組み込み型分析ツール    究極ガイド

組み込み型分析ツールとは何ですか?

「分析ソフトウェアは独自に活用されています。ほとんどのソフトウェアは既存のプロセスを最適化できますが、分析は（正しく行われれば）まったく新しい取り組みを実現する洞察を生み出す必要があります。やり方だけでなく、何をするかも変わるはずです。」 –Martin Movassate 氏、Heap Analytics 創設者兼 CEO

組み込み分析は、ビジネス インテリジェンス(BI) 機能とデータ視覚化を既存のソフトウェア アプリケーション ユーザー インターフェイス (UI) に直接統合します。ユーザーにリアルタイムのレポートを提供し、コンテキスト内で直接洞察を提供するため、ユーザーは即座に行動できるようになります。組み込みの分析機能は、医療、製造、電気通信、小売などのさまざまな業界で使用でき、企業がさまざまな目的でデータを収集および分析できるようになります。さらに、埋め込み型分析は、あらゆるユーザーが理解できるように、可能な限り簡単な方法で最新のデータを提供します。これは、データ分析がもはやデータ アナリストや IT 担当者だけの手中にあるのではなく、マーケターや営業専門家から人事マネージャーや会計士、さらには経営幹部やその間のすべての人に至るまで、すべての人の手の中にあることを意味します。

組み込み型分析ツールが従来の BI とどう違うのでしょうか?

ビジネス インテリジェンスとは、データ ポイントを取得し、賢明なビジネス上の意思決定に使用できるリソースに変換するプロセスを指します。ビジネス インテリジェンスに含まれるプロセスには、データの収集、保存、取得、そのデータに基づくレポートの作成、データに裏付けられた意思決定が含まれます。

組み込み分析はほとんど同じですが、収集プロセスが異なります。

従来の BI は、さまざまなソースからデータを収集する独立したシステムのセットです。一方、組み込み分析は、あらゆる種類のシステムに緊密に統合された機能を収集して、コンテキストに洞察をもたらすソフトウェアです。

従来の BI ソリューションでは、必要な重要な洞察を見つけるために、ワークフローを離れてアプリケーション間を切り替える必要がありました。対照的に、組み込み分析は、より優れた分析エクスペリエンスを実現するためにアプリケーションに組み込まれます。これにより、ユーザーはワークフローを中断することなく、スタンドアロン アプリケーションで洞察とアクションを組み合わせることができます。

なぜ組み込み型分析ツールを考慮する必要があるのでしょうか？

「アプリケーション プロバイダーの87%は、組み込み分析がユーザーにとって重要であると述べています。」–Gartner  

少し前から、企業は BI ツールを使用して生データをビジネス上の有意義な洞察に変換してきました。うまく機能していましたが、組み込み分析の必要性とそれをめぐる話題は年々増加し続けています。それは、企業のデータの真の価値を抽出できるようにするには、ユーザーがデータ分析に別のアプリケーションを使用できるように作業を保留する必要があったためです。だからこそ、組み込み分析に注目する必要があります。組み込み分析はすべてのユーザーにデータの力をもたらし、ワークフローを中断することなく、より迅速にデータに基づいた意思決定を行うことができます。

言い換えれば、従来の BI を使用すると、ユーザーは洞察を得てアクションを実行するために異なるアプリを切り替える必要があり、その結果、フラストレーションが生じ、時間の無駄が生じ、効率が低下します。 Nucleus Research の 2016 年 12 月のレポートによると、アプリケーション間の切り替えが必要な BI ツールの使用には、従業員の時間が毎週 1 ～ 2 時間もかかる可能性があります。一方、組み込み分析ユーザーは 1 つのアプリケーションのみを使用するため、時間が節約され、生産性が向上し、より優れた分析エクスペリエンスが提供されます。

組み込み型分析ツールの利点は何ですか?

「データの主な利点は、これまで知らなかった世界について何かを教えてくれることです。」–ヒラリー・メイソン、データサイエンティスト、Fast Forward Labs 創設者

組み込み分析の価値は誰にとっても非常に大きく、エンド ユーザーがデータ分析の専門家や IT 部門の助けを借りずにデータを探索して洞察を明らかにするのに役立ち、同時に製品リーダーやビジネス オーナーが顧客に最高のエクスペリエンスを提供できるようにサポートします。

​組み込み分析の利点は無限ですが、私たちは次の利点が最も優れていると考えています。

• 生産性の向上
• データに基づいた意思決定を養う
• 競争上の優位性
• 収益の増加
• シームレスなユーザーエクスペリエンス

生産性の向上

組み込み分析を使用すると、ユーザーはコンテキスト内で主要なビジネス データを確認できるため、必要な洞察を見つけるために複数の異なるアプリ間を行き来する必要がなくなります。したがって、ユーザーはビジネス アプリケーションから分析ツールに切り替える必要がなくなり、より多くの時間を費やして重要なタスクに集中できます。さらに、データが美しいビジュアライゼーションで表現されているのを見ると、認識も促進されます。

データに基づいた意思決定を養う

組み込み分析はユーザーに洞察を提供しますが、その一方で、顧客にも有益な洞察を提供します。正確で最新のデータを提示することで分析的思考が可能になり、最終的には革新的なアイデアや製品の改良を推進できるようになります。

コンテキスト分析により、ユーザーはその時点で入手可能な情報、または表示している特定の画面に表示される情報に基づいて、より適切かつ迅速な意思決定を行うことができます。人々は自分の決定が与える影響をよりよく理解できると、より自信を持って決定を下す傾向があります。

競争上の優位性

組み込み分析の最大の利点の 1 つは、ソフトウェア プロバイダーとエンド ユーザーの両方に次のような競争力を提供できることです。

• ユーザーがアプリケーション内でデータへのアクセスやダッシュボードの作成を体験するときの、最新のアプリ エクスペリエンス。
• データの傾向を特定でき、競合他社に先んじて市場と顧客をより深く理解できます。
• 埋め込み分析により、ユーザーが別のソースにアクセスする必要がなく、より多くのデータ ポイントが提供されるため、ユーザーはアプリでより多くの時間を費やします。
• ユーザーに関するデータを収集するほど、アプリの粘着性が高まります。アプリには、時間をかけて収集されたユーザーにとって役立つ情報が含まれているため、ユーザーが別のアプリに切り替える可能性は低くなります。これにより、ユーザーの顧客満足度が向上します。

収益の増加

​AnalyticsWeekに掲載された調査によると、調査対象となった 500 人のプロジェクト マネージャー、ソフトウェア開発者、エンジニア、経営幹部のうち、96% が組み込みアナリティクスが全体的な収益増加に貢献していると回答し、92% が競争上の差別化が向上したと報告しています。

さらに、組み込みの分析ツールは追加の収益源を提供できます。ビジネスにとって大きな価値があるため、一部の機能や機能が追加される可能性があり、営業チームはそれらを新規顧客や既存顧客にアップセルすることができます。

シームレスなユーザーエクスペリエンス

埋め込み型分析を使用すると、ブランド テーマに合わせてすべてをカスタマイズできるため、顧客からの認知度が向上し、信用度が高まり、最終的には顧客ロイヤルティが向上します。ユーザーは、アプリケーションの違いに気をとられることはなく、データの価値に集中することができます。

組み込み型分析ツールソリューションを購入するべきか、それとも構築するべきか?

ほとんどの組織は、既存のソフトウェアと統合するために、すでに確立されている組み込み分析ソリューションを購入することを選択します。これが推奨される主な理由の 1 つは、構築するのではなく購入することで時間とお金の両方を節約できることです。また、開発者のリソースと時間を解放して、開発者が中心的な能力やビジネスの当初の目的に集中できるようにすることもできます。ただし、ビジネス ニーズ、リソース、予算に応じて、どちらの決定にも長所と短所があります。それらを検討してみましょう。

自分で構築するべき?

👍 Small, fast projects  

社内で独自の分析機能を構築することは、要件が限られた小規模プロジェクトに取り組む場合、特に当該の開発チームが関連するスキルセットと、組み込み分析およびデータ視覚化ソリューションの開発における過去の経験を持っている場合に、最良の選択肢となる可能性があります。

👍 Total control  

この構築に対する最も説得力のある議論の 1 つは、製品管理者がアプリケーションの機能だけでなく外観や操作性など、アプリケーションのあらゆる側面を完全に制御できるということです。開発のすべての側面を社内に維持することで、製品チームはブランディング、ユーザー エクスペリエンス、機能をコントロールできます。

👎 Development & maintenance  

完全な組み込み分析プラットフォームを最初から構築して維持するのは簡単な作業ではありません。それには、データ分析についての深い理解と多くの作業が必要です。製品を構築するには、これまでの組み込み分析の経験が不足している可能性がある開発チームのトレーニングに時間と費用を投資する必要があります。

👎 Cost  

組み込み分析の構築には多額のコストがかかり、完了までに平均 7 か月かかります。推定平均コストは 35 万ドルにもなります (米国の平均給与に基づく)。これも：

• 4 人のソフトウェア開発者が 7 か月間
• 7 か月間 1 人の QA プロフェッショナル
• 2 人の UX/UI デザイナーが 6 か月間
• 1 人のデータサイエンティストが 1 か月間

これに対し、組み込みソリューションの標準価格は年間 30,000 ドルから 75,000 ドルです。

購入するべき？

👍 Focus on core product  

「ビルド」アプローチの主な欠点は、開発者がコア製品の作業から焦点を切り替えて、複雑な組み込み分析機能を作成する必要があることです。購入すると、開発チームをトレーニングするよりも時間と費用が節約され、社内リソースがまったく利用できない場合にトレーニングを行う必要がなくなります。

👍 Maintenance  

社内で構築されたものはすべて社内でサポートする必要があります。購入オプションを使用すると、サポートはクラウド経由でサードパーティによって提供されるため、ISV は問題が発生した場合にその修正にリソースを割り当てる必要がなくなります。ソフトウェアの存続期間中のコストの 90% は、ソフトウェアの稼働維持に関係しています。メンテナンス費用が多額になる場合があります。

👍 Faster time to market  

平均的な構築時間は 7 か月以上かかるため、多くの製品チームは、できるだけ早く製品をリリースする必要があるため、取付け分析ソリューションの購入を決定します。競争の激しい SaaS 市場では、CEO が迅速な対応を求めているため、既製のソリューションを購入することで市場投入までの時間が大幅に短縮されます。

👍 ROI  

​Nucleus Research によると、アナリティクスは 1 ドルごとに 13.01 ドルを返します。これは、SaaS ソリューションに組み込み分析を提供する場合、貴社と顧客にとっての組み込み分析 ROIが 13:1 となります。

👍 Maximum security guarantees  

組み込み分析プロバイダーは、高いデータ セキュリティ標準に準拠する必要があり、その品質は SSL セキュリティ証明書によって評価されます。

👎 Depending on the solution provider, you may be limited to basic dashboards and reports and have limited customization options. With this in mind, make sure to ask embedded analytics vendors the right questions to find out what you’ll get for the price they’re asking.  

8 つの必須組み込み型分析ツール機能

最高の組み込み分析ソリューションは、単なるデータの視覚化以上のものを提供します。すべての組み込み分析ソフトウェアに備えるべき 8 つの必須機能を次に示します。

1. シンプル＆美しい

2. セルフサービス機能

3. データの視覚化

4. ダッシュボードリンク

5. 豊富なデータ分析

6. ルック＆フィールを一致させる

7. API 主導の VS URL パラメーター

8. モダンなアーキテクチャー

1. シンプルで美しい

ほとんどのデータ分析ツールは非常に複雑であるため、ユーザーはツールに慣れ、その機能を活用できるように使用方法を学ぶのに数週間以上を費やす必要があります。だからこそ、シンプルな組み込み分析ソリューションを選択することが優先事項である必要があります。つまり、直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ユーザーがポジティブな結果を得ることができるという意味でシンプルです。

そして、それは美しくなければなりません。結局のところ、このツールを製品に埋め込んでユーザーに提供するのですから、ユーザーがそれを気に入るかどうかを確認する必要があります。

2. セルフサービス機能

ユーザーは全員異なります。それぞれに、分析を使用するための異なるユースケースがあります。分析に関しては、それぞれの洗練レベルが異なります。経験豊富なユーザーを制限したり、初心者を圧倒したりしないでください。ドラッグ アンド ドロップ機能、直感的な検索、ナビゲーションなどの組み込みの分析セルフサービス機能により、技術者以外のスタッフや部門が独自にデータを分析し、レポートを作成できます。

セルフサービス機能に関しては、次の 2 つの点に注目する必要があります。

• 基本ユーザー向けに使いやすいダッシュボードと視覚化を提供します。
• パワー ユーザー向けにさらに多くの編集機能とカスタマイズを有効にします。

3. データの視覚化

データの視覚化とは、さまざまな種類のグラフを指します。最適な組み込み分析ソリューションでは、事前に構築された多数のテンプレートから選択できます。これらは、縦棒グラフ、ドーナツ グラフ、ファネル グラフからバブル グラフ、散布図、スパークライン グラフ、さらにはツリーマップや地理空間マッピングなどのより高度なものまで多岐にわたります。ユーザーは、これらのさまざまな視覚化を組み合わせて、美しく統合されたダッシュボードを作成することもできます。

4. ダッシュボード連携

ダッシュボードのリンクを使用すると、ダッシュボード内のビジュアライゼーションを他のダッシュボードまたは URL に接続できます。ビジュアライゼーションに表示される情報の詳細を提供したいと想像してください。そのためには、まったく新しいダッシュボードを使用できます。これは、例えば「Company 360ダッシュボード」のように、ビジネスの実態に関する高レベルの概観から、具体的な詳細ビューへとトップダウン分析パスを確立できる場合など、非常に便利です。

5. 豊富なデータ分析

データを視覚化するだけで満足しないでください。データサイエンティストでなくても、より深い洞察を得ることができます。

統計関数– データ分析の観点から見ると、統計とは、数学を使用してデータの技術的な分析を実行することです。円グラフなどの基本的な視覚化では、ある程度の高レベルの情報が得られますが、統計を使用すると、よりデータ駆動型で的を絞った方法でデータを操作できるようになります。主要な統計関数の一部を次に示します。

• 外れ値の検出– ユーザーは、データ内の異常な点やデータセットの多くとは異なる点を簡単に検出できます。
• 時系列予測– 時系列予測統計関数を使用すると、ユーザーは履歴データと傾向に基づいて将来の値を予測できます。
• 線形回帰– ユーザーは 2 つの変数間の関係を見つけ、将来の傾向を含むデータの線形近似を確認することで、データの傾向を視覚的に確認できます。

ドリルダウン– ドリルダウンにより、ユーザーはワンクリックで一般的な概要からより詳細な分析に移動できます。

AI 機能– 機械学習アルゴリズムの助けを借りて、AI はデータを自動的に分析し、ユーザーが事実に基づいてより適切な意思決定を行うために使用できるパターン、傾向、洞察を明らかにします。 AI は NLG (自然言語生成) を使用してデータを理解しやすくします。

豊富なデータ分析により、顧客の行動をより深く理解して予測し、市場に関する特定の質問に答えることができます。

6.見た目と雰囲気を一致させる

アプリケーション内で提供されている分析がエンドユーザーにとって適切なものではない場合、エンドユーザーにとっては混乱を招くことになります。まるで見た目を気にせずに雑に組み合わせたかのように。ホワイトラベルの組み込み分析機能を使用すると、ユーザーは気が散ることがなく、アプリケーションの違いに気づくことさえなくなり、データの価値に集中できます。ホワイト ラベル機能を使用すると、ブランド エクスペリエンスに合わせてすべての UX 要素 (テーマとスタイル、円形と四角形、ダイアログなど) をカスタマイズできます。

7. API 主導 VS URL パラメーター

開発者向けに作成された本物の SDK を使用してください。これを使用すると、単にアプリケーションに iframe を埋め込む必要がなく、パラメータ化された URL を使用してダッシュボードを構成する必要もありません。実際のオブジェクトと実際のプロパティを含む実際のコードを使用します。

• ダッシュボードを構成するための API 主導のアプローチ。
• ドキュメント、.NET、React、jQuery などのサンプル。

8. モダンなアーキテクチャー

開発者のエクスペリエンスによって、組み込み分析の実装が成功するか失敗するかが決まります。 BI ベンダーは、最新のテクノロジーに遅れずに対応して、BI をシンプルにする必要があります。

• 各プラットフォームの特定の機能を利用し、優れたユーザー エクスペリエンスを提供するネイティブ SDK。
• ダッシュボードのレンダリング、ダッシュボードの作成、ダッシュボード内のディープリンク、およびデータ ソース取得のためのカスタム UI のための堅牢な API。
• マルチチャネル配信機能を備えた最新の API 設計。

Reveal Embedded（組み込み） の紹介

Reveal組み込み分析ソリューションは、市場で最も強力で柔軟性があり、予測可能な価格の分析ツールを組織に提供します。Revealエンドユーザーがすぐに理解できる、高度にカスタマイズ可能で使いやすい組み込み分析ツールとデータ視覚化を幅広く開発者に提供します。これらのツールを使用すると、アプリの粘着性が高まり、競合他社との差別化が可能になります。

Revealは、アプリケーションごとに無制限のユーザーにリーチできる、単一のシンプルかつ手頃な価格ポイントを提供します。当社の価格体系は手頃な価格で透明性があるため、支払う金額を正確に予測できるため、ROI をより正確に計算できます。私たちは、クライアントと緊密に協力して、ユーザーのニーズがあらゆる段階で確実に満たされるようにすることを信じています。

当社のアプリ サポートでは、フォーラムであらゆる質問に回答できるフレンドリーな 24 時間コミュニティと併せて、追加費用なしでさまざまな継続的なサポート サービスを提供します。さらに、透明性は当社のビジネスにとって重要な価値であり、当社が顧客のデータを収集することはありません。もっと詳しく知りたいですか?デモをリクエストして、アクションを起こすのがいかに簡単かを確認してください。