DIY 데이터 시각화: 데이터로 채택을 촉진하는 방법

경직된 대시보드는 팀 속도를 늦춥니다. 그들은 비즈니스 상황에 관계없이 동일한 제한된 차트를 반복합니다. 사용자는 데이터를 Excel 또는 Tableau로 내보내기 위해 제품을 떠납니다. 개발자는 일회성 요청에 빠져 있습니다. 리더는 자신의 워크플로에 맞는 통찰력을 찾는 데 어려움을 겪습니다.

이러한 문제는 SaaS 회사의 채택 및 유지에 비용을 초래합니다. 분석이 일반적이라고 느껴지면 사용자는 분석에 대한 참여를 중단합니다. 그들이 답변을 위해 앱을 떠나면 제품이 끈적임을 잃게 됩니다. 그리고 개발자가 보고에 시간을 할애하면 로드맵이 느려집니다.

DIY 데이터 시각화는 이러한 문제를 해결합니다. 그들은 제품 내부에 분석을 유지하고 모든 차트를 비즈니스 컨텍스트와 관련되게 만듭니다. 맞춤형 데이터 시각화는 워크플로, KPI 및 사용 사례에 적응하여 사용자 신뢰와 장기적인 채택을 높입니다. SaaS 리더는 더 빠른 의사 결정, 더 행복한 고객 및 더 강력한 경쟁 위치를 봅니다.

전략적 가치는 이러한 정확한 문제를 해결하는 데 있으며, 여기에서 맞춤형 시각화가 눈에 띄기 시작합니다.

일반 대시보드는 모든 곳에서 동일하게 보입니다. 그들은 고객이 가지고 있는 정확한 질문에 거의 대답하지 않습니다. 이는 채택을 제한하고 제품 가치를 약화시킵니다. SaaS 리더는 분석이 취약하면 채택이 느려지고 유지율이 낮아지며 제품을 차별화하기 어렵게 만들기 때문에 이를 감당할 수 없습니다.

DIY 데이터 시각화의 전략적 가치

DIY 데이터 시각화는 방정식을 바꿉니다. 워크플로, KPI 및 고객 요구 사항에 적응하여 분석을 일반적인 추가 기능 대신 제품 경험의 핵심 부분으로 만듭니다.

최근 연구에 따르면기술 리더의 81%는 2024년에 비즈니스 인텔리전스 및 임베디드 분석에 대한 수요가 더 높아질 것으로 예상했습니다. 임베디드 분석 시장은 2030년까지 555억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 수치는 유연한 분석이 이제 핵심 기능임을 보여줍니다.

DIY 시각화는 임베디드 분석과 결합할 때 가장 강력합니다. 이렇게 하면 사용자가 별도의 도구를 사용하도록 강요하는 대신 워크플로 내에 인사이트를 배치할 수 있습니다.

채택 및 유지

분석이 관련성이 있다고 느끼면 사용자는 실제로 분석을 사용합니다.

• 맞춤형 대시보드는 고객이 가장 관심을 갖는 질문에 답합니다.

• 상황에 맞는 통찰력은 신뢰를 구축하고 반복적인 참여를 장려합니다.

• 더 나은 분석은 사용자를 제품 내부에 유지시켜 유지율을 향상시킵니다.

시장에서의 차별화

SaaS 제품은 기능면에서 경쟁하지만 분석은 지속적인 차별화 요소가 될 수 있습니다.

• 사용자 정의 데이터 시각화는 고유한 워크플로와 지표를 강조합니다.

• 엄격한 대시보드를 사용하는 경쟁업체는 이러한 유연성을 따라잡을 수 없습니다.

• 분석은 제품을 끌어내리는 기능이 아니라 제품을 차별화하는 기능이 됩니다.

로드맵 속도

개발자 시간은 부족한 자원입니다.

• DIY 시각화 옵션이 없으면 개발자는 지속적인 보고 요청을 처리합니다.

• 셀프 서비스를 사용하면 이러한 요청이 줄어들어 로드맵이 앞으로 나아갈 수 있는 여지를 얻을 수 있습니다.

• 더 빠른 기능 제공은 경쟁 우위를 강화합니다.

더 강력한 비즈니스 성과

전략적 가치는 측정 가능한 비즈니스 영향으로 나타납니다.

• 데이터 스토리텔링은 팀과 고객을 명확한 내러티브로 조정합니다.

• 더 나은 채택은 제품 투자에 대한 더 높은 ROI를 의미합니다.

• 대화형 대시보드는 비즈니스 리더가 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

그 가치는 높은 수준에서 분명하지만, DIY 시각화가 제품 팀이 직면하는 일상적인 문제를 어떻게 해결하는지 살펴보면 그 영향이 더욱 분명해집니다.

DIY 시각화가 핵심 문제점을 해결하는 방법

전략적 가치는 일상적인 문제를 해결할 때 현실이 됩니다. DIY 데이터 시각화는 경직된 대시보드부터 낭비되는 개발자 리소스에 이르기까지 제품 팀이 직면하는 가장 일반적인 문제점을 해결합니다.

더 이상 일반 대시보드가 없습니다.

경직된 대시보드는 고유한 워크플로에 적응하지 않습니다. 그들은 필요에 관계없이 모든 사용자를 동일한 구조로 강요합니다. 이는 팀이 시각적 개체를 실제 워크플로에 맞출 수 없기 때문에 채택을 약화시킵니다.

DIY 데이터 시각화는 맞춤형 대시보드를 허용하여 이 문제를 해결합니다. 각 차트는 제품의 특정 KPI 및 워크플로를 반영할 수 있습니다. 이를 통해 분석이 일반적이지 않고 의미 있게 만들어지고 사용자의 참여를 유지할 수 있습니다.

개발자 부담 감소

분석에 유연성이 부족하면 개발자는 보고 팀이 됩니다. 그들은 제품 기능에 집중하는 대신 임시 차트를 만드는 데 몇 시간을 소비합니다. 이로 인해 로드맵 제공 속도가 느려지고 좌절감이 증가합니다.

사용자 정의 데이터 시각화를 통해 사용자는 대시보드를 독립적으로 탐색하고 편집할 수 있습니다. 개발자는 시간을 되찾고 사용자는 더 빨리 답변을 얻을 수 있습니다. 42%의 조직이 제한된 기술 리소스를 분석의 주요 과제로 꼽았습니다. 셀프 서비스는 이 문제를 직접 해결합니다.

Excel 또는 Tableau로 내보내기 제거

대시보드가 부족하면 사용자는 데이터를 스프레드시트나 외부 도구로 내보냅니다. 이로 인해 시간이 낭비되고 보안 위험이 발생하며 제품 채택률이 낮아집니다.

DIY 데이터 시각화는 앱 내에서 분석을 유지합니다. 라이브 데이터 소스에 직접 연결함으로써 사용자는 항상 최신의 일관된 정보로 작업합니다. 연구에 따르면 조직의 61%가 4개 이상의 BI 도구를 저글링하여 분석가 생산성의 최대 40%를 잃습니다. 임베디드 접근 방식은 이러한 낭비를 제거합니다.

데이터로 올바른 스토리 전달

일반적인 시각 자료는 의사 결정자를 설득하지 못합니다. 그들은 정보를 제공하지만 그 영향을 전달하지 못합니다. 이러한 격차는 의사 결정을 방해하고 이해관계자의 참여를 약화시킵니다.

맞춤형 데이터 시각화를 통해 팀은 청중의 공감을 불러일으키는 내러티브를 형성합니다. 더 나은 데이터 스토리텔링은 리더와 고객이 숫자뿐만 아니라 맥락을 볼 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 제품에 대한 신뢰도가 높아지고 의사 결정 속도가 향상됩니다.

이러한 솔루션은 일반 도구가 DIY 접근 방식의 유연성과 경쟁할 수 없다는 것을 분명히 하며, 이는 사용자 정의 시각화를 사전 구축된 옵션과 실제로 차별화하는 것이 무엇인지에 대한 질문을 제기합니다.

DIY 데이터 시각화를 차별화하는 요소

사전 구축된 차트 라이브러리는 속도를 제공하지만 유연성은 거의 없습니다. DIY 데이터 시각화는 더 나아가 SaaS 제품에 실제로 사용자에게 적합한 분석을 제공하는 데 필요한 제어 및 깊이를 제공합니다.

템플릿을 뛰어넘는 유연성

차트 라이브러리는 고정된 템플릿과 함께 제공됩니다. 그들은 어디에서나 똑같이 보이며 사용자를 경직된 패턴으로 강요합니다. 사용자 지정 데이터 시각화를 통해 팀은 메트릭을 표시하는 방법을 결정합니다. 모든 차트와 대시보드는 워크플로와 대상에 맞게 조정할 수 있습니다.

채택을 촉진하는 고급 기능

DIY 솔루션은 정적 비주얼 이상의 것을 지원합니다.

• 기본 막대와 선을 뛰어넘는 고급 차트

• 필터링, 슬라이싱 및 드릴다운을 허용하는 대화형 대시보드

• 모든 기기 또는 화면에 어울리는 반응형 레이아웃

이러한 수준의 제어를 통해 SaaS 리더는 단절된 계층이 아닌 제품에 원활하게 통합되는 분석을 제공할 수 있습니다.

AI를 통한 미래 대비

유연성은 또한 차세대 분석에 대비하는 것을 의미합니다. 연구에 따르면 2025년에는 분석 사용자의 90%가 AI 기반 도구를 통해 콘텐츠 제작자로 전환할 것이며, 컨텍스트 기반 도구가 기존 데이터 모델의 60%를 대체할 것입니다.

​AI 기반 분석을 통해 사용자는 추세를 파악하고, 시각적 요소를 자동으로 생성하고, 통찰력을 더 빠르게 발견할 수 있습니다. 이를 통해 분석이 사후 대응 보고에서 사전 예방적 의사 결정 지원으로 전환됩니다.

이것이 DIY 데이터 시각화가 차별화되는 이유입니다. 이를 통해 팀은 인간의 창의성과 AI 속도를 결합하여 분석을 더욱 유용하고 널리 채택할 수 있습니다.

유연성은 그 자체로 중요하지만 일부 제품 시나리오에서는 사용자 지정 시각화를 선택 사항이 아닌 필수로 만듭니다.

사용자 지정 시각화가 필수인 경우

모든 시나리오가 유연성을 요구하는 것은 아니지만 일부 시나리오는 협상할 수 없게 만듭니다. 이러한 경우 DIY 데이터 시각화는 매일 사용되는 제품과 무시되는 제품의 차이입니다.

제품 채택 및 고착성

채택은 워크플로에 기본으로 느껴지는 분석에서 비롯됩니다. 사용자가 적시에 인사이트를 보면 제품으로 돌아올 가능성이 높아집니다.

대화형 대시보드는 이러한 동작을 주도합니다. 이를 통해 사용자는 앱을 종료하지 않고도 보기를 자유롭게 필터링하고, 드릴다운하고, 조정할 수 있습니다. 이러한 유형의 참여를 제공하는 제품은 더 강력한 유지율과 장기적인 충성도를 볼 수 있습니다.

경쟁 차별화

SaaS 시장은 혼잡합니다. 일반 대시보드는 더 이상 눈에 띄지 않습니다. 맞춤형 데이터 시각화는 고객에게 가장 중요한 특정 지표와 워크플로를 강조하여 제품에 경쟁 우위를 제공합니다.

강력한 예가 상품 센터 입니다. 그들은 DIY 데이터 시각화를 물류 플랫폼에 내장하여 사용자가 실시간으로 운영을 추적할 수 있도록 했습니다. 이는 효율성을 향상시켰을 뿐만 아니라 고객의 신뢰와 만족도를 구축했습니다.

수익 창출

분석은 단순한 기능이 아닙니다. 수익 원동력입니다. 화이트 라벨 분석을 통해 SaaS 회사는 대시보드를 프리미엄 계층 또는 상향 판매 옵션으로 패키징할 수 있습니다.

연구에 따르면 조직의 31.4%가 이미 임베디드 분석을 사용하여 더 높은 수익을 창출하고 있습니다. 맞춤형 데이터 시각화는 공급업체의 템플릿뿐만 아니라 고객의 브랜드와 일치하는 대시보드를 제공하여 이를 가능하게 합니다.

더 빠른 의사 결정

경쟁이 치열한 시장에서는 속도가 중요합니다. 사용자가 신속하게 행동할 수 있도록 도와주는 제품은 우위를 점할 수 있습니다. DIY 데이터 시각화는 의사 결정이 내려지는 순간 리더에게 상황에 대한 통찰력을 제공합니다.

20.2%의 고객은 주로 의사 결정 속도를 향상시키기 위해 임베디드 분석을 채택합니다. 워크플로 내부에 통찰력을 유지함으로써 내장된 시각화는 내보내기 또는 연결이 끊긴 도구로 인한 지연을 제거합니다.

이러한 요구를 충족하려면 이론 이상의 것이 필요합니다. DIY 시각화를 대규모로 제공할 수 있는 기술에 달려 있습니다.

Reveal DIY 데이터 시각화를 가능하게 하는 방법

DIY 데이터 시각화는 그 뒤에 있는 플랫폼이 확장될 수 있는 경우에만 가치를 제공합니다. 그것이 Reveal 맞는 곳입니다.

Reveal 제품의 일부로 임베디드 분석이 필요한 SaaS 팀을 위해 구축되었습니다. 다음을 제공합니다.

• iFrame 없이 완전한 개발자 제어 기능을 갖춘 임베디드 분석 SDK​

• 모든 장치 또는 인터페이스에 적응하는 반응형 대시보드

• 완전한 화이트 라벨 사용자 정의로 분석이 제품 경험과 일치합니다.

• 기술 지식이 없는 사용자도 자신의 보기를 만들고 편집할 수 있도록 하는 셀프 서비스 도구

• 유연성과 미래 지향적인 통찰력을 제공하는 AI 기반 기능

• 예측 가능한 성장을 위해 설계된 투명한 가격 책정 모델

이러한 조합을 통해 SaaS 리더는 개발자의 속도를 늦추거나 로드맵을 깨지 않고 맞춤형 데이터 시각화를 제공할 수 있습니다. 실제로 Reveal는 단순한 지원 도구가 아니라 DIY 시각화를 진정한 제품 기능으로 취급하기 위한 기반입니다.

Reveal로 DIY 맞춤형 시각화를 만드는 것이 얼마나 쉬운지 확인하세요.

DIY 데이터 시각화는 분석을 유연하고 관련성 있게 만들고 제품 경험의 일부로 만듭니다. Reveal 확장이 가능한 임베디드 도구를 통해 이러한 변화를 가능하게 하여 SaaS 팀이 더 적은 노력으로 더 빠르게 가치를 제공할 수 있도록 합니다.

개인화된 데모를 예약하여 사용자가 신뢰하고 채택하는 분석을 통해 Reveal 제품을 지원하는 방법을 알아보세요.