제품 리더들이 임베디드 분석 도입을 어떻게 이끌다

대부분의 제품은 분석을 제공하지만, 많은 사용자는 이를 채택하지 않습니다.  사용자는 인사이트가 제품 경험과 단절되어 있거나 해석에 너무 많은 인지적 노력이 요구될 때 분석을 피합니다.

분석이 의사결정 마찰을 줄여 사용자가 빠르게 답변을 얻고, 자신감 있게 행동하며, 제품을 떠나지 않고 진행할 수 있도록 도와줄 때 채택률이 증가합니다. 인사이트가 일상 의사결정을 직접 지원할 때, 분석은 '있으면 좋은' 기능에서 핵심 가치 원동력으로 전환됩니다.

비기술 사용자는 기술 팀과 다르게 분석을 도입합니다. 그들은 유연성보다 명확성을, 탐구보다 답을, 깊이보다 속도를 중시합니다. 인사이트가 해석, 설정, 추가 노력이 필요할 때 도입은 빠르게 무너집니다

비기술 사용자를 위한 분석 도입을 높이기 위한 주요 전략

사용하지 않는 분석은 조용히 제품 가치를 약화시킵니다. 사용자들은 사용하지 않는 기능에 비용을 지불해 유지율을 약화시키고 기능 깊이를 정당화하기 어렵게 만듭니다.

SaaS 리더들에게 이것은 사용 문제의 문제가 아닙니다. 제품 전략 결정입니다. 분석은 사용자가 진행 상황을 이해하고 성과 평가하며 다음에 무엇을 할지 결정하는 방식을 형성합니다. 분석을 부차적인 기능이 아닌 핵심 경험으로 다루는 제품은 더 강한 참여도, 더 명확한 차별화, 더 지속적인 성장을 경험합니다.

성공하는 제품 리더는 비기술적 사용자들이 분석을 신뢰하고 업무 흐름에서 활용하도록 돕고, 분석을 제품 차별화와 가치의 원천으로 만듭니다.

경험을 단순화하세요

사용자가 주 워크플로우를 떠나 데이터를 찾으러 갈 때 분석 도입이 약화됩니다. 각 컨텍스트 전환은 의사결정을 늦추고 집중력을 잃게 하며, 분석이 일상 업무 흐름의 일부가 될 가능성을 줄입니다.

Scriptly는​ ​Reveal와 통합된 내장 분석으로 이 문제를 해결했습니다.

약국 직원들은 워크플로우를 벗어나지 않고 데이터를 확인하고 탐색합니다.  이로 인해 사용자가 신뢰하는 일관된 경험을 만들어내어 일관된 분석 채택을 촉진하고 제품 가치를 강화합니다.

이러한 경험이 성숙해지면서 가이드 AI 분석은 비기술적 사용자들의 마찰을 더욱 줄일 수 있습니다. 대시보드를 해석하거나 패턴을 찾는 대신, 사용자는 무엇이 바뀌었고 무엇이 중요한지 이해하는 데 도움이 되는 인사이트와 설명을 받습니다.

분석을 단순화한다는 것은 더 많은 뷰나 기능을 추가하는 것이 아닙니다. 인사이트를 워크플로우에 내재시키고, 해석 노력을 줄이며, 사용자가 결정이 이루어지는 정확한 지점에서 답을 얻을 수 있도록 돕는 것입니다.

임베디드 분석 실행 가능하게 만드세요

워크플로우 내 데이터를 볼 수 있다는 것은 시작이지만, 분석 채택을 이끄는 것은 실행 가능한 인사이트입니다. 사용자가 인사이트에 따라 즉시 행동할 수 있게 하면 팀 전반에 걸쳐 의사결정에 맥락을 제공합니다.

예를 들어, CTO가 매출 감소를 보고 원인을 추적할 수 있다면, 그 결과를 책임 팀과 연계하는 작업을 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간을 절약하고 모두가 참고할 수 있는 단일 진실의 출처가 만들어집니다.

Slingshot 사용자가 가장 많이 방문하는 화면에 분석을 내장함으로써 이를 해결했습니다. 핵심 시각 자료는 작업, 메시지, 콘텐츠 옆에 위치합니다. 고객들은 결정 이후에 통찰을 않습니다. 이로 인해 맥락 전환이 제거되고 제품 전반에 걸쳐 강력한 분석 도입을 지원합니다.

SaaS와 ISV 제품도 핵심 인터페이스 내에 임베디드 분석을 배치함으로써 동일한 접근법을 적용할 수 있습니다. 인사이트와 행동의 긴밀한 연계는 분석 채택을 늘리고 사용자 경험을 향상시킵니다. 또한 비기술적 사용자가 스스로 데이터를 탐색할 수 있도록 돕는 기능의 기반을 만듭니다.

기술 없이도 셀프 서비스 제공

비전문가 사용자들은 작은 행동 하나하나에 느려지면 분석을 포기합니다. 빠르게 진행되는 역할은 누군가가 뷰를 준비하거나 필터를 조정하거나 간단한 데이터 질문에 답할 때까지 기다릴 시간이 없어요. 이로 인해 제품 채택률이 떨어지고 고객이 분석 계층에서 보는 가치를 감소시킵니다.

SELF-Service 분석이 패턴을 바꿉니다.  가이드 필터나 평이한 언어 입력 같은 간단한 상호작용을 통해 사용자가 작업을 늦추지 않고 답을 탐색할 수 있습니다. 이러한 옵션들은 작업 속도를 일정하게 유지하고 비기술적인 사용자도 더 빠르게 움직일 수 있도록 돕습니다. 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 대한 지속적인 접근은 이러한 흐름을 지원하며, 제품 전반에 걸쳐 경험을 예측 가능하게 유지합니다.

사용자가 스스로 데이터를 탐색할 수 있게 되면, 더 강한 습관이 생기고 더 자주 분석으로 돌아옵니다.

도입 분석을 활용해 사용량을 늘리기

제품 팀은 사용자가 내장된 분석과 어떻게 상호작용하는지 볼 수 없어 채택률을 높이는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 그들은 제품 내에 대시보드를 공개하고 꾸준한 사용을 기대하지만, 어떤 뷰가 사용자에게 도움이 되고 어떤 뷰가 마찰을 일으키는지에 대한 명확성이 부족합니다. 이로 인해 진행이 지연되고 분석 채택을 형성하는 진짜 문제들이 숨겨집니다.

사용 인사이트가 없으면 팀은 행동이 아닌 가정에 기반해 최적화하여 종종 잘못된 경험을 개선하게 됩니다. 이들은 사용자가 거의 열지 않는 페이지를 개선하면서 가장 중요한 부분은 간과합니다. 이로 인해 내장된 분석 계층의 영향력이 약화되고 사용자가 제품에서 느끼는 가치를 감소시킵니다.

사용 및 도입 분석이 이 격차를 해소합니다. 사용자가 어떤 대시보드로 돌아가는지, 어떤 필터를 적용하는지, 그리고 어디서 상호작용을 중단하는지 보여줍니다. 이러한 신호들은 리더들이 무엇이 가치를 제공하고 무엇이 개선되어야 하는지 이해하는 데 도움을 줍니다. 또한 더 집중된 결정을 지원합니다; 팀들은 사용자 채택을 결정하는 정확한 영역을 파악합니다.

인지 부하 감소

비기술적인 사용자들은 대시보드에 너무 많은 요소가 포함될 때 압도당합니다. 무거운 배치는 그들의 속도를 늦추고 중요한 것을 이해하기 어렵게 만듭니다. 사용자가 뷰를 읽는 데 어려움을 겪으면 자신감을 잃고 몰입을 잃게 됩니다.

가벼운 경험은 반대 효과를 냅니다. 명확한 라벨, 간단한 시각화, 그리고 미리 만들어진 KPI는 사용자가 추가 노력 없이도 답을 얻을 수 있도록 돕습니다.  이러한 설계 선택은 데이터 해석에 필요한 노력을 줄여 반복 사용을 증가시킵니다. 또한 사용자가 분석에서 보는 가치를 높이는 습관을 형성하도록 돕습니다.

디자인 일관성은 이 과정에서 중요한 역할을 합니다. 사용자는 제품처럼 보이고 느낄 때 분석을 더 신뢰합니다. 제품이 인터페이스에 맞는 화이트라벨 분석을 제공하면, 사용자는 데이터를 공유하고 결과를 얻을 수 있어 더 자신감을 느낍니다.

통합된 설계는 혼란을 줄이고 비기술적 사용자에게도 더 예측 가능한 경험을 제공합니다.

비전문가 사용자들이 분석에 어려움을 겪는 이유

대부분의 SaaS 및 ISV 플랫폼은 자체 도구를 개발할 기술이나 자원이 부족한 팀을 지원합니다. 이 고객들은 추가 절차 없이 업무를 할 수 있도록 간단한 경험이 필요합니다. 분석이 어렵게 느껴지면 전체 제품의 가치가 떨어집니다. 이러한 압력은 의료, 금융, 법률, 교육 등 민감한 정보를 다루는 사용자들이 대시보드를 구축할 이유가 없는 산업 전반에서 점점 커지고 있습니다. 제품에 단순한 분석 계층이 없다면, 거래, 수익, 그리고 전체 시장 세그먼트를 잃을 위험이 있습니다.

강력한 임베디드 분석 도입은 이 사용자들에게 제품을 더 쉽고 안전하며 예측 가능하게 만들어 주는 핵심 강점이 됩니다. 이들은 분석 도입 시 공통적으로 겪는 어려움을 공유합니다:

• 분석은 복잡하거나 불분명하게 느껴집니다
• 전문 용어는 혼란을 일으킵니다
• 차트 유형이나 선택지가 너무 많아요
• 미터법 맥락이 거의 없거나 전혀 없습니다
• 느리거나 불규칙한 부하
• 명확한 행동 경로 없음

이러한 도전 과제는 제품 전반에 걸쳐 일관되어 있습니다.

제품 리더의 분석 도입 촉진 역할

제품 리더가 실제 고객 니즈에 맞춰 분석을 구성할 때 채택률이 증가합니다. 그들은 경험이 얼마나 단순하게 느껴지는지, 분석이 어디에 위치하는지, 그리고 사용자가 어떻게 인사이트를 얻는지 결정합니다. 이러한 선택들은 또 다른 차트나 데이터 소스를 추가하는 것보다 채택에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다.

실제 분석 사용자가 누구인지 파악하세요

많은 제품들이 잘못된 사용자 그룹을 타겟팅해 분석 채택률을 높이지 못합니다. 리더들은 종종 모든 사용자가 깊은 분석을 원한다고 가정하지만, 실제로는 소수의 세그먼트만이 그 역량이나 관심을 가지고 있습니다. 분석이 잘못된 페르소나를 위해 만들어지면, 비기술적 사용자들은 그 계층을 피하고 제품의 일부로 않게 됩니다.

누가 데이터를 필요로 하는지 이해하면 리더가 실제 업무에 맞게 경험을 조정하는 데 도움이 됩니다. 이로 인해 분석 계층에 더 명확한 목적이 부여되고 사용자의 반응 효과가 향상됩니다.

핵심 워크플로우에 대한 분석 매핑

리더가 제품 내에서 분석을 명확히 배치할 때 분석 도입이 향상됩니다. 잘못된 배치는 사용자가 워크플로우를 떠나게 만들고, 대시보드가 방치되고 활성화율이 낮아집니다. 의사결정이 이루어지는 곳에서 분석이 제공되면, 사용자는 그 가치를 더 빨리 인식하고 더 자주 활용하게 됩니다.

분석기를 주요 워크플로우 순간에 매핑하면 사용자가 집중력을 유지할 수 있습니다. 또한 제품의 목적을 강화하고 더 원활한 통찰 경로를 지원합니다.

분석 기능을 비즈니스 성과 정렬

리더들은 각 지표가 무엇을 지지하는지 결정해야 합니다. 무작위 시각적 요소는 경험을 느리게 하고 제품 채택을 저해합니다. 팀이 비즈니스 의사결정과 명확한 연관 없이 차트를 추가할 때, 사용자는 분석 계층을 안내가 아닌 잡음으로 취급합니다.

결과와 연계된 지표에 집중하면 사용자가 명확하게 참여할 이유를 얻을 수 있습니다. 이 접근법은 제품에서 보는 가치를 높이고, 팀이 플랫폼 전반에 걸쳐 분석 채택을 측정하는 방식을 강화합니다.

채택을 위한 명확한 KPI 설정

강력한 결정은 가정이 아닌 데이터에 의존합니다. 채택 분석을 추적하는 리더들은 사용자가 기능을 어떻게 활성화하고 반환하며 상호작용하는지 확인합니다. 명확한 KPI는 팀이 무엇이 효과적이고 개선이 필요한 부분을 측정하는 데 도움을 줍니다. 이 지표들은 추측을 대체하고 제품의 분석 로드맵을 형성합니다.

활성화, 빈도, 상호작용 깊이, 유지율을 추적하면 리더들이 분석이 제품의 장기적 건강을 어떻게 지원하는지 이해할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 분석을 더 신뢰하고 사용하기 쉽게 만드는 개선을 이끌어냅니다.

Reveal가 제품 리더들이 비기술적 채택을 늘리는 데 어떻게 도움을 주나요

제품 리더는 사용자가 채택하는 분석이 필요하며, 사용하지 않고 방치되는 분석이 아닙니다. Reveal 아름다운 디자인, 명확한 맥락, 그리고 비기술적인 사용자도 데이터를 신뢰할 수 있도록 돕는 네이티브 인제품 경험에 중점을 둡니다. 이는 강력한 임베디드 분석 도입을 지원하고 고객이 플랫폼과 연관 짓는 가치를 높입니다.

Reveal 팀이 채택을 강화하는 데 여러 핵심 측면에서 도움을 줍니다:

• 간단하고 읽기 쉬운 대시보드 

사용자는 더 빠르게 뷰를 이해하고 적은 노력으로 인사이트를 얻을 수 있습니다.

• 셀프 서비스 상호작용 

Reveal의 필터, 정렬, 가이드 탐색은 비기술 사용자도 지원 없이도 작업할 수 있도록 돕습니다.

• 완전한 브랜드 경험 

Reveal 제품 인터페이스와 자연스럽게 녹아들어 신뢰를 지원하는 통합된 경험을 만듭니다.

• 더 빠른 전달 주기 

Reveal 구축 시간을 단축하고, 분석(analytics)을 제품에 추가할 때 팀이 시장 출시 시간을 단축 하는 데 도움을 줍니다.

• 유지 및 확장 이점 

명확한 인사이트는 고객이 참여를 유지하고 내장형 분석을 통해 고객 유지를 지원하도록 돕습니다.

• 새로운 수익 기회 

Reveal 데이터 수익화와 제품 분석 수익 증가 경로를 지원합니다.