Las aplicaciones de software program como servicio (SaaS) se han convertido en una gran ayuda para las empresas que buscan maximizar la agilidad de la pink y al mismo tiempo minimizar los costos. Ofrecen a los desarrolladores de aplicaciones escalabilidad bajo demanda y un tiempo de obtención de beneficios más rápido para nuevas funciones y actualizaciones de software program.
SaaS aprovecha la infraestructura de computación en la nube y las economías de escala para brindar a los clientes un enfoque más ágil para adoptar, usar y pagar el software program.
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 operaban 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 una gran cantidad de aplicaciones estructuradas y datos no estructurados para analizar.
Es por eso que las plataformas de análisis de aplicaciones actuales dependen de la tecnología de inteligencia synthetic (IA) y aprendizaje automático (ML) para examinar large information, proporcionar información empresarial valiosa y ofrecer una observabilidad de datos superior.
¿Qué es el análisis de aplicaciones?
En términos generales, el análisis de aplicaciones se refiere al proceso de recopilación de datos de aplicaciones y realización de análisis en tiempo actual de datos de uso y rendimiento de aplicaciones SaaS, móviles, de escritorio y net.
Los análisis de aplicaciones incluyen:
Análisis de uso de aplicaciones, que muestran patrones de uso de aplicaciones (como usuarios activos diarios y mensuales, funciones más y menos utilizadas y distribución geográfica de las descargas). Análisis de rendimiento de aplicaciones, que muestran cómo se están desempeñando las aplicaciones en la pink (con métricas como tiempos de respuesta y tasas de falla) e identifican la causa y la ubicación de los problemas de la aplicación, el servidor o la pink. Análisis de costos e ingresos de las aplicaciones, que rastrean los ingresos de las aplicaciones, como los ingresos recurrentes anuales y el valor de vida del cliente (el beneficio complete que una empresa puede esperar obtener de un solo cliente durante la duración de la relación comercial), y gastos como el costo de adquisición del cliente ( los costos asociados con la adquisición de un nuevo cliente).
Utilizando sofisticadas herramientas de visualización de datos, muchas de las cuales están impulsadas por IA, los servicios de análisis de aplicaciones permiten a las empresas comprender mejor las operaciones de TI, ayudando a los equipos a tomar decisiones más inteligentes y más rápidas.
IA en análisis SaaS
La mayoría de las industrias han tenido que tener en cuenta, hasta cierto punto, la proliferación de la IA y las prácticas comerciales impulsadas por ella.
Aproximadamente el 42% de las organizaciones de escala empresarial (más de 1000 empleados) han utilizado la IA con fines comerciales, y casi el 60% de las empresas ya la utilizan para acelerar la inversión en tecnología. Y para 2026, más del 80% de las empresas habrán implementado aplicaciones habilitadas para IA en sus entornos de TI (frente a 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 aprendizaje automático convierten los datos generados por las aplicaciones SaaS en información procesable. Las soluciones de análisis SaaS modernas pueden integrarse perfectamente con modelos de IA para predecir el comportamiento del usuario y automatizar la clasificación y el análisis de datos; y los algoritmos de aprendizaje automático permiten que las aplicaciones SaaS aprendan y mejoren con el tiempo.
Al utilizar análisis SaaS integrales impulsados por IA, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos sobre mejoras de funciones, mejoras de UI/UX y estrategias de advertising para maximizar la participación del usuario y cumplir (o superar) los objetivos comerciales.
Casos de uso de análisis de aplicaciones SaaS
Si bien son efectivos para algunas organizaciones, los métodos tradicionales de análisis de datos SaaS (como depender únicamente de analistas de datos humanos para agregar puntos de datos) a veces no logran manejar las enormes cantidades de datos que producen las aplicaciones SaaS. También pueden tener dificultades para aprovechar plenamente las capacidades predictivas del análisis de aplicaciones.
Sin embargo, la introducción de tecnologías de inteligencia synthetic y aprendizaje automático puede proporcionar una observabilidad más matizada y una automatización de decisiones más efectiva. Los análisis SaaS generados por IA y ML mejoran:
1. Información sobre datos e informes
El análisis de aplicaciones ayuda a las empresas a monitorear los indicadores clave de rendimiento (KPI), como tasas de error, tiempo de respuesta, utilización de recursos, retención de usuarios y 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 funciones al procesar datos únicos de aplicaciones de manera más eficiente.
Las tecnologías de inteligencia synthetic también pueden revelar y visualizar patrones de datos para ayudar con el desarrollo de funciones.
Si, por ejemplo, un equipo de desarrollo quiere comprender qué características de la aplicación impactan más significativamente en la retención, podría utilizar el procesamiento del lenguaje pure (NLP) impulsado por IA para analizar datos no estructurados. Los protocolos de PNL categorizarán automáticamente el contenido generado por el usuario (como reseñas de clientes y tickets de soporte), resumirán los datos y ofrecerán información sobre las funciones que hacen que los clientes regresen a la aplicación. La IA puede incluso utilizar PNL 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 análisis de aplicaciones. Los programas de análisis impulsados por IA pueden crear paneles de management en tiempo actual y totalmente personalizables que brindan información actualizada al minuto sobre los KPI. Y la mayoría de las herramientas de aprendizaje automático generarán automáticamente resúmenes de datos complejos, lo que facilitará que los ejecutivos y otros tomadores de decisiones comprendan los informes sin necesidad de revisar los datos sin procesar ellos mismos.
2. Análisis predictivo.
El análisis predictivo pronostica eventos futuros basándose en datos históricos; Los modelos de IA y ML (como el análisis de regresión, las redes neuronales y los árboles de decisión) mejoran la precisión de estas predicciones. Una aplicación de comercio electrónico, por ejemplo, puede predecir qué productos serán populares durante las fiestas analizando datos históricos de compras de temporadas festivas anteriores.
La mayoría de las herramientas de análisis SaaS, incluidas Google Analytics, Microsoft Azure e IBM® Instana®, ofrecen funciones de análisis predictivo que permiten a los desarrolladores anticipar las tendencias de comportamiento del mercado y de los usuarios y cambiar su estrategia comercial en consecuencia.
Los análisis predictivos son igualmente valiosos para obtener información sobre los usuarios.
Las funciones de IA y ML permiten que el software program de análisis SaaS ejecute análisis complejos de las interacciones del usuario dentro de la aplicación (patrones de clics, rutas de navegación, uso de funciones 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 inteligencia synthetic para analizar la reducción de la actividad y los patrones de retroalimentación negativa, dos métricas de participación de los usuarios que a menudo preceden al abandono. Después de que el programa identifica a los usuarios en riesgo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden sugerir intervenciones personalizadas para volver a involucrarlos (un servicio de suscripción puede ofrecer contenido exclusivo o con descuento a los usuarios que muestran signos de desconexión).
Profundizar en los datos de comportamiento del usuario 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 pure), los análisis de IA y SaaS brindan visibilidad de datos en tiempo actual que mantiene a las empresas funcionando (o incluso mejorando) en tiempos difíciles.
3. Personalización y optimización de la experiencia de usuario.
Las tecnologías de aprendizaje automático suelen ser fundamentales para brindar una experiencia personalizada al cliente en aplicaciones SaaS.
Utilizando las preferencias de los clientes (temas, diseños y funciones preferidos), tendencias históricas y datos de interacción del usuario, los modelos de aprendizaje automático en SaaS pueden adaptar dinámicamente el contenido que ven los usuarios en función de datos en tiempo actual. En otras palabras, las aplicaciones SaaS impulsadas por IA pueden implementar automáticamente un diseño de interfaz adaptable para mantener a los usuarios interesados con recomendaciones personalizadas y experiencias de contenido.
Las aplicaciones de noticias, por ejemplo, pueden resaltar artículos similares a los que un usuario leyó anteriormente y le gustaron. Una plataforma de aprendizaje en línea puede recomendar cursos o pasos de incorporación según el historial de aprendizaje y las preferencias de un usuario. Y los sistemas de notificación pueden enviar mensajes específicos a cada usuario en el momento en que es más possible que interactúen, lo que hace que la experiencia common 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 siguen 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 advertising.
Las herramientas de análisis de IA ofrecen a las empresas la oportunidad de optimizar las tasas de conversión, ya sea mediante envío de formularios, compras, registros o suscripciones.
Los programas de análisis basados en IA pueden automatizar análisis de embudo (que identifican en qué parte del embudo de conversión abandonan los usuarios), pruebas A/B (donde los desarrolladores prueban múltiples elementos de diseño, características o rutas de conversión para ver cuál funciona mejor) y llamadas a la acción. Optimización de botones para aumentar las conversiones.
Los conocimientos de datos procedentes de la IA y el aprendizaje automático también ayudan a mejorar el advertising de productos y aumentar la rentabilidad common de las aplicaciones, ambos componentes vitales para el mantenimiento de las aplicaciones SaaS.
Las empresas pueden utilizar la IA para automatizar tediosas tareas de advertising (como la generación de leads y la orientación de anuncios), maximizando tanto el ROI de la publicidad como las tasas de conversación. Y con las funciones de aprendizaje automático, los desarrolladores pueden rastrear la actividad de los usuarios para segmentar y vender productos con mayor precisión a la base de usuarios (con incentivos de conversión, por ejemplo).
5. Optimización de precios.
Administrar la infraestructura de TI puede ser una tarea costosa, especialmente para una empresa que ejecuta una gran pink de aplicaciones nativas de la nube. Las funciones de IA y ML ayudan a minimizar los gastos en la nube (y el desperdicio de la nube) al automatizar las responsabilidades de los procesos SaaS y optimizar los flujos de trabajo.
Utilizando análisis predictivos generados por IA y herramientas de observabilidad financiera en tiempo actual, los equipos pueden anticipar las fluctuaciones en el uso de recursos y asignar recursos de pink en consecuencia. Los análisis de SaaS también permiten a los tomadores de decisiones identificar activos infrautilizados o problemáticos, evitando gastos excesivos o insuficientes y liberando capital para innovaciones y mejoras de aplicaciones.
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