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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.

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.

레거시 BI 시스템은 기술 부채를 발생시키고, 제품 제공을 늦추고, 사용자 경험을 제한합니다. 최신 임베디드 분석은 실시간 브랜드 인사이트, 확장 가능한 아키텍처 및 예측 가능한 비용을 제공합니다. 이 가이드에서는 기존 접근 방식과 새로운 접근 방식을 비교하고, 올바른 플랫폼을 선택하는 방법을 간략하게 설명하며, Reveal의 SDK 기반 솔루션이 SaaS 회사와 ISV가 중단 없이 현대화하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

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.

핀테크 제품은 신뢰, 속도 및 규정 준수를 바탕으로 승리해야 합니다. 그러나 많은 기업이 여전히 고객이 기대하는 통찰력을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고객은 데이터에 대한 안전한 실시간 가시성을 기대합니다. 그러나 대시보드가 외부 포털에 있고 보고서가 며칠이 걸리며 통합할 때마다 규정 준수 위험이 증가하는 경우가 너무 많습니다. 이러한 격차는 성장을 제한하므로 핀테크에 임베디드 분석이 필수적입니다.

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.

기존 BI 도구는 사용자 수 증가와 데이터 볼륨 증가를 처리하지 못하는 경우가 많아 비용이 높아지고 SaaS 제품 성능이 저하됩니다. 확장 가능한 분석을 통해 대시보드의 응답성, 인사이트를 최신 상태로 유지하며 사용자 채택을 강력하게 유지하는 동시에 비용 효율성을 유지할 수 있습니다. Reveal의 임베디드 분석 SDK는 실시간 성능, 사용자 정의 가능한 대시보드, 예측 가능한 가격 및 유연한 배포를 제공하여 최신 SaaS 제품에 이상적인 솔루션입니다.

대부분의 엔터프라이즈 BI 플랫폼은 고객 대면 분석을 활용하는 최신 SaaS 제품이 아니라 내부 보고를 위해 구축되었습니다. 애플리케이션 외부에 위치하여 UX를 단편화하고 의사 결정을 지연시킵니다. 최신 엔터프라이즈 소프트웨어에는 직관적이고 내장형이며 셀프 서비스로 설계된 분석이 필요합니다. Reveal는 iFrame, 핸드오프, 타협 없이 정확히 이를 제공하도록 구축되었습니다.