L’Evoluzione Del SaaS Settore

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Si stima che il mercato globale SaaS e IaaS industria sarà per un valore di oltre 130 miliardi di dollari entro il prossimo anno. Sulla scia del successo di aziende come Salesforce, l’industria si è evoluta al punto in cui venditori e fornitori gestire il proprio software, e non è necessaria l’installazione (software è distribuito attraverso il cloud).

Questo SaaS cloud basato su modello di servizi offre alle aziende notevoli incrementi di efficienza e risparmi di costo e si basa sull’erogazione di servizi cloud su larga scala. Forse l’ultima fattori di impatto SaaS imprese, e probabilmente continuerà ad essere, sono l’Intelligenza Artificiale (AI) e di Machine Learning (ML) pari, rispettivamente, che sono destinate a diventare dei costituenti fondamentali della SaaS paesaggio.

Servizi personalizzati

Un settore chiave in cui l’IA è alla guida di Saas imprese implica il concetto di servizi personalizzati. Elaborazione del Linguaggio naturale e di machine learning hanno permesso SaaS aziende di anticipo personalizzazione in maniera massiccia, ad esempio, le interfacce utente può essere personalizzata in base al cliente, la storia e il modo in cui è stato precedentemente utilizzato la piattaforma.

Senza personalizzazione, queste interfacce possono essere una cacofonia di opzioni e di ridondanza. Correttamente utilizzando i dati utente SaaS permette alle aziende di impostare le interfacce per essere altamente personalizzato. I consumatori sono diventati molto più esigenti, desiderosi di esperienze personali che sono su misura per le loro specifiche esigenze, se non offrono questo tipo di servizio per i vostri clienti, quindi si cercherà dai vostri concorrenti.

Automazione

L’automazione è un altro settore chiave per il cliente-centrica imprese e AI consente un più alto grado di automazione. Intelligenza artificiale essenzialmente aggregati di grandi quantità di dati e filtri in processi automatici. Il vantaggio principale di automazione che consente alle aziende di rispondere alle esigenze del cliente con meno affidamento sulle risorse umane.

Un grande esempio di questo sono Chatbots una caratteristica in cui comuni domande si può rispondere con una macchina piuttosto che una persona. Questo tipo di servizio al cliente iniziativa risponde, e risolvere, le richieste dei clienti in modo automatico, facendo rapporti con i clienti gestione molto più efficiente. È inoltre possibile integrare la tecnologia al con il tuo fisico team di servizio clienti, portando il problem-solving e di esperienza umana; un buon esempio sta usando IA per automatizzare gli aspetti di servizio alla clientela all’interno di punti vendita a self-service casse.

Questo serve anche come neat rifiuto per coloro che dipingono un quadro sconfortante rispetto a macchine di togliere il lavoro da esseri umani — che AI porterà sull’automazione in tutti i settori della vita lavorativa. Lo scenario più probabile, tuttavia, è che AI darà più valore quando viene utilizzato in combinazione con le risorse umane — AI-aumentata interazione umana può guidare SaaS farmacologiche troppo.

I Big data

Il SaaS industria è cresciuta con il concetto di big data. Come le imprese, ora in possesso di un significativo volume di dati da parte di clienti in un unico luogo, AI, insieme con ML, permette una molto più automatizzato di dati di massa di elaborazione. Con i team di gestione a che fare con un sempre crescente volume di dati (insieme con una varietà di strumenti per il monitoraggio dei dati), questo può significare notevoli ritardi nell’individuare e risolvere problemi. I dati devono essere registrati, analizzati e ha agito su di conseguenza, molte aziende si sono rivolte a IA soluzioni per aiutare a prevenire e risolvere eventuali potenziali interruzioni in una più tempestiva.

L’evoluzione di SaaS ha anche portato ad una conoscenza più chiara sull’utilizzo dei dati e analytics. In passato, il software è stato distribuito ai consumatori e clienti, senza la comprensione di come sfruttare il vostro software — che si usano? Quali sono le caratteristiche ridondanti? Con il modello SaaS (sfruttando sia AI ML e tecniche), il vantaggio è che si ottiene tonnellate di dati e le conoscenze che possono aiutare a migliorare il vostro servizio. Le imprese sono quindi maggiormente in grado di comprendere modelli di utilizzo del cliente e sono in grado di utilizzare questi dati per dare feedback intelligente.

Marketing

Il Marketing è particolarmente ben posizionata per sfruttare AI ML e tecniche. In particolare, AI Marketing è una combinazione di AI principi e applicazioni direttamente applicata ai concetti di Marketing di destinazione, acquisire e fidelizzare i clienti. Marketing Tecnologia (MarTech) è sicuramente in crescita in termini di dimensioni e portata. Quando MarTech pile cominciano ad adottare AI applicazioni per aumentare il ROI e l’efficacia in SaaS e Cloud operazioni, poi vediamo il vero volto di AI di Marketing.

Supponendo che SaaS le aziende raccolgono rilevanti e recenti dati, quindi, siamo testimoni di un’attuazione efficiente — grandi aziende l’accesso ai dati raccolti mediante programmi di fidelizzazione o di cross-attività promozionali — Intelligenza Artificiale, Machine Learning solutions può essere un’occasione ideale per le aziende di inchiodare il loro punto di vista in potenziali clienti.

Macchina di Apprendimento e Intelligenza Artificiale avrà un impatto praticamente ogni applicazione in ogni settore nei prossimi anni. Moderne applicazioni aziendali sono quasi tutti attraverso il cloud, che può solo avere un impatto positivo Software-as-a-Service e cloud-based di fornitori di applicazioni che dovrebbe continuare a fornire i vantaggi competitivi di AI e ML per i clienti. Infatti, le aziende che vogliono rimanere pertinenti e up-to-data deve adottare questi nuovi ML e tecniche di IA, pur garantendo la piena conformità con tutti i requisiti normativi e dati dei clienti mantenendo sostanzialmente sicuri in ogni momento.

 

Yair Verde è il CTO di GlobalDots.

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