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Steigern Sie Ihr Saas-Unternehmen mithilfe von White-Label-Analysen

von Qrvey7m2024/03/25
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Anwendungsanbieter wie SaaS-Unternehmen und ISVs können vom Kauf eines White-Label-Analysetools zur Einbettung in ihre App profitieren, anstatt von Grund auf neu zu entwickeln.
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Anwendungsanbieter, darunter SaaS-Unternehmen und ISVs, können vom Kauf eines White-Label-Analysetools zur Einbettung in ihre Anwendung profitieren, anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln. Das Einbetten von Analysen erfordert White-Labeling-Funktionen, die Ihr Benutzererlebnis auf die nächste Stufe heben.

Was ist White-Label-Analyse?

White-Label-Analysen beziehen sich auf eingebettete Analysesoftware, die umbenannt und angepasst werden kann, um sich nahtlos in die übergeordnete Anwendung einzufügen. White-Label-Analyseplattformen bieten sowohl eine bessere Benutzerfreundlichkeit als auch eine Differenzierung, die Sie von der Konkurrenz abheben wird. In diesem Artikel gehen wir näher darauf ein, was diese Fähigkeiten sind und warum sie wichtig sind. Anschließend listen wir einige Fragen auf, die Sie stellen sollten, um die White-Label-Fähigkeiten von Anbietern zu beurteilen.

Warum ist White-Label-Analyse wichtig?

Wenn Sie eingebettete Analysesoftware mit einem White-Label versehen, sorgen Sie dafür, dass Ihre Diagramme, Berichte und Dashboards wie ein nahtloser Teil Ihrer Software aussehen und nicht wie ein Drittanbieter-Plugin. Darüber hinaus können ganze Apps mit einem White-Label versehen werden.


Relevant Software, ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen, schreibt : „White-Label-Apps sind so konzipiert, dass sie leicht mit einem Branding versehen und angepasst werden können, sodass Sie Farben, Logos und andere Elemente ändern können, um sie für Ihre Marke einzigartig aussehen zu lassen.“ ”


Zu den Vorteilen gehören:


  • Ermöglicht einfaches Branding und individuelle Anpassung mit Ihren Farben, Logos und anderen Elementen, sodass es sich in die SaaS-Anwendung einfügt
  • Ermöglicht Unternehmen eine schnelle Markteinführung bei gleichzeitiger Minimierung der Investitionen
  • Am wichtigsten ist, dass die Benutzererfahrung konsistent ist


Relevant skizziert ein Beispiel für ein Unternehmen, das eine Essensliefer-App entwickelt, die mehrere Restaurants mit ihrem eigenen Branding anpassen können. Jedes Restaurant profitiert davon, schnell mit einer vollständig unterstützten Lösung und minimalen Investitionen auf den Markt zu kommen und sich gleichzeitig auf seine Kernkompetenz, das Gastgewerbe, zu konzentrieren. Darüber hinaus maximiert das Softwareentwicklungsunternehmen seinen Umsatz durch die Bereitstellung von Software für mehrere Kunden.


In „ How to Select an Embedded Analytics Product“ schreibt der Autor Wayne Eckerson darüber, dass BI-Tools traditionell nur von etwa einem Viertel der durchschnittlichen Organisation genutzt werden. „Eingebettete Analysen verändern die Gleichung. Durch das Einfügen von Diagrammen, Dashboards und kompletten Autoren- und Verwaltungsumgebungen in andere Anwendungen verschafft die eingebettete Analyse Geschäftsanwendern Einblicke und erhöht die BI-Akzeptanz erheblich. Der Haken daran ist, dass die meisten Geschäftsanwender nicht wissen, dass sie BI „verwenden“ – es ist nur ein Teil der Anwendung, die sie bereits verwenden. „


Die besten eingebetteten Analyselösungen sind für Benutzer unsichtbar. White Labeling, oft auch als „Anpassung“ bezeichnet, ist ein wichtiges Attribut für viele BI-Tools.


Die Dresner Wisdom of Crowds® Business Intelligence-Marktstudie bewertet Anbieter anhand eines Bewertungsmodells mit 33 Kriterien, darunter „Anpassung und Erweiterbarkeit“, innerhalb der Kategorie „Qualität und Nützlichkeit eines Produkts“.

Die Vorteile von White-Label-Analysen

Eine White-Label-Dashboard-Plattform erhöht die Benutzerakzeptanz und Benutzerfreundlichkeit. Mit dem richtigen White-Labeling können Sie alle Funktionen von Self-Service-Analysetools in einem hochwertigen Erlebnis bereitstellen, das zu Ihrer Marke passt.

1. Marke pflegen

Laut Vendasta „liegt der Schlüssel zu White-Label-Produkten in der Anonymität … Ihre Marke erhält die volle Glaubwürdigkeit, Loyalität und das Vertrauen.“ Als Marketingprofi bin ich ein wenig voreingenommen, was die relative Bedeutung von Marke und Reputation angeht. Ich bin mir jedoch durchaus darüber im Klaren, wie wichtig die Benutzererfahrung ist, und um die von Ihrem Team aufgebaute Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten, müssen Sie in der Lage sein, in Ihrer SaaS-Anwendung vollständige White-Label-Analysen durchzuführen .

2. Konsistente UX ohne zusätzliche Entwicklung

Produktbesitzer investieren erhebliche Anstrengungen in die Entwicklung einer Benutzeroberfläche, die einfach zu bedienen, ästhetisch ansprechend und optisch konsistent ist. Um diese Bemühungen aufrechtzuerhalten, müssen auch die Funktionen eingebetteter White-Label-Analysesoftware in der Lage sein, dasselbe Erscheinungsbild beizubehalten.


Die Fähigkeiten der eingebetteten White-Label-Analysesoftware bestätigen diese Bemühungen, ohne dass Ihre Entwickler wesentliche Komponenten der Analyse-App eines Drittanbieters neu erstellen müssen. Ein solcher Umbau würde den Wert des Kaufs eines White-Label-Reporting-Tools eines Drittanbieters teilweise zunichte machen.

3. Nahtlose Integration

Sie benötigen responsive Designs, die sich automatisch an unterschiedliche Bildschirmgrößen anpassen. Ebenso wichtig ist die Möglichkeit für Benutzer, ihre Erfahrungen anzupassen, um genau die Datentypen anzuzeigen, die sie möchten, und zwar in der Art und Weise, wie sie sie sehen möchten. Mit White-Label-Dashboard-Software können Sie eine nahtlose Integration durchführen und so die Benutzereinbindung steigern, sodass Ihre SaaS-App einprägsam bleibt, wenn Benutzer darauf vertrauen .


Die besten Analysetools sind für Benutzer unsichtbar. White-Labeling, oft auch als „Anpassung“ bezeichnet, ist ein wichtiges Attribut vieler BI-Tools zur Erstellung echter White-Label-Berichte.


Die Dresner Wisdom of Crowds® Business Intelligence-Marktstudie bewertet Anbieter anhand eines Bewertungsmodells mit 33 Kriterien, darunter „Anpassung und Erweiterbarkeit“, in der Kategorie „Qualität und Nützlichkeit des Produkts“.

Was sind häufige Herausforderungen bei White-Label-Analysen?

Herr Eckerson schreibt: „Die meisten BI-Tools sind nicht für die Einbettung konzipiert; Es ist eine Herausforderung, ein eigenständiges, kommerzielles Produkt in ein Produkt umzuwandeln, das sich problemlos in Einzel- und Multi-Tenant-Umgebungen mit voller Wiedergabetreue integrieren lässt.“


Während viele BI-Tools Dashboards und einige einzelne Widgets (Diagramme) einbetten können, entspricht die Funktionalität nicht den Anforderungen von SaaS-Anbietern . Beispielsweise verlassen sich viele herkömmliche BI-Tools für ihre Einbettungen auf iFrames, die über den Austausch von Logos hinaus kaum Anpassungsmöglichkeiten bieten.


Die White-Label-Funktionen von AWS Quicksight sind ein gutes Beispiel, da sie nur grundlegende Updates mit iFrames-Einbettungen ermöglichen, denen die Anpassung fehlt, die ein SaaS-Marktführer erwarten würde. (Weitere Informationen zu Qrvey vs. Quicksight finden Sie hier.) Anderen Anbietern, die JavaScript-Widgets unterstützen, fehlen möglicherweise Anpassungsoptionen wie CSS-Überschreibungen für ein echtes eingebettetes White-Label-Analyseerlebnis.

Welchen Teil eines Analysetools können Sie mit einem White Label versehen?

Dies variiert immer je nach Software. Zu den Merkmalen, die Sie auf Erfolgskurs bringen, gehören jedoch:


  • Logo
  • Header-Stil (spielt eine große Rolle dabei, ob er in Ihre App passt)
  • Diagrammfarbpaletten
  • Schriftarten – Typ, Größe, Farbe und Stärke
  • Abstand innerhalb bestimmter Diagramme – hilfreich beim Umgang mit Achsenbeschriftungen mit langem Text


Was macht gute White-Label-Analysen aus?

Bei der Bewertung von White Labeling rät Herr Eckerson: „Welche Teile der Benutzeroberfläche können Sie ohne Codierung anpassen?“ Mit den besten Tools können Sie eine benutzerdefinierte grafische Benutzeroberfläche erstellen, die sich ohne Entwicklerunterstützung nahtlos in die Hostanwendung einfügt. Je weniger Codierung, desto schneller wird das Projekt bereitgestellt.“


Welche Funktionen des Tools können Sie ohne Programmieraufwand anpassen?


1) Hier suchen Sie nach anpassbaren Elementen.


  • Die Grundlagen: Am häufigsten werden in Diagrammen Logos und Farbpaletten verwendet. Dies ist vielleicht die grundlegendste Lösung und der Ausgangspunkt aller Lösungen.


  • Die Leinwand: Können Sie die Farbe der Leinwand oder des Dashboard-Hintergrunds ändern? Wenn Sie ein helles Grau als Hintergrund für Ihre SaaS-App verwenden, möchten Sie die gleiche Kontrolle über Ihre Berichte.


  • Stilelemente:

    • Wie wäre es mit Schriftarten: Familie, Größe, Stärke und Farben? Verfügt es über Standardeinstellungen oder ist es Diagramm für Diagramm?

    • Wie wäre es mit Widget-Elementen wie Rahmen und Boxschatten?


  • Diagrammtitel: Können Sie die Schriftarten ändern? Kannst du alles zusammen verstecken?


  • Dunkler Modus: Eine einfache, aber komplexere Anpassung. Hat Ihre Lösung es?


2) Wie passen Sie Elemente an, die nicht mit einer Schnittstelle konfiguriert werden können?


Hier stellen Sie Wie-Fragen. Erwarten Sie ein paar Antworten, aber idealerweise können Sie Stylesheets erstellen oder Überschreibungen im Einbettungscode übergeben. Alles sollte programmatisch im Einbettungscode oder als API-Parameter vorliegen.


3) iFrames oder Javascript-basierte Komponenten zum Einbetten?


iFrames sorgen dafür, dass die meisten Ingenieurteams mit dem Kopf gegen den Schreibtisch schlagen. iFrame-Lösungen wie Amazon QuickSight und Tableau erschweren die White-Label-Kennzeichnung, da sie nicht individuell anpassbar sind. Noch schlimmer ist es, wenn ein Unternehmen wie SiSense über mehrere Produkte mit unterschiedlichen Funktionen verfügt, die Sie möglicherweise dazu zwingen, deren iFrames zu verwenden. Und einige wie Yellowfin bieten beides an, aber Sie müssen zusätzliche Zeit damit verbringen, jede Methode zu überprüfen.


Dies ist einer der Hauptgründe, warum wir für unsere eingebetteten Komponenten nur JavaScript verwenden. iFrames sind einfach zu eingeschränkt, um in Anwendungsfällen für Multi-Tenant-Analysen durch SaaS-Unternehmen nützlich zu sein.


Wussten Sie, dass Qrvey mehr als 65 CSS-Stilklassen anbietet, mit denen Teams das eingebettete Analyseprodukt von Qrvey nahtlos mit einem White-Label versehen können? Schauen Sie sich einige Dashboard-Beispiele an.


Auswahl der besten White-Label-Analyseplattform

Echte White-Label-Analysesoftware ermöglicht die Anpassung des gesamten Benutzererlebnisses , einschließlich der Unterstützung von Farben, Schriftarten, Diagramm- und Visualisierungsattributen und vielem mehr. Durch die Bereitstellung einer detaillierten Kontrolle können Entwickler sicherstellen, dass Ihre Analysen in allen Umgebungen und auf allen Geräten perfekt aussehen.


Effektive White-Label-Funktionen beeinträchtigen auch nicht die Self-Service-Analysefunktionen. Benutzer können ihre Analysen und Dashboards weiterhin vollständig an ihre Bedürfnisse anpassen. Sie tun dies jedoch innerhalb der Parameter, die Sie als Softwareanbieter definiert haben, und stellen so sicher, dass das Erscheinungsbild Ihrer Software stets erhalten bleibt.


Profi-Tipp *: Beziehen Sie UX frühzeitig in den Prozess ein. Sie haben einen UX-Leiter, dem es sehr am Herzen liegt, dass jede Software von Drittanbietern das Benutzererlebnis beibehalten kann, das sie sorgfältig erstellt haben.*


Implementierung von White-Label-Analysen

Die Implementierung einer White-Label-Analyseplattform muss kein umständlicher Prozess sein, der Ihre Softwareentwicklung oder Analyseimplementierung verlangsamt. Wenn Sie eine anpassbare Option wie Qrvey ausgewählt haben, können Ihre Entwickler einfach die nativen Styling-Tools verwenden, um White-Label-Dashboards zu erstellen, die zu Ihrer Marke und dem Rest Ihrer Anwendung passen.


Nach der Ersteinrichtung müssen die meisten Einstellungen der White-Label-Embedded-Plattform später nicht mehr angepasst werden, da in Ihrer gesamten Software zusätzliche Analysen bereitgestellt werden. Schauen Sie sich unsere Beispiele zur Datenvisualisierung an, um zu sehen, wie White-Label-Analysesoftware für Sie funktionieren könnte.


Möchten Sie mehr erfahren?

Qrvey ist der führende Anbieter eingebetteter Analysen für SaaS- Lösungen und bietet eine Analyselösung für eingebettete und White-Label-Anwendungsfälle exklusiv für SaaS-Unternehmen an, die Self-Service-Analysen mit ihren eigenen Daten anbieten möchten.


Bei Qrvey empfehlen wir SaaS-Anbietern auf jeden Fall, unsere eingebetteten Analysen zu verwenden, aber wir verstehen auch, dass Ihre Kunden Ihre Tools verwenden. In den meisten Fällen haben sie keine Ahnung, dass die interaktiven Dashboards und Berichte von Qrvey erstellt wurden – und das ist genau so, wie es sein sollte. Erfahren Sie, warum SaaS-Unternehmen auf Qrvey vertrauen, um bessere Analyseerlebnisse zu ermöglichen.


Melden Sie sich noch heute für eine Demo an, um mehr zu erfahren. Wir richten Sie mit einer kostenlosen Testversion ein und Sie können unsere White-Label-Analysefunktionen selbst ausprobieren.