고객 대면 분석

고객 대면 분석이란 무엇입니까?

고객 대면 분석은 고객에게 제품 내 데이터, 대시보드, 보고서에 접근할 수 있게 합니다. 이미 작동하는 인터페이스에 인사이트를 배치하여 외부 BI 도구가 필요 없게 만듭니다.

이 분석들은 임베디드 분석 위에 실행되며, 애플리케이션에 내장된 인터랙티브 대시보드, 셀프 서비스 분석, 데이터 시각화가 필요한 사용 사례를 지원합니다. 많은 팀이 이를 사용자 대면 분석이나 클라이언트 대면 분석이라고 부르지만, 목표는 같습니다. 고객이 제품을 떠나지 않고도 자신의 데이터를 빠르게 탐색할 수 있도록 합니다

일부 제품은 포맷된 출력에 대한 내장형 리포팅도 지원합니다.

대부분의 고객 대상 분석은 iFrame 임베딩 대신 분석 SDK와 직접 임베딩에 의존합니다. 이로 인해 경험이 완전히 브랜드화되어 있으며, 역할 기반 접근, 데이터 새로고침, 행 수준 보안 등 다양한 기능을 지원할 수 있습니다. 또한 다중 테넌트 환경 내에서 신뢰할 수 있고 확장 가능한 분석을 제공할 수 있는 제어권도 제공합니다.

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고객 대면 분석 대 기존 BI

많은 기업들이 여전히 내부 보고를 위해 설계된 엔터프라이즈 BI 소프트웨어에 의존하고 있습니다. 이 접근법은 분석 기능을 고객 대상 제품에 도입할 때 깨집니다. 전통적인 BI 도구는 애플리케이션 외부에 위치해 사용자가 별도의 포털로 이동하게 하여 제품 경험을 방해하고 의사결정 속도를 늦춥니다. 이 격차는 현대의 임베디드 분석과 비교할 때 더욱 명확해집니다.

고객 대면 분석은 다른 길을 걷습니다. 데이터 시각화, 내장 대시보드, 그리고 분석 SDK를 통해 제품 내에 통합되어 있습니다. 사용자는 도구를 바꾸거나 집중력을 잃지 않고 실시간 데이터를 맥락 속에서 작업합니다. 이로 인해 고객은 분석을 외부 시스템이 아닌 제품의 일부로 인식하기 때문에 채택률이 향상됩니다.

전통적인 BI도 복잡한 워크플로우에 의존합니다. IT, 수동 보고서 작성, 그리고 중대한 유지보수가 필요합니다. 멀티 테넌트 분석, 대규모 행 수준의 보안, 또는 제품 UI에 맞는 화이트라벨 분석을 위해 만들어진 적이 없습니다. 이러한 한계는 고객 워크플로우를 지원하려 할 때 빠르게 드러납니다.

고객 대면 분석은 iFrame 임베딩이 아닌 직접 임베딩을 통해 현대 개발 프레임워크 내에서 작동합니다. 모든 iFrame 임베딩 문제를 피하고 API 기반 분석, 역할 기반 접근, 데이터 갱신, 예측 가능한 성능을 지원합니다. 이를 통해 클라우드 제품 내에서 안전하고 일관된 경험을 제공할 수 있습니다.

더 깊은 비교를 원한다면 임베디드 분석과 전통적인 BI를 참고하세요.

이러한 변화는 기업들이 BI에 대해 생각하는 방식을 바꿉니다. 분석은 외부가 아닌 제품의 일부가 됩니다. 다음 단계는 이러한 역량들이 제품 성장과 고객 가치를 어떻게 지원하는지 이해하는 것입니다.

고객 대면 분석 기능

많은 팀이 여전히 고객 대상 분석이 현대 SaaS 제품 내에서 무엇을 제공할 것으로 기대되는지 묻고 있습니다. 강력한 기능은 사용자 경험을 형성하고 개발자의 업무 부담을 줄여주기 때문에 중요합니다. 우수한 고객 대면 분석은 고객에게 빠른 인사이트를 제공하면서도 제품을 가볍고 확장 가능하게 유지합니다.

직접 적분

고객 대상 임베디드 분석은 코드베이스와 직접 통합될 때 가장 효과적입니다. 이 솔루션은 분석 SDK, API 기반 워크플로우, 완전한 화이트라벨 제어를 제공해야 합니다. iFrame 임베딩은 UI 제어를 제한하고 경험 속도를 늦추기 때문에 피하세요. 이는 임베디드 분석과 iFrames 관련 문서에서 설명되어 있습니다. 직접 통합은 분석이 제품에 기본으로 유지되도록 합니다.

시각화 구성 요소

고객은 데이터를 이해하기 위해 명확한 시각적 자료가 필요합니다. 임베디드 대시보드는 인터랙티브 차트, 탐색적 분석, 가이드 인사이트, 데이터 스토리텔링을 지원해야 합니다. 유연한 시각화 라이브러리는 엔지니어링 노력을 줄이고 고급 UI 작업을 지원합니다. 더 깊은 통제가 필요한 팀은 맞춤형 데이터 시각화도 만들 수 있습니다.

셀프 서비스 분석

고객 대면 분석의 핵심 부분은 고객이 자신의 데이터를 탐색할 수 있게 하는 것입니다. 그들은 팀에 의존하지 않고 필터링, 편집, 대시보드를 구축해야 합니다. 이로 인해 지원 요청을 줄이고 개발자들이 핵심 작업에 집중할 수 있도록 돕습니다. 많은 팀이 셀프 서비스 BI와 유사한 아이디어를 통해 셀프 서비스 요구를 평가합니다.

데이터 연결 및 성능

신뢰할 수 있는 데이터 접근은 고객 대상 임베디드 분석에 필수적입니다. 솔루션은 실시간 데이터, 예측 가능한 데이터 갱신, 그리고 데이터 소스 와의 안정적인 연결을 지원해야 합니다. 쿼리 성능 최적화는 제품이 성장함에 따라 대시보드를 빠르게 유지합니다. 이것이 확장 가능한 분석의 핵심입니다.

안보 및 거버넌스

강력한 고객 대면 분석은 행 단위 보안, 다중 테넌트 제어, SSO, 감사 로그를 지원합니다. 이러한 기능들은 고객 데이터를 보호하고, 수작업 프로세스 대신 코드를 통해 규칙을 깔끔하게 집행할 수 있는 방법을 제공합니다.

고급 인사이트

예측 분석, 자동화된 인사이트, 대화형 분석은 고객이 복잡한 정보를 이해하도록 돕습니다. 이러한 기능들은 더 많은 대시보드나 맞춤형 보고서 없이도 채택률을 높이고 가치를 더합니다. 현대 제품들은 종종 AI 기반 분석과 인사이트를 통해 이러한 기능을 확장합니다.

고객 대면 분석 구축 및 구매

제품에 분석을 추가하면 팀이 얼마나 많이 구축하고 얼마나 소유할지 결정하게 됩니다. 이 선택은 엔지니어링 업무량, 납품 일정, 그리고 고객이 기대하는 인사이트를 얼마나 빨리 받는지에 영향을 미칩니다. 강력한 고객 대상 분석은 설계, 테스트, 유지보수에 시간이 걸리는 기능을 요구하기 때문에, 대부분의 SaaS 팀에서 빌드와 구매 중 어느 쪽이 일찍 나옵니다.

건축은 완전한 제어권을 줍니다. 또한 건축에 대한 진지한 투자가 필요합니다. 팀은 임베디드 대시보드를 만들고, 시각화 컴포넌트를 설계하며, 셀프 서비스 편집을 지원하고, 데이터 새로고침을 관리해야 합니다. 또한 다중 테넌트 분석, 행 수준 보안, SSO, 감사 로그, 그리고 거버넌스 모델의 모든 부분을 소유하고 있습니다. 이 작업은 첫 번째 릴리스 이후에도 계속되며, 여러 임베디드 분석 통합 과제를 가져옵니다.

구매는 노력을 간단하게 해줍니다. 고객 대상 임베디드 분석은 분석 SDK, 시각화 라이브러리, 그리고 직접 통합 임베딩을 제공합니다. 이 도구들은 처음부터 구축하지 않고도 인터랙티브 대시보드, 탐색적 분석, 예측 또는 자동화된 인사이트를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 이로 인해 개발이 핵심 제품에 집중할 수 있고, 팀이 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

강력한 고객 대상 임베디드 분석 플랫폼은 안정성과 보안을 담당합니다. RLS, 실시간 데이터, API 기반 분석을 지원합니다. 데이터 파이프라인과 깔끔하게 연결되며 고객 기반에 따라 확장됩니다. 많은 팀이 임베디드 분석의 ROI를 통해 이를 평가합니다.

이러한 절충은 고객 대상 분석이 현대 SaaS 로드맵에서 어떻게 맞아떨어지는지를 형성하고, 임베디드 기능이 맞춤형 개발보다 더 큰 가치를 제공하는 시점을 정의합니다.

고객 대면 분석의 장점

고객 대면 분석은 고객이 제품을 이해하고 사용하는 방식을 향상시킵니다. 또한 팀의 업무도 줄어듭니다. 이러한 이점들은 제품이 장기적인 성장을 얼마나 잘 지원하는지에 영향을 미칩니다.

• 제품 채택률 증가: 고객이 이미 근무하는 곳에 임베디드 대시보드가 나타나 더 자주 사용한다. 채택 패턴은 종종 제품 분석 및 사용자 행동 추세와 연관되어 있습니다.

• 고객 유지율 향상: 고객이 자신의 트렌드와 결과를 보면, 제품이 제공하는 가치를 이해하게 됩니다. 임베디드 분석 통계도 강력한 채택과 유지의 연관성을 보여줍니다.

• 지원 요청 감소: 셀프 서비스 분석은 대시보드 요청과 일회성 보고서 작업을 줄입니다. 고객은 스스로 데이터를 탐색하고, 개발자들은 핵심 업무에 집중합니다.

• 더 빠른 온보딩: 명확한 데이터 시각화는 신규 사용자가 제품을 빠르게 학습할 수 있도록 돕습니다.

• 새로운 수익화 경로: Teams는 고급 대시보드, 예측 모델, 가이드 인사이트를 프리미엄 기능으로 자주 패키지로 제공합니다. 많은 이들이 분석 수익 영향 전략을 활용해 새로운 수익 모델을 탐색합니다.

• 장기 개발 비용 절감: 고객 대상 임베디드 분석은 분석 SDK, 직접 통합, 안정적인 데이터 갱정을 제공합니다. 이로 인해 유지보수가 예측 가능해지고 확장 가능한 분석과 일치합니다.

• 제품 차별화 향상: 강력한 분석은 전반적인 제품 경험을 향상시킵니다. 대부분의 도구가 여전히 외부 BI 시스템에 의존하는 시장에서 팀이 돋보일 수 있도록 도와줍니다.

이러한 이점들은 제품 성장 속도를 높이고 고객에게 애플리케이션 내에서 더 명확한 경험을 제공합니다.

고객 대면 분석에서의 보안

보안은 고객 대면 분석이 SaaS 제품 내에서 어떻게 맞아떨어지는지를 정의합니다. 고객들은 통찰력을 기대하지만, 시스템의 모든 계층에서 강력한 데이터 보호도 기대합니다. 효과적인 솔루션은 임베디드 분석 보안 원칙을 따릅니다.

행 수준 보안(RLS) 

RLS는 각 고객이 자신의 데이터만 보도록 보장합니다. 쿼리 또는 API 수준에서 필터를 적용하고 다중 테넌트 분석 환경을 보호합니다.

다중 테넌트 데이터 격리 

안전한 설계는 각 테넌트별로 데이터를 분리하고 계정 간 접근을 방지합니다. 이는 모든 클라우드 제품의 고객 대상 임베디드 분석에 필수적입니다.

싱글 사인온(SSO) 

SAML, OAuth, OpenID Connect 지원은 인증이 제품의 나머지 부분과 일관성을 유지하도록 합니다. 또한 별도의 로그인 흐름이 필요 없게 됩니다.

역할 기반 권한 부여 

API 기반 권한은 각 사용자가 볼 수 있거나 변경할 수 있는 것을 정의합니다. 이로 인해 조작이 유연해지고 수동 설정이 줄어듭니다.

감사 로그 

로그는 누가 대시보드를 보았는지, 누가 데이터를 내보냈는지, 누가 리포트를 조정했는지 추적합니다. 이는 팀이 준수 요구를 충족하고 시스템 동작을 모니터링하는 데 도움을 줍니다.

보안 데이터 파이프라인 

안전한 데이터 파이프라인은 데이터 새로고침 작업을 보호하고 전송 중과 정지 상태의 정보를 암호화합니다. 또한 민감한 데이터 접근을 제한합니다.

거버넌스 통제 

팀은 거버넌스 규칙을 사용하여 접근, 버전 관리, 데이터 사용을 관리합니다. 이러한 통제는 제품이 확장됨에 따라 분석의 일관성을 유지합니다.

강력한 보안은 고객 대면 분석의 신뢰성을 높여줍니다. 고객 데이터를 보호하고, 성능을 유지하며, 제품에 대한 장기적인 신뢰를 지원합니다.