AI로 SaaS 애플리케이션 분석 가치 극대화

서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션은 비용을 최소화하면서 네트워크 민첩성을 극대화하려는 기업에 큰 도움이 되었습니다. 앱 개발자에게 온디맨드 확장성을 제공하고 새로운 기능 및 소프트웨어 업데이트에 대한 혜택을 더 빠르게 누릴 수 있도록 합니다. 

SaaS는 클라우드 컴퓨팅 인프라와 규모의 경제를 활용하여 클라이언트에게 소프트웨어 채택, 사용 및 비용 지불에 대한 보다 간소화된 접근 방식을 제공합니다.

그러나 SaaS 아키텍처는 데이터 취합, 정렬 및 분석 작업으로 인해 DevOps 팀을 쉽게 압도할 수 있습니다. 시장에 출시된 SaaS 앱의 수(2023년에만 3만 개 이상의 SaaS 개발사가 운영)와 단일 앱이 생성할 수 있는 방대한 데이터 양(엔터프라이즈 기업은 평균 약 470개의 SaaS 앱 사용)을 고려하면, SaaS는 기업이 분석해야 할 대량의 정형 및 비정형 데이터를 남기게 됩니다.

바로 그렇기 때문에 오늘날의 애플리케이션 분석 플랫폼은 빅데이터를 선별하고 가치 있는 비즈니스 분석 정보를 제공하며 뛰어난 데이터 관측성을 구현하기 위해 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술에 의존하고 있습니다.

애플리케이션 분석이란 일반적으로 애플리케이션 데이터를 수집하고 SaaS, 모바일, 데스크톱 및 웹 애플리케이션 성능 및 사용 데이터를 실시간으로 분석하는 프로세스를 의미합니다.

앱 분석에는 다음이 포함됩니다.

• 앱 사용 분석은 앱 사용 패턴(일일 및 월간 활성 사용자, 가장 많이 사용된 기능과 가장 적게 사용된 기능, 다운로드의 지리적 분포 등)을 보여줍니다.

• 앱 성능 분석은 네트워크 전반에서 앱의 성능을 보여주는데, 응답 시간 및 실패율과 같은 지표를 통해 앱, 서버 또는 네트워크 문제의 원인과 위치를 파악합니다.

• 앱 비용 및 수익 분석은 연간 반복 수익(ARR)이나 고객 생애 가치(비즈니스 관계가 유지되는 동안 한 명의 고객으로부터 기대할 수 있는 총이익) 같은 앱 수익과 신규 고객 확보 비용(신규 고객을 유치하는 데 드는 비용)과 같은 지출을 추적합니다.

앱 분석 서비스는 대부분 AI로 구동되는 정교한 데이터 시각화 툴을 사용하여 기업이 IT 운영을 더 잘 이해할 수 있도록 지원하여 팀이 더 현명한 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 지원합니다.

대부분의 산업은 어느 정도 AI 확산과 AI 기반 비즈니스 관행을 고려해야 했습니다.

엔터프라이즈 규모의 조직의 약 42% (직원 1,000명 이상) 가 비즈니스용 AI를 사용했으며, 거의 60% 의 기업이 이미 비즈니스용 AI를 사용하여 기술 투자를 가속화하고 있습니다. 2026년까지 80% 이상의 기업이 IT 환경에 AI 기반 앱을 도입할 것으로 예상되며, 이는 2023년의 5%에서 크게 증가한 수치입니다.

SaaS 앱 개발 및 관리도 다르지 않습니다.

SaaS는 기업에 클라우드 네이티브 앱 능력을 제공하지만 AI와 ML은 SaaS 앱에서 생성된 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 최신 SaaS 분석 솔루션은 AI 모델과 원활하게 통합하여 사용자 행동을 예측하고 데이터 정렬 및 분석을 자동화할 수 있습니다. ML 알고리즘을 통해 SaaS 앱은 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다.

기업은 포괄적인 AI 기반 분석을 사용하여 기능 개선, UI/UX 개선 및 마케팅 전략에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내려 사용자 참여를 극대화하고 비즈니스 목표를 달성하거나 초과 달성할 수 있습니다.

일부 조직에서는 효과적이지만 기존의 SaaS 데이터 분석 방법(예: 데이터 포인트를 집계하기 위해 인간 데이터 분석가에게만 의존)은 SaaS 앱이 생성하는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 부족한 경우가 있습니다. 또한 앱 분석의 능력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다.

그러나 AI 및 ML 기술의 도입은 보다 미묘한 관측 가능성과 보다 효과적인 의사 결정 자동화를 제공할 수 있습니다. AI 및 ML 생성 SaaS 분석은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

1. 데이터 인사이트 및 보고

애플리케이션 분석을 통해 기업은 오류율, 응답 시간, 리소스 사용률, 사용자 보존 및 종속성과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 모니터링하여 성능 문제와 병목 현상을 식별하고 보다 원활한 사용자 경험을 만들 수 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 고유한 앱 데이터를 보다 효율적으로 처리하여 이러한 기능을 향상시킵니다.

AI 기술은 또한 기능 개발에 도움이 되는 데이터 패턴을 표시하고 시각화할 수 있습니다.

예를 들어 개발팀이 어떤 앱 기능이 유지에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하려는 경우 AI 기반 자연어 처리(NLP)를 사용하여 비정형 데이터를 분석할 수 있습니다. NLP 프로토콜은 사용자 생성 콘텐츠(예: 리뷰 및 지원 티켓)를 자동 분류하고, 데이터를 요약하고, 고객이 앱을 다시 방문하도록 하는 기능에 대한 통찰력을 제공합니다. AI는 NLP를 사용하여 새로운 테스트, 알고리즘, 코드 줄 또는 완전히 새로운 앱 기능을 제안하여 유지율을 높일 수도 있습니다.

AI와 ML 알고리즘을 통해 SaaS 개발자는 앱 분석에 대한 세부적인 관측 가능성도 얻을 수 있습니다. AI 기반 분석 프로그램은 KPI에 대한 최신 인사이트를 제공하는 완전히 사용자 지정 가능한 실시간 대시보드를 만들 수 있습니다. 또한 대부분의 머신 러닝 툴은 복잡한 데이터의 요약을 자동으로 생성하므로 경영진과 기타 의사 결정권자가 원시 데이터를 직접 검토할 필요 없이 보고서를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

2. 예측 분석.

예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 사건을 예측하며, 회귀 분석, 신경망, 의사결정트리와 같은 AI 및 ML 모델은 이러한 예측의 정확성을 더욱 향상시킵니다. 예를 들어 전자 상거래 앱은 이전 연휴 시즌의 과거 구매 데이터를 분석하여 연휴 기간 동안 어떤 제품이 인기를 끌지 예측할 수 있습니다.

Google Analytics, Microsoft Azure 및 IBM® Instana를 포함한 대부분의 SaaS 분석 툴은 개발자가 시장 및 사용자 행동 동향을 예측하고 그에 따라 비즈니스 전략을 전환할 수 있는 예측 분석 기능을 제공합니다.

예측 분석은 사용자 인사이트에 똑같이 중요합니다.

AI 및 ML 기능을 통해 SaaS 분석 소프트웨어는 앱 내 사용자 상호 작용(다른 지표 중에서도 클릭 패턴, 탐색 경로, 기능 사용 및 세션 기간)에 대한 복잡한 분석을 실행할 수 있으며, 이는 궁극적으로 팀이 사용자 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 회사가 위험에 처한 사용자를 식별하기 위해 이탈 예측 프로토콜을 구현하려는 경우 AI 기능을 사용하여 이탈에 앞서는 두 가지 사용자 참여 지표를 분석할 수 있습니다. 프로그램이 위험에 처한 사용자를 식별한 후 머신 러닝 알고리즘은 이들을 다시 참여시키기 위한 개인화된 개입을 제안할 수 있습니다(구독 서비스는 이탈 징후를 보이는 사용자에게 할인 또는 독점 콘텐츠를 제공할 수 있습니다).

사용자 행동 데이터를 더 깊이 파고들면 기업이 앱 사용성 문제를 사전에 식별하는 데도 도움이 됩니다. 또한 예상치 못한 중단(예: 자연 재해로 인한 중단)이 발생하는 동안 AI 및 SaaS 분석은 어려운 시기에 비즈니스를 계속 운영하거나 개선할 수 있는 실시간 데이터 가시성을 제공합니다. 

3. 개인화 및 사용자 경험 최적화.

머신 러닝 기술은 SaaS 애플리케이션에서 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 필수적인 경우가 많습니다.

SaaS의 ML 모델은 고객 기본 설정(선호하는 테마, 레이아웃 및 기능), 과거 추세 및 사용자 상호 작용 데이터를 사용하여 실시간 데이터를 기반으로 사용자가 보는 콘텐츠를 동적으로 조정할 수 있습니다. 즉, AI 기반 SaaS 앱은 적응형 인터페이스 디자인을 자동으로 구현하여 사용자가 개인화된 추천 및 콘텐츠 경험에 계속 참여하도록 할 수 있습니다.

예를 들어 뉴스 앱은 사용자가 이전에 읽고 좋아요를 누른 것과 유사한 기사를 강조 표시할 수 있습니다. 온라인 학습 플랫폼은 사용자의 학습 이력과 선호도를 기반으로 강좌나 온보딩 단계를 추천할 수 있습니다. 또한 알림 시스템은 각 사용자가 참여할 가능성이 가장 높은 시간에 타깃 메시지를 보내 전반적인 경험을 더욱 관련성 있고 즐겁게 만들 수 있습니다.

애플리케이션 수준에서 AI는 사용자 여정 데이터를 분석하여 사용자가 앱을 통해 이동하는 일반적인 탐색 경로를 이해하고 전체 사용자 기반에 대한 탐색을 간소화할 수 있습니다.

4. 전환율 최적화 및 마케팅.

AI 분석 툴은 양식 제출, 구매, 가입 또는 구독을 통해 기업에 전환율을 최적화할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 기반 분석 프로그램은 유입경로 분석(사용자가 전환 유입경로에서 이탈하는 위치를 식별), A/B 테스트(개발자가 여러 디자인 요소, 기능 또는 전환 경로를 테스트하여 어떤 요소가 더 우수한지 확인) 및 CTA(콜투액션) 버튼 최적화를 통해 전환율을 높일 수 있습니다.

AI 및 ML의 데이터 통찰력은 또한 SaaS 애플리케이션을 유지 관리하는 데 중요한 구성 요소인 제품 마케팅을 개선하고 전반적인 앱 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다.

기업은 AI를 사용하여 지루한 마케팅 작업(예: 리드 생성 및 광고 타기팅)을 자동화하여 광고 ROI와 대화율을 모두 극대화할 수 있습니다. 또한 ML 기능을 통해 개발자는 사용자 활동을 추적하여 제품을 보다 정확하게 분류하고 사용자 기반에 판매할 수 있습니다(예: 전환 인센티브 포함). 

5. 가격 최적화.

IT 인프라 관리는 특히 대규모 클라우드 네이티브 애플리케이션 네트워크를 실행하는 기업의 경우 비용이 많이 드는 작업일 수 있습니다. AI와 ML 기능은 SaaS 프로세스 책임을 자동화하고 워크플로를 간소화하여 클라우드 지출(및 클라우드 낭비)을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

AI가 생성한 예측 분석과 실시간 재무 관찰 툴을 사용하면 팀은 리소스 사용 변동을 예상하고 이에 따라 네트워크 리소스를 할당할 수 있습니다. SaaS 분석을 통해 의사 결정자는 활용도가 낮거나 문제가 있는 자산을 식별하여 과잉 지출 및 과소 지출을 방지하고 앱 혁신 및 개선을 위한 자본을 확보할 수 있습니다.

AI 기반 애플리케이션 분석은 개발자에게 오늘날의 급변하는 매우 역동적인 SaaS 환경에서 이점을 제공하며, 기업은 IBM Instana를 통해 업계 최고의 Full Stack Observability 솔루션을 확보할 수 있습니다.

Instana는 기존의 앱 성능 관리(APM) 솔루션 그 이상입니다. AI를 통해 자동화되고 민주화된 관측 가능성을 제공하므로 DevOps, SRE, 플랫폼 엔지니어링, ITOps 및 개발 분야의 모든 사람이 접근할 수 있습니다. Instana는 기업이 지능적인 조치를 취하고 SaaS 앱 분석을 극대화하는 데 필요한 컨텍스트와 함께 원하는 데이터를 제공합니다.