Maximizando o valor da análise de aplicações SaaS com IA

As aplicações de software como serviço (SaaS) se tornaram um benefício para as empresas que buscam maximizar a agilidade da rede e, ao mesmo tempo, minimizar os custos. Elas oferecem aos desenvolvedores de aplicativos escalabilidade sob demanda e um tempo de benefício mais rápido para novas funcionalidades e atualizações de software. 

O SaaS aproveita a infraestrutura de computação em nuvem para oferecer aos clientes uma abordagem mais simplificada para adotar, utilizar e pagar por um software.

No entanto, as arquiteturas de SaaS podem facilmente sobrecarregar as equipes de DevOps com tarefas de agregação de dados, classificação e análise de dados. Dado o volume de aplicativos SaaS no mercado (mais de 30.000 desenvolvedores SaaS operando em 2023) e o volume de dados que um único aplicativo pode gerar (com cada empresa usando cerca de 470 aplicativos SaaS), o SaaS deixa as empresas com cargas de trabalho estruturadas e dados não estruturados para analisar.

É por isso que as plataformas de análise de dados de aplicações atuais dependem da tecnologia de inteligência artificial (IA) e de aprendizado de máquina (ML) para filtrar big data, fornecer insights valiosos e proporcionar observabilidade de dados superior.

De modo geral, a análise de aplicações refere-se ao processo de coletar dados de aplicações e realizar análises em tempo real do desempenho e uso de aplicações SaaS, móveis, de desktop e web.

A análise de dados de aplicativos inclui:

• Análise de dados de uso de aplicativos, que mostra padrões de uso de aplicativos (como usuários ativos diários e mensais, funcionalidades mais e menos usadas e distribuição geográfica de downloads).

• Análise de dados de desempenho de aplicativos, que mostra o desempenho dos aplicativos em toda a rede (com métricas como tempos de resposta e taxas de falha) e identificam a causa e o local dos problemas de aplicativos, servidores ou redes.

• Análise de dados de custos e receitas de aplicativos, que rastreia a receita de aplicativos, como receita recorrente anual e valor de vida do cliente (o lucro total que uma empresa pode esperar ter de um único cliente durante a duração do relacionamento comercial) e despesas, como custo de aquisição de clientes (os custos associados à aquisição de um novo cliente).

Usando ferramentas sofisticadas de visualização de dados, muitas das quais são impulsionadas por IA, os serviços de análise de dados de aplicativos capacitam as empresas a entender melhor as operações de TI, ajudando as equipes a tomar decisões mais inteligentes e mais rápidas.

A maioria dos setores teve de considerar, em certa medida, a proliferação da IA e as práticas de negócios orientadas por IA.

Aproximadamente 42% das organizações de grande porte (mais de 1.000 funcionários) utilizaram IA para empresas, com quase 60% das organizações de grande porte já utilizando IA para acelerar o investimento em tecnologia. E, até 2026, mais de 80% das empresas terão implementado aplicativos habilitados para IA em seus ambientes de TI (em comparação com apenas 5% em 2023).

O desenvolvimento e o gerenciamento de aplicativos de SaaS não são diferentes.

O SaaS oferece às empresas recursos de aplicativos nativos da nuvem, mas a IA e o ML transformam os dados gerados pelas aplicações SaaS em insights praticáveis. As soluções modernas de análise de dados de SaaS podem se integrar perfeitamente aos modelos de IA para prever o comportamento do usuário e automatizar a classificação e análise de dados; e ML permitem que os aplicativos de SaaS aprendam e melhorem com o tempo.

Usando análise de dados de SaaS abrangente e orientada por IA, as empresas podem tomar decisões baseadas em dados sobre aprimoramentos de funcionalidade, melhorias de IU/UX e estratégia de marketing para maximizar o engajamento do usuário e atender ou exceder as metas de negócios.

Embora eficaz para algumas organizações, os métodos tradicionais de análise de dados de SaaS (como depender exclusivamente de analistas de dados humanos para agregar pontos de dados) às vezes não conseguem lidar com as enormes quantidades de dados que os aplicativos de SaaS produzem. Elas também podem ter dificuldades para aproveitar totalmente os recursos preditivos da análise de dados de aplicativos.

A introdução das tecnologias de IA e ML, no entanto, pode proporcionar uma observabilidade mais sutil e uma automação de decisões mais eficaz. A análise de dados de SaaS gerada por IA e ML aprimora:

1. Insights de dados e geração de relatórios

A análise de dados de aplicações ajuda as empresas a monitorar os principais indicadores de desempenho (KPI) — como taxas de erro, tempo de resposta, utilização de recursos, retenção de usuários e taxas de dependência, entre outras métricas importantes — para identificar problemas de desempenho e gargalos e criar uma experiência de usuário mais suave. Os algoritmos de IA e ML aprimoram essas funcionalidades processando dados exclusivos do aplicativo de forma mais eficiente.

As tecnologias de IA também podem revelar e visualizar padrões de dados para ajudar no desenvolvimento de funcionalidade.

Por exemplo, se uma equipe de desenvolvimento quiser entender quais funcionalidades do aplicativo têm um impacto mais significativo na retenção, ela pode usar o processamento de linguagem natural (NLP) orientado por IA para analisar dados não estruturados. Os protocolos de NLP categorizarão automaticamente o conteúdo gerado pelo usuário (como avaliações de clientes e tickets de suporte), resumir os dados e oferecer insights sobre as funcionalidades que mantêm os clientes retornando ao aplicativo. A IA pode até mesmo usar o NLP para sugerir novos testes, algoritmos, linhas de código ou funções de aplicativo totalmente novas para aumentar a retenção.

Com algoritmos de IA e ML, os desenvolvedores de SaaS também obtêm observabilidade granular na análise de dados de aplicativos. Os programas de análise de dados impulsionados por IA podem criar dashboards em tempo real e totalmente personalizáveis que fornecem insights atualizados sobre os KPIs. E a maioria das ferramentas de aprendizado de máquina gerará automaticamente resumos de dados complexos, facilitando a compreensão de relatórios por executivos e outros tomadores de decisão sem a necessidade de avaliar os dados brutos.

2. Análise preditiva de dados

A análise preditiva de dados prevê eventos futuros com base em dados históricos; Modelos de IA e ML, como regressão, redes neurais e árvore de decisão— melhoram a precisão dessas previsões. Um aplicativo de comércio eletrônico, por exemplo, pode prever quais produtos serão populares durante as festas de fim de ano analisando dados de compras históricas de festas de fim de ano anteriores.

A maioria das ferramentas de análise de dados de SaaS (incluindo Google Analytics, Microsoft Azure e IBM Instana) oferece funcionalidades de análise preditiva de dados que permitem aos desenvolvedores prever as tendências de comportamento do mercado e do usuário e mudar sua estratégia de acordo

As análise preditiva de dados é igualmente valiosa para os insights do usuário.

As funcionalidades de IA e ML permitem que o software de análise de dados de SaaS execute análises complexas de interações do usuário dentro do aplicativo (padrões de cliques, caminhos de navegação, uso de funcionalidade e duração da sessão, entre outras métricas), o que, em última análise, ajuda as equipes a prever o comportamento do usuário.

Por exemplo, se uma empresa quiser implementar protocolos de previsão de perda de clientes para identificar usuários em risco, ela poderá usar funções de IA para analisar a redução de atividade e os padrões de feedback negativo, duas métricas de engajamento do usuário que geralmente precedem a rotatividade. Depois que o programa identifica usuários em risco, algoritmos de aprendizado de máquina podem sugerir intervenções personalizadas para trazê-los de volta (um serviço de assinatura pode oferecer conteúdo com desconto ou exclusivo para usuários que mostrem sinais de perda de interesse).

O aprofundamento nos dados de comportamento do usuário também ajuda as empresas a identificar proativamente os problemas de usabilidade do aplicativo. E durante interrupções inesperadas (como as causadas por desastres naturais), a análise de dados de IA e SaaS fornece visibilidade de dados em tempo real que mantém os negócios funcionando (ou até mesmo melhorando) em tempos difíceis. 

3. Personalização e otimização da experiência do usuário.

As tecnologias de aprendizado de máquina são frequentemente integradas para fornecer uma experiência do cliente em aplicações de SaaS.

Usando as preferências do cliente (temas, layouts e funções preferenciais), tendências históricas e dados de interação do usuário, os modelos de ML em SaaS podem personalizar dinamicamente o conteúdo que os usuários veem com base em dados em tempo real. Em outras palavras, os aplicativos de SaaS impulsionados por IA podem implementar automaticamente um design de interface adaptável para manter os usuários engajados com recomendações personalizadas e experiências de conteúdo.

Aplicativos de notícias, por exemplo, podem destacar artigos semelhantes àqueles que um usuário leu e gostou anteriormente. Uma plataforma de aprendizado online pode recomendar cursos ou etapas de integração com base no histórico de aprendizado e nas preferências do usuário. E os sistemas de notificação podem enviar mensagens direcionadas a cada usuário no momento em que ele tem maior probabilidade de interagir, tornando a experiência geral mais relevante e agradável.

No nível da aplicação, a IA pode analisar os dados da jornada do usuário para entender os caminhos de navegação típicos que os usuários seguem na aplicação e simplificar a navegação para toda a base de usuários.

4. Otimização da taxa de conversão e marketing.

As ferramentas de análise de dados de IA oferecem às empresas a oportunidade de otimizar as taxas de conversão, seja por meio de envios de formulários, compras, inscrições ou assinaturas.

Programas de análise de dados baseados em IA podem automatizar análises de funil (que identificam em que ponto do funil de conversão os usuários desistem), testes A/B (onde os desenvolvedores testam vários elementos de design, funcionalidades ou caminhos de conversão para ver qual tem melhor desempenho) e chamada para ação otimização de botão para aumentar as conversões.

Os insights de dados de IA e ML também ajudam a melhorar o marketing de produtos e a aumentar a lucratividade geral do aplicativo, componentes vitais para a manutenção de aplicações de SaaS.

As empresas podem usar a IA para automatizar tarefas de marketing tediosas (como produção de leads e segmentação de anúncios), maximizando tanto o ROI quanto as taxas de conversação. E, com funcionalidades de ML, os desenvolvedores podem rastrear a atividade do usuário para segmentar e vender produtos com mais precisão para a base de usuários (com incentivos de conversão, por exemplo). 

5. Otimização de preços.

O gerenciamento da infraestrutura de TI pode ser uma tarefa cara, especialmente para uma empresa que executa uma grande rede de aplicações nativas da nuvem. Os recursos de IA e ML ajudam a minimizar as despesas na nuvem (e o desperdício na nuvem) por meio da automação das responsabilidades dos processos de SaaS e simplificação dos fluxos de trabalho.

Usando análise preditiva de dados gerada pela IA e ferramentas de observabilidade financeira em tempo real, as equipes podem prever flutuações no uso de recursos e alocar os recursos de rede adequadamente. A análise de dados de SaaS também permite que os tomadores de decisão identifiquem ativos subutilizados ou problemáticos, evitando gastos excessivos e insuficientes e liberando capital para inovações e melhorias de aplicativos.

A análise de dados de aplicações impulsionada por IA oferece aos desenvolvedores uma vantagem no cenário de SaaS acelerado e hiperdinâmico de hoje e, com o IBM Instana, as empresas podem obter uma solução de full stack observability em tempo real líder do setor.

O Instana é mais do que uma solução tradicional de gerenciamento de desempenho de aplicativos (APM). Ele proporciona observabilidade automatizada e democratizada com IA, tornando-a acessível a qualquer pessoa dos setores de DevOps, SRE, engenharia de plataformas, ITOps e desenvolvimento. O Instana oferece às empresas os dados que elas desejam, com o contexto de que precisam, para tomar medidas inteligentes e maximizar o potencial da análise de dados de aplicativos de SaaS.