인공 지능이 SaaS 시장을 어떻게 재편하고 있습니까?

지난 10년 동안 기업에서 SaaS(Software as a Service)로의 열광적인 노력을 통해 최종 사용자는 소프트웨어 유지 관리 및 구현과 관련된 몇 가지 주요 장애물을 피할 수 있었습니다. 여기에는 간편한 설치 및 업그레이드, 간소화된 테스트 및 교육, 대규모 초기 비용 최소화 등이 포함됩니다.

SaaS 추세가 계속 발전하면서 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이 SaaS 대화를 지배하는 주제가 되었으며, 많은 분석가는 AI를 시장의 차세대 큰 변화로 보고 있습니다.

이 진화에서 인공 지능이 점점 더 중요한 역할을 수행함에 따라 SaaS 회사가 활용하고 경우에 따라 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 시장 붕괴에 대비할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

SaaS Automation

인공 지능은 기본적으로 대량의 데이터(이 경우 고객 데이터)를 집계하고 이를 일반적으로 인간이 수행하는 자동화된 프로세스로 추출합니다.

모든 SaaS 회사의 의사 결정권자는 고객의 제품에 대한 관심을 유지하려면 많은 지식, 노력 및 인력이 필요하며 특히 시간이 지남에 따라 고객의 요구 사항이 변하기 때문에 이를 알고 있습니다. AI를 통해 기업은 교육 및 온보딩, 마케팅 캠페인, 상향 판매, 가장 중요한 지속적인 고객 서비스 등 다양한 고객 경험 프로세스를 최적화하고 자동화할 수 있습니다.

전문가에 따르면 챗봇 등 고객 서비스 AI 플랫폼은 고객 문의에 자동으로 응답하고 해결해 고객 서비스 부서에서 추가 문의의 30~40%를 처리할 수 있다고 합니다.

수익 유지와 이탈률 감소에 좋은 소식입니다. Zendesk의 연구에 따르면 약 42%의 고객이 긍정적인 고객 서비스 경험을 얻은 후 구매에 더 높은 관심을 보일 것이라고 합니다. 그리고 52%의 고객은 단 한번의 부정적인 고객 서비스 경험으로도 떠나게 된다고 말합니다.

고객 서비스 팀과 AI 기술을 보완하면 편의성, 문제 해결, 인간 경험 간의 원활한 교차를 달성할 수 있습니다.

고객 개인화

소비자는 자신의 고유한 요구에 맞는 개인화된 경험을 요구합니다. 경험하지 못하면 다른 회사를 선택할 것입니다. 기업은 현실을 직시해야 합니다. 단순히 자신의 소비자 애플리케이션이나 인터페이스에 더 복잡한 기능 세트를 개발하고 설치하면 고객 경험이 중단될 뿐입니다.

AI는 보다 개인화된 이메일 캠페인 및 기타 고객 커뮤니케이션 외에도 음성 제어 및 자연어 처리와 같은 기능을 지원하고 사용자 행동을 예리하게 추적하여 사용자의 특정 선호도에 맞게 기능을 더 잘 맞춤화할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 하이퍼 타겟팅은 경쟁이 심화되는 상황에서도 고객 충성도를 지원할 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석은 아마도 모든 AI 기능 중에서 가장 중요할 것입니다. ML을 통해 기업은 고객이 현재 무엇을 하고 있는지뿐만 아니라 미래에 무엇을 할지를 식별하고 분석할 수 있습니다.

고급 분석과 결합된 과거 데이터를 추적하고 패턴으로 형성하여 이메일 열기, 구독 갱신, 새 제품 구매, 다른 브랜드 선택 등 소비자가 다음에 무엇을 할지 결정할 수 있습니다.

이러한 깊이 있는 데이터는 기업이 마케팅 커뮤니케이션을 보다 효과적으로 개인화하고, 고객 데이터베이스를 분류 및 최적화하며, 고객이 다음 구매 결정을 내리기 전에 사용자 경험을 더욱 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사후 대응이 아닌 이러한 사전 예방적 접근 방식은 표면적으로는 고객이 필요로 하기 전에 고객 요구를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

가격 책정 모델 혼란

기존 B2B SaaS 가격 책정 모델은 시트 가격 책정을 기반으로 합니다. 즉, 기업 계정에 등록하는 사용자가 많을수록 궁극적으로 더 많은 수익을 얻게 됩니다.

그러나 AI 기능에 투자하는 목적은 소프트웨어에 대한 최종 사용자 경험의 대부분을 단순화하고 자동화하여 잠재적으로 더 적은 수의 사용자가 액세스하도록 하는 것입니다. 이는 잠재적으로 기업의 최종 사용자 경험을 향상시키고 고객의 비용을 절약할 수 있습니다. 그러나 소프트웨어 공급업체로서 자체 가격 책정 모델에 어긋납니다.

이를 위해서는 사용자당 가격 책정 모델에서 보다 가치 또는 결과 중심의 모델로 빠르게 전환해야 할 수도 있습니다.

최근 Forrester 보고서에 따르면 어떤 시장에서든 성공하려면 B2B 마케팅 리더는 제품 판매에서 결과 제공으로 전환해야 합니다. 더 많은 디지털 콘텐츠가 제공될수록 자산 임대에서 가치 기반 가격 책정으로 전환할 기회가 더 커집니다.

궁극적으로 AI를 사용하여 기술을 향상하고 최종 사용자 목표에 이익을 주는 것은 기업에 이점이 됩니다. 그러나 수익 성장 측면에서 가격 모델을 조정하는 것은 자신의 가치 제안에 맞게 조정되어야 합니다.

한 모델에서는 제품의 실제 사용량을 기준으로 비용이 청구될 수 있고, 판매 또는 마케팅 중심 플랫폼에서는 리드 또는 전환을 기준으로 비용이 청구될 수 있습니다.

Forrester 분석가 Duncan Jones는 "완벽한 모델은 없으며 각 모델에는 장단점이 있습니다. 제품의 복잡성과 ROI를 이해하고 그에 따라 가격을 조정하는 것입니다."라고 말했습니다.

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