软件即服务 (SaaS) 应用程序已成为寻求最大限度提高网络灵活性并最大限度降低成本的企业的福音。它们为应用程序开发人员提供按需可扩展性，并加快新功能和软件更新的受益时间。
SaaS 利用云计算基础设施和规模经济，为客户提供更简化的采用、使用和支付软件的方法。
然而，SaaS 架构很容易让 DevOps 团队因数据聚合、排序和分析任务而不知所措。考虑到市场上 SaaS 应用的数量（2023 年有超过 30,000 名 SaaS 开发人员在运营）以及单个应用可以生成的数据量（每个企业业务使用大约 470 个 SaaS 应用），SaaS 会给企业带来大量结构化和非结构化数据需要解析。
这就是为什么当今的应用分析平台依赖人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术来筛选大数据、提供有价值的业务洞察并提供卓越的数据可观察性。
什么是应用分析？
广义上讲，应用程序分析是指收集应用程序数据并对 SaaS、移动、桌面和 Web 应用程序性能和使用情况数据进行实时分析的过程。
应用分析包括：
- 应用程序使用情况分析，显示应用程序的使用模式（例如每日和每月活跃用户、最常用和最不常用的功能以及下载的地理分布）。
- 应用程序性能分析， 它显示应用程序在网络中的运行情况（通过响应时间和故障率等指标）并确定应用程序、服务器或网络问题的原因和位置。
- 应用程序成本和收入分析， 它跟踪应用程序收入（例如年度经常性收入和客户生命周期价值（企业在业务关系持续期间可以从单个客户那里获得的总利润））和支出（例如客户获取成本（与获取新客户相关的成本）。
应用分析服务使用复杂的数据可视化工具（其中许多由人工智能提供支持），使企业能够更好地了解 IT 运营，帮助团队更快地做出更明智的决策。
SaaS 分析中的 AI
大多数行业都必须在一定程度上考虑人工智能的普及和人工智能驱动的商业实践。
约 42% 的企业级组织（员工人数超过 1,000 人）已将 AI 用于业务目的，近 60% 的企业已使用 AI 来加速技术投资。到 2026 年，超过 80% 的公司将在其 IT 环境中部署支持 AI 的应用程序（而 2023 年这一比例仅为 5%）。
SaaS 应用程序开发和管理也不例外。
SaaS 为企业提供云原生应用功能，但 AI 和 ML 将 SaaS 应用生成的数据转化为可操作的见解。现代 SaaS 分析解决方案可以与 AI 模型无缝集成，以预测用户行为并自动进行数据分类和分析；ML 算法使 SaaS 应用能够随着时间的推移进行学习和改进。
通过全面的、人工智能驱动的 SaaS 分析，企业可以就功能增强、UI/UX 改进和营销策略做出数据驱动的决策，以最大限度地提高用户参与度并实现或超越业务目标。
SaaS 应用分析用例
虽然传统的 SaaS 数据分析方法（例如仅依靠人工数据分析师来汇总数据点）对某些组织来说很有效，但有时无法处理 SaaS 应用产生的大量数据。他们可能还难以充分利用应用分析的预测功能。
然而，人工智能和机器学习技术的引入可以提供更细致的可观察性和更有效的决策自动化。人工智能和机器学习生成的 SaaS 分析可以增强：
1. 数据洞察和报告
应用程序分析可帮助企业监控关键绩效指标 (KPI)，例如错误率、响应时间、资源利用率、用户保留率和依赖率等关键指标，以识别性能问题和瓶颈并创造更流畅的用户体验。人工智能和机器学习算法通过更高效地处理独特的应用数据来增强这些功能。
人工智能技术还可以揭示和可视化数据模式以帮助功能开发。
例如，如果开发团队想要了解哪些应用功能对留存率影响最大，则可以使用人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 来分析非结构化数据。NLP 协议将自动分类用户生成的内容（例如客户评论和支持单），汇总数据并深入了解让客户不断回访应用的功能。人工智能甚至可以使用 NLP 来建议新的测试、算法、代码行或全新的应用功能，以提高留存率。
借助 AI 和 ML 算法，SaaS 开发人员还可以对应用分析进行精细的可观察性分析。基于 AI 的分析程序可以创建实时、完全可定制的仪表板，提供最新的 KPI 洞察。大多数机器学习工具都会自动生成复杂数据的摘要，让高管和其他决策者更容易理解报告，而无需亲自查看原始数据。
2.预测分析。
预测分析根据历史数据预测未来事件；人工智能和机器学习模型——例如 回归分析， 神经网络和 决策树——提高这些预测的准确性。例如，电子商务应用程序可以通过分析以前节假日的历史购买数据来预测哪些产品在节假日期间会很受欢迎。
大多数 SaaS 分析工具（包括 Google Analytics、Microsoft Azure 和 IBM® Instana®）都提供预测分析功能，使开发人员能够预测市场和用户行为趋势并相应地调整其业务策略。
预测分析对于用户洞察同样有价值。
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人工智能和机器学习功能使 SaaS 分析软件能够对应用程序内的用户交互（点击模式、导航路径、功能使用情况和会话持续时间等指标）进行复杂的分析，最终帮助团队预测用户行为。
例如，如果一家公司想要实施流失预测协议来识别有风险的用户，他们可以使用人工智能功能来分析活动减少和负面反馈模式，这两个用户参与度指标通常先于流失。在程序识别出有风险的用户后，机器学习算法可以建议个性化干预措施来重新吸引他们（订阅服务可能会向有脱离迹象的用户提供折扣或独家内容）。
深入研究用户行为数据还可以帮助企业主动识别应用可用性问题。在出现意外中断（例如自然灾害造成的中断）时，AI 和 SaaS 分析可提供实时数据可见性，让企业在困难时期保持正常运营，甚至不断改进。
3.个性化和用户体验优化。
机器学习技术通常是 SaaS 应用程序中提供个性化客户体验不可或缺的部分。
利用客户偏好（首选主题、布局和功能）、历史趋势和用户交互数据，SaaS 中的 ML 模型可以根据实时数据动态定制用户看到的内容。换句话说，由 AI 驱动的 SaaS 应用可以自动实现自适应界面设计，以通过个性化推荐和内容体验吸引用户。
例如，新闻应用可以突出显示与用户之前阅读和喜欢的文章类似的文章。在线学习平台可以根据用户的学习历史和偏好推荐课程或入门步骤。通知系统可以在每个用户最有可能参与的时候向他们发送有针对性的消息，使整体体验更加相关和愉快。
在应用程序层面，人工智能可以分析用户旅程数据，以了解用户通过应用程序采取的典型导航路径，并简化整个用户群的导航。
4.转化率优化与营销。
人工智能分析工具为企业提供了优化转化率的机会，无论是通过表单提交、购买、注册还是订阅。
基于人工智能的分析程序可以自动化漏斗分析（识别转化漏斗中用户离开的位置）、A/B 测试（开发人员测试多个设计元素、功能或转化路径以查看哪个效果更好）和号召性用语按钮优化以提高转化率。
来自人工智能和机器学习的数据洞察还有助于改善产品营销并提高整体应用程序的盈利能力，这两者都是维护 SaaS 应用程序的重要组成部分。
公司可以使用人工智能来自动化繁琐的营销任务（例如潜在客户生成和广告定位），从而最大限度地提高广告投资回报率和转化率。借助机器学习功能，开发人员可以跟踪用户活动，以更准确地细分用户群并向其销售产品（例如，通过转化激励）。
5.定价优化。
管理 IT 基础设施可能是一项昂贵的任务，尤其是对于运行大量云原生应用程序网络的企业而言。AI 和 ML 功能通过自动化 SaaS 流程职责和简化工作流程，帮助最大限度地减少云支出（和云浪费）。
通过使用 AI 生成的预测分析和实时财务可观察性工具，团队可以预测资源使用波动并相应地分配网络资源。SaaS 分析还使决策者能够识别未充分利用或有问题的资产，防止过度支出和支出不足，并释放资金用于应用程序创新和改进。
利用 IBM Instana Observability 最大限度发挥 SaaS 分析数据的价值
人工智能应用程序分析为开发人员在当今快节奏、超动态的 SaaS 环境中提供了优势，借助 IBM Instana，企业可以获得业界领先的、实时的、全栈可观察性解决方案。
Instana 不仅仅是一个传统的应用性能管理 (APM) 解决方案。它通过 AI 提供自动化、民主化的可观察性，使 DevOps、SRE、平台工程、ITOps 和开发领域的任何人都可以访问它。Instana 为公司提供他们想要的数据（以及他们需要的背景），以采取明智的行动并最大限度地发挥 SaaS 应用分析的潜力。
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