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

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

Al aprovechar el poder del análisis de datos de SaaS y utilizar paneles intuitivos, las empresas pueden identificar con precisión las áreas de mejora en sus ofertas. Estos análisis y paneles permiten a las organizaciones obtener información detallada sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y las eficiencias operativas, lo que les permite mejorar sus productos, optimizar los procesos y brindar 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 de 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 empresa SaaS y sus clientes. Este proceso de análisis permite a las empresas de SaaS analizar en profundidad las acciones de los usuarios a lo largo de todo su viaje, 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 mediante la comprensión de los datos, los conocimientos, las implicaciones y, lo que es más importante, la comprensión de sus clientes. Estas son las razones clave por las que necesita análisis SaaS:

• Descubrir información: al utilizar herramientas de análisis de datos SaaS, como tableros y técnicas como el análisis predictivo, las empresas pueden revelar patrones, tendencias y correlaciones que brindan información significativa sobre el comportamiento del cliente, la dinámica del mercado y la eficiencia operativa. Estos conocimientos permiten la toma de decisiones informadas, lo que permite a las empresas de 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 compromiso 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 en evolución de manera efectiva, asegurando la satisfacción y lealtad del cliente.
• Obtener una ventaja competitiva: las empresas de SaaS que aprovechan el poder de los análisis de SaaS pueden comprender mejor su posición en el mercado, sus competidores y las tendencias emergentes. Con acceso a estos conocimientos visualizados a través de la interacción, las organizaciones de 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 de 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 de 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 brindado constantemente una ventaja competitiva a las empresas de SaaS de varios 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 debe rastrear para su SaaS?

La supervisión y el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) apropiados son cruciales para obtener información sobre el rendimiento y la expansión de su negocio SaaS. Hay cantidades infinitas de puntos de datos que está recopilando 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 KPI y métricas principales 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:

• Registros de productos: rastrea cuántas personas de aquellas que se han registrado para usar su producto SaaS, incluidos los registros de prueba gratuitos, 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 ayudarlo a comprender el alcance de su producto e identificar oportunidades de participación del usuario.
• 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. Debe prestar mucha atención a este, ya que desea 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 rotación.
• Costo de adquisición de clientes: este KPI de SaaS mide la cantidad de dinero que su empresa gasta en adquirir nuevos clientes. Puede ayudarlo a comprender la eficiencia de sus esfuerzos de marketing y ventas.
• Valor de por vida del cliente: mide la cantidad total de ingresos que puede esperar generar de un solo cliente durante su vida. Esto puede ayudarlo a comprender la rentabilidad a largo plazo de su negocio.
• Tasa natural de crecimiento: El KPI SaaS NRG (tasa natural de crecimiento) mide la tasa de crecimiento de su negocio sin ningún factor externo para comprender su potencial de crecimiento orgánico.
• Pérdida de ingresos: este KPI de SaaS mide la pérdida de ingresos debido a la pérdida de clientes y puede ayudarlo a comprender el impacto financiero de la pérdida de clientes para su negocio.
• Efectivo: Mide la cantidad de efectivo que tiene su negocio en un momento dado.

Análisis de datos SaaS: ¿Qué buscar?

Habiendo reconocido la importancia del análisis de SaaS, el siguiente paso es determinar los medios óptimos para monitorear y rastrear sus KPI y métricas de manera efectiva. Esto se puede lograr mediante la utilización de herramientas de análisis de datos o soluciones de BI (inteligencia comercial) que facilitan una conectividad perfecta a 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 comience a buscar una solución de análisis de datos SaaS para sus necesidades comerciales, debe comparar las características de los 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 varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, plataformas en la nube y aplicaciones de terceros utilizadas por sus negocios SaaS. También debe 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 de 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 tableros 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 de los usuarios.
• Capacidades de análisis avanzadas: la solución debe ofrecer capacidades de análisis avanzadas, como modelado de datos, vinculación de tableros, aprendizaje automático, pronósticos 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 rendimiento, los KPI y las acciones en el contexto de los datos que están viendo.
• Soporte móvil: en el mundo actual impulsado por 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, tableros e informes en dispositivos móviles, lo que garantiza la flexibilidad y el acceso a la 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 funciones como cifrado de datos, controles de acceso y cumplimiento de los estándares y regulaciones de la industria.
• Escalabilidad: la solución de análisis de datos debe poder manejar volúmenes de datos crecientes y demandas de los usuarios.

Para ayudarlo a decidir qué herramienta de análisis de datos SaaS usar, hemos categorizado las soluciones en cuatro categorías que atienden necesidades comerciales 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 se adaptan a sus necesidades y capacitar a su equipo para aprovechar los conocimientos basados ​​en datos de manera efectiva.

Análisis de datos de SaaS para usuarios comerciales: estas herramientas priorizan una interfaz intuitiva y fácil de usar, lo que las hace ideales para los usuarios comerciales de 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 gratuitos/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 de SaaS explorar sus características y funcionalidades antes de comprometerse con cualquier inversión financiera.

Ejemplos: Qlik, Zoho Analytics

Análisis SaaS incorporado: 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 incorporado se integran perfectamente dentro de las aplicaciones de flujo de trabajo existentes. Esta integración permite a los usuarios acceder a visualizaciones de datos y tableros directamente dentro de sus aplicaciones principales, brindando contexto y conveniencia.

Ejemplos: Revelar, Domo

Análisis de datos de SaaS para usuarios técnicos: estas soluciones de análisis de datos atienden a usuarios técnicos y brindan funcionalidades avanzadas que pueden ser un desafío para los usuarios comerciales habituales para navegar y utilizar de manera efectiva. 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, Mode Analytics

* Si actualmente está comprando una solución de análisis de datos SaaS que sea fácil de usar y de bajo costo, consulte Slingshot. Si bien podemos estar sesgados (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 de 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 de SaaS monitoreen sus KPI y analicen sus datos para tomar decisiones mejor informadas:

• Integración con múltiples fuentes de datos: Slingshot se integra a la perfección con sus sistemas operativos existentes, plataformas SaaS, bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube y API. También proporciona una integración completa con Azure Machine Learning Studio, lo que le permite seleccionar su fuente de datos, crear visualizaciones integrales y conectarse a modelos de aprendizaje automático entrenados. Además, Slingshot es compatible con Google BigQuery, lo que garantiza la velocidad al procesar grandes conjuntos de datos con capacidades de análisis avanzadas.
• Creación de paneles y visualizaciones perspicaces: Slingshot agiliza el proceso de trabajar con datos y crear paneles perspicaces, atendiendo a usuarios de todos los niveles de habilidad. Su interfaz intuitiva permite incluso a los usuarios no técnicos seleccionar sin esfuerzo campos de datos relevantes, arrastrarlos y soltarlos en secciones separadas y crear visualizaciones de datos visualmente atractivas al instante. Esta característica es particularmente valiosa para las empresas de 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 los 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 y personas externas. Los usuarios también pueden pasar fácilmente de información dentro de un tablero a un chat privado, una discusión y una tarea. Las funciones de colaboración de Singshot son especialmente beneficiosas para las empresas de SaaS, ya que permiten que diferentes equipos, como marketing, ventas y atención al cliente, accedan a KPI específicos relevantes para sus roles mientras administran los derechos de acceso a los datos.

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

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