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ChatGPT
Perplexity
대부분의 제품은 분석을 제공하지만 많은 사용자는 이를 채택하지 않습니다. 사용자가 분석을 피하는 이유는 통찰력이 제품 경험과 단절되어 있거나 해석하는 데 너무 많은 인지적 노력이 필요하기 때문입니다.
채택률은 분석이 의사 결정의 마찰을 줄여 사용자가 빠르게 답변을 얻고, 확신을 가지고 행동하며, 제품을 벗어나지 않고 진행할 수 있도록 할 때 증가합니다. 통찰력이 일상적인 의사 결정에 직접적으로 도움이 되면 분석은 ” 있으면 좋고 ” 기능에서 가치의 핵심 동인으로 전환됩니다.
기술이 부족한 사용자는 기술 팀과는 다른 방식으로 분석을 채택합니다. 그들은 유연성보다 명확성, 탐색보다 답변, 깊이보다 속도를 중요하게 생각합니다. 통찰력을 해석하거나 설정하거나 추가 노력이 필요한 경우 채택률이 빠르게 저하됩니다.
기술이 부족한 사용자를 위한 분석 채택률을 높이기 위한 주요 전략
사용되지 않는 분석은 제품 가치를 조용히 잠식합니다. 사용자는 사용하지 않는 기능에 대해 비용을 지불하여 유지율을 약화시키고 기능의 깊이를 정당화하기 어렵게 만듭니다.
SaaS 리더에게 이것은 사용 문제가 아니라 제품 전략 결정입니다. 분석은 사용자가 진행 상황을 이해하고, 성과를 평가하고, 다음에 무엇을 할지 결정하는 방식에 영향을 미칩니다. 분석을 보조 기능이 아닌 핵심 경험으로 취급하는 제품은 참여도가 더 높고, 차별화가 더 명확하며, 지속 가능한 성장을 이룰 수 있습니다.
성공하는 제품 리더는 기술이 부족한 사용자가 분석을 신뢰하고 워크플로에서 사용할 수 있도록 지원하여 분석을 제품 차별화 요소이자 가치 창출 원천으로 만듭니다.
경험을 단순화하십시오.
사용자가 주요 워크플로를 벗어나 데이터를 찾을 때 분석 채택률이 저하됩니다. 각 컨텍스트 전환은 의사 결정을 늦추고 집중력을 흐트러뜨리며 분석이 일상적인 워크플로의 일부가 될 가능성을 줄입니다.
Scriptly 이 문제는 임베디드 분석을 다음과 같이 통합하여 해결했습니다. Reveal 플랫폼에 통합했습니다.
약국 직원은 워크플로를 벗어나지 않고 데이터를 보고 탐색합니다. 이를 통해 사용자가 신뢰하는 일관된 경험이 생성되어 일관된 분석 채택률을 높이고 제품 가치를 강화합니다.
이 경험이 성숙해짐에 따라 지능형 AI 분석을 통해 기술이 부족한 사용자를 위한 마찰을 더욱 줄일 수 있습니다. 사용자는 대시보드를 해석하거나 패턴을 검색하는 대신 변경 사항과 중요한 사항을 이해하는 데 도움이 되는 통찰력과 설명을 받습니다.
분석을 단순화하는 것은 더 많은 보기나 기능을 추가하는 것이 아니라 통찰력을 워크플로에 유지하고, 해석 노력을 줄이고, 사용자가 의사 결정이 이루어지는 정확한 위치에서 답변을 얻을 수 있도록 하는 것입니다.
임베디드 분석을 실행 가능하게 만드십시오.
워크플로 내에서 데이터를 볼 수 있는 것은 시작일 뿐이며, 분석 채택을 주도하는 것은 실행 가능한 통찰력입니다. 사용자가 통찰력을 기반으로 즉시 조치를 취할 수 있도록 하면 팀 전체의 의사 결정에 대한 맥락이 제공됩니다.
예를 들어, CTO가 판매 감소를 확인하고 원인을 파악할 수 있는 경우, 해당 결과를 책임 있는 팀에 연결하여 작업을 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 절약되고 모든 사람이 참조할 수 있는 단일 정보 출처가 생성됩니다.
Slingshot 이 문제는 사용자가 가장 자주 방문하는 화면에 분석을 임베디드하여 해결했습니다. 주요 시각 자료는 작업, 메시지 및 콘텐츠 옆에 있습니다. 고객은 의사 결정이 이루어질 때 통찰력을 얻고, 그 이후에는 얻지 못합니다. 이렇게 하면 컨텍스트 전환이 제거되고 제품 전반에 걸쳐 분석 채택률이 높아집니다.
SaaS 및 ISV 제품은 임베디드 분석을 핵심 인터페이스 내에 배치하여 동일한 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 통찰력과 조치 간의 더 긴밀한 연결은 분석 채택률을 높이고 사용자 경험을 개선합니다. 또한 기술이 부족한 사용자가 자체적으로 데이터를 탐색할 수 있도록 지원하는 기능의 기반을 마련합니다.
기술 없이도 셀프 서비스를 제공하십시오.
많은 기술이 부족한 사용자는 모든 작은 작업으로 인해 속도가 느려진다고 느끼면 분석을 포기합니다. 빠르게 진행되는 역할에서는 다른 사람이 보기를 준비하거나 필터를 조정하거나 간단한 데이터 질문에 답변하기 위해 기다릴 시간이 없습니다. 이렇게 하면 제품 채택률이 낮아지고 고객이 분석 레이어에서 얻는 가치가 줄어듭니다.
S셀프 서비스 분석 이러한 패턴을 변경합니다. 안내 필터 및 일반 언어 입력과 같은 간단한 상호 작용을 통해 사용자는 작업 속도를 늦추지 않고 답변을 탐색할 수 있습니다. 이러한 옵션은 작업 속도를 일정하게 유지하고 기술이 부족한 사용자가 더 빠르게 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 일관된 액세스는 신뢰할 수 있는 데이터 소스 이 흐름을 지원하고 제품 전반에 걸쳐 예측 가능한 경험을 유지합니다.
사용자가 자체적으로 데이터를 탐색할 수 있으면 더 강력한 습관을 형성하고 분석으로 더 자주 돌아옵니다.
채택 분석을 사용하여 사용량을 늘리십시오.
제품 팀은 종종 임베디드 분석과 사용자가 상호 작용하는 방식을 볼 수 없기 때문에 채택률을 개선하는 데 어려움을 겪습니다. 제품 내에 대시보드를 배포하고 일관된 사용을 기대하지만 어떤 보기가 사용자를 돕고 어떤 보기가 마찰을 일으키는지에 대한 명확한 정보를 얻지 못합니다. 이렇게 하면 진행 속도가 느려지고 분석 채택률에 영향을 미치는 실제 문제가 가려집니다.
사용 통찰력이 없으면 팀은 추측을 기반으로 최적화하는 대신 행동을 기반으로 최적화하는 경우가 많으며, 종종 사용자가 거의 사용하지 않는 페이지를 개선하는 반면 가장 중요한 영역은 간과합니다. 이렇게 하면 임베디드 분석 레이어의 영향력이 약화되고 사용자가 제품에서 얻는 가치가 줄어듭니다.
사용 및 채택 분석은 이러한 격차를 해소합니다. 사용자가 돌아오는 대시보드, 적용하는 필터 및 상호 작용을 중단하는 위치를 보여줍니다. 이러한 신호는 리더가 가치를 제공하는 것과 개선해야 할 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 보다 집중적인 의사 결정을 지원합니다. 팀은 사용자 채택에 영향을 미치는 정확한 영역을 확인할 수 있습니다.
인지 부하를 줄이십시오.
기술이 부족한 사용자는 대시보드에 너무 많은 요소가 포함되어 있으면 압도감을 느낍니다. 무거운 레이아웃은 사용자의 속도를 늦추고 중요한 것이 무엇인지 이해하기 어렵게 만듭니다. 사용자가 보기를 읽는 데 어려움을 겪으면 자신감을 잃고 참여하지 않게 됩니다.
더 가벼운 경험은 반대 효과를 냅니다. 명확한 레이블, 간단한 시각 자료 및 사전 제작된 KPI는 사용자가 추가적인 노력 없이 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다. 이러한 디자인 선택은 데이터를 해석하는 데 필요한 노력을 줄여 반복적인 사용을 늘립니다. 또한 사용자가 분석에서 얻는 가치를 높이는 습관을 형성하는 데 도움이 됩니다.
디자인 일관성은 이 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 사용자는 분석이 제품의 일부인 것처럼 보이고 느껴질 때 분석을 더 신뢰합니다. 제품이 인터페이스와 일치하는 화이트 라벨 분석을 제공하면 사용자는 데이터를 공유하고 결과를 얻는 데 더 자신감을 갖게 됩니다.
통합된 디자인은 혼란을 줄이고 기술이 부족한 사용자에게 더 예측 가능한 경험을 제공합니다.
기술이 부족한 사용자가 분석에 어려움을 겪는 이유는 무엇입니까?
대부분의 SaaS 및 ISV 플랫폼은 사내에서 도구를 구축할 기술이나 리소스가 부족한 팀에 서비스를 제공합니다. 이러한 고객은 추가 단계를 거치지 않고 작업할 수 있도록 지원하는 간단한 경험을 필요로 합니다. 분석이 어렵다고 느껴지면 전체 제품의 가치가 떨어집니다. 이러한 압력은 의료, 금융, 법률 및 교육과 같은 산업 전반에서 증가하고 있으며, 사용자는 민감한 정보로 작업하며 대시보드를 구축할 이유가 없습니다. 제품에 간단한 분석 레이어가 없으면 거래, 수익 및 전체 시장 부문을 잃을 위험이 있습니다.
강력한 임베디드 분석 채택은 제품을 이러한 사용자에게 더 쉽고 안전하며 예측 가능하게 만들어 핵심적인 이점으로 이어지기 때문에 중요합니다. 이러한 사용자는 분석을 채택할 때 다음과 같은 몇 가지 일반적인 어려움을 겪습니다.
- 분석이 복잡하거나 불분명하다고 느껴집니다.
- 기술 용어가 혼란을 야기합니다.
- 차트 유형이나 선택 사항이 너무 많습니다.
- 메트릭에 대한 맥락이 거의 또는 전혀 없습니다.
- 로딩 속도가 느리거나 일관성이 없습니다.
- 명확한 조치 경로가 없습니다.
이러한 문제는 제품 전반에서 일관됩니다.
분석 채택을 주도하는 제품 리더의 역할
제품 리더가 실제 고객 요구 사항에 맞춰 분석을 조정하면 채택률이 높아집니다. 경험이 얼마나 간단한지, 분석이 어디에 있는지, 사용자가 통찰력을 얻는 방법을 결정합니다. 이러한 선택은 또 다른 차트나 데이터 소스를 추가하는 것보다 채택률에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다.
실제 분석 사용자를 식별하십시오.
많은 제품은 잘못된 사용자 그룹을 대상으로 하기 때문에 분석 채택률을 높이는 데 실패합니다. 리더는 모든 사용자가 심층 분석을 원한다고 가정하는 경우가 많지만 기술이나 관심이 있는 사용자는 소수에 불과합니다. 분석이 잘못된 페르소나에 맞춰져 있으면 기술이 부족한 사용자는 해당 레이어를 피하고 제품의 일부로 보지 않게 됩니다.
데이터가 필요한 사람이 누구인지 이해하면 리더는 실제 작업에 맞춰 경험을 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 분석 레이어에 더 명확한 목적이 부여되고 사용자의 응답 방식이 개선됩니다.
핵심 워크플로에 분석을 매핑하십시오.
리더가 제품 내에서 명확한 위치에 분석을 배치하면 분석 채택률이 향상됩니다. 잘못된 배치는 사용자가 워크플로를 벗어나도록 하여 대시보드가 버려지고 활성화율이 낮아집니다. 분석이 의사 결정이 이루어지는 위치에서 사용할 수 있으면 사용자는 더 빨리 가치를 인식하고 더 자주 사용합니다.
핵심 워크플로에 분석을 매핑하면 사용자가 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 제품의 목적을 강화하고 통찰력으로 향하는 더 원활한 경로를 지원합니다.
비즈니스 결과에 맞춰 분석 기능을 조정하십시오.
리더는 각 메트릭이 무엇을 지원하는지 결정해야 합니다. 임의의 시각 자료는 경험을 늦추고 제품 채택률을 줄입니다. 팀이 명확한 비즈니스 결정과 연결되지 않은 차트를 추가하면 사용자는 분석 레이어를 지침이 아닌 소음으로 취급합니다.
결과와 연결된 메트릭에 집중하면 사용자가 참여해야 하는 이유가 명확해집니다. 이러한 접근 방식은 제품에서 얻는 가치를 높이고 플랫폼 전반에 걸쳐 분석 채택률을 측정하는 방법을 강화합니다.
채택에 대한 명확한 KPI를 설정하십시오.
강력한 의사 결정은 추측이 아닌 데이터에 의존합니다. 채택 분석을 추적하는 리더는 사용자가 기능을 활성화하고, 다시 방문하고, 상호 작용하는 방식을 확인합니다. 명확한 KPI는 팀이 효과가 있는 것과 개선해야 할 것을 측정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 메트릭은 추측을 대체하고 제품의 분석 로드맵을 형성합니다.
활성화, 빈도, 상호 작용 깊이 및 유지율을 추적하면 리더가 분석이 제품의 장기적인 성장에 어떻게 기여하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력은 분석을 더 쉽게 신뢰하고 사용할 수 있도록 개선하는 데 도움이 됩니다.
Reveal이 제품 리더가 기술이 부족한 사용자의 채택률을 높이는 데 어떻게 도움이 되는가
제품 리더는 사용자가 사용하지 않는 분석이 아니라 사용자가 채택하는 분석이 필요합니다. Reveal은 아름다운 디자인, 명확한 맥락 및 기본 제품 내 경험에 중점을 두어 비기술 사용자가 데이터를 신뢰하도록 돕습니다. 이를 통해 임베디드 분석의 채택을 강화하고 고객이 플랫폼에 부여하는 가치를 높일 수 있습니다.
Reveal은 여러 가지 주요 방법으로 팀이 채택을 강화하는 데 도움이 됩니다.
- 간단하고 읽기 쉬운 대시보드
사용자는 보기를 더 빠르게 이해하고 더 적은 노력으로 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 셀프 서비스 상호 작용
Reveal의 필터, 정렬 및 안내 탐색 기능을 통해 비기술 사용자가 지원 없이 작업할 수 있습니다.
- 완전히 브랜드화된 경험
Reveal은 제품 인터페이스와 조화를 이루어 신뢰를 높이는 통합된 경험을 제공합니다.
- 더 빠른 제공 주기
Reveal은 구축 시간을 단축하고 팀이 제품에 분석 기능을 추가할 때 시장 출시 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.
- 유지 및 확장 이점
명확한 통찰력은 고객이 참여를 유지하고 임베디드 분석을 통해 고객 유지율을 높이는 데 도움이 됩니다..
- 새로운 수익 창출 기회
Reveal은 데이터 수익 창출을 위한 경로를 지원하고 제품 분석 수익을 높입니다..
귀사를 위한 맞춤형 분석
Reveal을 사용하여 데이터 표현을 완벽하게 제어하십시오.
