SaaS 企業向けの組み込み型分析ツール

SaaS 企業は、自社のツールを最大限に導入し、顧客に最高の ROI を提供するという課題に直面しています。彼らはこれを達成でき、組み込み分析を通じて既存製品の価値提案を大幅に改善できます。

また、データの洞察を表示する単なる基本的なグラフやビジュアライゼーションを意味するわけではありません。これは、ダッシュボードのリンク、統計関数、機械学習などを含む、高度な分析機能について話しています。

​組み込み分析ソリューションを SaaS アプリケーションのデータ、セキュリティ、ブランド、展開戦略に統合すると、エンジニアリング リソースに負担をかけることなく、ユーザーと従業員にとってより優れた分析エクスペリエンスを生み出すことができます。

SaaS アナリティクスとは何ですか?

Software-as-a-Service (SaaS) 分析は、SaaS 企業がデータを分析し、そこから実用的な洞察を導き出し、データに基づいた意思決定を行うために使用する分析プロセスです。

あらゆる業界や規模の企業は、自社の SaaS アプリケーションにデータ分析機能を組み込むことで、自社の製品提供を向上させることができます。多くの場合、SaaS 企業ではユーザーと従業員の数が一夜にして増加することがあります。そのため、SaaS データ分析システムは、大量の複雑なデータを処理し、データの視覚化とレポートのニーズの拡大に応じて拡張できる必要があります。

SaaS プロバイダーが製品提供の一部として分析を必要とするのはなぜですか?

過去を振り返ると、テクノロジーの大きな変化が見られます。データ分析に関する限り、他のどの実践よりも急速に成長し、進化しているのを私たちは見てきました。

特に今日、私たちが生きている時代では、データとデータ監視がすべてです。SaaS ビジネスをマーケティングするときは、獲得したリードの数、コンバージョン率、投資額、ROI 率などの数字を知りたいと思うでしょう。

SaaS プロバイダーは、製品提供の一環として分析を必要としています。なぜなら、この情報が目の前にあれば、見逃していたであろうデータの傾向やパターンがわかるからです。このような貴重な洞察にリアルタイムでアクセスできると、より適切な情報に基づいた意思決定が可能になり、成功に導くことができます。

データ分析は、製造、医療、銀行、小売、教育など、あらゆる業界の企業に常に競争上の優位性をもたらしてきました。

実際のRevealを参照

独自の分析ソリューションを構築する際の課題

分析機能を SaaS アプリケーションに統合することを決定した多くの企業は、まず、独自の社内分析ソリューションを構築するというオプションを検討します。独自の分析ソリューションを構築することには利点もありますが、確かに多くの課題も伴います。

大したことではないように思えるかもしれませんが、構築するか購入するかの決定は、会社の生産性、スピード、そして最終的には収益を増やして成長を促進する能力に大きな影響を与えます。

残念ながら、多くの企業は社内分析ソリューションの構築にかかる実際のコストを無視しています。これは単にお金のことを言っているわけではありません。

では、独自の分析ソリューションを構築する際の課題は何でしょうか?

コア製品のリソースを変更する– 企業は、分析ソリューションの構築に必要な時間とリソースを過小評価しています。平均すると、独自の分析ソリューションを構築するのに約 7 か月かかります。そのうちの 7 か月は、コア製品の改善からリソースを変更するのにかかります。すでに確立されたソリューションを購入することで、開発者のリソースと時間を解放し、開発者がコア コンピテンシーやビジネスの当初の目的に集中できるようにすることができます。

データ アクセスについて考えてみましょう– データ分析のコンテキストにおけるアクセシビリティとは、社内の誰もが (SQL を知らず、技術的なスキルを持たない人も含めて) いつでも会社のデータにアクセスして質問に答えることができることを意味します。会社のデータが IT チームまたは分析チームにサイロ化されている場合、質問に答えて意思決定を行うための洞察が必要な全員がアナリストを経由する必要があります。 IT とアナリストはリクエストが滞り、生産性がさらに低下します。所要時間が長くなり、会社の勢いが失われることになります。

洞察を得るまでの時間を長くする– 前の点に続き、できるだけ高速に運用したい場合は、セルフサービス分析機能とデータ アクセスが必須です。多くの場合、成功する企業とその他の市場を分ける決定要因はスピードであるため、データとエンドユーザーの間のボトルネックを排除して、洞察を得るまでの時間を短縮したいと考えるでしょう。

確立された組み込み分析ソリューションを購入すると、コア製品の提供に集中できるようになり、開発チームのトレーニングにかかる 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。購入時にはメンテナンスとサポートも含まれているため、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はありません。

SaaS 向けの組み込み型分析ツール、実際の例

分析機能をサードパーティ アプリケーションに統合すると、生産性とパフォーマンスの向上が見られ始めます。ユーザーは、複数のツールやシステムを行き来して時間を無駄にする必要はありません。代わりに、自然なワークフローや毎日使用するアプリ内で直接、データ視覚化やダッシュボードにログイン、アクセスし、操作することができます。

Infragistics のプロジェクト管理およびチーム コラボレーション ツールであるSlingshot、Reveal の分析機能と能力を組み込んだ SaaS です。

Slingshot分析、データ ソースとセット、視覚化、ダッシュボードの広範なカタログをユーザーに提供することで、ユーザーがデータ駆動型になり、必要な洞察を迅速に見つけることを容易にします。それに加えて、Slingshot、データ分析、プロジェクト、コンテンツ管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークをすべて 1 つの直感的なアプリに同時に集約するツールです。Slingshotに内蔵されたReveal BI エンジンのおかげで、ユーザーは数回クリックするだけでさまざまなデータ ソースに簡単に接続し、データを分析し、美しくインタラクティブなダッシュボードを作成できます。

営業チームとマーケティング チームは、Slingshotに組み込まれた分析機能から特に恩恵を受けることができます。この例では、Slingshotに埋め込まれたRevealダッシュボードを示しています。これにより、ユーザーは SaaS アプリを終了せずに洞察を確認し、組織のマーケティング データを利用できるようになります。

組み込み型分析ツール使用があなたのビジネスにとって適切なソリューションである理由

どのような SaaS アプリケーションであっても、組み込みの分析機能は大きなチャンスをもたらします。強力な BI を SaaS アプリに統合すると、ワークフローを合理化し、リソースを管理し、パフォーマンスを最適化できます。データは、企業が収益性を最大化するためにプロセスとパフォーマンスを改善および最適化する場所と方法を明らかにするのに役立ちます。さらに、データは新しい製品/サービスの収益機会を特定するのに役立ちます。ユーザーが何を必要としているかを知ることができるので、新しいサービスを開発し、それらの顧客を維持することができます。

グラフ、チャート、ダッシュボードなどの BI ツールには、組織全体のデータ リテラシーを向上させる機能もあります。データ リテラシーは、データを読み、理解し、作成し、ストーリーとして伝える能力であり、ユーザーがより適切かつ賢明な意思決定を行うのにさらに役立ちます。データに基づいた意思決定は、推測や直感ではなく事実に基づいているため、非常に重要です。 SaaS 分析にアクセスすれば、誰もが自信を持って、影響力のある瞬間に、よりインテリジェントな意思決定を行うことができます。

​埋め込み分析のもう 1 つの利点は、すべてのビジネス データを一元的に管理し、誰もが必要なデータを見つけることができるため、チームが同じ認識を保つのに役立つことです。これにより、ユーザーは安全なデータ環境で完全なデータセットを探索できるようになり、必要な実用的な洞察を抽出する自信が高まります。

なぜRevealを選ぶのか？

Revealは、チームや顧客が組み込みインテリジェンスを使用してデータの洞察を推進し、市場投入までの時間を短縮し、アプリのユーザー エクスペリエンスを変革できるようにするセルフサービスの組み込み分析ソリューションです。Revealの強力な API は、組み込みを第一に考えて今日の最新のアーキテクチャ上に構築されており、分析を SaaS アプリケーションに組み込む複雑さを解消します。

Reveal、インタラクティブなデータ視覚化、真のセルフサービス、ホワイトラベル機能、機械学習と AI を含む高度な分析、ドリルダウン、コラボレーション、共有、ドラッグ アンド ドロップ ダッシュボード作成エクスペリエンスを提供します。ユーザーはいつでも、どのデバイスからでも、美しく有益なデータ視覚化やダッシュボードに簡単にアクセスして作成できます。

​Reveal SDK をダウンロードするか、簡単な製品デモをスケジュールすることで、Revealについてさらに詳しく知ることができます。