顧客向け分析は、お客様に製品内のデータ、ダッシュボード、およびレポートへのアクセスを提供します。これにより、お客様がすでに使用しているインターフェースにインサイトが配置され、外部のBIツールの必要性がなくなります。
これらの分析は、
その上に構築され、インタラクティブなダッシュボード、セルフサービス分析、およびアプリケーションに組み込まれたデータ可視化を必要とするユースケースをサポートします。多くのチームはこれをユーザー向け分析またはクライアント向け分析と呼んでいますが、目標は同じです。お客様に、製品から離れることなく、独自のデータをすばやく探索する方法を提供します。 組み込み分析 一部の製品では、
フォーマットされた出力のための組み込みレポートもサポートしています。 ほとんどの顧客向け分析では、iFrame埋め込みではなく、分析SDKと直接埋め込みに依存しています。これにより、エクスペリエンスを完全にブランド化し、ロールベースのアクセス、データのリフレッシュ、行レベルのセキュリティなどの機能をサポートできます。また、マルチテナント環境で信頼性が高く、スケーラブルな分析を提供するために必要な制御も提供します。 顧客向け分析と従来のBI
多くの企業は、依然として内部レポート用に設計されたエンタープライズBIソフトウェアに依存しています。このアプローチは、分析を顧客向けの製品に組み込むと問題が発生します。従来のBIツールは、アプリケーションの外側に配置され、ユーザーを個別のポータルに誘導するため、製品エクスペリエンスが中断され、意思決定が遅くなります。このギャップは、
顧客向け分析と比較すると、さらに明確になります。
顧客向け分析は、別の方法を採用します。分析SDKを通じて、データ可視化、組み込みダッシュボード、およびインタラクティブな分析を製品に組み込みます。ユーザーは、ツールを切り替えたり、集中力を失ったりすることなく、コンテキスト内でライブデータを使用します。これにより、採用率が向上します。これは、お客様が分析を製品の一部として認識し、外部システムとして認識しないためです。 組み込み用に特別に設計された Reveal の最新アーキテクチャには、あらゆるプラットフォームのネイティブ SDK が含まれており、あらゆるデバイスで最高の体験を提供します。これにより、クラウド、デスクトップ、モバイルデバイスからいつでもどこでも簡単に接続できます。Reveal は、サードパーティのクラウドにホストする必要がないため、コードへの統合も迅速です。.
従来のBIは、複雑なワークフローにも依存しています。IT部門、手動によるレポート作成、および大量のメンテナンスが必要です。これは、マルチテナント分析、大規模な行レベルのセキュリティ、または
製品のUIに一致する分析をサポートするように設計されていません。これらの制限は、顧客のワークフローをサポートしようとするとすぐに明らかになります。 ホワイトラベル分析は 顧客向け分析は、iFrame埋め込みではなく、直接埋め込みを通じて、最新の開発フレームワーク内で機能します。これにより、
iFrame埋め込みの課題がすべて回避され、 API駆動型の分析、ロールベースのアクセス、データのリフレッシュ、および予測可能なパフォーマンスがサポートされます。これにより、クラウド製品内で安全で一貫性のあるエクスペリエンスを提供できます。 より詳細な比較については、
組み込み分析と従来のBIを参照してください。 この変化により、企業がBIについて考える方法が変わります。分析は製品の一部となり、外部の宛先ではなくなります。次のステップは、これらの機能が製品の成長と顧客価値をどのようにサポートするかを理解することです。.
顧客向け分析の機能
多くのチームは、顧客向け分析が最新のSaaS製品内で提供することが期待される機能について、依然として質問しています。強力な機能は、ユーザーエクスペリエンスを形成し、開発者の作業負荷を軽減するため、重要です。優れた顧客向け分析は、お客様に迅速なインサイトを提供し、製品を軽量かつスケーラブルに保ちます。
直接統合
顧客向けの組み込み分析は、コードベースに直接統合される場合に最も効果的です。ソリューションは、
分析SDK、API駆動型のワークフロー、および完全なホワイトラベル制御を提供する必要があります。UIの制御が制限され、エクスペリエンスが遅くなるため、iFrame埋め込みは避けてください。 分析SDK組み込み分析とiFrameに関する 記事で説明したように。直接統合により、分析が製品にネイティブに統合されます。 可視化コンポーネント
お客様は、データを理解するために明確な視覚表現を必要とします。組み込みダッシュボードは、インタラクティブなチャート、探索的な分析、ガイダンス付きのインサイト、およびデータストーリーテリングをサポートする必要があります。柔軟な可視化ライブラリは、エンジニアリングの労力を削減し、高度なUI作業をサポートします。より詳細な制御が必要なチームは、
カスタムデータ可視化を作成することもできます。 セルフサービス分析.
顧客向け分析の重要な機能の1つは、お客様が独自のデータを探索できるようにすることです。お客様は、チームに依存することなく、フィルター、編集、およびダッシュボードの作成を行う必要があります。これにより、サポートリクエストが削減され、開発者はコアタスクに集中できます。多くのチームは、
セルフサービスBIなどのアイデアを通じて、セルフサービスのニーズを評価します。 データ接続とパフォーマンス.
顧客向けの組み込み分析では、信頼できるデータアクセスが不可欠です。ソリューションは、ライブデータ、予測可能なデータのリフレッシュ、および
への安定したリンクをサポートする必要があります。クエリパフォーマンスの最適化により、製品の成長に伴い、ダッシュボードの速度が維持されます。これは、 データソースに対してのみセキュリティとガバナンス スケーラブルな分析.
強力な顧客向け分析は、行レベルのセキュリティ、マルチテナント制御、SSO、および監査ログをサポートします。これらの機能は、顧客データを保護し、コードを通じてルールをクリーンな方法で適用できるようにします。
高度なインサイト
予測分析、自動化されたインサイト、および会話型分析は、お客様が複雑な情報を理解するのに役立ちます。これらの機能は、採用率を高め、より多くのダッシュボードやカスタムレポートを必要とせずに価値を追加します。最新の製品では、これらの機能を
およびインサイトで拡張することがよくあります。 AIを活用したアナリティクス 顧客向け分析の構築と購入
製品に分析を追加すると、チームは、どの程度構築し、どの程度所有するかを決定する必要があります。この選択は、エンジニアリングの作業負荷、配信のタイムライン、およびお客様が期待するインサイトをどれだけ早く得られるかに影響します。強力な顧客向け分析には、設計、テスト、および保守に時間がかかる機能が必要なため、ほとんどのSaaSチームは、構築と購入の選択肢を早期に検討します。
構築により、完全な制御が可能になります。また、アーキテクチャへの多大な投資も必要になります。チームは、組み込みダッシュボードを作成し、可視化コンポーネントを設計し、セルフサービス編集をサポートし、データのリフレッシュを管理する必要があります。また、マルチテナント分析、行レベルのセキュリティ、SSO、監査ログ、およびガバナンスモデルのすべての部分も所有します。この作業は、最初のリリース後も継続し、いくつかの
購入により、作業が簡素化されます。顧客向けの組み込み分析は、分析SDK、可視化ライブラリ、および直接埋め込みを提供します。これらのツールを使用すると、インタラクティブなダッシュボード、探索的な分析、および予測または自動化されたインサイトをゼロから構築することなく提供できます。これにより、開発はコア製品に集中し、チームは 組み込み分析の統合上の課題.
強力な顧客向けの組み込み分析プラットフォームは、安定性とセキュリティも処理します。行レベルのセキュリティ、ライブデータ、およびAPI駆動型の分析をサポートします。データパイプラインにクリーンに接続し、顧客ベースに合わせてスケーリングします。多くのチームは、 製品にアナリティクスを追加する際の.
組み込み分析のROIを通じてこれを評価します。 これらのトレードオフは、顧客向けの分析が最新のSaaSロードマップにどのように適合するかを決定し、組み込み機能がカスタム開発よりも多くの価値を提供するポイントを定義します。.
顧客向け分析の利点
顧客向け分析は、お客様が製品を理解し、使用する方法を改善します。また、チームの作業負荷も軽減します。これらの利点は、製品が長期的な成長をどのようにサポートするかを決定します。
高い製品の採用率:
• 組み込みダッシュボードは、お客様がすでに使用している場所に表示されるため、より頻繁に使用されます。採用パターンは、 およびユーザーの行動傾向と相関することがよくあります。 製品分析 より高い顧客維持率:
• お客様が独自の傾向と結果を把握すると、製品が提供する価値を理解します。 組み込み分析の統計 も、高い採用率と維持率の関連性を示しています。 少ないサポートリクエスト:
• セルフサービス分析により、ダッシュボードリクエストと1回限りのレポート作業が削減されます。お客様は、自分でデータを探索し、開発者はコアタスクに集中できます。 Self-service analytics reduces dashboard requests and one-off report work. Customers explore data on their own, and developers stay focused on core tasks.
• より迅速なオンボーディング: 明確なデータ視覚化により、新規ユーザーは製品を迅速に習得できます。
• 新しい収益化の道: 多くの企業は、高度なダッシュボード、予測モデル、またはガイダンス付きのインサイトをプレミアム機能としてパッケージ化しています。また、多くの企業は 分析による収益 戦略を検討しています。
• 長期的な開発コストの削減: 顧客向けの組み込み分析では、分析SDK、直接統合、および安定したデータ更新が提供されます。これにより、メンテナンスが予測可能になり、 スケーラブルな分析.
• より優れた製品差別化: 強力な分析により、全体的な製品エクスペリエンスが向上します。これにより、多くのツールが依然として外部のBIシステムに依存している市場において、企業は際立った存在になることができます。
これらの利点により、製品はより迅速に成長し、顧客はアプリケーション内でより明確なエクスペリエンスを得ることができます。
顧客向け分析におけるセキュリティ
セキュリティは、顧客向け分析がSaaS製品にどのように適合するかを定義します。顧客はインサイトを期待していますが、システム内のすべてのレベルで強力なデータ保護も期待しています。効果的なソリューションは、組み込み分析の原則に従います。 セキュリティ.
行レベルのセキュリティ（RLS）
RLSは、各顧客が自分のデータのみを表示できるようにします。クエリまたはAPIレベルでフィルターを適用し、マルチテナント分析環境を保護します。
マルチテナントデータ分離
安全な設計により、各テナントのデータを分離し、クロスアカウントアクセスを防ぎます。これは、あらゆるクラウド製品における顧客向け組み込み分析にとって不可欠です。
シングルサインオン（SSO）
SAML、OAuth、またはOpenID Connectのサポートにより、認証は製品の他の部分と一貫性があり、個別のログインフローの必要性がなくなります。
ロールベースの承認
API駆動型の権限は、各ユーザーが何を表示または変更できるかを定義します。これにより、制御が柔軟になり、手動による構成が削減されます。
監査ログ
ログには、誰がダッシュボードを表示し、データをエクスポートし、レポートを調整したかが記録されます。これにより、企業はコンプライアンス要件を満たし、システム動作を監視できます。
安全なデータパイプライン
安全なデータパイプラインは、データ更新操作を保護し、転送中および保存中の情報を暗号化します。また、機密データへのアクセスを制限します。
ガバナンス制御
企業は、ガバナンスルールを使用して、アクセス、バージョン管理、およびデータ使用を管理します。これらの制御により、製品が拡張されるにつれて、分析の一貫性が維持されます。
強力なセキュリティにより、顧客向け分析は信頼性が高まります。顧客データを保護し、パフォーマンスを維持し、製品に対する長期的な信頼をサポートします。
いつでも、どこでも、あらゆるデバイスから、ユーザーに実行可能な洞察を提供します。
ビジネス インテリジェンス ツールは、データに基づいた意思決定を可能にします。
