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Mixpanel vs GA4 vs 앰플리튜드 장단점 완벽 비교 (2025ver)
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.
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마케팅 퍼널 개념부터 활용 사례까지, 100% 이해하기
이 글은 프로덕트 데이터 분석 개념 중 하나인 마케팅 퍼널(Marketing Funnel)의 개념과 모델을 소개하는 글입니다.
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Mixpanel
10분만에 끝내는 AI로 UI/UX 개선하는 4가지 방법 (Figma AI + 실험툴 추천)
기존엔 며칠씩 걸리던 UI/UX 개선, 이제는 AI로 10분 만에 가능해요. 디자인 생성부터 실험, 결과 분석까지 데이터 기반으로 사용자 경험을 빠르게 최적화하는 방법을 소개해드릴게요.
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Mixpanel
[믹스패널 사례] 티맵 대리 기획팀 리더가 전하는 2,000만 서비스 티맵의 데이터 분석법
이 글은 "믹스패널 실제 사용 사례로" 대한민국 대표 모빌리티 서비스, 티맵과 티맵 대리 서비스가 믹스패널을 활용한 데이터 분석을 어떻게 하는지 소개하는 글입니다.
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고객사례
Mixpanel
데모 전 살펴보기
MCP(Model Context Protocol)란? 반복 업무 줄여주는 AI 자동화의 핵심 (당장 활용 가능한 툴 소개)
MCP는 AI가 슬랙·노션 등 업무 툴의 문맥을 이해하고, 스스로 일할 수 있도록 자동화를 돕는 기술입니다. 이 기술이 어떻게 작동하고, 왜 중요한지 쉽게 알려드릴게요.
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고객의 ‘진짜’ 불만을 듣는 법 – 정량·정성 데이터로 고객 경험을 이해하는 5가지 방법
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.
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Mixpanel
AI 에이전트란? AI 에이전트 사용법과 AI 에이전트 사례까지 (직무별 활용방법 포함)
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.
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한컴의 새로운 플랫폼 도전: B2C 시장에서 ‘데이터 실험’으로 길을 찾다
한컴은 오피스 소프트웨어를 넘어 다양한 웹 기반 서비스로 고객 접점을 확장하고 있습니다. AB Tasty를 도입해 실험과 분석을 병행하며 고객 반응을 기반으로 디자인과 구매 여정을 최적화했는데요. 그 결과 전환율이 최대 16% 향상되고, 부서 간 협업 문화에도 긍정적인 변화가 생긴 한컴의 이야기를 확인해보세요.
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AB Test/Feature Flag
UIUX 개선으로 네이버 매출 최대 실적!? UIUX 개선 사례 3
네이버가 2024 2분기 매출 최대 실적을 기록했습니다. 이번 글에서는 네이버가 어떤 UIUX 개선으로 이러한 성과를 이루었는지를 분석하고, 다른 IT서비스의 성공적인 UIUX 개선 사례를 알아볼 수 있습니다.
고객사례
공통
[#AnalyticsForAll, 믹스패널 MeetUp] 알뜰폰 요금제 플랫폼, 모요에서 데이터 분석가 없이 데이터 분석하는법
이 글은 믹스패널(Mixpanel)의 한국 최초 MeetUp, #AnalyticsForAll의 두번째 세션 - 모요의 "분석가 없이도 잘해요"를 소개하는 글입니다.
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믹스패널 권한 설정 — 외부 파트너부터 민감 데이터 접근 권한까지 섬세하게 조정하기
믹스패널 권한 설정으로 최소 권한 원칙을 실무에 적용하는 방법 — 기본 역할부터 Custom Roles, Classified Data 접근 제어까지 단계별로 안내해드려요.
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[MCP9탄] MCP서버를 출시해 6개월 운영한 3개 SaaS 회사의 배움과 후회 (OneSignal, Customer.io, HG Insights)
자사 제품에 MCP 서버를 직접 만들어 6~9개월 운영한 Customer.io·OneSignal·HG Insights 3사 VP가 Mixpanel MXP 2026 샌프란시스코 패널 토크에서 공유한 배움과 교훈을 질문에 대한 솔직한 답변. MCP 도입의 진짜 효용과 한계, AI 에이전트 시대로의 전환, 다시 시작한다면 바꿀 것들까지 — B2B SaaS 빌더의 솔직한 회고를 소개합니다.
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[MCP8탄] 믹스패널 MCP, 보안 괜찮은가요? MCP에 대한 36개 걱정과 답변
마켓핏랩이 호스팅한 Data AI Talk 행사에서 slido로 받은 36개 질문을 5가지 의심(정확성·신뢰성, 보안, 도구 비교, 외부 연동, 운영·역할 변화)으로 묶어 답을 정리했어요. 각 질문의 짧은 답과 더 깊이 다루는 시리즈 글로 가는 안내까지 한 글에 담았습니다.
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[MCP7탄] 글로벌 기업의 Mixpanel MCP AI 사용 사례 6건을 소개합니다
Mixpanel MCP를 도입한 글로벌 6개 회사의 실제 사례를 정리했어요. 헬스케어 스타트업 Ditto, 동남아 핀테크 DANA, 음악 테크 SKIO Music, B2B SaaS Graffiti, 핀테크 Spritz Finance, 데이터 컨설턴트 Brainforge가 각자 다른 방식으로 데이터 병목을 풀어낸 이야기를 담았어요. > >
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Mixpanel
[MCP6탄] MCP·AI 분석 전 꼭 해야 하는 이벤트 텍소노미와 데이터 거버넌스 점검 방법
AI에게 좋은 답을 받으려면 좋은 질문보다 좋은 데이터부터 잡아야 해요. signup, sign_up, UserSignUp이 섞였을때 AI가 답을 내면 어떻게 되는지, 그리고 AI 분석 전에 꼭 점검해야 할 데이터 거버넌스 6가지를 정리했어요.
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[MCP5탄]믹스패널 MCP 분석 스킬 만드는 법과 팀과 분석 스킬 같이 쓰는 세팅법
좋은 자동화 스킬을 알게 됐다면, 다음 질문은 "이걸 어떻게 내 클로드에 올리지?"예요. 클로드 데스크탑에서 스킬 폴더를 등록하는 두 가지 경로, 자동 트리거와 슬래시 명령어 호출 방식, 그리고 팀에 배포하는 흐름까지 — 4편의 자동화 스킬을 실제로 굴러가게 만드는 방법을 정리했어요.
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