Teknoloji tedariğinde yeni iş modelleri

Organon Analytics COO’su Emrah Anayurt, kullanıcı firmaların üzerindeki yatırım riskini azaltacak ve tedarikçi firmalar için belirli riskler getirmekle birlikte satış sürecindeki bariyerleri kaldıracak, firmalar arası yeni iş yapış şekillerini anlatıyor.

Futuristic robot technology development, artificial intelligence AI, and machine learning concept. Global robotic bionic science research for future of human life.

Firmalar artık verileri toplamaya ve karar süreçlerinde kullanmaya başladılar. Örneğin müşteri zevk ve tercihlerini dijital kanallardan takip ederek müşteriye en uygun teklifi buldular, müşteri deneyimini mükemmelleştirmek için çağrı merkezi operasyonlarını iyileştirdiler, üretim hattındaki verileri işleyerek arıza gerçekleşmeden önce önlem almaya başladılar.

Veriyi kullanarak fayda elde etmenin sonucu olarak kullanıcı ve tedarikçi firmalar arası satış süre.lerinin de artık daha şeffaflaştığını ve veri odaklı hale geldiğini görüyoruz.

Özellikle yapay zekâ uygulamaları gibi yeni teknolojileri değerlendirirken, kullanıcı firmalar artık ne kadar gelir ya da kar elde edeceklerini hesaplamadan yeni bir yatırım kararı vermek istemiyorlar.

Kullanıcı firmaların riski yönetmek ve daha verimli olmak adına bu beklentilerinin doğal olduğunu ve tedarikçilerin de eğer teknolojilerine güveniyorlarsa belirli sorumlulukları almaları gerektiğini düşünüyoruz.

Dolayısıyla, kullanıcı firmaların üzerindeki yatırım riskini azaltacak ve tedarikçi firmalar için belirli riskler getirmekle birlikte satış sürecindeki bariyerleri kaldıracak, firmalar arası (B2B) yeni iş yapış şekillerinden bahsetmek istiyorum.

Gelir paylaşımı

Gelir paylaşımı modeli, tedarikçi firmanın kullanıcı firmaya kazandırdığı değer üzerinden bir ödeme yapılmasını esas alıyor. Hali hazırda bu modeli daha çok e-ticaret siteleri ile birlikte hayata geçiriyoruz.

E-ticaret sitelerinde bazı müşterilere sunulacak teklifleri Yapay Zekâ algoritmaları belirlerken, diğer müşterilerin teklifleri ise iş kuralları tarafından belirleniyor. Yapay Zekâ algoritmasının getirdiği faydalar ise A-B testi yaklaşımları ile ölçülerek sistemin yarattığı ek değer hesaplanıyor. Sistemin yarattığı ek değer arttıkça ödeme artıyor ya da ek değer yaratılmadığı sürece tedarikçiye bir ödeme yapılmıyor. Böylece kullanıcı firma için yatırım riski ortadan kalkarken, tedarikçi firmanın teknolojisini iyileştirdikçe daha fazla kazanmasına imkân sağlanıyor.

Başarı odaklı ödeme

Bu modelde, tedarikçi firma ile kullanıcı firma iş problemine özel olarak bir KPI belirliyor. Eğer ilgili KPI sağlanırsa tedarikçi firmaya ödeme yapılıyor, sağlanmazsa tedarikçi firmaya bir ödeme yapılmıyor.

Örneğin çalıştığımız bir firmada sahte kredi başvurularını %30 azaltmayı bir hedef KPI olarak belirlemiştik. Öncelikle geçmiş veri üzerinden tahminleri ürettik, ilgili firma inceledi ve bu oranı karşıladığımız için ödeme yaparak ilgili yapay zekâ uygulamasının satın alımını gerçekleştirdi.

Hisse ile ödeme

Bu yaklaşımda, kullanıcı firma nakit olarak ödeme yapamayacağı fakat kendisi için önemli gördüğü bir teknolojiyi kullanmak istediği durumda şirket hisselerinin belirli bir bölümünü tedarikçi firmaya devrediyor. Daha çok startup firmaların bu yaklaşıma sıcak baktığını görüyoruz.

Böylece, kullanıcı firma kendisi için hayati öneme sahip yapay zekâ teknolojisine ödeme yapmadan ya da minimum ödeme ile ulaşırken, tedarikçi firma için kısa vadeli getiri riski çok yüksek olmakla birlikte, uzun vadeli getirisi de yüksek olabilecek stratejik bir yatırım yapmış oluyor.

Bu yaklaşımda sadece kullanıcı firma tedarikçi firmayı değil, tedarikçinin de kullanıcı firmayı, teknolojisini ve finansallarını değerlendirmesi gerekiyor.

Kullandıkça ödeme

Kullanıcı firmanın, tedarikçi firma tarafından sağlanan ürün ya da servisi kullandıkça, belirlenen birim fiyat üzerinden ödeme yapmasıdır. Artık neredeyse sektör standardı olan bu yaklaşımda, kullanıcı firmanın ürün ya da servisi kullanmadığı durumda herhangi bir ödeme yapılmıyor.

Sonuç olarak, önümüzdeki dönemde kullanım bazlı ödeme stratejilerinden farklı olarak, “değer bazlı” ödeme stratejilerinin daha fazla tercih edileceğini tahmin ediyoruz. Dijitalleşme ve bütün süreçlerden veri toplanması ise bu “değeri” ölçülebilir hale getiriyor.

Her yöntemin kullanıcı ve tedarikçi firmalar açısından çeşitli avantaj ve dezavantajları bulunuyor. Bunları kullanıcı firmalar için özetleyen bir tabloyu aşağıda bulabilirsiniz.

Bu yazı ilk olarak Campaign Türkiye’nin 109. sayısında yayımlanmıştır.

 

Bunları da beğenebilirsin

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.