Au cours de la dernière décennie, la poussée fébrile des entreprises vers le logiciel en tant que service (SaaS) a permis aux utilisateurs finaux de contourner certains des principaux obstacles associés à la maintenance et à la mise en œuvre des logiciels. Ceux-ci incluent la facilité d’installation et de mise à niveau, des tests et des formations rationalisés et la minimisation des coûts initiaux autrement élevés.
Alors que la tendance SaaS continue de se développer, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont devenus des sujets dominants dans les conversations SaaS, de nombreux analystes considérant l'IA comme le prochain grand changement sur le marché.
L’intelligence artificielle jouant un rôle de plus en plus important dans cette évolution, explorons quelques-unes des façons dont les entreprises SaaS peuvent tirer parti et, dans certains cas, se préparer aux perturbations du marché dans les mois et les années à venir.
Automation SaaS
L'intelligence artificielle agrège essentiellement de grandes quantités de données – dans ce cas, des données client – et les extrait dans des processus automatisés qui sont généralement effectués par des humains.
Les décideurs de toute entreprise SaaS savent que maintenir l'intérêt des clients pour un produit nécessite beaucoup de connaissances, d'efforts et de main-d'œuvre, d'autant plus que les besoins des clients évoluent avec le temps. L'IA permet aux entreprises d'optimiser et d'automatiser de nombreux processus d'expérience client, tels que la formation et l'intégration, les campagnes marketing, la vente incitative et, surtout, le service client continu.
Selon les experts, les plateformes d'IA du service client telles que les chatbots peuvent répondre et résoudre automatiquement les demandes des clients, permettant aux services client de traiter 30 à 40 % des demandes supplémentaires.
C'est une excellente nouvelle pour maintenir les revenus et réduire le taux de désabonnement. Selon une étude de Zendesk, environ 42 % des clients manifesteront un plus grand intérêt à effectuer un achat après avoir eu une expérience de service client positive. Et 52 % des clients déclarent que même une seule expérience négative en matière de service client les pousse à partir.
Compléter la technologie de l'IA avec les équipes de service client peut créer une intersection transparente entre commodité, résolution de problèmes et expérience humaine.
Personnalisation du client
Les consommateurs exigent une expérience personnelle adaptée à leurs besoins uniques. S'ils n'en font pas l'expérience, ils choisiront une autre entreprise. Les entreprises doivent faire face à la réalité. Le simple fait de développer et d'installer un ensemble de fonctionnalités plus complexes sur votre propre application ou interface grand public ne fera que perturber l'expérience client.
En plus de campagnes par e-mail plus personnalisées et d'autres communications client, l'IA active des fonctionnalités telles que la commande vocale et le traitement du langage naturel, et peut suivre de près le comportement des utilisateurs pour mieux adapter les fonctionnalités aux préférences spécifiques d'un utilisateur. À son tour, cet hyper-ciblage peut soutenir la fidélité des clients face à une concurrence croissante.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive est peut-être la plus importante de toutes les capacités de l'IA, car le ML permet aux entreprises d'identifier et d'analyser non seulement ce que font leurs clients maintenant, mais aussi ce qu'ils feront à l'avenir.
Les données historiques combinées à des analyses avancées peuvent être suivies et transformées en modèles pour déterminer ce que les consommateurs sont susceptibles de faire ensuite : comme ouvrir un e-mail, renouveler un abonnement, acheter un nouveau produit ou choisir une autre marque.
Cette profondeur de données peut aider les entreprises à mieux personnaliser leurs communications marketing, à segmenter et optimiser leur base de données clients, et à personnaliser davantage l'expérience utilisateur avant que les clients ne prennent leur prochaine décision d'achat. Cette approche proactive plutôt que réactive peut apparemment aider à identifier les besoins des clients avant même qu'ils n'en aient besoin.
Perturbation du modèle de tarification
Le modèle de tarification B2B SaaS traditionnel est basé sur la tarification par siège, ce qui signifie que plus le compte d'une entreprise enregistre d'utilisateurs, plus elle recevra finalement de revenus.
Cependant, l’objectif de l’investissement dans les capacités de l’IA est de simplifier et d’automatiser une grande partie de l’expérience de l’utilisateur final avec le logiciel, nécessitant potentiellement moins de personnes pour y accéder. Cela pourrait potentiellement améliorer l’expérience de l’utilisateur final pour les entreprises et faire économiser de l’argent aux clients. Mais en tant que fournisseur de logiciels, il va à l’encontre de son propre modèle tarifaire.
Cela peut nécessiter un passage rapide d'un modèle de tarification par siège à un modèle plus axé sur la valeur ou les résultats.
Selon un récent rapport Forrester, pour réussir sur n'importe quel marché, les responsables du marketing B2B doivent passer de la vente de produits à l'obtention de résultats. Plus le contenu numérique est proposé, plus la possibilité de passer de la location d’actifs à une tarification basée sur la valeur est grande.
En fin de compte, utiliser l'IA pour améliorer leur technologie et bénéficier aux objectifs des utilisateurs finaux est un avantage pour les entreprises. Mais en termes de croissance des revenus, l’adaptation de votre modèle tarifaire doit être adaptée à votre propre proposition de valeur.
Un modèle peut facturer en fonction de l'utilisation réelle du produit, ou une plateforme axée sur les ventes ou le marketing peut facturer en fonction des prospects ou des conversions.
L'analyste de Forrester Duncan Jones a déclaré : « Il n'y a pas de modèle parfait et chaque modèle a des avantages et des inconvénients. Il s'agit de comprendre la complexité et le retour sur investissement du produit et d'ajuster les prix en conséquence. »
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