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Self-service BI empowers users to explore and act on data without relying on technical teams or submitting support tickets. It gives business users the tools they need to generate insights, build reports, and make decisions in real time, on their own.

For SaaS products and internal platforms, embedding self-service BI directly into your application extends that value by delivering a seamless and native analytics experience that is fast, scalable, and fully customizable.

Ao incorporar a análise de produtos em sua estratégia de produtos, você terá os dados necessários não apenas para otimizar o desempenho, mas também para garantir o sucesso a longo prazo. Saiba mais em nosso guia abaixo.

Neste artigo, exploraremos as implicações da personalização limitada na análise incorporada e por que ela é uma questão crítica para CTOs, gerentes de produto e equipes de desenvolvimento.

Em última análise, a análise OEM fornece uma vantagem competitiva única, oferecendo uma abordagem rápida, personalizada e fácil de usar para a tomada de decisões baseada em dados.

Os painéis genéricos falham com as equipes de SaaS, limitando a adoção, retardando os desenvolvedores e forçando os usuários a confiar em ferramentas externas. As visualizações de dados DIY mudam isso incorporando análises diretamente ao produto, tornando-o flexível, envolvente e alinhado às necessidades de negócios. Essa mudança impulsiona a adoção, reduz a rotatividade e cria novas oportunidades de receita por meio de personalização e autoatendimento. Para os líderes de SaaS, o valor é claro: a análise se torna um recurso do produto, não um complemento. Reveal permite isso com um SDK incorporado, controle de marca branca e painéis orientados ao usuário que são dimensionados com seu produto.

Apresentamos seis maneiras poderosas pelas quais as ferramentas de análise incorporadas podem aumentar a satisfação do cliente:

Saiba como a vinculação de painéis pode fornecer navegação perfeita entre painéis interconectados e aprimorar sua exploração de dados.

Embora os SDKs e iframes de análise incorporados criados especificamente permitam a integração de recursos de análise de dados em um aplicativo, eles apresentam algumas diferenças importantes. Neste blog, discutimos essas duas opções para determinar seus prós e contras para que você possa decidir qual é a melhor para você e seus usuários finais.

Novas experiências de aplicativos e novos recursos interessantes oferecem novas oportunidades para oferecer valor diferenciado para gerar novas receitas. Quando você melhora a experiência do usuário, aumenta a satisfação do cliente, aumenta o uso do aplicativo e fornece a seus clientes a capacidade de tomar decisões melhores e mais rápidas com base em dados – você também criará fluxos de receita adicionais.

A maneira mais rápida de monetizar seus dados é incorporando painéis de marca branca diretamente em seu produto. Embora a oportunidade seja clara, a execução nem sempre é fácil. Construir internamente consome tempo, dinheiro e recursos de desenvolvimento, e escolher o parceiro errado pode levar aos mesmos gargalos que paralisam os esforços de monetização.