過去 10 年にわたり、企業から SaaS (Software-as-a-Service) への熱狂的な推進により、エンド ユーザーはソフトウェアのメンテナンスと実装に関連する重要なハードルの一部を回避できるようになりました。これには、インストールとアップグレードの容易さ、テストとトレーニングの合理化、多額の初期費用の最小限化が含まれます。
SaaS トレンドがさらに発展するにつれて、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が SaaS の話題を独占するトピックとなり、多くのアナリストが AI を市場として考えています。次の大きな変化。
この進化において人工知能がますます重要な役割を果たしていることから、数か月、数年先の市場の混乱を活用し、場合によってはそれに備えることができる SaaS 企業をいくつか検討してみましょう。
SaaS オートメーション
人工知能は基本的に大量のデータ (この場合は顧客データ) を集約し、通常は人間が行う自動プロセスに抽出します。
どの SaaS 企業の意思決定者も、顧客の製品への関心を維持するには、特に顧客のニーズが時間の経過とともに変化するため、多くの知識、労力、人材が必要であることを知っています。 AI により、企業はトレーニングやオンボーディング、マーケティング キャンペーン、アップセル、そして最も重要な継続的な顧客サービスなど、多くの顧客エクスペリエンス プロセスを最適化および自動化できます。
専門家によると、チャットボットなどの顧客サービス AI プラットフォームは、顧客の問い合わせに自動的に応答して解決できるため、顧客サービス部門は追加の問い合わせの 30 ～ 40% を処理できるようになります。
これは、収益を維持し、解約を減らす上で朗報です。 Zendesk の調査によると、顧客の約 42% は、肯定的なカスタマー サービス エクスペリエンスを経験した後、購入に高い関心を示すようになります。また、顧客の 52% は、たった 1 回でも顧客サービスでネガティブな経験をしただけで離れてしまうと述べています。
AI テクノロジーをカスタマー サービス チームで補完することで、利便性、問題解決、ヒューマン エクスペリエンスのシームレスな交差点を実現できます。
顧客のパーソナライゼーション
消費者は、独自のニーズに合わせた個人的なエクスペリエンスを求めています。経験がなければ別の会社を選ぶでしょう。企業は現実に直面する必要があります。より複雑な機能のセットを開発して独自のコンシューマ アプリケーションまたはインターフェイスにインストールするだけでは、顧客エクスペリエンスが混乱するだけです。
AI は、よりパーソナライズされた電子メール キャンペーンやその他の顧客コミュニケーションに加えて、音声制御や自然言語処理などの機能を有効にし、ユーザーの行動を鋭く追跡して、ユーザーの特定の好みに合わせてカスタマイズすることができます。カスタム機能。このハイパーターゲティングは、競争の激化に直面した顧客ロイヤルティをサポートすることができます。
予測分析
予測分析は、すべての AI 機能の中で最も重要である可能性があります。ML を使用すると、企業は顧客が現在何をしているかだけでなく、将来何をするかを特定して分析できるからです。 。
履歴データと高度な分析を組み合わせて追跡し、パターンを形成して、電子メールの開封、定期購入の更新、新製品の購入、別のブランドの選択など、消費者が次に行う可能性のある行動を判断できます。
この豊富なデータは、企業がマーケティング コミュニケーションをより適切にパーソナライズし、顧客データベースをセグメント化して最適化し、顧客が次の購入決定を下す前にユーザー エクスペリエンスをさらにカスタマイズするのに役立ちます。この事後対応型ではなく積極的なアプローチは、表面上、顧客が必要とする前にニーズを特定するのに役立ちます。
価格モデルの破壊
従来の B2B SaaS の価格モデルはシート価格に基づいており、企業がアカウントに登録するユーザーが増えれば増えるほど、最終的に得られる収益も増加します。
ただし、AI 機能に投資する目的は、ソフトウェアを使用したエンドユーザー エクスペリエンスの多くを簡素化および自動化し、ソフトウェアにアクセスする必要がある人が少なくなる可能性があります。これにより、企業のエンドユーザー エクスペリエンスが向上し、顧客のコストが節約される可能性があります。しかし、ソフトウェアサプライヤーとしては、自社の価格設定モデルに反しています。
これには、座席ごとの価格設定モデルから、より価値や成果を重視したモデルへの迅速な移行が必要になる場合があります。
Forrester の最近のレポートによると、どの市場でも成功するには、B2B マーケティング リーダーは製品の販売から結果の提供に移行する必要があります。提供されるデジタル コンテンツが増えるほど、資産リースから価値ベースの価格設定へ移行する機会が大きくなります。
最終的には、企業にとって人工知能を使用してテクノロジーを強化し、エンドユーザーの目標に利益をもたらすことは利点です。ただし、収益の増加という点では、価格設定モデルを自社の価値提案に合わせて調整する必要があります。
あるモデルでは、製品の実際の使用量に基づいて課金される場合もあれば、販売またはマーケティングに重点を置いたプラットフォームでは、リードやコンバージョンに基づいて課金される場合もあります。
Forrester のアナリスト、ダンカン ジョーンズ氏は次のように述べています。「完璧なモデルはなく、各モデルには長所と短所があります。製品の複雑さと投資収益率を理解し、それに応じて価格を調整することが重要です。」
以上が人工知能は SaaS 市場をどのように再構築しているのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
