在過去的十年中，從企業到軟件即服務(SaaS)的狂熱推動，使最終用戶能夠避開與軟件維護和實現相關的一些關鍵障礙。其中主要包括安裝和升級的便捷性、精簡的測試和培訓，以及最大限度地減少原本龐大的前期成本。

隨著SaaS趨勢的進一步發展，人工智能(AI)和機器學習(ML)已經成為主導SaaS對話的話題，許多分析師將AI視為市場的下一個重大轉變。

隨著人工智能在這一發展過程中扮演越來越重要的角色，讓我們探討一些SaaS公司可以利用并在某些情況下為未來數月乃至數年的市場顛覆做好準備的方法。

SaaS自動化

人工智能本質上是聚合大量數據——在這種情況下是客戶數據，并將其提取到通常由人類完成的自動流程中。

任何SaaS公司的決策者都知道，保持客戶對產品的興趣需要大量的知識、努力和人力，尤其是隨著時間的推移，客戶的需求會發生變化。人工智能使公司能夠優化和自動化許多客戶體驗過程，如培訓和入職、營銷活動、升級銷售，以及最重要的持續客戶服務。

據專家稱，聊天機器人等客戶服務AI平臺可以自動響應和解決客戶咨詢問題，使客戶服務部門能夠處理30-40%的額外咨詢。

這對保持收入和減少流失來說是個好消息。據Zendesk的一項研究顯示，在獲得積極的客戶服務體驗后，約42%的客戶會對購買表現出更高的興趣。而52%的客戶表示，即使是一次負面的客戶服務體驗也會使之離開。

將AI技術與客戶服務團隊相輔相成，可以實現便利性、解決問題和人類體驗之間的無縫交叉。

客戶個性化

消費者需要根據其獨特的需求量身定制的個人體驗。如果他們沒有體驗到，并會選擇其他公司。企業需要面對現實。若是簡單地在自己的消費應用程序或界面上開發和安裝一系列更復雜的功能，只會擾亂客戶體驗。

除了更個性化的電子郵件活動和其他客戶溝通之外，人工智能還支持語音控制和自然語言處理等功能，并且可以敏銳地跟蹤用戶行為，更好地根據用戶的特定偏好定制功能。反過來，面對日益激烈的競爭，這種超目標定位可以支持客戶忠誠度。

預測分析

預測分析可能是所有AI功能中最重要的，因為ML使企業不僅可以識別和分析客戶現在在做什么，還可以識別和分析其未來將做什么。

歷史數據與高級分析相結合，可以跟蹤并形成模式，以確定消費者的下一步可能會做什么:如打開電子郵件、更新訂閱、購買新產品或選擇其他品牌。

這種深度的數據可以幫助企業更好地個性化自身的營銷傳播，細分和優化客戶數據庫，并在客戶在做出下一個購買決定之前進一步定制用戶體驗。這種主動而非被動的方法表面上可以有助于在客戶需求之前就確定其需求。

定價模式中斷

傳統的B2B SaaS定價模式是按座位計價的，這意味著企業的賬戶注冊的用戶越多，最終獲得的收入就越多。

然而，投資人工智能功能的目的是簡化和自動化終端用戶使用軟件的大部分體驗，可能需要更少的人訪問它。這可能會改善企業的終端用戶體驗，并為客戶節省資金。但作為軟件供應商，便與自己的定價模式相違背。

這可能需要從按座位定價的模式迅速轉變為更注重價值或結果的模式。

根據Forrester最近的一份報告，要在任何市場取得成功，B2B營銷領導者必須從銷售產品轉向交付成果。服務的數字內容越多，從資產租賃向基于價值的定價轉變的機會就越大。

歸根結底，使用人工智能來增強其技術并使最終用戶的目標受益對于企業而言是一個優勢。但就收入增長而言，調整定價模式應根據自身的價值主張進行定制。

一種模式可能會根據產品的實際使用情況來收費，或者以銷售或營銷為中心的平臺可能會根據線索或轉化率來收費。

Forrester分析師Duncan Jones表示:“沒有完美的模式，每種模式都有優缺點。這是關于理解產品的復雜性和投資回報率，并據此調整定價。”