隨著SaaS趨勢(shì)的進(jìn)一步發(fā)展，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)已經(jīng)成為主導(dǎo)SaaS對(duì)話的話題，許多分析師將AI視為市場(chǎng)的下一個(gè)重大轉(zhuǎn)變。

　　隨著人工智能在這一發(fā)展過(guò)程中扮演越來(lái)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(lái)數(shù)月乃至數(shù)年的市場(chǎng)顛覆做好準(zhǔn)備的方法。

SaaS自動(dòng)化

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

　　任何SaaS公司的決策者都知道，保持客戶對(duì)產(chǎn)品的興趣需要大量的知識(shí)、努力和人力，尤其是隨著時(shí)間的推移，客戶的需求會(huì)發(fā)生變化。人工智能使公司能夠優(yōu)化和自動(dòng)化許多客戶體驗(yàn)過(guò)程，如培訓(xùn)和入職、營(yíng)銷活動(dòng)、升級(jí)銷售，以及最重要的持續(xù)客戶服務(wù)。

　　據(jù)專家稱，聊天機(jī)器人等客戶服務(wù)AI平臺(tái)可以自動(dòng)響應(yīng)和解決客戶咨詢問題，使客戶服務(wù)部門能夠處理30-40%的額外咨詢。

　　這對(duì)保持收入和減少流失來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息。據(jù)Zendesk的一項(xiàng)研究顯示，在獲得積極的客戶服務(wù)體驗(yàn)后，約42%的客戶會(huì)對(duì)購(gòu)買表現(xiàn)出更高的興趣。而52%的客戶表示，即使是一次負(fù)面的客戶服務(wù)體驗(yàn)也會(huì)使之離開。

　　將AI技術(shù)與客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)相輔相成，可以實(shí)現(xiàn)便利性、解決問題和人類體驗(yàn)之間的無(wú)縫交叉。

客戶個(gè)性化

　　消費(fèi)者需要根據(jù)其獨(dú)特的需求量身定制的個(gè)人體驗(yàn)。如果他們沒有體驗(yàn)到，并會(huì)選擇其他公司。企業(yè)需要面對(duì)現(xiàn)實(shí)。若是簡(jiǎn)單地在自己的消費(fèi)應(yīng)用程序或界面上開發(fā)和安裝一系列更復(fù)雜的功能，只會(huì)擾亂客戶體驗(yàn)。

　　除了更個(gè)性化的電子郵件活動(dòng)和其他客戶溝通之外，人工智能還支持語(yǔ)音控制和自然語(yǔ)言處理等功能，并且可以敏銳地跟蹤用戶行為，更好地根據(jù)用戶的特定偏好定制功能。反過(guò)來(lái)，面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)，這種超目標(biāo)定位可以支持客戶忠誠(chéng)度。

預(yù)測(cè)分析

　　預(yù)測(cè)分析可能是所有AI功能中最重要的，因?yàn)镸L使企業(yè)不僅可以識(shí)別和分析客戶現(xiàn)在在做什么，還可以識(shí)別和分析其未來(lái)將做什么。

　　歷史數(shù)據(jù)與高級(jí)分析相結(jié)合，可以跟蹤并形成模式，以確定消費(fèi)者的下一步可能會(huì)做什么:如打開電子郵件、更新訂閱、購(gòu)買新產(chǎn)品或選擇其他品牌。

　　這種深度的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好地個(gè)性化自身的營(yíng)銷傳播，細(xì)分和優(yōu)化客戶數(shù)據(jù)庫(kù)，并在客戶在做出下一個(gè)購(gòu)買決定之前進(jìn)一步定制用戶體驗(yàn)。這種主動(dòng)而非被動(dòng)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(jià)模式中斷

　　傳統(tǒng)的B2B SaaS定價(jià)模式是按座位計(jì)價(jià)的，這意味著企業(yè)的賬戶注冊(cè)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(jiǎn)化和自動(dòng)化終端用戶使用軟件的大部分體驗(yàn)，可能需要更少的人訪問它。這可能會(huì)改善企業(yè)的終端用戶體驗(yàn)，并為客戶節(jié)省資金。但作為軟件供應(yīng)商，便與自己的定價(jià)模式相違背。

　　這可能需要從按座位定價(jià)的模式迅速轉(zhuǎn)變?yōu)楦⒅貎r(jià)值或結(jié)果的模式。

　　根據(jù)Forrester最近的一份報(bào)告，要在任何市場(chǎng)取得成功，B2B營(yíng)銷領(lǐng)導(dǎo)者必須從銷售產(chǎn)品轉(zhuǎn)向交付成果。服務(wù)的數(shù)字內(nèi)容越多，從資產(chǎn)租賃向基于價(jià)值的定價(jià)轉(zhuǎn)變的機(jī)會(huì)就越大。

　　歸根結(jié)底，使用人工智能來(lái)增強(qiáng)其技術(shù)并使最終用戶的目標(biāo)受益對(duì)于企業(yè)而言是一個(gè)優(yōu)勢(shì)。但就收入增長(zhǎng)而言，調(diào)整定價(jià)模式應(yīng)根據(jù)自身的價(jià)值主張進(jìn)行定制。

　　一種模式可能會(huì)根據(jù)產(chǎn)品的實(shí)際使用情況來(lái)收費(fèi)，或者以銷售或營(yíng)銷為中心的平臺(tái)可能會(huì)根據(jù)線索或轉(zhuǎn)化率來(lái)收費(fèi)。

　　Forrester分析師Duncan Jones表示:“沒有完美的模式，每種模式都有優(yōu)缺點(diǎn)。這是關(guān)于理解產(chǎn)品的復(fù)雜性和投資回報(bào)率，并據(jù)此調(diào)整定價(jià)。”