SaaS 2.0 - De Software-as-a-Service para Specialist-and-a-Spreadsheet

• Produtos tradicionais de SaaS, como o Salesforce, acabam sendo uma combinação de gestão de várias listas e know-how operacional (Playbook) embutido
• Em geral, o SaaS oferece aos usuários ao mesmo tempo ferramentas práticas (listas, notas, gestão de tarefas etc.) e a perspectiva de especialistas (formas de trabalhar, regras, frameworks etc.)
• Mas o SaaS tradicional é ajustado a regras universais para times medianos, o que dificulta atender às necessidades específicas de cada organização ou lidar com exceções detalhadas
• O SaaS do futuro deve evoluir para um formato de “especialista + planilha”, em que agentes especialistas baseados em AI executam o trabalho no lugar do usuário e oferecem fluxos de trabalho e gestão de listas personalizados
• Na nova era do SaaS 2.0, em vez de o usuário lidar diretamente com UIs complexas, a tendência será de serviços centrados na experiência, nos quais especialistas em AI assumem integralmente a gestão das listas e do trabalho

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A essência do Salesforce: listas e playbooks

• O principal produto do Salesforce (ferramenta de CRM) é, no fim das contas, composto por várias listas
  • lista de clientes, lista de leads, lista de produtos, histórico de comunicação etc.
  • É uma estrutura que combina o papel de banco de dados das listas com a UI para ler e editar essas informações
• Na prática, as listas em si até podem ser implementadas com planilhas, mas o SaaS é mais eficaz para gerenciar com confiabilidade listas grandes e complexas
• O Salesforce entrega um valor de US$ 37,9 bilhões por ano, sendo uma concentração de gestão complexa de listas e confiabilidade

O outro lado do SaaS: know-how operacional (Playbook) embutido

• Ele não oferece apenas listas, mas também processos complexos e regras de colaboração necessários para o trabalho real de vendas
  • Ex.: prospecção de leads, apresentação, reunião, follow-up, preparação de materiais e toda a sequência do processo comercial
  • Frameworks padrão do setor (BANT, CHAMP, FAINT, NEAT, SPICED, SPIN etc.) são incorporados aos padrões do produto
• O Salesforce exige criar uma ‘oportunidade’ de negócio, conectá-la a uma conta, movê-la por etapas e preencher obrigatoriamente certos campos (como valor do contrato)
• Essas listas não são apenas listas simples, mas listas opinativas que incorporam estruturalmente regras e procedimentos de “é assim que o trabalho deve ser feito”
• Muitos produtos SaaS, desse modo, incorporam o know-how de especialistas na UI, nos recursos e nos padrões, orientando o usuário sobre como trabalhar

As limitações estruturais do SaaS

• SaaS como o Salesforce são produtos voltados para o “time mediano”
  • Na prática, o trabalho de vendas tem muito contexto detalhado, exceções e etapas intermediárias, mas o sistema registra apenas etapas simplificadas (ex.: Prospecting→Qualification) e campos
  • Mesmo que nem todos os times trabalhem da mesma forma (MEDDIC, MEDPICC etc.), o SaaS impõe regras padronizadas e padrões pré-definidos
  • Exceções ou situações especiais são tratadas com contornos em campos e preenchimentos formais, mas o contexto real não é refletido no sistema
• Para adaptar o Salesforce perfeitamente ao seu time, o usuário precisa arcar com custos e esforço adicionais, como contratar consultores
  • O mercado de consultoria cresceu para viabilizar essa personalização, e só o mercado de customização do Salesforce já alcança US$ 18 bilhões por ano

A alternativa: SaaS personalizado e especialistas em AI

• Uma forma melhor seria construir diretamente seu próprio Salesforce totalmente customizado, mas isso exige muito custo e recursos na prática
• Outra opção seria simplesmente contratar diretamente um especialista em vendas do Salesforce para cuidar da gestão das listas, permitindo focar no trabalho em si sem ficar preso à estrutura do sistema
  • O especialista pode julgar cada caso, lidar com exceções e responder com flexibilidade a cada situação
  • O usuário só precisa dizer “há algo acontecendo”, e o especialista gerencia as listas e oferece as orientações necessárias
• Na prática, não é possível contratar especialistas sem limite, mas e se a AI pudesse replicar infinitamente especialistas e substituir esse papel?
  • Bots de AI seguiriam com precisão o playbook de vendas e gerenciariam diariamente listas em formato de planilha
  • Da organização do contexto antes de reuniões até julgamentos, sugestões e recomendações de próximas ações, além de tratamento de exceções que um especialista faria em cada situação, tudo isso seria executado diretamente pela AI
  • A essência do produto passa a ser banco de dados + descrição explícita do fluxo de trabalho + prompt de especialista
• Assim como existe a ansiedade de que “se não está no Salesforce, então não aconteceu de verdade”, os usuários querem ver diretamente as listas e o sistema
  • Mas com e-mail acontece o mesmo: as pessoas realmente importantes não dependem de ferramentas como Gmail ou Superhuman, e sim de um especialista (EA) que gerencia todos os e-mails
  • O usuário deixa de mexer diretamente na UI e nas listas, apenas comunica o resultado desejado ao especialista em AI e delega todo o processamento
• Na prática, já estão surgindo serviços baseados nesse tipo de agente especialista em áreas como gestão de e-mail, dating e vendas

Exemplo: o app de dating Sitch

• O Sitch não funciona como um app de dating tradicional de simples “lista + matching”, mas reproduz com AI a especialização de um matchmaker humano
• O usuário responde cerca de 50 perguntas detalhadas para a AI, que então propõe matches personalizados com base nessas respostas e no know-how acumulado
• Se ambos os lados concordarem, a AI cria um chat em grupo e depois coleta feedback para refinar ainda mais a personalização
• A AI assume integralmente a gestão das listas e dos matches, e o usuário só precisa confiar no resultado
• O ponto central é que ele implementa com AI um “modelo em que o especialista gerencia a lista”

SaaS 2.0: software na era do “especialista + planilha”

• Em última análise, o software ideal é um serviço de especialista baseado em AI em que o usuário “apenas diz o que quer e o resto é gerenciado automaticamente”
  • O usuário só comunica o que deseja, e a AI executa tudo: listas, trabalho, julgamentos e gestão de exceções
  • Não há necessidade de obsessão com UI complexa, conferência de listas ou infraestrutura operacional
• Isso significa que o software deixa de ser apenas uma oferta de funções hospedadas e passa a ser uma estrutura em que a combinação de “especialista + planilha” executa o trabalho de forma personalizada para o usuário
• Em última instância, o SaaS 2.0 será um modelo em que serviços de AI combinando especialistas e planilhas assumirão todo o trabalho e toda a gestão de listas