SaaS 2.0 - Software-as-a-Service से Specialist-and-a-Spreadsheet तक

• Salesforce जैसे पारंपरिक SaaS प्रोडक्ट आखिरकार कई सूचियों (lists) के प्रबंधन और अंतर्निहित कार्य-नॉलेज (Playbook) के संयोजन का रूप हैं
• अधिकांश SaaS उपयोगकर्ताओं को एक साथ व्यावहारिक टूल (lists, notes, task management आदि) और विशेषज्ञ का दृष्टिकोण (काम करने का तरीका, नियम, framework आदि) प्रदान करते हैं
• लेकिन मौजूदा SaaS औसत टीम के लिए बने सामान्य नियमों पर आधारित होते हैं, इसलिए हर संगठन की अलग-अलग ज़रूरतों या सूक्ष्म exception handling को संभालना कठिन होता है
• भविष्य का SaaS AI-आधारित expert agent के रूप में विकसित होगा, जो उपयोगकर्ता की ओर से काम करेगा और customized workflow व list management देने वाली ‘विशेषज्ञ+स्प्रेडशीट’ संरचना अपनाएगा
• नए SaaS 2.0 युग में उपयोगकर्ता खुद जटिल UI नहीं संभालेंगे; AI विशेषज्ञ lists और काम का पूरा प्रबंधन करेंगे, और experience-केंद्रित service मुख्यधारा बनेगी

---

Salesforce का मूल: lists और playbook

• Salesforce का प्रतिनिधि प्रोडक्ट (customer relationship management tool) आखिरकार कई lists से बना है
  • customer list, prospect list, product list, communication history आदि
  • यह list के database रोल और उन्हें पढ़ने/संपादित करने वाले UI का संयुक्त ढांचा है
• व्यवहार में list स्वयं spreadsheet से भी बनाई जा सकती है, लेकिन बड़े पैमाने और जटिल सूचियों की विश्वसनीयता के साथ प्रबंधन में SaaS अधिक प्रभावी है
• Salesforce सालाना 37.9 अरब डॉलर का मूल्य देने वाला, जटिल list management और reliability का संकेंद्रित रूप है

SaaS का दूसरा पहलू: कार्य-नॉलेज (Playbook) का अंतर्निर्माण

• यह सिर्फ lists नहीं देता, बल्कि वास्तविक sales कार्य के लिए आवश्यक जटिल process और collaboration rules भी साथ देता है
  • उदाहरण: prospecting, introduction, meeting, follow-up, material preparation जैसी sales process की श्रृंखला
  • industry-standard framework (BANT, CHAMP, FAINT, NEAT, SPICED, SPIN आदि) को product defaults में समाहित करता है
• Salesforce में deal ‘opportunity’ बनानी होती है, उसे account से जोड़ना होता है, चरण-दर-चरण आगे बढ़ाना होता है, और कुछ fields (जैसे contract amount) अनिवार्य रूप से भरनी होती हैं
• ऐसी lists साधारण सूची नहीं हैं, बल्कि ‘काम ऐसे होना चाहिए’ जैसे नियम और प्रक्रियाएँ संरचनात्मक रूप से समेटे हुए opinionated lists हैं
• कई SaaS इसी तरह विशेषज्ञों का know-how UI, features और defaults में पिरोकर उपयोगकर्ता को काम की दिशा देते हैं

SaaS की संरचनात्मक सीमाएँ

• Salesforce जैसे SaaS ‘औसत टीम’ के लिए बने प्रोडक्ट हैं
  • वास्तविक sales field में सूक्ष्म context, exceptions और बीच के कई चरण होते हैं, लेकिन system में केवल सरल चरण (जैसे Prospecting→Qualification) और fields ही दर्ज होते हैं
  • सभी टीमें एक ही तरीके (MEDDIC, MEDPICC आदि) से काम नहीं करतीं, फिर भी SaaS standardized rules और defaults लागू करता है
  • exceptions या विशेष परिस्थितियों को field workaround, औपचारिक input आदि से संभाला जाता है, लेकिन वास्तविक context system में नहीं झलकता
• यदि उपयोगकर्ता Salesforce को अपनी टीम के अनुरूप पूरी तरह customize करना चाहें, तो consultant hiring जैसी अतिरिक्त लागत और प्रयास लगते हैं
  • customization के लिए consultant market बढ़ा है, और केवल Salesforce customization market ही सालाना 18 अरब डॉलर तक पहुँच चुका है

विकल्प: customized SaaS, और AI विशेषज्ञ

• बेहतर तरीका यह हो सकता है कि अपनी ज़रूरत के अनुसार पूरी तरह customized Salesforce खुद बनाया जाए, लेकिन व्यवहार में इसकी लागत और resource आवश्यकता बहुत अधिक है
• या फिर Salesforce के बजाय किसी sales expert को सीधे hire करके list management सौंप दिया जाए, ताकि system की सीमाओं में फँसे बिना सीधे काम पर ध्यान दिया जा सके
  • विशेषज्ञ अपने निर्णय से exceptions संभाल सकता है और हर स्थिति में लचीला response दे सकता है
  • उपयोगकर्ता बस कहे कि ‘ऐसी स्थिति है’, और विशेषज्ञ खुद list संभाले तथा आवश्यक सलाह दे
• व्यवहार में अनंत विशेषज्ञ hire नहीं किए जा सकते, लेकिन अगर AI अनंत विशेषज्ञों की तरह replicate होकर यह भूमिका निभाए तो?
  • AI bot sales playbook को ठीक से follow करते हुए spreadsheet जैसी lists का रोज़ प्रबंधन करेगा
  • meeting से पहले context summary से लेकर हर स्थिति में विशेषज्ञ जैसा निर्णय, follow-up कार्य सलाह व सुझाव, exception handling तक AI खुद करेगा
  • प्रोडक्ट का सार database + workflow का explicit description + expert prompt बन जाएगा
• “यदि यह Salesforce में नहीं है, तो यह वास्तव में हुआ ही नहीं” जैसी असुरक्षा की तरह, उपयोगकर्ता lists और system को खुद देखना चाहते हैं
  • लेकिन email में भी यही सच है; वास्तव में महत्वपूर्ण लोग Gmail या Superhuman जैसे टूल नहीं, बल्कि विशेषज्ञ (EA) से पूरा mail management करवाते हैं
  • उपयोगकर्ता अब UI और lists को सीधे नहीं छुएँगे, बल्कि AI विशेषज्ञ को सिर्फ वांछित परिणाम बताएँगे और बाकी सब उसी पर छोड़ देंगे
• वास्तव में email management, dating, sales आदि क्षेत्रों में ऐसे expert agent-आधारित services उभर रही हैं

उदाहरण: dating app Sitch

• Sitch पारंपरिक dating app की तरह सिर्फ ‘list+matching’ नहीं है, बल्कि मानव matchmaker की विशेषज्ञता को AI से पुनर्निर्मित करता है
• उपयोगकर्ता लगभग 50 विस्तृत प्रश्नों के उत्तर AI को देते हैं, और AI उन उत्तरों व know-how के आधार पर personalized matching सुझाता है
• यदि दोनों पक्ष सहमत हों, तो AI group chat बनाता है, और बाद में feedback लेकर personalization को और सूक्ष्म बनाता है
• AI lists और matching का पूरा प्रबंधन संभालता है, और उपयोगकर्ता केवल परिणाम पर भरोसा करते हैं
• मूल बिंदु यह है कि ‘विशेषज्ञ द्वारा list management’ मॉडल को AI के साथ लागू किया गया है

SaaS 2.0 : ‘विशेषज्ञ+स्प्रेडशीट’ युग का software

• अंततः सबसे आदर्श software वह होगा जो उपयोगकर्ता के ‘सिर्फ जो चाहिए वह कहने’ पर बाकी सब अपने आप संभालने वाली AI-आधारित expert service दे
  • उपयोगकर्ता केवल अपनी आवश्यकता बताएँ, और AI lists, काम, निर्णय, exception management सब कुछ संभाले
  • जटिल UI, list checking या operational infrastructure पर अटकने की ज़रूरत नहीं होगी
• इसका अर्थ है कि software केवल hosted features देने तक सीमित नहीं रहेगा, बल्कि ‘विशेषज्ञ+स्प्रेडशीट’ संयोजन के रूप में उपयोगकर्ता-विशिष्ट काम का संचालन करेगा
• अंततः, SaaS 2.0 ऐसा मॉडल बनेगा जिसमें विशेषज्ञ और स्प्रेडशीट के संयोजन वाली AI service सारा काम और list management संभालेगी