Massimizzare il valore dell'analisi delle applicazioni SaaS con l'AI

Le applicazioni Software as a Service (SaaS) sono diventate un vantaggio per le aziende che cercano di massimizzare l'agilità della rete riducendo al minimo i costi. Offrono agli sviluppatori di app scalabilità su richiesta e un time-to-benefit più rapido per le nuove caratteristiche e gli aggiornamenti software. 

Il SaaS utilizza al meglio l'infrastruttura di cloud computing e le economie di scala per fornire ai clienti un approccio più semplificato all'adozione, all'utilizzo e al pagamento del software.

Tuttavia, le architetture SaaS possono facilmente sovraccaricare i team DevOps con attività di aggregazione dei dati, ordinamento e analisi. Dato il volume di app SaaS sul mercato (più di 30.000 sviluppatori SaaS operavano nel 2023) e il volume di dati che una singola app può generare (con ogni azienda che utilizza circa 470 app), il SaaS lascia alle aziende un sacco di dati strutturati e dati non strutturati da analizzare.

Ecco perché le piattaforme di analytics delle applicazioni odierne si affidano alla tecnologia di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) per vagliare i big data, fornire preziosi insight aziendali e offrire un'osservabilità dei dati superiore.

In generale, l'analisi delle applicazioni si riferisce al processo di raccolta dei dati delle applicazioni e all'esecuzione di analisi in tempo reale delle prestazioni e dei dati di utilizzo delle applicazioni SaaS, mobili, desktop e Web.

Gli analytics delle app includono:

• Analytics dell'utilizzo delle app, che mostrano i modelli di utilizzo delle app (come gli utenti attivi giornalieri e mensili, le caratteristiche più e meno utilizzate e la distribuzione geografica dei download).

• Analytics delle prestazioni delle app, che mostrano come le app si comportano in rete (con metriche come i tempi di risposta e i tassi di errore) e identificano la causa e la posizione dei problemi relativi alle app, al server o alla rete.

• Analytics dei costi e dei ricavi delle app, che tengono traccia dei ricavi delle app, come le entrate ricorrenti annuali e il valore del ciclo di vita del cliente (il profitto totale che un'azienda può aspettarsi di ottenere da un singolo cliente per la durata del rapporto commerciale), e spese come il costo di acquisizione dei clienti (i costi associati all'acquisizione di un nuovo cliente).

Utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati sofisticati, molti dei quali sono alimentati dall'AI, i servizi di analytics delle app consentono alle aziende di comprendere meglio le operazioni IT, aiutando i team a prendere decisioni più intelligenti, più velocemente.

La maggior parte dei settori ha dovuto fare i conti in una certa misura con la proliferazione dell'AI e le pratiche commerciali basate su AI.

Circa il 42% delle organizzazioni su scala aziendale (più di 1.000 dipendenti) ha utilizzato l'AI per scopi aziendali, e quasi il 60% delle aziende utilizza già l'AI per accelerare gli investimenti tecnologici. E entro il 2026, più dell'80% delle aziende avrà distribuito app abilitate all'AI nei propri ambienti IT (rispetto solo al 5% nel 2023).

Lo sviluppo e la gestione di app SaaS non sono da meno.

Il SaaS offre alle aziende funzionalità cloud-native di app, ma l'AI e l'ML trasformano i dati generati dalle app in insight attuabili. Le moderne soluzioni di analytics SaaS possono integrarsi perfettamente con i modelli AI per prevedere il comportamento degli utenti e automatizzare l'ordinamento e l'analisi dei dati; e gli algoritmi di ML consentono alle app di apprendere e migliorare nel tempo.

Utilizzando analytics SaaS completi e basati su AI, le aziende possono prendere decisioni basate sui dati riguardo a miglioramenti delle caratteristiche, dell'interfaccia utente (UI/UX) e delle strategie di marketing, al fine di massimizzare il coinvolgimento degli utenti e raggiungere (o superare) gli obiettivi di business.

Sebbene efficaci per alcune organizzazioni, i metodi tradizionali di analisi dei dati SaaS (come affidarsi esclusivamente ad analisti di dati umani per aggregare i punti dati) a volte non riescono a gestire le enormi quantità di dati prodotte dalle app SaaS. Potrebbero anche avere difficoltà a utilizzare appieno le funzionalità predittive degli analytics delle app.

L'introduzione delle tecnologie di AI e ML, tuttavia, può fornire una maggiore observability e un'automazione decisionale più efficace. Gli analytics SaaS generati da AI e ML migliorano:

1. Reporting e insight sui dati

Gli analytics delle applicazioni aiutano le aziende a monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI), come i tassi di errore, i tempi di risposta, l'utilizzo delle risorse, la fidelizzazione degli utenti e i tassi di dipendenza, tra le altre metriche chiave, per identificare problemi di prestazioni e colli di bottiglia e creare un'esperienza utente più fluida. Gli algoritmi di AI e ML migliorano queste caratteristiche elaborando in modo più efficiente i dati univoci dell'app.

Le tecnologie AI possono anche rivelare e visualizzare modelli di dati per aiutare lo sviluppo delle funzionalità.

Se, ad esempio, un team di sviluppo desidera capire quali funzionalità delle app influiscono maggiormente sulla fidelizzazione, potrebbe utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) basata su AI per analizzare i dati non strutturati. I protocolli NLP classificheranno automaticamente i contenuti generati dagli utenti (come recensioni dei clienti e ticket di assistenza), riassumeranno i dati e offriranno insight sulle caratteristiche che inducono i clienti a tornare all'app. L'AI può persino utilizzare l'NLP per suggerire nuovi test, algoritmi, righe di codice o funzioni dell'app completamente nuove per aumentare la fidelizzazione.

Con gli algoritmi di AI e ML, gli sviluppatori SaaS ottengono anche un'observability granulare negli analytics delle app. I programmi di analytics basati su AI possono creare dashboard in tempo reale, completamente personalizzabili, che forniscono insight aggiornati sui KPI. E la maggior parte degli strumenti di machine learning genererà automaticamente riepiloghi di dati complessi, rendendo più facile per i dirigenti e gli altri decisori comprendere i report senza dover esaminare i dati non elaborati stessi.

2. Analytics predittiva

L'analytics predittiva prevede gli eventi futuri sulla base di dati storici; i modelli AI e ML, come analisi di regressione, reti neurali e alberi decisionali, migliorano l'accuratezza di queste previsioni. Un'app di e-commerce, ad esempio, può prevedere quali prodotti saranno popolari durante le festività analizzando i dati storici degli acquisti relativi alle festività natalizie precedenti.

La maggior parte degli strumenti di analytics SaaS, tra cui Google Analytics, Microsoft Azure e IBM Instana, offre caratteristiche di analytics predittiva che consentono agli sviluppatori di anticipare le tendenze del mercato e del comportamento degli utenti e modificare di conseguenza la propria strategia

L'analytics predittiva è altrettanto preziosa per ottenere insight sugli utenti.

Le funzionalità di AI e ML consentono al software di analytics SaaS di eseguire analisi complesse delle interazioni degli utenti all'interno dell'app (modelli di clic, percorsi di navigazione, utilizzo delle funzionalità e durata della sessione, tra le altre metriche), aiutando in ultima analisi i team ad anticipare il comportamento degli utenti.

Ad esempio, se un'azienda vuole implementare protocolli di previsione del tasso di abbandono per identificare gli utenti a rischio, può utilizzare le funzioni AI per analizzare la riduzione delle attività e i modelli di feedback negativo, due metriche che spesso precedono il tasso di abbandono. Dopo che il programma ha identificato gli utenti a rischio, gli algoritmi di machine learning possono suggerire interventi personalizzati per coinvolgerli nuovamente (un servizio in abbonamento potrebbe offrire contenuti scontati o esclusivi agli utenti che mostrano segni di disimpegno).

Approfondire i dati sul comportamento degli utenti aiuta anche le aziende a identificare in modo proattivo i problemi di usabilità delle app. E durante interruzioni impreviste (come quelle causate da un disastro naturale), l'AI e gli analytics SaaS forniscono visibilità dei dati in tempo reale che consente alle aziende di continuare a funzionare, o addirittura di migliorare, anche in periodi difficili. 

3. Personalizzazione e ottimizzazione dell'esperienza utente.

Le tecnologie di machine learning sono spesso fondamentali per fornire un'esperienza del cliente personalizzata nelle applicazioni SaaS.

Utilizzando le preferenze dei clienti (temi, layout e funzioni preferiti), le tendenze storiche e i dati sulle interazioni con gli utenti, i modelli di ML nel SaaS possono personalizzare dinamicamente i contenuti visualizzati dagli utenti in base a dati in tempo reale. In altre parole, le app SaaS basate su AI possono implementare automaticamente un design adattivo dell'interfaccia per coinvolgere gli utenti con consigli ed esperienze di contenuto personalizzate.

Le app di notizie, ad esempio, possono evidenziare articoli simili a quelli che un utente ha letto e apprezzato in precedenza. Una piattaforma di apprendimento online può consigliare corsi o fasi di onboarding in base alla cronologia di apprendimento e alle preferenze di un utente. E i sistemi di notifica possono inviare messaggi mirati a ciascun utente nel momento in cui è più probabile che interagisca, rendendo l'esperienza complessiva più pertinente e piacevole.

A livello di applicazione, l'AI può analizzare i dati sul percorso degli utenti per comprendere i percorsi di navigazione tipici che gli utenti intraprendono attraverso l'app e semplificare la navigazione per l'intera base di utenti.

4. Ottimizzazione del tasso di conversione e marketing.

Gli strumenti di analytics AI offrono alle aziende l'opportunità di ottimizzare i tassi di conversione, tramite l'invio di moduli, gli acquisti, le iscrizioni o gli abbonamenti.

I programmi di analytics basati su AI possono automatizzare le analisi del funnel (che identificano dove gli utenti abbandonano il funnel di conversione), i test A/B (in cui gli sviluppatori testano più elementi di design, caratteristiche o percorsi di conversione per vedere quale funziona meglio) e l'ottimizzazione delle call to action per aumentare le conversioni.

Gli insight sui dati provenienti da AI e ML aiutano anche a migliorare il marketing dei prodotti e ad aumentare la redditività complessiva dell'app, entrambi componenti vitali per la manutenzione delle applicazioni SaaS.

Le aziende possono utilizzare l'AI per automatizzare le noiose attività di marketing (come la generazione di lead e il targeting degli annunci), massimizzando sia il ROI che i tassi di conversazione. E con le caratteristiche dell'ML, gli sviluppatori possono monitorare l'attività degli utenti per segmentare e vendere più accuratamente i prodotti alla base di utenti (con incentivi alla conversione, ad esempio). 

5. Ottimizzazione dei prezzi.

La gestione dell'infrastruttura IT può essere un'impresa costosa, soprattutto per un'azienda che gestisce una vasta rete di applicazioni cloud-native. Le caratteristiche di AI e ML aiutano a ridurre al minimo le spese cloud (e gli sprechi nel cloud) automatizzando le responsabilità dei processi SaaS e semplificando i workflow.

Utilizzando analytics predittiva generata dall'AI e strumenti di observability finanziaria in tempo reale, i team possono anticipare le fluttuazioni dell'utilizzo delle risorse e allocare le risorse di rete di conseguenza. Gli analytics SaaS consentono inoltre ai decisori di identificare asset sottoutilizzati o problematici, prevenendo spese eccessive e insufficienti e liberando capitale per innovazioni e miglioramenti delle app.

Gli analytics delle applicazioni basati su AI offrono agli sviluppatori un vantaggio nel landscape SaaS frenetico e iperdinamico di oggi e con IBM Instana, le aziende possono ottenere una soluzione di full stack observability in tempo reale e leader del settore.

Instana è più di una tradizionale soluzione di gestione delle prestazioni delle app (APM). Fornisce un'observability automatizzata e democratizzata con AI, rendendola accessibile a chiunque attraverso DevOps, progettazione dell'affidabilità del sito (SRE), ingegneria della piattaforma, ITOps e sviluppo. Instana fornisce alle aziende i dati che desiderano, nel contesto di cui hanno bisogno, per intraprendere azioni intelligenti e massimizzare il potenziale degli analytics delle app SaaS.