人工智能和机器学习将会如何改变SaaS行业

软件即服务(SaaS)不是一夜之间实现的，因为SaaS是一个包含许多组件的概念。SaaS已经发展到供应商无需安装即可管理自己的软件的地步，因为软件可以通过全球互联网(通过云平台)即时发布。云计算使企业能够以公用事业公司的形式消耗互联网上的计算资源，就像他们消耗水或电一样。

尽管不同的部门以不同的速度转向SaaS模式，但基于SaaS的云模式现在为企业提供了显著的效率和成本节约。从技术上讲，SaaS依赖于大规模云交付、最低限度的广泛可用连接和企业级安全性。

SaaS不会停滞不前。作为这种持续发展的一部分，人工智能和机器学习将发挥各自的作用，因为它们已经成为SaaS不可或缺的一部分。

数据收集

过去，企业向消费者和客户分发软件，但他们还不知道如何使用软件，例如哪些功能正在使用，哪些功能没有使用。当提供“软件即服务”时，用户也会有大量的数据和见解来帮助他们改进服务。因此，用户可以使用这些信息为他们的客户提供见解，更好地理解使用模式，并最终使用这些数据提供智能反馈。SaaS时代与大数据这个几乎无处不在的概念不谋而合。SaaS可以利用人工智能和机器学习技术，在过去的软件供应时代有着明显的优势，因为软件提供商现在可以从不同的客户那里访问聚合数据，并且可以使用这些数据来构建更好的服务。

现在，企业已经在一个地方从客户那里收集了大量数据。人工智能和机器学习已经实现了更自动化的海量数据处理。研究机构Gartner不仅通过数量，还通过多样性和速度来定义大数据。

分集是指用于表示数据的不同媒体，速度取决于数据收集、析和实施的速度。最终的现实是，信息技术团队正在处理越来越多的数据和各种工具来监控数据，这可能意味着在识别和解决问题方面会有很大的延迟。随着数据的快速增长(需要捕获、分析和行动)对整个信息技术运营领域提出挑战，许多企业开始转向人工智能解决方案，以帮助更快地预防、识别和解决潜在故障。

营销特别适合使用人工智能和机器学习技术。SaaS公司收集的数据必须是相关的和最新的。更新的数据越多，就越有效。大公司可以访问通过忠诚度计划和交叉促销活动收集的数据，而小公司可以通过客户调查、在线跟踪或竞争对手分析获得数据。人工智能/机器学习解决方案无疑是企业拓展潜在客户视野的绝佳机会。

自动化技术

对于B2B以客户为中心的企业，人工智能允许以前手动处理组件的更多功能自动化。例如，它使他们能够自动化许多客户体验过程，如培训和入职培训、营销活动和持续的客户服务。人工智能本质上是聚集大量数据(例如客户数据)，并将其过滤成自动化过程。客户服务人工智能平台，如聊天机器人，可以自动响应和解决客户查询，允许客户服务部门进行其他查询。这对维持收入和减少客户流失来说是个好消息，因为在获得积极的客户服务体验后，客户往往会对购买表现出更大的兴趣。

同样，负面的客户服务体验也是摆脱客户的好方法。将人工智能技术添加到企业的客户服务团队中可以解决便利性、问题解决和人们体验之间的无缝连接。这里的典型例子可能包括使用机器学习来自动化客户服务(尤其是自助服务)。

SaaS面临的主要用户体验挑战是偏远。人工智能可以帮助减少这种距离感，同时为客户提供更满意的体验。对于从人类手中接管机器的机器来说，有许多令人头痛的问题，人工智能将在几乎所有的工作和生活中带来自动化。然而，人工智能更有可能在与员工联合部署时带来最大的价值。SaaS能够并且应该管理那些可以自动处理的交互(传统的SaaS)和那些需要手动干预的交互。人工智能增强的人机交互也能促进SaaS交互。

个性化选择

自然语言处理和机器学习使SaaS公司能够极大地促进个性化。此外，消费者的要求越来越高，他们希望根据自己的具体需求提供个性化体验。人工智能可以通过分析用户以前的行为和深入了解用户的偏好和兴趣来帮助用户。这使企业能够配置用户界面来提供重要的定制体验。

在采用新功能的过程中，人工智能也将帮助消费者，如果要在消费者应用程序或界面上安装更多的复杂性，这将是一个很大的帮助。此外，除了帮助企业进行更个性化的电子邮件活动，人工智能还可以支持语音控制等功能，以更准确地跟踪用户行为(返回个人用户界面)。

人工智能和机器学习已经颠覆了各种行业，并将继续颠覆它们。它们有无限的长期应用机会。展望未来，SaaS的工业将是一样的。