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Perplexity
Cada vez mais empresas em todos os diferentes setores globalmente estão começando a adotar o poder dos dados para acelerar seu tempo até insights, melhorar o desempenho dos negócios e aprimorar a tomada de decisões orientada por dados.
Para fazer isso, seus dados brutos precisam ser transformados em informações valiosas para serem utilizadas de forma inteligente para o crescimento dos negócios. É aqui que os aplicativos analíticos entram em cena. Com suas poderosas ferramentas e técnicas, os aplicativos analíticos são usados para coletar, armazenar e recuperar dados para ajudar os usuários a tirar o máximo deles e agir no ponto de impacto.
O Que É um Aplicativo Analítico?
Um aplicativo analítico ou app de análise é um pacote de capacidades de business intelligence (BI), incluindo painéis de serviço próprio, relatórios e visualizações de dados interativas que fornecem aos usuários finais insights em tempo real sobre os dados de negócios. Isso permite que as empresas respondam rapidamente a perguntas de desempenho e melhorem as operações para fazer as mudanças necessárias para a eficiência no tempo certo.
Os aplicativos analíticos não se limitam a um setor ou indústria; eles podem ser construídos, aplicados ou incorporados em muitos aplicativos de negócios diferentes, como marketing e vendas, finanças e muito mais.
Como Funciona um Aplicativo Analítico?
Os apps analíticos são projetados como aplicativos autônomos ou análise incorporada para simplificar o acesso e a compreensão dos dados para todos os usuários, independentemente de sua experiência. Eles são ferramentas de BI prontas para uso que fornecem uma visão lógica e contextual dos dados com os quais os funcionários de negócios trabalham. Eles ajudam os usuários a acessar e analisar dados facilmente para responder às suas perguntas de negócios.
Quando incorporados, os aplicativos de análise de dados também incluem conectores robustos para desenvolvedores para integração simplificada com os aplicativos de negócios padrão da organização. Dependendo da solução, alguns aplicativos analíticos também apresentam modelos de dados predefinidos e ambientes de desenvolvimento de aplicativos no-code ou low-code para tornar a integração e a experiência geral de BI contínuas.
Benefícios de Usar Aplicativos Analíticos
Estes são alguns dos melhores benefícios dos aplicativos analíticos:
Análise Contextualizada
Os dados por si só nem sempre fornecem o valor total. Se as pessoas estão olhando para linhas de números brutos, elas não conseguem interpretar e entender facilmente a história dentro dos dados e, portanto, não podem usá-lo estrategicamente para melhorar. Os aplicativos analíticos, no entanto, vêm com recursos de relatórios e visualização de dados que ajudam os usuários a entender facilmente as informações que possuem no contexto da situação dada.
Fornecer aos usuários análise contextualizada em tempo real permite que eles tomem decisões de negócios inteligentes que são apoiadas por fatos.
Melhor Experiência do Usuário e do Cliente
Um dos principais benefícios da análise incorporada é que ele traz ferramentas e técnicas de análise de dados diretamente para o aplicativo que seus usuários já usam e estão familiarizados. Isso elimina a necessidade de pular entre diferentes aplicativos para encontrar os insights que precisam, e em vez disso, os usuários podem passar mais tempo focando no que os dados estão dizendo e agindo sobre isso.
Além disso, um bom fornecedor de análise incorporada oferecerá capacidades white-label também. O white labeling permite que você personalize todas as partes da solução de análise para corresponder ao tema da sua marca. Quando o aplicativo analítico parece pertencer, os usuários não ficarão distraídos ou notarão uma diferença em seu aplicativo, mas se tornarão clientes mais leais e satisfeitos devido ao valor agregado que você está oferecendo.
Vantagem Competitiva Aumentada
Enquanto seus concorrentes que não alavancam ou oferecem BI ainda estão tentando descobrir, seu negócio pode agir ou oferecer aos seus clientes insights de negócios para se antecipar. Os aplicativos de análise de dados fornecem uma vantagem competitiva tanto para proprietários de negócios quanto para usuários finais. Alguns desses benefícios incluem:
- Acesso fácil e rápido a dados e criação de painéis
- Uma compreensão mais profunda do seu mercado-alvo
- Descoberta de oportunidades de melhoria
- Identificação de problemas de desempenho que exigem ação
- Redução de custos e aumento de lucros aumentam as possibilidades
Crescimento de Receita
Como resultado de permitir tomada de decisões orientada por dados para seus clientes, sua satisfação do cliente, uso do aplicativo e fluxos de receita aumentarão.
Quando seus clientes estão felizes, você gostaria que o mundo soubesse. E não há maneira melhor de vender do que fazer com que seus clientes defendam você. Expandir sua base de clientes se tornará mais fácil e menos desafiador. Você também pode usar a oportunidade para vender mais funcionalidades existentes para seus clientes existentes.
Casos de Uso de Aplicativos Analíticos
Os aplicativos de análise de dados têm uma variedade de casos de uso; aqui estão alguns exemplos:
Finanças – os apps de análise de dados são usados na indústria financeira para otimizar orçamentos, planejamento financeiro, previsão, gestão de portfólio e muito mais. Com dados em tempo real ao alcance dos usuários, a análise financeira equipa os CFOs com as ferramentas que eles precisam para entender e analisar melhor os dados para que possam reduzir custos, impulsionar receitas mais altas, adicionar mais valor aos clientes e se antecipar à concorrência.
Manufatura – as ferramentas de análise de aplicativos ajudam os fabricantes a monitorar o desempenho dos fornecedores, prever requisitos de manutenção e otimizar a capacidade de produção. A análise de manufatura coleta, processa e analisa grandes quantidades de dados de inúmeras fontes, como máquinas, pedidos, entrega e pessoas, para garantir a qualidade, otimizar o desempenho e o rendimento, reduzir custos e melhorar as cadeias de suprimentos.
Logística e Entrega – empresas de logística como FedEx e DHL usam aplicativos analíticos para gerenciar suas operações gerais; elas usam análise para identificar as melhores rotas de envio e tempos de entrega, por exemplo. Em logística e entrega, quando um carregamento é despachado de sua origem e até chegar ao endereço de envio e seu comprador, cada posição do item é rastreada em tempo real. Isso ajuda adicionalmente as empresas de entrega a minimizar o risco de perda de itens.
Saúde – aplicativos de análise de dados na indústria de saúde são extremamente valiosos. Tais ferramentas podem ser usadas para analisar enormes volumes de informações para descobrir opções de tratamento ou respostas para várias doenças. A análise preditiva na saúde, por exemplo, permite que os profissionais de saúde encontrem oportunidades para tomar decisões operacionais e clínicas mais eficazes e mais eficientes, prever tendências e até gerenciar a propagação de doenças.
Segurança – A análise por si só ajuda as empresas a reduzir o risco de fraude e proteger melhor seus dados. Tais ferramentas podem identificar padrões para detectar e prevenir comportamentos fraudulentos para que as empresas possam ficar tranquilas. Um exemplo é a indústria de seguros. Com base no comportamento passado dos proponentes, a análise de seguros ajuda as empresas a processar qualquer sinistro e detectar se tendências de fraudes passadas estão se repetindo e, portanto, prevenir a ocorrência de tal.
Como Escolher um Aplicativo de Análise de Dados para Sua Empresa?
Escolher o aplicativo de análise de dados certo para sua empresa é desafiador, pois nenhuma ferramenta atende a todas as necessidades. Felizmente, com alguma ajuda e orientação, o processo de escolher a melhor solução para o caso de uso de negócios exclusivo pode se tornar muito mais fácil. Para ajudá-lo nessa jornada, reunimos esta lista de perguntas que você precisa responder antes de investir em um fornecedor:
Quem vai usar o aplicativo analítico? – Será usado por analistas de dados e cientistas de dados sofisticados, por usuários não técnicos que precisam de uma interface intuitiva, ou deve atender a ambos os tipos de usuários? Você vai usar o aplicativo analítico para uso interno ou oferecê-lo aos seus usuários?
A solução foi feita sob medida para incorporação? – A maioria dos fornecedores de BI e análise incorporada começou construindo uma ferramenta de painel baseada na web ou desktop. Com o tempo, muitos desses fornecedores decidiram criar uma opção incorporada, permitindo que os clientes levem a experiência do aplicativo e a entreguem em seus próprios aplicativos. O problema – criar uma experiência incorporada incrível é difícil. É importante que a experiência seja a mesma do desktop para a web até o aplicativo incorporado em todos os dispositivos.
A solução pode se conectar a todos os seus dados? – Antes de mais nada, você precisa ter certeza de que a solução será capaz de se conectar a todos os dados da sua organização não importa onde estejam. Um bom fornecedor de análise incorporada suporta uma ampla gama de fontes de dados que os usuários podem reunir em uma única visão ou local para uma análise mais abrangente.
A ferramenta de análise de dados pode ser personalizada? – Verifique se a solução oferece capacidades de personalização. Ser capaz de personalizar todas as etapas da jornada do cliente, incluindo o visual e o toque do seu produto, é fundamental para a lealdade do cliente. Invista em uma solução que permitirá que você personalize os elementos visuais, como fontes e cores, e, finalmente, que permita criar seu próprio tema personalizado do zero.
Por fim, considere o preço. Alguns aplicativos de análise de dados são gratuitos, mas a maioria é paga. As ferramentas mais caras não são necessariamente as mais completas em recursos, então você deve escolher com cuidado. Além disso, muitos fornecedores usam técnicas de preços que mais tarde cobram dos clientes com taxas ocultas, uso e níveis de usuário. Recomendamos fazer parceria com um fornecedor que tenha preços claros, transparentes e publicamente disponíveis.
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