隨著后疫情時代，經濟的復蘇和產業升級，越來越多的行業開始關注SaaS的特性，對SaaS的價值認知也逐漸的提高，企業用戶付費的習慣也逐漸被培育著。

作為SaaS從業者或創業者，我們需要重點關注SaaS未來幾個發展趨勢，已經我們自身的SaaS產品解決方案如何更好的結合趨勢發展。

1.人工智能（AI）

時至今日，人工智能（AI）已成為當下最流行的發展趨勢，Al代表著全新一代的SaaS產品，我們已經看到了許多行業巨頭已經進入了這個領域，例如我們所熟悉的科技大企業如谷歌、微軟和亞馬遜，都展示了使用人工智能的產品。另一家大公司甲骨文是 SaaS 市場的有影響力的參與者，它把最大的賭注押在機器學習和人工智能上。

人工智能技術在 2021 年取得了一些重大進展，投資者們對這一領域非常感興趣，人工智能（AI）在一些垂直行業領域的應用已經開始在顛覆這個行業傳統的規則，行業專家預測它將繼續增長，預計到 2028年市值將達到 9978億美元。

總的來說，當今 SaaS 中機器學習最常見的應用是效率應用——自動化大量手動流程并降低成本。人工智能在業務場景中為用戶提供了優秀的響應能力和交互，實現服務的自動化和個性化，提高安全性，補充人力。

AI與SaaS產品特性的結合方向：

(1)個性化

人工智能（AI）可以為SaaS產品帶來個性化的體現，軟件與自然語言處理 (NLP) 等技術的結合使用，可以自動處理人類語音模式和語音控制。并且可以跨客戶服務功能進行部署，通過用戶喜好的個性化定制更好的滿足和解決客戶的需求。

例如：星巴克的 我的星巴克咖啡師（MyStarbucks Barista），用戶只需要通過語音就能進行食物和飲料的預定以及移動在線支付，這大大節省排隊等候的時間。同時，用戶還可以利用語音在線與AI互動，就像是在線與咖啡師進行交談一樣，并且這款AI智能產品能夠根據過往用戶的喜好和特殊口味進行智能化推薦。

這種基于客戶最近的交互通過人工智能和常規語言處理進行學習的能力可以幫助設計迎合客戶的用戶界面，如果沒有AI能力的SaaS，會隨著SaaS產品的升級迭代，在用戶頁面上產生越來越多的特性和功能，填充這用戶的操作界面，這會增加客戶使用產品的負責度和學習成本。

(2)決策速度

“降本增效”一直是企業所追求的宗旨，而支持人工智能的 SaaS 加快了內部流程和運營，使企業能夠快速獲得問題的答案、快速預測并加快整體響應水平。

過去SaaS業務場景在用戶的操作產品功能和業務審核下推流程式的開展，當AI人工智能結合參與到SaaS產品中后，這種業務的流程的開展會更加迅速，并且系統能夠替代用戶做一些常規式的預測動作，加速用戶決策操作。

(3)數字智能

現在市面上越來越多的優秀的SaaS BI數據分析產品供企業進行數據分析選擇，未來這種基于SaaS的人工智能平臺的數據分析產品可以在復雜的數據池中，動態的進行分析調查新興的消費者意圖、興趣和行為，同時整合來自各種來源的寶貴數據并進行清理，并以提供最佳商業價值的方式對其進行細分。

2.垂直SaaS

中美SaaS行業的發展歷程都是興起以通用型SaaS產品，然后延伸于垂直。目前國內通用型產品約占整體SaaS產業的三分之二。但是，越來越多行業趨勢表明，垂直SaaS開始在市場上被廣泛的應用，垂直SaaS解決方案旨在提供特定的行業需求。

通用型產品適用于廣泛大眾的需求，對一些特定的行業或者場景的支持不夠深刻，解決方案沒有創新，給用戶一種“什么都想解決，但什么都解決不好”的體驗。

垂直SaaS產品通常由其所針對的特定行業里具有深入行業知識和專業的解決方案商所開發，這一類的產品能夠讓用戶享受到所在行業里獨有的流程設計功能和業務場景解決方案。

垂直SaaS產品提供以下一些價值：

1)商業價值：垂直行業SaaS產品旨在滿足其所在行業需求，它能夠為特定行業的企業提供高效的運營和達成績效目標的方案，為企業提供更高程度的商業價值。

2)合理的數據治理：垂直SaaS產品含有對應行業特定的數據清洗規則和合規性功能解決數據治理程序，對上下游業務鏈路的數據提供更高的透明度，并且解決業務流程上的信息孤島問題，為企業提供更具有決策依據的數據分析。

3)新的利基市場：垂直SaaS以解決非常具體的行業痛點為核心，讓行業內企業用戶對解決方案的需求度呈現上升趨勢，這種優秀先進的垂直SaaS產品能夠快速的在市場上開辟出新的利基市場，加速融資進度。

4)加速企業信息化與數字化建設：大部分企業對信息化和數字化認識并不深刻，對業務場景解決思考不足，常常是為了信息化而信息化，為了用系統而上云。這種對信息化認知不足的后果就是上線一大堆系統或購買一堆SaaS產品，但是無法通過系統將業務關聯起來運營管理。而垂直SaaS因為深耕行業，深知對應行業中的企業所面臨的業務達成的阻礙問題和行業痛點，能夠快速彌補業務環節缺口，加速信息數據交互，起到針對性業務問題的解決提效。

5)更高的標準化：之所以越來越多的企業傾向于選擇自身對應的垂直SaaS產品而不是通用型的SaaS，是因為垂直SaaS能夠提供更高標準化的產品方案和業務場景。未來特定行業的垂直SaaS提供商在日益激烈的市場競爭中，為了致力于將自己的產品與競品區分開來，會提供更高質量的產品和服務以滿足用戶的需求，這將催生出大量的創新利基的解決方案，將整個特定的行業產品變得更加標準化和合理化。

3.數據驅動的SaaS

隨著各行各業的數字化轉型加速，各規模企業在政府信息化、數字化政策扶持和市場的激烈競爭環境下，企業都在利用大數據和分析來提高競爭力，加速運營和戰略決策。

因此，企業對客戶行為、市場趨勢和更多洞察的數據分析需求越來越多，從數據分析中發現業務價值成為企業長遠的愿望。由分析驅動的 SaaS 驅動的創新投資有望飆升。SaaS 提供商看到了這個機會，并不斷的研發發布強大的商業智能 (BI) 工具及其平臺，提供具有從集中式儀表板到預測的廣泛功能的高級 BI 工具。

這種由數據驅動產生的SaaS數據產品在分析方面更加的集中式，使用戶能夠從單一的數據場景變成多維度的數據分析，并且利用動態績效數據發現新的業務洞見。

4.機器學習（ML）

與人工智能類似，機器學習在SaaS行業領域里，未來幾年將會實現應用大幅度的增長。用戶業務不斷的變化，場景也會逐步的復雜，對SaaS產品的解決方案和功能也會存在一些挑戰。機器學習能夠使得SaaS產品的解決方案變得更加自我改進，從而提高運營和智能化。

像數據預處理、面部識別、數據可視化、自然語言處理 (NLP)、預測和預防分析以及深度學習都是基于機器學習（ML）的場景功能，未來機器學習會沿著產品服務的提供衍生出來MLaaS（機器學習即服務）。

5.生態API集成鏈接

企業的業務場景隨著業務的開展不斷進化和往外延伸，單一的SaaS產品的解決方案很大程度上會受到限制。而隨著SaaS解決方案的需求爆發式增長和市場的采納，出現了將多個SaaS產品的解決方案進行集成到現有業務系統中的需求。例如：有的企業很早之前就已經有自己的供應鏈ERP系統（自研或者是租賃SaaS產品），隨著業務的發展，在原系統上產生的業務數據現在需要將這些數據進行集成分析。

這時候，企業會希望能夠專門有一款數據分析的產品（SaaS BI系統）進行業務數據的集成式分析，但是有的SaaS提供商并沒有提供完整的集成解決方案，或者是解決方案并不能夠更加自動化和人性化。例如：有的SaaS BI系統沒有提供對接外部系統數據源的API接口，所有的數據分析都需要用戶自行將數據通過Excel表進行導入。這種復雜的方式大大的降低了用戶采購的欲望。

有的SaaS提供商采用應用重定向的方式，將客戶重定向到第三方的系統，以提供特定的API，使客戶能夠將云解決方案集成在他們現有的系統中來。雖然這種方式在某種程度上能夠解決用戶業務場景的需求，但是對用戶的留存起到了相反的作用。

對于SaaS初創企業來講，最好不要重復的造輪子，企業僅需要保證自己的產品核心競爭力功能，專注于開發差異性的核心功能，其他非核心場景可以依靠第三方API引入，以打造全鏈路完整業務場景，為產品早日上市提供寶貴的時間和資源。

現在越來越多的 SaaS 供應商傾向于提供更強大的集成功能，而不是將他們的客戶重定向到第三方，未來生態集成API鏈接將成為SaaS產品發展的另一大趨勢，尤其是在垂直行業領域內會被廣泛的應用。

作為SaaS供應商，如果在與外部的服務商進行生態API鏈接的功能時，應該事先了解以下幾個問題，以確保你的集成方案符合用戶業務的需求：

1)外部提供商能夠為我產品提供哪些功能以將SaaS集成到我現有的業務系統中。

2)在完成集成的過程中，我SaaS數據是否受到保護？

3)提供商是否可以集成我原來的舊版本系統？

6.遷移到PaaS

企業在進行數字化轉型時，遇到最大的一個挑戰：缺少專業人才與研發工程師。不僅是大型企業會遇到該問題，在預算有限的中小企業中也很普遍存在。這種低成本的試探性SaaS解決方案成為企業迫切的需求，這一類市場需求的增長，使得低代碼與無代碼平臺迅速的普及。

企業采用低代碼平臺，可以加速開發和部署新的應用程序，以驗證內部業務流程場景的合理性和效率的提升。隨著SaaS行業的發展和創新解決方案的替代，許多SaaS供應商將重點放在客戶的留存之上，而不是客戶的獲取。我們預計未來3年內SaaS將進一步遷移到PaaS（平臺即服務）領域——這些發展使企業能夠構建自定義應用程序作為其原始服務的附加組件。Salesforce 和 Box 等公司最近推出了以 PaaS 為中心的服務，以期在其利基市場占據強大的市場份額，我們預計這種 SaaS 趨勢在來年將變得更加普遍。