Análisis integrado para empresas SaaS

La mayoría de las empresas de SaaS recopilan datos de productos. Pocos lo hacen utilizable donde importa: dentro de la aplicación. Ahí es donde la analítica integrada para SaaS cambia la ecuación, dando a los usuarios acceso directo a la información sin herramientas adicionales ni retrasos.

Sin él, los equipos internos persiguen las solicitudes de informes, los ingenieros queman los ciclos de mantenimiento de los paneles y los usuarios dejan que su aplicación responda preguntas simples.

Esta guía demuestra cómo los equipos dirigidos por productos utilizan la analítica integrada para mejorar el compromiso, reducir la carga de soporte y enviar más rápido sin la carga de crear desde cero.

Lo que aprenderás en este artículo

• Por qué los análisis superficiales se quedan cortos en SaaS y cómo la información integrada cambia la experiencia de sus usuarios.
• ¿Qué diferencia a la analítica SaaS de las herramientas de BI tradicionales? Además, por qué es importante la entrega en la aplicación.
• Los costos ocultos, la carga de desarrollo y la deuda técnica a largo plazo que conlleva la creación de análisis internos.
• Cómo la analítica integrada impulsa la interacción, reduce las solicitudes de soporte y abre nuevas vías para los ingresos.
• Cómo los equipos de SaaS, como Sensato y Casebook, lanzaron paneles listos para producción sin recursos de visualización internos.
• Qué priorizar en una plataforma de análisis integrada moderna: control de SDK, etiquetado blanco, información impulsada por IA y soporte de datos multiusuario.
• Por qué Reveal está diseñado específicamente para la analítica integrada para SaaS.

¿Qué es el análisis de SaaS?

El análisis de SaaS se refiere al proceso de recopilación, análisis y visualización de datos de su aplicación SaaS para mejorar el rendimiento del producto, mejorar la experiencia del usuario e impulsar mejores resultados comerciales.

A diferencia de las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial (BI), el software de análisis SaaS suele estar integrado directamente en la aplicación. Eso significa que los usuarios y los equipos internos pueden acceder a información en tiempo real y tomar decisiones sin cambiar de herramienta, enviar solicitudes de datos o esperar informes.

Algunos casos de uso comunes de análisis integrados para SaaS son:

• Realice un seguimiento de la adopción de funciones y el comportamiento del usuario para comprender cómo interactúan los clientes con el producto.

• Supervise el estado de las suscripciones mediante métricas clave de SaaS, como la tasa de abandono, los ingresos recurrentes mensuales (MRR) y el valor del ciclo de vida del cliente (LTV).

• Identifique las tendencias de uso que informan las decisiones de la hoja de ruta del producto y resalte las áreas de fricción en los flujos de trabajo de los usuarios.

Scriptly, una plataforma SaaS para farmacias, es el ejemplo perfecto. Utilizaron Reveal para mostrar tendencias de prescripción en tiempo real dentro de su producto. No hay que crear una capa de visualización ni hay un analista en el bucle. En dos semanas, los usuarios finales estaban explorando datos y tomando decisiones dentro de la aplicación sin cambiar de herramienta ni abrir un ticket de soporte.

Ese es el punto: en las aplicaciones modernas, la analítica integrada para SaaS no es una ocurrencia tardía. Es parte de la experiencia principal del producto. Cuando los usuarios pueden actuar sobre la base de la información dentro de su plataforma, se mueven más rápido y confían más en su producto para impulsar los resultados.

Desafíos de construir su propia solución de análisis

La creación de análisis internos resulta atractiva. Le brinda un control total, se alinea con su pila tecnológica y evita la dependencia de un proveedor. Pero esas ventajas se desvanecen rápidamente.

En promedio, una empresa de SaaS pasará al menos 6 meses creando una capa de informes personalizada con un equipo de desarrollo a tiempo completo. Nuestras estimaciones sugieren que el costo también estará entre $350,000 y $500,000.

A pesar de esta colosal inversión, la analítica integrada interna a menudo se queda corta y, la mayoría de las veces, los líderes de SaaS optan por la solución de analítica integrada de terceros, mucho más rentable.

He aquí por qué la construcción del tuyo propio a menudo se rompe:

• Altos costos de desarrollo: Construir incluso analíticas básicas lleva meses. La adición de desgloses, filtrado o características de exportación multiplica la complejidad.

• Carga de mantenimiento continuo: Su equipo será el propietario de todas las actualizaciones, correcciones de errores y problemas de rendimiento de forma permanente.

• Tiempo lento de comercialización: Los proyectos de análisis internos suelen retrasar la entrega de los productos entre 6 y 12 meses.

• Discrepancia UI/UX: Los paneles personalizados rara vez coinciden con el sistema de diseño de su producto. La experiencia se siente separada, no nativa.

• Falta de funciones avanzadas: La compatibilidad con actualizaciones en tiempo real, permisos de nivel de usuario y paneles de control multiinquilino agrega un alcance significativo.

• Desafíos de escalabilidad: El rendimiento disminuye a medida que crece su base de usuarios. El almacenamiento en caché, el ajuste de consultas y el escalado de back-end se convierten en preocupaciones a tiempo completo.

• Riesgo de seguridad y cumplimiento: La creación de acceso basado en roles, registros de auditoría y controles de privacidad desde cero agrega riesgo y sobrecarga.

• Pérdida de enfoque del producto: Cada hora que se dedica a la analítica es tiempo que no se dedica a las funciones principales de SaaS y a la experiencia del cliente.

Cuando se trata de construir vs. comprar, a menos que la analítica sea su producto principal, construirlo internamente crea más riesgo que valor. Es por eso que la mayoría de los líderes de SaaS cambian a la analítica integrada para plataformas de SaaS diseñadas para la escala, el rendimiento y la integración perfecta del producto.

Por qué los productos SaaS necesitan análisis integrados

Sus usuarios no solo quieren funciones. Quieren respuestas. Esperan ver lo que está funcionando, monitorear las métricas clave y tomar decisiones en tiempo real sin salir de su producto.

La analítica integrada transforma su plataforma SaaS de una herramienta a un motor de decisiones. Es tanto una mejora de la experiencia de usuario como una estrategia de producto con un impacto empresarial tangible.

Esto es lo que impulsa:

• Valor para el cliente: Los usuarios obtienen los datos en contexto, no en hojas de cálculo. Pueden realizar un seguimiento de la pérdida de clientes, supervisar el uso y actuar en función de la información sin necesidad de generar tickets o exportar informes.

• Adherencia del producto: cuando la información se incorpora a los flujos de trabajo diarios, los usuarios inician sesión con más frecuencia y se involucran más profundamente. La analítica se convierte en parte del ciclo de hábitos.

• Diferenciación competitiva: En el mercado actual, se espera análisis integrados. Los compradores comparan las funciones de informes con la misma precisión que lo hacen con las integraciones o la incorporación.

• Autoservicio a escala: los usuarios no técnicos pueden crear, filtrar y compartir paneles por su cuenta. Sus equipos de soporte y datos se mantienen al margen y se centran en el trabajo de mayor valor.

• Monetización: La analítica abre los ingresos. Organice las funciones en niveles por función, venda paneles como un complemento o cree planes basados en el uso. Con una solución flexible, las empresas de SaaS pueden lanzar nuevos modelos en semanas.

Para ofrecer todo esto en todos los segmentos de clientes, también debe admitir datos de múltiples inquilinos en análisis integrados con el aislamiento de datos, el control de acceso y la flexibilidad de implementación adecuados desde el primer día.

Si se hace correctamente, los análisis integrados mejoran su producto y mejoran la experiencia de sus clientes. Acelera todo: el compromiso, la retención y los ingresos.

Análisis integrado para SaaS en acción

La creación de análisis internos ralentiza las mejoras del producto, consume recursos de desarrollo y agrega trabajo de mantenimiento a largo plazo. Es por eso que cada vez más empresas de SaaS están incorporando análisis directamente en sus aplicaciones utilizando plataformas especialmente diseñadas como Reveal.

Sensato: cuadros de mando listos para la producción sin experiencia interna

Sensato, un proveedor de software de ciberseguridad, necesitaba lanzar paneles de control orientados al cliente en un plazo ajustado. Pero no contaban con un equipo de visualización, y la puesta en marcha de las herramientas internas no era realista.

Con el SDK de Reveal, entregaron análisis 10 veces más rápido de lo planeado. Los paneles coincidían con el diseño de su aplicación y ofrecían información sobre amenazas en tiempo real, sin necesidad de nueva infraestructura ni modificar la pila existente.

Libro de casos: Informes de autoservicio para usuarios no técnicos

Casebook sirve a las organizaciones de servicios humanos. Sus usuarios finales, los trabajadores sociales, necesitaban acceso a los datos operativos, pero no tenían conocimientos técnicos.

Reveal habilitado paneles integrados para que los usuarios puedan crear, personalizar y compartir por su cuenta. Los informes ya no requieren tiempo de desarrollador. La analítica se convirtió en parte del flujo de trabajo, no en un proceso externo.

En ambos ejemplos, una plataforma de análisis SaaS de terceros ayudó a los equipos a entregar más rápido, reducir la carga de soporte y hacer que la información estuviera disponible exactamente donde los usuarios la necesitaban.

Qué características buscar en una solución integrada

No todas las plataformas de análisis integrado están diseñadas teniendo en cuenta los productos SaaS. Muchas son herramientas de BI modernizadas creadas para la generación de informes internos, que ahora se comercializan para la integración. Se basan en iFrames, API complementarias e infraestructura que nunca se diseñó para ejecutarse dentro de aplicaciones orientadas al cliente. El resultado: tiempos de carga más lentos, experiencia de usuario inconsistente, personalización limitada y una creciente sobrecarga de soporte.

Para evitar esos problemas, evalúe cualquier plataforma en función de estos requisitos básicos:

1. SDK nativo y control completo de la API

Necesita un control completo sobre cómo aparecen y se comportan los análisis en su aplicación. Busque un verdadero SDK, no un iFrame, y API flexibles que admitan la integración completa en entornos web, de escritorio y móviles. Esto es esencial para ofrecer experiencias de análisis rápidas y fiables que se alineen con la arquitectura de su producto.

2. Personalización de marca blanca

La marca importa. Los clientes nunca deben sentir que han abandonado su aplicación cuando ven un panel. Una plataforma que admite análisis completos de marca blanca le permite alinear cada detalle visual, como colores, diseño, fuentes e interacciones, con su sistema de diseño existente.

3. Información en tiempo real e impulsada por IA

Los usuarios modernos esperan algo más que gráficos estáticos. La analítica impulsada por IA permite una toma de decisiones más rápida con previsión, detección de anomalías y consultas en lenguaje natural. Estas capacidades hacen que su producto sea más inteligente sin agregar complejidad para los usuarios.

4. Conectividad de datos sin interrupciones

Su plataforma de análisis debe conectarse a su pila de forma predeterminada. Eso significa soporte directo para orígenes SQL, API REST, almacenes en la nube y archivos locales. En resumen, cuando se integra la analítica integrada para SaaS, la plataforma debe ser compatible con una amplia variedad de fuentes de datos. Sin soluciones alternativas y sin dependencia de proveedor.

5. Seguridad basada en roles y soporte multiusuario

A medida que su aplicación crece, sus análisis deben escalar con ella. El acceso seguro basado en roles, el control de permisos y la compatibilidad con datos multiusuario en análisis integrados son esenciales para las plataformas SaaS que atienden a varios clientes desde un único entorno.

6. Flexibilidad y rendimiento de la implementación

La analítica no debería ralentizar tu producto. Dé prioridad a los SDK ligeros, la carga asíncrona y las opciones de implementación flexibles. Debería poder ejecutar análisis en las instalaciones, en la nube o en contenedores, dondequiera que resida su pila.

Puede ver la lista completa de funciones de análisis integradas que admiten estos casos de uso. Aún así, la conclusión clave es simple: la analítica integrada debe comportarse como una parte natural de su aplicación, no como un complemento desconectado.

¿Por qué elegir Reveal

Si está creando un producto SaaS y la analítica forma parte de su hoja de ruta, una herramienta de BI de propósito general no será suficiente. Necesita una plataforma diseñada específicamente para el análisis integrado para SaaS. Uno que funcione dentro de su producto, no alrededor de él.

Reveal fue diseñado desde el primer día como una plataforma de análisis SaaS, no como una herramienta de panel de control adaptada. Le da a su equipo un control total a través de un verdadero SDK integrado con rendimiento en tiempo real y soporte multiplataforma. Sin iFrames. No hay requisitos de alojamiento propietario.

Reveal garantiza:

• Sin precios basados en el usuario

• Sin dependencia de un proveedor

• No hay capas entre la aplicación y los datos

Obtiene acceso completo a la API y soporte para .NET, Java, React, Angular y más. Su equipo de desarrollo puede crear rápidamente, integrarse en profundidad y escalar según sus términos, independientemente de si desea implementar en la nube, en las instalaciones o de forma híbrida.

Al comparar las soluciones de análisis integrado SaaS, esto es lo que se destaca con Reveal:

• Precios predecibles y fijos

• Rápido tiempo de creación de valor

• Paneles de marca blanca que coinciden con la interfaz de usuario de su producto

• Análisis en tiempo real impulsados por IA que los usuarios pueden explorar sin soporte

Con Reveal, la analítica se convierte en parte del producto, no en una solución alternativa o complementaria. Sus usuarios obtienen información en contexto. Su equipo realiza envíos más rápido con menos gastos generales.