Was ist SaaS-Datenanalyse und warum brauchen Sie sie?

Im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld, in dem sich die Vorlieben der Kunden schnell weiterentwickeln, müssen Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen ständig weiterentwickeln, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der SaaS-Datenanalyse und den Einsatz intuitiver Dashboards können Unternehmen Bereiche mit Verbesserungspotenzial in ihren Angeboten präzise identifizieren. Diese Analysen und Dashboards ermöglichen es Unternehmen, tiefe Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und betriebliche Effizienzen zu gewinnen und so ihre Produkte zu verbessern, Prozesse zu optimieren und ihrer Zielgruppe außergewöhnliche Erlebnisse zu bieten.

In diesem Artikel werden wir die Welt der SaaS-Analysen erkunden, vom Verständnis ihres Zwecks und ihrer Vorteile bis hin zur Auswahl einer Datenanalyselösung für Ihr SaaS-Unternehmen.

Was ist SaaS Analytics?

Software-as-a-Service (SaaS)-Analysen beziehen sich auf die Verwendung von Softwareanwendungen zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen über Ihr SaaS-Geschäft und Ihre Kunden. Dieser Analyseprozess ermöglicht es SaaS-Unternehmen, die Aktionen der Benutzer während ihrer gesamten Reise eingehend zu analysieren, um die Kundenbindung zu verbessern und letztendlich ihre wiederkehrenden Einnahmequellen zu steigern.

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Warum brauchen Sie SaaS-Analysen?

Um Ihr Geschäft auszubauen, müssen Sie Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem Sie Ihre SaaS-Produktdaten, Erkenntnisse und Auswirkungen verstehen und, was am wichtigsten ist, Ihre Kunden verstehen. Hier sind die Hauptgründe, warum Sie SaaS-Analysen benötigen:

• Erkenntnisse aufdecken: Mithilfe von SaaS-Datenanalysetools wie Dashboards und Techniken wie der prädiktiven Analyse können Unternehmen Muster, Trends und Korrelationen aufdecken, die aussagekräftige Einblicke in das Kundenverhalten, die Marktdynamik und die betriebliche Effizienz liefern. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine fundierte Entscheidungsfindung und ermöglichen es SaaS-Unternehmen, strategische Anpassungen vorzunehmen, Wachstumschancen zu identifizieren und die Leistung zu optimieren.
• Verbesserung des Angebots: Durch die Analyse von Kundenfeedback, Engagement-Kennzahlen und Markttrends können SaaS-Unternehmen ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden gewinnen. Dieses Wissen ermöglicht es ihnen, ihre Produkte oder Dienstleistungen effektiv an die sich ändernden Anforderungen anzupassen und so die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden sicherzustellen.
• Sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen: SaaS-Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit von SaaS-Analysen nutzen, können ihre Marktposition, Wettbewerber und aufkommende Trends besser verstehen. Durch den Zugriff auf diese interaktiv visualisierten Erkenntnisse können SaaS-Organisationen Alleinstellungsmerkmale identifizieren, sich von der Konkurrenz abheben und wirksame Strategien entwickeln, um den Markt zu übertreffen.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung: SaaS-Analysen gepaart mit Benutzerfreundlichkeit ermöglichen eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung, indem sie zuverlässige Dateneinblicke in Echtzeit liefern. Indem sie sich auf datengesteuerte Entscheidungen verlassen, können SaaS-Unternehmen Unsicherheiten minimieren, die Leistung bewerten, die Ressourcenzuweisung optimieren, Wachstumschancen identifizieren und die betriebliche Effizienz verbessern.

Im Laufe der Geschichte hat die Datenanalyse SaaS-Unternehmen verschiedener Branchen und Größen stets einen Wettbewerbsvorteil verschafft und ihnen dabei geholfen, datengesteuerte Unternehmen zu werden. Und ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, ist eine unbestreitbare Notwendigkeit. Datenanalysetools und -technologien helfen SaaS- und Technologieunternehmen dabei, bei der Produktentwicklung, der Kundengewinnung und -bindung sowie der betrieblichen Effizienz erfolgreich zu sein. Die Nutzung von Daten schafft nicht nur eine datengesteuerte Organisationskultur, sondern treibt auch das Wachstum in einer sich schnell entwickelnden Geschäftswelt voran.

Welche Kennzahlen sollten Sie für Ihr SaaS verfolgen?

Die Überwachung und Verfolgung geeigneter Key Performance Indicators (KPIs) ist entscheidend, um Einblicke in die Leistung und Expansion Ihres SaaS-Geschäfts zu gewinnen. Sie sammeln unzählige Datenpunkte von Ihren Kunden, um deren Verhalten und den Zustand Ihres Unternehmens besser zu verstehen. Die Auswahl der in Ihr SaaS-Dashboard aufzunehmenden Metriken hängt von Ihren individuellen Geschäftszielen ab. Dennoch sind dies die 10 wichtigsten SaaS-KPIs und -Metriken, die Sie verfolgen und überwachen müssen, um wertvolle Einblicke in Ihre Kunden und die Leistung Ihres SaaS-Produkts zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung Ihres Geschäfts zu treffen:

• Produktanmeldungen: Verfolgt, wie viele Personen, die sich für die Nutzung Ihres SaaS-Produkts angemeldet haben, einschließlich Anmeldungen für kostenlose Testversionen, zahlende Kunden werden könnten.
• Aktive Benutzer: Dieser SaaS-Analyse-KPI misst die Anzahl der einzelnen Benutzer, die sich im Laufe der Zeit mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung beschäftigen. Es kann Ihnen helfen, die Reichweite Ihres Produkts zu verstehen und Möglichkeiten zur Benutzereinbindung zu identifizieren.
• Monatlich wiederkehrender Umsatz: Dieser KPI zeigt den Gesamtumsatz, den Ihr SaaS-Produkt jeden Monat generiert.
• Abwanderungsrate: Misst den Prozentsatz der Kunden, die ihr Abonnement kündigen oder Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung über einen bestimmten Zeitraum hinweg nicht mehr nutzen. Darauf müssen Sie besonders achten, da Sie die Abwanderungsrate so gering wie möglich halten möchten.
• Netto-Dollar-Retention: NDR (Net-Dollar-Retention) ist ein SaaS-KPI, der den von bestehenden Kunden einbehaltenen Umsatz abzüglich etwaiger Umsatzverluste aufgrund von Abwanderung misst.
• Kundenakquisekosten: Dieser SaaS-KPI misst den Geldbetrag, den Ihr Unternehmen für die Akquise neuer Kunden ausgibt. Es kann Ihnen helfen, die Effizienz Ihrer Marketing- und Vertriebsbemühungen zu verstehen.
• Customer Lifetime Value: Misst den Gesamtumsatz, den Sie mit einem einzelnen Kunden im Laufe seiner Lebensdauer erwarten können. Dies kann Ihnen helfen, die langfristige Rentabilität Ihres Unternehmens zu verstehen.
• Natürliche Wachstumsrate: Der SaaS-KPI NRG (natürliche Wachstumsrate) misst die Wachstumsrate Ihres Unternehmens ohne externe Faktoren, um Ihr organisches Wachstumspotenzial zu verstehen.
• Umsatzabwanderung: Dieser SaaS-KPI misst den durch Abwanderung verlorenen Umsatz und kann Ihnen dabei helfen, die finanziellen Auswirkungen der Kundenabwanderung auf Ihr Unternehmen zu verstehen.
• Bargeld: Misst den Bargeldbetrag, über den Ihr Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügt.

SaaS-Datenanalyse: Worauf ist zu achten?

Nachdem Sie die Bedeutung von SaaS-Analysen erkannt haben, besteht der nächste Schritt darin, die optimalen Mittel zur effektiven Überwachung und Verfolgung Ihrer KPIs und Metriken zu bestimmen. Dies kann durch den Einsatz von Datenanalysetools oder BI-Lösungen (Business Intelligence) erreicht werden, die eine nahtlose Konnektivität zu Ihren Daten ermöglichen.

Durch den Einsatz dieser Tools erhalten Sie die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, umfassende Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Fülle der Ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu treffen.

Wenn Sie mit der Suche nach einer SaaS-Datenanalyselösung für Ihre Geschäftsanforderungen beginnen, sollten Sie die Funktionen verschiedener Anbieter vergleichen, bevor Sie sich für einen entscheiden. Hier ist eine Liste der kritischen Dinge, auf die Sie achten müssen:

• Datenintegration: Ihre SaaS-Datenanalyselösung sollte in der Lage sein, sich in verschiedene Datenquellen zu integrieren, darunter Datenbanken, Cloud-Plattformen und Drittanbieteranwendungen, die von Ihren SaaS-Unternehmen verwendet werden. Es sollte außerdem in der Lage sein, Daten aus diesen Quellen zu extrahieren, umzuwandeln und zu laden, um ein einheitliches und umfassendes Datenrepository zu erstellen.
• Anpassbare Dashboards und Berichte: Die Lösung, mit der Sie für Ihre SaaS-Unternehmen zusammenarbeiten möchten, sollte anpassbare Dashboards und Berichte bieten, die es Benutzern ermöglichen, für ihr Unternehmen spezifische KPIs zu visualisieren und zu überwachen. Abgesehen von der Anpassungsfähigkeit sollten die Dashboards und Berichte auch interaktiv sein, Drilldown-Funktionen und Filteroptionen bieten und Ad-hoc-Berichte erstellen, die auf die individuellen Benutzeranforderungen zugeschnitten sind.
• Erweiterte Analysefunktionen: Die Lösung sollte erweiterte Analysefunktionen wie Datenmodellierung, Dashboard-Verknüpfung, maschinelles Lernen, Prognosen und Anmerkungen bieten. Diese Analysefunktionen ermöglichen es SaaS-Geschäftsbenutzern, tiefere Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
• Kollaborationsfunktionen: Kollaborationsfunktionen ermöglichen es Benutzern, Berichte und Dashboards mit anderen Geschäftsbenutzern und Stakeholdern zu teilen und Leistung, KPIs und Aktionen im Kontext der betrachteten Daten zu diskutieren.
• Mobiler Support: In der heutigen, von Mobilgeräten geprägten Welt ist es wichtig, eine SaaS-Datenanalyselösung zu wählen, die eine native mobile App bietet. Dies ermöglicht Benutzern den Zugriff auf und die Interaktion mit Daten, Dashboards und Berichten auf mobilen Geräten und gewährleistet so Flexibilität und Zugriff auf Erkenntnisse von unterwegs.
• Datenverwaltung und -sicherheit: Wenn es um Sicherheit geht, müssen Sie einer SaaS-Datenanalyselösung Priorität einräumen, die Funktionen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Branchenstandards und -vorschriften umfasst.
• Skalierbarkeit: Die Datenanalyselösung sollte in der Lage sein, wachsende Datenmengen und Benutzeranforderungen zu bewältigen.

Um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches SaaS-Datenanalysetool Sie verwenden sollten, haben wir Lösungen in vier Kategorien kategorisiert, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Indem Sie sich auf die jeweilige Kategorie konzentrieren, die den Anforderungen Ihres SaaS entspricht, können Sie Datenanalyselösungen priorisieren, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen, und Ihr Team in die Lage versetzen, datengesteuerte Erkenntnisse effektiv zu nutzen.

Saas-Datenanalyse für Geschäftsanwender: Diese Tools legen Wert auf eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche und sind daher ideal für SaaS-Geschäftsanwender. Sie bieten Self-Service-Analysefunktionen, die es jedem Teammitglied ermöglichen, mit Daten zu arbeiten, unabhängig von seinem Fachwissen.

Beispiele: Tableau, Slingshot, Microsoft BI

Kostengünstige/kostenlose SaaS-Datenanalysen: In dieser Kategorie finden Sie preisgünstige Datenanalyselösungen, die häufig kostenlose Testoptionen bieten. Mit diesen Tools können SaaS-Unternehmen ihre Merkmale und Funktionalitäten erkunden, bevor sie eine finanzielle Investition tätigen.

Beispiele: Qlik, Zoho Analytics

Eingebettete SaaS-Analysen: Im Gegensatz zu herkömmlichen BI-Tools, bei denen Benutzer für Dateneinblicke auf separate Anwendungen wechseln müssen, lassen sich eingebettete Analysetools nahtlos in bestehende Workflow-Anwendungen integrieren. Durch diese Integration können Benutzer direkt in ihren Hauptanwendungen auf Datenvisualisierungen und Dashboards zugreifen und so Kontext und Komfort bieten.

Beispiele: Reveal, Domo

SaaS-Datenanalyse für technische Benutzer: Diese Datenanalyselösungen richten sich an technische Benutzer und bieten erweiterte Funktionen, deren Navigation und effektive Nutzung für normale Geschäftsbenutzer möglicherweise schwierig ist. Obwohl sie möglicherweise eine steilere Lernkurve erfordern, können technische Benutzer diese Tools nutzen, um tiefer in die Datenanalyse und -exploration einzutauchen.

Beispiele: Sisense, Mode Analytics

* Wenn Sie derzeit auf der Suche nach einer benutzerfreundlichen und kostengünstigen SaaS-Datenanalyselösung sind, schauen Sie sich Slingshot an. Obwohl wir vielleicht voreingenommen sind (wir reden schließlich über unser Produkt), bietet Slingshot eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine Reihe von Produktivitätstools. Mit allem, was Slingshot bietet, können Sie Ihr SaaS-Geschäft schnell ausbauen und Ihre Umsatzziele schneller erreichen.

Warum ist Slingshot das richtige Datenanalysetool für Ihr SaaS-Unternehmen?

Als digitaler Arbeitsplatz rund um Daten präsentiert Slingshot mehrere überzeugende Gründe, warum es die ideale Datenanalyselösung für SaaS-Unternehmen sein kann, um ihre KPIs zu überwachen und ihre Daten für eine fundiertere Entscheidungsfindung zu analysieren:

• Integration mit mehreren Datenquellen: Slingshot lässt sich nahtlos in Ihre vorhandenen Betriebssysteme, SaaS-Plattformen, Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Dienste und APIs integrieren. Es bietet außerdem eine vollständige Integration mit Azure Machine Learning Studio, sodass Sie Ihre Datenquelle auswählen, umfassende Visualisierungen erstellen und eine Verbindung zu trainierten Modellen für maschinelles Lernen herstellen können. Darüber hinaus unterstützt Slingshot Google BigQuery und gewährleistet so die Geschwindigkeit bei der Verarbeitung großer Datensätze mit erweiterten Analysefunktionen.
• Erstellen aufschlussreicher Dashboards und Visualisierungen: Slingshot optimiert den Prozess der Arbeit mit Daten und der Erstellung aufschlussreicher Dashboards und richtet sich an Benutzer aller Erfahrungsstufen. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche können auch technisch nicht versierte Benutzer mühelos relevante Datenfelder auswählen, sie per Drag-and-Drop in separate Abschnitte ziehen und sofort optisch ansprechende Datenvisualisierungen erstellen. Diese Funktion ist besonders wertvoll für SaaS-Unternehmen, da sie es Ihnen ermöglicht, Daten im Kontext anzuzeigen, Ihre SaaS-KPIs und -Metriken in Echtzeit zu überwachen und entsprechend fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Zusammenarbeiten und Handeln auf Daten: Slingshot speichert alle Ihre KPIs, Metriken und Dashboards an einem zentralen Ort, an dem die Zusammenarbeit stattfindet. Benutzer können Dashboards mit Teammitgliedern, Stakeholdern und externen Personen teilen. Benutzer können auch problemlos von Einblicken in einem Dashboard zu einem privaten Chat, einer Diskussion und einer Aufgabe wechseln. Die Kollaborationsfunktionen von Singshot sind besonders für SaaS-Unternehmen von Vorteil, da sie verschiedenen Teams wie Marketing, Vertrieb und Kundensupport den Zugriff auf spezifische KPIs ermöglichen, die für ihre Rollen relevant sind, und gleichzeitig die Datenzugriffsrechte verwalten.

• Datenkatalog: Beseitigen Sie Silos, indem Sie einen zentralen Ort bereitstellen, an dem alle Daten Ihres Unternehmens kategorisch gespeichert werden und die Antworten auf Ihre Geschäftsfragen immer zur Hand sind. Im Datenkatalog von Slingshot werden die Daten übersichtlich organisiert, indiziert und zur Verwendung bereitgehalten, sodass Ihre Geschäftsbenutzer sie schnell und einfach analysieren und darauf reagieren können.
• Preise: Slingshot bietet drei Pläne, die für jedes SaaS-Team geeignet sind, unabhängig von Größe, Art des Projekts und Zielen. Die Software ist für kleinere Teams kostenlos und beginnt in der kostenpflichtigen Version bei 12 US-Dollar pro Benutzer, was mehr Funktionen und unbegrenzte Optionen bietet.

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