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O BI de autoatendimento permite que os usuários explorem e ajam com base nos dados sem depender de equipes técnicas ou enviar tíquetes de suporte. Ele oferece aos usuários de negócios as ferramentas necessárias para gerar insights, criar relatórios e tomar decisões em tempo real, por conta própria.

Para produtos SaaS e plataformas internas, a incorporação de BI de autoatendimento diretamente em seu aplicativo amplia esse valor, oferecendo uma experiência de análise nativa e contínua que é rápida, escalável e totalmente personalizável.

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.