在过去的十年中，从企业到软件即服务(SaaS)的狂热推动，使最终用户能够避开与软件维护和实现相关的一些关键障碍。其中主要包括安装和升级的便捷性、精简的测试和培训，以及最大限度地减少原本庞大的前期成本。

随着SaaS趋势的进一步发展，人工智能(AI)和机器学习(ML)已经成为主导SaaS对话的话题，许多分析师将AI视为市场的下一个重大转变。

随着人工智能在这一发展过程中扮演越来越重要的角色，让我们探讨一些SaaS公司可以利用并在某些情况下为未来数月乃至数年的市场颠覆做好准备的方法。

SaaS自动化

人工智能本质上是聚合大量数据——在这种情况下是客户数据，并将其提取到通常由人类完成的自动流程中。

任何SaaS公司的决策者都知道，保持客户对产品的兴趣需要大量的知识、努力和人力，尤其是随着时间的推移，客户的需求会发生变化。人工智能使公司能够优化和自动化许多客户体验过程，如培训和入职、营销活动、升级销售，以及最重要的持续客户服务。

据专家称，聊天机器人等客户服务AI平台可以自动响应和解决客户咨询问题，使客户服务部门能够处理30-40%的额外咨询。

这对保持收入和减少流失来说是个好消息。据Zendesk的一项研究显示，在获得积极的客户服务体验后，约42%的客户会对购买表现出更高的兴趣。而52%的客户表示，即使是一次负面的客户服务体验也会使之离开。

将AI技术与客户服务团队相辅相成，可以实现便利性、解决问题和人类体验之间的无缝交叉。

客户个性化

消费者需要根据其独特的需求量身定制的个人体验。如果他们没有体验到，并会选择其他公司。企业需要面对现实。若是简单地在自己的消费应用程序或界面上开发和安装一系列更复杂的功能，只会扰乱客户体验。

除了更个性化的电子邮件活动和其他客户沟通之外，人工智能还支持语音控制和自然语言处理等功能，并且可以敏锐地跟踪用户行为，更好地根据用户的特定偏好定制功能。反过来，面对日益激烈的竞争，这种超目标定位可以支持客户忠诚度。

预测分析

预测分析可能是所有AI功能中最重要的，因为ML使企业不仅可以识别和分析客户现在在做什么，还可以识别和分析其未来将做什么。

历史数据与高级分析相结合，可以跟踪并形成模式，以确定消费者的下一步可能会做什么:如打开电子邮件、更新订阅、购买新产品或选择其他品牌。

这种深度的数据可以帮助企业更好地个性化自身的营销传播，细分和优化客户数据库，并在客户在做出下一个购买决定之前进一步定制用户体验。这种主动而非被动的方法表面上可以有助于在客户需求之前就确定其需求。

定价模式中断

传统的B2B SaaS定价模式是按座位计价的，这意味着企业的账户注册的用户越多，最终获得的收入就越多。

然而，投资人工智能功能的目的是简化和自动化终端用户使用软件的大部分体验，可能需要更少的人访问它。这可能会改善企业的终端用户体验，并为客户节省资金。但作为软件供应商，便与自己的定价模式相违背。

这可能需要从按座位定价的模式迅速转变为更注重价值或结果的模式。

根据Forrester最近的一份报告，要在任何市场取得成功，B2B营销领导者必须从销售产品转向交付成果。服务的数字内容越多，从资产租赁向基于价值的定价转变的机会就越大。

归根结底，使用人工智能来增强其技术并使最终用户的目标受益对于企业而言是一个优势。但就收入增长而言，调整定价模式应根据自身的价值主张进行定制。

一种模式可能会根据产品的实际使用情况来收费，或者以销售或营销为中心的平台可能会根据线索或转化率来收费。

Forrester分析师Duncan Jones表示:“没有完美的模式，每种模式都有优缺点。这是关于理解产品的复杂性和投资回报率，并据此调整定价。”