これらの戦略は、ブレイクアウトのない他の製品が勢いを取り戻すのに役立ってきましたが、その枠は閉まりつつあるかもしれません。 Microsoft のさまざまな製品や他社の GenAI に Copilot が統合され、プライベート ベータ版から顧客に提供する正式版に移行することで、GenAI オファリングの役割は「販売見込み客の増加」から「成約率の向上」に変わります。 **
売上総利益を維持するためにTAMを拡大
不確実な経済環境とマクロ情勢がコンセンサスに満ちた GenAI と出会うと、流通市場の企業が「All in AI」の姿勢をとろうとし、今が新たな産業革命または新たな産業革命の到来の瞬間であることを常に強調しています。しかし、実際の事業戦略としては、GenAI を活用し、可能な限り粗利益を維持しながら TAM を拡大しようとしている。
Microsoft や Google など、モデル層に深く関わっている数社は例外であり、粗利益を維持しながら CapEx 投資を拡大する準備ができています。
AI は粗利益にあまり影響を与えません。 **より高度なハイエンドのユースケースについては、サブスクリプション プランをアップグレードするか、プラットフォームの消費モデルを通じて顧客に請求したいと考えています。したがって、全体として、私たちは潜在的なプレッシャーを相殺しようとしています。 **当社は長期的な粗利益率の向上に非常に自信を持っています。
エリック・ユアン - ズーム
価格モデルに関しては、M365 Copilot、Zoom IQ for Sales、Salesforce などの一連の AI 製品がシートと使用量に応じて個別に請求されることに加えて、有料サブスクリプションとのバンドルが非常に人気のある価格設定方法となっています。
現実的な観点から見ると、最初の観点を短期的に達成することは依然として困難であり、多くの人は LUI が最悪の UI であるとさえ考えており、コマンド ラインの時代に戻ってしまいます。もちろん、最初の運命を受け入れようとする SaaS ユニコーンは存在しないため、誰もがユーザーにより良い車を提供しようと今でも努力しています。
現時点では、Notion、ClickUp、Miro などの企業の試みは、M365 や Google Workspace と基本的に変わりません。しかし、Bing と M365 が市場の注目の勢いをほぼ独占していた第 1 四半期において、Notion は 22 年末の OpenAI の動向に細心の注意を払い、完全な AI 製品を発売した初の非 AI ネイティブ生産性 SaaS 企業となりました。 . プレーヤー、そして市場から良いフィードバックを受け、すぐに数百万ドルのARRを生み出しました。
Notion AI を使用して研究文献を要約および整理
私たちが話を聞いた一部の Notion 従業員は、Notion AI を双方向のブリッジとして位置づけています。Notion AI によってパッケージ化された手順は、ユーザーが収集と照合の敷居を下げるのに役立ち、GenAI 自体も、ユーザーが Notion のさまざまな複雑なコンポーネントを使用する敷居を下げます。
ゴングの反応は非常に満足のいくもので、第1四半期には反応はありませんでした。初期の投資家とのコミュニケーションによると、その理由の一部は、モデルの機能が決定的なポイントではなく、顧客とのミーティングや会話のデータを取得して処理する機能は、蓄積するのに時間がかかる汚い仕事であるとチームが信じていることである可能性があります。 Gong が Call Spotlight と独自の生成 AI モデルの開始を発表したのは 6 月初旬になってからでした。
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Productivity SaaS は AI の破壊にどのように対処できるでしょうか?
出典：海外ユニコーン
GPT は生産性モデルですが、OpenAI は生産性を破壊しています。
これが SaaS 担当者の生産性を不安にさせるのは明らかです。 Clickup AI のプロモーション ビデオは、これらの「古い」企業の現在の AI 戦略、つまり、自社の製品シナリオで同様のユースケースを立ち上げようと競合していることを誤って指摘しました。
**つまり、長期的にどの SaaS が利益を得て、どの SaaS が害を及ぼしているかをまだ特定することはできませんが、どの企業が真に差別化された対処戦略を講じているかはすでにわかります。この考え方に従って、この記事では、第 2 レベルと第 1 レベルで私にとって最も注目に値する 3 つの方法と複数のケースをそれぞれ選択します。しかし、これらの戦略を講じたとしても、生産性 SaaS は価格設定、ChatGPT との競争、長期的な製品ロードマップなどの一連の課題に直面する必要があり、生産性参入を巡る戦いは熾烈なノックアウトステージに入っています。 **
生産性 SaaS には広義と狭義の 2 つの定義があることに注意してください。狭義の定義は通常、ドキュメント (Notion など)、タスク (ClickUp など)、ビデオ (Zoom など)、 SaaS には、大規模な CRM から Zapier のようなスマート自動化ツールまで、企業の業務効率を向上させるほとんどの SaaS が含まれます。この記事で説明する生産性 SaaS は、後者のより広い範囲に当てはまります。
まとめ：
Kick の記事で指摘したように、**私たちはシリコンバレーで、いわゆる「All in AI」投資家の割合が予想よりもはるかに低いことを観察しました。 共通の観点は、生成 AI は新しいユーザー グループや、モバイル インターネットやクラウドなどの対応する顧客獲得チャネルをもたらさないため、Go-To-Market の利点を持つ古いプレーヤーが有利であるということです。もう 1 つの主流の認識は、「AI ネイティブ アプリケーションに投資するには時期尚早です。既存のポートフォリオで GenAI を有効に活用する方が費用対効果が高いです。」です。 **
「古い」企業の経営者の視点から見ると、誰もが PC、モバイル インターネット、クラウドの 3 つの波を十分に経験しています。しかし、GenAI は激しく到来しており、コンセンサスは十分にあり、どの企業もこのチャンスの波が小さすぎると感じるはずがないため、特に FOMO を意識し、明確に市場に参入しています。
ただし、現段階で各社が立ち上げたGenAIの実際のユースケースは悪くなく、様々なシナリオにおける「理解」「生成」「推論」の配置と組み合わせであり、飽きやすいものである。見すぎ。 **私たちは十分に議論されてきたこれらの特定のユースケースを脇に置き、シリコンバレーを訪問して調査した経験と組み合わせて、第二層の巨人と第一層の巨人にとってより興味深いと思われる3つの価値提案と戦略を選び出しました。 -ティアマーケットユニコーンについて詳しく教えてください。 **
アラナ・スミス著
01. 準大手企業の価値提案とビジネス戦略
複数のアングルで「データ」を再生
最初の角度: 顧客データには触れない
「データ」は非常に強力な価値提案になり得ますが、「大量の CRM データが Salesforce に保存され、Zoom にはトレーニングに使用できる潜在的な会議記録が大量に存在する」ということは私たちの最初の反応ではありません。強力なモデルです。」それどころか、顧客データが許可なくモデルのトレーニングや顧客のタスクの自動化に使用されないようにすることは、そのような企業にとって最も重要な価値提案の 1 つであり、データ作成の信頼を扱う最初の角度でもあります。 。 ** 大企業の顧客にとって、GenAI は確かに生産性向上の成果物になるかもしれませんが、信頼するのが難しい新しいテクノロジーでもあります。GenAI のクロスオーバーを支援するには、大企業の顧客にプライバシーとセキュリティの保証を提供することに長けた SaaS プロバイダーが必要です。このギャップ。 最近、信頼とプライバシーに関して言えば、「オープンソース + ローカル展開」は頭の悪い答えになっています。この明白なアプローチに加えて、クラウド上でプライバシーとセキュリティを提供することは、大企業顧客にサービスを提供できる SaaS が過去 10 年間にわたって蓄積してきた基本的なスキルです。 Slack を例に挙げると、顧客ベースを中小企業や中堅市場から大企業まで拡大するために、標準のデータ暗号化スキームをより複雑にカスタマイズするために多額の費用を費やしました。AWS のキー管理サービスと統合することで、 , 顧客がキーを管理できるようにすると、Slack はサービスを通じて顧客が設定したキーを呼び出し、ユーザーのデータを暗号化します。このレベルの「安全性と制御性」は、Microsoft ベースの生産性ツールでも非常に一般的です。 **「顧客データに触れない」は信頼を構築するためのベースラインです。同種のユースケースの場合、GenAI 向けにカスタマイズされたプライバシーおよびデータ セキュリティ ソリューションは、差別化された価値提案になる可能性があります。 **マイクロソフトはこの点に関して多くのことを蓄積してきましたが、このセールスポイントを積極的に外の世界に宣伝してきませんでした。それどころか、Salesforce の Einstein GPT はこの価値提案をより活用しており、3 月の Einstein GPT の発表後の最近の最大の開発は、「最も信頼できる」GenAI 製品というイメージを払拭しようとする Trust Layer の立ち上げです。
Adobe Firefly は、4 か月前に初めてリリースされたときは嘲笑にさらされ、生成されたピカチュウとハローキティはひどいものでした。しかし現在、Firefly は Adobe ユーザーが Web 版と Photoshop で 10 億を超えるアセットを生成するのに役立ち、同社からは「Adobe の歴史の中で最も成功した 2 つのベータ製品」と評価されています。
第 3 の角度: 顧客のデータ接続を支援します
出典：a16z
このトラックには無数のスタートアップ企業が存在するため、最も一般的なデータ接続の使用例については繰り返しません。これに加えて、ローカルとクラウド間でデータを統合する能力は、長期的な蓄積を必要とする基本的なスキルです。既存の SaaS 大手企業には、いくつかの差別化された利点があります。彼らは、ストック データを処理するオンプレミスをクラウドに切り替えるという恥ずかしい時期を経験しています。さらに、Salesforce は Mulesoft を買収し、Google は Apigee、Microsoft は Power Platform を買収しており、これらはすべて、顧客が組織全体、ローカルおよびクラウド全体でデータを収集できるようにするさまざまな強力なコネクタを備えています。
独自のクラウド、データ コネクタ、製品シナリオを垂直統合し、パートナーの LLM と連携することで、確立された SaaS は最初にデータを収集し、次にデータを調整してデータ関連のパイプラインを作成する真のエンドツーエンド スタックを顧客に提供できます。さまざまなモデルやシナリオでデータを利用できるようにします。この価値提案主導の販売効果は現時点では不明ですが、少なくとも素晴らしいと思われます。
この機会に製品ブランドを復活させてください
GenAI は実用的な役割を果たすだけでなく、完璧なマーケティング ヘルパーとしても機能します。
• EinsteinGPT は、Salesforce の小さな Einstein ロゴに再び注目を集めます。アインシュタインの AI ブランドである Salesforce は、以前は成功しているとは考えられておらず、絶対的に市場をリードする製品は存在しませんでした。その代わりに、Gong.io のような新興企業がずっと台頭して、次の方向への主導的プレーヤーになったことを知っておく必要があります。会話インテリジェンス。
• Microsoft は Bing とプロセス マイニング製品では似ていますが、Bing と Google の間には検索エクスペリエンスの点で依然としてかなりの隔たりがあり、Microsoft が Minit を買収した Power Automate Processing Mining も Celonis などの独立系トップ プレーヤーに匹敵する差があります。しかし、Bing Chat と Copilot を通じて、両方とも潜在的な顧客を再認識し、注目を集めました。
コパイロットの使用
• Zoom IQ は、Conversation Intelligence の軌道では遅れてスタートしましたが、GenAI との統合により、他の Zoom 生産性シナリオとのコラボレーションをすぐに開始し、顧客からの露出と注目をさらに高めました。
• UiPath や Five9 などの企業は、長期的には敗者になる可能性があると見なされていますが、自社の広範な製品ラインをよりスマートに見せるために GenAI を統合することに非常に積極的です。
……
これらの戦略は、ブレイクアウトのない他の製品が勢いを取り戻すのに役立ってきましたが、その枠は閉まりつつあるかもしれません。 Microsoft のさまざまな製品や他社の GenAI に Copilot が統合され、プライベート ベータ版から顧客に提供する正式版に移行することで、GenAI オファリングの役割は「販売見込み客の増加」から「成約率の向上」に変わります。 **
売上総利益を維持するためにTAMを拡大
不確実な経済環境とマクロ情勢がコンセンサスに満ちた GenAI と出会うと、流通市場の企業が「All in AI」の姿勢をとろうとし、今が新たな産業革命または新たな産業革命の到来の瞬間であることを常に強調しています。しかし、実際の事業戦略としては、GenAI を活用し、可能な限り粗利益を維持しながら TAM を拡大しようとしている。
Microsoft や Google など、モデル層に深く関わっている数社は例外であり、粗利益を維持しながら CapEx 投資を拡大する準備ができています。
膨大な数の SaaS 企業の中で、Zoom の考え方と戦略は現段階では標準的です。つまり、GenAI Offering は損をすることも儲けることもできず、顧客は直接支払うか、支払いプランをアップグレードする必要があります。
AI は粗利益にあまり影響を与えません。 **より高度なハイエンドのユースケースについては、サブスクリプション プランをアップグレードするか、プラットフォームの消費モデルを通じて顧客に請求したいと考えています。したがって、全体として、私たちは潜在的なプレッシャーを相殺しようとしています。 **当社は長期的な粗利益率の向上に非常に自信を持っています。
エリック・ユアン - ズーム
価格モデルに関しては、M365 Copilot、Zoom IQ for Sales、Salesforce などの一連の AI 製品がシートと使用量に応じて個別に請求されることに加えて、有料サブスクリプションとのバンドルが非常に人気のある価格設定方法となっています。
02.「海外のユニコーン」は生活の基盤を求めている
超実行力を持つ中間ブリッジ
生産性 SaaS の将来については、次の 2 種類のビューがあります。
• GUI は無価値になり、これらの SaaS はデータベースの価値のみを提供することになります。
• GenAI はフェラーリ レベルのエンジンですが、いずれにしてもフル装備の車が必要です。
現実的な観点から見ると、最初の観点を短期的に達成することは依然として困難であり、多くの人は LUI が最悪の UI であるとさえ考えており、コマンド ラインの時代に戻ってしまいます。もちろん、最初の運命を受け入れようとする SaaS ユニコーンは存在しないため、誰もがユーザーにより良い車を提供しようと今でも努力しています。
現時点では、Notion、ClickUp、Miro などの企業の試みは、M365 や Google Workspace と基本的に変わりません。しかし、Bing と M365 が市場の注目の勢いをほぼ独占していた第 1 四半期において、Notion は 22 年末の OpenAI の動向に細心の注意を払い、完全な AI 製品を発売した初の非 AI ネイティブ生産性 SaaS 企業となりました。 . プレーヤー、そして市場から良いフィードバックを受け、すぐに数百万ドルのARRを生み出しました。
私たちが話を聞いた一部の Notion 従業員は、Notion AI を双方向のブリッジとして位置づけています。Notion AI によってパッケージ化された手順は、ユーザーが収集と照合の敷居を下げるのに役立ち、GenAI 自体も、ユーザーが Notion のさまざまな複雑なコンポーネントを使用する敷居を下げます。
ClickUp は、生産性向上トラックのもう 1 つのボリューム キングであり、Notion の問題解決のアイデアに非常に似ており、その製品は Notion よりも複雑で、ホワイトボード、ビデオ、その他のシーンが埋め込まれています。 Atlassian、Asana、Monday.com、および流通市場の他の競合他社が GenAI オファリングを提供する前に、ClickUp は独自の AI 製品を立ち上げ、一般的な価格戦略を持っているのは Notion だけであると判断し、すぐにかなりの ARR を生み出しました。
オープンソースで武装する
一部の生産性 SaaS では、中間ブリッジとして機能するだけでは十分ではない場合があります。その自己完結型テクノロジーが LLM によって直接的に挑戦されるためです。2 つの典型的な例は、Gong.io の対話分析と Sourcegraph のコード検索であり、どちらも従来の SaaS と統合されています。 ML Models はテクノロジーの堀を築きましたが、今ではその堀は LLM によって引き裂かれています。
ゴングの反応は非常に満足のいくもので、第1四半期には反応はありませんでした。初期の投資家とのコミュニケーションによると、その理由の一部は、モデルの機能が決定的なポイントではなく、顧客とのミーティングや会話のデータを取得して処理する機能は、蓄積するのに時間がかかる汚い仕事であるとチームが信じていることである可能性があります。 Gong が Call Spotlight と独自の生成 AI モデルの開始を発表したのは 6 月初旬になってからでした。
ChatGPT と Github Copilot のコード処理能力が凄すぎるのか、GenAI の影響を受けて、Sourcegraph は過去 2 四半期で非常に印象的な企業になりました。 Sourcegraph は、LLM の Context Window が複数の大規模なライブラリ レベル コードの処理において依然として欠陥があることに早い段階で気づいていましたが、製品革新を止めることはできず、3 月末には競争に直面し、Anthropic のモデル駆動型コード編集アシスタントを発売しました。 Cody はコードをオープンソースにしました。
Cody には、埋め込みによる長いコンテキストの利点と、ソースグラフによる独自のコード グラフの恩恵があるため、すぐに Hacker News や Twitter で広く議論されました。オープン ソースの属性により、Cody は Sourcegraph 製品に限定されず、柔軟な IDE 拡張機能として使用できます。古い企業であり、AI Native の Cursor やその他の製品として、すぐに Github Copilot の最も可能性の高い代替手段の 1 つになりました。
勝利に乗って価値を拡大
Zapier の短期的な利点については、ChatGPT プラグインの記事で説明しました。
現状、ChatGPTはツールの利用能力には優れていますが、APIアグリゲーションのノウハウが不足しているため、Pluginの登場は短期から中期的にはZapierなどのアグリゲータ製品に恩恵をもたらすでしょう。 Zapier はこの分野で多くの蓄積を行ってきました。テキストを要約してソーシャル メディアに送信したり、Google Workspace に記録したりするなど、ChatGPT で複雑な操作を実行したい場合は、誰もが ChatGPT + Zapier を使用して目的を達成することを選択するでしょう。それ。多くのユースケースでは、ChatGPT はアグリゲーターに接続するだけで非常に優れたユーザー エクスペリエンスを実現でき、多数の API に接続する必要はありません。これは、SEO と同様の部分が完全に提供されているのと同等です。アグリゲーター。
……
しかし、長期的には、そのような製品は次のような影響に直面します。一方で、API の組織形態が変化する可能性があり、LLM 時代には製品間のやり取りの頻度や頻度が増加する可能性があります。 OpenAI は最近、関数を呼び出す機能をリリースし、API の使いやすさを大幅に向上させましたが、これらの変更により Zapier の堀が弱まる可能性があります。一方で、アグリゲータがオペレーティング システムの機会の一部になる可能性があり、Microsoft、Google、Apple はいずれも独自のシステムに基づいて対応する機能を構築する可能性があり、競争は熾烈です。
過去 6 か月間の Zapier チームのパフォーマンスは非常に印象的であり、チームの一流のビジョンと実行能力を示しています。次の製品の発売は、安定的かつ無慈悲であると言えます。
• 3 月に Zapier Natural Language Actions を導入しました。これにより、初めて API を介してプラットフォーム機能が開放され、チャットを介した通話もサポートされ、Zapier と GenAI エコシステムが迅速に統合されました。
• さまざまな SaaS のデータは Zapier によって接続されるだけで保存されないため、Zapier は 5 月に Zapier テーブルをローンチし、ユーザーがさまざまな SaaS でデータを保存、編集、共有、自動化できるようにし、ユーザーのストック データから蓄積できるようにしました。 ～の観点から見た堀
** 配当を無駄にしない、短期配当後の転覆を防ぐ、製品をしっかり作るという観点から、Zapier は今年最高の生産性 SaaS モデルです。 **そして、その共同創設者である Mike Knoop は、Zapier の AI 関連製品に多額の投資を行っており、ベイエリアの AI エコシステムにおける重要なオピニオン リーダーとなっており、他の生産性 SaaS 企業から学ぶ価値は非常にあります。
03. 現段階でSaaSのAI機能が直面する5つの大きな課題
一部の生産性 SaaS がうまくいっているということを示す 6 つの肯定的な例が見つかりましたが、依然としていくつかの特定の課題に直面することは避けられません。
課題 1: PR ファーストによる損失
ChatGPT によって引き起こされた突然のユーザーの熱意により、多くの企業が 23 年の初めに AI 製品の準備を開始し、3 月中旬から下旬にプライベート ベータ版をリリースしましたが、**その結果、過度に長い待機リストがあり、多くの顧客が自分たちがAI機能であることを知っていた 多くのSaaSプロバイダーがAI機能を導入しましたが、それらを購入して使用することができず、時間の経過とともに落ち着く必要があります。 **
CRMを例にとると、多くのSalesforce顧客はEinstein GPTに非常に興味を持っており、何度も営業に見積もりを依頼しましたが、4月から5月にかけて営業フィードバックを得ることができなかったため、多くの顧客がこの製品発表を真剣に受け止めました。無意味なPRと考えられています。活動。
課題 2: AI と製品ロードマップの間の矛盾
**投資家は AI が SaaS を破壊することを期待していますが、多くの SaaS ユーザーは実際にはドキュメント、タスク管理、ビデオ会議ツールを静かに使用したいだけです。 **
ClickUp ユーザーはすでに ClickUp 3.0 の正式リリースを楽しみにしていますが、ClickUp AI が登場するまで待ってください。そのため、ユーザーからの非常に鋭い不満がいくつかあります。
ClickUp の中核はプロジェクト管理ツールとデータベースとして機能することですが、中核となる機能にはバグが多く、一部のダッシュボードは更新に数分かかります。信頼性は過去 18 か月でリソースの 70% を占めていると主張されていますが、ほとんど何もありません。新機能の登場、3.0 のバウンス、ClickUp Docs の基本機能は Google Docs とは遠く離れており、AI 自体は役に立たない。
ClickUp は AI が製品アップグレードのサブ項目であるかのように見せようとしましたが、優先順位は 3.0 ではなく AI であることに誰もが気づきました。
ClickUp は 3.0 ではなく AI のリリースを選択したことで騙されたと感じており、3.0 はもはや「すぐそこまで来ている」わけではなく、私はむしろ Asana や Wrike をもう一度見てみたいと思っています。
他の製品でも多かれ少なかれ同様の問題はありますが、例えば、Notion オフライン モードのユーザーの声は Notion AI よりもはるかに強いため、誰もが「何もないときに Notion を使用できない」というジレンマを取り除くことができます。 WiFi. ただし、Notion AI が最初にリリースされたため、製品ロードマップではより多くのエネルギーが費やされるようです。
課題 3: ユーザーが負担する価格モデル
これは課題 2 と密接に関連しています。つまり、AI 機能が無料で提供されるのであれば、ユーザーがそれを嫌う理由はほとんどありません。しかし、「TAMを拡大し、粗利益を維持する」という戦略により、ユーザーは追加料金を支払う必要があることがよくあります。
ClickUp の場合は 1 人あたり月額 5 ドル、Notion の場合は 1 人あたり月額 10 ドル、M365 の場合は 1 人あたり月額 30 ドルであっても、各ユーザーが自分で支払う金額ではありませんが、通信事業者が購入するのは大した金額ではありません。これは決して小さな金額ではありません - Notion 独自の Business プランは 1 人あたり月額わずか 15 ドルであり、従業員向けに AI を購入すると、請求額の 60 ～ 70% の増加に相当することを知っておく必要があります。
チャレンジ 4: ChatGPT で入り口を掴む
これらの課題はつながっています。
課題 1 の存在により、ChatGPT に慣れている多くのユーザーのワークフローは、ChatGPT の質問と回答にテキストを貼り付け、必要な結果を自分の SaaS にコピーするというものです。
課題 2 ～ 3 の存在により、具体的な割合を測定することは困難ですが、多くのユーザーが ChatGPT Plus に加入しており、1 人当たり月額 20 ドルの料金を負担しています。このサブスクリプションは少し高価ですが、より一般的であり、各 SaaS AI オファリングの個々のサブスクリプションの合計金額は 20 ドルをはるかに超える可能性があります。
したがって、私たちのチームがよく議論しているエントリー ロジックが実際に起こっています **生産性 SaaS 企業は、各従業員の予算をめぐって ChatGPT Plus と競争しています。この戦争はまだ決着がついていません。 **
課題 5: 「天才」CEO など存在しない
米国に行く前は、Salesforce のデータ クラウド戦略が GenAI ロードマップに対するトップダウンのガイダンスを提供していると信じていましたが、社内の従業員と話し合った後、これは非常に高度な指導イデオロギーにすぎないことがわかり、最終的には米国に戻りました。マーケティングクラウドに至るまで、サービスクラウドや産業クラウドなどのさまざまなビジネスチームが下から上までGenAI製品のさまざまな機能に対する要望を出してきました。
実際、面接を行ってみると、大企業から一流市場のユニコーン企業に至るまで、AI イノベーションに対するアプローチは基本的に同じでした ** CEO が天才的な方向性を思いつき、それをただ実行するなどということはありません。 。 異なるプレーヤー間の主な違いの 1 つは、CEO がこの部分に総リソースをどれだけ割り当てるかということです。 **課題 2 の存在と、AGI によってもたらされるスケジュールの不確実性を考慮すると、これはバランスを取るのが難しく、今後 5 年間ですべての SaaS CEO が考える最も重要な問題の 1 つになる可能性があります。