Slack AI·MCP 활용법: Mixpanel로 데이터 분석부터 KPI 리포트 자동화까지

최근 Slack에서 AI에게 질문하고, 데이터 분석 결과를 바로 답변받는 모습을 많이 보셨을 텐데요.

예를 들어 이런 질문들이에요.

• "이번 주 가입 전환율이 왜 떨어졌지?"
• "지난주보다 활성 사용자가 가장 많이 줄어든 채널은 어디지?"
• "이 기능을 가장 많이 사용하는 고객은 누구일까?"

Slack에 질문을 입력하면 AI가 데이터를 분석하고, 그 결과를 바로 알려주는 방식이죠.
기존에는 이런 질문에 답하려면 데이터 분석 툴에 직접 접속해 데이터를 분석하고,
결과를 다시 Slack에 공유해야 했어요. 지금도 이렇게 업무를 진행하는 분들이 많으실 텐데요.

‍"편리해 보이긴 하는데, 우리 팀에서도 이렇게 할 수 있을까?" 궁금하셨다면 주목해 주세요.
Slack과 Mixpanel을 AI 및 MCP로 연결하면, 평소 협업하던 Slack에서 데이터 분석 결과를 확인하고 공유하는 업무 흐름을 만들 수 있어요.

여기서 MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 도구나 데이터에 연결할 수 있도록 하는 표준 방식이에요.
쉽게 말해 AI가 Mixpanel 같은 분석 도구의 데이터를 활용할 수 있도록 연결해 주는 기술이죠.

MCP란 무엇인가요? 자세히 알아보기

이번 글에서는 Slack MCP·Slack AI와 Mixpanel을 활용해 제품 데이터를 확인하고 분석하는 방법을 소개할게요.

Slack MCP와 Slack AI를 데이터 분석에 어떻게 활용할 수 있을까요?

Slack에서 데이터를 활용한다는 것은 단순히 분석 결과를 메시지로 공유하는 것만을 의미하지 않아요.

Mixpanel과 AI를 연결하면 주요 지표를 정기적으로 확인하고, 변화가 발생했을 때 원인 후보를 분석하거나,
필요한 데이터를 자연어로 질문하는 등 다양한 업무에 활용할 수 있어요.

예를 들어 매주 제품 성과를 확인하는 팀이라면 다음과 같이 활용할 수 있죠.

1. 매주 월요일 Slack 채널로 지난주 KPI 요약 리포트를 받아요.
2. 팀원들이 활성 사용자 수나 가입 전환율 등 주요 지표의 변화를 확인해요.
3. 전환율이 크게 떨어졌다면 Mixpanel에서 어떤 사용자 그룹에 변화가 있었는지 분석해요.
4. 추가로 궁금한 내용은 AI와 연결된 Mixpanel 데이터를 활용해 자연어로 질문해요.
5. 분석 결과를 Slack에 공유하고, 개선 방향이나 다음 액션을 논의해요.

이렇게 하면 매번 데이터를 확인하고 보고서를 작성하는 데 드는 시간을 줄일 수 있어요.

그렇다면 실제로 어떤 기능을 활용하면 될까요? 하나씩 살펴볼게요.

1. Slack으로 핵심 KPI를 자동으로 받아보기

매주 월요일마다 지난주 제품 성과를 확인하는 팀이라면 이런 업무가 익숙하실 거예요.
Mixpanel에 접속해 활성 사용자 수를 확인하고, 가입 전환율을 비교한 뒤, 주요 변화를 정리해 Slack에 공유하는 일이죠.

이처럼 매번 반복하는 KPI 확인 업무에는 Mixpanel KPI Agent 를 활용할 수 있어요.

KPI Agent는 Mixpanel의 AI 기능 중 하나로, 지정한 지표를 정기적으로 확인하고 주요 변화를 분석해 요약 리포트를 보내주는 기능이에요.

예를 들어 매주 월요일 다음과 같은 내용을 Slack으로 받아볼 수 있어요.

• 지난주 활성 사용자 수와 전주 대비 변화
• 신규 가입률이나 결제 전환율 변화
• 평소보다 변화 폭이 큰 지표
• 변화가 두드러진 사용자 그룹
• 추가로 확인하면 좋을 분석 항목

‍

가장 큰 장점은 담당자가 매번 리포트를 확인하지 않아도 팀원들이 같은 지표를 정기적으로 확인할 수 있다는 점이에요.

Mixpanel KPI Agent 설정 방법

Mixpanel에서 Create New → Automation → KPI Monitor를 선택해 주세요.

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이후 다음 순서로 설정하면 돼요.

1. KPI 선택: 활성 사용자 수, 가입 전환율, 결제 전환율 등 확인하고 싶은 지표를 선택해요.
2. 분석 기준 입력: Instructions에 어떤 변화를 중요하게 확인할지 작성해요.
3. 발송 주기 설정: Daily, Weekly, Monthly 중 원하는 주기를 선택해요.
4. 수신 채널 설정: 리포트를 받아볼 Slack 채널이나 이메일을 지정해요.

처음부터 많은 지표를 등록할 필요는 없어요. 팀에서 가장 중요하게 관리하는 핵심 지표 한두 개부터 시작하는 것이 좋아요.
특히 Instructions에는 AI가 어떤 변화를 중요하게 살펴봐야 하는지 구체적으로 작성해 주세요.

예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있어요.

지난주 활성 사용자 수와 가입 전환율을 전주와 비교해 줘. 특히 전주 대비 20% 이상 하락한 지표가 있다면 강조해서 알려줘.

단순히 "수치가 많이 변하면 알려줘"라고 작성하는 것보다 어떤 지표를, 어떤 기준으로 확인할지 명확하게 알려주는 것이 좋아요.

2. Slack에서 발견한 지표 변화의 원인 분석하기

Slack으로 받은 KPI 리포트에서 가입 전환율이 크게 떨어진 것을 발견했다고 가정해 볼게요.
이때 가장 먼저 궁금한 것은 "왜 전환율이 떨어졌을까?"일 거예요.

전체 전환율이 하락했다는 사실만으로는 어디에서 문제가 발생했는지 알기 어려워요.

이럴 때는 Mixpanel RCA Agent 를 활용해 전환율이 하락한 원인 후보를 찾아볼 수 있어요.

RCA(Root Cause Analysis)는 이상치나 변화를 검증하고 원인이 될만한 요인을 빠르게 살펴봐주는 기능이에요.
RCA Agent는 어떤 사용자 그룹이나 조건에서 변화가 크게 나타났는지 분석해 원인 후보를 찾아줘요.

예를 들어 가입 전환율이 전주 대비 15% 하락했다고 가정해 볼게요.

RCA Agent를 활용하면 다음과 같은 내용을 확인할 수 있어요.

• 유입 채널: 특정 광고나 유입 채널에서 전환율이 크게 떨어졌을까요?
• 디바이스: 모바일 웹이나 특정 운영체제에서만 문제가 발생했을까요?
• 사용자 유형: 신규 사용자와 기존 사용자 중 어느 쪽에서 변화가 컸을까요?

이렇게 여러 기준으로 데이터를 나눠 살펴보면 어디에서 변화가 크게 발생했는지 파악할 수 있어요.

Slack에서 지표 변화를 확인한 뒤, Mixpanel에서 원인 후보를 좁혀보는 방식이죠.

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Mixpanel RCA Agent 활용 방법

RCA Agent는 다음 순서로 활용할 수 있어요.

1. 지표 변화 확인: Mixpanel에서 전환율이나 활성 사용자 수 등 변화가 발생한 지표를 확인해요.
2. RCA 실행: 해당 지표에 대해 Root Cause Analysis를 실행해요.
3. 원인 후보 확인: 어떤 사용자 그룹이나 조건에서 변화가 크게 나타났는지 살펴봐요.
4. 추가 분석: 퍼널 분석이나 사용자 행동 데이터를 활용해 실제 원인을 확인해요.

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예를 들어 RCA 분석 결과 모바일 웹 신규 사용자의 가입 전환율이 크게 떨어졌다고 가정해 볼게요.
이제 전체 사용자를 분석하기보다 모바일 웹 신규 사용자의 가입 과정부터 집중적으로 확인하면 돼요.

다만 여기서 주의할 점이 있어요.
RCA Agent가 실제 원인을 확정해 주는 것은 아니에요.

어떤 사용자 그룹에서 변화가 크게 나타났는지 알려주는 것이기 때문에, 실제로 왜 그런 변화가 발생했는지는 추가 분석으로 확인해야 해요.

예를 들어 결제 전환율이 하락했다면 다음과 같이 분석을 이어갈 수 있어요.

1. RCA Agent로 전환율 하락이 두드러진 사용자 그룹을 찾아요.
2. 퍼널 분석 으로 결제 과정 중 어느 단계에서 이탈이 증가했는지 확인해요.
3. 세션 리플레이로 사용자가 실제로 어느 화면에서 어려움을 겪었는지 살펴봐요.

퍼널 분석은 가입이나 결제처럼 여러 단계로 이루어진 과정에서 사용자가 어디에서 이탈하는지 확인하는 기능이에요.
세션 리플레이는 사용자의 실제 화면 이용 과정을 다시 살펴볼 수 있는 기능이고요.

이렇게 분석을 이어가면 단순히 전환율이 떨어졌다는 사실을 확인하는 데서 그치지 않고, 어떤 부분을 개선해야 할지 판단하는 데 도움이 돼요.

3. Slack MCP로 AI 데이터 분석 활용하기

앞서 소개한 KPI Agent는 정해진 지표를 정기적으로 확인할 때, RCA Agent는 지표 변화의 원인 후보를 찾을 때 유용해요.

그런데 매번 궁금한 내용이 달라지는 경우도 있겠죠?

예를 들어 이런 질문들이에요.

• "이번 주 제품 성과에서 가장 큰 변화가 뭐야?"
• "가입 전환율이 떨어진 사용자 그룹을 찾아줘."
• "이 기능을 가장 많이 사용하는 고객의 특징을 알려줘."
• "분석 결과를 Slack 주간 보고서 형식으로 정리해 줘."

이처럼 상황에 따라 자유롭게 데이터를 분석하고 싶다면 Mixpanel MCP를 활용할 수 있어요.
Mixpanel MCP는 Claude, ChatGPT 같은 AI 도구가 Mixpanel의 제품 데이터를 활용할 수 있도록 연결해 주는 기능이에요.
연결이 완료되면 AI에게 자연어로 질문하면서 필요한 데이터를 분석할 수 있어요.

그렇다면 Slack MCP와는 어떤 관계가 있을까요?

• Mixpanel MCP: AI가 Mixpanel의 제품 데이터를 조회하고 분석할 수 있도록 연결해요.
• Slack MCP: 외부 AI 도구가 Slack 메시지를 검색하거나 채널에 메시지를 보낼 수 있도록 연결해요.

즉, Mixpanel MCP로 데이터를 분석하고 Slack MCP로 결과를 공유하는 업무 흐름을 구성할 수 있는 거예요.

또한 외부 MCP 연결을 지원하는 Slackbot 환경이라면 Slack 대화 안에서 연결된 도구를 활용하는 방식도 고려할 수 있어요.
다만 실제 지원 여부와 설정 방법은 사용 환경에 따라 달라질 수 있어요.

Mixpanel MCP는 어떻게 사용하나요?

먼저 사용하는 AI 도구에서 Mixpanel MCP 연결을 설정해야 해요.
연결이 완료되면 평소 AI와 대화하듯 원하는 분석을 요청할 수 있어요.

예를 들어 다음과 같이 질문해 보세요.

지난 7일간 활성 사용자 수와 가입 전환율을 분석해 줘. 이전 7일과 비교해서 가장 큰 변화가 무엇인지 알려줘.

이렇게 기간과 지표, 비교 기준을 함께 알려주면 원하는 분석을 더 명확하게 요청할 수 있어요.
분석 결과를 Slack에 공유할 수 있도록 정리해 달라고 요청할 수도 있어요.

지금까지 분석한 내용을 제품팀 Slack 주간 보고서 형식으로 정리해 줘. 핵심 변화와 원인 후보, 추가로 확인할 항목을 구분해서 작성해 줘.

이렇게 하면 분석 결과를 다시 보고서 형식으로 정리하는 시간도 줄일 수 있어요.

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Mixpanel Agent에서 자연어로 분석을 시작하는 화면 (출처: Mixpanel Docs)

Slack AI와 Mixpanel MCP를 함께 활용하면 무엇이 달라질까요?

Mixpanel MCP를 활용하면 정해진 지표만 확인하는 것이 아니라, 궁금한 내용을 AI에게 질문하면서 추가 분석을 이어갈 수 있어요.
예를 들어 제품 회의를 준비하는 상황을 생각해 볼게요.

1. 지난주 제품 성과를 확인해요.

먼저 주요 지표가 지난주와 비교해 어떻게 달라졌는지 확인해요.

지난주와 지지난주를 비교해서 활성 사용자 수, 가입 전환율, 결제 전환율 중 가장 큰 변화가 발생한 지표를 찾아줘.

2. 변화가 큰 지표를 더 자세히 분석해요.

가입 전환율이 크게 떨어졌다면 어떤 사용자 그룹에서 변화가 발생했는지 추가로 질문할 수 있어요.

가입 전환율이 하락한 사용자 그룹을 찾아줘. 신규·기존 사용자, 디바이스, 유입 채널별로 나눠서 분석해 줘.

3. 분석 결과를 Slack에 공유할 수 있도록 정리해요.

분석이 끝났다면 팀원들이 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 내용만 정리해 달라고 요청해 보세요.

지금까지 분석한 내용을 제품팀 Slack에 공유할 수 있도록 핵심 변화 3개와 추가로 확인할 가설 2개로 정리해 줘.

이렇게 질문을 이어가면 제품 성과 확인부터 추가 분석, 보고서 작성까지 하나의 대화 흐름으로 진행할 수 있어요.
처음부터 모든 분석 조건을 정하지 않아도 AI의 답변을 확인하면서 궁금한 내용을 더 자세히 살펴볼 수 있죠.

다만 Mixpanel MCP로 데이터를 분석하는 것과 Slack 채널에 결과를 자동으로 게시하는 것은 별개의 과정이에요.
Slack에 직접 메시지를 보내려면 사용하는 AI 환경에 Slack MCP를 함께 연결하거나 별도의 자동화 기능을 설정해야 해요.

4. 같은 분석을 반복한다면 Mixpanel Headless 활용하기

Mixpanel MCP는 상황에 따라 자유롭게 질문하고 데이터를 분석할 때 유용해요.
그런데 매주 같은 지표를 같은 기준으로 분석해야 한다면 어떨까요?

예를 들어 매주 월요일 오전에 지난 4주간의 리텐션을 분석하고, 결과를 정해진 형식으로 Slack에 공유해야 하는 상황이에요.

이런 업무는 매번 AI에게 질문하기보다 분석 과정 자체를 자동화하는 것이 효율적일 수 있어요.

이때 활용할 수 있는 것이 Mixpanel Headless 예요.

Mixpanel Headless는 반복적인 데이터 분석을 코드로 실행할 수 있도록 지원하는 방식이에요.
쉽게 말해 분석할 내용과 방법을 미리 정해두고, 같은 분석을 반복해서 실행할 수 있도록 만드는 것이에요.

Mixpanel Headless는 어떻게 활용하나요?

Headless를 활용한 자동화는 다음과 같이 구성할 수 있어요.

1. 분석 기준 설정: 반복적으로 확인할 지표와 비교 기준을 정해요.
2. 분석 코드 작성: Mixpanel 데이터를 분석하는 코드를 작성해요.
3. 실행 주기 설정: 매주 월요일처럼 원하는 시간에 자동 실행되도록 설정해요.
4. 결과 정리: 분석 결과를 Slack 보고서 형식으로 만들어요.
5. Slack 공유: Slack 연동을 통해 결과를 팀 채널로 전달해요.

예를 들어 매주 월요일 오전에 지난 4주간의 리텐션을 확인하도록 설정할 수 있어요.

리텐션이 정해둔 기준보다 낮아졌다면 해당 기간의 데이터를 추가로 분석하고, 결과를 Slack에 전달하도록 구성하는 방식이에요.

Headless는 특히 다음과 같은 상황에서 활용하기 좋아요.

• 매주 동일한 조건으로 제품 성과를 분석해야 할 때
• 여러 지표를 정해진 기준으로 반복해서 비교해야 할 때
• 분석 결과를 다른 사내 시스템과 연결해야 할 때
• 같은 형식의 Slack 보고서를 정기적으로 만들어야 할 때

다만 Headless를 활용한 자동화에는 코드 작성과 실행 환경 설정이 필요할 수 있어요.

정리하면 그때그때 궁금한 데이터를 질문하고 싶다면 MCP, 같은 분석을 반복해서 자동 실행하고 싶다면 Headless가 적합해요.

Slack AI 데이터 분석, 어떤 기능을 사용해야 할까요?

지금까지 여러 기능을 살펴봤는데요. 어떤 기능부터 사용해야 할지 고민된다면 우리 팀에서 반복하고 있는 업무를 먼저 생각해 보세요.

Mixpanel Alert: 중요한 지표 변화가 발생했을 때 알림 받기

Mixpanel Alert는 특정 지표가 설정한 기준을 넘거나 평소와 다른 변화가 발생했을 때 알려주는 기능이에요.

예를 들어 "결제 전환율이 5% 아래로 떨어질 때만 알림을 받고 싶다면 처럼 중요한 지표의 변화가 발생할 때만 확인하고 싶을 때 활용할 수 있어요.

Mixpanel KPI Agent: 정기적으로 KPI 확인하기

KPI Agent는 정해진 주기에 주요 지표를 분석하고 요약 리포트를 보내주는 기능이에요.

"매주 월요일 지난주 제품 KPI와 주요 변화를 Slack으로 보내줘"처럼 정기적인 성과 확인에 적합해요.

Alert가 특정 변화가 발생했을 때 알려주는 기능이라면, KPI Agent는 정기적으로 지표를 분석해 전달한다는 차이가 있어요.

Mixpanel RCA Agent: 지표 변화의 원인 후보 찾기

RCA Agent는 전환율 하락이나 리텐션 감소처럼 예상하지 못한 변화가 발생하여 원인을 빠르게 확인하고 싶을 때 활용해요.

어떤 사용자 그룹에서 변화가 크게 나타났는지 분석해 어디부터 확인해야 할지 범위를 좁혀줘요.

Mixpanel MCP: AI에게 자유롭게 데이터 질문하기

Mixpanel MCP는 Claude, ChatGPT 같은 AI 도구에서 Mixpanel 데이터를 활용할 수 있도록 연결해요.

정해진 지표만 확인하는 것이 아니라, 상황에 따라 질문을 바꾸면서 데이터를 분석할 수 있다는 점이 특징이에요.

Mixpanel Headless: 반복 분석 자동화하기

Mixpanel Headless는 같은 분석을 정해진 조건과 주기에 따라 반복해야 할 때 활용해요.

MCP가 AI에게 질문하면서 데이터를 분석하는 방식이라면, Headless는 분석 과정을 코드로 정해두고 반복적으로 실행하는 방식이에요.

Slack MCP 데이터 분석을 효과적으로 운영하는 팁

처음에는 핵심 지표 한두 개만 연결하세요

처음부터 모든 지표를 Slack으로 보내면 오히려 중요한 변화를 놓치기 쉬워요.

가입 전환율, 결제 전환율, 활성 사용자 수, 리텐션 등 여러 지표의 알림이 계속 쌓이면 팀원들이 확인하지 않게 될 수도 있죠.

처음에는 팀에서 매주 반드시 확인해야 하는 핵심 지표 한두 개부터 시작해 보세요.

익숙해진 다음 필요한 지표를 하나씩 추가하는 것이 좋아요.

AI에게 질문할 때 분석 기준을 구체적으로 알려주세요

AI에게 "이번 주 데이터 분석해 줘"라고 요청하면 어떤 지표를 어떤 기준으로 분석해야 하는지 모호해요.

가능하면 기간, 지표, 비교 기준, 분석할 사용자 그룹을 함께 알려주는 것이 좋아요.

예를 들어 다음과 같이 질문해 보세요.

이번 주와 지난주 가입 전환율을 비교해 줘. 신규 사용자와 기존 사용자로 나눠서 분석하고, 전환율이 가장 크게 하락한 그룹을 알려줘.

분석 결과를 Slack에 공유할 예정이라면 보고서 형식도 함께 지정할 수 있어요.

제품팀 Slack에 공유할 수 있도록 핵심 변화 3개와 추가로 확인할 가설 2개로 정리해 줘.

Slack 리포트를 정기 회의에 활용하세요

Slack으로 리포트를 받아보는 것만으로는 충분하지 않아요.

중요한 것은 분석 결과를 실제 업무에 활용하는 거예요.

예를 들어 매주 월요일 제품 회의 전에 KPI Agent로 지난주 지표를 확인해 보세요. (Data AI Talk 시연 보기)

변화가 큰 지표가 있다면 RCA Agent나 MCP로 추가 분석을 진행하고, 그 결과를 Slack에 공유하는 거예요.

회의에서는 데이터를 다시 정리하기보다 어떤 문제가 발생했는지, 무엇을 개선해야 할지 논의할 수 있어요.

자주 묻는 질문

Slack MCP란 무엇인가요?

Slack MCP는 외부 AI 도구가 Slack의 메시지나 채널 정보에 접근하고, 메시지 전송 등의 작업을 수행할 수 있도록 연결하는 방식이에요.

같은 AI 도구에 Mixpanel MCP도 연결하면 제품 데이터 분석과 Slack 공유를 하나의 업무 흐름으로 이어갈 수 있어요.

Slack AI로 Mixpanel 데이터를 분석할 수 있나요?

Mixpanel MCP를 지원하는 AI 도구와 연결하면 자연어로 제품 데이터를 분석할 수 있어요.

다만 Slack 안에서 직접 질문하려면 Slackbot의 외부 MCP 연결 등 해당 환경에서 지원하는 기능을 확인해야 해요.

Slack MCP와 Mixpanel MCP는 어떻게 다른가요?

Mixpanel MCP는 AI가 Mixpanel 데이터를 활용하도록 연결해요. Slack MCP는 외부 AI 도구가 Slack의 메시지나 채널 기능을 활용하도록 연결해요.

즉, Mixpanel MCP는 제품 데이터 분석에, Slack MCP는 Slack과의 연동에 사용해요.

Slack AI(Slackbot)에서 바로 제품 데이터를 질문할 수 있나요?

외부 MCP 서버 연결을 지원하는 Slackbot 환경이라면 연결된 도구를 활용해 제품 데이터를 질문하는 방식을 고려할 수 있어요.

다만 실제 지원 여부와 연결 방법은 Slack 플랜, 워크스페이스 설정 등에 따라 달라질 수 있어요.

Mixpanel KPI를 Slack으로 자동 공유할 수 있나요?

네. Mixpanel KPI Agent에서 모니터링할 지표와 발송 주기, Slack 수신 채널을 설정하면 정기적으로 KPI 요약 리포트를 받아볼 수 있어요.

Slack에서 지표가 변한 원인까지 분석할 수 있나요?

Slack에서 지표 변화를 확인한 뒤 Mixpanel RCA Agent로 원인 후보를 분석할 수 있어요.

이후 퍼널 분석이나 세션 리플레이를 활용하면 실제 원인을 더 자세히 확인할 수 있어요.

Mixpanel Alert와 KPI Agent는 무엇이 다른가요?

Mixpanel Alert는 특정 지표가 설정한 기준을 넘거나 이상 변화가 발생했을 때 알림을 보내는 기능이에요.

반면 KPI Agent는 정해진 주기에 주요 지표를 분석하고 요약 리포트를 전달하는 기능이에요.

Mixpanel MCP와 Headless는 어떤 차이가 있나요?

Mixpanel MCP는 AI에게 자연어로 질문하면서 필요한 데이터를 분석할 때 적합해요.

반면 Mixpanel Headless는 동일한 분석을 코드로 반복 실행하고, 정해진 방식으로 결과를 공유하는 자동화 작업에 적합해요.

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Slack MCP와 Slack AI로 데이터 분석을 업무 흐름에 연결해 보세요

제품 데이터를 분석하는 것도 중요하지만, 그 결과를 팀원들과 공유하고 실제 의사결정에 활용하는 것 역시 중요해요.

Slack MCP와 Slack AI를 활용하면 평소 업무를 진행하는 공간에서 데이터를 확인하고, 필요한 분석 결과를 공유하는 과정을 더 간편하게 만들 수 있어요.

매주 반복하는 KPI 확인은 KPI Agent로, 갑작스러운 지표 변화는 RCA Agent로 분석해 보세요. 자유롭게 질문하며 데이터를 살펴보고 싶다면 Mixpanel MCP를, 반복적인 분석을 자동화하고 싶다면 Headless를 활용할 수 있어요.

중요한 것은 모든 기능을 한꺼번에 도입하는 것이 아니라, 우리 팀에서 가장 많은 시간이 드는 데이터 업무부터 개선하는 것이에요.

Slack과 Mixpanel을 활용한 데이터 분석 환경이나 자동화 방식이 궁금하다면 Mixpanel 한국 파트너인 마켓핏랩 솔루션즈에 문의해 주세요.

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