文章发表于2025-03-28 09:18:52，归属【ERP系统】分类，已有73人阅读
2025 年将成为 SaaS（软件即服务）领域具有里程碑意义的一年，因为人工智能将占据主导地位 —— 但企业是否已准备好利用其力量来取得成果呢？
如今，企业依赖人工智能驱动的工具来做出更明智的决策、优化流程并开拓新机遇。然而，成功的关键在于拥有可靠、全面的数据，作为这些系统的基础。
正如 Revenue Grid 首席执行官弗拉德・沃斯克列先斯基所说：“人工智能不仅仅是一个附加功能；它正成为企业运营的核心部分。但只有当你的数据发挥作用时，人工智能才能发挥作用。” 这种转变正在重新定义竞争格局，将数据、适应性和协作置于 SaaS 创新的核心位置。
让我们来探索塑造 SaaS 未来的关键趋势，以及企业如何做好准备，在 2025 年引领行业发展。
人工智能成为 SaaS 的新标准
对于希望在 2025 年保持竞争力的 SaaS 公司来说，人工智能是必不可少的。企业正在将人工智能集成到工作流程中，以发现可行的见解、优化决策并预测市场变化。
根据Gartner的数据，70% 的组织将从大数据方法转向小而广的数据方法，减少人工智能系统对大规模数据集的依赖。这意味着即使在数据有限的情况下，人工智能应用仍然有效。
弗拉德・沃斯克列先斯基表示：“人工智能不仅提供了一种更好的工作方式，它还重新定义了商业领域的可能性。” 他强调企业需要根据自身独特需求定制人工智能系统，并指出这种个性化将成为成功的决定性因素。
人工智能在销售流程中集成的主要示例包括：
1. 预测分析：通过实时识别有流失风险的客户账户，提高客户留存率。
2. 智能自动化：减少手动任务，使团队能够专注于更具价值的活动。
3. 人工智能驱动的个性化：通过动态推荐，提供量身定制的客户体验。
投资人工智能的公司将在效率和创新方面获得更明显的优势。然而，人工智能的有效性取决于其背后数据的质量和完整性。
以数据为中心的策略推动 SaaS 成功
在 2025 年，数据将成为每一项 SaaS 创新的核心。人工智能、自动化和个性化都依赖于准确、全面和及时的数据。完善数据策略的公司在决策制定、运营效率和客户满意度方面将获得显著优势。
Salesforce 的一项研究显示，72% 的组织面临数据不连通的问题，这阻碍了他们提供一致客户体验的能力。这一日益严峻的挑战加速了数据集成工具的采用，这些工具将来自不同系统的信息整合为单一的真实数据源。
Revenue Grid 首席执行官弗拉德・沃斯克列先斯基表示：“人工智能依赖于结构化和干净的数据。没有这些数据，即使是最复杂的系统也无法提供可行的见解。”
塑造 SaaS 的关键数据驱动策略包括：
1. 统一数据平台：整合来自客户关系管理系统（CRM）、企业资源规划系统（ERP）和第三方系统的数据，以实现信息的无缝流动。
2. 实时数据同步：确保企业能够根据最新更新采取行动，提高各部门之间的响应速度。
3. 数据透明度和治理：通过严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等标准，与客户建立信任。
根据弗雷斯特研究公司（Forrester）的数据，拥有强大数据策略的公司实现两位数收入增长的可能性是竞争对手的 1.6 倍。优先考虑数据集成和治理的企业将获得更准确的预测能力，更好地预测客户需求，并通过透明的政策建立信任。
智能代理人工智能：SaaS 领域的自主革命
2025 年，智能代理人工智能有望通过使软件代理能够在无需人工干预的情况下自主规划和执行任务，从而改变 SaaS 行业。这一演变使企业能够自动化复杂流程，推动效率和创新。
根据Gartner的数据，智能代理人工智能将集成到人工智能助手、软件、SaaS 平台、物联网设备和机器人中。Gartner预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用程序将包含智能代理人工智能，而 2024 年这一比例还不到 1%，这将使 15% 的日常工作决策能够自主做出。
这种集成使系统能够执行诸如控制其他代理、采购商品和服务、进行谈判，甚至创建新代理等任务。
Salesforce 推出的 Agentforce 就是这一趋势的例证。Agentforce 使公司能够在 Salesforce 平台上建立数字劳动力，自动化日常任务并提供实时洞察。值得注意的是，联邦快递（FedEx）、Accenture和国际商业机器公司（IBM）等组织已开始使用 Agentforce 来提升其运营效率。
Revenue Grid 首席执行官弗拉德・沃斯克列先斯基强调：“智能代理人工智能是企业运营方式的一种范式转变，实现了前所未有的自动化水平和效率。”
智能代理人工智能在销售流程中的主要应用包括：
1. 自主客户服务：人工智能代理处理客户咨询，缩短响应时间并降低运营成本。
2. 自动化销售流程：由人工智能驱动的系统管理销售流程，从潜在客户开发到完成交易，提高转化率。
3. 智能数据分析：人工智能代理分析海量数据集，提供可行的见解，辅助战略决策。
随着企业采用智能代理人工智能，他们还必须解决数据隐私、安全和伦理等方面的挑战，以充分实现其优势。
人机协作：重新定义 SaaS 领域的工作模式
人类与人工智能之间的协同作用正成为 2025 年 SaaS 行业最重大的转变之一。随着人工智能接管重复性任务，人类团队得以解放，能够专注于创造力、战略规划和人际关系的建立。
2025 年，SaaS 行业正朝着人类与人工智能系统协作的方向发展，标志着人工智能从一个独立的工具转变为人类的 “同事”。
根据弗雷斯特研究公司（Forrester）的数据，40% 的公司计划在 2025 年成立专门的 “人工智能 + 人类” 团队，将先进工具与人类专业知识相结合，以取得更好的成果（数据来源）。这种方法确保企业能够充分利用人类和机器的优势。
正如 Revenue Grid 首席执行官弗拉德・沃斯克列先斯基指出的：“人工智能不会取代人类。它使人类能够专注于高价值任务，同时自动化那些重复、耗时的流程。未来是与人工智能并肩工作，而不是与之对抗。”
协作式人工智能的实际应用
销售助手：像 Revenue Grid 的人工智能驱动助手等工具可以接管 CRM 数据录入工作，提供实时市场情报，并为销售代表提供可行的见解。销售团队现在可以专注于完成交易，将管理工作交给人工智能。
客户服务人工智能：人工智能工具处理重复性查询，使人工客服能够解决复杂问题。例如，聊天机器人可以提供即时回复，同时将升级的工单转交给专业团队。
团队生产力工具：由人工智能驱动的日程安排工具可以协调多个日历的可用时间，减少来回沟通并消除会议冲突。
在 2024 年纽约举行的 Agentforce 活动中，行业领导者强调了培训员工与人工智能有效协作的重要性。一位发言人指出：“那些将人工智能视为合作伙伴的人将看到更高的生产力、更好的决策制定和更快的创新。” 未能适应这一趋势的公司可能难以保持竞争力。
协作式人工智能的量化效益
生产力提高 30%：根据 Salesforce 最近的研究，使用人工智能自动化手动任务的团队报告称生产力大幅提升。
更快的决策制定：人工智能工具提供实时洞察，使团队能够及时抓住关键机遇，避免延误。
降低运营成本：自动化最大限度地减少错误，并减少对冗余流程的需求，节省时间和资源。
企业必须接受文化转变，鼓励员工信任并依赖人工智能来处理特定的工作流程。这一转变还需要投资于员工培训和入职，以最大限度地发挥人工智能工具的潜力。
应用案例示例
想象一下，一位销售代表正在为一场重要的客户会议做准备。人工智能工具分析过去的互动情况、客户偏好和市场趋势，提供可行的见解。销售代表利用这些数据创建一个个性化的推销方案，将人工智能驱动的智能与人类专业知识相结合，以促成交易。
随着 SaaS 公司采用这种协作模式，培训和变革管理变得至关重要。企业必须为员工提供与人工智能有效协作的技能，培养员工的信任和适应能力。
大规模个性化：2025 年 SaaS 的必要条件
个性化是客户的期望。到 2025 年，SaaS 公司将采用人工智能驱动的工具，在整个客户生命周期中大规模提供高度个性化的体验。这种方法使企业从 “一刀切” 的解决方案转向量身定制的策略，能够预测用户需求并提高用户参与度。
根据 Salesforce 的《互联客户状态报告》（2024 年），73% 的客户期望公司能够理解他们的需求和期望。个性化的互动已成为客户忠诚度和留存率的关键驱动因素，直接影响收入增长。
正如弗拉德・沃斯克列先斯基所说：“你的方法越个性化，客户关系就越牢固。人工智能使我们能够以几年前无法想象的规模实现这一点。”
SaaS 个性化的实际应用
量身定制的产品推荐：人工智能分析用户行为，推荐相关的工具或功能，增加追加销售和交叉销售的机会。
适应性的用户入门流程：SaaS 平台根据用户的角色、经验水平或先前的互动情况，调整用户入门流程。
动态定价模型：公司可以提供适合个人需求和预算的定价结构。
应用案例示例
一家金融 SaaS 供应商使用人工智能分析客户的交易数据。平台识别出一些模式，表明客户需要一项新功能，例如自动化费用跟踪。基于这一洞察，客户会收到应用内通知，推荐该功能，从而提高了功能的采用率和客户满意度。
2024 年纽约 Agentforce 活动的见解进一步强调了个性化的重要性。专家们指出，利用人工智能提供个性化体验的企业在客户满意度和留存率方面超过了竞争对手。该活动还揭示，当企业整合孤立的数据时，个性化才能蓬勃发展，使人工智能能够基于对客户旅程的全面了解采取行动。
个性化需要强大的数据基础。人工智能工具需要来自 CRM、ERP 和营销平台的干净、统一的数据，才能做出准确的预测。正如一位 Agentforce 小组成员所解释的：“人工智能的有效性取决于它所学习的数据。建立强大的数据基础设施是基础。”
优先考虑个性化的公司将建立更牢固的客户关系，并在 2025 年获得竞争优势。然而，这一过程需要在人工智能、数据策略和员工培训方面进行投资。
人工智能成功之路：分享、测试和迭代
实现人工智能的成功是一个持续的过程，需要进行测试、学习和改进。正如 2024 年在纽约举行的 Salesforce Agentforce 活动中所分享的，那些公开分享其人工智能成功经验和失败教训的公司，在人工智能驱动的 SaaS 市场中更有机会占据领先地位。测试、迭代以及与同行协作是释放人工智能全部潜力的关键。
人工智能成功的关键策略
透明度与协作：企业应营造一种知识共享的文化。团队需要讨论哪些方法有效，哪些无效，以及如何改进人工智能流程。
有目的的实验：最佳结果来自于在现实场景中对人工智能进行测试。例如，在不同的客户群体中应用预测分析，可以揭示如何优化人工智能算法以获得更好的结果。
从失败中学习：失败是这个过程的一部分。根据错误进行迭代，确保人工智能工具不断发展，以应对实际的业务挑战。
扩大早期成功成果：从小处着手，确定可衡量的成功，并将成功的举措推广到各个部门。这种方法可以建立动力并增强对人工智能工具的信任。
早期采用人工智能的公司正在获得竞争优势。高德纳预测，到 2028 年，75% 集成了人工智能的企业在盈利能力方面将超过同行。
迭代方法确保人工智能的实施是动态的、响应迅速的，并且能够不断发展，以满足快速变化的 SaaS 市场的需求。
拥抱 SaaS 销售的演变
2025 年的 SaaS 格局将以数据为中心的策略、人工智能协作和迭代创新为特点。那些尽早采用人工智能、建立全面数据策略并协调人机协作的公司将引领市场。
人工智能驱动的工具正在为效率、个性化和决策制定方面开辟前所未有的机遇。
是时候迈出迈向人工智能驱动成功的第一步了。首先完善你的数据策略，并探索能够增强团队间协作的工具。