تحقيق أقصى استفادة من تطبيقات SaaS باستخدام الذكاء الاصطناعي

أصبحت تطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS) نعمة للمؤسسات التي تتطلع إلى زيادة سرعة الشبكة إلى أقصى حد مع تقليل التكاليف. فهي توفر لمطوري التطبيقات قابلية التوسع عند الطلب ووقتًا أسرع للاستفادة من الميزات الجديدة وتحديثات البرامج. 

تستفيد SaaS من البنية التحتية للحوسبة السحابية واقتصادات الحجم لتزويد العملاء بنهج أكثر انسيابية لتبني البرامج واستخدامها ودفع ثمنها.

ومع ذلك، يمكن لبنى SaaS أن ترهق فرق عمليات التطوير بسهولة بمهام تجميع البيانات وفرزها وتحليلها. ونظرًا لحجم تطبيقات SaaS في السوق (كان هناك أكثر من 30 ألف مطور SaaS يعملون في عام 2023) وحجم البيانات التي يمكن أن يولدها التطبيق الواحد (حيث تستخدم كل شركة مؤسسية ما يقرب من 470 تطبيقًا من نوع SaaS)، فإن SaaS تترك للشركات الكثير من البيانات المنظمة وبيانات غير المنظمة لتحليلها.

ولهذا السبب تعتمد منصات تحليلات التطبيقات اليوم على الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية التعلم الآلي (ML) لفحص البيانات الكبيرة وتوفير رؤى قيمة وتوفير إمكانية ملاحظة البيانات بشكل متفوق.

بشكل عام، تشير تحليلات التطبيقات إلى عملية جمع بيانات التطبيق وإجراء تحليل في الوقت الفعلي لأداء تطبيقات SaaS والأجهزة المحمولة وسطح المكتب والويب وبيانات الاستخدام.

تتضمن تحليلات التطبيقات ما يأتي:

• تحليلات استخدام التطبيق،، التي تُظهر أنماط استخدام التطبيق (مثل المستخدمين النشطين يوميًا وشهريًا، والميزات الأكثر استخدامًا والأقل استخدامًا والتوزيع الجغرافي للتنزيلات).

• تحليلات أداء التطبيقات،، التي تُظهر كيفية أداء التطبيقات عبر الشبكة (مع مقاييس مثل أوقات الاستجابة ومعدلات الفشل) وتحديد سبب مشكلات التطبيق أو الخادم أو الشبكة وموقعها.

• تحليلات تكلفة التطبيق وإيراداته، التي تتتبع إيرادات التطبيق—مثل الإيرادات السنوية المتكررة والقيمة الدائمة للعميل (إجمالي الأرباح التي يمكن أن تتوقع الشركة تحقيقها من عميل واحد طوال مدة العلاقة التجارية)—والنفقات مثل تكلفة اكتساب العميل (التكاليف المرتبطة بالحصول على عميل جديد).

باستخدام أدوات متطورة لعرض مصور للبيانات، التي يتم تشغيل العديد منها بواسطة الذكاء الاصطناعي، تعمل خدمات تحليلات التطبيقات على تمكين الشركات من فهم عمليات تكنولوجيا المعلومات بشكل أفضل، ما يساعد الفرق على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وأسرع.

كان على معظم الصناعات أن تأخذ في الحسبان انتشار الذكاء الاصطناعي والممارسات التجارية للأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى حد ما.

لقد استخدمت حوالي 42% من المجموعات على مستوى المؤسسات (أكثر من 1000 موظف) الذكاء الاصطناعي للأعمال، مع استخدام ما يقرب من 60% من المؤسسات بالفعل الذكاء الاصطناعي لتسريع الاستثمار في التكنولوجيا. وبحلول عام 2026، سيكون لدى أكثر من 80% من الشركات القدرة على نشر الذكاء الاصطناعي) )وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات المعلومات التكنولوجية الخاصة بهم (ارتفاعًا من 5% فقط في عام 2023).

لا يختلف تطوير تطبيقات SaaS وإدارتها.

تقدم SaaS للشركات القدرات التطبيقية السحابية الأصلية، ولكن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) يحولان البيانات التي تولدها تطبيقات SaaS إلى رؤى قابلة للتنفيذ. ويمكن لحلول تحليلات SaaS الحديثة أن تتكامل بسلاسة مع نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسلوك المستخدم والقيام بأتمتة فرز البيانات وتحليلها؛ كما أن خوارزميات التعلم الآلي (ML) تمكّن تطبيقات SaaS من التعلم والتحسين بمرور الوقت.

باستخدام تحليلات SaaS الشاملة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بشأن تحسينات الميزات وتحسينات واجهة المستخدم/تجربة المستخدم وإستراتيجية للتسويق لزيادة مشاركة المستخدمين إلى أقصى حد وتحقيق—أهداف الأعمال أو—تجاوزها.

على الرغم من فعاليتها بالنسبة إلى بعض المجموعات، إلا أن الأساليب التقليدية لتحليل بيانات SaaS (مثل الاعتماد فقط على محللي البيانات البشرية لتجميع نقاط البيانات) تفشل أحيانًا في التعامل مع الكميات الهائلة من البيانات التي تنتجها تطبيقات SaaS. قد يكافحون أيضًا للاستفادة الكاملة من القدرات التنبؤية لتحليلات التطبيق.

ومع ذلك، فإن إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) يمكن أن يوفر قابلية ملاحظة أكثر دقة وأتمتة أكثر فعالية للقرارات. وتعمل تحليلات SaaS التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) على تعزيز:

1. رؤى البيانات وإعداد التقارير

تساعد تحليلات التطبيقات الشركات على مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)—مثل معدلات الخطأ ووقت الاستجابة واستخدام الموارد ومعدلات الاحتفاظ بالمستخدمين والاعتمادية، من بين مقاييس رئيسية أخرى—لتحديد مشكلات الأداء والاختناقات وإنشاء تجربة مستخدم أكثر سلاسة. وتعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على تحسين الميزات من خلال معالجة بيانات التطبيق بشكل أكثر كفاءة.

يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا الكشف عن أنماط البيانات وتصورها للمساعدة على تطوير الميزات.

على سبيل المثال، إذا أراد فريق التطوير فهم ميزات التطبيق التي تؤثر بشكل كبير في الاحتفاظ بالعملاء، فقد يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات غير المنظمة. وستعمل بروتوكولات NLP على تصنيف المحتوى الذي ينشئه المستخدم تلقائيًا (مثل التقييمات وتذاكر الدعم)، وتلخيص البيانات وتقديم رؤى حول الميزات التي تجعل العملاء يعودون إلى التطبيق. ويمكن للذكاء الاصطناعي حتى استخدام NLP لاقتراح اختبارات أو خوارزميات أو أسطر من التعليمات البرمجية أو وظائف جديدة تمامًا للتطبيق لزيادة معدل الاحتفاظ.

بفضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)، يحصل مطورو SaaS أيضًا على قابلية ملاحظة دقيقة لتحليلات التطبيقات. ويمكن لبرامج التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنشاء لوحات معلومات في الوقت الفعلي وقابلة للتخصيص بالكامل، ما يوفر رؤى محدثة حول مؤشرات الأداء الرئيسية. وستقوم معظم أدوات التعلم الآلي تلقائيًا بإنشاء ملخصات للبيانات المعقدة، ما يسهل على المديرين التنفيذيين وغيرهم من صناع القرار فهم التقارير دون الحاجة إلى مراجعة البيانات غير المنسقة بأنفسهم.

2. التحليلات التنبؤية.

تتوقع التحليلات التنبؤية الأحداث المستقبلية بناءً على البيانات السابقة؛ ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)—مثل تحليل الانحدار، والشبكات العصبية، وشجرة القرار—ما يعزز دقة هذه التنبؤات. ويمكن لتطبيق التجارة الإلكترونية، على سبيل المثال، التنبؤ بالمنتجات التي ستحظى بشعبية خلال العطلات من خلال تحليل بيانات الشراء السابقة من مواسم العطلات السابقة.

معظم أدوات تحليلات SaaS—بما في ذلك Google Analytics وMicrosoft Azure وIBM® Instana—تقدم ميزات تحليلات تنبؤية تُمكّن المطورين من توقع اتجاهات السوق وسلوك المستخدم وتغيير إستراتيجيتهم وفقًا لذلك

وتُعد التحليلات التنبؤية ذات قيمة متساوية في ما يتعلق برؤى المستخدم.

تُمكّن ميزات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) برنامج تحليلات SaaS من إجراء تحليلات معقدة لتفاعلات المستخدم داخل التطبيق (أنماط النقر ومسارات التنقل واستخدام الميزة ومدة الجلسة، من بين المقاييس)، ما يساعد الفرق في النهاية على توقع سلوك المستخدم.

على سبيل المثال، إذا أرادت شركة ما تنفيذ بروتوكولات التنبؤ بالاضطراب لتحديد المستخدمين المعرضين للخطر، فيمكنها استخدام وظائف الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط تقليل النشاط و أنماط التعليقات السلبية، وهما مقياسان لمشاركة المستخدم التي غالبًا ما تسبق الاضطراب. وبعد أن يحدد البرنامج المستخدمين المعرضين للخطر، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اقتراح تدخلات مخصصة لإعادة إشراكهم (قد تقدم خدمة الاشتراك محتوى مخفضًا أو حصريًا للمستخدمين الذين تظهر عليهم علامات عدم المشاركة).

يساعد التعمق في بيانات سلوك المستخدم أيضًا الشركات على تحديد مشكلات قابلية استخدام التطبيق بشكل استباقي. وخلال الاضطرابات غير المتوقعة (مثل تلك الناجمة عن الكوارث الطبيعية)، يوفر الذكاء الاصطناعي وتحليلات SaaS رؤية للبيانات في الوقت الفعلي ما يحافظ على سير الأعمال—أو حتى تحسينها—في الأوقات الصعبة. 

3. التخصيص وتحسين تجربة المستخدم.

غالبًا ما تكون تقنيات التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من توفير تجربة عملاء مخصصة في تطبيقات SaaS.

وباستخدام تفضيلات العملاء (السمات والتخطيطات والوظائف المفضلة) والتوجهات السابقة وبيانات تفاعل المستخدم، يمكن لنماذج التعلم الآلي (ML) في SaaS تخصيص المحتوى الذي يراه المستخدمون بشكل ديناميكي بناءً على بيانات الوقت الفعلي. وبعبارة أخرى، يمكن لتطبيقات SaaS المدعمة بالذكاء الاصطناعي تنفيذ تصميم واجهة قابلة للتكيف تلقائيًا للحفاظ على تفاعل المستخدمين مع التوصيات المخصصة وتجربة المحتوى.

يمكن لتطبيقات الأخبار، على سبيل المثال، تسليط الضوء على المقالات المشابهة لتلك التي قرأها المستخدم وأعجب بها سابقًا. ويمكن لمنصة التعلم عبر الإنترنت أن توصي بدورات تدريبية أو خطوات إعداد بناء على سجل تعلم المستخدم وتفضيلاته. كما يمكن لأنظمة الإشعارات إرسال رسائل مستهدفة إلى كل مستخدم في الوقت الذي يرجح أن يتفاعل فيه بشكل أكبر، ما يجعل التجربة الإجمالية أكثر ملاءمة ومتعة.

على مستوى التطبيق، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات رحلة المستخدم لفهم مسارات التنقل النموذجية التي يسلكها المستخدمون عبر التطبيق وتبسيط التنقل لقاعدة المستخدمين بأكملها.

4. تحسين معدل التحويل والتسويق.

توفر أدوات تحليلات الذكاء الاصطناعي للشركات الفرصة لتحسين معدلات التحويل، سواء من خلال عمليات إرسال النماذج أو عمليات الشراء أو الاشتراكات أو عمليات التسجيل أو الاشتراكات.

يمكن لبرامج التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أتمتة تحليلات مسار التحويل (التي تحدد أين يتوقف المستخدمون في مسار التحويل)، واختبارات A/B (حيث يختبر المطورون عناصر تصميم متعددة أو ميزات أو مسارات تحويل لمعرفة أيهما يحقق أداءً أفضل) وتحسين زر دعوة لاتخاذ إجراء (call to action) لزيادة التحويلات.

تساعد رؤى البيانات المستمدة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) أيضًا في تحسين تسويق المنتجات وزيادة ربحية التطبيق بشكل عام، وكلاهما عنصران حيويان للحفاظ على تطبيقات SaaS.

يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام التسويقية الشاقة (مثل "منتجات الجيل الجديد" واستهداف الإعلانات)، ما يؤدي إلى زيادة عائد الاستثمار ومعدلات المحادثة إلى الحد الأقصى. وبفضل ميزات التعلم الآلي (ML)، يمكن للمطورين تتبع نشاط المستخدم لتقسيم المنتجات وبيعها بدقة أكبر لقاعدة المستخدمين (مع حوافز التحويل، على سبيل المثال). 

5. تحسين التسعير.

يمكن أن تكون إدارة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات مهمة مكلفة، خاصة بالنسبة إلى المؤسسة التي تدير شبكة كبيرة من تطبيقات السحابة الأصلية. وتساعد ميزات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) تقليل نفقات السحابة (ونفايات السحابة) من خلال أتمتة مسؤوليات عملية SaaS وتبسيط سير العمل.

باستخدام التحليلات التنبؤية التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وأدوات قابلية الملاحظة المالية في الوقت الفعلي ، يمكن للفرق توقع تقلبات استخدام الموارد وتخصيص الموارد وفقًا لذلك. وتمكّن تحليلات SaaS أيضًا صانعي القرار من تحديد الأصول غير المستغلة أو التي تنطوي على مشكلات، ما يمنع الإفراط في الإنفاق أو النقص في الإنفاق ويوفر رأس المال للابتكار والتطبيقات والتحسينات.

تمنح تحليلات التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المطورين ميزة في مشهد SaaS سريع الوتيرة وفائق الديناميكية اليوم، ومع IBM® Instana، يمكن للشركات الحصول على حل رائد في الصناعة في الوقت الحقيقي، وحل مراقبة الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات (Full Stack) في الوقت الفعلي.

Instana هو أكثر من مجرد حل تقليدي لإدارة أداء التطبيقات (APM). فهو يوفر قابلية المراقبة المؤتمتة والديمقراطية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ما يجعله متاحًا لأي شخص عبر عمليات التطوير وهندسة موثوقية الموقع (SRE) وهندسة المنصة وITOps والتطوير. وتوفر Instana للشركات البيانات التي تريدها—مع السياق الذي تحتاجه—لاتخاذ إجراءات ذكية وتعظيم إمكانات تحليلات تطبيقات SaaS.