Si has oído hablar de “Embedded Analytics” pero no estás seguro de qué es exactamente, cómo funciona, sus desafíos o su futuro… estás en el lugar correcto. En el mundo actual basado en datos, los usuarios necesitan algo más que una simple herramienta de software; requieren insights accionables para tomar decisiones informadas. La analítica integrada en las empresas de software como servicio (SaaS) B2B es uno de los elementos clave para llevarlas al siguiente nivel y proporcionar mucho más valor a los usuarios finales.
En esta guía, exploramos qué es el análisis integrado, su importancia y cómo transforma las plataformas SaaS. Al final, comprenderás por qué el análisis integrado es vital para las empresas B2B SaaS.
¿Qué es la analítica integrada o “Embedded Analytics”?
En términos generales, Embedded Analytics es la integración de contenido y capacidades analíticas de datos dentro de aplicaciones empresariales. Para las empresas B2B SaaS, esto significa brindar a tus clientes un acceso perfecto a herramientas de visualización y análisis de datos directamente desde tu aplicación o plataforma.
¿Cuáles son los principales beneficios? Embedded Analytics puede ayudar a las empresas de SaaS a acortar su tiempo de comercialización, diferenciar sus productos, mejorar la satisfacción del cliente y abrir nuevas vías de ingresos.
Entonces… el análisis integrado es como tener una poderosa herramienta de análisis de datos dentro de tu software. Vamos a explicarlo simple y llanamente con algunos ejemplos.
Imagina una aplicación meteorológica que proporciona no solo pronósticos en tiempo real sino también datos meteorológicos históricos, todo sin salir de la aplicación. Esa es la esencia de la analítica integrada. Integra herramientas de análisis de datos directamente en tu aplicación SaaS, eliminando la necesidad de cambiar entre diferentes herramientas.
Piensa en ello como el sistema GPS de tu coche. No sólo te muestra dónde te encuentras, sino que también sugiere la ruta más rápida a tu destino. De manera similar, el análisis integrado toma los datos y guía al usuario hacia información valiosa sin salir de tu aplicación SaaS. Se trata de conveniencia, pero lo que es más importante, de ofrecer una experiencia integrada en torno a visualizaciones de datos y KPI en forma de paneles o dashboards.
Imagina que estás utilizando una plataforma de comercio electrónico. Los análisis integrados te permiten visualizar datos de ventas en tiempo real, realizar un seguimiento del comportamiento de los clientes e incluso predecir qué productos es probable que se agoten pronto, todo dentro del mismo software.
Un ejemplo más. Imagina que tienes el poder de crear con tus datos y tus propias manos las visualizaciones que todos podemos usar en Google Analytics, integradas en un panel de marketing que proporciona insights en tiempo real sobre el tráfico del sitio web y el comportamiento del usuario.
Cómo Embedded Analytics impulsa las decisiones
La analítica integrada no se trata sólo de mostrar los números; también se trata de convertir los datos en acciones. En otras palabras, tus usuarios accederán periódicamente a los paneles y visualizaciones de datos que prepares, si resuelven problemas reales y les permiten tener "AHA moments" (o “efecto EUREKA”) continuamente con sus datos, para tomar decisiones rápidas y valiosas.
Imagina esto: eres un gerente de marketing. Con análisis integrados en tu software de gestión de campañas, puedes ver qué campañas publicitarias tienen mejor rendimiento, comprender la demografía de los clientes y ajustar instantáneamente la estrategia de marketing en función de estos conocimientos. Así es como herramientas como HubSpot, Hootsuite y otro software de marketing comenzaron a utilizar análisis integrados que permiten a los especialistas en marketing realizar un seguimiento del éxito de las campañas de correo electrónico y la difusión en las redes sociales directamente dentro de la plataforma.
¿Cómo pasar de ser consciente de lo que está pasando a actuar realmente? Bueno… hay algunas maneras, pero necesitas las herramientas para organizar todo junto. La interactividad dentro de los paneles integrados es quizás el aspecto más importante. Interactividad significa:
- Ser capaz de configurar una interacción potente y directa entre tu aplicación y el panel integrado, de modo que cuando el usuario haga clic en un botón o cualquier otro elemento visual en el panel, obtengas la información (por ejemplo, en formato JSON) y puedas realizar las acciones necesarias. Ya dentro de tu propia aplicación.
- Facilitando a tus usuarios herramientas de anotación. Esto les resulta muy útil para anotar su conocimientos del contexto después de analizar la información. Se pueden utilizar anotaciones para indicar por qué se produjo un aumento o por qué no logramos las cifras previstas.
- Una comunicación directa entre tu aplicación y el panel integrado también es útil utilizando un sistema de parámetros bien definido, para filtrar datos según la identidad del usuario dentro de tu aplicación.
- Otros tipos de interacciones de datos incluyen la navegación a otros paneles (dentro del mismo ámbito), la apertura de nuevas visualizaciones de datos en ventanas emergentes, el filtrado interactivo de otras visualizaciones, etc. Las posibilidades son infinitas.
Más allá de estas capacidades interactivas, un aspecto crucial para que el análisis integrado tenga éxito en términos de uso continuo y entrega continua de valor para tus usuarios es la integración de un sistema de alertas capaz de enviar a los usuarios notificaciones personalizadas o de etiqueta blanca (con tu propio logotipo, tu propios colores, tus propias tipografías, tu propio diseño, tu propio servidor SMTP). Las alertas de datos inteligentes pueden entenderse como activadores automáticos que ocurren cuando se cumplen las reglas definidas dentro de los datos. Las alertas te permiten enviar automáticamente un correo electrónico, un SMS o cualquier otro mensaje integrado con tu aplicación o incluso con terceros, cuando se cumplan las condiciones previamente configuradas.
Estas alertas y notificaciones en tiempo casi real son cruciales en algunos tipos de aplicaciones empresariales y permiten tiempos de respuesta rápidos ante incidencias, hechos no deseados o cualquier otro caso que requiera una acción inmediata. Imagina que eres un gerente de marketing y estás rastreando el gasto en anuncios en tiempo real en alguna red que no te permite detener la campaña cuando ocurren otras condiciones, diferentes al presupuesto especificado. Este es el tipo de alertas que una poderosa plataforma de datos te permite configurar e integrar dentro de tu aplicación para que tus usuarios conviertan los datos en acciones que pueden significar mucho dinero o tiempo ahorrado, o mucho dinero ganado.
¿Cómo funciona Embedded Analytics?
No es necesario ser un experto en tecnología para comprender esto. Piensa que preparar un panel mediante Embedded Analytics es como una receta en una aplicación de cocina. Toma ingredientes (tus datos), los procesa (mediante sistemas de consulta, fórmulas y algoritmos) y sirve un plato delicioso (paneles y visualizaciones) en un formato fácil de entender. Esta magia ocurre detrás de escena a través de APIs y otros elementos técnicos, que son como los ingredientes secretos que hacen que todo funcione.
El proceso de integración será diferente según la plataforma de análisis de datos y las características técnicas de tu aplicación. Una buena plataforma de datos hará el trabajo pesado por tí, pero aún quedan algunos pasos técnicos necesarios para la integración de ambas aplicaciones. Las aplicaciones empresariales modernas de hoy suelen tener en común estas características:
- Aplicaciones basadas en la nube, para que los usuarios se conecten desde cualquier lugar con cualquier dispositivo conectado a Internet.
- Uso de tecnologías web, para que los usuarios consuman aplicaciones utilizando cualquier navegador web.
- Uso de estándares abiertos como HTML, CSS, Javascript, HTTP, web sockets.
- Uso de API (generalmente a través de HTTP Rest)
Por lo general, la integración del análisis de datos con paneles, KPI, gráficos y otros conocimientos y visualizaciones incluye estos puntos, que se pueden realizar con la ayuda del proveedor de Embedded Analytics:
- Establece y define Embedded Analytics dentro de la estrategia de tu producto o aplicación. El cuándo, el cómo, el quién y el qué.
- Define los parámetros de implementación:
- ¿Cuáles son tus objetivos?. Por ejemplo, es posible que quieras comenzar a dar servicio al primer 25 % de tus clientes a finales del próximo mes y el 100 % de ellos en dos meses. Puedes incluir aquí objetivos relacionados con nuevas funciones relacionadas con los datos, por ejemplo, incluir análisis avanzados dentro de tu producto con análisis prescriptivos que generen recomendaciones de precios o mejores oportunidades de venta cruzada (¡dependiendo de tu software, por supuesto!).
- ¿Cuáles son tus limitaciones?. Estamos hablando de factores que limitan o restringen la implementación. Por ejemplo... nuestros ingenieros tienen disponibilidad limitada (solo 2 horas al día), los paneles y visualizaciones de datos resultantes deben verse y sentirse como nuestra marca.
- Define lo que es "necesario tener" (“need-to-haves”) y lo que "estaría bien tener" (“nice-to-haves”). Aquí tienes que obtener la lista de qué funcionalidades son absolutamente esenciales y cuáles son beneficiosas pero no necesarias al menos para el lanzamiento inicial.
- Define tu MVP (Producto Mínimo Viable). Como solemos decir… trabajar en análisis de datos es un proceso incremental, por lo que intentar conseguir la perfección desde el principio es un mal consejo. Nuestro conocimiento trabajando con muchos clientes durante quince años dice que el mejor enfoque es trabajar en el producto más simple y básico que satisfaga tus objetivos, limitaciones y "necesidades", y luego iniciar ciclos de iteración para seguir mejorando las funciones de análisis de datos, en paralelo con tu propia aplicación o producto.
- Define tu audiencia, lo que significa:
- Conocer a tus usuarios finales, quiénes son y cuáles son sus puntos débiles.
- Identificar las preguntas clave que los usuarios deben responder periódicamente.
- Crear una lista de funcionalidades que los usuarios podrían querer utilizar.
- Define los requisitos en detalle:
- Aquí necesitamos saber qué datos se necesitan.
- Los elementos visuales a construir.
- Cómo proteger el acceso a los datos (tokens de usuario, grupos, nivel de acceso a filas, políticas de datos, etc.).
- Trabajar en la integración técnica, que suele implicar:
- Trabajar con API Rest (a través de HTTP)
- Trabajar con HTML estándar (IFrames), CSS (estilos personalizados) y Javascript (componentes web, bibliotecas, etc.).
- Probar la solución de análisis de datos resultante integrada en tu aplicación con usuarios internos y/o una selección de usuarios.
- Iterar e iterar.
Mejora de la experiencia del usuario
Una de las principales preocupaciones de los equipos de producto que enfrentan la posibilidad de desarrollar soluciones de análisis de datos a medida es la complejidad en torno a los datos y la experiencia del usuario final.
El uso de soluciones de Embedded Analytics especializadas, integradas en aplicaciones web es una herramienta poderosa que puede mejorar la experiencia del usuario de muchas maneras. Las encuestas publicadas confirman que el uso de soluciones de análisis integrado mejora la experiencia general de la aplicación y aumenta la adopción por parte del usuario final.
¿Por qué? Porque estas soluciones brindan un acceso fluido a las capacidades de análisis dentro de las aplicaciones existentes, eliminando la necesidad de cambiar entre múltiples herramientas o interfaces. Esto conduce a reducir la curva de aprendizaje y aumentar la adopción por parte de los usuarios, lo que también mejora la satisfacción y retención de los usuarios, lo que significa más dinero sobre la mesa al final del día.
Los análisis integrados mejoran la experiencia del usuario al proporcionar acceso en tiempo real a datos transaccionales, que por lo tanto no necesitan replicación de datos. Funciona a la perfección con los datos que se encuentran actualmente en el sistema, y al mismo tiempo puede conectarse con otras fuentes de datos para combinarlos y calcularlos según sea necesario.
Superando los posibles desafíos
Es bien sabido que Embedded Analytics proporciona paneles e informes dentro de tu propio software, y esto significa aumentar la eficiencia operativa, la optimización de costos y la innovación. Sin embargo, adoptar una solución de análisis para un producto conlleva sus propios desafíos. A continuación te detallamos los más comunes y cómo superarlos:
- Infraestructura anticuada. Muchas organizaciones todavía utilizan sistemas anticuados para analizar y trabajar con sus datos a pesar de la necesidad de tecnologías y herramientas actualizadas en tiempo real. Los sistemas heredados son sistemas complejos y obsoletos que utilizan tecnología o software antiguo que ya no cumple con las expectativas de los usuarios. No se integran bien con las nuevas tecnologías, han dejado de tener el mantenimiento adecuado y ya no permiten evolucionar. Para superar este desafío, las organizaciones pueden adoptar plataformas de análisis integradas modernas que admitan una pila completa de funciones de análisis integradas en una arquitectura unificada y escalable con funciones administrativas y de gestión comunes.
- Precios impredecibles. El precio puede ser complicado cuando el uso no es predecible. Los modelos de precios por objeto y por consulta introducen imprevisibilidad en los precios y podrían dar más de un dolor de cabeza al departamento de finanzas. Para superar este desafío, las empresas deben tener claros internamente y con un socio potencial acerca de sus requisitos para tomar la mejor decisión para su software de Business Intelligence. Para lograr una relación a largo plazo, un plan de precios personalizado con soporte técnico también es un buen punto a tener en cuenta al seleccionar tu plataforma.
- Falta de ayuda en el on-boarding por parte del proveedor. El on-boarding inicial con la nueva herramienta es crucial para una adopción exitosa de una solución de análisis integrada. Sin una adecuada colaboración inicial entre ambas partes, puede resultar en un proceso de adopción lento y con dificultades. Para superar este desafío, las empresas deben elegir un proveedor que brinde soporte de incorporación integral.
- Falta de arquitectura de datos flexible. Una arquitectura de datos flexible es esencial para que una solución de análisis integrada pueda adaptarse a las necesidades cambiantes que tenemos en prácticamente todas las empresas. Por lo tanto, la solución seleccionada debe tener tantos "puntos configurables flexibles" como sea posible para configurar aspectos como la seguridad, la conectividad, los modelos de datos, el control de versiones de visualizaciones de datos, el soporte en varios idiomas, el filtrado de datos de diferentes maneras, etc.
- Personalización limitada de marca blanca. Cada aplicación es diferente y también deben serlo los elementos visuales de análisis de datos integrados en ella. La personalización de marca blanca te permite personalizar los paneles de análisis y elementos visuales integrados en tu aplicación como propios para que la experiencia global del usuario sea satisfactoria. La personalización limitada en cuanto a estilos personalizados puede dar como resultado una solución genérica y sin marca que no refleje la identidad única de tu marca en tu aplicación. Para superar este desafío, debes elegir una solución de análisis integrada que proporcione amplias opciones de personalización de marca blanca.
El futuro de la analítica integrada
El futuro de Embedded Analytics es apasionante y tiene un gran potencial para las empresas, especialmente las empresas B2B SaaS. Aquí hay sólo cinco ideas sobre lo que nos espera en el futuro. Es importante darse cuenta de que algunos de estos puntos se están incluyendo de forma incipiente en las soluciones actuales, pero apenas estamos comenzando. Como consejo, está bien intentar vender basándose en la última moda, como soluciones relacionadas con ChatGPT, pero lo más importante es que las ventajas reales de la analítica avanzada deben trabajarse con cuidado para que se integren perfectamente entre plataformas, conexiones de datos y la percepción final de los usuarios.
- Insights impulsados por IA. La IA (Inteligencia Artificial) hace posible que los análisis incorporen y procesen automáticamente contexto importante de una amplia gama de fuentes de datos. Esto significa que las empresas pueden aprovechar cada vez más la información contextual en sus aplicaciones para obtener conocimientos más profundos de sus datos.
- Análisis predictivo. El análisis predictivo es cada vez más potente y más fácil de usar. Los enfoques analíticos que incorporan modelos predictivos están comenzando a desplazar los enfoques meramente descriptivos, lo que permite a las empresas hacer predicciones más precisas sobre tendencias y eventos futuros, especialmente para métricas de series temporales.
- Interfaces más fáciles de usar. Los análisis se están volviendo rápidamente más fáciles de usar y más potentes. El análisis descriptivo, que sigue siendo valioso para muchos usuarios, está evolucionando para hacer un mayor uso del análisis visual y avanzando hacia un modelo de autoservicio en el que los usuarios sin conocimientos técnicos a menudo pueden desarrollar sus propios análisis.
- Información en tiempo real. Las soluciones de análisis integradas brindan información en tiempo real a partir de datos comerciales, exponen los datos en términos comerciales sencillos y hacen que el consumo de información sea simple, personalizado y dinámico.
- Integración perfecta. Las soluciones de Embedded Analytics se están integrando perfectamente en las ofertas de inteligencia empresarial que permiten a las empresas brindar soporte óptimo a sus usuarios con apoyo para la toma de decisiones e información al alcance de su mano.
Estas son sólo algunas ideas sobre el futuro de la analítica integrada. Es un momento emocionante para las empresas, ya que adoptan nuevas tecnologías y herramientas para obtener conocimientos más profundos de sus datos.
Resumiendo
Embedded Analytics permite a tus usuarios comprender los datos y tomar mejores decisiones directamente desde tu software. En esta guía, hemos explorado qué es, cómo funciona básicamente y su importancia. A medida que las empresas adoptan los datos, incorporar análisis en los productos SaaS se vuelve esencial. Así como tu GPS te guía, los análisis de datos integrados guían a las empresas hacia el éxito en la era digital. No es sólo una herramienta; es un viaje hacia la excelencia basada en datos para las empresas B2B SaaS.
¿Entonces, qué piensas? Hemos intentado resumir en este artículo los puntos clave para las empresas B2B SaaS conforme a una guía inicial para Embedded Analytics. No dudes en comunicarte con nosotros si deseas obtener más información.
Sobre Biuwer
Biuwer es una plataforma de Embedded Analytics que permite a empresas de software construir visualizaciones de datos profesionales dentro de sus aplicaciones, de una manera más rápida, segura y fácil de utilizar.
La plataforma se centra en la toma de decisiones basadas en datos, se ha diseñado para permitir integrarse fácilmente en tus aplicaciones. De modo que los usuarios puedan acceder a información en tiempo real y crear cuadros de mando interactivos en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo.
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