Ketika perusahaan SaaS berupaya membedakan dan meningkatkan platform mereka, mereka semakin memanfaatkan AI untuk mendapatkan bantuan. Contoh kasus: Vendor SaaS terkemuka seperti HubSpot, ClickUp, Zendesk, dan GitHub baru-baru ini meluncurkan fitur AI di produk mereka.
Dan, tidak ada tanda-tanda pertumbuhan fitur AI akan melambat dalam waktu dekat. Menurut Omdia, AI akan ditampilkan di hampir setiap produk dan layanan perangkat lunak baru pada tahun 2026.
Tentu saja, tidak semua AI harus diperlakukan sama – dan perusahaan SaaS harus mempertimbangkan cara mengoptimalkan fitur-fitur ini untuk memberikan pelayanan terbaik kepada klien dan mendorong kinerja bisnis.
Meskipun terdapat berbagai cara bagi organisasi untuk membangun dan meningkatkan kemampuan AI produk SaaS mereka dari waktu ke waktu, mengumpulkan dan memanfaatkan data integrasi klien mereka secara etis dan aman harus menjadi prioritas. Dengan berintegrasi secara mulus dengan tumpukan teknologi klien mereka – yang mungkin mencakup CRM untuk data klien atau HRIS untuk data karyawan – perusahaan SaaS dapat mengumpulkan data penting yang dapat meningkatkan kinerja fitur AI dan bisnis mereka secara keseluruhan.
Data integrasi memungkinkan organisasi SaaS mempersenjatai fitur AI model baru mereka dengan kemampuan yang diperlukan untuk membedakan diri mereka dari pesaing. Yang paling penting, hal ini memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dari waktu ke waktu yang dapat menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan optimalisasi proses.
Data integrasi memungkinkan organisasi SaaS mengumpulkan data dalam jumlah besar dari waktu ke waktu dengan aman
Fitur AI memerlukan data untuk dilatih atau digunakan sebagai masukan untuk model dasarnya. Dan semakin banyak data yang dimasukkan ke model ini dari waktu ke waktu, semakin baik pula kinerja fitur AI. Integrasi memenuhi persyaratan ini, karena banyak sistem yang terhubung dengannya sering kali menyimpan kumpulan data dalam jumlah besar dan beragam.
Untuk membantu mengilustrasikan hal ini, mari kita gunakan sebuah contoh.
Pertimbangkan skenario di mana penyedia SaaS berupaya menyediakan fitur yang menggunakan AI untuk memberikan rekomendasi relevan kepada klien mengenai akun yang harus mereka targetkan untuk tujuan penjualan. Mari kita asumsikan juga bahwa penyedia menawarkan integrasi yang aman dengan sistem CRM klien mereka sehingga setiap prospek yang direkomendasikan produk dapat secara otomatis ditambahkan ke solusi CRM klien.
Selain kegunaan sinkronisasi prospek antara platform dan sistem CRM klien, integrasi ini memungkinkan pengumpulan informasi tentang semua prospek klien dengan cara yang etis.. Hal ini mencakup wawasan penting mengenai data yang aman, seperti prospek yang ditutup (dan prospek yang tidak), industri yang mereka geluti, lokasinya, dan banyak lagi.
Data integrasi memungkinkan organisasi SaaS memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi
Fitur AI hanya berharga bagi klien ketika fitur tersebut memenuhi situasi unik klien.
Merangkul integrasi produk membuka keuntungan strategis untuk memenuhi situasi unik klien – kemampuan untuk tidak hanya mengumpulkan banyak data namun juga menyelidiki data klien yang unik, terutama mereka yang telah mengadopsi integrasi produk. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyempurnakan model AI dengan sentuhan yang dipersonalisasi di tingkat klien individu, sehingga menempatkan integrasi sebagai aset penting.
Mari kita gunakan contoh sebelumnya untuk mengilustrasikan hal ini.
Pertimbangkan bahwa fitur AI hipotetis untuk merekomendasikan prospek tidak begitu berharga jika menggunakan data gabungan di seluruh klien untuk memberikan rekomendasi. Setiap klien mempunyai keberhasilan dan kegagalan yang unik dalam gerakan penjualan mereka dan kegagalan untuk memperhitungkan perbedaan-perbedaan ini, betapapun kecilnya, dapat menurunkan keefektifan rekomendasi.
Kemampuan untuk mengumpulkan data prospek dari setiap klien terintegrasi dan menghubungkan data yang diterima ke masing-masing klien memungkinkan penyampaian rekomendasi yang secara efektif memenuhi kebutuhan spesifik klien.
Data integrasi memungkinkan organisasi SaaS terus mengoptimalkan fitur AI mereka
Fitur AI harus tetap berharga bagi setiap klien, apa pun perubahan bisnis mereka.
Karena integrasi memungkinkan pengumpulan data terkini (bahkan secara real-time) pada sistem klien, fitur AI dapat berkembang sesuai dengan hal tersebut.
Mari kita kembali ke contoh sekali lagi untuk mengilustrasikan hal ini.
Bayangkan seorang klien baru-baru ini melihat kesuksesan dalam menjual ke akun perusahaan dan mereka ingin menggandakan penargetan jenis akun ini. Karena banyak prospek terbaru dalam sistem CRM mereka mencakup organisasi perusahaan, model AI dilatih untuk memberi bobot lebih besar pada akun perusahaan ketika memutuskan prospek mana yang akan direkomendasikan.
Integrasi produk memainkan peran yang sangat berharga dalam mendukung fitur AI organisasi SaaS, karena mereka dapat membantu mengumpulkan sejumlah besar data spesifik klien, terkini, dan aman dari waktu ke waktu. Dengan memberikan model AI mereka data yang kuat dan real-time, perusahaan SaaS dapat memberikan nilai optimal kepada klien mereka secara etis dan menjadikan diri mereka sebagai instrumen penting bagi merek B2B. Hal ini, pada gilirannya, menghasilkan lebih banyak kesepakatan, terutama ketika pesaing menawarkan lebih sedikit integrasi; mempertahankan lebih banyak klien dengan memungkinkan produk memberikan nilai tambahan; dan memperluas ke pasar baru dengan menawarkan integrasi dengan aplikasi yang menjadi perhatian pasar sasaran.
Dengan mempertimbangkan semua ini, pertanyaannya jelas bukanlah apakah organisasi SaaS harus menawarkan integrasi produk; begitulah cara mereka membangunnya.
tentang Penulis
Gil Feig adalah salah satu pendiri dan CTO Merge, yang merupakan platform tunggal untuk menambahkan seluruh kategori integrasi ke produk Anda. Penggabungan memudahkan akses data yang aman dengan menawarkan API terpadu di seluruh kategori perangkat lunak utama, seperti HRIS, akuntansi, CRM, dan penyimpanan file. Penggabungan juga menangani siklus hidup integrasi penuh—mulai dari pembuatan awal yang mudah hingga menyediakan alat manajemen integrasi untuk memastikan kepuasan pelanggan, hingga kepemilikan penuh atas integrasi pemeliharaan. Sebelum Penggabungan, Gil adalah Kepala Teknik di Untapped dan bekerja sebagai insinyur perangkat lunak di Wealthfront dan LinkedIn. Lulusan Universitas Columbia, dia tinggal dan bekerja di New York City.
Mendaftarlah untuk mendapatkan buletin insideBIGDATA gratis.
Bergabunglah dengan kami di Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Bergabunglah dengan kami di LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Bergabunglah dengan kami di Facebook: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW