Gastexpert | Succes met Software-as-a-Service: hoe Textmetrics viel, opstond en overwon

Met Textmetrics kunnen organisaties hun online en offline tekstuitingen centraal managen en de effectiviteit en de consistentie ervan continu verbeteren. We gebruiken machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om real-time tekstsuggesties te doen die de doelgroep aanspreken. Bijvoorbeeld het conversiepercentage van personeelsadvertenties aanzienlijk te verbeteren.

Obstakels

Bij het ontwikkelen van een SaaS-dienst komen een aantal uitdagingen kijken. De grootste is niet specifiek een uitdaging voor SaaS, maar speelt hier wel een rol. Het is de uitdaging dat je moet ontwikkelen richting de klantbehoefte. Dat betekent dat op het moment dat je een idee hebt, je nog niet weet of het een goed idee is. Veel bedrijven lopen hier tegenaan. Je moet ontwikkelen wat de klant nodig heeft, terwijl je de neiging hebt om te denken dat wat jij ontwikkelt goed is. Soms betekent dat dus ook dat je idee lang niet zo goed is als je dacht. En dan is het gewoon een kwestie van accepteren en opnieuw beginnen.

De behoeften van een organisatie als NCOI verschillen van een klant als ING. Elke functionaliteit moet je testen. Waarna je de klant vraagt: ga je dit gebruiken? Ga je hiervoor betalen? Pas als de klant daar volmondig ja op zegt, ga je met de doorontwikkeling aan de slag. Maar je ontwikkelt het product nog niet te ver door, want je moet eerst meer klanten hebben die het product ook willen kopen. Dan heb je het over een minimum viable product: een product met net genoeg kenmerken om waarde toe te voegen voor early adopters, met als doel terugkoppeling te krijgen voor verdere productontwikkeling. Een product is pas viable als klanten bereid zijn ervoor te betalen. Is dat het geval, dan ga je de functionaliteit verder ontwikkelen.

Een andere grote uitdaging bij het ontwikkelen van een SaaS-dienst is dat de kosten voor de baten uitgaan. Ook bij het ontwikkelen van andere producten moet je als bedrijf vooraf een investering doen voor de klant, maar dan gaat de klant daarna wel betalen voor het product dat je ontwikkelt. Bij een SaaS-oplossing bouw je een product voor tienduizenden klanten, terwijl je eerste klant bij lange na het totaal niet betaalt. Je moet vooraf dus veel investeren en krijgt pas later uitbetaalt. Daar moet je rekening mee houden als je een SaaSoplossing bouwt, want je moet er later wel genoeg betalende klanten mee binnenhalen.

Klantgerichtheid

Bij Textmetrics pakken we de bovenstaande uitdagingen aan door klantgericht te ontwikkelen. We werken volgens een lean start-up methodiek. We vragen beta-gebruikers om onze producten te testen en ontwikkelen onze producten aan de hand van specifieke vragen van de klant. Daarbij stellen we onszelf wel altijd de volgende vragen: is de functionaliteit waar de klant om vraagt breed inzetbaar voor andere klanten? Of is het een specifieke functionaliteit die alleen voor deze ene klant interessant is? In dat laatste geval doen we het wel, maar is het echt maatwerk. We ontwikkelen onze SaaSdienst dus op basis van wat de klant wil, niet op basis van wat we zelf denken dat goed is.

Focus

De techniek wordt steeds complexer. Het aantal cloudplatformen neemt toe en kunstmatige intelligentie (AI), big data en machine learning bieden steeds meer mogelijkheden. Het wordt allemaal enorm specifiek. Daarom moet je je echt focussen op waar je goed in bent. Het wordt in de toekomst steeds moeilijker om een brede SaaS-oplossing te ontwikkelen waarmee alles kan. Daarom is het beter om voor een specifiekere oplossing te kiezen en voor bredere oplossingen samen te werken met andere partijen. Leg de volledige focus op waar je goed in bent.

Zorgvuldigheid

Eén van de vraagtekens die men zet bij teksten die met behulp van AI tot stand komen is of die teksten wel echt voldoen aan de behoefte van de klant. En of ze niet vooral de behoefte van het bedrijf dienen. Want wordt de klant bedient met wat hij wil? Of kiest de klant op basis van hoe wij de tekst manipuleren?  

Kortom: AI moet geen bedreiging vormen voor de keuzevrijheid. Daarom moet je zorgvuldig omgaan met het leren van AI. Zo voorkom je dat teksten volgens een bepaalde structuur en met maar één doel voor ogen worden geschreven: de klant overtuigen. Los van het feit of het mogelijk is om met behulp van AI een complete tekst te creëren, want dat is voorlopig nog niet zo, moet je niet uitsluitend machines aan het werk zetten. Het blijft altijd deels mensenwerk.