Autor

Martín Atanasov

Martin es un escritor de contenido de marketing y redactor publicitario con más de 8 años de experiencia. Tiene más de 1,500 artículos publicados sobre las mejores prácticas, soluciones y productos de marketing. Dentro del equipo de Infragistics, Martin se ha encargado de proporcionar información valiosa sobre cómo nuestros clientes pueden utilizar nuestros productos en todo su potencial.

La pieza que faltaba en la BI empresarial: análisis intuitivo, integrado y de autoservicio

La pieza que faltaba en la BI empresarial: análisis intuitivo, integrado y de autoservicio

La mayoría de las plataformas de BI empresarial se crearon para la generación de informes internos, no para productos SaaS modernos que utilizan análisis orientados al cliente. Se encuentran fuera de su aplicación, fragmentan su experiencia de usuario y retrasan la toma de decisiones. El software empresarial moderno requiere análisis que sean intuitivos, integrados y de autoservicio por diseño. Reveal se creó para ofrecer exactamente eso, sin iFrames, sin transferencias y sin concesiones.

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Qué es BI de autoservicio: beneficios, herramientas de uso, consideraciones

Qué es BI de autoservicio: beneficios, herramientas de uso, consideraciones

La BI de autoservicio permite a los usuarios explorar y actuar sobre los datos sin depender de equipos técnicos ni enviar tickets de soporte. Proporciona a los usuarios empresariales las herramientas que necesitan para generar información, crear informes y tomar decisiones en tiempo real, por su cuenta.

En el caso de los productos SaaS y las plataformas internas, la integración de BI de autoservicio directamente en la aplicación amplía ese valor al ofrecer una experiencia analítica fluida y nativa que es rápida, escalable y totalmente personalizable.

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mejorar el análisis de datos con visualizaciones de datos de bricolaje

Visualizaciones de datos de bricolaje: cómo impulsar la adopción con datos

Los paneles genéricos fallan a los equipos de SaaS al limitar la adopción, ralentizar a los desarrolladores y obligar a los usuarios a confiar en herramientas externas. Las visualizaciones de datos de bricolaje cambian eso al incorporar análisis directamente en el producto, haciéndolo flexible, atractivo y alineado con las necesidades comerciales. Este cambio impulsa la adopción, reduce la rotación y crea nuevas oportunidades de ingresos a través de la personalización y el autoservicio. Para los líderes de SaaS, el valor es claro: la analítica se convierte en una capacidad del producto, no en un complemento. Reveal permite esto con un SDK integrado, control de marca blanca y paneles controlados por el usuario que se adaptan a su producto.

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formas de monetizar su solución de análisis integrada

Cómo monetizar el análisis de datos para ISV y plataformas SaaS

La forma más rápida de monetizar sus datos es incrustar paneles de control de marca blanca directamente en su producto. Si bien la oportunidad es clara, la ejecución no siempre es fácil. La creación interna consume tiempo, dinero y recursos de desarrollo, y elegir el socio equivocado puede provocar los mismos cuellos de botella que estancan los esfuerzos de monetización.

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solución de análisis integrado saas

Análisis integrado para empresas SaaS

La mejor manera de ofrecer información en su producto SaaS es integrarla directamente donde trabajan los usuarios. Sin cambiar de herramienta. No hay retrasos en los informes. La creación de análisis internos quema tiempo y recursos de desarrollo. Reveal es un análisis integrado especialmente diseñado para plataformas SaaS, con un verdadero SDK, control completo de marca blanca y precios fijos que se amplían. Obtiene análisis de autoservicio en la aplicación sin ralentizar su hoja de ruta.

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Imagen destacada de las 12 principales plataformas de análisis integradas

Las 12 mejores plataformas Análisis integrado

Elegir la plataforma de análisis integrado incorrecta ralentiza su hoja de ruta, aumenta la carga de los desarrolladores y debilita la experiencia del producto. Muchas herramientas marcan las casillas de características, pero fallan en los modelos de precios, el control de integración, el ajuste de integración y la escala a largo plazo.

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