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El concepto de SaaS (Software as a Service) no nace en un momento concreto, ni tiene una forma singular. Es uno de los tipos de servicios en la nube más conocidos y utilizados, y nos permite desde disponer de cuentas de correo electrónico hasta utilizar paquetes de ofimática, por ejemplo.

SaaS ha evolucionado hasta un punto en que los vendedores y proveedores administran su propio software. Ese software no necesita de una instalación en la máquina local del cliente final, puesto que se distribuye instantáneamente a través de Internet, en concreto, a través de la nube.

El funcionamiento es bien simple, puesto que los clientes contratan el servicio y, tras una puesta en marcha mínima (como la creación de una cuenta de usuario y el abono de la tarifa correspondiente), empiezan a trabajar.

Hoy, la inteligencia artificial y el machine learning han permitido evolucionar el mercado de SaaS hasta nuevos límites, desde un mejor uso de los datos, pasando por la automatización y llegando a la personalización de los servicios.

Los datos y la IA

Con el paso de los años, el Software como Servicio ha pasado de no recibir apenas feedback de sus usuarios, a tener acceso a la más amplia variedad de datos de comportamiento y uso, unos datos que el proveedor podría utilizar en el beneficio de sus clientes.

Al principio, el software como servicio se proveía a los clientes, que lo utilizaban según sus propias necesidades. El proveedor apenas tendría datos de utilización, ni de ningún tipo, a menos que el propio usuario se comunicase para, normalmente, identificar algún error.

Ahora, gracias a la IA, es posible recopilar datos de uso de miles y miles de clientes, de diversidad de fuentes y en diversos formatos (hablamos de Big Data). Esos pueden ser datos acerca de qué aplicaciones y funcionalidades utilizan más, por ejemplo. Dichos datos pueden servir al proveedor para mejorar el servicio, y a los clientes para entender mejor el producto. El proveedor puede adelantarse, así, a las necesidades de sus clientes y mejorar considerablemente el servicio y la experiencia de cliente.

La automatización

La IA permite que se automaticen ciertas funciones que, antes, podían tener una componente manual, como, por ejemplo, algunos procesos de experiencia del cliente, campañas de marketing o el servicio al cliente continuo.

La inteligencia artificial se encarga de agregar grandes cantidades de datos de clientes y los filtra en procesos automáticos. Los chatbots, por ejemplo, responden y resuelven las consultas de los clientes automáticamente y permiten a los departamentos de servicio al cliente atender consultas adicionales, o más complejas.

La mejora de la experiencia del cliente gracias a la automatización de procesos implica dos grandes beneficios: la retención de clientes y la reducción en la tasa de abandono.

Personalización

Esta ventaja es casi un corolario de lo anterior. Cuantos más datos de cliente se puedan recopilar, analizar y entender, más capacidades de personalización del servicio se pueden ofrecer a los clientes.

El procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático permiten impulsar de forma masiva la personalización. Además, los consumidores se han vuelto mucho más exigentes y desean experiencias personalizadas que se adapten a sus necesidades específicas.

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