Maximiser la valeur analytique des applications SaaS grâce à l’IA

Les applications SaaS (Softwareas a service) sont devenues un atout pour les entreprises qui cherchent à maximiser l’agilité du réseau tout en minimisant les coûts. Elles offrent aux développeurs d’applications une évolutivité à la demande et des délais plus courts pour les nouvelles fonctionnalités et les mises à jour logicielles. 

Le SaaS profite de l’infrastructure de cloud computing et des économies d’échelle pour offrir aux clients une approche rationalisée de l’adoption, de l’utilisation et du paiement des logiciels.

Cependant, les architectures SaaS peuvent facilement submerger les équipes DevOps avec des tâches d’agrégation de données, de tri et d’analyse. Compte tenu du volume d’applications SaaS sur le marché (plus de 30 000 développeurs SaaS étaient en activité en 2023) et du volume de données qu’une seule application peut générer (chaque entreprise utilise environ 470 applications SaaS), les SaaS laissent les entreprises avec des tonnes de données structurées et non structurées à analyser.

C’est pourquoi les plateformes d’analyse d’application d’aujourd’hui s’appuient sur l’IA et le machine learning (ML) pour passer au crible le big data, fournir des informations précieuses et offrir une observabilité des données de qualité supérieure.

De manière générale, l’analytique des applications fait référence au processus de collecte des données d’application et à l’analyse en temps réel des performances et des données d’utilisation des applications SaaS, mobiles, de bureau et Web.

L’analytique des applications inclut :

• L’analyse de l’utilisation des applications, qui montre les habitudes d’utilisation des applications (par exemple, le nombre d’utilisateurs actifs quotidiens et mensuels, les fonctionnalités les plus utilisées et la répartition géographique des téléchargements).

• Analytique de performance des applications, qui montrent comment les applications se comportent sur le réseau (avec des indicateurs tels que les temps de réponse et les taux de défaillance), et identifient la cause et la localisation des problèmes liés aux applications, aux serveurs ou au réseau.

• L’analyse des coûts et des revenus des applications, qui permet de suivre les revenus des applications, tels que les revenus annuels récurrents et la valeur à vie du client (le bénéfice total qu’une entreprise peut espérer réaliser auprès d’un seul client pendant la durée de la relation commerciale) et des dépenses telles que le coût d’acquisition d’un client (les coûts associés à l’acquisition d’un nouveau client).

Grâce à des outils de visualisation des données sophistiqués, dont beaucoup sont alimentés par l’IA, les services d’analytique d’application permettent aux entreprises de mieux comprendre les opérations informatiques, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions plus intelligentes, plus rapidement.

La plupart des secteurs ont dû faire face à la prolifération de l’IA et aux pratiques commerciales pilotées par l’IA dans une certaine mesure.

Environ 42 % des entreprises (plus de 1 000 employés) ont utilisé l’IA à des fins commerciales, et près de 60 % des entreprises utilisent déjà l’IA pour accélérer l’investissement technologique. Et d’ici 2026, plus de 80 % des entreprises déployeront des applications intégrant l’IA dans leurs environnements informatiques (contre seulement 5 % en 2023).

Le développement et la gestion d’applications SaaS ne font pas exception.

Le SaaS offre aux entreprises des fonctionnalités d’applications cloud natif, mais l’IA et le ML transforment les données générées par les applications SaaS en informations exploitables. Les solutions modernes d’analytique SaaS peuvent s’intégrer de façon fluide aux modèles IA pour prédire le comportement des utilisateurs et automatiser le tri et l’analyse des données. Les algorithmes de ML permettent aux applications SaaS d’apprendre et de s’améliorer au fil du temps.

Grâce à des analyses SaaS complètes pilotées par l’IA, les entreprises peuvent prendre des décisions fondées sur les données concernant les améliorations de fonctionnalité, les améliorations d’interface utilisateur/expérience utilisateur et les stratégies marketing, afin de maximiser l’engagement des utilisateurs et d’atteindre, voire de dépasser, les objectifs métier.

Bien qu’efficaces pour certaines entreprises, les méthodes traditionnelles d’analyse des données SaaS (comme le fait de s’appuyer uniquement sur des analystes de données humains pour agréger les points de données) sont parfois insuffisantes pour traiter les quantités massives de données produites par les applications SaaS. Elles peuvent également avoir du mal à tirer parti de pleinement les capacités prédictives de l’analyse des applications.

L’introduction des technologies d’IA et de ML peut toutefois permettre une observabilité plus nuancée et une automatisation des décisions plus efficace. Les analyses analytiques générées par l’IA et le ML améliorent :

1. Informations sur les données et rapports

L’analyse d’application aide les entreprises à suivre les indicateurs clés de performance (KPI), tels que les taux d’erreur, le temps de réponse, l’utilisation des ressources, les taux de fidélisation des utilisateurs et les taux de dépendance, entre autres indicateurs clés afin d’identifier les problèmes de performance et les goulots d’étranglement et de créer une expérience utilisateur plus fluide. Les algorithmes d’IA et de ML améliorent ces fonctionnalités en traitant plus efficacement les données uniques de l’application.

Les technologies d’IA peuvent également révéler et visualiser des modèles de données pour faciliter le développement de fonctionnalités.

Si, par exemple, une équipe de développement souhaite savoir quelle fonctionnalité d’application a le plus d’impact sur la rétention, elle peut utiliser le traitement automatique du langage naturel (NLP) piloté par l’IA pour analyser les données non structurées. Les protocoles NLP classeront automatiquement les contenus générés par les utilisateurs (tels que les avis des clients et les tickets d’assistance), résumeront les données et donneront des informations sur les fonctionnalités qui incitent les clients à revenir sur l’application. L’IA peut même utiliser le NLP pour suggérer de nouveaux tests, algorithmes, lignes de code ou des fonctions d’application entièrement nouvelles afin d’augmenter la fidélisation.

Grâce aux algorithmes d’IA et de ML, les développeurs SaaS bénéficient également d’une observabilité granulaire dans l’analyse de l’application. Les programmes d’analyse alimentés par l’IA peuvent créer des tableaux de bord en temps réel, entièrement personnalisables, qui fournissent des informations de dernière minute sur les indicateurs clés de performance. Et la plupart des outils de machine learning génèrent automatiquement des résumés de données complexes, ce qui permet aux cadres et autres décideurs de comprendre plus facilement les rapports sans avoir à examiner eux-mêmes les données brutes.

2. Analyse prédictive.

Analyse prédictive permet de prévoir les événements futurs en fonction des données historiques. Les modèles d’IA et de ML, tels que l’analyse de régression, les réseaux neuronaux et les arbres de décision, améliorent la précision de ces prévisions. Une application de commerce électronique, par exemple, peut prédire quels produits seront populaires pendant les fêtes en analysant l’historique des données d’achat des saisons précédentes.

La plupart des outils d’analyse SaaS, notamment Google Analytics, Microsoft Azure et IBM Instana, offrent des fonctionnalités d’analyse prédictive qui permettent aux développeurs d’anticiper les tendances du marché et des utilisateurs et de modifier leur stratégie d’affaire en conséquence

L’analyse prédictive est tout aussi utile pour obtenir des informations sur les utilisateurs.

Les fonctionnalités d’IA et de ML permettent aux logiciels d’analyse SaaS d’exécuter des analyses complexes des interactions des utilisateurs au sein de l’application (modèles de clics, chemins de navigation, utilisation de fonctionnalité et durée de la session, parmi d’autres indicateurs), ce qui aide les équipes à anticiper le comportement des utilisateurs.

Par exemple, si une entreprise souhaite mettre en œuvre des protocoles de prédiction du désabonnement pour identifier les utilisateurs à risque, elle peut utiliser des fonctions d’IA pour analyser la réduction de l’activité et les modèles de commentaires négatifs, deux indicateurs d’engagement des utilisateurs qui précèdent souvent le désabonnement. Une fois que le programme a identifié les utilisateurs à risque, les algorithmes de machine learning peuvent suggérer des interventions personnalisées pour les réengager (un service d’abonnement pourrait offrir des réductions ou des contenus exclusifs aux utilisateurs montrant des signes de désengagement).

L’analyse approfondie des données sur le comportement des utilisateurs permet également aux entreprises d’identifier de manière proactive les problèmes d’utilisation des applications. Et lors de perturbations inattendues (comme celles causées par une catastrophe naturelle), l’IA et l’analyse SaaS offrent une visibilité des données en temps réel qui permet aux entreprises de fonctionner, voire de s’améliorer, en période difficile. 

3. Personnalisation et optimisation de l’expérience utilisateur.

Les technologies de machine learning font souvent partie intégrante d’une expérience client personnalisée dans les applications SaaS.

En utilisant les préférences des clients (thèmes, mises en page et fonctions préférés), les tendances historiques et les données d’interaction des utilisateurs, les modèles de ML dans SaaS peuvent adapter dynamiquement le contenu que les utilisateurs voient en fonction des données en temps réel. En d’autres termes, les applications SaaS alimentées par l’IA peuvent automatiquement mettre en œuvre une conception d’interface adaptative afin de fidéliser les utilisateurs grâce à des recommandations et à des expériences de contenu personnalisées.

Les applications d’actualités, par exemple, peuvent mettre en évidence des articles similaires à ceux que l’utilisateur a déjà lus et appréciés. Les plateformes d’apprentissage en ligne peuvent recommander des cours ou des étapes d’intégration en fonction de l’historique d’apprentissage et des préférences de l’utilisateur. Les systèmes de notification peuvent également envoyer des messages ciblés à chaque utilisateur au moment où il est le plus susceptible d’interagir, ce qui rend l’expérience globale plus pertinente et plus agréable.

Au niveau de l’application, l’IA peut analyser les données de parcours utilisateur pour comprendre les chemins de navigation typiques que les utilisateurs empruntent dans l’application et rationaliser la navigation pour l’ensemble de la base d’utilisateurs.

4. Optimisation du taux de conversion et marketing.

Les outils d’analyse IA permettent aux entreprises d’optimiser les taux de conversion, que ce soit via des soumissions de formulaires, des achats, des inscriptions ou des abonnements.

Les programmes d’analyse basés sur l’IA peuvent automatiser les analyses de l’entonnoir (qui identifient l’endroit de l’entonnoir de conversion où les utilisateurs décrochent), les tests A/B (où les développeurs testent plusieurs éléments de conception, la fonctionnalité ou les chemins de conversion pour voir lequel est le plus performant) et l’optimisation des boutons d’appel à l’action afin d’augmenter les conversions.

Les informations issues de l’IA et du ML aident également à améliorer le marketing des produits et à augmenter la rentabilité globale de l’application, deux composants essentiels pour maintenir les applications SaaS.

Les entreprises peuvent utiliser l’IA pour automatiser les tâches de marketing fastidieuses (telles que la génération de leads et le ciblage publicitaire), maximisant ainsi à la fois le ROI publicitaire et les taux de conversation. Grâce aux fonctionnalités de ML, les développeurs peuvent suivre l’activité des utilisateurs pour segmenter plus précisément et vendre des produits à la base d’utilisateurs (avec des primes de conversion, par exemple). 

5. Optimisation de la tarification.

La gestion de l’infrastructure informatique peut s’avérer coûteuse, en particulier pour une entreprise qui gère un vaste réseau d’applications cloud natives. Les fonctionnalités d’IA et de ML aident à minimiser les dépenses cloud (et le gaspillage cloud) en automatisant les responsabilités liées aux processus SaaS et en rationalisant les workflows.

À l’aide d’analyses prédictives générées par l’IA et d’outils d’observabilité financière en temps réel, les équipes peuvent anticiper les fluctuations de l’utilisation des ressources et allouer les ressources du réseau en conséquence. L’analyse SaaS permet également aux décideurs d’identifier les actifs sous-utilisés ou problématiques, ce qui permet d’éviter les dépenses excessives ou insuffisantes et de libérer du capital pour l’innovation et l’amélioration des applications.

L’analyse des applications alimentée par l’IA donne aux développeurs un avantage dans l’environnement rapide et hyperdynamique d’aujourd’hui, et avec IBM Instana, les entreprises peuvent bénéficier d’une solution de pointe d’observabilité de pile complète en temps réel.

Instana est bien plus qu’une solution traditionnelle de gestion de la performance des applications (APM). Le logiciel offre une observabilité automatisée et démocratisée grâce à l’IA, le rendant accessible à tous dans les domaines DevOps, SRE, ingénierie de plateforme, ITOps et développement. Instana fournit aux entreprises les données qu’elles souhaitent, avec le contexte dont elles ont besoin, pour prendre des mesures intelligentes et maximiser le potentiel de l’analyse des applications SaaS.