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Reveal 버전 1.7.3이 출시되어 개발자와 제품 팀이 더 많은 제어 권한을 부여받을 수 있는 강력하고 새로운 개선 사항을 제공합니다.

일반 대시보드는 채택을 제한하고, 개발자의 속도를 늦추고, 사용자가 외부 도구에 의존하도록 강요함으로써 SaaS 팀을 실패시킵니다. DIY 데이터 시각화는 분석을 제품에 직접 내장하여 유연하고 매력적이며 비즈니스 요구 사항에 부합하도록 함으로써 이를 변화시킵니다. 이러한 변화는 채택을 촉진하고 이탈을 줄이며 사용자 정의 및 셀프 서비스를 통해 새로운 수익 기회를 창출합니다. SaaS 리더에게 그 가치는 분명합니다: 분석은 추가 기능이 아닌 제품 기능이 됩니다. Reveal 내장된 SDK, 화이트 라벨 컨트롤 및 제품에 따라 확장되는 사용자 중심 대시보드를 통해 이를 가능하게 합니다.

SaaS 리더는 차별화, 수익 증대, 고객 참여 유지에 대한 압박에 직면해 있습니다. 제품 분석은 세 가지를 모두 수행할 수 있는 직접적인 경로를 제공합니다. 기업은 제품에 통찰력을 포함함으로써 프리미엄 기능 계층을 만들고, 분석을 추가 기능으로 판매하고, 일상적인 의존도를 통해 유지율을 높일 수 있습니다. 이제 고객은 경험의 일부로 셀프 서비스, 브랜드 및 지능형 대시보드를 기대합니다. 이러한 기대치를 충족하려면 SDK 우선 통합, 화이트 라벨링, 확장 가능한 가격 책정 및 신뢰할 수 있는 데이터 연결이 필요합니다. Reveal와 같은 플랫폼을 사용하면 제품 팀이 제품 내부에 분석을 내장하여 비용 센터에서 수익 엔진으로 전환할 수 있습니다.

SaaS에서는 출시 속도가 시장 성공을 결정합니다. 그러나 분석은 종종 로드맵에서 가장 느린 부분이 됩니다. 고객은 출시 시 대시보드 분석을 기대하지만 이를 사내에서 개발하면 리소스가 소모되어 종종 상당한 지연이 발생할 수 있습니다. 임베디드 분석은 보고를 제품에 직접 통합하고 개발 주기를 단축하며 채택을 개선함으로써 이 문제를 해결합니다. 출시 외에도 유지, 수익 창출 및 AI와 같은 고급 기능을 지원합니다. SDK 우선 통합, 셀프 서비스 대시보드, 화이트 라벨 제어 및 예측 가능한 가격 책정을 통해 Reveal SaaS 리더가 출시 시간을 단축하고 제품에 따라 확장되는 분석을 제공할 수 있도록 지원합니다.

SaaS 리더는 차별화, 수익 증대, 고객 참여 유지에 대한 압박에 직면해 있습니다. 제품 분석은 세 가지를 모두 수행할 수 있는 직접적인 경로를 제공합니다. 기업은 제품에 통찰력을 포함함으로써 프리미엄 기능 계층을 만들고, 분석을 추가 기능으로 판매하고, 일상적인 의존도를 통해 유지율을 높일 수 있습니다. 이제 고객은 경험의 일부로 셀프 서비스, 브랜드 및 지능형 대시보드를 기대합니다. 이러한 기대치를 충족하려면 SDK 우선 통합, 화이트 라벨링, 확장 가능한 가격 책정 및 신뢰할 수 있는 데이터 연결이 필요합니다. Reveal와 같은 플랫폼을 사용하면 제품 팀이 제품 내부에 분석을 내장하여 비용 센터에서 수익 엔진으로 전환할 수 있습니다.

제품 리더는 개조된 BI 도구가 아니라 앱에 따라 확장되는 분석이 필요합니다. Looker는 강력한 시각화와 긴밀한 Google Cloud 통합을 제공합니다. 그러나 LookML, iFrame 및 사용자 기반 가격 책정을 사용하기 때문에 고객 대면 제품에 포함하기가 어렵습니다.

SaaS 팀이 성장함에 따라 이러한 제약으로 인해 개발 속도가 느려지고 비용이 증가하며 유연성이 제한됩니다. 그렇기 때문에 더 많은 팀이 Looker를 속도, 규모 및 예측 가능한 가격을 위해 구축된 임베디드 분석 플랫폼인 Reveal로 대체하고 있습니다.
이 글에서는 Looker가 적합한 부분, 부족한 부분, 최신 SaaS 팀이 계속 나아가는 이유를 분석합니다.

핀테크 제품은 신뢰, 규정 준수 및 속도 측면에서 경쟁합니다. 고객은 외부 BI 포털이 아닌 제품 내부에서 인사이트를 기대합니다. 핀테크에 임베디드 분석이 중요한 역할을 하는 곳입니다. SaaS 팀은 안전한 브랜드 대시보드를 애플리케이션에 직접 내장함으로써 규제 요구 사항을 충족하고, 테넌트 전체에 걸쳐 확장하고, 제품 로드맵을 늦추지 않고 채택을 구축합니다.

정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 ISV 및 SaaS 회사에 가장 중요한 기능에 초점을 맞춰 12가지 최고의 임베디드 분석 플랫폼을 나란히 분석하고 비교했습니다. 기능 비교: 플랫폼 임베딩 방법 화이트 라벨 기능 셀프 서비스 대시보드 가격 모델 배포 유연성 데이터 소스 호환성 AI 기능 Reveal SDK 전체 예 [...]

브랜딩, 통합, 성능, 확장성, 데이터 연결성, 사용자 기능 및 고급 기능 전반에 걸쳐 5개의 주요 화이트 라벨 분석 플랫폼을 비교했습니다. 각 플랫폼은 사용자 정의, 속도, 배포 유연성 및 가격의 서로 다른 균형을 제공합니다. 이 가이드는 SaaS 회사와 ISV가 제품 요구 사항, 고객 기대치 및 장기 성장 계획에 가장 적합한 솔루션을 식별하는 데 도움이 됩니다.

내장된 분석을 통한 보안은 AI가 등장하면 더욱 복잡해집니다. 이 문서에서는 주요 위험을 분석하고, 데이터 유출을 방지하기 위한 모범 사례를 제공하며, Reveal SaaS 팀이 AI 엔드포인트, 데이터 흐름 및 거버넌스를 완벽하게 제어할 수 있는 방법을 설명합니다. AI 기반 분석을 제품에 내장하는 경우 Reveal 설계상 안전하게 수행하는 데 도움이 됩니다.

이탈은 사용자가 가치를 놓칠 때 발생합니다. 내장된 분석을 통한 고객 유지는 제품 내부에서 중요한 결과를 보여주는 것을 의미합니다. 이 가이드에서는 SaaS 팀이 실시간 대시보드, 역할 기반 통찰력 및 셀프 서비스 도구를 사용하여 사용자의 참여를 유지하고 이탈을 줄이는 방법을 자세히 설명합니다. Reveal와 같은 플랫폼이 어떻게 유지율을 확장 가능하고 측정 가능하며 경험에 내장하도록 하는지 알아보세요.