BayesLab

Meta, Google 또는 SQL 데이터베이스를 몇 분 만에 연결하면 BayesLab이 캠페인과 데이터를 스캔해 숨은 문제를 찾는다. 첫 결과는 무엇을 멈추고, 고치고, 키울지 알려 주는 진단이다. BI 구축도 없고, 웨어하우스 이전도 없다. 이 속도가 핵심이다. 1달러를 더 쓰기 전에 지출에 대한 그림을 얻는다.

매일 아침 각 플랫폼에 로그인하는 대신 Slack이나 이메일로 오는 자동 광고 리포트를 받는다. CPA 급등과 지출 이상을 자동으로 잡아 주니 나쁜 소식이 일찍 도착한다. 여러 계정을 동시에 다루는 미디어 바이어에게 이것은 하루 첫 시간을 잡아먹던 수동 루틴을 대체한다. 깨어나면 무엇이 고장 났는지 안다. 확인할 대시보드 더미가 아니다.

쉬운 말로 질문하면 에이전트가 실제 데이터에서 답한다. 지난 화요일에 전환이 왜 떨어졌는지 알고 싶은가? 계정 수준의 급등을 그 뒤에 있는 특정 광고 세트까지 추적한다. 여기가 전통적인 BI와 다르게 느껴지는 대목이다. 거기서는 어떤 차트를 열고 어떻게 필터링할지 알아야 했다. 여기서는 질문을 서술하고 실마리를 따라가면 된다.

BayesLab의 에이전트는 무슨 일이 있었는지 보여 주는 데서 멈추지 않는다. 왜로 나아가며 근본 원인과 밑에 깔린 동인을 몇 분 만에 찾아낸다. 이 에이전트형 BI는 리포팅과 추론을 서로 다른 일로 다루는데, 보통 손대지 않고 끝나는 쪽이 추론이다. 숫자를 해석하는 게 아니라 설명을 얻는다.

Team과 Business 플랜은 하나의 워크스페이스에 무제한 좌석을 포함하고, 생성자와 열람자 라이선스를 따로 두지 않는다. 누구나 에이전트와 대화하고 대시보드를 만들 수 있다. 이 노코드 분석 구성이면 리포트를 세우는 데 데이터 엔지니어가 필요 없다. 전통적인 BI는 좌석당 과금이라 열람자 수가 청구서를 밀어 올린다. 여기서는 아니다.

플랫폼은 날것의 분석을 슬라이드에 붙인 스크린샷이 아니라 서사 구조를 갖춘 경영진용 글로 바꾼다. 숫자를 매일 데이터 안에 살지 않는 사람들에게 설명하는 게 일이라면, 이 번역 단계를 아낀다. 결과는 여전히 검토하지만, 초안이 이미 전면 재작성 없이 고객이나 이사회에 건넬 수 있는 리포트 모양이다.

광고 센티넬 기능이 주목을 받지만, BayesLab은 Amazon Seller를 포함한 50개 이상의 비즈니스 소스와 Snowflake, BigQuery, Databricks 같은 SQL 웨어하우스에도 연결한다. 이 폭 덕분에 광고 성과와 비즈니스 데이터를 한곳으로 모은다. 마케팅 숫자를 따로 떼어 놓고 들여다볼 필요가 없다.