제품으로서의 분석: 내장된 통찰력을 수익으로 전환하는 방법

너무 자주 분석은 비용 센터로 취급됩니다. 그러나 제품 분석은 SaaS 비즈니스에서 가장 강력한 수익 동인 중 하나가 될 수 있습니다. 실제로 31.4%의 조직은 이미 임베디드 분석을 사용하여 더 높은 수익을 창출하고 있습니다.

인사이트가 고객 대면 기능으로 패키징되면 새로운 가격 책정 계층이 생성되고 고객 유지율이 향상되며 경쟁력 있는 차별화가 제공됩니다. 이러한 변화를 달성하는 가장 빠른 방법은 임베디드 분석을 사용하는 것입니다. 대시보드, 보고서 및 예측 기능이 제품에 통합되면 추가 기능이 아닌 고객이 비용을 지불할 제품 기능처럼 작동하기 시작합니다.

이를 이해하려면 SaaS 제공업체가 내장된 통찰력을 수익으로 전환하는 주요 방법을 조사해야 합니다.

내장된 통찰력을 수익으로 전환

분석을 성장 동인으로 만드는 가장 확실한 방법은 분석 기능을 지원 기능이 아닌 제품으로 취급하는 것입니다. 기업은 고객이 보고 가치 있게 여기는 제품 분석을 통해 새로운 수익원을 창출함으로써 이를 수행합니다.

프리미엄 기능 계층

분석은 종종 엔터프라이즈 또는 전문가 수준의 계획을 고정합니다. 대시보드, 예측 모델 및 고급 내보내기는 업그레이드의 이유가 됩니다.

• 기업 구매자는 더 높은 계층의 가격 책정의 일부로 분석을 기대합니다.

• 고객은 인사이트가 결과와 직접적으로 연결될 때 추가 비용을 정당화합니다.

• 분석이 측정 가능한 비즈니스 가치를 보여줄 때 상향 판매가 더 쉬워집니다.

추가 기능 또는 사용량 기반 가격 책정

일부 회사는 분석을 모듈로 취급합니다. 다른 사람들은 역할이나 사용량으로 측정합니다. 두 경우 모두 분석은 측정 가능한 서비스가 됩니다.

• 추가 기능을 사용하면 모든 고객에게 비용을 지불하도록 강요하지 않고도 모듈식 가격 책정이 가능합니다.

• 사용량 기반 모델은 고객 수요에 따라 확장되고 ARR을 확장합니다.

• 이러한 접근 방식은 데이터 수익화에 대한 광범위한 전략과 일치합니다.

유지력 및 점착성

수익은 또한 더 오랜 기간 동안 고객을 유지하는 데서 발생합니다. 분석은 습관을 형성하고 제품을 교체하기 어렵게 만듭니다.

• 인사이트는 제품 의존도를 강화하는 일일 접점을 만듭니다.

• 유지는 평생 가치를 높이고 이탈 압력을 줄입니다.

• 내장된 대시보드는 고객이 다른 곳에서 솔루션을 찾는 것을 방지합니다.

Avion의 경험은 그 영향을 보여줍니다. 분석을 구축하는 대신 내장함으로써 개발 기간을 12개월 절약했습니다. 이러한 가속화를 통해 수익 창출 가능한 기능을 더 빨리 출시하고 핵심 제품에 리소스를 재투자할 수 있습니다.

업계 데이터는 그 가치를 확인합니다. 대규모 데이터와 분석은 제품 전반에 걸쳐 포함될 경우 연간 9조 5천억 달러에서 15조 4천억 달러 사이의 가치를 창출할 수 있습니다.

수익 모델은 기회를 창출하지만 성공은 고객의 기대에 부응하는 데 달려 있습니다.

사용자가 제품 분석에서 기대하는 것

분석에 대한 고객의 기대치가 바뀌었습니다. 정적 보고서로는 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날 사용자는 제품 분석을 보조 기능이 아닌 핵심 경험의 일부로 봅니다.

첫째, 셀프 서비스를 기대합니다. 비즈니스 사용자는 엔지니어링 팀을 기다리지 않고 데이터를 탐색하고, 필터를 적용하고, 대시보드를 구축하기를 원합니다. 셀프 서비스 BI는 마찰을 줄이고, 채택을 높이며, 개발자의 부담을 줄여줍니다.

둘째, 사용자는 원활한 통합을 기대합니다. 분석은 제품의 나머지 부분처럼 보이고 느껴져야 합니다. 대시보드가 고정된 것처럼 보이면 신뢰와 사용량이 떨어집니다. SaaS 리더의 경우 제품 분석의 성공에 완전한 UX 제어가 필수적입니다.

마지막으로 고객은 인텔리전스를 기대합니다. 예측 통찰력과 사전 예방적 권장 사항이 정상화되고 있습니다. AI 기반 분석은 사용자가 문제가 확대되기 전에 조치를 취하여 대시보드를 의사 결정 엔진으로 전환하는 데 도움이 됩니다.

수요는 분명합니다. 2025년에는 데이터 분석 사용자의 81%가 임베디드 분석에 의존합니다. 이러한 채택은 사용자 기대치가 이미 최신 제품 분석의 기본 요구 사항임을 증명합니다.

이러한 기대치를 충족하기 위해 기업은 역량을 수익 영향과 연결하는 기능이 필요합니다.

분석에서 수익을 창출하는 주요 기능

기대에 부응하려면 올바른 기능이 필요합니다. 올바른 스택은 제품 분석을 간접비가 아닌 명확한 수익으로 전환합니다.

SDK 우선 임베딩

SDK는 분석을 코드베이스에 통합합니다. iFrame 및 외부 포털을 피합니다.

• 수익 레버: 더 빠른 출시 주기는 수익 창출 기능을 위한 공간을 만듭니다. 개발 부하가 낮을수록 마진이 향상됩니다.

• 필요한 증거: 42%는 기술 리소스를 가장 큰 채택 장애물로 꼽았습니다. SDK 우선 설계는 이러한 부담을 줄여줍니다.

완전한 화이트 라벨링 및 브랜드 관리

화이트 라벨 분석과 전체 브랜딩은 인지된 가치를 창출합니다. 대시보드는 UI와 싸우는 것이 아니라 UI를 보완해야 합니다.

• 수익 레버: 프리미엄 등급은 더 높은 가격을 정당화합니다. 기업 구매자는 완전한 브랜드 통제를 기대합니다.

• 채용 효과: 기본 모양과 느낌은 사용 및 갱신을 향상시킵니다.

확장 가능한 API 및 구성 요소 제어

API는 이벤트, 상태 및 레이아웃 옵션을 노출해야 합니다. 팀에는 가드레일과 자유가 필요합니다.

• 수익 레버: 역할 기반 기능은 추가 기능이 됩니다. 엔터프라이즈 거래에는 사용자 지정 동작이 필요합니다.

• 운영 영향: 사용자 지정 코드가 적을수록 유지 관리 비용이 절감됩니다.

여러 데이터 소스에 대한 신뢰할 수 있는 연결

고객은 모든 관련 데이터를 한 곳에서 확인해야 합니다. 신뢰는 커버리지와 신선함을 따릅니다. 따라서 분석 솔루션은 여러 데이터 소스를 통합해야 합니다.

• 수익 레버: 더 많은 연결된 시스템은 사용 사례와 상향 판매를 확장합니다.

• 증거 필요: 리더의 47%가 시스템 간 통합을 가장 큰 과제로 꼽았습니다.

성능, 보안 및 거버넌스

속도, RLS 및 테넌트 격리는 경험과 비즈니스를 보호합니다.

• 수익 레버: 엔터프라이즈 준비는 더 큰 계약을 잠글 수 있는 능력을 열어줍니다. 규정 준수는 규제 부문을 잠금 해제합니다.

• 채용 효과: 빠른 쿼리는 사용자를 제품에 계속 머물게 합니다.

작성 및 셀프 서비스 생성

사용자는 티켓 없이 대시보드를 구축하고 조정해야 합니다.

• 수익 레버: 셀프 서비스는 계층화된 권한 및 사용자 확장을 지원합니다.

• 팀 영향: 백로그 요청이 줄어들고 로드맵 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

인텔리전스 및 사전 예방적 통찰력

예측 및 이상 탐지는 제품 분석의 가치를 높입니다.

• 수익 레버: 고급 기능은 계층 업그레이드 및 연결 속도를 지원합니다.

• 끈적임: 사전 예방적 경고는 일상적인 신뢰도와 유지를 향상시킵니다.

예상치 못한 확장 능력

성장은 비용 모델이나 성과를 깨뜨려서는 안 됩니다.

• 수익 레버: 예측 가능한 비용은 사용량이 증가함에 따라 마진을 보호합니다.

• 증명 포인트: 확장이 중단되지 않도록 확장 가능한 분석을 계획합니다.

이러한 기능은 임베디드 분석을 고객이 비용을 지불하는 서비스형 분석으로 전환합니다. 또한 계층, 추가 기능 및 데이터 기반 제품의 더 많은 팀에 대한 확장을 통해 통찰력으로 수익을 창출할 수 있도록 지원합니다. 기능은 메커니즘을 설명합니다. 전략은 엄청난 비즈니스 영향을 설명합니다.

임베디드 분석가 효과적인 수익원인 이유

레거시 BI 도구는 고객 대면 수익 창출이 아닌 내부 보고를 위해 설계되었습니다. 그들은 사용자를 별도의 포털로 강요하고, iFrame에 의존하며, 막대한 IT 지원을 요구합니다. 이 모델은 제공 속도를 늦추고 채택을 약화시킵니다. 레거시 분석과 최신 임베디드 분석 간의 대조는 분명합니다. 현대적인 접근 방식은 제품에 직접 내장되고, 고객 성장에 따라 확장되며, 수익을 창출할 수 있는 새로운 경로를 열어줍니다.

비즈니스 사례는 강력합니다. 임베디드 분석은 워크플로 내부에 위치하여 채택을 촉진하며 사용자의 참여를 유지합니다. 이는 유지를 위한 가장 효과적인 수단 중 하나입니다. 이제 많은 SaaS 회사는 제품 분석을 지원 기능이 아닌 가격 전략의 필수적인 부분으로 보고 있습니다. 이는 엔터프라이즈 BI와 임베디드 분석이 제품 리더에게 결정적인 선택인 이유를 설명합니다.

Avion의 경험은 실제로 그 영향을 보여줍니다. SDK 우선 분석 플랫폼을 채택하여 엔지니어링 작업을 12개월 단축했습니다. 이러한 시간 절약을 통해 기능을 더 빠르게 제공하고 핵심 제품 개선을 위한 리소스를 확보할 수 있습니다. 더 중요한 것은 고객이 브랜드화된 셀프 서비스 대시보드에 즉시 액세스할 수 있다는 것입니다. 그 결과 채택률이 높아지고 이탈 위험이 낮아지며 성장에 대비한 제품이 탄생했습니다.

시장 데이터가 이를 뒷받침합니다. 2024년에는 기술 리더의 81%가 BI 및 임베디드 분석에 대한 관심이 증가하는 것을 관찰했습니다. 분석가들은 또한 2026 년까지 80%의 소프트웨어 공급업체가 GenAI를 제품에 내장할 것으로 예측합니다. 이러한 추세는 분석이 더 이상 백오피스 보고에만 국한되지 않는다는 것을 확인시켜 줍니다. 이는 최신 데이터 기반 제품의 비즈니스 모델을 형성하는 기능입니다.

보상은 직간접 수익입니다. 프리미엄 기능과 추가 기능은 ARR을 생성하고, 내장된 분석을 통한 고객 유지는 평생 가치를 연장합니다. SaaS 리더에게 이는 제품 분석이 대시보드 그 이상인 이유를 증명합니다. 이는 수익 원동력입니다. 고객에게 제품 분석은 충성도를 강화하는 실질적인 가치를 창출합니다.

임베디드 분석은 수익원으로서의 가치를 입증합니다. 다음 질문은 로드맵을 늦추지 않고 이러한 결과를 제공할 수 있는 플랫폼입니다.

Reveal 제품으로서의 분석을 활성화하는 방법

분석을 수익으로 전환하려면 IT뿐만 아니라 제품 팀을 위해 구축된 플랫폼이 필요합니다. Reveal 통해 SaaS 리더는 제품 분석을 제품 기능으로 취급하여 수익 창출, 유지 및 확장을 지원할 수 있습니다.

Reveal 가치를 제공하는 방법은 다음과 같습니다.

• SDK 우선 통합 

Reveal 기본적으로 코드베이스에 포함됩니다. iFrame도 포털도 없습니다. 이를 통해 UX와 성능을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 출시 시간이 단축된다는 것은 수익 창출 가능한 새로운 기능이 고객에게 더 빨리 도달한다는 것을 의미합니다.

• 화이트 라벨 제어 

​화이트 라벨 분석을 사용하면 모든 대시보드와 차트가 브랜드와 일치합니다. 기업 고객은 이러한 수준의 세련미를 기대하며 프리미엄 계층 가격 책정을 지원합니다.

• 여러 데이터 원본에 대한 연결 

Reveal 다양한 데이터 소스와 통합됩니다. 즉, 고객은 한 곳에서 전체 그림을 볼 수 있기 때문에 통찰력을 신뢰합니다. 신뢰는 채택과 유지를 촉진합니다.

• 예측 가능하고 확장 가능한 가격 책정 

Reveal 사용자당 요금을 피할 수 있습니다. 균일하고 투명한 가격 책정은 분석이 비용이 아닌 제품에 따라 확장된다는 것을 의미합니다. 이를 통해 건전한 마진을 지원하고 분석을 서비스로 패키징할 수 있습니다.

• 입증된 지원 

개발자 도구 분야에서 30+년의 지원을 받는 Reveal는 팀이 로드맵을 늦추지 않고 분석을 제공할 수 있도록 지원, 문서 및 전문 지식을 제공합니다.

이러한 강점을 통해 SaaS 제공업체는 진정한 데이터 기반 제품을 설계할 수 있습니다. 분석은 나중에 고려하는 것이 아니라 수익을 창출하고 고객 충성도를 강화하는 핵심 기능이 됩니다.