近年SaaS化产品也是越来越火爆，随着经济的复苏和产业升级，SaaS会如何发展呢？这篇文章作者从6个方面一产品角度详细阐述了SaaS未来的发展趋势，SaaS的从业者或创业者一起来看看吧。
随着后疫情时代，经济的复苏和产业升级，越来越多的行业开始关注SaaS的特性，对SaaS的价值认知也逐渐的提高，企业用户付费的习惯也逐渐被培育着。
作为SaaS从业者或创业者，我们需要重点关注SaaS未来几个发展趋势，已经我们自身的SaaS产品解决方案如何更好的结合趋势发展。
1. 人工智能（AI）
时至今日，人工智能（AI）已成为当下最流行的发展趋势，Al代表着全新一代的SaaS产品，我们已经看到了许多行业巨头已经进入了这个领域，例如我们所熟悉的科技大企业如谷歌、微软和亚马逊，都展示了使用人工智能的产品。另一家大公司甲骨文是 SaaS 市场的有影响力的参与者，它把最大的赌注押在机器学习和人工智能上。
人工智能技术在 2021 年取得了一些重大进展，投资者们对这一领域非常感兴趣，人工智能（AI）在一些垂直行业领域的应用已经开始在颠覆这个行业传统的规则，行业专家预测它将继续增长，预计到 2028年市值将达到 9978亿美元。
总的来说，当今 SaaS 中机器学习最常见的应用是效率应用——自动化大量手动流程并降低成本。人工智能在业务场景中为用户提供了优秀的响应能力和交互，实现服务的自动化和个性化，提高安全性，补充人力。
AI与SaaS产品特性的结合方向：
（1）个性化
人工智能（AI）可以为SaaS产品带来个性化的体现，软件与自然语言处理 (NLP) 等技术的结合使用，可以自动处理人类语音模式和语音控制。并且可以跨客户服务功能进行部署，通过用户喜好的个性化定制更好的满足和解决客户的需求。
例如：星巴克的 我的星巴克咖啡师（MyStarbucks Barista），用户只需要通过语音就能进行食物和饮料的预定以及移动在线支付，这大大节省排队等候的时间。同时，用户还可以利用语音在线与AI互动，就像是在线与咖啡师进行交谈一样，并且这款AI智能产品能够根据过往用户的喜好和特殊口味进行智能化推荐。
这种基于客户最近的交互通过人工智能和常规语言处理进行学习的能力可以帮助设计迎合客户的用户界面，如果没有AI能力的SaaS，会随着SaaS产品的升级迭代，在用户页面上产生越来越多的特性和功能，填充这用户的操作界面，这会增加客户使用产品的负责度和学习成本。
（2）决策速度
“降本增效”一直是企业所追求的宗旨，而支持人工智能的 SaaS 加快了内部流程和运营，使企业能够快速获得问题的答案、快速预测并加快整体响应水平。
过去SaaS业务场景在用户的操作产品功能和业务审核下推流程式的开展，当AI人工智能结合参与到SaaS产品中后，这种业务的流程的开展会更加迅速，并且系统能够替代用户做一些常规式的预测动作，加速用户决策操作。
（3）数字智能
现在市面上越来越多的优秀的SaaS BI数据分析产品供企业进行数据分析选择，未来这种基于SaaS的人工智能平台的数据分析产品可以在复杂的数据池中，动态的进行分析调查新兴的消费者意图、兴趣和行为，同时整合来自各种来源的宝贵数据并进行清理，并以提供最佳商业价值的方式对其进行细分。
2. 垂直SaaS
中美SaaS行业的发展历程都是兴起以通用型SaaS产品，然后延伸于垂直。目前国内通用型产品约占整体SaaS产业的三分之二。但是，越来越多行业趋势表明，垂直SaaS开始在市场上被广泛的应用，垂直SaaS解决方案旨在提供特定的行业需求。
通用型产品适用于广泛大众的需求，对一些特定的行业或者场景的支持不够深刻，解决方案没有创新，给用户一种“什么都想解决，但什么都解决不好”的体验。
垂直SaaS产品通常由其所针对的特定行业里具有深入行业知识和专业的解决方案商所开发，这一类的产品能够让用户享受到所在行业里独有的流程设计功能和业务场景解决方案。
垂直SaaS产品提供以下一些价值：
随着各行各业的数字化转型加速，各规模企业在政府信息化、数字化政策扶持和市场的激烈竞争环境下，企业都在利用大数据和分析来提高竞争力，加速运营和战略决策。
因此，企业对客户行为、市场趋势和更多洞察的数据分析需求越来越多，从数据分析中发现业务价值成为企业长远的愿望。由分析驱动的 SaaS 驱动的创新投资有望飙升。SaaS 提供商看到了这个机会，并不断的研发发布强大的商业智能 (BI) 工具及其平台，提供具有从集中式仪表板到预测的广泛功能的高级 BI 工具。
这种由数据驱动产生的SaaS数据产品在分析方面更加的集中式，使用户能够从单一的数据场景变成多维度的数据分析，并且利用动态绩效数据发现新的业务洞见。
4. 机器学习（ML）
与人工智能类似，机器学习在SaaS行业领域里，未来几年将会实现应用大幅度的增长。用户业务不断的变化，场景也会逐步的复杂，对SaaS产品的解决方案和功能也会存在一些挑战。机器学习能够使得SaaS产品的解决方案变得更加自我改进，从而提高运营和智能化。
像数据预处理、面部识别、数据可视化、自然语言处理 (NLP)、预测和预防分析以及深度学习都是基于机器学习（ML）的场景功能，未来机器学习会沿着产品服务的提供衍生出来MLaaS（机器学习即服务）。
5. 生态API集成链接
企业的业务场景随着业务的开展不断进化和往外延伸，单一的SaaS产品的解决方案很大程度上会受到限制。而随着SaaS解决方案的需求爆发式增长和市场的采纳，出现了将多个SaaS产品的解决方案进行集成到现有业务系统中的需求。例如：有的企业很早之前就已经有自己的供应链ERP系统（自研或者是租赁SaaS产品），随着业务的发展，在原系统上产生的业务数据现在需要将这些数据进行集成分析。
这时候，企业会希望能够专门有一款数据分析的产品（SaaS BI系统）进行业务数据的集成式分析，但是有的SaaS提供商并没有提供完整的集成解决方案，或者是解决方案并不能够更加自动化和人性化。例如：有的SaaS BI系统没有提供对接外部系统数据源的API接口，所有的数据分析都需要用户自行将数据通过Excel表进行导入。这种复杂的方式大大的降低了用户采购的欲望。
有的SaaS提供商采用应用重定向的方式，将客户重定向到第三方的系统，以提供特定的API，使客户能够将云解决方案集成在他们现有的系统中来。虽然这种方式在某种程度上能够解决用户业务场景的需求，但是对用户的留存起到了相反的作用。
对于SaaS初创企业来讲，最好不要重复的造轮子，企业仅需要保证自己的产品核心竞争力功能，专注于开发差异性的核心功能，其他非核心场景可以依靠第三方API引入，以打造全链路完整业务场景，为产品早日上市提供宝贵的时间和资源。
现在越来越多的 SaaS 供应商倾向于提供更强大的集成功能，而不是将他们的客户重定向到第三方，未来生态集成API链接将成为SaaS产品发展的另一大趋势，尤其是在垂直行业领域内会被广泛的应用。
作为SaaS供应商，如果在与外部的服务商进行生态API链接的功能时，应该事先了解以下几个问题，以确保你的集成方案符合用户业务的需求：
企业在进行数字化转型时，遇到最大的一个挑战：缺少专业人才与研发工程师。不仅是大型企业会遇到该问题，在预算有限的中小企业中也很普遍存在。这种低成本的试探性SaaS解决方案成为企业迫切的需求，这一类市场需求的增长，使得低代码与无代码平台迅速的普及。
企业采用低代码平台，可以加速开发和部署新的应用程序，以验证内部业务流程场景的合理性和效率的提升。随着SaaS行业的发展和创新解决方案的替代，许多SaaS供应商将重点放在客户的留存之上，而不是客户的获取。我们预计未来3年内SaaS将进一步迁移到PaaS（平台即服务）领域——这些发展使企业能够构建自定义应用程序作为其原始服务的附加组件。Salesforce 和 Box 等公司最近推出了以 PaaS 为中心的服务，以期在其利基市场占据强大的市场份额，我们预计这种 SaaS 趋势在来年将变得更加普遍。
专栏作家
大D ，微信公众号：ToB产品创新研习社，人人都是产品经理专栏作家。ToB SaaS产品专家。曾在国内多家上市企业担任互联网总监、信息技术部总监，带领团队多次从0到N进行产品商业化闭环，现专注于SaaS服务产品创业。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
