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What is Graphed?
Graphed는 원시 데이터와 전략적 성장 사이의 격차를 메우기 위해 설계된, 당신만을 위한 AI 데이터 분석가입니다. 다양한 플랫폼에서 산재된 데이터를 하나의 직관적인 인터페이스로 통합함으로써, 데이터 엔지니어링 지식 없이도 팀이 ‘데이터 정제’ 단계를 넘어 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
전자상거래 브랜드를 운영하든 SaaS 스타트업을 확장하든, Graphed는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션의 기술적 장벽을 완전히 제거합니다. 모든 데이터 스택을 연결하고 성과를 시각화하며, 평문 영어로 복잡한 비즈니스 질문까지 자유롭게 던질 수 있는 중앙 허브를 제공합니다.
주요 기능
- 🔌 즉시 연결되는 데이터 통합: Shopify, Stripe, Google Ads, HubSpot 등 전체 기술 스택을 몇 번의 클릭만으로 연결할 수 있습니다. 코드 없는(no-code) 방식 덕분에 엔지니어링 리소스 없이도 매출, 마케팅, 제품 관련 데이터를 즉시 중앙 집중화할 수 있습니다.
- 📊 자연어 기반 대시보드 생성: 원하는 내용을 말로 설명하기만 하면 전문적인 차트와 실시간 대시보드가 자동으로 생성됩니다. AI가 사용자의 요청을 해석함으로써 복잡한 시각화 도구를 배울 필요 없이 누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있습니다.
- 💬 대화형 데이터 분석: “ROAS가 가장 낮은 캠페인은 무엇인가요?”와 같은 구체적인 질문을 던지면, 관련 시각 자료와 함께 상세한 분석 결과를 즉시 받아볼 수 있습니다. 이 기능을 통해 스프레드시트를 일일이 뒤지지 않고도 핵심 지표를 심층적으로 탐색하고 저조한 영역을 빠르게 파악할 수 있습니다.
- 📈 통합된 성과 추적: MRR, 이탈률(Churn), 고객 생애 가치(LTV), 어트리뷰션(Attribution) 등 핵심 KPI를 단일 화면에서 모니터링할 수 있습니다. 여러 출처의 데이터를 동기화함으로써 Graphed는 ‘단일 진실 원천(single source of truth)’을 제공해, 영업·마케팅·운영팀 모두가 동일한 숫자를 기반으로 협업할 수 있도록 보장합니다.
활용 사례
- 전자상거래 최적화: 전자상거래 담당자는 Shopify 주문 데이터와 Facebook, TikTok 광고 지출을 통합할 수 있습니다. Graphed에게 광고비 대비 고성과 제품을 찾아달라고 요청하면, 실시간으로 가장 수익성이 높은 채널에 예산을 재배분할 수 있습니다.
- SaaS 성장 모니터링: 창업자는 Stripe와 Vitally를 연결해 MRR 및 이탈률을 추적할 수 있습니다. 주간 보고서를 기다릴 필요 없이, 최근 제품 업데이트가 사용자 유지율과 LTV에 미친 영향을 즉시 확인할 수 있습니다.
- 마케팅 어트리뷰션: 성장 리더는 Google Search Console, GA4, 다양한 광고 플랫폼의 데이터를 한데 모아 실제 전환 경로를 파악하고, 유기적·유료 마케팅 활동 중 고품질 리드를 가장 많이 유도하는 채널을 식별할 수 있습니다.
왜 Graphed를 선택해야 할까요?
Graphed는 경쟁 우위를 유지하기 위해 신속한 답변이 필요한 팀을 위해 만들어졌습니다. 특히 인사이트 도출 속도와 운영 효율성에 초점을 맞춰 차별화됩니다:
- 압도적인 시간 절약: 사용자들은 주간 데이터 분석에 소요되던 시간을 8시간에서 단 15분으로 줄였다고 보고했습니다. 이를 통해 팀은 수작업 보고서 작성 대신 전략 수립에 집중할 수 있습니다.
- 데이터 사일로 제거: Postgres와 같은 SQL 데이터베이스부터 Klaviyo 같은 마케팅 툴까지 광범위한 통합을 지원함으로써, 정보가 개별 플랫폼에 갇히는 문제를 해결합니다.
- 모두를 위한 데이터 접근성: ‘학습 곡선 제로(zero learning curve)’ 디자인 덕분에 영업팀부터 RevOps까지 모든 구성원이 전문 데이터 팀의 도움 없이 직접 보고서를 생성할 수 있습니다.
Graphed는 조직이 정보와 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 데이터 수집 및 시각화의 가장 번거로운 부분을 자동화함으로써, 당신이 진정으로 성과를 움직이는 일—즉, 데이터가 제공하는 인사이트를 실행하는 데 에너지를 집중할 수 있도록 해줍니다.
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Source: Similarweb (Jan 9, 2026)





