Maximización del valor del analytics de aplicaciones SaaS con IA

Las aplicaciones de software como servicio (SaaS) se han convertido en una bendición para las empresas que buscan maximizar la agilidad de la red al tiempo que minimizan los costes. Ofrecen a los desarrolladores de aplicaciones una escalabilidad bajo demanda y un tiempo de obtención de beneficios más rápido para las nuevas características y actualizaciones de software. 

SaaS se beneficia de la infraestructura de cloud computing y las economías de escala para proporcionar a los clientes un enfoque más ágil para adoptar, usar y pagar el software.

Sin embargo, las arquitecturas SaaS pueden abrumar con facilidad a los equipos de DevOps con tareas de agregación, clasificación y análisis de datos. Dado el volumen de aplicaciones SaaS en el mercado (en 2023 operaban más de 30 000 desarrolladores de SaaS) y el volumen de datos que puede generar una sola aplicación (cada empresa utiliza aproximadamente 470 aplicaciones SaaS), el SaaS deja a las empresas con montones de datos estructurados y no estructurados que analizar.

Por eso, las plataformas actuales de análisis de aplicaciones se basan en la inteligencia artificial (IA) y en la tecnología de machine learning (ML) para cribar big data, proporcionar valiosos conocimientos empresariales y ofrecer una observabilidad superior de los datos.

En términos generales, el analytics de aplicaciones se refiere al proceso de recopilación de datos de aplicaciones y la realización de análisis en tiempo real de los datos de rendimiento y uso de aplicaciones SaaS, móviles, de escritorio y web.

Los análisis de aplicaciones incluyen:

• Análisis de uso de la aplicación, que muestran los patrones de uso de la misma (como los usuarios activos diarios y mensuales, las características más y menos utilizadas y la distribución geográfica de las descargas).

• Análisis del rendimiento de las aplicaciones, que muestran el rendimiento de las mismas en toda la red (con métricas como los tiempos de respuesta y las tasas de fallo) e identifican la causa y la ubicación de los problemas de las aplicaciones, los servidores o la red.

• Análisis de los costes e ingresos de la aplicación, que realizan un seguimiento de los ingresos de la misma, como los ingresos recurrentes anuales y el valor del ciclo de vida del cliente (el beneficio total que una empresa puede esperar obtener de un único cliente mientras dure la relación comercial), y de los gastos, como el coste de adquisición del cliente (los costes asociados a la adquisición de un nuevo cliente).

Mediante el uso de sofisticadas herramientas de visualización de datos, muchas de las cuales funcionan con IA, los servicios de análisis de aplicaciones permiten a las empresas comprender mejor las operaciones de TI, ayudando a los equipos a tomar decisiones más inteligentes y con mayor rapidez.

La mayoría de los sectores han tenido que hacer frente hasta cierto punto a la proliferación de la IA y a las prácticas empresariales impulsadas por ella.

Aproximadamente el 42 % de las organizaciones a escala empresarial (más de 1000 empleados) han utilizado la IA con fines comerciales, y casi el 60 % de las empresas ya utilizan la IA para acelerar la inversión en tecnología. Y para 2026, más del 80 % de las empresas habrán implementado aplicaciones habilitadas para la IA en sus entornos de TI (frente a solo el 5 % en 2023).

El desarrollo y la gestión de aplicaciones SaaS no son diferentes.

El SaaS ofrece a las empresas capacidades de aplicaciones nativas de la nube, pero la IA y el ML convierten los datos generados por las aplicaciones de SaaS en conocimientos procesables. Las soluciones modernas de análisis de SaaS pueden integrarse de manera fluida con modelos de IA para predecir el comportamiento de los usuarios y automatizar la clasificación y el análisis de los datos; y los algoritmos de ML permiten que las aplicaciones SaaS aprendan y mejoren con el tiempo.

Mediante el uso de análisis de SaaS exhaustivos e impulsados por IA, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos sobre las mejoras de las características, las mejoras de IU/UX y las estrategias de marketing para maximizar el compromiso de los usuarios y alcanzar (o superar) los objetivos empresariales.

Aunque resultan eficaces para algunas organizaciones, los métodos tradicionales de análisis de datos SaaS (como confiar únicamente en analistas de datos humanos para agregar puntos de datos) a veces se quedan cortos a la hora de manejar las cantidades masivas de datos que producen las aplicaciones SaaS. También pueden tener dificultades para aprovechar plenamente las capacidades predictivas del análisis de las aplicaciones.

Sin embargo, la introducción de las tecnologías de IA y ML puede proporcionar una observabilidad más matizada y una automatización más eficaz de las decisiones. Los análisis SaaS generados por IA y ML mejoran:

1. Los conocimientos de los datos y la elaboración de informes

Los análisis de aplicaciones ayudan a las empresas a monitorizar los indicadores clave de rendimiento (KPI) (como las tasas de error, el tiempo de respuesta, la utilización de recursos, la retención de usuarios y las tasas de dependencia, entre otras métricas clave) para identificar los problemas de rendimiento y los cuellos de botella y crear una experiencia de usuario más fluida. Los algoritmos de IA y ML mejoran estas características procesando los datos exclusivos de las aplicaciones de forma más eficiente.

Las tecnologías de IA también pueden revelar y visualizar patrones de datos para ayudar con el desarrollo de características.

Si, por ejemplo, un equipo de desarrollo quiere entender qué características de la aplicación afectan de manera más significativa a la retención, podría utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) impulsado por IA para analizar datos no estructurados. Los protocolos de PLN categorizarán automáticamente el contenido generado por los usuarios (como las reseñas de los clientes y los tiques de soporte), resumirán los datos y ofrecerán conocimientos sobre las características que hacen que los clientes vuelvan a la aplicación. La IA puede incluso utilizar el PLN para sugerir nuevas pruebas, algoritmos, líneas de código o funciones completamente nuevas de la aplicación para aumentar la retención.

Con los algoritmos de IA y ML, los desarrolladores de SaaS también obtienen una observabilidad granular en el análisis de las aplicaciones. Los programas de análisis con IA pueden crear paneles de control en tiempo real y totalmente personalizables que proporcionan conocimientos sobre los KPI. Y la mayoría de las herramientas de machine learning generarán automáticamente resúmenes de datos complejos, lo que facilitará a los ejecutivos y otros responsables de la toma de decisiones la comprensión de los informes sin necesidad de revisar los datos sin procesar ellos mismos.

2. Análisis predictivo.

Los análisis predictivos realizan previsiones de acontecimientos futuros basándose en datos históricos; los modelos de IA y ML (como los análisis de regresión, las redes neuronales y los árboles de decisión) mejoran la precisión de estas predicciones. Una aplicación de comercio electrónico, por ejemplo, puede predecir qué productos serán populares durante las fiestas analizando los datos históricos de compra de temporadas navideñas anteriores.

La mayoría de las herramientas de análisis de SaaS (incluidas Google Analytics, Microsoft Azure e IBM® Instana) ofrecen características de análisis predictivo que permiten a los desarrolladores anticiparse a las tendencias tanto del mercado como del comportamiento de los usuarios y cambiar su estrategia empresarial en consecuencia.

Los análisis predictivos son igualmente valiosos para obtener conocimientos sobre los usuarios.

Las características de IA y ML permiten al software de análisis SaaS ejecutar análisis complejos de las interacciones de los usuarios dentro de la aplicación (patrones de clic, rutas de navegación, uso de funciones y duración de la sesión, entre otras métricas), lo que en última instancia ayuda a los equipos a anticipar el comportamiento de los usuarios.

Por ejemplo, si una empresa quiere implementar protocolos de predicción de bajas para identificar a los usuarios en riesgo, puede utilizar funciones de IA para analizar la reducción de la actividad y los patrones de feedback negativo, dos métricas de compromiso de los usuarios que suelen preceder a las bajas. Después de que el programa identifique a los usuarios en riesgo, los algoritmos de machine learning pueden sugerir intervenciones personalizadas para volver a atraerlos (un servicio de suscripción podría ofrecer descuentos o contenidos exclusivos a los usuarios que muestren signos de desvinculación).

Profundizar en los datos sobre el comportamiento de los usuarios también ayuda a las empresas a identificar de forma proactiva los problemas de usabilidad de las aplicaciones. Y durante las interrupciones inesperadas (como las causadas por un desastre natural), la IA y los análisis de SaaS proporcionan una visibilidad de los datos en tiempo real que mantiene a las empresas en funcionamiento (o incluso mejorando) en tiempos difíciles. 

3. Personalización y optimización de la experiencia del usuario.

Las tecnologías de machine learning son a menudo integrales para proporcionar una experiencia personalizada al cliente en las aplicaciones SaaS.

Mediante las preferencias de los clientes (temas, diseños y funciones preferidos), las tendencias históricas y los datos de interacción de los usuarios, los modelos de ML en SaaS pueden adaptar de forma dinámica el contenido que ven los usuarios basándose en datos en tiempo real. En otras palabras, las aplicaciones SaaS con IA pueden implementar automáticamente un diseño de interfaz adaptable para mantener a los usuarios interesados con recomendaciones y experiencias de contenido personalizadas.

Las aplicaciones de noticias, por ejemplo, pueden destacar artículos similares a los que un usuario ha leído y le han gustado previamente. Una plataforma de aprendizaje en línea puede recomendar cursos o pasos de incorporación basados en el historial de aprendizaje y las preferencias de un usuario. Y los sistemas de notificación pueden enviar mensajes específicos a cada usuario en el momento en que es más probable que participe, haciendo que la experiencia general sea más relevante y agradable.

A nivel de la aplicación, la IA puede analizar los datos del recorrido del usuario para comprender las rutas de navegación típicas que siguen los usuarios a través de la aplicación y agilizar la navegación para toda la base de usuarios.

4. Optimización de la tasa de conversión y marketing.

Las herramientas de análisis de IA ofrecen a las empresas la oportunidad de optimizar las tasas de conversión, ya sea a través de envíos de formularios, compras, inscripciones o suscripciones.

Los programas de análisis basados en IA pueden automatizar los análisis de embudo (que identifican en qué punto del embudo de conversión abandonan los usuarios), las pruebas A/B (en las que los desarrolladores prueban varios elementos de diseño, características o vías de conversión para ver cuál funciona mejor) y la optimización de los botones de llamada a la acción para aumentar las conversiones.

Los conocimientos de los datos procedentes de la IA y el ML también ayudan a mejorar el marketing de los productos y a aumentar la rentabilidad general de las aplicaciones, dos componentes vitales para el mantenimiento de las aplicaciones SaaS.

Las empresas pueden utilizar la IA para automatizar tareas tediosas de marketing (como la generación de oportunidades y la segmentación de anuncios), maximizando tanto el ROI de la publicidad como las tasas de conversación. Y con las características de ML, los desarrolladores pueden realizar un seguimiento de la actividad de los usuarios para segmentar con mayor precisión y vender productos a la base de usuarios (con incentivos de conversión, por ejemplo). 

5. Optimización de precios.

La gestión de la infraestructura de TI puede ser una tarea costosa, especialmente para una empresa que ejecuta una gran red de aplicaciones nativas de la nube. Las características de IA y ML ayudan a minimizar los gastos (y el despilfarro) en la nube mediante la automatización de las responsabilidades de los procesos SaaS y la racionalización de los flujos de trabajo.

Mediante el uso de análisis predictivos generados por IA y herramientas de observabilidad financiera en tiempo real, los equipos pueden anticipar las fluctuaciones en el uso de los recursos y asignar los recursos de red en consecuencia. Los análisis SaaS también permiten a los responsables de la toma de decisiones identificar los activos infrautilizados o problemáticos, lo que evita el gasto excesivo o insuficiente y libera capital para innovaciones y mejoras de las aplicaciones.

El análisis de aplicaciones con IA proporciona a los desarrolladores una ventaja en el panorama SaaS actual, rápido e hiperdinámico, y con IBM® Instana, las empresas pueden obtener una solución de observabilidad full-stack líder en el sector y en tiempo real.

Instana es más que una solución tradicional de gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM). Proporciona observabilidad automatizada y democratizada con IA, haciéndola accesible a cualquiera a través de DevOps, SRE, ingeniería de plataforma, ITOps y desarrollo. Instana proporciona a las empresas los datos que desean, y el contexto que necesitan, para emprender acciones inteligentes y maximizar el potencial del análisis de aplicaciones SaaS.