데모 전 살펴보기

트래픽이 적은 서비스에서는 p-value < 0.05를 얻기 어렵습니다. 그렇다면 이런 경우 결과는 모두 실패일까요? AB Tasty 실험 사례 3가지를 통해, 트래픽이 적은 환경에서도 데이터 기반 인사이트를 얻는 방법을 소개합니다.

객단가와 매출을 동시에 끌어올린 크로스셀링 전략! 글로벌 브랜드가 UIUX를 개선해 크로스셀링을 유도하고, A/B 테스트로 검증한 실험 인사이트를 확인해보세요.

비개발자도 AI와 함께 웹서비스를 만들 수 있을까요? 이 글에서는 '바이브 코딩'이란 무엇인지부터, 솔루션즈의 마케터가 직접 바이브 코딩으로 SaaS 툴을 개발하고 실험한 생생한 후기, 그리고 PM·마케터가 MVP 아이디어를 빠르게 검증하는 방법까지 자세히 알려드립니다.

단기 성과에 그치지 않고, 서비스 전반의 성장 흐름을 하나로 정리해줄 수는 없을까요? 이런 고민에 답이 되는 개념이 바로 ‘플라이휠(Flywheel)’입니다. 하나하나의 루프를 유기적으로 연결해, 끊기지 않는 성장 흐름을 만들어보세요

그로스 루프는 유저 행동이 자연스럽게 다음 유입을 만드는, 마케팅 없이도 성장이 가능한 순환 구조입니다. 그로스 루프의 개념부터 설계 방법, 퍼널과의 차이점과 실무에서의 전략적 활용까지 쉽게 정리해드립니다.

데이터 분석, 어디서부터 시작해야 할지 막막하셨나요? 실무자들이 가장 어려워하는 '분석의 출발점', Business Question(BQ)의 개념과 필요성을 정리하고, 누구나 쉽게 BQ를 만들 수 있도록 돕는 AI 도구까지 소개합니다.

데이터 중심의 의사결정 방식은 크게 세 가지로 나눌 수 있어요. Data-Driven, Data-Informed, Data-Inspired. 각 방식이 무엇인지 그 차이와 실무에서의 활용 팁, 장단점과 주의할 점까지 한눈에 정리했습니다.

현재 시장에서 대표적으로 사용되는 제품 분석 도구 (Product Analysis) 세가지 (GA4, Mixpanel, Amplitude)의 장단점을 2025년 기준으로 비교 분석한 글입니다. 실제 실무에서 도입이나 전환을 고민할 때 고려할 수 있는 차이점 위주로 정리했어요.

고객 경험은 재구매율부터 브랜드 이미지까지 영향을 미쳐요. 그래서 많은 팀이 정량 데이터를 활용하지만, 숫자만으로는 ‘진짜 불만’을 알기 어렵죠. 이 글에서는 정량·정성 데이터를 수집하고 실제 개선으로 연결하는 5가지 방법을 소개해요.

팀이 같은 화면을 그리며 같은 방향으로 나아가려면? 기획자, 디자이너, 개발자를 이어주는 와이어프레임이 답입니다. 실무에 바로 쓰이는 와이어프레임 설계 노하우, 지금 정리해드릴게요.

기존엔 며칠씩 걸리던 UI/UX 개선, 이제는 AI로 10분 만에 가능해요. 디자인 생성부터 실험, 결과 분석까지 데이터 기반으로 사용자 경험을 빠르게 최적화하는 방법을 소개해드릴게요.

이제 클릭 몇 번이면 사용자 행동 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있어요. 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 AI 데이터 분석 3가지 방법, 지금 바로 확인해보세요.

MCP는 AI가 슬랙·노션 등 업무 툴의 문맥을 이해하고, 스스로 일할 수 있도록 자동화를 돕는 기술입니다. 이 기술이 어떻게 작동하고, 왜 중요한지 쉽게 알려드릴게요.

AI 에이전트는 ‘말만 하는 AI’를 넘어, 실제로 일까지 처리하는 실행형 AI입니다. 목표를 이해하고, 계획하고, 실행하는 능동적인 AI죠. 생성형 AI와의 차이부터 산업별 사례, 실무 활용 팁까지 정리했습니다.

딥리서치는 AI가 스스로 정보를 찾아 분석해주는 똑똑한 리서치 도구예요. 단순한 요약이 아니라, 전문가처럼 깊이 있는 인사이트를 만들어주죠. 기존 AI와 어떤 점이 다른지, 실무에서는 어떻게 활용하면 좋은지 함께 알아보세요.

현대자동차는 시승 신청 페이지의 전환율을 높이기 위해 VWO를 활용하여 Multivariate (다변량) 테스트를 진행했습니다. 그 결과, 클릭률 208% 증가, 전환율 62% 개선이라는 성과를 달성했습니다.

A/B 테스트의 기본 개념과 간단한 설계 방법을 살펴볼 수 있습니다. 실제 네이버의 A/B 테스트 사례를 분석하며, 다른 기업은 A/B 테스트를 어떻게 활용하는지 알아보고, 유의미한 결과를 얻기 위한 효과적인 설계 방법도 알아보겠습니다.

이 글은 구글 옵티마이즈 종료 이후, 구글이 그 대체툴로 공인한 3대 abtest툴인 VWO, AB Tasty, Optimizely의 특징 및 장단점을 비교한 글입니다.

이 글은 리텐션에 대한 설명과 리텐션 활용 및 분석법에 대해 설명하는 글입니다.

이 글은 믹스패널 도입시 가장 자주 물어보는 질문 30가지에 대한 질문&답변을 정리한 글입니다.

이 글은 데이터기반 의사결정에 대해 설명하고, 데이터 기반 의사결정이 필요한 상황과 그 한계점에 대해 설명합니다.

이 글은 대기업에서 믹스패널(Mixpanel)과 같은 프로덕트 데이터 분석 툴(PA 툴) 도입시 반드시 고려해야하는 3가지 주요 정보들과 프로세스에 대해 소개하는 글입니다.

이 글은 사용자 행동 패턴 분석을 위한 믹스패널(Mixpanel)의 Flow 리포트를 활용법 심화 내용을 다룹니다.

이 글은 믹스패널(mixpanel)과 gtm(Google Tag Manager)를 연동하는 방법과 과정을 설명하는 글입니다.

이 글은 프로덕트 데이터 분석 개념 중 하나인 마케팅 퍼널(Marketing Funnel)의 개념과 모델을 소개하는 글입니다.‍

이 글은 North Star Metric(북극성 지표)의 개념과, 좋은 북극성 지표를 찾기 위한 기준들에 대해 소개하는 글입니다.

이 글은 믹스패널(Mixpanel)의 한국 최초 MeetUp, #AnalyticsForAll의 네번째 세션 - 믹스패널의 "믹스패널 신기능 발표"를 소개하는 글입니다.

이 글은 현재 시장에서 주로 사용되는 제품 분석 도구(Product Analysis)인 GA(GA4, GA360), 앰플리튜드(Amplitude), 믹스패널(Mixpanel)을 비교 소개하는 글입니다.

믹스패널은 스타트업을 대상으로 1년동안 약 6천만원 상당의 크레딧을 무료로 지원합니다. 스타트업이라면 지원해보세요!

이 글은 프로덕트 데이터 분석 툴, 믹스패널(Mixpanel)의 전반적인 사용 팁과 사용 시 놓치기 쉬운 꿀팁 10가지에 대해 소개하는 글입니다.