスなど、C エンドが認識できる側面にも注目しています。

たとえば、以前はプリセールスは製品の機能と使用方法を説明するだけでよかったのですが、現在はプリセールスは業界とソリューションを理解し、ソリューション指向の販売を行う必要があります。プロダクトマネージャーにとって、B2B製品設計では機能実装に重点が置かれていましたが、B2C製品設計ではエンドユーザーの視点に立った共感やデザインも考慮する必要があります。

「今回のSaaSサービスについては、非常に明確な感触を持っています。これは、AI技術の応用の初期の頃とは大きく異なります。当時は、純粋なアルゴリズムレベルだけが必要で、モデルの精度に対する要件が高かったのです。今は、業界を理解し、専門知識を理解し、シナリオベースの方法でアルゴリズムを設計する必要があります。Bサイドの顧客に価値を生み出すだけでなく、Cサイドのユーザーに気に入ってもらうこともできます。」 Megvii Technologyの上級副社長兼クラウドサービス部門ゼネラルマネージャーのZhao Liwei氏は強調した。

SalesEasyのCEOであるShi Yanze氏もこの点について同様の見解を表明した。

「顧客の業界を理解する必要があります。顧客は製品や機能を購入するのではなく、ビジネス上の問題の解決を求めています。そのため、サービス プロバイダーはまず顧客のビジネス上の問題を理解する必要があります。」

例えば、Megviiは2020年初頭に美容ソリューション「FaceStyle」をリリースしました。キーポイント、ポートレート処理、色彩復元などのAI技術を通じて、バーチャルメイクアップトライアル、肌分析、顔の特徴分析、メイクアップ移行などのサービスを美容業界のマーチャントに提供し、消費者が適切な美容製品をより適切に選択できるように支援しています。 Salesfunnel は最近、小売業や日用消費財、金融、家庭用家具、自動車販売店などの業界の B2C 顧客市場への参入も試みており、自動車業界向けの自動車所有者向けミニ プログラムを立ち上げ、マーケティング手段を通じて新規顧客の誘致、既存顧客の維持、アクティベーションの促進、コンバージョン、アフター サービスなどのフル チェーン サービスを提供しています。

サービスプロバイダーの目から見たこれらの比較的 C エンドの要求の重要性は、以前とはまったく異なっていることがわかります。

AIがSaaSにさらなる可能性をもたらす

昨今、SaaSにしろAIにしろ、企業顧客はITステージからDTステージへの変革に向けた明確な計画を持つことが増えています。

趙立偉氏は、デジタル化を推進して AI 機能を獲得したい中小企業にとって、SaaS が最も便利な方法の 1 つであると考えています。

開発レベルでは、SaaS 形式で AI をエクスポートすることで、顧客が AI 機能を取得し、AI アプリケーションを開発するためのハードルが大幅に下がりました。ビジネスレベルでは、すでに一定のIT基盤と能力を備えている企業が、既存のビジネスモデルをアップグレードするためにAI技術を導入しようとしています。さらに広く、製造業、金融、教育、医療の分野では、AIやSaaS自体も普遍的な技術として捉えることができます。さまざまな業界に推進される過程で、いくつかのシナリオベースのエンドツーエンドのスイートが形成され、企業はパーソナライズされたサービスを受けることができるようになります。

需要側と供給側双方の継続的な発展と成熟、そしてデジタル化とインテリジェント化政策の推進により、中国の SaaS 市場にはすでに一定の成功要素があると言えます。企業がデジタル変革へ向かう波の中で、AIなどのデジタル技術の「ナマズ効果」が徐々に解き放たれつつあります。

元の質問に戻ります。AI は中国の SaaS 状況を打破できるでしょうか?

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