Vertical AI के बाज़ार आकार को मापने का तरीका

 (felicis.com)
5 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-10-06 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • Venture capital में "छोटा बाज़ार" मान लेना एक ऐसी सबसे खतरनाक गलती है, जिससे महान कंपनियों में निवेश के अवसर छूट सकते हैं, और पिछले डेटा के आधार पर बाज़ार को मापने की परंपरा खासकर disruptive innovation के मामले में उपयुक्त नहीं है
  • AI युग Vertical बाज़ारों में penetration और contract size (ACV) दोनों को बढ़ाने के नए अवसर पैदा करता है, जिससे ऐसे generation-defining business बनाए जा सकते हैं जो पहले मौजूद नहीं थे
  • Life Sciences, Real Estate, Automotive, Insurance, Home Services जैसे 5 उद्योग AI के लिए अत्यधिक उपयुक्त हैं, इनके पास 10 अरब डॉलर से अधिक का मौजूदा software market cap है, और इनमें 5 अरब डॉलर से बड़े Vertical AI उद्यमों को सहारा देने की क्षमता है
  • Vertical AI apps का double ROI (operating cost में कमी और revenue में वृद्धि) अपनाने के पहले ही साल में 1~10x return पैदा करता है, जो पूरे उद्योग में tech adoption को मजबूर करने वाला positive feedback loop बनाता है
  • service automation के ज़रिए बाज़ार विस्तार (Insurance TPA 400 अरब डॉलर, Life Sciences BPO/CRO 100~400 अरब डॉलर) और platform expansion strategy के माध्यम से, ग्राहक संख्या स्थिर रहने पर भी contract size और penetration को काफ़ी बढ़ाया जा सकता है

Vertical बाज़ार पीछे क्यों रह गए

  • 5 अरब डॉलर से अधिक के B2B SaaS उद्यमों में सिर्फ लगभग 19% ही Vertical बाज़ारों में आते हैं, लेकिन AI युग में यह अनुपात बढ़ने की उम्मीद है
  • horizontal software के सफल होने के कारण
    • पिछली tech wave database पर आधारित थी, और database structured तथा semi-structured जानकारी को प्रभावी ढंग से कैप्चर कर सकते थे
    • बड़े horizontal functions वाली कंपनियाँ विशाल डेटा को organize और analyze कर सकती थीं, इसलिए ROI अच्छा था और समस्या का पैमाना बड़ा था
  • Vertical बाज़ारों की विशेषताएँ
    • विखंडित: छोटे व्यवसाय जिनके पास बड़े उद्यमों जैसा data scale नहीं होता
    • डेटा जटिल है: legal और medical जैसे बड़े Vertical बाज़ारों में जटिल डेटा होता है, जिसे database से प्रभावी रूप से कैप्चर नहीं किया जा सकता था। इसकी तुलना Salesforce, Workday, ServiceNow को बनाने वाले साफ़-सुथरे sales, HR, IT datasets से की जा सकती है
  • नतीजतन medical और legal जैसे उद्योगों के कुल आकार की तुलना में software penetration सीमित रहा और contract value छोटी रही
  • अगर पिछली tech wave structured database पर आधारित थी, तो यह tech wave unstructured workflow पर आधारित है, और छोटे व्यवसाय व Vertical बाज़ार ऐसे workflow से भरे हुए हैं

बाज़ार आकार मापने की शुरुआत

  • दो measurement metrics
    • मौजूदा बाज़ार का software value creation: यह मापना कि कौन-सा बाज़ार ऐतिहासिक रूप से 5 अरब डॉलर से बड़े software उद्यमों को support करने जितना बड़ा रहा है
    • उद्योग workflows की voice और text intensity (जिसे AI readiness के proxy के रूप में इस्तेमाल किया गया)
  • 5 अरब डॉलर से बड़े सभी Vertical B2B software उद्यमों को निकाला गया और Claude की मदद से उद्योग की "AI readiness" मापी गई
  • Healthcare और legal बाज़ार value creation के लिए सबसे स्पष्ट दो बाज़ार हैं, लेकिन इनमें पहले से Abridge, Harvey, OpenEvidence जैसी multi-billion-dollar कंपनियाँ मौजूद हैं
  • AI समुदाय में अपेक्षाकृत कम चर्चा वाले, लेकिन उच्च AI readiness और 10 अरब डॉलर से अधिक के मौजूदा software market cap वाले 5 बाज़ार

  • Life Sciences

    • 5 अरब डॉलर से बड़े ऐतिहासिक उद्यम: Veeva (46 अरब डॉलर)
    • AI readiness: regulatory document processing, clinical trial documentation, compliance reporting, vendor communication — ये सभी AI automation के लिए आदर्श text-intensive administrative workflows हैं
    • AI-native उदाहरण: Bluenote, Collate

  • Real Estate

    • 5 अरब dollar से बड़े ऐतिहासिक उद्यम: RealPage (10 अरब डॉलर में अधिग्रहित), CoStar (35 अरब डॉलर), Zillow (17 अरब डॉलर)
    • AI readiness: contracts, disclosures, tenant communication, asset management documents, leasing processing — ये document और communication-intensive workflows हैं
    • AI-native उदाहरण: EliseAI, HouseWhisper

  • Automotive

    • 5 अरब डॉलर से बड़े ऐतिहासिक उद्यम: CDK Global (7 अरब डॉलर), Cox Automotive (90 अरब डॉलर से अधिक revenue), Reynolds and Reynolds (private)
    • AI readiness: service scheduling, parts ordering, customer communication, dealership operations — ये voice और text workflow-intensive क्षेत्र हैं
    • AI-native उदाहरण: Mia, Toma

  • Insurance

    • 5 अरब डॉलर से बड़े ऐतिहासिक उद्यम: Guidewire (21 अरब डॉलर market cap), CCC Information Services (6 अरब डॉलर market cap)
    • AI readiness: claims processing, underwriting documents, customer service calls — ये AI automation के लिए आदर्श हैं
    • AI-native उदाहरण: Pace, Strala, Reserv

  • Home Services

    • 5 अरब डॉलर से बड़े ऐतिहासिक उद्यम: ServiceTitan (9 अरब डॉलर)
    • AI readiness: scheduling, customer communication, service documentation, field operations — ये voice और workflow-intensive क्षेत्र हैं
    • AI-native उदाहरण: Avoca, Netic, ProBook

Vertical AI apps का double ROI

  • सबसे सफल AI application कंपनियों पर प्रमुख अवलोकन: वे operating cost घटाने और revenue बढ़ाने दोनों में सफल होती हैं
  • इसके कारण Vertical AI applications को अपनाने के पहले साल में ही 1~10x ROI बनता है
  • Assort Health का उदाहरण
    • यह healthcare providers और clinics को AI voice agents बेचती है
    • healthcare industry में clinic की औसत missed call rate 20~40% है, और Assort इसे लगभग 0% तक ले आता है
    • हर missed call का मतलब होता है संभावित नए ग्राहक का नुकसान (revenue loss), जो किसी दूसरे clinic को कॉल कर सकता है
    • बड़े practices call center cost पर लाखों डॉलर तक खर्च करते हैं
    • Assort inbound leads को 20% तक बढ़ा सकता है और सैकड़ों हज़ार डॉलर की बचत करा सकता है
  • positive feedback loop
    • अगर एक कंपनी अचानक inbound leads को 20% बढ़ा देती है, तो उस category की बाकी सभी कंपनियाँ भी यह technology अपनाने पर मजबूर हो जाती हैं (वरना पीछे रह जाती हैं)
    • AI-native health management company की तुलना healthcare scheduling या call center software के public comparables से करना उचित नहीं है
  • healthcare clinics के लिए ROI इतना मज़बूत है कि आने वाले 10 वर्षों में healthcare clinics में इस technology की 50~90%+ penetration की उम्मीद है
  • community banks, insurers, home services, automotive dealers जैसे voice-intensive उद्योगों के voice AI startups में भी यही double ROI dynamics देखे जा रहे हैं
  • इन startups के economic value creation * संभावित ग्राहकों की संख्या को ध्यान में रखें तो बाज़ार अवसर सतही तौर पर दिखने से कहीं बड़ा है और multi-billion-dollar स्तर का है
  • Bill Gurley और Aswath Damodaran के Uber market size विवाद
    • Damodaran ने गलत market size और गलत penetration rate मान लिए थे
    • पिछले दशक में Gurley दोनों मामलों में सही साबित हुए
    • mobile पहले और AI अब जैसी disruptive technologies में बाज़ार को गुणात्मक रूप से विस्तार देने की शक्ति होती है

बाज़ार विस्तार के लिए service automation

  • Vertical AI market size मापते समय एक और variable है service या labor revenue capture करने का अवसर
  • AI सबसे ज़्यादा सफल text और voice आधारित workflows के automation में रहा है, और कई outsourced services इसी श्रेणी में आती हैं
    • ये कम-value वाले routine labor हैं और AI automation के लिए उपयुक्त हैं
  • Vertical बाज़ारों में ऐसे service spend के उदाहरण, जिन्हें AI अगले 10 वर्षों में capture कर सकता है और जिनका पैमाना लगभग कल्पना से परे है
    • Insurance third-party administrator (TPA) spend: सालाना 400 अरब डॉलर से अधिक
    • Life Sciences BPO/CRO spend: अनुमानित सालाना 100~400 अरब डॉलर से अधिक
  • service spend और software spend के बीच का अंतर
    • Veeva सबसे बड़ा Life Sciences software vendor है और लगभग 3 अरब डॉलर revenue बनाता है
    • Guidewire और CCC दो सबसे बड़े insurance software vendors हैं और मिलकर सालाना लगभग 2.2 अरब डॉलर revenue बनाते हैं
    • ये बेहतरीन businesses हैं, लेकिन outsourced labor opportunity की तुलना में 100 गुना छोटे हैं
  • केवल "insurance software vendors public comparables" को Google करना आज के समय में पर्याप्त नहीं है
  • यह निश्चित नहीं है कि AI outsourced service revenue का meaningful हिस्सा capture करेगा या नहीं, लेकिन इस market sizing approach का फायदा यह है कि अगर AI इस revenue का meaningful हिस्सा capture करता है, तो value creation बहुत विशाल होगी

सर्वश्रेष्ठ कंपनियाँ platform के ज़रिए विस्तार करती हैं

  • सर्वश्रेष्ठ कंपनियाँ platform के ज़रिए contract size बढ़ाती हैं
  • Toast का प्रसिद्ध Vertical software उदाहरण
    • POS system को own करके उसने restaurant owners के लिए सबसे महत्वपूर्ण data (orders) को own किया
    • फिर नए automated data के आसपास सबसे महत्वपूर्ण workflows को automate करने तक विस्तार किया (order management system, online ordering)
    • बाद में फिर विस्तार करके restaurant का system of record बन गया (अब 140,000+ locations)
  • सर्वश्रेष्ठ Vertical AI कंपनियाँ भी यही करेंगी
    • workflows को automate करेंगी और किसी खास customer set के लिए सबसे महत्वपूर्ण data तक access पाएँगी
    • उस data का उपयोग करके उस data के आसपास के महत्वपूर्ण workflows को automate करेंगी
    • अगले 10 वर्षों में capabilities बढ़ाकर अंततः ग्राहक के system of record बनने की दिशा में प्रतिस्पर्धा करेंगी

सारांश: स्थिर customer base के बावजूद contract size और penetration बढ़ाने के तीन रास्ते

  • cost reduction और revenue growth का double ROI देकर ऐसा अवसर बनाना जिसे ठुकराना मुश्किल हो
  • शुरुआती wedge के बाद नए automated data के साथ platform expansion करके spend बढ़ाना
  • service market spend में penetration — insurance, life sciences, healthcare, legal जैसे उद्योगों में इसका पैमाना सैकड़ों अरब डॉलर है
  • इन expansion paths के कारण 5 अरब डॉलर से बड़े उद्यमों वाले नए बाज़ार और 5 अरब डॉलर से अधिक मूल्यांकन वाली AI कंपनियों वाले अधिक मौजूदा बाज़ार देखने की उम्मीद है

निष्कर्ष

  • Vertical AI में चुनौतियाँ मौजूद हैं
    • यथार्थवादी मूल्यांकन निवेशकों और संस्थापकों दोनों के लिए अब भी महत्वपूर्ण है
    • इस ROI की marginal value को सुरक्षित रखना आसान नहीं है, खासकर जब प्रतिस्पर्धा तीव्र हो
    • कई बाज़ारों में सबसे कम समय में सबसे अधिक ग्राहकों की switching cost हासिल करने वाले के लिए land-grab moment मौजूद है
  • लेकिन कंपनी का मूल्य ग्राहकों को दी जा सकने वाली value का derivative है, और इस तरह का value creation पहले नहीं देखा गया
  • अगर आप ऐसे दिखने में "छोटे बाज़ार" में कंपनी बना रहे हैं, तो संभव है कि आप वह अवसर देख रहे हों जिसे दूसरे चूक रहे हैं

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