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SaaS 기업이 AI를 무시해서는 안되는 이유

김진범 / 기사승인 : 2019-07-16 16:23:45
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AI가 점점 더 많은 산업에 적용됨에 따라 SaaS 기업들도 AI 기술의 영향력을 느끼고 있다.

미국의 기술연구소 가트너는 "AI가 SaaS 가격 정책 모델을 변경하고 있다. 사용자별 가격 책정이 있는 SaaS 회사 중 40 %는 2025년까지 가격 모델을 변경할 것으로 예상된다" 라고 밝혔다.

AI는 또한 새로운 사용자경험 표준을 도입한다. 고객은 효과적이고 빠른 검색은 물론 음성제어 인터페이스를 원하고 있다. 인공지능은 새로운 과제를 제기 할뿐만 아니라 비즈니스를 더욱 성공적으로 만들 수있는 수많은 이점을 제공한다. 많은 SaaS 회사들은 이미 AI의 이점을 높이 평가하여 시장 전문가들의 출현을 이끌고 있다.

IDC에 따르면 SaaS는 클라우드 시장에서 가장 느리게 성장하는 부문 중 하나이며 전체 클라우드 시장의 68.7 %를 차지하고 있다. 투자자 관점에서의 시장 상태는 벤처캐피털 자금 조달로 특징 지어지며,이 지표는 하락중에 있다. 주된 이유는 SaaS 시장이 과열되어 현재 과포화 상태에 빠져 있다는 것이다. 여전히 성장할 것으로 예상되지만, 확실히 느린 속도로 성장할 것이므로 대형 업체와의 경쟁을 견뎌야하는 회사는 최신 경향에 따라 갈 필요가 있다.

Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 대기업은 이미 수많은 AI 기반 솔루션을 만들었다. 오라클은 기계학습 및 인공지능에 대해서 SaaS에서 salesforce를 추월 할 것이라고 말했다. AI가 SaaS 시장의 상태를 결정하는 주요 요인 중 하나가 될 가능성이 있다.


SaaS 회사가 AI를 도입해야 하는 이유

1. 자동화
AI는 무수한 자동화 기회를 제공한다. 기업은 기계학습을 사용하여 반복적인 작업을 제거 할 수 있으며, 고객이 질문에 대한 답변을 신속하게 찾을 수있는 채팅 봇은 자동화의 가장 일반적인 예시이다. Chatbots는 지식 기반에 필요한 링크를 제공 할 수 있으며, 가장 진보된 솔루션은 피드백을 분석하고 고객과의 상호 작용을 통해 학습 할 수 있다. 이렇게 하면 기업에서 추가직원을 고용 할 필요가 없으므로 인공 지능으로 비용을 절감 할 수 있다.

SaaS 기업의 주요 과제 중 하나는 원격 고객을 계속 참여시키는 것이다. Chatbots은 기업이 고객에게 더 가까이 다가갈 수 있도록 도와주므로 언제든지 시기적절한 지원을 제공 할 수 있다.

2. 판매
통계에 따르면 영업팀은 잠재 고객의 리드 시간을 80 %로 제한하면서 마감 리드를 20%만 소비한다. 리드가 판매에 이르게 하고 그렇지 않은 경우를 이해하는데 필요한 많은 연구가 필요하다. 다행히도 AI 덕분에 자격을 검증하는 프로세스가 훨씬 간단해졌다. AI는 방대한 양의 데이터를 쉽게 처리 할 수 있으므로 영업팀은 리드를 닫는데 더 많은 시간을 할애 할 수 있다. 따라서 영업팀의 전반적인 생산성이 향상되어 대부분의 시간을 정확한 리드로 바꿀 수 있다.

3. 개인화
자연언어 처리 및 기계 학습을 통해 SaaS 업체는 개인화에서 하이퍼 개인화로 전환 할 수 있다. AI는 사용자의 이전 행동을 분석하여 자신의 기호 및 관심 분야에 대한 수많은 인사이트를 제공한다. 따라서 사용자 인터페이스를 구성하여 사용자가 원하는 것을 정확하게 알 수 있다.AI는 소비자가 새로운 기능을 쉽게 채택하도록 돕고 있는 것이다.


4. 마케팅
마케팅 담당자가 소비자동향 및 행동패턴에 대한 데이터를 수집하는 데 도움을 줄 수 있다. 데이터를 정확하게 분석하면 소비자가 원하는 제품과 서비스를 쉽게 제공 할 수 있다. 또한 AI는 마케팅 담당자가 캠페인의 효과를 평가하는 데 도움이 된다. 또한 보다 정확한 정보를 사용하면 더 나은 결정을 내릴 수 있으므로 이익이 증가한다. .


5. 예측 분석
기록 데이터를 분석하여 인공 지능은 사용자 동작과 관련된 예측을 할 수도 있다. 부정적인 피드백을 받기 전에도 사용자 경험을 향상시키는데 도움이 된다. 또한 AI는 사용자의 이탈을 나타내는 행동 패턴에 대해 신속하게 알려준다.


소프트웨어 개발을 위한 AI의 이점은 분명하다. 기계학습을 사용하면 컴퓨터가 너무 많은 시간과 노력을 들여 비용을 최소화하고 개발 프로세스의 전반적인 효율성을 높이는 다양한 작업을 수행 할 수 있다.

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