AIでSaaSアプリケーション分析の価値を最大化する

SaaS (Software as a Service ) アプリケーションは、コストを最小限に抑えながらネットワークの俊敏性を最大限に高めたいと考えている企業にとって大きなメリットとなっています。アプリ開発者にオンデマンドの拡張性を提供し、新しい機能やソフトウェアの更新のメリットを得るまでの時間を短縮します。

SaaSは、クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャーを活用して、クライアントにとってのソフトウェアの導入、使用、支払い方法をさらに合理化します。

しかし、SaaSアーキテクチャーでは、DevOpsチームはデータ集約、並べ替え、分析のタスクで圧倒されてしまう可能性があります。市場における SaaS アプリの量(2023 年には 30,000 を超える SaaS 開発者が活動していた) と1 つのアプリが生成できるデータの量(各大企業が約 470 の SaaS アプリを使用している) を考えると、SaaS では、解析すべき構造化データと非構造化データが大量に企業に残されます。

そのため、今日のアプリケーション分析プラットフォームは、人工知能(AI) と機械学習(ML) テクノロジーを活用してビッグデータを精査し、貴重なビジネス分析情報を提供して、優れたデータ・オブザーバビリティーを実現しています。

広義では、アプリケーション分析とは、アプリケーション・データを収集し、SaaS、モバイル、デスクトップ、Webアプリケーションのパフォーマンスと使用状況データをリアルタイムで分析するプロセスを指します。

アプリ分析には次のものが含まれます。

• アプリ使用状況分析: アプリの使用パターン（日次および月次のアクティブユーザー、使用が最も多い機能と最も少ない機能、ダウンロードの地理的分布など）を示します。

• アプリのパフォーマンス分析では、ネットワーク全体でアプリがどのようにパフォーマンスを発揮しているかを（メトリクスである応答時間や失敗率などの指標を使用して）表示し、アプリ、サーバー、ネットワークの問題の原因と場所を特定します。

• アプリのコストと収益の分析: これにより、アプリの収益—年間経常収益や顧客生涯価値（ビジネス関係が維持されている間、企業が単一の顧客から得ると期待できる総利益）—と、顧客獲得コスト（新規顧客の獲得に関連するコスト）などの支出を追跡します。

アプリ分析サービスでは、AI を活用した高度なデータの可視化ツールを使用することで、企業がITオペレーションをより深く理解し、チームがより迅速にスマートな意思決定を行えるように支援します。

ほとんどの業種では、AIの普及とAI駆動型のビジネス慣行をある程度想定しなければなりません。

エンタープライズ規模の組織（従業員 1,000 人以上）の約42%がビジネス目的で AI を使用しており、組織の約 60% がすでにビジネスのためのAIによる技術投資を加速するために AI を使用しています。そして2026年までに、80%以上の企業が IT 環境に AI 対応アプリをデプロイしているでしょう (2023 年にはわずか 5% でした)。

SaaS アプリの開発と管理も例外ではありません。

SaaSは企業にクラウドネイティブなアプリ機能を提供しますが、AIとMLはSaaSアプリによって生成されたデータを実行可能な洞察に変えます。最新のSaaS分析ソリューションはAIモデルとシームレスに統合でき、ユーザーの行動を予測し、データの分類と分析を自動化します。また、MLアルゴリズムによって、SaaSアプリは時間の経過とともに学習し、改善することができます。

包括的なAI駆動型SaaS分析を使用することで、企業は機能の強化、UI/UXの改善、マーケティングストラテジーについてデータ駆動型の意思決定を行うことができ、ユーザー・エンゲージメントを最大化し、ビジネス目標を達成または上回ることができます。

一部の組織にとっては有効ですが、従来のSaaSデータ分析方法（データポイントを集約するために人間のデータアナリストのみに依存するなど）では、SaaSアプリが生成する大量のデータを処理するには不十分なことがあります。また、アプリ分析の予測機能を最大限に活用するのに苦労する場合もあります。

ただし、AIおよびMLテクノロジーの導入により、より微妙なオブザーバビリティーとより効果的な意思決定のオートメーションが実現します。AI と ML によって生成された SaaS 分析により、次のことが強化されます。

1. データの洞察とレポート作成

アプリケーション分析は、エラー率、応答時間、リソース使用率、ユーザー維持率、依存率などの主要な指標などの主要業績評価指標 (KPI) を監視して、パフォーマンスの問題やボトルネックを特定し、よりスムーズなユーザー エクスペリエンスを生み出すのに役立ちます。AIとMLアルゴリズムは、固有のアプリデータをより効率的に処理することで、これらの主要な機能を強化します。

AI技術は、主要な機能の開発に役立つデータ・パターンを明らかにして視覚化することもできます。

たとえば、開発チームがアプリのどの機能がリテンションに最も大きな影響を与えるかを理解したい場合、AI駆動型の自然言語処理(NLP) を使用して非構造化データを分析することが考えられます。NLPプロトコルは、ユーザーが生成したコンテンツ（カスタマー・レビューやサポート・チケットなど）を自動分類し、データを要約し、顧客をアプリにリピーターにする主要な機能に関する洞察を提供します。AIは、NLPを使用して新しいテスト、アルゴリズム、コード行、またはまったく新しいアプリ機能を提案することで、顧客維持率を高めることもできます。

AI および ML アルゴリズムを使用すると、SaaS 開発者はアプリ分析の詳細なオブザーバビリティーも実現できます。AI搭載の分析プログラムでは、KPIに関する最新の洞察を提供するリアルタイムで完全にカスタマイズ可能なダッシュボードを作成できます。また、ほとんどの機械学習ツールは複雑なデータの要約を自動的に生成するため、経営陣やその他の意思決定者は、未加工データを確認する必要がなく、レポートを理解しやすくなります。

2. 予測分析。

予測分析は過去のデータに基づいて将来の出来事を予測します。AI と ML モデル（例えば回帰分析、ニューラル・ネットワーク、決定木など）は、これらの予測の精度を高めます。たとえば、eコマース・アプリは、過去のホリデーシーズンの履歴を分析することで、ホリデーシーズンにどの製品が人気になるかを予測できます。

Google Analytics、Microsoft Azure、IBM Instanaなど、ほとんどのSaaS分析ツールは、開発者が市場とユーザーの両方の行動傾向を予測し、それに応じてビジネスストラテジーを変更できるようにする予測分析機能を提供しています。

予測分析は、ユーザーの洞察にとっても同様に価値があります。

AIとMLの機能により、SaaS分析ソフトウェアはアプリ内のユーザー・インタラクションの複雑な分析（クリック・パターン、ナビゲーション・パス、主要な機能の使用状況、セッション期間などのメトリクス）を実行でき、最終的にはチームがユーザーの行動を予測するのに役立ちます。

たとえば、ある企業がチャーン予測プロトコルを導入してリスクにさらされているユーザーを特定する場合、AI機能を使用して、チャーンに先行する2つのユーザー・エンゲージメント・メトリックであるアクティビティーの減少とネガティブなフィードバック・パターンを分析することができます。リスクにさらされているユーザーをプログラムが特定すると、機械学習アルゴリズムは、そのユーザーを再エンゲージするためのパーソナライズされた介入を提案します（サブスクリプション・サービスは、エンゲージメント解除の兆候を示すユーザーに割引価格や限定コンテンツを提供する場合があります）。

ユーザー行動データをより深く掘り下げることは、企業がアプリのユーザビリティーの問題を積極的に特定するのにも役立ちます。また、予期しない混乱（自然災害などによるもの）が発生した場合でも、AI と SaaS 分析によってリアルタイムのデータ可視性が提供され、困難な時期でも事業を継続し、さらには改善することができます。

3. パーソナライゼーションとユーザーエクスペリエンスの最適化。

機械学習テクノロジーは、SaaSアプリケーションでパーソナライズされた顧客体験を提供するために不可欠であることがよくあります。

SaaSのMLモデルは、顧客の好み（設定されたテーマ、レイアウト、機能）、過去の傾向、ユーザー・インタラクション・データを使用することで、リアルタイムのデータに基づいてユーザーが見るコンテンツを動的に調整できます。言い換えれば、AI搭載のSaaSアプリは、適応型インターフェースの設計を自動的に実装し、パーソナライズされたレコメンデーションやエクスペリエンスをユーザーが継続できるようにします。

たとえば、ニュース・アプリでは、ユーザーが以前に読んで気に入った記事と類似した記事を強調表示できます。オンライン学習プラットフォームでは、ユーザーの学習履歴と好みに基づいてコースやオンボーディングの手順を推奨できます。また、通知システムは、各ユーザーが最もエンゲージしそうなタイミングでターゲットを絞ったメッセージを送信するため、全体的なエクスペリエンスをより関連性の高い、楽しいものにすることができます。

アプリケーション・レベルでは、AIはユーザー・ジャーニー・データを分析して、ユーザーがアプリ内で行う一般的なナビゲーション・パスを理解し、ユーザー・ベース全体のナビゲーションを合理化します。

4. コンバージョン率の最適化とマーケティング。

AI分析ツールは、フォームの送信、購入、サインアップ、サブスクリプションを通じて、コンバージョン率を最適化する機会を企業に提供します。

AIベースの分析プログラムは、ファネル分析（コンバージョンファネルのどの場所でユーザーがドロップダウンするかを特定します）、A/Bテスト（開発者が複数の設計要素、主要な機能、またはコンバージョンパスをテストして、より優れたパフォーマンスを確認します）、およびCTAボタンの最適化を通じてコンバージョンを増やすことができます。

AIとMLからのデータ洞察は、製品マーケティングの改善やアプリ全体の収益性の向上にも役立ちます。どちらもSaaSアプリの維持に不可欠な要素です。

企業はAIを使用して面倒なマーケティング・タスク（リード創出や広告のターゲティングなど）を自動化し、広告ROIと会話率の両方を最大化できます。また、ML機能を使用すると、開発者はユーザーのアクティビティーを追跡して、製品をより正確にセグメント化し、ユーザー・ベースに（コンバージョン・インセンティブなどを与えて）販売することができます。

5. 料金体系の最適化。

ITインフラストラクチャーの管理は、特にクラウドネイティブ・アプリケーションの大規模ネットワークを運用している企業にとって、コストのかかる作業になる可能性があります。AIとMLの主要な機能は、SaaSプロセスの責任を自動化し、ワークフローを合理化することでクラウドの支出(およびクラウドの無駄)を最小限に抑えるのに役立ちます。

AI 生成の予測分析とリアルタイムのオブザーバビリティー ツールを使用することで、チームはリソース使用量の変動を予測し、それに応じてネットワーク リソースを割り当てることができます。また、SaaS 分析により、意思決定者は十分に活用されていない資産や問題のある資産を特定し、支出の過剰や不足を防ぎ、アプリのイノベーションや改善のために資本を解放することができます。

AI搭載のアプリケーション分析により、開発者は現在のようなペースの速い、極めてダイナミックなSaaSランドスケープにおいても優位性を得ることができます。IBM Instanaを使用すると、企業は業界をリードするリアルタイムのフルスタック・オブザーバビリティー・ソリューションを手に入れることができます。

Instana は、従来のアプリ パフォーマンス(APM) ソリューション以上のものです。AI により自動化および民主化されたオブザーバビリティーを提供し、DevOps、サイト信頼性エンジニアリング、プラットフォーム・エンジニアリング、ITOps、開発のあらゆる人がアクセスできるようにします。Instanaは、企業が必要とするデータとコンテキストを提供し、インテリジェントな行動とSaaSアプリ分析の可能性を最大限に引き出します。