SaaS 데이터 분석이란 무엇이고 왜 필요한가?

고객 선호도가 빠르게 변하는 오늘날의 빠른 속도의 비즈니스 환경에서 조직은 변화하는 요구를 충족하기 위해 제품과 서비스를 지속적으로 개선해야 합니다.

SaaS 데이터 분석의 강력한 기능을 활용하고 직관적인 대시보드를 사용함으로써, 비즈니스는 오퍼링의 개선 영역을 정확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 분석과 대시보드를 통해 조직은 고객 행동, 시장 동향, 운영 효율성에 대한 깊은 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 통해 제품을 개선하고, 프로세스를 최적화하고, 목표 고객에게 뛰어난 경험을 제공할 수 있습니다.

이 글에서는 SaaS 분석의 목적과 이점을 이해하는 것부터 SaaS 비즈니스를 위한 데이터 분석 솔루션 선택 방법까지 SaaS 분석의 세계를 탐색합니다.

SaaS 분석이란 무엇인가?

SaaS(Software-as-a-service) 분석은 소프트웨어 애플리케이션을 사용하여 SaaS 비즈니스와 고객에 대한 대량의 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 것입니다. 이 분석 프로세스를 통해 SaaS 비즈니스는 사용자의 전체 여정에 걸친 행동을 깊이 있게 분석하여 고객 참여를 증진하고 궁극적으로 반복 수익을 증가시킬 수 있습니다.

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SaaS 분석이 필요한 이유는 무엇인가?

비즈니스를 성장시키려면 SaaS 제품 데이터, 인사이트, 영향력, 그리고 무엇보다 고객을 이해함으로써 경쟁 우위를 유지해야 합니다. SaaS 분석이 필요한 주요 이유는 다음과 같습니다:

• 인사이트 발굴: 대시보드 및 예측 분석과 같은 기법을 활용하는 SaaS 데이터 분석 도구를 사용하면 비즈니스는 고객 행동, 시장 역학 및 운영 효율성에 대한 의미 있는 인사이트를 제공하는 패턴, 동향 및 상관관계를 드러낼 수 있습니다. 이러한 인사이트는 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 하여 SaaS 비즈니스가 전략적 조정을 하고, 성장 기회를 파악하고, 성과를 최적화할 수 있게 합니다.
• 오퍼링 개선: 고객 피드백, 참여 지표 및 시장 동향을 분석함으로써, SaaS 비즈니스는 고객의 요구 사항과 선호도를 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이러한 지식을 통해 그들은 제품이나 서비스를 진화하는 요구에 맞게 조정하여 고객 만족도와 충성도를 보장할 수 있습니다.
• 경쟁 우위 확보: SaaS 분석의 강력한 기능을 활용하는 SaaS 비즈니스는 시장 포지션, 경쟁사, 새로운 동향을 더 잘 이해할 수 있습니다. 인터랙티브 시각화를 통해 이러한 인사이트에 접근함으로써, SaaS 조직은 고유한 판매 포인트를 파악하고, 경쟁사와 차별화하고, 시장을 능가하는 효과적인 전략을 개발할 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사결정: SaaS 분석과 사용자 친화적인 도구가 결합되면 신뢰할 수 있고 실시간 데이터 인사이트를 제공하여 증거 기반 의사결정을 가능하게 합니다. 데이터 기반 의사결정에 의존함으로써, SaaS 비즈니스는 불확실성을 최소화하고, 성능을 평가하고, 리소스 할당을 최적화하고, 성장 기회를 파악하고, 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

역사를 통틀어, 데이터 분석은 다양한 부문과 규모의 SaaS 비즈니스에 지속적으로 경쟁 우위를 제공하여 데이터 기반 회사가 되도록 도왔습니다. 그리고 데이터 기반 회사가 되는 것은 필연적인 필요입니다. 데이터 분석 도구와 기술은 SaaS 및 기술 회사가 제품 개발, 고객 획득 및 유지, 운영 효율성에서 번성하도록 도와줍니다. 데이터 사용이 조직적 데이터 기반 문화를 조성할 뿐만 아니라, 빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서의 성장을 견인합니다.

SaaS를 위해 추적해야 할 지표는 무엇인가?

적절한 핵심 성과 지표(KPI)를 모니터링하고 추적하는 것은 SaaS 비즈니스의 성과와 확장에 대한 인사이트를 얻기 위해 필수적입니다. 고객 행동을 더 잘 이해하고 비즈니스의 건강도를 파악하기 위해 수집하는 데이터 포인트는 무한합니다. SaaS 대시보드에 포함할 지표의 선택은 고유한 비즈니스 목표에 따라 달라집니다. 그럼에도 불구하고, 다음은 고객에 대한 귀중한 인사이트를 얻고, SaaS 제품의 성과를 파악하고, 비즈니스를 개선하기 위한 정보에 기반한 의사결정을 하기 위해 추적하고 모니터링해야 할 상위 10개 SaaS KPI 및 지표입니다:

• 제품 가입: SaaS 제품 사용을 위해 가입한 사람들(무료 평가판 가입 포함) 중 얼마나 많은 사람이 유료 고객이 될 수 있는지를 추적합니다.
• 활성 사용자: 이 SaaS 분석 KPI는 시간에 따라 제품이나 서비스와 상호작용하는 고유 사용자 수를 측정합니다. 이는 제품의 도달 범위를 이해하고 사용자 참여 기회를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 월별 반복 수익: 이 KPI는 SaaS 제품에서 매월 생성되는 총 수익을 보여줍니다.
• 이탈율: 일정 기간 동안 구독을 취소하거나 제품이나 서비스 사용을 중단하는 고객의 비율을 측정합니다. 이탈율을 최대한 낮게 유지하려고 하므로 이것에 주의를 기울여야 합니다.
• 순 달러 유지: NDR(순 달러 유지)은 이탈로 인한 손실된 수익을 뺀 기존 고객으로부터 유지되는 수익을 측정하는 SaaS KPI입니다.
• 고객 획득 비용: 이 SaaS KPI는 비즈니스가 새로운 고객을 획득하는 데 소비하는 금액을 측정합니다. 이는 마케팅 및 판매 노력의 효율성을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 고객 생애 가치: 고객의 생애 기간 동안 단일 고객으로부터 생성할 수 있는 수익의 총액을 측정합니다. 이는 비즈니스의 장기 수익성을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 자연 성장률: NRG(자연 성장률) SaaS KPI는 외부 요인 없이 유기 성장 잠재력을 이해하기 위한 비즈니스의 성장률을 측정합니다.
• 수익 이탈: 이 SaaS KPI는 이탈로 인해 손실되는 수익을 측정하며 비즈니스의 고객 이탈의 재정적 영향을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 현금: 주어진 시점에 비즈니스가 보유하고 있는 현금의 양을 측정합니다.

SaaS 데이터 분석: 무엇을 살펴봐야 하는가?

SaaS 분석의 중요성을 인식한 다음 단계는 KPI와 지표를 효과적으로 모니터링하고 추적할 수 있는 최적의 수단을 결정하는 것입니다. 이는 데이터에 대한 원활한 연결을 촉진하는 데이터 분석 도구 또는 BI(비즈니스 인텔리전스) 솔루션을 활용하여 달성할 수 있습니다.

이러한 도구를 활용함으로써, 여러분은 귀중한 인사이트를 추출하고, 포괄적인 분석을 수행하고, 귀사가 보유한 데이터의 풍부함을 기반으로 정보에 기반한 의사결정을 할 수 있는 능력을 얻습니다.

SaaS 데이터 분석 솔루션을 비즈니스 필요에 따라 찾기 시작할 때, 하나를 선택하기 전에 다양한 공급업체의 기능을 비교해야 합니다. 다음은 살펴봐야 할 중요한 사항들입니다:

• 데이터 통합: SaaS 데이터 분석 솔루션은 데이터베이스, 클라우드 플랫폼, SaaS 비즈니스에서 사용하는 타사 애플리케이션을 포함한 다양한 데이터 소스와 통합할 수 있어야 합니다. 또한 이러한 소스에서 데이터를 추출, 변환 및 로드하여 통합되고 포괄적인 데이터 저장소를 만들 수 있어야 합니다.
• 사용자 정의 가능한 대시보드 및 보고서: 비즈니스를 위해 선택한 솔루션은 사용자가 비즈니스 특정 KPI를 시각화하고 모니터링할 수 있는 사용자 정의 가능한 대시보드 및 보고서를 제공해야 합니다. 사용자 정의 기능과 별도로, 대시보드와 보고서는 또한 인터랙티브하여 드릴다운 기능, 필터링 옵션, 개별 사용자 요구사항에 맞춘 임시 보고서 생성을 제공해야 합니다.
• 고급 분석 기능: 솔루션은 데이터 모델링, 대시보드 연결, 머신 러닝, 예측 및 주석과 같은 고급 분석 기능을 제공해야 합니다. 이러한 분석 기능을 통해 SaaS 비즈니스 사용자는 데이터로부터 더 깊은 인사이트를 얻고 데이터 기반 의사결정을 할 수 있습니다.
• 협업 기능: 협업 기능을 통해 사용자는 보고서 및 대시보드를 다른 비즈니스 사용자 및 이해관계자와 공유하고 자신이 보고 있는 데이터의 맥락에서 성과, KPI 및 액션을 논의할 수 있습니다.
• 모바일 지원: 오늘날의 모바일 중심 세계에서 네이티브 모바일 앱을 제공하는 SaaS 데이터 분석 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 이를 통해 사용자는 모바일 디바이스에서 데이터, 대시보드 및 보고서에 액세스하고 상호작용할 수 있으며, 유연성과 언제 어디서나 인사이트에 액세스할 수 있게 합니다.
• 데이터 거버넌스 및 보안: 보안에 관해서는, 데이터 암호화, 액세스 제어, 업계 표준 및 규정 준수와 같은 기능을 포함하는 SaaS 데이터 분석 솔루션을 우선순위에 두어야 합니다.
• 확장성: 데이터 분석 솔루션은 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 요구사항을 처리할 수 있어야 합니다.

어떤 SaaS 데이터 분석 도구를 사용할지 결정하는 데 도움을 주기 위해, 우리는 솔루션을 특정 비즈니스 요구를 충족하는 네 가지 범주로 분류했습니다. 귀사의 SaaS 요구사항과 일치하는 특정 범주에 초점을 맞춤으로써, 귀사의 필요를 최상으로 해결하고 팀이 데이터 기반 인사이트를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 데이터 분석 솔루션을 우선순위에 둘 수 있습니다.

비즈니스 사용자를 위한 SaaS 데이터 분석: 이러한 도구는 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 우선순위에 두므로 SaaS 비즈니스 사용자에게 이상적입니다. 자신의 전문성 수준과 관계없이 모든 팀 구성원이 데이터로 작업할 수 있도록 하는 셀프 서비스 분석 기능을 제공합니다.

예시: Tableau, Slingshot, Microsoft BI

저가/무료 SaaS 데이터 분석: 이 범주에서는 무료 평가판 옵션을 자주 제공하는 예산 친화적 데이터 분석 솔루션을 찾을 수 있습니다. 이러한 도구는 SaaS 비즈니스가 재정적 투자를 약속하기 전에 기능과 기능을 살펴볼 수 있도록 합니다.

예시: Qlik, Zoho Analytics

내장형 SaaS 분석: 사용자가 데이터 인사이트를 위해 별도의 애플리케이션으로 전환해야 하는 기존 BI 도구와 달리, 내장형 분석 도구는 기존 워크플로우 애플리케이션 내에 원활하게 통합됩니다. 이 통합을 통해 사용자는 기본 애플리케이션 내에서 직접 데이터 시각화 및 대시보드에 액세스할 수 있으며, 맥락과 편의성을 제공합니다.

예시: Reveal, Domo

기술 사용자를 위한 SaaS 데이터 분석: 이러한 데이터 분석 솔루션은 기술 사용자를 위해 설계되었으며 일반 비즈니스 사용자가 탐색하고 효과적으로 활용하기 어려울 수 있는 고급 기능을 제공합니다. 더 가파른 학습 곡선이 필요할 수 있지만, 기술 사용자는 이러한 도구를 활용하여 데이터 분석 및 탐색을 더 깊이 있게 수행할 수 있습니다.

예시: Sisense, Mode Analytics

* 현재 비즈니스 사용자 친화적이고 저가의 SaaS 데이터 분석 솔루션을 찾고 있다면, Slingshot을 확인해보세요. 우리가 편향될 수 있지만(우리 제품에 대해 이야기하고 있으니까요), Slingshot은 사용하기 쉬운 인터페이스와 생산성 도구 세트를 제공합니다. Slingshot이 제공하는 모든 것으로, 여러분은 SaaS 비즈니스를 빠르게 성장시키고 매출 목표를 더 빨리 달성할 수 있습니다.

Slingshot이 SaaS 비즈니스를 위한 올바른 데이터 분석 도구인 이유

데이터를 중심으로 한 디지털 작업장인 Slingshot은 SaaS 비즈니스가 KPI를 모니터링하고 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 위해 데이터를 분석할 수 있는 이상적인 데이터 분석 솔루션이 될 수 있는 여러 가지 강력한 이유를 제시합니다:

• 다중 데이터 소스와의 통합: Slingshot은 기존 운영 시스템, SaaS 플랫폼, 데이터베이스, 스프레드시트, 클라우드 서비스 및 API와 원활하게 통합됩니다. 또한 Azure Machine Learning Studio와의 완전한 통합을 제공하므로 데이터 소스를 선택하고 포괄적인 시각화를 구성하고 학습된 머신 러닝 모델에 연결할 수 있습니다. 또한 Slingshot은 Google BigQuery를 지원하여 고급 분석 기능으로 대규모 데이터 세트를 처리할 때 속도를 보장합니다.
• 인사이트 있는 대시보드 및 시각화 생성: Slingshot은 모든 기술 수준의 사용자를 위해 설계된 데이터 작업 및 인사이트 있는 대시보드 생성 프로세스를 간소화합니다. 직관적인 인터페이스는 기술이 아닌 사용자도 관련 데이터 필드를 쉽게 선택하고, 드래그 앤 드롭으로 별도의 섹션에 넣고, 즉시 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 구축할 수 있습니다. 이 기능은 SaaS 비즈니스에 특히 중요합니다. 이는 데이터를 맥락 안에서 볼 수 있으며, SaaS KPI와 지표를 실시간으로 모니터링하고, 그에 따라 정보에 기반한 의사결정을 할 수 있기 때문입니다.
• 데이터에 대한 협업 및 실행: Slingshot은 모든 KPI, 지표 및 대시보드를 협업이 이루어지는 중앙 집중식 위치에 유지합니다. 사용자는 팀 구성원, 이해관계자 및 외부 개인과 대시보드를 공유할 수 있습니다. 사용자는 또한 대시보드 내의 인사이트에서 비공개 채팅, 토론 및 작업으로 쉽게 이동할 수 있습니다. Slingshot의 협업 기능은 특히 SaaS 비즈니스에 유용하여 마케팅, 판매 및 고객 지원과 같은 다양한 팀이 자신의 역할과 관련된 특정 KPI에 액세스하면서 데이터 액세스 권한을 관리할 수 있습니다.

• 데이터 카탈로그: 중앙 집중식 위치를 제공하여 조직의 모든 데이터를 체계적으로 관리하고 비즈니스 질문에 대한 답변을 손쉽게 얻을 수 있도록 하여 사일로를 제거합니다. Slingshot의 데이터 카탈로그에서 데이터는 깔끔하게 정렬되고, 인덱싱되고, 사용 준비가 되어 있으므로 비즈니스 사용자는 빠르고 쉽게 데이터를 분석하고 실행할 수 있습니다.
• 가격: Slingshot은 규모, 프로젝트 유형, 목표 및 목적에 관계없이 모든 SaaS 팀에 맞도록 설계된 세 가지 요금제를 제공합니다. 이 소프트웨어는 소규모 팀의 경우 무료이며, 유료 버전에서 사용자당 $12부터 시작하여 더 많은 기능과 무제한 옵션을 제공합니다.

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