SaaS 2.0 - Dari Software-as-a-Service ke Specialist-and-a-Spreadsheet

• Produk SaaS tradisional seperti Salesforce pada akhirnya merupakan gabungan dari beberapa pengelolaan daftar (list) dan pengetahuan kerja bawaan (Playbook)
• Sebagian besar SaaS secara bersamaan menyediakan alat praktis bagi pengguna (daftar, catatan, manajemen tugas, dll.) dan sudut pandang pakar (cara kerja, aturan, framework, dll.)
• Namun SaaS lama disesuaikan dengan aturan umum untuk tim rata-rata, sehingga sulit menangani kebutuhan spesifik tiap organisasi atau pengecualian yang rinci
• SaaS masa depan akan berkembang menjadi bentuk "pakar+spreadsheet", di mana agen pakar berbasis AI menangani pekerjaan atas nama pengguna serta menyediakan workflow kustom dan pengelolaan daftar
• Di era SaaS 2.0 yang baru, alih-alih pengguna harus berurusan langsung dengan UI yang rumit, layanan berpusat pada pengalaman di mana pakar AI sepenuhnya mengelola daftar dan pekerjaan akan menjadi arus utama

---

Hakikat Salesforce: daftar dan playbook

• Produk utama Salesforce (alat manajemen hubungan pelanggan) pada akhirnya tersusun dari berbagai daftar
  • daftar pelanggan, daftar prospek, daftar produk, riwayat komunikasi, dan lain-lain
  • strukturnya merupakan gabungan peran basis data untuk daftar tersebut dan UI untuk membaca serta mengeditnya
• Pada praktiknya, daftar itu sendiri bisa dibuat dengan spreadsheet, tetapi untuk pengelolaan keandalan daftar yang besar dan kompleks, SaaS lebih efektif
• Salesforce memberikan nilai sebesar 37,9 miliar dolar per tahun, sebagai akumulasi dari pengelolaan daftar yang kompleks dan stabilitas

Sisi lain SaaS: pengetahuan kerja bawaan (Playbook)

• Bukan sekadar menyediakan daftar, tetapi juga menghadirkan proses kompleks dan aturan kolaborasi yang dibutuhkan untuk pekerjaan sales nyata
  • Contoh: rangkaian proses penjualan seperti pencarian prospek, perkenalan, meeting, tindak lanjut, persiapan materi, dan sebagainya
  • Framework standar industri (BANT, CHAMP, FAINT, NEAT, SPICED, SPIN, dll.) disematkan ke dalam default produk
• Salesforce mengharuskan pembuatan 'opportunity' transaksi, menghubungkannya dengan account, memindahkannya per tahap, serta mewajibkan pengisian field tertentu (seperti nilai kontrak, dll.)
• Daftar seperti ini bukan sekadar daftar biasa, melainkan daftar yang sarat opini yang secara struktural memuat aturan dan prosedur tentang 'beginilah cara bekerja'
• Banyak SaaS, seperti ini, menerjemahkan know-how para pakar ke dalam UI, fitur, dan default untuk memberi arah kerja kepada pengguna

Keterbatasan struktural SaaS

• SaaS seperti Salesforce adalah produk untuk 'tim rata-rata'
  • Di lapangan, sales nyata memiliki banyak konteks rinci, pengecualian, dan tahap perantara, tetapi sistem hanya mencatat tahap dan field yang disederhanakan (misalnya Prospecting→Qualification)
  • Meski tidak semua tim bekerja dengan cara yang sama (MEDDIC, MEDPICC, dll.), SaaS memaksakan aturan dan default yang distandardisasi
  • Pengecualian atau situasi khusus ditangani lewat akal-akalan pada field atau input formalitas, tetapi konteks nyata tidak tercermin dalam sistem
• Agar pengguna bisa benar-benar menyesuaikan Salesforce dengan tim mereka, dibutuhkan biaya dan upaya tambahan, termasuk menyewa konsultan
  • Pasar konsultan pun tumbuh untuk kebutuhan kustomisasi, dan pasar kustomisasi Salesforce saja mencapai skala 18 miliar dolar per tahun

Alternatif: SaaS kustom, dan pakar AI

• Cara yang lebih baik adalah membangun sendiri Salesforce yang benar-benar kustom, tetapi secara realistis itu membutuhkan biaya dan sumber daya besar
• Atau, mempekerjakan langsung pakar sales Salesforce untuk menangani pengelolaan daftar, sehingga fokus bisa tertuju pada pekerjaan itu sendiri tanpa terikat kerangka sistem
  • Pakar dapat membuat penilaian, menangani pengecualian, dan merespons secara fleksibel sesuai situasi
  • Pengguna cukup mengatakan 'ada hal seperti ini', lalu pakar akan mengelola daftar dan memberi saran yang diperlukan
• Secara realistis, tidak mungkin mempekerjakan pakar tanpa batas, tetapi bagaimana jika AI direplikasi menjadi pakar tak terbatas dan menggantikan peran ini?
  • Bot AI mengikuti playbook sales dengan akurat, sambil setiap hari mengelola daftar berbentuk spreadsheet
  • Mulai dari merangkum situasi sebelum meeting hingga penilaian, saran dan usulan tindak lanjut, serta penanganan pengecualian yang biasanya dilakukan pakar untuk tiap situasi, semuanya dijalankan langsung oleh AI
  • Esensi produk menjadi basis data + penjelasan eksplisit tentang workflow + prompt pakar
• Seperti rasa cemas dalam ungkapan “kalau tidak ada di Salesforce, berarti itu sebenarnya tidak terjadi”, pengguna ingin melihat sendiri daftar dan sistemnya
  • Namun email pun sama; bagi orang yang benar-benar penting, yang mengelola semua email bukan alat seperti Gmail atau Superhuman, melainkan pakar (EA)
  • Pengguna tidak lagi menyentuh UI dan daftar secara langsung, melainkan hanya menyampaikan hasil yang diinginkan kepada pakar AI dan menyerahkan seluruh pemrosesan kepadanya
• Dalam praktiknya, layanan berbasis agen pakar seperti ini mulai muncul di bidang pengelolaan email, dating, sales, dan lainnya

Contoh: aplikasi dating Sitch

• Sitch bukan sekadar 'daftar+matching' sederhana seperti aplikasi dating lama, melainkan mereproduksi keahlian matchmaker manusia dengan AI
• Pengguna menjawab sekitar 50 pertanyaan detail kepada AI, lalu AI mengusulkan matching yang dipersonalisasi berdasarkan jawaban dan know-how tersebut
• Jika kedua pihak setuju, AI membuat group chat, lalu setelah itu menerima feedback untuk melakukan personalisasi yang makin presisi
• AI sepenuhnya mengelola daftar dan matching, dan pengguna cukup mempercayai hasilnya
• Intinya adalah bahwa model 'pakar yang mengelola daftar' diwujudkan dengan AI

SaaS 2.0 : perangkat lunak di era 'pakar+spreadsheet'

• Pada akhirnya, perangkat lunak yang paling ideal adalah layanan pakar berbasis AI yang membuat pengguna cukup 'mengatakan apa yang diinginkan, lalu sisanya dikelola sendiri'
  • Pengguna hanya menyampaikan keinginannya, lalu AI menangani semuanya: daftar, pekerjaan, penilaian, hingga pengelolaan pengecualian
  • Tidak perlu lagi terobsesi pada UI yang rumit, pengecekan daftar, atau infrastruktur operasional
• Ini berarti perangkat lunak bukan lagi sekadar penyedia fungsi yang di-host, tetapi struktur yang menjalankan pekerjaan sesuai kebutuhan pengguna melalui kombinasi 'pakar+spreadsheet'
• Pada akhirnya, SaaS 2.0 akan menjadi model di mana layanan AI yang menggabungkan pakar dan spreadsheet menangani seluruh pekerjaan dan pengelolaan daftar