Memaksimalkan nilai analisis aplikasi SaaS dengan AI

Aplikasi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) telah menjadi anugerah bagi perusahaan yang ingin memaksimalkan ketangkasan jaringan sekaligus meminimalkan biaya. Mereka menawarkan skalabilitas sesuai permintaan pengembang aplikasi dan waktu untuk mendapatkan manfaat yang lebih cepat untuk fitur baru dan pembaruan perangkat lunak. 

SaaS memanfaatkan infrastruktur komputasi cloud dan skala ekonomi untuk memberikan klien pendekatan yang lebih efisien untuk mengadopsi, menggunakan, dan membayar perangkat lunak.

Namun, arsitektur SaaS dapat dengan mudah membanjiri tim DevOps dengan tugas pengumpulan, penyortiran, dan analisis data. Mengingat volume aplikasi SaaS di pasaran (lebih dari 30.000 pengembang SaaS beroperasi pada tahun 2023) dan volume data yang dapat dihasilkan oleh satu aplikasi (dengan setiap bisnis perusahaan menggunakan sekitar 470 aplikasi SaaS), SaaS menyebabkan bisnis harus menguraikan sangat banyak data terstruktur dan tidak terstruktur.

Itulah sebabnya platform analitik aplikasi saat ini mengandalkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) untuk menyaring big data, memberikan insight bisnis yang berharga, dan memberikan observabilitas data yang unggul.

Secara garis besar, analisis aplikasi mengacu pada proses pengumpulan data aplikasi dan melakukan analisis waktu nyata terhadap data kinerja dan penggunaan aplikasi SaaS, seluler, desktop, dan web.

Analitik aplikasi meliputi:

• Analitik penggunaan aplikasi yang menunjukkan pola penggunaan aplikasi (seperti pengguna aktif harian dan bulanan, fitur yang paling sering dan paling jarang digunakan, serta distribusi unduhan berdasarkan wilayah).

• Analitik kinerja aplikasi yang menunjukkan kinerja aplikasi di seluruh jaringan (dengan metrik seperti waktu respons dan tingkat kegagalan) dan mengidentifikasi penyebab dan lokasi masalah aplikasi, server, atau jaringan.

• Analitik biaya dan pendapatan aplikasi yang melacak pendapatan aplikasi—seperti pendapatan berulang tahunan dan nilai seumur hidup pelanggan (total keuntungan yang dapat diharapkan bisnis dari satu pelanggan selama durasi hubungan bisnis)—dan pengeluaran seperti biaya akuisisi pelanggan (biaya yang terkait dengan akuisisi pelanggan baru).

Menggunakan alat visualisasi data canggih, banyak di antaranya didukung oleh AI, layanan analitik aplikasi memberdayakan bisnis untuk lebih memahami operasi TI, membantu tim membuat keputusan yang lebih cerdas dengan lebih cepat.

Sebagian besar industri telah harus memperhitungkan perkembangan pesat AI dan praktik bisnis berbasis AI sampai batas tertentu.

Sekitar 42% organisasi skala perusahaan (lebih dari 1.000 karyawan) telah menggunakan AI untuk tujuan bisnis, dengan hampir 60% perusahaan sudah menggunakan AI untuk mempercepat investasi teknologi. Dan pada tahun 2026, lebih dari 80% perusahaan akan menerapkan AI) )aplikasi yang mendukung AI di lingkungan TI mereka (naik dari hanya 5% pada tahun 2023).

Demikian pula dengan pengembangan dan manajemen aplikasi SaaS.

SaaS menawarkan kemampuan cloud native aplikasi kepada bisnis, namun AI dan ML mengubah data yang dihasilkan oleh aplikasi SaaS menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Solusi analitik SaaS modern dapat dengan lancar terintegrasi dengan model AI untuk memprediksi perilaku pengguna dan mengotomatiskan penyortiran dan analisis data; dan algoritma ML memungkinkan aplikasi SaaS untuk belajar dan meningkat dari waktu ke waktu.

Dengan menggunakan analitik SaaS berbasis AI yang komprehensif, bisnis dapat membuat keputusan berbasis data tentang peningkatan fitur, perbaikan UI/UX, dan strategi pemasaran untuk memaksimalkan keterlibatan pengguna dan memenuhi—atau melampaui—tujuan bisnis.

Meskipun efektif untuk beberapa organisasi, metode analisis data SaaS tradisional (misalnya hanya mengandalkan analis data manusia untuk mengumpulkan titik data) terkadang gagal dalam menangani jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan oleh aplikasi SaaS. Mereka mungkin juga kesulitan untuk sepenuhnya memanfaatkan kemampuan prediksi dari analitik aplikasi.

Namun demikian, pengenalan teknologi AI dan ML dapat memberikan observabilitas yang lebih mendalam dan otomatisasi keputusan yang lebih efektif. Analitik SaaS yang dihasilkan oleh AI dan ML meningkatkan:

1. Insight dan pelaporan data

Analitik aplikasi membantu perusahaan memantau indikator kinerja utama (KPI) — seperti tingkat kesalahan, waktu respons, pemanfaatan sumber daya, retensi pengguna, dan tingkat ketergantungan, adalah beberapa metrik utama — untuk mengidentifikasi masalah kinerja dan hambatan serta menciptakan pengalaman yang lebih lancar. Algoritma AI dan ML meningkatkan semua fitur ini dengan memproses data aplikasi unik dengan lebih efisien.

Teknologi AI juga dapat mengungkapkan dan memvisualisasikan pola data untuk membantu pengembangan fitur.

Jika, misalnya, tim pengembang ingin memahami fitur aplikasi mana yang berdampak paling signifikan pada retensi, mereka mungkin menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) berbasis AI untuk menganalisis data tidak terstruktur. Protokol NLP akan secara otomatis mengategorikan konten buatan pengguna (seperti ulasan pelanggan dan tiket dukungan), merangkum data, dan menawarkan insight tentang fitur yang membuat pelanggan tetap kembali ke aplikasi. AI bahkan dapat menggunakan NLP untuk menyarankan tes baru, algoritma, baris kode, atau fungsi aplikasi yang sama sekali baru untuk meningkatkan retensi.

Dengan algoritma AI dan ML, pengembang SaaS juga mendapatkan observabilitas terperinci tentang analitik aplikasi. Program analitik yang didukung AI dapat membuat dasbor real-time yang dapat disesuaikan sepenuhnya untuk memberikan insight terkini tentang KPI. Dan sebagian besar alat machine learning akan secara otomatis menghasilkan ringkasan data kompleks, sehingga memudahkan eksekutif dan pengambil keputusan lainnya untuk memahami laporan tanpa perlu meninjau data mentah itu sendiri.

2. Analitik prediktif.

Analitik prediktif memperkirakan peristiwa pada masa depan berdasarkan data historis; model AI dan ML—seperti analisis regresi, neural networks, dan struktur keputusan—meningkatkan akurasi prediksi ini. Misalnya, aplikasi e-commerce dapat memprediksi produk mana yang akan populer selama musim liburan dengan menganalisis data pembelian historis dari musim liburan sebelumnya.

Sebagian besar alat analitik SaaS — termasuk Google Analytics, Microsoft Azure, dan IBM® Instana—menawarkan fitur analitik prediktif yang memungkinkan pengembang mengantisipasi tren perilaku pasar dan pengguna, serta mengubah strategi bisnis mereka dengan sesuai

Analitik prediktif juga berharga untuk insight pengguna.

Fitur AI dan ML memungkinkan perangkat lunak analitik SaaS untuk menjalankan analisis kompleks interaksi pengguna dalam aplikasi (antara lain metrik pola klik, jalur navigasi, penggunaan fitur, dan durasi sesi), yang pada akhirnya membantu tim mengantisipasi perilaku pengguna.

Misalnya, jika perusahaan ingin menerapkan protokol prediksi churn untuk mengidentifikasi pengguna yang berisiko, mereka dapat menggunakan fungsi AI untuk menganalisis pengurangan aktivitas dan pola masukan negatif, dua metrik keterlibatan pengguna yang sering mendahului churn. Setelah program mengidentifikasi pengguna yang berisiko, algoritma machine learning dapat menyarankan intervensi yang dipersonalisasi untuk melibatkan mereka kembali (layanan berlangganan dapat menawarkan diskon atau konten eksklusif kepada pengguna yang menunjukkan tanda-tanda akan meninggalkan bisnis).

Menyelami lebih dalam data perilaku pengguna juga membantu bisnis untuk mengidentifikasi secara proaktif masalah kebergunaan aplikasi. Dan selama gangguan tak terduga (seperti yang disebabkan oleh bencana alam), analitik AI dan SaaS memberikan visibilitas data real-time yang membuat bisnis tetap berjalan—atau bahkan meningkat—pada masa-masa sulit. 

3. Personalisasi dan optimasi pengalaman pengguna.

Teknologi machine learning sering kali merupakan bagian integral yang memberikan pengalaman pelanggan dipersonalisasi dalam aplikasi SaaS.

Dengan menggunakan preferensi pelanggan (tema, tata letak, dan fungsi yang disukai), tren historis, dan data interaksi pengguna, model ML di SaaS dapat secara dinamis menyesuaikan konten yang dilihat pengguna berdasarkan data real-time. Dengan kata lain, aplikasi SaaS yang didukung AI dapat secara otomatis menerapkan desain antarmuka adaptif untuk membuat pengguna tetap terlibat dengan rekomendasi dan pengalaman konten yang dipersonalisasi.

Aplikasi berita, misalnya, dapat menyoroti artikel yang mirip dengan berita yang sebelumnya dibaca dan disukai pengguna. Platform pembelajaran online dapat merekomendasikan kursus atau langkah-langkah orientasi berdasarkan riwayat pembelajaran dan preferensi pengguna. Dan sistem notifikasi dapat mengirimkan pesan yang ditargetkan kepada setiap pengguna pada saat mereka paling mungkin untuk terlibat, sehingga membuat keseluruhan pengalaman menjadi lebih relevan dan menyenangkan.

Di tingkat aplikasi, AI dapat menganalisis data perjalanan pengguna untuk memahami jalur penelusuran khas yang diambil pengguna di aplikasi dan merampingkan navigasi untuk seluruh basis pengguna.

4. Pengoptimalan tingkat konversi dan pemasaran.

Alat analitik AI menawarkan bisnis peluang untuk mengoptimalkan tingkat konversi, baik melalui pengiriman formulir, pembelian, pendaftaran, atau langganan.

Program analitik berbasis AI dapat mengotomatiskan analisis saluran (yang mengidentifikasi di mana pengguna keluar dari saluran konversi), pengujian A/B (di mana pengembang menguji beberapa elemen desain, fitur, atau jalur konversi untuk melihat mana yang berkinerja lebih baik), dan pengoptimalan tombol ajakan untuk bertindak guna meningkatkan konversi.

Insight data dari AI dan ML juga membantu meningkatkan pemasaran produk dan meningkatkan profitabilitas aplikasi secara keseluruhan, keduanya merupakan komponen penting untuk mempertahankan aplikasi SaaS.

Perusahaan dapat menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas pemasaran yang membosankan (seperti perolehan prospek dan penargetan iklan), sehingga memaksimalkan ROI iklan dan tingkat percakapan. Dan dengan fitur ML, pengembang dapat melacak aktivitas pengguna untuk membagi dan menjual produk dengan lebih akurat ke basis pengguna (misalnya dengan insentif konversi). 

5. Pengoptimalan harga.

Mengelola infrastruktur TI bisa menjadi upaya yang mahal, terutama bagi perusahaan yang menjalankan jaringan besar aplikasi cloud native. Fitur AI dan ML membantu meminimalkan pengeluaran cloud (dan limbah cloud) dengan mengotomatiskan tanggung jawab proses SaaS dan merampingkan alur kerja.

Menggunakan analitik prediktif buatan AI dan alat observabilitas keuangan real-time, tim dapat mengantisipasi fluktuasi penggunaan sumber daya dan mengalokasikan sumber daya jaringan dengan sesuai. Analitik SaaS juga memungkinkan pengambil keputusan untuk mengidentifikasi aset yang kurang dimanfaatkan atau bermasalah, mencegah pengeluaran melebihi dan kurang dari anggaran, serta membebaskan modal untuk inovasi dan peningkatan aplikasi.

Analitik aplikasi yang didukung AI memberi pengembang keuntungan di lingkungan SaaS saat ini yang cepat dan luar biasa dinamis, dan dengan IBM Instana, bisnis dapat memperoleh solusi full stack observability real-time terdepan di industri.

Instana lebih dari sekadar solusi manajemen kinerja aplikasi (APM) tradisional. Platform ini menyediakan observabilitas otomatis dan seimbang dengan AI, membuatnya dapat diakses oleh siapa saja di seluruh tim DevOps, SRE, rekayasa platform, ITOps, dan pengembangan. Instana memberikan perusahaan data yang mereka inginkan—dengan konteks yang mereka butuhkan—untuk mengambil tindakan cerdas dan memaksimalkan potensi analitik aplikasi SaaS.