Estrategia antes que venta de software

Según Gartner, ha llegado una nueva era en la venta de software. El software como servicio (SaaS), la computación en la nube, el software como Plattform (Saas) y la Infraestructura como Servicio (IaaS) han evolucionado. Esto, por supuesto, está cambiando la forma de trabajar de las empresas. El cambio de paradigma es tan grande que los clientes exigen otro tipo de competencias para evaluar a sus posibles socios. La realidad es que los clientes quieren ver algo más que folletos de marketing u hojas informativas de productos.

¿Qué es lo que ahora están buscando los clientes en los software como servicio?

Hoy en día buscan socios tecnológicos que puedan ayudarles a seleccionar, implantar e integrar soluciones en su cultura empresarial; esto seguido de un apoyo continuado a lo largo del mantenimiento.

El enfoque tradicional con el que los proveedores hacen una venta de software instalado en ordenadores en las instalaciones del cliente necesita ser reevaluado.  Se debe hacer, porque, sin duda, muchos clientes siguen comprando soluciones completas a un solo proveedor. Pero cada vez son más los que optan por más.

Por ejemplo, los clientes están buscando mejorar los sistemas existentes o construir sus soluciones a medida con varios proveedores.

Satisfacer todas las necesidades del cliente es el objetivo

Muchos quieren abordar problemas concretos de forma innovadora integrando diferentes productos, a fin de conseguir un valor añadido para sus procesos empresariales. El software se utiliza, hoy en día, como un medio más que como un fin en sí mismo. (Lea también: Los Mejores CRM en la Nube)

Los negocios de los clientes están cambiando más rápido que nunca; necesitan una tecnología a su alcance que les permita cambiar también rápidamente. Necesitan proveedores de tecnología que comprendan lo que importa para ellos y puedan ayudarles a alcanzar sus objetivos empresariales.

Los proveedores de tecnología deben ser parte de la solución del cliente, no solo un proveedor que entiende de bits y bytes. A menudo, no basta con vender software. Las empresas tecnológicas tienen que mirar al futuro y trabajar para convertirse en socios estratégicos de sus clientes.

Factores importantes que se deben incluir en la estrategia

Hay que hacerse tres preguntas fundamentales para determinar las áreas de negocio más importantes y las posibilidades de optimizarlas:

• ¿Dónde estamos ahora?
• ¿Hacia dónde queremos ir?
• ¿Qué camino debemos tomar?

Así es como las compañías que son partners tecnológicos ganan su dinero: se encargan de desarrollar estrategias que hacen avanzar a las empresas en lugar de limitarse a vender software a sus clientes. El objetivo es que este sea más fuerte y encontrar oportunidades de ahorro.

Cuidar la estrategia de ventas es la forma de lograr la venta del software como servicio

Hay que entender lo que impulsa el negocio de un cliente, comprender su visión de crecimiento y ayudarle a alcanzarla utilizando la tecnología como un medio, no como un fin en sí mismo. Si te acercas al cliente, comprender sus retos y le ayudas a resolver los problemas mejor que nadie, te ganarás un lugar permanente.

Casos de éxito en la implementación de software como servicio

Caso 1: Netflix

Desafíos:

• Gestión de enormes volúmenes de datos.
• Necesidad de escalabilidad rápida y eficiente.
• Mantenimiento del rendimiento y la disponibilidad del servicio.

Soluciones SaaS implementadas:

Netflix migró su infraestructura a Amazon Web Services (AWS), una solución de Infraestructura como Servicio (IaaS).

Resultados:

• Escalabilidad: Netflix puede manejar grandes picos de demanda, como los estrenos de series populares, sin problemas de rendimiento.
• Disponibilidad: AWS garantiza un tiempo de actividad del 99.99%, asegurando que el servicio esté siempre disponible para los usuarios.
• Eficiencia: la automatización de procesos y la gestión eficiente de recursos han permitido a Netflix reducir costos operativos.

Caso 2: Airbnb

Desafíos:

• Gestión de grandes cantidades de datos de usuarios y listados.
• Necesidad de análisis de datos en tiempo real para ofrecer recomendaciones personalizadas.
• Seguridad y protección de datos sensibles.

Soluciones SaaS implementadas:

Airbnb utiliza soluciones de Google Cloud Platform (GCP) para su infraestructura de datos y análisis.

Resultados:

• Análisis en tiempo real: Airbnb puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos rápidamente, mejorando la personalización y la experiencia del usuario.
• Seguridad: GCP ofrece robustas medidas de seguridad que protegen los datos de los usuarios y cumplen con las regulaciones internacionales.
• Innovación continua: la flexibilidad de la infraestructura en la nube permite a Airbnb experimentar y desarrollar nuevas funcionalidades rápidamente.

Caso 3: Spotify

Desafíos:

• Gestión de una gran cantidad de datos de streaming y usuarios.
• Necesidad de una infraestructura escalable para soportar el crecimiento global.
• Ofrecer recomendaciones musicales precisas y personalizadas.

Soluciones SaaS Implementadas:

Spotify migró a Google Cloud Platform para manejar sus operaciones y datos.

Resultados:

• Escalabilidad: la infraestructura en la nube de GCP permite a Spotify escalar sus servicios a medida que crece su base de usuarios global.
• Recomendaciones precisas: el uso de BigQuery de Google permite a Spotify analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y mejorar la precisión de sus recomendaciones musicales.
• Optimización de costos: la capacidad de ajustar automáticamente los recursos en función de la demanda ha permitido a Spotify optimizar sus costos operativos.

Caso 4: Slack

Desafíos:

• Necesidad de una plataforma de comunicación interna robusta y confiable.
• Escalabilidad para soportar un crecimiento rápido de usuarios.
• Integración con otras herramientas y servicios utilizados por las empresas.

Soluciones SaaS Implementadas:

Slack utiliza Amazon Web Services (AWS) para su infraestructura.

Resultados:

• Fiabilidad: AWS ofrece alta disponibilidad y redundancia, garantizando que la plataforma de Slack esté siempre disponible para sus usuarios.
• Integraciones: la arquitectura flexible de AWS permite a Slack integrar fácilmente con una variedad de otros servicios y herramientas empresariales.
• Crecimiento sin problemas: Slack puede escalar rápidamente su infraestructura para manejar el crecimiento de usuarios sin afectar el rendimiento.

Caso 5: Zoom

Desafíos:

• Necesidad de una plataforma de videoconferencia escalable y de alta calidad.
• Asegurar la seguridad y privacidad de las comunicaciones.
• Soportar un rápido aumento en el número de usuarios debido a la pandemia de COVID-19.

Soluciones SaaS Implementadas:

Zoom utiliza una combinación de servicios en la nube de AWS y Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Resultados:

• Escalabilidad y rendimiento: Zoom pudo escalar rápidamente su capacidad para manejar el aumento masivo de usuarios durante la pandemia sin comprometer la calidad del servicio.
• Seguridad: las medidas de seguridad avanzadas implementadas en AWS y OCI ayudaron a Zoom a mantener la privacidad y seguridad de las comunicaciones.
• Innovación: la flexibilidad de la infraestructura en la nube permite a Zoom continuar desarrollando y lanzando nuevas características y mejoras.

Impacto de la IA y el machine learning en software como servicio

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning están revolucionando el sector del Software como Servicio (SaaS) al mejorar significativamente la personalización, la automatización y el análisis de datos. Estas tecnologías avanzadas permiten ofrecer soluciones más inteligentes y eficaces, transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y gestionan sus operaciones.

Experiencia del usuario

Recomendaciones personalizadas: plataformas como Spotify y Netflix utilizan algoritmos de machine learning para analizar el comportamiento de los usuarios y ofrecer recomendaciones personalizadas. Esto mejora la experiencia del usuario al proporcionar contenido relevante y atractivo.

Interacción adaptativa: herramientas de CRM como Salesforce utilizan IA para analizar las interacciones pasadas y predecir las necesidades futuras de los clientes. Esto permite a las empresas anticiparse a las demandas de los clientes y ofrecer soluciones personalizadas en tiempo real.

Marketing dirigido

Segmentación de audiencias: herramientas de marketing SaaS, como HubSpot, emplean machine learning para segmentar automáticamente a los clientes en grupos basados en su comportamiento y preferencias. Esto permite campañas de marketing más efectivas y dirigidas.

Optimización de contenidos: la IA ayuda a identificar qué tipos de contenido son más efectivos para diferentes segmentos de audiencia, optimizando así las estrategias de marketing y aumentando la conversión.

Eficiencia operativa

Automatización de tareas repetitivas: herramientas como Zapier y UiPath utilizan IA para automatizar tareas repetitivas y administrativas, liberando tiempo para que los empleados se concentren en actividades más estratégicas.

Optimización de recursos: la IA puede predecir la demanda y ajustar automáticamente los recursos necesarios, optimizando así la gestión de inventarios y la cadena de suministro.

Soporte al cliente

Chatbots inteligentes: servicios de atención al cliente, como Zendesk, utilizan chatbots impulsados por IA para resolver consultas comunes de los clientes de manera rápida y eficiente, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo los tiempos de espera.

Análisis de sentimiento: las plataformas de soporte al cliente pueden analizar el tono y el sentimiento de las interacciones para identificar problemas potenciales y mejorar la calidad del servicio.

Predicción y toma de decisiones

Análisis predictivo: herramientas como Tableau y Power BI, integradas con capacidades de machine learning, pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias y hacer predicciones precisas. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y estratégicas.

Detección de anomalías: la IA puede identificar patrones anómalos en los datos que podrían indicar problemas potenciales, como fraudes o fallos en el sistema, permitiendo a las empresas tomar medidas preventivas.

Optimización de procesos empresariales

Gestión del ciclo de vida del cliente: la IA ayuda a analizar el ciclo de vida del cliente para identificar oportunidades de mejora y optimización, desde la adquisición hasta la retención de clientes.

Análisis en tiempo real: plataformas SaaS con capacidades de IA pueden procesar y analizar datos en tiempo real, proporcionando a las empresas información inmediata para la toma de decisiones rápidas y precisas.

Desarrollo de productos

Prototipos y pruebas: la IA puede simular diferentes escenarios y realizar pruebas automatizadas para el desarrollo de productos, acelerando el proceso de innovación y reduciendo los costos.

Feedback automatizado: herramientas como UserTesting emplean machine learning para analizar el feedback de los usuarios y sugerir mejoras en los productos de manera automática.

Ciberseguridad

Detección de amenazas: la IA puede identificar y mitigar amenazas de seguridad en tiempo real, mejorando la protección de datos y la ciberseguridad de las plataformas SaaS.

Respuesta automatizada: en caso de una amenaza detectada, los sistemas de IA pueden ejecutar respuestas automatizadas para minimizar el impacto y garantizar la continuidad del negocio.