Para las empresas de SaaS, el crecimiento de los usuarios debe acelerar el éxito, no sobrecargar su infraestructura de análisis. Sin embargo, para muchos líderes de SaaS, los costos de BI aumentan más rápido que la adquisición de clientes, y los sistemas heredados luchan por hacer frente a los crecientes volúmenes de datos y las demandas simultáneas de los usuarios. ¿El resultado? Sus análisis no pueden seguir el ritmo del impulso del producto, convirtiendo el análisis escalable en un [...]

La mayoría de las plataformas de BI empresarial se crearon para la generación de informes internos, no para productos SaaS modernos que utilizan análisis orientados al cliente. Se encuentran fuera de su aplicación, fragmentan su experiencia de usuario y retrasan la toma de decisiones. El software empresarial moderno requiere análisis que sean intuitivos, integrados y de autoservicio por diseño. Reveal se creó para ofrecer exactamente eso, sin iFrames, sin transferencias y sin concesiones.

La analítica integrada se ha convertido en un requisito crítico para los productos SaaS modernos. Ya sea que esté creando una aplicación desde cero o agregando paneles a una aplicación existente, la capacidad de integrar sin problemas la analítica en su experiencia de usuario, sin comprometer la velocidad, la escala o la flexibilidad, puede afectar significativamente la experiencia del usuario y la velocidad de desarrollo.

Descubra cómo la vinculación de paneles puede proporcionar una navegación fluida entre paneles interconectados y mejorar su exploración de datos.

A medida que más organizaciones comienzan a ofrecer capacidades analíticas como parte de sus aplicaciones, la integración de análisis en sus aplicaciones Blazor ya no es opcional.

La incorporación de análisis en sus aplicaciones de React aporta información relevante y oportuna directamente dentro del flujo de trabajo de su usuario, promoviendo una cultura basada en datos y fomentando un pensamiento más analítico.

Si bien los iframes y los SDK de análisis integrados especialmente diseñados permiten la integración de capacidades de análisis de datos en una aplicación, tienen algunas diferencias clave. En este blog discutimos estas dos opciones para determinar sus ventajas y desventajas para que pueda decidir cuál es mejor para usted y sus usuarios finales.

La forma más rápida de monetizar sus datos es incrustar paneles de control de marca blanca directamente en su producto. Si bien la oportunidad es clara, la ejecución no siempre es fácil. La creación interna consume tiempo, dinero y recursos de desarrollo, y elegir el socio equivocado puede provocar los mismos cuellos de botella que estancan los esfuerzos de monetización.

El almacenamiento de datos proporciona a los usuarios información procesable y ayuda a todos dentro de una organización a tomar la decisión correcta en todo, desde la estrategia de marketing y el desarrollo de productos hasta los recursos humanos y la elaboración de presupuestos.

Una solución de análisis de ventas le permite a su representante de ventas identificar las características de los clientes que gastan la mayor cantidad de dinero en su producto/servicio y concentrar su tiempo en interactuar con esos clientes potenciales de alta calidad que agregan valor a su negocio.