앰플리튜드
AI 검색 시대의 필수 도구: Amplitude AI Visibility 출시
Team MAXONOMY ・ 2025.11.13
SEO를 넘어 GEO, AEO시대의 시작
SEO(Search Engine Optimization: 검색엔진 최적화)는 아주 중요한 디지털 마케팅 활동 중 하나였습니다. SEO란, 검색엔진 최적화라는 뜻으로 구글, 네이버와 같은 검색 엔진에서 우리의 브랜드가 잘 노출될 수 있도록 하는 활동을 의미합니다. 가령, 어떤 고객이 ‘마케팅 솔루션 추천’이라고 검색한다면, 이 검색어에서 최상단에 노출되는 브랜드 일수록 해당 고객과 연결될 가능성이 높겠죠. 게다가 해당 고객은 마케팅 솔루션에 관심이 있는 고객이라 보통의 다른 고객보다 훨씬 더 마케팅 솔루션을 구매할 가능성이 높습니다. 이를 ‘고의도’ 고객이라고 합니다.
이런 중요한 마케팅 활동이었던 SEO가 변하고 있습니다. AI의 등장으로 고객 여정이 급변하고 있기 때문인데요. 무언가를 알고 싶을 때, 사람들은 더 이상 구글 같은 검색 엔진에만 의존하지 않고, ChatGPT, Claude, Google AI Overview와 같은 AI 도구에 질문하기 시작했습니다. 이러한 변화는 매우 빠르게 일어나고 있으며, 일부 보고서에 따르면 웹 브라우징 세션 10개 중 6개에 AI 검색이 포함되어 있다고 합니다. 최근엔 이런 AI 검색 결과에 잘 노출될 수 있게 하는 활동을 AEO(AI Engine Optimization) 혹은 GEO(Generative Engine Optimization)라고 부르고 있습니다.
요즘의 AI도구는 출처 표기를 기본적으로 제공하고 있지만, 검색 엔진에 비해 훨씬 높은 수준으로 개인화되어있고, 입력하는 질문(프롬프트)에 따라 응답이 크게 변합니다. 때문에 자신의 브랜드가 AI 검색 전반에 걸쳐 어떻게 노출되고 있는지, 혹은 왜 경쟁사들이 계속 우위를 점하는지 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 게다가 AI 기반 검색 시스템은 전통적인 검색 엔진보다 연결하는 사이트가 적은 경향이 있어, AI 응답에 등장하지 않는 브랜드는 고의도 고객과의 접점을 놓칠 위험이 있습니다.
Amplitude AI Visibility
이러한 새로운 검색 환경에 대응하고 브랜드 가시성을 확보할 수 있도록, Amplitude가 AI Visibility를 출시했습니다! AI Visibility는 AI 검색 환경에 우리 브랜드가 얼마나 어떻게 노출되고 있는지 정확히 이해할수 있도록 도와줍니다. Amplitude 플랫폼에 직접 구축되어 있어, AI 검색 성과를 실제 비즈니스 결과 및 수익과 연결할 수 있습니다.
가장 주목할 만한 점은, Amplitude AI Visibility는 무료로 제공된다는 것입니다. 다른 AEO 도구가 비용이 많이 들거나, 기존 SEO 제품에서 추가적인 옵션으로 제공되는 것과 차별화됩니다. Amplitude 고객은 모든 플랜에서 이 기능을 사용할 수 있으며, 비고객에게도 제한된 무료 경험을 제공합니다.
AI Visibility 자세히 알아보기
1. 검색 결과 페이지가 없는 세상을 위한 새로운 SEO
앞서 설명했지만, Amplitude AI Visibility의 핵심은 'AI 채팅을 위한 SEO'입니다. 기존 SEO가 구글 검색 결과 페이지(SERP) 순위 경쟁이었다면, 이제는 AI의 답변에 우리 브랜드를 더 자주, 더 긍정적으로 등장시키는 것이 새로운 목표가 되었습니다. 이는 단순히 트렌드를 따르는 것이 아닌, 생존을 위한 필수 역량입니다.
점점 더 많은 고객이 구체적인 질문을 AI에게 직접 던지고 있습니다. 이때 AI의 답변에 우리 브랜드가 포함되지 않는다면, 사실상 시장에 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다. AI 검색은 더 이상 먼 미래가 아니며, 이 새로운 전장에서 보이지 않는 브랜드는 고객을 경쟁사에 빼앗길 수밖에 없습니다.
"AI 검색은 더 이상 미래가 아니라 브랜드 노출의 새로운 최전선입니다. 이제 브랜드가 AI 응답에 등장하지 않는다면 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다."
2. 경쟁사 현황 시각화
'경쟁사가 우리보다 AI에서 더 잘하고 있을까?'라는 막연한 생각은 이제 끝내세요. AI Visibility는 LLM에서 자사 브랜드가 경쟁사와 어떻게 비교되는지 명확한 데이터를 제공합니다. 특히 주제별 경쟁력을 한눈에 비교할 수 있는 시각적 매트릭스(visual matrix)를 통해 어떤 영역에서 경쟁사가 우위를 점하고 있는지 직관적으로 보여줍니다.
예를 들어, LLM에게 "사용자 온보딩 구축 방법을 알려줘. 상호작용 요소가 많이 들어가면 좋겠어"라고 물었을 때, 경쟁사인 Pendo는 1위로 등장하는 반면 Amplitude는 마지막 순위에 그쳤습니다. 이는 Pendo가 해당 기능으로 더 강하게 인식되고 있음을 보여주는 데이터입니다. 그렇다면, 경쟁사와의 격차를 줄이기 위해 어떤 콘텐츠에 집중해야 할지 명확하게 전략을 설정할 수 있는 것이죠. 이처럼 구체적인 데이터는 막연한 불안감을 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.
3. AI 언급부터 실제 '매출'까지 모든 과정을 연결
AI Visibility의 가장 강력한 차별점은 독립적인 도구가 아니라 Amplitude 분석 플랫폼에 완벽하게 통합되어 있다는 것입니다. 이는 AI에서의 브랜드 노출도를 실제 비즈니스 성과와 직접 연결할 수 있다는 것을 의미하죠. 다른 AEO 도구가 단순히 노출 횟수만 보여주는 반면, AI Visibility는 한 걸음 더 나아갑니다.
AI Visibility와 Session Replay를 결합하면, AI 채팅에서 유입된 사용자의 실제 세션을 영상처럼 재생해볼 수 있으며, AI Visibility와 Activation 기능을 결합하면, AI 유입 코호트를 만들어 리타겟팅 캠페인을 진행할 수 있습니다. 즉, "AI 노출도를 높이는 노력이 실제 매출 증대로 이어졌는가?"라는 핵심 질문에 명확한 데이터로 답하고 마케팅 활동의 ROI를 투명하게 증명할 수 있게 되는 것입니다.
AI Visibility 활용하기
AI Visibility는 브랜드가 AI 환경에서 성공적인 고객 확보 플랫폼을 구축할 수 있도록 돕는 세 가지 핵심 단계를 제공합니다.
Step 1: AI의 브랜드 언급 파악하기(Analyze)
AI Visibility는 브랜드를 언급하는 프롬프트의 백분율로 표시되는 AI 가시성 점수를 정량화합니다. 가령, '제품 분석 도구 추천'과 같은 프롬프트를 입력하면 Amplitude는 75%의 확률로 언급되었습니다.
- 가시성 점수 및 경쟁사 비교 확인: 수백 개의 프롬프트에서 AI 가시성 점수를 정량화하고, 주요 경쟁사 대비 브랜드 노출 순위와 점유율을 헤드투헤드(head-to-head) 방식으로 비교합니다. 경쟁사 대비 약점을 식별할 수 있습니다.
- 프롬프트 및 소스 분석: AI가 우리 브랜드를 추천하는지, 혹은 비추천하는지 감정을 모니터링하고(출시 예정 기능), LLM이 응답을 생성할 때 인용한 외부 웹사이트 소스를 검토합니다. 이 기능을 활용하면 경쟁사를 언급하지만 우리 브랜드는 언급하지 않는 페이지를 식별하여, 명확한 콘텐츠 전략을 수립할 수 있습니다.
- 약점 영역 식별: 최근에 출시되어, LLM이 아직 인지하지 못한 주제, 기능들을 식별하여 마케팅 콘텐츠를 보강할 필요성을 알 수 있습니다.
Step 2: 필요한 조치 파악하기(Action)
점수를 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI Visibility는 인사이트를 행동으로 전환하는 기능을 제공합니다 (일부 기능은 출시 예정)
- 맞춤형 개선 권고 받기: AI 응답에서 경쟁사가 우위를 점하는 주제를 파악하고, 격차를 줄이기 위한 맞춤형 권장 사항을 제공받습니다.
- 콘텐츠 시뮬레이션 및 생성: 웹사이트에 변경 사항을 적용하기 전에 시뮬레이션 기능을 통해 변경 사항을 테스트하고 LLM이 어떻게 반응하는지 몇 분 안에 확인할 수 있습니다. 또한, 트래픽 데이터를 참조하여 고품질 콘텐츠를 생성하는 기능도 제공합니다.
Step 3: 비즈니스 성과와 연결(Accelerate)
AI Visibility는 단순한 검색 분석 도구가 아닙니다. Amplitude 플랫폼의 일부로서, AI 검색 성과를 실제 고객 행동 데이터와 연결합니다.
- 트래픽 및 전환 추적: AI를 통해 유입된 실제 사용자 트래픽 데이터를 추적하고, 이러한 AI 유입 방문자가 퍼널, 여정, 코호트 내에서 어떻게 행동하는지 측정합니다.
- ROI 입증: AI 검색에서 노출 개선이 트래픽 증가와 전환 경로 분석으로 이어지는지 확인하여, 명확한 수익 지표로 객관적 ROI를 입증할 수 있습니다.
- 플랫폼 연동 활용: 분석, 세션 리플레이, 실험, 활성화와 같은 다른 도구와 연결하여, AI 검색에서 유입된 사용자 세션을 확인하거나, AI 유입 코호트를 구축하여 타겟 캠페인을 실행할 수 있습니다.
지금 바로 시작하기
AI 검색은 더 이상 미래의 트렌드가 아닙니다. 이미 새로운 메인 채널이 되었습니다. 빠르게 움직일 수록 초기에 우위를 점할 수 있습니다.
지금 바로 무료로 AI Visibility를 사용해보고, AI 응답에서 경쟁사를 앞질러 보세요.
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팀맥소노미
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북극성 지표(North Star Metric) 설정하기
들어가며과거 나침반이 개발되기 전, 사람들을 어떻게 길을 찾았을까요? 여러 방법이 있었지만, 가장 많이 활용된 방법은 바로 북극성이었습니다. 밤하늘에서 가장 밝고 위치가 일정한 북극성을 보고 방향을 잡을 수 있었죠.여러분의 조직은 항상 일정한 방향을 잘 잡고 나아가고 있나요? 아마 그렇지 못한 기업이 많을 것 같습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 지표가 있습니다. 바로 북극성 지표(North Star Metric)입니다. 이름 그대로 북극성과 같은 기능을 하여, 모두가 바라보고 나아갈 방향을 정해주주는 지표이죠!이번 포스팅에서는 이 북극성 지표란 무엇이고, 어떻게 설정하며, 어떻게 활용해야 하는지에 대해서 알아보겠습니다.북극성 지표란?앞에서 설명드렸듯이 북극성 지표란, 모두가 바라보고 나아갈 방향을 정해주는 지표입니다. 가령, 에어비앤비의 북극성지표는 “예약된 숙박 일수”, 스포티파이는 “음악을 듣는 시간”입니다. 이 지표는 업무를 하면서 부딫치는 수 많은 질문에 대한 기준이 됩니다. “지금 이 디자인이 사용자의 숙박 예약을 늘리는데 도움이 될까?”, “이 신규 기능이이 사용자의 음악 듣는 시간 증가로 연결될까”와 같이 말이죠!북극성 지표는 고객 문제를 해결하려는 노력과 그 결과로 발생하는 매출 간의 관계를 정의한다는 특징이 있습니다. 즉, 북극성 지표가 좋아지면, 매출로 함께 상승합니다. 그렇기 때문에 “내가 지금하고 있는 일이 회사의 매출로 연결될까?”라는 의문이 들 때, 북극성 지표를 떠올리면 됩니다. 만약 지금 하고 있는 일이 궁극적으로 북극성 지표와 연결된다면, 이는 곧 그 일이 매출에 기여한다는 의미입니다. 반면, 지금 하는 일이 북극성 지표와 아무 관련이 없다면, 매출과 아무 관련이 없는 일임으로 과감하게 포기해야 합니다.북극성 지표의 조건북극성 지표를 설정하는 정해진 공식 같은 것은 없습니다. 상황마다, 비즈니스마다, 환경마다 다를 수 있죠. 다만, 북극성 지표가 갖추어야 할 몇 가지 기준은 있습니다. 해당 기준에 부합하는 하나의 지표를 찾는 것이 바로 북극성 지표를 찾는 방법입니다! 다음은 북극성 지표가 갖추어야 될 조건입니다.해당 지표가 미래 성공의 선행 지표(leading indicator)인가? 해당 지표가 제품의 비전 및 전략을 나타내는가?해당 지표가 고객가치와 일치하는가?각 기준이 무엇을 의미하는지 자세히 알아보겠습니다.1) 해당 지표가 미래 성공의 선행 지표(leading indicator)인가?쉽게 말해 북극성 지표의 개선이 매출 상승으로 이어지는지에 대한 질문입니다. 다만 주의해야 할 것은 북극성 지표로 매출이나 ARPU(유저당 평균 매출)과 같이 직접적인 수익 관련 지표를 사용하면 안된다는 점입니다. 이런 지표는 후행 지표(lagging indicator)로 이미 발생한 결과를 보여주는데, 북극성 지표는 선행 지표로써, 미래의 성공을 예측할 수 있어야 합니다.초장기의 페이스북은 “가입 후 10일 이내 7명 이상의 친구 추가”를 북극성 지표로 삼았습니다. 이는 사용자 리텐션과 성장에 직접적으로 연결된 유저 행동이었기 때문이죠.2) 해당 지표가 제품의 비전 및 전략을 나타내는가?좋은 북극성 지표는 그 자체로 회사의 제품 전략과 비전을 드러냅니다. 누가 봐도 “이 회사가 어떤 방향으로 가고 있는지”를 짐작할 수 있어야 합니다. 특별히 대단하거나 독창적이지 않더라도 괜찮습니다. 핵심은 구성원의 초점을 하나로 모으는 데 있습니다.3) 해당 지표가 고객가치와 일치하는가?좋은 북극성 지표는 고객이 실제로 가치를 느끼는 행동에 기반해야 합니다. 예를 들어, 일일 활성 사용자 수(DAU)나 가입자 수는 좋은 북극성 지표가 아닙니다. 이 지표는 고객이 무엇을 가치 있다고 느끼는지 전혀 알려주지 않습니다. 공격적인 마케팅이나, 리워드 등으로 DAU나 가입자 수는 충분히 늘릴 수 있습니다. 하지만 이것은 일시적이며, 가치를 느끼지 못하는 고객은 금방 떠나갈 것입니다. 고객 가치와 직접 연결되지 않은 북극성 지표는, 회사를 잘못된 길로 이끌 수 있습니다.만약 모바일 이커머스 기업이라면, ‘주문 배송 완료 수’를 북극성 지표로 설정할 수 있습니다. 주문 배송 완료 수가 많기 위해서는 더 좋은 앱 경험을 제공해야 하고, 더 다양한 상품이 있어야 하며, 더 편리한 결제가 제공되어야 할 것입니다.북극성 지표는 하나만 설정해야 하나?일반적으로 하나의 제품에는 하나의 북극성 지표를 설정하는 것이 좋습니다. 여러 북극성 지표를 설정하면 북극성 지표의 의미가 퇴색될 가능성이 높으며, 그 효과가 떨어질 가능성이 높습니다.물론 대규모 기업은 하나의 제품 안에도 여러 사업부나 고객군이 존재할 수 있으며, 하나의 지표로 회사의 수익 구조나 가치 창출 요인을 전부 설명할 수 없을 수 있습니다. 이런 경우에는 부문을 나누어, 북극성 지표를 가질 수 있습니다. 하지만 이에 맞는 조직구조를 갖추는 것이 권장됩니다.또한 북극성 지표는 제품이나 조직의 성장 단계에 따라 바뀔 수 있습니다. 초기에는 유입·활성 관련 지표가 주로 사용되는 반면, 사업이 성숙해지면 좀 더 비전을 반영한 지표로 넘어가야 합니다. 이런 변화가 없더라도, 북극성 지표를 더 개선할 수 있다면, 언제든 바꿀 수 있죠. 북극성 지표의 가장 큰 장점은, 설정 과정에서 깊은 대화와 학습을 이끈다는 점입니다. 주어진 일을 처리하는 것을 벗어나, 진짜로 “무엇이 고객에게 가치를 주는가”를 함께 탐색하게 되죠.비즈니스 게임 유형 이해하기Amplitude가 수조 개의 행동 데이터를 분석한 결과, 모든 디지털 제품은 아래 세 가지 “게임” 유형으로 분류할 수 있었습니다.Attention Game(주의력 게임): 고객이 제품에 얼마나 오래 머무르는가?Transaction Game(거래 게임): 고객이 플랫폼에서 얼마나 자주 거래를 하는가?Productivity Game(생산성 게임): 고객이 제품을 통해 얼마나 효율적으로 일을 끝내는가?우리 비즈니스가 어떤 “게임”을 하는지 정의하는 것은 매우 중요합니다. “우리 제품은 세 가지 모두 중요하다”라고 말하는 경우가 많이 있습니다. 물론 다 중요한 요소이지만, 비즈니스가 성공하기 위해 가장 집중해야 할 하나의 게임을 명확히 정의해야 합니다. 그리고 이것이 곧 올바른 북극성 지표를 세우는 첫걸음입니다.게임별 북극성 지표 예시입력 지표(Inputs)사실 북극성 지표는 단독으로 존재하지 않습니다. 입력 지표(inputs)라는 북극성 지표에 영향을 주는 보조 지표와 함께 관리하는 것이 일반적입니다. 입력 지표는 보통 3~5개 내외로 설정하며, 업무 성과를 통해 직접 통제 가능한 것이어야 합니다.반대로 북극성 지표는 직접 컨트롤할 수 없는 지표로 설정되어야 한다는 점을 명심하세요. 전(前) Amplitude Product Evangelist이자 The North Star Playbook의 공동 저자 John Cutler은 “북극성 지표를 직접 움직일 수 있다면, 그건 좋은 북극성 지표가 아니다.”라고 말했습니다. 북극성 지표의 의미는 직접 손이 닿지 않는 것에 있습니다. 지표가 왜 오르고 내리는지 생각하게 만들고, 회사 여러 영역의 복합물이어야 합니다.입력 지표는 산업, 비즈니스 모델, 제품 특성에 따라 크게 달라집니다. 핵심은 북극성 지표를 만들어내는 결정적 요인을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 배달 앱이라면, 북극성 지표를 “월간 정시에 수령된 주문 숫자(total monthly items received on time)”로 설정할 수 있을 것입니다. “월간 총 주문 수”나 “총 주문 금액” 대신 이 지표를 선택한 이유는, 고객이 ‘정시 배송’을 중요한 가치로 인식하고 있으며, 향후 재구매와 강하게 관련있기 때문입니다.그리고 이 북극성 지표와 함께 관리할 입력 지표는 다음과 같이 설정할 수 있습니다주문 이행율(주문 여정 전환율, 장바구니 소진율 등)재주문 빈도정시 배송률북극성 지표 활용하기북극성 지표는 불필요한 일을 줄이고, 우선순위를 명확히하며, 회사의 거의 모든 세부 요소를 더 깔끔하게 정리하는 잠재력을 가지고 있습니다. 북극성 지표를 중심으로 팀 구성을 조정한다면, 업무의 명확성과 집중도가 높어지고 비즈니스 성과도 분명 높아질 것입니다. 하지만, 조직 모두가 북극성 지표를 이해하고 공감하고, 실무에 제대로 활용하여 문화로 발전시키는 것은 매우 어려운 일입니다.북극성 지표 정의와 실행은 절대 하룻밤에 이루어지지 않습니다. 하나의 긴 여정이라 여기고 출발해야 합니다. 리더십의 확고한 동의와 지지가 필요하며, 구성원 온보딩 프로세스와 원활한 커뮤니케이션, 변화관리 프로세스가 필요합니다.또한, 한번 북극성 지표를 세팅하고 잊어버리는 일을 방지해야 합니다. 북극성 지표가 정말로 실제 매출의 선행 지표인지, 통제 범위 안에 있는지 지속적으로 점검할 필요가 있습니다. 끝임 없는 열정과 모멘텀을 유지하는 것이 핵심입니다.북극성 지표의 또 다른 효과는 “현재적 사고(present thinking)”를 할 수 있도록 도와주고 계속 상기시킨다는 점입니다. 멀리 있는 최종 지점보다 현재의 성공에 집중하는 것이죠. “우리는 지금 어디에 있는가? 지금 나에게 필요한 것은 무엇인가? 현재의 일하는 방식을 어떻게 개선할 것인가?” 이것이 우리가 최종 지점을 가장 빨리가게 하는 생각일 것입니다.콘텐츠 더 읽어보기프리미엄 가이드: 제품 성과지표 안내서프리미엄 가이드: 데이터 활용 전략 가이드북블로그: MoM(월별 성장률) 분석시 저지르는 일반적 3가지 실수
효과적인 데이터 통합 관리 : Pipelines & Gover
우리 서비스에서 발생하는 정보를 데이터 전문가만 다루는 시기는 지났습니다.개발자부터 상품기획자, 경영관리자, 마케터에 이르기까지, 함께 일하는 사내의 모든 직원들이 동일한 데이터를 보는 것이 중요해지고 있습니다. 업무 수행에 필요한 정보를 쉽게 접근하여 우리 서비스의 상황을 정확히 인지할 수 있을 뿐만 아니라, 사일로화 되지 않은 동일한 데이터와 용어를 기반으로 다른 팀과 이야기를 할 수 있음으로써 커뮤니케이션 이슈를 최소화할 수 있으니까요. 모두가 접근가능한, 하나로 통합된 데이터를 구축하는 것은 이제 데이터 전문가 뿐만 아니라 서비스를 운영하는 리더 모두의 임무가 되었습니다. 하지만, 데이터를 성공적으로 관리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. Gartner의 "데이터 및 분석 도입 설문 조사"()에 따르면, 데이터 관리에 익숙한 조직은 "여러 데이터 소스를 통합"하고 거기에 "민첩성"을 추가하는 것을 주요 두 가지 과제로 꼽았습니다. 데이터의 통합 뿐만이 아니라 수집된 정보를 유의미한 형태로 빠르게 변환하는 것 또한 데이터를 통합하는 하나의 이유가 될 것입니다. 이처럼 데이터 사일로를 깨고 규모에 맞는 효율적인 데이터 관리가 가능하도록 지원하는 것이 Amplitude의 역할이라고 할 수 있습니다. Pipelines우리의 고객을 보다 정확히 알고자, 그리고 우리의 서비스에서 발생하는 여러 정보를 정확히 파악하기 위해 우리가 사용할 수 있는 기술들은 지속적으로 발전하고 있지요. 유입 분석도구나 CDP 뿐만 아니라, 내부 데이터에 기반한 자체 분석도구, 새로운 기술이 적용된 솔루션 등 다양한 정보들이 수집될 수 있습니다. 이렇게 파편화된 정보들을 하나로 통합 관리할 수 있도록 Pipelines 기능을 지원하고 있습니다.다른 솔루션이나 데이터 소스를 보유하고 계시다면, 여기서 수집되는 데이터를 Amplitude로 가져와 데이터를 통합할 수 있을 뿐만 아니라, 고객 행동 데이터를 Amplitude에서 다른 솔루션으로 내보낼 수도 있습니다. Govern Amplitude에서는 수집되는 데이터를 필요에 따라 변환/통합하고, 미리 이벤트 계획을 세워 관리할 수 있도록 Govern 기능을 제공하고 있습니다. 일반적인 툴에서는 잘못된 계획으로 인해 불필요한 정보가 수집되거나, 동일한 기능이 각각의 페이지에서 서로 다른 이름으로 수집되는 경우, 개발단의 재작업으로 이를 맞춰주는 작업이 필요하게 됩니다. 하지만 Amplitude에서는 Govern 기능을 통해 분리된 이벤트를 하나로 통합하고, 이벤트 명을 손쉽게 수정할 수 있습니다. 안전한 플랫폼Fortune 선정 100 대 기업 중 25 기업 고객과 분석된 28조 개의 데이터를 바탕으로 Amplitude는 enterprise 수준의 보안 및 성능 향상에 전념하고 있습니다.Amplitude는 은행 수준의 보안을 적용했으며 SOC2 Type-2 및 ISO 27001 인증, SSO 지원 및 사용자 권한을 획득했으며 AWS의 Digital Customer Experience 파트너 중 하나도 등록되어 있습니다.또한, Amplitude는 1초 내에 수십억 개의 이벤트를 분석 할 수 있으며 99.99 %의 플랫폼 가동 시간을 자랑합니다. 사일로 없애기강력한 데이터 관리를 기반으로, 팀은 우리 서비스의 "제품 성장"을 주도하는 요소를 발견하는 데 집중할 수 있습니다. Pipelines & Govern을 이용하면 고객들의 유입, 서비스내의 행동정보, 매출정보, 서비스 내 기능활용도, 마케팅활동의 결과, 전환고객 정보 등 다양한 데이터를 통합할 수 있으며, 회사내 모든 직원들이 동일한 정보에 손쉽게 접근함으로써 같은 정보를 기반으로 의견을 나눌 수 있습니다. 팀별로 다른 정보를 바라보고 있지는 않으신가요? 하나로 통합된 정보로 데이터 사일로를 없애고 동일한 눈높이해서 생산적인 대화를 시작해보세요!
신제품 출시 전략 수립 시 고려해야 하는 5가지 핵심 요소
제품 출시의 궁극적인 목적은 타겟 고객에게 제품의 고유한 가치를 전달하고 시장에서 입지를 구축하는 데 있습니다. 이러한 점에서 제품 출시 전략은 단순히 제품을 출시하는 것 이상의 의미가 있습니다. 제품 출시 전략에는 타겟 시장, 밸류 프로포지션, 판매 활동, 가격 및 패키지, 고객 성공 플랜 및 레디니스에 대한 명확한 내용이 포함되어야 합니다.1. 제품 출시 프로세스는 명확한 목표와 정확한 포지셔닝에서 시작됩니다.제품 출시 전략은 제품을 전체적으로 분석하여 다른 비즈니스와 어떻게 어울리는지 확인하는 것에서 시작합니다. 먼저, 출시 목적이 신규 시장을 창출하는 것인지, 기존 시장에서 추가 수익을 창출하는 것인지, 고객의 사용률을 높이기 위한 것인지, 아니면 기존 고객의 효용을 높이기 위한 것인지 명확히 목표를 정의하고 이해 관계자들과 공유하는 것이 중요합니다.다음으로는 제품 포지셔닝입니다. 포지셔닝은 타겟 고객을 정의하고 이해하는 것에서부터 시작합니다. 잘 정의된 유저 그룹은 밸류 프로포지션을 명확히 하는데 도움이 되며, 타겟 고객에게 제안하는 마케팅 메시지와 채널을 선택하는 가이드가 됩니다. 많은 기업이 유저를 그룹으로 분류하고 정의할 때 인구 통계학 데이터 혹은 기업 통계 데이터만을 활용하는 실수를 합니다. 하지만 행동 데이터와 제품 사용 데이터 역시 코호트를 만들고 어떤 고객군이 구매할 가능성이 높은지 이해하는데 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 AB 테스트를 진행하고 행동 데이터를 가져올 수도 있습니다. 타겟군을 정의한 후에는 신제품이 시장에서 어떤 포지션을 차지하면 좋을지 고려합니다. 먼저 시장의 특성을 파악합니다. 시장이 호황이라면, 제품 출시에 많은 비용을 투자할 수록 시장 진입의 효과가 더 커지는지 고려해볼 수 있습니다. 다음으로 경쟁사가 유사한 제품으로 어떻게 판매를 해왔는지를 보아야 합니다. 제품 포지셔닝은 경쟁 제품 혹은 서비스와 무엇이 다른지에 초점을 맞춰야 합니다. 경쟁사 대비 차별성이 있는 부분을 런칭 전략의 핵심 소재로 사용해야 합니다.타겟 시장, 시장 정보, 특장점, 차별점을 확보했다면, 포지셔닝 작업을 시작하세요. 이는 제품 출시 스토리, 밸류 프로포지션, 영업 및 홍보를 위한 메시지 작성의 기초 자료로 활용될 수 있습니다.출시 이후 판매 기간도 고려해야 합니다. 영업 담당자와 함께 신제품 판매를 위한 접근 방식을 논의합니다. 또한, 영업 담당자가 제품, 차별점, 고유한 밸류 프로포지션 그리고 잠재 고객이 가장 좋아할만한 기능을 이해하도록 해야 합니다. 이를 통해 어떤 성향의 구매자가 가장 관심을 가질지, 어떤 의사결정자를 타겟으로 해야하는지 영업 담당자가 결정하는데 도움을 줄 수 있습니다. 초기에 진행할수록 더 정확한 예측을 할 수 있으며, 잠재적인 시장을 발견하거나 기회를 확장하는데 도움이 됩니다. 영업 부서와 협력하여 후반기에 기회로 활용할 수 있도록 출시될 제품의 몇가지 이점을 간략히 소개하는 스토리를 작성합니다.2. 내부 조직의 개편은 제품 출시 전략 실행의 핵심입니다.일반적으로 제품 매니저와 마케팅 관리자가 제품 출시에 관한 책임을 공유합니다. 그러나 제품 출시 전략에는 기업 내부의 다른 조직도 포함되어야 합니다. 무엇보다도, 효과적인 제품 출시를 위해서는 맞춤형 영업 접근 방식과 마케팅 전략이 필요합니다. 제품 팀은 실제 기능 출시 뿐만 아니라, 이와 관련된 교육 및 문서를 처리합니다. 시장 진출 지원은 여러 팀에서 나누어 담당합니다. 오퍼레이션 팀은 CPQ( configure(구성), price(가격), quote(견적))과 기능 표기를 담당합니다. 법무팀은 모든 상표와 특허 작업이 완료되었는지 확인합니다. 마케팅 팀은 캠페인을 실행하여 출시일 준비에 가속도를 붙입니다. 솔루션 컨설턴트는 유저가 첫번째 세션에서 제품을 쉽게 사용할 수 있도록 제품 설명과 데모를 준비합니다.고객을 직접 대면하는 팀과 협력하여 신제품을 설명할 메시지를 논의합니다. 이 논의는 마케팅 팀의 제품 출시 캠페인 준비와 영업 활동에 도움이 됩니다.시장 진출 전략을 보다 효과적으로 정의하는 또 다른 요소는 제품의 베타 테스트 데이터입니다. 제품 사용 데이터를 통해 확인한 인사이트로 유저가 가장 많이 참여하는 위치, 만족도가 높은 기능, 그리고 무엇보다 가장 중요한, 고객이 제품을 사용하는 방식을 이해할 수 있습니다. 이는 기업의 규모에 따라 제품에서 발견하는 가치가 다른지 이해하는 데도 도움이 됩니다. 또한 이는 각기 다른 시장을 위한 영업 전략, 가격 및 패키지를 미세하게 조정하는 핵심 참고자료가 될 수 있습니다.3. 홍보 메시지에는 테스터의 피드백이 반영되어야 합니다.직감에 의존하여 커뮤니케이션 전략을 수립하지 마십시오. 제품의 실제 테스트 데이터를 활용하여 잠재 고객이 공감할 수 있는 메시지를 작성하세요. 제품 테스터 데이터는 우리 서비스가 제공하는 고유한 가치를 누리는 사용자 유형을 식별할 수 있는 아주 중요한 정보입니다. 하지만 테스터 데이터는 종종 활용되지 못하고 누락되기도 하며, 때로는 마케팅 담당자가 데이터를 찾는 방법을 모르는 경우도 있습니다. 따라서 이들이 데이터를 잘 활용할 수 있도록 지원하는 것은 시장 진출 전략을 견고하게 구축하는데 있어 매우 중요한 역할을 하게 됩니다.메시지 작성은 테스터 유저가 가장 좋아하는 기능을 관찰하는 것에서부터 시작하세요. 가장 많이 사용되는 기능은 무엇인가요? 테스터가 가장 좋아했던 기능은 무엇인가요? 이 기능은 제품 출시 자료의 앞 부분에 기재되어 잠재 고객을 유치하고 제품을 사용하도록 장려하는 가장 중요한 역할을 합니다.행동 데이터 분석을 완료했다면, 이를 보완하기 위해 몇 가지 정성적 데이터를 추가합니다. 베타 테스터를 대상으로 설문 조사를 실시하여 제품의 어떤 점이 좋았는지 알아봅니다. 어떤 기능을 좋아하는지, 어떤 기능을 제거하길 원하는지, 어떤 기능을 수정하고 싶어하는지 확인합니다. 어떤 기능이 가장 인기있는지 알게 되면, 마케팅 팀에서 캠페인의 메시지를 작성하는데 도움이 될 수 있습니다.4. 출시 이후에는 제품 사용량을 기반으로 KPI를 결정하세요.제품을 출시 한 이후에는 캠페인 트래픽과 같은 허영 지표(vanity metrics)를 추적하는 것이 좋습니다. 일반적으로 제품이 많은 관심을 받았다면 제품 출시에 성공했다고 생각할 수 있습니다. 그러나 이러한 지표는 얼마나 많은 사람들이 이 제품을 사용하고 있는지, 혹은 얼마나 유용하다고 생각하는지를 알려주지는 않습니다. 출시 이후의 단계를 준비하려면 제품 사용량 측정에 도움이 되는 KPI를 선택하세요. 아래와 같이 제품 선택, 제품에 주는 영향과 관련된 지표에 집중해야 합니다.일일 사용자 수 기능 사용 정도 매출과 신규 고객 확보 (다른 비즈니스와 관련없는 독립형 제품인 경우)리텐션 비율고객 이탈율5. 제품 출시 전략은 출시일 이후에도 계속되어야 합니다. 만약 귀하가 B2B 제품 전문가라면 출시일에 모든 것이 완벽한지 확인하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그날 하루 입소문에는 도움이 되지만 장기적인 관점에서 제품 판매와 고객 만족으로는 이어지지 않습니다. 제품 출시 후 제품의 도달 범위를 상상해 보십시오. 시장 확장을 고려한다면, 어떤 기능이 잠재 고객에게 가장 매력적으로 다가갈 수 있을지 먼저 결정 하십시오. 영업 방식이 어떻게 바뀌어야 제품의 매출 잠재력을 극대화할 수 있을지 생각해 보십시오. 하버드 경영 대학원의 Clayton Christensen 교수에 따르면, 매년 3만개 이상의 신제품이 출시되고 그 중 95%는 실패한다고 합니다. 회사의 조직을 제품 출시 전략에 맞추어 구성하고 제품 수명 주기의 미래를 잘 고려하는 것이 5% 비율에 해당하는 성공을 달성하는 데 도움이 될 것입니다.콘텐츠 더 읽어보기Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 마케팅 지표 측정 팁! 좋은 질문을 만드는 방법Amplitude로 그로스 마케팅 시작하기그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리
MoM(월별 성장률) 분석시 저지르는 일반적 3가지 실수
월별 성장이란 무엇입니까?월별 (MoM) 성장은 특정 메트릭 값의 변화를 전월 값의 백분율로 표시합니다.월별 성장은 월별 수익, 활성 사용자, 구독 수 또는 기타 주요 지표의 성장률을 측정하는 데 자주 사용됩니다. 모바일 앱, SaaS 제품 또는 웹 사이트와 같은 디지털 제품을 작업하는 경우 MoM 활성 사용자 증가에 관심이 있을 것입니다. 이는 제품 또는 회사의 성장과 성공에 대해 이야기하는 가장 일반적인 방법입니다.MoM 성장률을 계산하는 방법한 달 동안의 월별 성장을 계산하려면 이번 달의 총 사용자 수와 지난 달의지난달의 총 사용자 수의 차이를 취한 다음 이를 지난달의 합계로 나누면 됩니다. 동일한 공식을 사용하여 주별 성장 또는 전년 대비 성장을 계산할 수 있습니다. 한 달 동안의 성장률을 계산하는 대신 6개월 동안의 MoM 성장률을 계산하고 싶다고 가정 해 보겠습니다. CMGR (월간 복합 성장률) 을 계산하려는 경우입니다.관련 자료 : 활성 사용자는 누구입니까? 사용자 분석을 위한 전략Compound Monthly Growth Rate (CMGR) 공식CMGR은 해당 기간 동안 매달 일정한 속도로 성장한다고 가정하여 특정 기간 동안의 성장률을 설명합니다. 활성 사용자가 다음과 같이 증가했다고 상상해보세요.CMGR을 계산하려면 위의 숫자를 다음 공식에 대입합니다.예를 들면 다음과 같습니다.CMGR은 월별마다 다르지만 위의 전체 기간 동안 20%입니다. 예를 들어 1월부터 2월까지의 MoM 성장률은 10%에 불과한 다음 2월부터 3 월은 36%로 점프합니다. CMGR을 사용하면 1월부터 6월까지 매달 일정한 성장률로 성장하고 있다고 가정합니다. 이 예에서 이는 다음을 의미합니다.이제 다음 단계로 넘어갑시다.위에서 과거 기간 동안 CMGR을 계산했습니다. 5개년 사업 계획을 세우고 사업이 어떤 모습 일지에 대한 프로젝트를 계획한다고 가정해 보겠습니다. 이대로라면 2022년 12월까지 활성 사용자 수는 5십만 명을 넘을 것입니다.피해야 할 MoM 성장과 관련된 3가지 일반적인 실수성장 모델을 구축할 때 부주의한 실수를 하는 것은 생각보다 흔합니다. 다음은 MoM 데이터 작성 시, 저지르는 3가지 일반적 실수입니다.1. MoM 성장으로 모델링 된 작은 절댓값 앱이나 제품의 사용자 수가 적으면, MoM 달성을 훨씬 쉽게 이룰 수 있습니다. 즉, 적은 수의 MoM 성장에 대한 내러티브를 구성하는 것이 더 쉽고 비즈니스가 성장함에 따라 그 비율을 유지하기가 더 어렵습니다.이 예에서는 2018년 1월부터 2018년 6월까지 매월 20% 의 성장을 경험하고 있습니다. 하지만 절대 수치로 보면 100명의 활성 사용자에서 249명의 활성 사용자로만 증가하는 것입니다. 여기서 문제는 이 비율 증가가 확장되지 않는다는 것입니다. 한 번의 언론 멘션으로 100 명에서 120 명의 월간 활성 사용자 확보는 쉽게 할 수 있습니다. 그러나 한 달에 활성 사용자가 1,000,000명에서 1,200,000명으로 20 % 증가하려면 강력한 성장 엔진이 필요합니다.핵심 요점 : 사용자 수가 적을 때엔 MoM을 주시할 수 있지만 사용자 수가 더 많아지면 참여도 지표 , stickness 및 사용자 행동 데이터를 살펴봄으로써 성장이 장기적으로 지속될 것인지를 알려주는 기본 메커니즘 구성에 집중해야 합니다.2. MoM 성장으로 모델링 된 비일관된 성장성장은 예측할 수 없습니다. 한 달은 MAU를 두 배로 늘리고 다음 달에는 변화 없이 그대로 유지될 수 있습니다. 이런 일이 발생한다면 일관된 CMGR로 모델링하여 변동하는 성장을 모순되게 만드는 것은 실수입니다.여기에서 CMGR이 20% 이지만 특정 기간 동안 (5월부터 6월까지)만 20% 근처에 있다고 가정해 봅시다. 그 외에는 2% 성장과 82% 성장 사이에서 크게 변동하고 있습니다. 결론은 다음 달 성장률이 얼마인지 알지 못한다는 것입니다. 성장률은 도처에 있지만 데이터는 여전히 무언가를 알려줍니다. 앱을 위한 일관된 성장 엔진을 구축하지 않았던 거죠.성장이 있는 달과 성장이 없는 달의 차이를 모를 가능성이 높습니다.핵심 요점 : 성장이 일관되지 않은 경우, 단일 CMGR보다는 월별 성장률의 추세로 성장을 논의하는 것이 더 정확합니다.3. MoM 성장으로 모델링 된 선형 성장귀하의 비즈니스는 성장하고 있으며 지속적으로 성장하고 있습니다. 다만 선형 성장을 기하급수적인 성장으로 착각하지 마십시오.6개월 동안 사용자가 10,000 명에서 20,000 명으로 두 배 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이는 15%의 Mom 성장률을 의미합니다. 자세히 살펴보면 문제가 나타납니다. 시간이 갈수록 성장률은 둔화되는 것 같습니다. 숫자가 커짐에 따라 성장이 감소하는 것은 성장이 기하급수적이지 않다는 신호이며 아마도 더 선형적일 것입니다. 여기서는 15% MoM이 성장하고 있다고 말하는 대신 매월 2,000명의 활성 사용자를 추가한다고 말함으로써 절댓값을 고수하는 것이 더 정확합니다.핵심 사항 : 모든 성장이 동일하지는 않습니다. 성장이 선형으로 발생하는 경우 절대 사용자 수의 월별 성장을 참조하여 이를 수용하고 정확하게 설명하십시오. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 비선형 성장을 실현할 기회를 식별하십시오.관련 자료 : 시간이 지남에 따라 핵심 지표를 조정해야 할까요?단기 성장을 추적하면 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다.월별 성장은 현재 성과를 정확하게 모델링하고 성공을 벤치마킹하고 예측하는 데 매우 유용합니다. 당신이 하고 있는 일을 알고 있고 회사의 장기적인 미래에 전념하고 있다는 거죠.성장률이 일정하거나 하향 조정되면 실망스러워 보일 수 있지만, 보고 싶은 데이터가 아닌 경우에도 모든 데이터에는 가치가 있다는 것을 기억하십시오. 기하 급수적인 성장은 하룻밤 사이에 일어나지 않으며 저절로 일어나지 않습니다.퀄리티 있는 데이터 산출은 퀄리티 있는 데이터 수집에서 시작됩니다.품질이 낮은 데이터를 지속적으로 살펴보면 MoM과 같은 중요한 지표를 정확하게 해석하기가 훨씬 어려워집니다. 분석을 실행하는 작업에 너무 깊이 빠져 들기 전에 먼저 강력한 데이터 시스템 인 MVI (Minimum Viable Instrumentation)를 만들어야 합니다.이를 통해 비즈니스 및 분석 목표를 달성하기 위해 따라야 하는 특정 데이터 프로세스를 식별할 수 있습니다.두 가지를 정의하여 시작하세요.일일 활성 사용자와 같은 중요한 용어에 대한 정의특정 비즈니스 목표고객이 이러한 목표 (예: 전환)를 달성하기 위한 올바른 방향으로 안내할 고객 여정의 경로를 신중하게 고려하여 측정하려는 이벤트를 정확히 찾아냅니다. 바로 추적하려는 터치 포인트입니다. 목표 달성에 중요한 것에 집중하고 나머지는 제거하십시오.다음은 팀의 심각한 데이터 유효성 검사 문제를 방지하기 위해 따라야 할 5 가지 주요 원칙입니다.모든 것을 추적하려 하지 마세요. 불필요한 데이터는 지저분하고 추적하기가 거의 불가능합니다. 대신 20 ~ 200개의 고객 주요 여정과 관련된 이벤트를 일관되게 추적하십시오.체계적으로 유지하십시오. 데이터와 이에 대한 정의는 팀원 모두에게 매우 깨끗하고 이해하기 쉬워야 합니다.d-1부터의 데이터를 정의하십시오. 데이터 구조를 설명하는 몇 가지 문서를 작성하는 것이 좋습니다.분석 플랫폼 내에서 사용자 식별이 작동하는 방식을 이해합니다. 또한 무의미하게 지속 방문하는 가짜 "새 사용자"를 방지하기 위해 장치 또는 기타 자격 증명으로 익명 사용자를 인식할 수 있는 시스템이 있어야 합니다. 예를 들어 Amplitude(앰플리튜드)는 "amplitude_ID"식별자로 이 문제를 해결합니다. 이 식별자는 익명인 경우에도 반복 방문 사용자를 포착합니다.숫자, 날짜, 국제 문자 및 지오 코딩 값과 같은 자동 서식 변수를 사용하여 일관성 있고 정확하게 분석하세요.콘텐츠 더 읽어보기마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리제품 성과지표 안내서