Wie verändert künstliche Intelligenz den SaaS-Markt?

Im letzten Jahrzehnt gab es einen fieberhaften Vorstoß von Unternehmen hin zu Software as a Service (SaaS), der es Endbenutzern ermöglichte, einige der wichtigsten Hürden im Zusammenhang mit der Softwarewartung und -implementierung zu umgehen. Dazu gehören einfache Installation und Upgrades, optimierte Tests und Schulungen sowie die Minimierung ansonsten hoher Vorlaufkosten.

Mit der Weiterentwicklung des SaaS-Trends sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu Themen geworden, die die SaaS-Konversation dominieren, denken viele Analysten von KI als der nächsten großen Veränderung auf dem Markt.

Da künstliche Intelligenz in dieser Entwicklung eine immer wichtigere Rolle spielt, wollen wir einige SaaS-Unternehmen erkunden, die in den kommenden Monaten und Jahren von Marktstörungen profitieren und in einigen Fällen die Voraussetzungen dafür schaffen können Seien Sie vorbereitet.

SaaSautomation

Künstliche Intelligenz aggregiert im Wesentlichen große Datenmengen – in diesem Fall Kundendaten – und extrahiert sie in automatisierte Prozesse, die typischerweise von Menschen durchgeführt werden.

Entscheidungsträger in jedem SaaS-Unternehmen wissen, dass es viel Wissen, Aufwand und Manpower erfordert, das Interesse der Kunden an einem Produkt aufrechtzuerhalten, insbesondere da sich die Kundenbedürfnisse im Laufe der Zeit ändern. KI ermöglicht es Unternehmen, viele Kundenerlebnisprozesse zu optimieren und zu automatisieren, wie z. B. Schulung und Onboarding, Marketingkampagnen, Upselling und vor allem den laufenden Kundenservice.

Laut Experten können Kundenservice-KI-Plattformen wie Chatbots automatisch auf Kundenanfragen reagieren und diese lösen, sodass Kundendienstabteilungen 30–40 % der zusätzlichen Anfragen bearbeiten können.

Das sind großartige Neuigkeiten für die Aufrechterhaltung des Umsatzes und die Reduzierung der Abwanderung. Laut einer Studie von Zendesk zeigen etwa 42 % der Kunden ein höheres Interesse an einem Kauf, nachdem sie eine positive Erfahrung mit dem Kundenservice gemacht haben. Und 52 % der Kunden geben an, dass bereits eine einzige negative Erfahrung mit dem Kundenservice dazu führt, dass sie das Unternehmen verlassen.

Durch die Ergänzung der KI-Technologie mit Kundendienstteams kann eine nahtlose Schnittstelle zwischen Komfort, Problemlösung und menschlicher Erfahrung erreicht werden.

Kundenpersonalisierung

Verbraucher verlangen ein persönliches Erlebnis, das auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Wenn sie es nicht erleben, wählen sie ein anderes Unternehmen. Unternehmen müssen sich der Realität stellen. Die einfache Entwicklung und Installation einer Reihe komplexerer Funktionen in Ihrer eigenen Verbraucheranwendung oder -schnittstelle wird das Kundenerlebnis nur beeinträchtigen.

Neben personalisierteren E-Mail-Kampagnen und anderen Kundenkommunikationen unterstützt KI auch Funktionen wie Sprachsteuerung und Verarbeitung natürlicher Sprache und kann das Benutzerverhalten genau verfolgen, um die Anpassungsmöglichkeiten besser an spezifische Vorlieben anzupassen. Dieses Hyper-Targeting wiederum kann die Kundenbindung angesichts des zunehmenden Wettbewerbs unterstützen.

Predictive Analytics

Predictive Analytics ist möglicherweise die wichtigste aller KI-Funktionen, da ML es Unternehmen ermöglicht, nicht nur zu identifizieren und zu analysieren, was ihre Kunden gerade tun, sondern auch, was dies tun wird das wird in Zukunft so sein.

Historische Daten können in Kombination mit erweiterten Analysen verfolgt und in Muster umgewandelt werden, um zu bestimmen, was Verbraucher wahrscheinlich als nächstes tun werden: etwa eine E-Mail öffnen, ein Abonnement erneuern, ein neues Produkt kaufen oder sich für ein anderes entscheiden Marke.

Diese Datentiefe kann Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingkommunikation besser zu personalisieren, ihre Kundendatenbank zu segmentieren und zu optimieren und das Benutzererlebnis noch weiter anzupassen, bevor Kunden ihre nächste Kaufentscheidung treffen. Dieser proaktive statt reaktive Ansatz kann angeblich dazu beitragen, Kundenbedürfnisse zu erkennen, bevor sie sie überhaupt benötigen.

Preismodellstörung

Das traditionelle B2B-SaaS-Preismodell basiert auf einer Pro-Sitz-Basis, was bedeutet, dass der Umsatz umso höher ist, je mehr Benutzer das Konto eines Unternehmens registriert letztendlich erhalten.

Der Zweck der Investition in KI-Funktionen besteht jedoch darin, einen Großteil der Endbenutzererfahrung mit der Software zu vereinfachen und zu automatisieren, sodass möglicherweise weniger Personen darauf zugreifen müssen. Dies könnte möglicherweise das Endbenutzererlebnis für Unternehmen verbessern und Kunden Geld sparen. Doch als Softwareanbieter verstößt man gegen sein eigenes Preismodell.

Dies erfordert möglicherweise einen schnellen Wechsel von einem Preismodell pro Sitzplatz zu einem stärker wert- oder ergebnisorientierten Modell.

Um in jedem Markt erfolgreich zu sein, müssen B2B-Marketingleiter laut einem aktuellen Forrester-Bericht vom Verkauf von Produkten zur Lieferung von Ergebnissen übergehen. Je mehr digitale Inhalte bereitgestellt werden, desto größer ist die Chance für eine Umstellung vom Asset-Leasing auf eine wertbasierte Preisgestaltung.

Letztendlich ist es für Unternehmen von Vorteil, künstliche Intelligenz zu nutzen, um ihre Technologie zu verbessern und ihre Endbenutzerziele zu erreichen. Im Hinblick auf das Umsatzwachstum sollte die Anpassung Ihres Preismodells jedoch auf Ihr eigenes Wertversprechen zugeschnitten sein.

Ein Modell berechnet möglicherweise basierend auf der tatsächlichen Nutzung des Produkts, während eine vertriebs- oder marketingorientierte Plattform möglicherweise basierend auf Leads oder Conversion-Raten berechnet.

Forrester-Analyst Duncan Jones sagte: „Es gibt kein perfektes Modell und jedes Modell hat Vor- und Nachteile. Es geht darum, die Komplexität und den ROI des Produkts zu verstehen und die Preise entsprechend anzupassen.“

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