Maximizar el valor del analytics de aplicaciones SaaS con IA

Las aplicaciones de software como servicio (SaaS) se convirtieron en un beneficio para las empresas que buscan maximizar la agilidad de la red minimizando los costos. Ofrecen a los desarrolladores de aplicaciones escalabilidad bajo demanda y un tiempo de beneficio más rápido para nuevas características y actualizaciones de software. 

SaaS usa la infraestructura de computación en la nube y las economías de escala para proporcionar a los clientes un enfoque más optimizado para adoptar, usar y pagar el software.

Sin embargo, las arquitecturas SaaS pueden abrumar fácilmente a los equipos de DevOps con tareas de agregación, clasificación y análisis de datos. Dado el volumen de aplicaciones SaaS en el mercado (más de 30 000 desarrolladores de SaaS estaban operando en 2023) y el volumen de datos que una sola aplicación puede generar (cada empresa utiliza aproximadamente 470 aplicaciones SaaS), SaaS deja a las empresas con muchos datos estructurados y datos no estructurados para analizar.

Es por eso que las plataformas de analytics de aplicaciones dependen de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología de machine learning (ML) para filtrar big data, proporcionar insights empresariales valiosos y ofrecer una observabilidad de los datos superior.

En términos generales, el análisis de aplicaciones se refiere al proceso de recopilación de datos de aplicaciones y la realización de análisis en tiempo real de los datos de rendimiento y uso de aplicaciones SaaS, celulares, de escritorio y sitio web.

Los analytics de aplicaciones incluyen:

• Analytics de uso de aplicaciones, que muestran patrones de uso de aplicaciones (como usuarios activos diarios y mensuales, las características más y menos utilizadas y distribución geográfica de descargas).

• Analytics del rendimiento de las aplicaciones, que muestran el rendimiento de las aplicaciones en toda la red (con métricas como los tiempos de respuesta y las tasas de fallas) e identifican la causa y la ubicación de los problemas de la aplicación, el servidor o la red.

• Analytics de costos y de ingresos de las aplicaciones, que rastrean los ingresos de aplicación, como los ingresos recurrentes anuales y el valor a largo plazo del cliente (el beneficio total que una empresa puede esperar obtener de un solo cliente durante la relación comercial) y los gastos como el costo de adquisición de clientes (los costos asociados con la adquisición de un nuevo cliente).

Mediante sofisticadas herramientas de visualización de datos, muchas de las cuales están impulsadas por IA, los servicios de analytics de aplicaciones permiten a las empresas comprender mejor las operaciones de TI, ayudando a los equipos a tomar decisiones más inteligentes y con mayor rapidez.

La mayoría de las industrias han tenido que lidiar con la proliferación de la IA y las prácticas comerciales impulsadas por IA hasta cierto punto.

Aproximadamente el 42 % de las organizaciones a escala empresarial (más de 1000 empleados) han utilizado la IA con fines empresariales, y casi el 60 % de las empresas ya utilizan la IA para acelerar la inversión en tecnología. Y para 2026, más del 80 % de las empresas habrán desplegado aplicaciones habilitadas para IA) )en sus entornos de TI (en comparación con solo el 5 % en 2023).

El desarrollo y la gestión de aplicaciones SaaS no son diferentes.

SaaS ofrece a las empresas capacidades de aplicaciones nativas de la nube, pero la IA y el ML convierten los datos generados por las aplicaciones SaaS en insights aplicables en la práctica. Las soluciones modernas de analytics de SaaS pueden integrarse perfectamente con los modelos de IA para predecir el comportamiento de los usuarios y automatizar la clasificación y el análisis de datos; y los algoritmos de ML permiten que las aplicaciones SaaS aprendan y mejoren con el tiempo.

Mediante analytics integrales de SaaS impulsados por IA, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos sobre mejoras de características y de interfaz de usuario (IU)/experiencia del usuario (UX) y estrategias de marketing para maximizar la participación de los usuarios y cumplir, o superar, los objetivos comerciales.

Si bien son efectivos para algunas organizaciones, los métodos tradicionales de análisis de datos de SaaS (como confiar únicamente en analistas de datos humanos para agregar puntos de datos) a veces no logran manejar las cantidades masivas de datos que producen las aplicaciones SaaS. También pueden tener dificultades para aprovechar las capacidades predictivas de los analytics de aplicaciones.

Sin embargo, la introducción de tecnologías de IA y ML puede proporcionar una observabilidad más matizada y una automatización de decisiones más eficaz. Los analytics de SaaS generados por IA y ML mejoran:

1. Insights de datos e informes

El análisis de aplicaciones ayuda a las empresas a monitorear los indicadores clave de rendimiento (KPI) —como las tasas de error, el tiempo de respuesta, la utilización de recursos, la retención de usuarios y las tasas de dependencia, entre otras métricas clave— para identificar problemas de rendimiento y cuellos de botella y crear una experiencia de usuario más fluida. Los algoritmos de IA y ML mejoran estas características al procesar datos únicos de aplicaciones de manera más eficiente.

Las tecnologías de IA también pueden revelar y visualizar patrones de datos para ayudar con el desarrollo de características.

Por ejemplo, si un equipo de desarrollo quiere comprender qué características de la aplicación afectan más significativamente la retención, podría utilizar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) impulsado por IA para analizar datos no estructurados. Los protocolos de PLN categorizarán automáticamente el contenido generado por el usuario (como comentarios de los clientes y tickets de soporte), resumirán los datos y ofrecerán insights sobre las características que hacen que los clientes vuelvan a la aplicación. La IA puede incluso usar PLN para sugerir nuevas pruebas, algoritmos, líneas de código o funciones de aplicaciones completamente nuevas para aumentar la retención.

Con los algoritmos de IA y ML, los desarrolladores de SaaS también obtienen una observabilidad granular en el analytics de aplicaciones. Los programas de analytics impulsados por IA pueden crear paneles en tiempo real y totalmente personalizables que proporcionan insights actualizados sobre los KPI. Y la mayoría de las herramientas de machine learning generarán automáticamente resúmenes de datos complejos, lo que facilitará a los ejecutivos y otros responsables de la toma de decisiones la comprensión de los informes sin necesidad de revisar los datos sin procesar.

2. Análisis predictivos.

Los análisis predictivos pronostican eventos futuros basados en datos históricos; modelos de IA y ML (como análisis de regresión, redes neuronales y árboles de decisión) para mejorar la precisión de estas predicciones. Una aplicación de comercio electrónico, por ejemplo, puede predecir qué productos serán populares durante las vacaciones analizando los datos históricos de compras de temporadas festivas anteriores.

La mayoría de las herramientas de analytics de SaaS, incluidas Google Analytics, Microsoft Azure e IBM® Instana, ofrecen característica de análisis predictivos que permiten a los desarrolladores anticipar las tendencias de comportamiento del mercado y de los usuarios y cambiar su estrategia empresarial en consecuencia.

Los análisis predictivos son igualmente valiosos para obtener insights de los usuarios.

Las características de IA y ML permiten que el software de analytics SaaS ejecute análisis complejos de las interacciones del usuario dentro de la aplicación (patrones de clics, rutas de navegación, uso de características y duración de la sesión, entre otras métricas), lo que en última instancia ayuda a los equipos a anticipar el comportamiento del usuario.

Por ejemplo, si una empresa quiere implementar protocolos de predicción de abandono para identificar a los usuarios en riesgo, puede utilizar funciones de IA para analizar la reducción de la actividad y los patrones de feedback negativo, dos métricas de interacción del usuario que a menudo preceden al abandono. Una vez que el programa identifica a los usuarios en riesgo, los algoritmos de machine learning pueden sugerir intervenciones personalizadas para volver a involucrarlos (un servicio de suscripción podría ofrecer contenido con descuento o exclusivo a los usuarios que muestran signos de desconexión).

Profundizar en los datos de comportamiento de los usuarios también ayuda a las empresas a identificar de forma proactiva los problemas de usabilidad de las aplicaciones. Y durante interrupciones inesperadas (como las causadas por un desastre natural), el analytics de IA y SaaS proporciona visibilidad de datos en tiempo real que mantiene a las empresas en funcionamiento, o incluso mejorando, en tiempos difíciles. 

3. Personalización y optimización de la experiencia del usuario.

Las tecnologías de machine learning suelen ser parte integral de la prestación de una experiencia del cliente en aplicaciones SaaS.

Utilizando las preferencias del cliente (temas, diseños y funciones preferidos), las tendencias históricas y los datos de interacción del usuario, los modelos de ML en SaaS pueden adaptar dinámicamente el contenido que los usuarios ven en función de los datos en tiempo real. En otras palabras, las aplicaciones SaaS impulsadas por IA pueden implementar automáticamente un diseño de interfaz adaptable para mantener a los usuarios comprometidos con recomendaciones personalizadas y experiencias de contenido.

Las aplicaciones de noticias, por ejemplo, pueden destacar artículos similares a los que un usuario ha leído anteriormente y le han gustado. Una plataforma de aprendizaje en línea puede recomendar cursos o pasos de incorporación basados en el historial de aprendizaje y las preferencias de un usuario. Y los sistemas de notificación pueden enviar mensajes dirigidos a cada usuario en el momento en que es más probable que interactúen, lo que hace que la experiencia general sea más relevante y agradable.

A nivel de aplicación, la IA puede analizar los datos del recorrido del usuario para comprender las rutas de navegación típicas que toman los usuarios a través de la aplicación y optimizar la navegación para toda la base de usuarios.

4. Optimización de la tasa de conversión y marketing.

Las herramientas de analytics de IA ofrecen a las empresas la oportunidad de optimizar las tasas de conversión, ya sea a través del envío de formularios, compras, registros o suscripciones.

Los programas de analytics basados en IA pueden automatizar los análisis de embudo (que identifican en qué parte del embudo de conversión abandonan los usuarios), las pruebas A/B (donde los desarrolladores prueban múltiples elementos de diseño, características o rutas de conversión para ver cuál funciona mejor) y la optimización de botones de llamada a la acción para aumentar las conversiones.

Los insights de datos de IA y ML también ayudan a mejorar el marketing de productos y aumentar la rentabilidad general de las aplicaciones, ambos componentes vitales para mantener las aplicaciones SaaS.

Las empresas pueden utilizar la IA para automatizar tediosas tareas de marketing (como la generación de clientes potenciales y la orientación de anuncios), maximizando tanto el retorno de la inversión (ROI) como las tasas de conversación. Y con las características de ML, los desarrolladores pueden rastrear la actividad de los usuarios para segmentar y vender productos a la base de usuarios con mayor precisión (con incentivos de conversión, por ejemplo). 

5. Optimización de precios.

La gestión de la infraestructura de TI puede ser una tarea costosa, especialmente para una empresa que ejecuta una gran red de aplicaciones nativas de la nube. Las características de IA y ML ayudan a minimizar los gastos en la nube (y el desperdicio en la nube) al automatizar las responsabilidades de los procesos de SaaS y optimizar los flujos de trabajo.

Mediante el uso de análisis predictivos generados por IA y herramientas de observabilidad financiera en tiempo real, los equipos pueden anticipar las fluctuaciones en el uso de recursos y asignar recursos de red en consecuencia. Los analytics de SaaS también permiten a los responsables de la toma de decisiones identificar activos infrautilizados o problemáticos, evitando el gasto excesivo o insuficiente y liberando capital para innovaciones y mejoras de aplicaciones.

El analytics de aplicaciones impulsado por IA brinda a los desarrolladores una ventaja en el escenario SaaS hiperdinámico y acelerado de hoy en día, y con IBM Instana, las empresas pueden obtener una solución de full stack observability, en tiempo real y líder en la industria.

Instana es más que una solución tradicional de gestión del rendimiento de aplicaciones (APM). Proporciona observabilidad automatizada y democratizada con IA, lo que la hace accesible para cualquier persona en DevOps, ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE), ingeniería de plataforma, ITOps y desarrollo. Instana brinda a las empresas los datos que desean, con el contexto que necesitan, para tomar medidas inteligentes y maximizar el potencial de analytics de aplicaciones SaaS.