Bagaimanakah kecerdasan buatan membentuk semula pasaran SaaS?

Sepanjang dekad yang lalu, desakan daripada perusahaan kepada Perisian sebagai Perkhidmatan (SaaS) telah membolehkan pengguna akhir mengetepikan beberapa halangan utama yang berkaitan dengan penyelenggaraan dan pelaksanaan perisian. Ini termasuk kemudahan pemasangan dan peningkatan, ujian dan latihan yang diperkemas, dan meminimumkan kos pendahuluan yang besar.

Memandangkan trend SaaS semakin berkembang, kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah menjadi topik yang mendominasi perbualan SaaS, dengan ramai penganalisis menganggap AI sebagai pasaran anjakan besar seterusnya.

Dengan kecerdasan buatan memainkan peranan yang semakin penting dalam evolusi ini, mari kita terokai beberapa syarikat SaaS yang boleh memanfaatkan dan, dalam beberapa kes, meletakkan diri mereka untuk gangguan pasaran pada bulan dan tahun akan datang.

Automasi SaaS

Kecerdasan Buatan pada asasnya mengagregatkan sejumlah besar data – dalam kes ini data pelanggan – dan mengekstraknya ke dalam proses automatik yang biasanya dilakukan oleh manusia.

Pembuat keputusan di mana-mana syarikat SaaS tahu bahawa memastikan pelanggan berminat dengan produk memerlukan banyak pengetahuan, usaha dan tenaga kerja, terutamanya apabila keperluan pelanggan berubah dari semasa ke semasa. AI membolehkan syarikat mengoptimumkan dan mengautomasikan banyak proses pengalaman pelanggan, seperti latihan dan onboarding, kempen pemasaran, peningkatan jualan, dan yang paling penting, perkhidmatan pelanggan berterusan.

Menurut pakar, platform AI perkhidmatan pelanggan seperti chatbots boleh menjawab dan menyelesaikan pertanyaan pelanggan secara automatik, membolehkan jabatan perkhidmatan pelanggan mengendalikan 30-40% pertanyaan tambahan.

Ini adalah berita baik untuk mengekalkan hasil dan mengurangkan churn. Menurut kajian Zendesk, kira-kira 42% pelanggan akan menunjukkan minat yang lebih tinggi untuk membuat pembelian selepas mempunyai pengalaman perkhidmatan pelanggan yang positif. Dan 52% pelanggan mengatakan walaupun satu pengalaman perkhidmatan pelanggan yang negatif menyebabkan mereka pergi.

Melengkapkan teknologi AI dengan pasukan perkhidmatan pelanggan boleh mencapai persimpangan yang lancar antara kemudahan, penyelesaian masalah dan pengalaman manusia.

Pemperibadian Pelanggan

Pengguna menuntut pengalaman peribadi yang disesuaikan dengan keperluan unik mereka. Jika mereka tidak mengalaminya dan akan memilih syarikat lain. Perniagaan perlu menghadapi realiti. Hanya membangun dan memasang set ciri yang lebih kompleks pada aplikasi atau antara muka pengguna anda sendiri hanya akan mengganggu pengalaman pelanggan.

Selain kempen e-mel yang lebih diperibadikan dan komunikasi pelanggan lain, AI mendayakan ciri seperti kawalan suara dan pemprosesan bahasa semula jadi, dan boleh menjejaki gelagat pengguna dengan teliti untuk menyesuaikannya dengan lebih baik mengikut keutamaan khusus pengguna Ciri tersuai. Seterusnya, penyasaran hiper ini dapat menyokong kesetiaan pelanggan dalam menghadapi persaingan yang semakin meningkat.

Analitis Ramalan

Analisis ramalan mungkin merupakan yang paling penting daripada semua keupayaan AI, kerana ML membenarkan perniagaan untuk mengenal pasti dan menganalisis bukan sahaja perkara yang pelanggan mereka lakukan sekarang, tetapi perkara yang akan mereka lakukan dalam masa depan Apa.

Data sejarah yang digabungkan dengan analitis lanjutan boleh dijejaki dan dibentuk menjadi corak untuk menentukan perkara yang mungkin dilakukan oleh pengguna seterusnya: seperti membuka e-mel, memperbaharui langganan, membeli produk baharu atau memilih jenama lain.

Kedalaman data ini boleh membantu perniagaan memperibadikan komunikasi pemasaran mereka, membahagikan dan mengoptimumkan pangkalan data pelanggan mereka dengan lebih baik, dan seterusnya menyesuaikan pengalaman pengguna sebelum pelanggan membuat keputusan pembelian seterusnya. Pendekatan proaktif dan bukannya reaktif ini boleh membantu mengenal pasti keperluan pelanggan sebelum mereka memerlukannya.

Gangguan Model Harga

Model penentuan harga SaaS B2B tradisional adalah berdasarkan penetapan harga tempat duduk, yang bermaksud semakin ramai pengguna yang didaftarkan oleh akaun perusahaan, semakin banyak hasil yang akan diterima akhirnya.

Walau bagaimanapun, tujuan melabur dalam keupayaan AI adalah untuk memudahkan dan mengautomasikan kebanyakan pengalaman pengguna akhir dengan perisian, yang berkemungkinan memerlukan lebih sedikit orang untuk mengaksesnya. Ini berpotensi meningkatkan pengalaman pengguna akhir untuk perniagaan dan menjimatkan wang pelanggan. Tetapi sebagai pembekal perisian, ia bertentangan dengan model harganya sendiri.

Ini mungkin memerlukan peralihan pantas daripada model harga setiap tempat duduk kepada model yang lebih berfokuskan nilai atau hasil.

Untuk berjaya dalam mana-mana pasaran, pemimpin pemasaran B2B mesti beralih daripada menjual produk kepada menyampaikan hasil, menurut laporan Forrester baru-baru ini. Lebih banyak kandungan digital disampaikan, lebih besar peluang untuk beralih daripada pajakan aset kepada penetapan harga berasaskan nilai.

Akhirnya, adalah satu kelebihan untuk perniagaan menggunakan AI untuk meningkatkan teknologi mereka dan memanfaatkan matlamat pengguna akhir mereka. Tetapi dari segi pertumbuhan hasil, menyesuaikan model harga anda harus disesuaikan dengan cadangan nilai anda sendiri.

Satu model mungkin mengenakan bayaran berdasarkan penggunaan sebenar produk, atau platform tertumpu jualan atau pemasaran mungkin mengenakan bayaran berdasarkan petunjuk atau penukaran.

Penganalisis Forrester Duncan Jones berkata: "Tiada model yang sempurna dan setiap model mempunyai kebaikan dan keburukan. Ini mengenai memahami kerumitan dan ROI produk dan melaraskan harga dengan sewajarnya."

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan membentuk semula pasaran SaaS?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!