Maximierung des Werts von SaaS-Anwendungsanalysen mit KI

Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS) sind zu einem Segen für Unternehmen geworden, die die Netzwerkagilität maximieren und gleichzeitig die Kosten minimieren möchten. Sie bieten App-Entwicklern On-Demand-Skalierbarkeit und eine schnellere Einsatzbereitschaft für neue Funktionen und Software-Updates. 

SaaS profitiert von der Cloud Computing-Infrastruktur und Skaleneffekten, um Kunden einen optimierten Ansatz für die Einführung, Nutzung und Bezahlung von Software zu bieten.

SaaS-Architekturen können DevOps-Teams jedoch leicht mit Datenaggregations-, Sortierungs- und Analyseaufgaben überfordern. Angesichts der Menge an SaaS-Apps auf dem Markt (mehr als 30.000 SaaS-Entwickler waren im Jahr 2023 im Einsatz) und der Menge an Daten, die eine einzelne App generieren kann (wobei jedes Unternehmen etwa 470 SaaS-Apps verwendet), hinterlässt SaaS Unternehmen eine Menge strukturierter und unstrukturierter Daten, die analysiert werden müssen.

Aus diesem Grund setzen die heutigen Anwendungsanalyseplattformen auf künstliche Intelligenz- (KI) und maschinelle Lern-Technologie (ML), um Big Data zu sichten, wertvolle geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und eine hervorragende Daten-Observability zu gewährleisten.

Allgemein gesagt bezieht sich die Anwendungsanalyse auf den Prozess der Erfassung von Anwendungsdaten und der Durchführung von Echtzeitanalysen der Leistungs- und Nutzungsdaten von SaaS-, Mobil-, Desktop- und Webanwendungen.

App-Analysen umfassen:

• App-Nutzungsanalyse zeigt Nutzungsmuster der App auf (z. B. täglich und monatlich aktive Nutzer, am häufigsten und am seltensten genutzte Funktionen sowie die geografische Verteilung der Downloads).

• Analysen von App-Leistung, die zeigen, wie Apps im gesamten Netzwerk funktionieren (mit Metriken wie Antwortzeiten und Fehlerraten) und die Ursache sowie den Standort von App-, Server- oder Netzwerkproblemen identifizieren.

• Analyse von App-Kosten und -Umsatz, die den Umsatz mit der App – wie z. B. die wiederkehrenden jährlichen Umsätze und den Customer-Lifetime-Value (der Gesamtgewinn, den ein Unternehmen von einem einzelnen Kunden für die Dauer der Geschäftsbeziehung erzielen kann) – und die Ausgaben wie die Kosten für die Kundenakquise (die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden) erfassen.

Mithilfe ausgeklügelter Datenvisualisierungstools, von denen viele auf KI basieren, ermöglichen es App-Analyse-Dienste Unternehmen, den IT-Betrieb besser zu verstehen, sodass Teams schneller intelligentere Entscheidungen treffen können.

Die meisten Branchen mussten bis zu einem gewissen Grad mit der Verbreitung von KI und KI-gestützten Geschäftspraktiken rechnen.

Ungefähr 42 % der Unternehmen (mehr als 1.000 Mitarbeiter) haben KI für Unternehmen genutzt, wobei fast 60 % der Unternehmen KI bereits nutzen, um Technologieinvestitionen zu beschleunigen. Und bis 2026 werden mehr als 80 % der Unternehmen KI-fähige Apps in ihren IT-Umgebungen bereitstellen (gegenüber nur 5
% im Jahr 2023).

Bei der Entwicklung und Verwaltung von SaaS-Apps ist das nicht anders.

SaaS bietet Unternehmen cloudnative App-Funktionen, aber KI und ML verwandeln die von SaaS-Apps generierten Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Moderne SaaS-Analytics-Lösungen lassen sich nahtlos in KI-Modelle integrieren, um das Nutzerverhalten vorherzusagen und die Datenanalyse zu automatisieren; und ML-Algorithmen ermöglichen es SaaS-Apps, mit der Zeit zu lernen und sich zu verbessern.

Mithilfe umfassender, KI-gestützter SaaS-Analyse können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen über Funktionserweiterungen, Verbesserungen der Benutzeroberfläche und Marketingstrategien treffen, um die Benutzerbindung zu maximieren und Geschäftsziele zu erreichen – oder zu übertreffen.

Während herkömmliche SaaS-Datenanalysemethoden (z. B. das ausschließliche Verlassen auf menschliche Datenanalysten bei der Aggregation von Datenpunkten) für manche Unternehmen effektiv sind, reichen sie manchmal nicht aus, um die riesigen Datenmengen zu bewältigen, die SaaS-Apps erzeugen. Sie können auch Schwierigkeiten haben, die Funktionen der App-Analyse vollständig zu nutzen.

Die Einführung von KI- und ML-Technologien kann jedoch für eine nuanciertere Observability und eine effektivere Entscheidungsautomatisierung sorgen. KI- und ML-generierte SaaS-Analysen verbessern:

1. Datenerkenntnisse und Berichterstattung

Anwendungsanalyse helfen Unternehmen bei der Überwachung wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) – wie Fehlerraten, Reaktionszeit, Ressourcenauslastung, Benutzerbindung und Abhängigkeitsraten neben anderen wichtigen Metriken – um Leistungsprobleme und Engpässe zu identifizieren und eine reibungslosere Benutzererfahrung zu schaffen. KI- und ML-Algorithmen verbessern diese Funktionen, indem sie einzigartige App-Daten effizienter verarbeiten.

KI-Technologien können auch Datenmuster aufdecken und visualisieren, um die Entwicklung von Funktionen zu unterstützen.

Wenn ein Entwicklungsteam beispielsweise herausfinden möchte, welche App-Funktionen den größten Einfluss auf die Kundenbindung haben, könnte es KI-gestützte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Analyse unstrukturierter Daten einsetzen. NLP-Protokolle kategorisieren automatisch benutzergenerierte Inhalte (z. B. Kundenbewertungen und Support-Tickets), fassen die Daten zusammen und bieten Einblicke in die Funktionen, die Kunden dazu bringen, zur App zurückzukehren. KI kann sogar NLP nutzen, um neue Tests, Algorithmen, Codezeilen oder völlig neue App-Funktionen vorzuschlagen, um die Kundenbindung zu erhöhen.

Mit KI und ML Algorithmen erhalten SaaS Entwickler auch eine granulare Observability in die App-Analyse. KI-gestützte Analyseprogramme können vollständig anpassbare Echtzeit-Dashboards erstellen, die aktuelle Einblicke in KPIs bieten. Die meisten Tools für maschinelles Lernen erstellen automatisch Zusammenfassungen komplexer Daten, sodass Führungskräfte und andere Entscheidungsträger Berichte leichter verstehen können, ohne die Rohdaten selbst zu überprüfen.

2. Vorausschauende Analysen.

Vorausschauende Analyse prognostizieren zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten; KI- und ML-Modelle – wie Regressionsanalysen, neuronale Netze und Entscheidungsbäume– verbessern die Genauigkeit dieser Vorhersagen. Eine E-Commerce-App kann beispielsweise vorhersagen, welche Produkte während der Weihnachtszeit beliebt sein werden, indem sie historische Kaufdaten aus früheren Weihnachtszeiten analysiert.

Die meisten SaaS-Analysetools – einschließlich Google Analytics, Microsoft Azure und IBM® Instana® – bieten vorausschauende Analysefunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, sowohl Markt- als auch Trends im Benutzerverhalten zu antizipieren und ihre Geschäftsstrategie entsprechend anzupassen

Vorausschauende Analyse sind für Benutzereinblicke ebenso wertvoll.

KI- und ML-Funktionen ermöglichen es der SaaS-Analyse-Software, komplexe Analysen der Benutzerinteraktionen innerhalb der App durchzuführen (Klickmuster, Navigationspfade, Funktion-Nutzung und Sitzungsdauer und andere Metriken), was Teams letztlich dabei hilft, das Benutzerverhalten vorherzusehen.

Wenn ein Unternehmen beispielsweise Protokolle zur Vorhersage der Abwanderung implementieren möchte, um gefährdete Benutzer zu identifizieren, kann es KI-Funktionen verwenden, um Aktivitätsreduzierungen und negative Feedback-Muster zu analysieren – zwei Metriken zur Benutzerbindung, die häufig der Abwanderung vorausgehen. Nachdem das Programm gefährdete Nutzer identifiziert hat, können maschinelle Lernalgorithmen personalisierte Maßnahmen vorschlagen, um diese wieder einzubinden (ein Abonnementdienst könnte beispielsweise Nutzern, die Anzeichen von Desinteresse zeigen, vergünstigte oder exklusive Inhalte anbieten).

Eine eingehendere Untersuchung der Daten zum Benutzerverhalten hilft Unternehmen auch dabei, Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit von Apps proaktiv zu identifizieren. Und bei unerwarteten Störungen (z. B. durch Naturkatastrophen) bieten KI- und SaaS-Analysen einen Datenüberblick in Echtzeit, mit dem Unternehmen auch in schwierigen Zeiten weiterlaufen – oder sich sogar verbessern können. 

3. Personalisierung und Optimierung der Benutzererfahrung.

Technologien für maschinelles Lernen sind oft unerlässlich, um eine personalisierte Customer Experience in SaaS-Anwendungen zu bieten.

Anhand von Kundenpräferenzen (bevorzugte Themen, Layouts und Funktionen), historischen Trends und Daten zu Benutzerinteraktionen können ML-Modelle in SaaS die Inhalte, die Benutzer sehen, auf der Grundlage von Echtzeitdaten dynamisch anpassen. Mit anderen Worten: KI-gestützte SaaS-Apps können automatisch ein adaptives Benutzeroberflächendesign implementieren, um Benutzer mit personalisierten Empfehlungen und Content-Erfahrungen zu begeistern.

Nachrichten-Apps können beispielsweise Artikel hervorheben, die denen ähneln, die ein Nutzer zuvor gelesen und gemocht hat. Eine Online-Lernplattform kann Kurse oder Onboarding-Schritte empfehlen, die auf den Lernerfahrungen und den Vorlieben eines Benutzers basieren. Und Benachrichtigungssysteme können jedem Nutzer gezielte Nachrichten zu dem Zeitpunkt senden, an dem er am ehesten aktiv wird, wodurch das gesamte Erlebnis relevanter und angenehmer wird.

Auf Anwendungsebene kann KI Benutzerreise-Daten analysieren, um die typischen Navigationspfade der Benutzer durch die App zu verstehen und die Navigation für die gesamte Benutzerbasis zu optimieren.

4. Optimierung der Konversionsrate und Marketing.

KI-Analysetools bieten Unternehmen die Möglichkeit, die Konversionsraten zu optimieren, sei es durch Formularübermittlungen, Käufe, Anmeldungen oder Abonnements.

KI-basierte Analyseprogramme können Trichteranalysen automatisieren (die feststellen, wo im Konversionstrichter Benutzer abbrechen), A/B-Tests (bei denen Entwickler mehrere Designelemente, Funktionen oder Konvertierungspfade testen, um zu sehen, was besser funktioniert) und die Optimierung von Handlungsaufforderungsschaltflächen zur Steigerung der Konversionsraten.

Datenerkenntnisse aus KI und ML helfen auch dabei, das Produktmarketing zu verbessern und die Rentabilität der App zu erhöhen, was beides wichtige Komponenten für die Pflege von SaaS-Anwendungen sind.

Unternehmen können KI einsetzen, um mühsame Marketingaufgaben (wie Lead-Generierung und Anzeigenausrichtung) zu automatisieren und so sowohl den Werbe-ROI als auch die Konversationsraten zu maximieren. Und mit ML-Funktionen können Entwickler die Benutzeraktivitäten verfolgen, um Produkte genauer zu segmentieren und an die Benutzerbasis zu verkaufen (z. B. mit Konversionsanreizen). 

5. Preisoptimierung.

Die Verwaltung der IT-Infrastruktur kann ein kostspieliges Unterfangen sein, insbesondere für ein Unternehmen, das ein großes Netzwerk von cloudnativen Anwendungen betreibt. KI- und ML-Funktionen helfen dabei, Cloud-Ausgaben (und Cloud-Verschwendung) zu minimieren, indem die Verantwortlichkeiten für SaaS-Prozesse automatisiert und Workflows optimiert werden.

Mithilfe von KI-generierten vorausschauenden Analysen und Echtzeit-Finanz-Observability-Tools können Teams Schwankungen im Ressourcenverbrauch vorhersehen und Netzwerkressourcen entsprechend zuweisen. SaaS-Analysen ermöglichen es Entscheidungsträgern außerdem, nicht ausreichend genutzte oder problematische Assets zu identifizieren, um zu hohe oder zu niedrige Ausgaben zu verhindern und Kapital für App-Innovationen und -Verbesserungen freizusetzen.

KI-gestützte Anwendungs-Analysen geben Entwicklern einen Vorteil in der heutigen schnelllebigen, hyperdynamischen Geschäftswelt der SaaS-Landschaft, und mit IBM Instana erhalten Unternehmen eine branchenführende, Full Stack Observability-Lösung in Echtzeit.

Instana ist mehr als eine herkömmliche Lösung für das App-Leistungsmanagement (APM). Es bietet automatisierte, demokratisierte Observability mit KI und macht es für jeden in den Bereichen DevOps, SRE, Platform Engineering, ITOps und Entwicklung zugänglich. Instana liefert Unternehmen die gewünschten Daten – mit dem Kontext, den sie benötigen –, um intelligente Maßnahmen zu ergreifen und das Potenzial von SaaS-App-Analysen zu maximieren.