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Comment l'intelligence artificielle perturbe le marché du SaaS

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L'intelligence artificielle vient donner un nouveau souffle au marché du Saas tout en déclenchant une véritable mutation.


La percée du Saas au cours de la dernière décennie a permis aux utilisateurs de contourner certains des principaux obstacles associés à la maintenance et à la mise en œuvre de logiciels. Parmi celles-ci, citons la facilité d'installation et de mise à niveau, la rationalisation des tests et de la formation, ainsi que la réduction des coûts initiaux, par ailleurs importants.

Alors que l’univers du SaaS évolue en permanence,, l’intelligence artificielle (AI) et le machine learning s’affirment comme les derniers segments du marché de cet univers, de nombreux analystes considérant que l’IA est le prochain grand changement sur le marché du Saas.

L’intelligence artificielle devenant de plus en plus une partie intégrante des services Saas, examinons quelques moyens par lesquels les sociétés SaaS peuvent tirer parti des bouleversements du marché et, dans certains cas, se préparer à la disruption du marché dans les mois et les années à venir.

Automatisation et SaaS

L'intelligence artificielle regroupe essentiellement de grandes quantités de données - en l'occurrence les données clients - et les distille via des processus automatiques normalement accomplis par des humains.

Comme le sait tout décideur d'entreprise SaaS, il faut une quantité considérable d'informations, d'efforts et de main-d'œuvre pour que les clients restent fidèles à leurs produits, surtout au fil du temps, à mesure que leurs besoins évoluent. L'intelligence artificielle permet aux entreprises d'affiner et d'automatiser bon nombre de ces processus d'expérience client, tels que la formation et l'intégration, les campagnes marketing, la stimulation des ventes et, plus important encore, le service client permanent.

Les plates-formes d'intelligence artificielle liées au service client, telles que les chatbots, qui répondent automatiquement aux demandes des clients et permettent, en théorie tout au moins, de les résoudre automatiquement, permettent aux départements du service client de traiter entre 30 et 40% de demandes supplémentaires, selon les experts adeptes de l’IA, 10% selon les autres experts.
Selon une étude de Zendesk, c’est une excellente nouvelle pour la rétention et le churn. En effet, environ 42% des clients manifestent un intérêt accru pour un achat après une expérience de service à la clientèle positive. De même, 52% déclarent que même une seule expérience de service à la clientèle leur enverrait des valises.

Personnalisation du client

Les consommateurs exigent des expériences personnalisés et adaptées à leurs besoins spécifiques. S'ils ne le reçoivent pas de votre entreprise, ils seront tentés d’aller ailleurs.
Outre des campagnes par courrier électronique plus personnalisées et d'autres communications avec les clients, l’IA prend en charge des fonctionnalités telles que le contrôle vocal et le traitement du langage naturel, et peut suivre de manière approfondie le comportement des utilisateurs afin de mieux personnaliser les fonctionnalités en fonction de leurs préférences. À son tour, cet hyper-ciblage peut contribuer à fidéliser la clientèle face à la concurrence croissante.

Analyses prédictives

L’analyse prédictive est peut-être la plus vitale des capacités d’intelligence artificielle, car le machine learning permet à une entreprise d’identifier et d’analyser non seulement ce que les clients font maintenant, mais aussi d’anticiper ce qu’ils sont susceptibles de faire à l’avenir.

La combinaison de données historiques associées à des analyses avancées permet de suivre et de former des modèles pour identifier la prochaine étape du cycle de vie d’un consommateur: ouvrir un courrier électronique, renouveler son abonnement, acheter un nouveau produit ou se désengager de votre marque, par exemple. .

Cette profondeur de données peut vous aider à mieux personnaliser vos communications marketing, à segmenter et à affiner votre base de données clients et à personnaliser davantage l'expérience des utilisateurs avant qu'ils ne prennent leur prochaine décision dans le cycle d'achat. Cette approche active plutôt que réactive peut vous aider ostensiblement à identifier les besoins des clients avant même qu’ils le fassent.Perturbation du modèle de tarification

Le modèle de tarification B2B SaaS traditionnel fonctionne par siège, ce qui signifie que plus vous êtes inscrit sur le compte, plus vous générez de revenus.

L’investissement dans les capacités d’intelligence artificielle est toutefois conçu pour rationaliser et automatiser une grande partie de l’expérience acquise par l’utilisateur final avec le logiciel, ce qui nécessitera probablement moins de personnes ayant besoin d’accéder à ce dernier. Cela peut améliorer l'expérience de l'utilisateur final et économiser l'argent du client, mais en tant que fournisseur de logiciel, vous travaillez selon votre propre modèle de tarification.

Cela peut nécessiter de passer rapidement d'un modèle de tarification par siège à un modèle davantage basé sur la valeur ou les résultats.

«Pour réussir sur n'importe quel marché, les leaders marketing B2B doivent passer de la vente de produits à la production de résultats», selon un rapport récent de Forrester. «Plus le contenu numérique de votre service est important, plus il est possible de passer de la location d'actifs à une tarification basée sur la valeur», indique le rapport.

En définitive, c’est un avantage pour votre entreprise que d’améliorer sa technologie en utilisant l’IA et de mieux servir le fameux end suer. Toutefois, en termes de croissance des revenus, l’adaptation de votre modèle de tarification doit être adaptée à votre proposition de valeur.

Un modèle peut facturer en fonction de l'utilisation réelle du produit, ou une plateforme axée sur les ventes ou le marketing peut facturer en fonction des prospects ou des conversions.

«Il n'y a pas de modèle parfait, et chacun a ses avantages et ses inconvénients», déclare Duncan Jones, analyste chez Forrester. «Il s’agit de comprendre la complexité et le retour sur investissement de votre offre et d’aligner vos prix sur cette fin.»

Par exemple, imaginons qu’un service d’expert comptable en ligne dont l’automatisation partielle a permis de drastiquement diminuer les coûts, ajoutent des fonctions d’analyse basées sur l’intelligence artificielle ou que cette dernière permettent de pousser plus loin l’automatisation. Ce service peut imaginer augmenter son chiffre d’affaires de trois manières au moins : en facturant une version premium qui permette d’accéder aux fonctions d’analyse intelligente rendue possible par l’IA, en ne proposant qu’une seule version intégrant par défaut ces fonctionnalités, mais fidélisant plus les clients ou permettant d’en attirer d’autre, enfin, en augmentant les tarifs du service pour tous les nouveaux clients s’inscrivant après le lancement des nouvelles fonctionnalités.

 

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