¿Qué es el análisis de datos SaaS y por qué lo necesita?

En el acelerado entorno empresarial actual, donde las preferencias de los clientes evolucionan rápidamente, las organizaciones deben perfeccionar constantemente sus productos y servicios para satisfacer las demandas cambiantes.

Al aprovechar el poder del análisis de datos SaaS y utilizar paneles de control intuitivos, las empresas pueden identificar con precisión áreas de mejora en sus ofertas. Estos análisis y paneles permiten a las organizaciones obtener conocimientos profundos sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y la eficiencia operativa, lo que les permite mejorar sus productos, optimizar procesos y ofrecer experiencias excepcionales a su público objetivo.

En este artículo, exploraremos el mundo del análisis SaaS, desde comprender su propósito y beneficios hasta cómo elegir una solución de análisis de datos para su negocio SaaS.

¿Qué es el análisis SaaS?

El análisis de software como servicio (SaaS) se refiere al uso de aplicaciones de software para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos sobre su negocio SaaS y sus clientes. Este proceso de análisis permite a las empresas SaaS analizar en profundidad las acciones de los usuarios a lo largo de todo su recorrido, para mejorar la participación del cliente y, en última instancia, aumentar sus flujos de ingresos recurrentes.

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¿Por qué necesita análisis SaaS?

Para hacer crecer su negocio, debe mantenerse por delante de su competencia comprendiendo los datos, los conocimientos, las implicaciones de su producto SaaS y, lo más importante, comprendiendo a sus clientes. Estas son las razones clave por las que necesita análisis SaaS:

• Descubrir conocimientos: utilizando herramientas de análisis de datos SaaS, como paneles y técnicas como el análisis predictivo, las empresas pueden revelar patrones, tendencias y correlaciones que proporcionan conocimientos significativos sobre el comportamiento del cliente, la dinámica del mercado y la eficiencia operativa. Estos conocimientos permiten una toma de decisiones informada, lo que permite a las empresas SaaS realizar ajustes estratégicos, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar el rendimiento.
• Mejora de las ofertas: al analizar los comentarios de los clientes, las métricas de participación y las tendencias del mercado, las empresas de SaaS pueden obtener una comprensión profunda de las necesidades y preferencias de sus clientes. Este conocimiento les permite adaptar sus productos o servicios para satisfacer las demandas cambiantes de manera efectiva, garantizando la satisfacción y lealtad del cliente.
• Obtener una ventaja competitiva: las empresas SaaS que aprovechan el poder de los análisis SaaS pueden comprender mejor su posición en el mercado, sus competidores y las tendencias emergentes. Con acceso a estos conocimientos visualizados de forma interactiva, las organizaciones SaaS pueden identificar puntos de venta únicos, diferenciarse de la competencia y desarrollar estrategias efectivas para superar al mercado.
• Toma de decisiones basada en datos: los análisis SaaS junto con la facilidad de uso permiten la toma de decisiones basada en evidencia al proporcionar información de datos confiable y en tiempo real. Al confiar en la toma de decisiones basada en datos, las empresas SaaS pueden minimizar las incertidumbres, evaluar el rendimiento, optimizar la asignación de recursos, identificar oportunidades de crecimiento y mejorar la eficiencia operativa.

A lo largo de la historia, el análisis de datos ha proporcionado constantemente una ventaja competitiva a las empresas SaaS de diversos sectores y tamaños, ayudándolas a convertirse en empresas basadas en datos. Y convertirse en una empresa basada en datos es una necesidad innegable. Las herramientas y tecnologías de análisis de datos ayudan a las empresas de tecnología y SaaS a prosperar en el desarrollo de productos, la adquisición y retención de clientes y la eficiencia operativa. El uso de datos no solo crea una cultura organizacional basada en datos, sino que también impulsa el crecimiento en un mundo empresarial en rápida evolución.

¿Qué métricas debería seguir para su SaaS?

Monitorear y rastrear los indicadores clave de rendimiento (KPI) apropiados es crucial para obtener información sobre el rendimiento y la expansión de su negocio SaaS. Hay cantidades infinitas de datos que recopila de sus clientes para comprender mejor su comportamiento y la salud de su negocio. La selección de métricas para incluir en su panel de SaaS variará según sus objetivos comerciales únicos. Sin embargo, estos son los 10 principales KPI y métricas de SaaS que necesita rastrear y monitorear para obtener información valiosa sobre sus clientes, el rendimiento de su producto SaaS y tomar decisiones informadas para mejorar su negocio:

• Suscripciones de productos: realiza un seguimiento de cuántas personas de las que se han registrado para usar su producto SaaS, incluidas las suscripciones de prueba gratuitas, podrían convertirse en clientes de pago.
• Usuarios activos: este KPI de análisis de SaaS mide la cantidad de usuarios únicos que interactúan con su producto o servicio a lo largo del tiempo. Puede ayudarle a comprender el alcance de su producto e identificar oportunidades de participación de los usuarios.
• Ingresos recurrentes mensuales: este KPI muestra los ingresos totales generados por su producto SaaS cada mes.
• Tasa de abandono: mide el porcentaje de clientes que cancelan sus suscripciones o dejan de usar su producto o servicio durante un período. Debes prestar mucha atención a esto, ya que deseas mantener la tasa de abandono lo más baja posible.
• Retención neta en dólares: NDR (retención neta en dólares) es un KPI de SaaS que mide los ingresos retenidos de los clientes existentes menos cualquier pérdida de ingresos debido a la deserción.
• Costo de adquisición de clientes: este KPI de SaaS mide la cantidad de dinero que gasta su empresa en adquirir nuevos clientes. Puede ayudarle a comprender la eficiencia de sus esfuerzos de marketing y ventas.
• Valor de vida del cliente: mide la cantidad total de ingresos que puede esperar generar de un solo cliente a lo largo de su vida. Esto puede ayudarle a comprender la rentabilidad a largo plazo de su negocio.
• Tasa de crecimiento natural: el KPI de SaaS NRG (tasa de crecimiento natural) mide la tasa de crecimiento de su empresa sin ningún factor externo para comprender su potencial de crecimiento orgánico.
• Rotación de ingresos: este KPI de SaaS mide la pérdida de ingresos debido a la rotación y puede ayudarlo a comprender el impacto financiero de la rotación de clientes para su negocio.
• Efectivo: Mide la cantidad de efectivo que tiene tu negocio en un momento dado.

Análisis de datos SaaS: ¿Qué buscar?

Habiendo reconocido la importancia del análisis SaaS, el siguiente paso es determinar los medios óptimos para monitorear y realizar un seguimiento de sus KPI y métricas de manera efectiva. Esto se puede lograr utilizando herramientas de análisis de datos o soluciones de BI (inteligencia empresarial) que facilitan una conectividad perfecta con sus datos.

Al aprovechar estas herramientas, obtiene la capacidad de extraer información valiosa, realizar análisis integrales y tomar decisiones informadas basadas en la gran cantidad de datos a su disposición.

Cuando empiece a buscar una solución de análisis de datos SaaS para sus necesidades comerciales, debe comparar las características de diferentes proveedores antes de elegir uno. Aquí hay una lista de las cosas críticas que debe buscar:

• Integración de datos: su solución de análisis de datos SaaS debe poder integrarse con diversas fuentes de datos, incluidas bases de datos, plataformas en la nube y aplicaciones de terceros utilizadas por sus empresas SaaS. También debería ser capaz de extraer, transformar y cargar datos de estas fuentes para crear un repositorio de datos unificado y completo.
• Paneles e informes personalizables: la solución con la que decida asociarse para sus negocios SaaS debe ofrecer paneles e informes personalizables que permitan a los usuarios visualizar y monitorear los KPI específicos de su negocio. Y además de la capacidad de personalización, los paneles y los informes también deben ser interactivos, proporcionando capacidades de desglose, opciones de filtrado y creación de informes ad hoc adaptados a los requisitos individuales del usuario.
• Capacidades de análisis avanzadas: la solución debe ofrecer capacidades de análisis avanzadas, como modelado de datos, vinculación de paneles, aprendizaje automático, pronóstico y anotaciones. Estas funciones de análisis permiten a los usuarios empresariales de SaaS obtener conocimientos más profundos de los datos y tomar decisiones basadas en datos.
• Funcionalidades de colaboración: las funcionalidades de colaboración permiten a los usuarios compartir informes y paneles con otros usuarios comerciales y partes interesadas y discutir el desempeño, los KPI y las acciones en el contexto de los datos que están analizando.
• Soporte móvil: en el mundo actual impulsado por los dispositivos móviles, es importante elegir una solución de análisis de datos SaaS que ofrezca una aplicación móvil nativa. Esto permite a los usuarios acceder e interactuar con datos, paneles e informes en dispositivos móviles, lo que garantiza flexibilidad y acceso a información sobre la marcha.
• Gobernanza y seguridad de datos: cuando se trata de seguridad, debe priorizar una solución de análisis de datos SaaS que incluya características como cifrado de datos, controles de acceso y cumplimiento de estándares y regulaciones de la industria.
• Escalabilidad: la solución de análisis de datos debería poder manejar volúmenes de datos crecientes y demandas de los usuarios.

Para ayudarle a decidir qué herramienta de análisis de datos SaaS utilizar, hemos clasificado las soluciones en cuatro categorías que se adaptan a necesidades empresariales específicas. Al centrarse en la categoría particular que se alinea con los requisitos de su SaaS, puede priorizar las soluciones de análisis de datos que mejor aborden sus necesidades y capacitar a su equipo para aprovechar los conocimientos basados en datos de manera efectiva.

Análisis de datos Saas para usuarios empresariales: estas herramientas priorizan una interfaz intuitiva y fácil de usar, lo que las hace ideales para usuarios empresariales SaaS. Ofrecen capacidades de análisis de autoservicio, lo que permite que cada miembro del equipo trabaje con datos, independientemente de su nivel de experiencia.

Ejemplos: Tableau, Slingshot, Microsoft BI

Análisis de datos SaaS gratuito/de bajo costo: en esta categoría, encontrará soluciones de análisis de datos económicas que a menudo ofrecen opciones de prueba gratuitas. Estas herramientas permiten a las empresas SaaS explorar sus características y funcionalidades antes de comprometerse con cualquier inversión financiera.

Ejemplos: Qlik, Zoho Analytics

Análisis SaaS integrado: a diferencia de las herramientas de BI tradicionales que requieren que los usuarios cambien a aplicaciones separadas para obtener información sobre los datos, las herramientas de análisis integrados se integran perfectamente con las aplicaciones de flujo de trabajo existentes. Esta integración permite a los usuarios acceder a visualizaciones de datos y paneles de control directamente dentro de sus aplicaciones principales, brindando contexto y conveniencia.

Ejemplos: Reveal, domo

Análisis de datos SaaS para usuarios técnicos: estas soluciones de análisis de datos están dirigidas a usuarios técnicos y brindan funcionalidades avanzadas que pueden resultar difíciles de navegar y utilizar de manera efectiva para los usuarios comerciales habituales. Si bien pueden requerir una curva de aprendizaje más pronunciada, los usuarios técnicos pueden aprovechar estas herramientas para profundizar en el análisis y la exploración de datos.

Ejemplos: Sisense, análisis de modo

* Si actualmente está buscando una solución de análisis de datos SaaS que sea fácil de usar para el negocio y de bajo costo, consulte Slingshot. Si bien podemos ser parciales (después de todo, estamos hablando de nuestro producto), Slingshot proporciona una interfaz fácil de usar y un conjunto de herramientas de productividad. Con todo lo que ofrece Slingshot, puede hacer crecer su negocio SaaS rápidamente y comenzar a alcanzar sus objetivos de ingresos antes. 

¿Por qué Slingshot es la herramienta de análisis de datos adecuada para su negocio SaaS?

Como lugar de trabajo digital centrado en los datos, Slingshot presenta varias razones convincentes por las que puede ser la solución de análisis de datos ideal para que las empresas SaaS monitoreen sus KPI y analicen sus datos para una toma de decisiones mejor informada:

• Integración con múltiples fuentes de datos: Slingshot se integra perfectamente con sus sistemas operativos existentes, plataformas SaaS, bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube y API. También proporciona integración completa con Azure Machine Learning Studio, lo que le permite seleccionar su fuente de datos, crear visualizaciones completas y conectarse a modelos de aprendizaje automático capacitados. Además, Slingshot es compatible con Google BigQuery, lo que garantiza velocidad al procesar grandes conjuntos de datos con capacidades analíticas avanzadas.
• Creación de paneles y visualizaciones interesantes: Slingshot agiliza el proceso de trabajar con datos y crea paneles de control interesantes, atendiendo a usuarios de todos los niveles. Su interfaz intuitiva permite que incluso los usuarios sin conocimientos técnicos seleccionen sin esfuerzo campos de datos relevantes, los arrastren y suelten en secciones separadas y creen instantáneamente visualizaciones de datos visualmente atractivas. Esta característica es particularmente valiosa para las empresas SaaS, ya que le permite ver datos en contexto, monitorear sus KPI y métricas de SaaS en tiempo real y tomar decisiones bien informadas en consecuencia.
• Colaborar y actuar sobre la base de datos: Slingshot mantiene todos sus KPI, métricas y paneles en una ubicación centralizada donde se produce la colaboración. Los usuarios pueden compartir paneles con miembros del equipo, partes interesadas e individuos externos. Los usuarios también pueden pasar fácilmente de información dentro de un panel a un chat, discusión y tarea privados. Las funciones de colaboración de Slingshot son especialmente beneficiosas para las empresas SaaS, ya que permiten que diferentes equipos, como marketing, ventas y atención al cliente, accedan a KPI específicos relevantes para sus funciones mientras administran los derechos de acceso a los datos.

• Catálogo de datos: elimine los silos proporcionando una ubicación centralizada para albergar categóricamente todos los datos de su organización y tener las respuestas a sus preguntas comerciales al alcance de su mano. En el catálogo de datos de Slingshot, los datos se organizan, indexan y mantienen cuidadosamente listos para su uso, de modo que los usuarios de su empresa puedan analizarlos y actuar en consecuencia de forma rápida y sencilla.
• Precios: Slingshot ofrece tres planes diseñados para adaptarse a cualquier equipo SaaS independientemente del tamaño, tipo de proyecto, metas y objetivos. El software es gratuito para equipos más pequeños y comienza en $12 por usuario en su versión paga, brindando más funciones y opciones ilimitadas.

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