SaaS 平台通过分析数据并调整界面或功能以满足个人需求，从而使用 AI 来个性化用户体验。 AI 模型处理用户行为、偏好和历史数据，以定制内容、推荐或工作流程。 例如，像 Salesforce Einstein 这样的 CRM 工具会分析销售互动，以根据用户的过去行为确定潜在客户的优先级或建议后续行动。 这种方法使 SaaS 应用程序能够自动执行决策，同时减少手动配置，从而使该软件对于特定角色或任务更加高效。
一项关键的技术实现是动态内容生成。 SaaS 应用程序使用机器学习来实时调整界面。 电子商务平台可能会使用协同过滤（一种将具有相似行为的用户分组的技术）来推荐产品。 开发人员可以集成 TensorFlow Recommenders 等 API 或预构建的服务（例如，AWS Personalize）来处理此问题。 例如，营销 SaaS 工具可以使用自然语言处理 (NLP) 通过分析用户的过去参与数据来自定义电子邮件主题行。 这些模型通常在云中运行，随着用户需求的增加而扩展，同时通过边缘缓存或无服务器功能来保持低延迟。
在幕后，个性化依赖于用户细分和预测分析。 诸如 k-means 之类的聚类算法根据活动模式将用户分组到各个细分中，从而实现有针对性的功能。 诸如梯度提升树之类的预测模型会预测订阅流失等行为，从而允许应用程序触发干预措施（例如，折扣优惠）。 开发人员通过将数据管道（例如，Apache Kafka）连接到机器学习服务来实现这些功能，通常使用 REST API 将预测反馈到应用程序中。 例如，项目管理工具可能会分析任务完成率以调整特定团队的截止日期提醒。 这些系统需要仔细监控——像 Optimizely 这样的 A/B 测试框架可确保更改可以改进指标而不会引入错误。 通过结合这些技术，SaaS 应用程序可以在保持可扩展性和性能的同时提供定制的体验。