在过去十年中，企业疯狂推动软件即服务(SaaS)，使最终用户能够避开与软件维护和实施相关的一些关键障碍。其中的关键是易于安装和升级、简化测试和培训，以及最大限度地减少其他大量的前期成本。随着SaaS趋势的进一步发展，人工智能(AI)和机器学习(ML)已成为主导SaaS对话的话题，许多分析师将AI视为市场的下一个重大转变。随着AI在这一演变过程中发挥越来越重要的作用，让我们探索SaaS公司可以利用的一些方式，并在某些情况下为未来数月和数年的市场颠覆做好准备。SaaS自动化AI本质上是聚合大量数据（在本例中为客户数据），并将其提炼成通常由人类完成的自动化流程。任何SaaS公司的决策者都知道，让客户对产品感兴趣需要大量的知识、努力和人力，尤其是当客户的需求随时间变化时。人工智能使公司能够优化和自动化许多客户体验流程，例如培训和入职、营销活动、追加销售，以及最重要的持续客户服务。据专家介绍，聊天机器人等客服人工智能平台可以自动响应和解决客户咨询，使客服部门能够处理30-40%的额外咨询。这对于保持收入和减少客户流失来说是个好消息。根据Zendesk的一项研究，大约42%的客户在获得积极的客户服务体验后表现出更高的购买兴趣。52%的客户表示，即使是一次负面的客户服务体验也会让他们离开。将人工智能技术与客户服务团队相辅相成，可以实现便利、问题解决和人类体验之间的无缝交集。客户个性化消费者需要根据其独特需求量身定制的个人体验。如果他们没有体验过，就会选择另一家公司。企业需要面对现实。简单地在您自己的消费者应用程序或界面之上开发和安装一系列更复杂的功能只会破坏客户体验。除了更加个性化的电子邮件活动和其他客户通信之外，人工智能还支持语音控制??和自然语言处理等功能，并且可以敏锐地跟踪用户行为，以更好地根据用户的特定偏好定制功能。反过来，面对日益激烈的竞争，这种超级针对性可以支持客户忠诚度。预测分析预测分析可能是所有AI功能中最重要的，因为ML使企业不仅能够识别和分析客户现在正在做什么，还能识别和分析他们将来会做什么。历史数据与高级分析相结合可以跟踪并形成模式以确定消费者下一步可能做什么：例如打开电子邮件、续订、购买新产品或选择另一个品牌。这种深度数据可以帮助公司更好地个性化营销传播、细分和优化客户数据库，并在客户做出下一个购买决定之前进一步定制用户体验。这种主动而非被动的方法表面上可以帮助在客户需要之前识别他们的需求。定价模式的颠覆传统的B2BSaaS定价模式是按席位定价，这意味着注册公司账户的用户越多，最终获得的收益就越多。然而，投资AI功能的目的是简化和自动化软件的大部分最终用户体验，可能需要更少的人来访问它。这可能会改善企业的最终用户体验并为客户节省资金。但作为软件提供商，它违背了自己的定价模式。这可能需要从按座位定价的模式快速转变为更注重价值或结果的模式。根据Forrester最近的一份报告，要在任何市场取得成功，B2B营销领导者必须从销售产品转向交付结果。服务的数字内容越多，从资产租赁转向基于价值的定价的机会就越大。归根结底，使用AI来增强其技术并使最终用户目标受益是企业的优势。但就收入增长而言，调整定价模型应根据其自身的价值主张量身定制。一种模式可能根据产品的实际使用情况收费，或者以销售或营销为重点的平台可能根据潜在客户或转化收费。Forrester分析师DuncanJones表示：“没有完美的模型，每种模型都有优点和缺点。关键在于了解产品的复杂性和投资回报率，并相应地调整定价。”
