얼라이닉스(Alignix) 6pager 전략 문서

PM·마케터는 유저 행동 이벤트 하나 추가하려고 개발자에게 요청을 넣고, 평균 수일을 기다리며 릴리즈 직후 골든 타임을 잃는다 [Assumption]. 얼라이닉스는 PM이 원하는 고맥락 이벤트를 개발자 도움 없이 즉시 심어, 이벤트 설정→데이터 확인까지 리드타임을 “수일 → 분 단위”로 줄이는 노코드 제품 분석 인프라다 [Assumption].

현실

• •한국 PM·마케터는 데이터 기반 의사결정 필요성을 인식하지만, 실제 이벤트 트래킹 설정은 여전히 개발팀의 작업으로 남아 있다 [S11].
• •고객 인터뷰에서 “이벤트 하나 추가까지 평균 수일 이상 소요”된 사례가 반복되었다 [Assumption].
• •Heap은 자동 이벤트 트래킹을 내세우지만, 수집된 이벤트만으로는 의사결정에 필요한 맥락(상태, 실험 버전 등)이 부족해 추가 설정이 필요하다 [S14][Assumption].
• •Google Tag Manager는 태그 관리를 자동화하지만, DOM 구조·태그 개념 이해 등 기술 허들이 있어 비개발자 PM이 전 과정을 단독으로 수행하기 어렵다 [S17].
• •Amplitude, Mixpanel 등은 분석 기능은 강력하지만, 이벤트 정의·태깅은 수동으로 개발 리소스를 계속 요구한다 [S14].
• •그 결과, PM은 “이벤트를 언제 어떻게 심을지”부터 개발자와 조율하느라 릴리즈 직후 첫 일주일을 제대로 활용하지 못하고, 실험·개선 주기가 느려진다 [Assumption].

목적

• •PM·마케터가 개발자 개입 없이 스스로 이벤트 트래킹을 정의·수정·삭제할 수 있게 한다.
• •유저 행동 데이터를 실시간으로 수집·시각화하여, 한 명의 PM이 가설 수립→실험 설계→분석까지 일원화된 사이클을 운영할 수 있게 한다.
• •단순 클릭/뷰를 넘어 “무엇을, 어떤 상태에서, 어떤 맥락에서 했는지”까지 담는 고맥락 이벤트 수집을 가능하게 한다.
• •기존 “요청→개발→QA→릴리즈”에 수일 걸리던 이벤트 설정 리드타임을 “10분 이내” 수준으로 단축하고, 관련 리소스 투입을 80% 이상 줄이는 것을 목표로 한다 [Assumption].
• •프리 A~시리즈 A B2B SaaS 스타트업이 데이터 팀 없이도 제품 성장에 필요한 행동 데이터 인프라를 구축하도록 돕는다.

핵심 가치: PM이 개발자 없이도 몇 분 안에 고맥락 행동 데이터를 수집·분석해, 제품 의사결정을 실시간에 가깝게 내리도록 만든다.

제품·비즈니스 목표

• •목표: “개발자 도움 없이 PM/마케터가 단독으로 이벤트 트래킹을 설정하고, 사용자 행동 데이터를 실시간 분석할 수 있는 노코드 제품 분석 툴” 구축.
• •성공 지표: 무료→유료 전환율, 핵심 기능 재사용률, NPS, MRR 성장률 등 SaaS 코어 KPI로 관리한다 [S33].

핵심 KPI 정의

각 KPI는 정의·수식·베이스라인·목표·소유팀을 명확히 두고, 모든 수치는 필요한 경우 [Assumption]으로 구분한다.

로깅 이벤트 설계 예시

• •event_created: 이벤트 정의 생성 시점 (속성: 생성자 역할, 대상 페이지/컴포넌트, 맥락 필드 수).
• •event_first_captured: 정의된 이벤트가 실제 트래픽에서 최초 발생한 시점.
• •dashboard_created, dashboard_viewed: 대시보드 생성·조회 횟수 및 세션 길이.
• •workspace_plan_changed: 플랜 변경(무료→유료), 플랜 종류, 좌석 수.
• •nps_survey_submitted: 점수, 자유 의견.

시장 접근 관점

현재 얼라이닉스는 “한국 B2B SaaS 스타트업용 노코드 이벤트 트래킹·제품 분석 툴”을 1차 타깃으로 삼으며, 이후 수평 확장을 옵션으로 둔다 [S4][Assumption].

4-1. 접근 1: Vertical – B2B SaaS 스타트업 특화

시장 정의: 한국 B2B SaaS 스타트업(프리 A~시리즈 B)의 제품 분석·행동 데이터 인프라 시장.

TAM (Global B2B SaaS Product Analytics)

• •

  글로벌 B2B SaaS 시장은 2025년 0.39조 달러에서 2030년 1.3조 달러로 성장 전망이며, 연평균 27.8% 성장률이다 [S4].

• •

  제품 분석·행동 데이터 툴 지출이 B2B SaaS 매출의 0.5~1.5% 범위로 분포한다고 가정한다 [Assumption].

• •

  TAM 민감도:

[Assumption]

SAM (한국 B2B SaaS 중 제품 분석 툴 도입 가능 기업)

• •

  한국 B2B SaaS 매출을 글로벌의 1.5~2.5% 구간으로 추정한다 [Assumption].

• •이 중 프리 A~시리즈 B 스타트업 비중을 30~50%로 가정하면, 얼라이닉스 1차 실질 SAM은 약 750억~2,100억 원 범위에 위치한다 [Assumption].

SOM (3년 목표)

• •

  3년 내 국내 초기~성장 SaaS 중 3~7% 도입을 목표로 한다 [Assumption].

본 문서는 기본 시나리오(연 매출 60~70억 원대 SOM)를 중기 목표로 둔다 [Assumption].

4-2. 접근 2: Horizontal – 디지털 서비스 전반 노코드 트래킹

시장 정의: 데이터 팀이 부족하지만 행동 데이터를 필요로 하는 모든 디지털 서비스(이커머스, 콘텐츠, 교육, 핀테크 등).

• •미국 및 글로벌 데이터 분석 시장 수치는 일부 비권위 블로그에서 1조 달러 이상으로 언급되지만 [S23], 방법론이 불명확하므로 전략적 TAM 산정의 직접 근거로 사용하지 않는다.
• •대신 “전체 데이터 분석 시장 중 노코드 이벤트 트래킹·제품 분석 영역이 일부를 차지한다”는 방향성만 참고한다 [S22][S24, 추정].
• •한국 디지털 서비스 전체를 대상으로 할 경우, B2B SaaS 버티컬보다 최소 수 배 이상 큰 잠재 시장이 존재하지만 [Assumption], 요구사항·보안 요건 이질성이 크다.

TAM/SAM/SOM 가정 요약

4-3. 추천 전략 및 재무 목표 일관화

추천: 접근 1 – “B2B SaaS 스타트업 제품 분석 인프라 전문”

• •Fact: B2B SaaS는 행동 데이터 기반 성장이 특히 중요하며 [S1][S11], 글로벌 제품 분석 툴 사용 경험도 어느 정도 축적된 세그먼트다 [S2][S5].
• •Insight: 좁은 버티컬에 집중해야 제품 기능·GTM 메시지를 날카롭게 만들고, 레퍼런스를 빠르게 쌓을 수 있다.
• •Implication: 3년 내 국내 B2B SaaS 버티컬에서 연 매출 약 60억 원 규모의 SOM 달성을 통일된 재무 목표로 둔다 [Assumption]. 이후 수평 확장·해외 시장 진출로 성장 옵션을 연다.

핵심 페르소나 (접근 1 기준)

경쟁사 기능·포지션은 공식 문서·리뷰를 기반으로 요약하고, 한계에 대한 평가는 [Assumption]으로 명시한다.

FII 요약

• •Fact: 주요 제품 분석 툴은 강력한 분석 기능·자동 캡처를 제공하지만, 비개발자 PM·마케터가 “개발 완전 무의존”으로 고맥락 이벤트를 설정·관리하는 경험을 전면에 내세우지는 않는다 [S1][S2][S3][S5][S14].
• •Insight: 개발 리소스가 절대적으로 부족한 한국 B2B SaaS 스타트업에는, 태깅 설계·설치 단계부터 비개발자가 주도할 수 있는 툴이 필요하다.
• •Implication: 얼라이닉스는 “노코드 태깅 + 맥락 자동 수집 + 실시간 분석”을 단일 플로우로 제공해, “PM 주도 도입” 포지션을 명확히 가져가야 한다.

핵심 제안

• •PM/마케터가 브라우저 내 시각 선택(드래그앤드롭 등)으로 페이지·컴포넌트·버튼을 클릭해 이벤트를 정의한다.
• •SDK는 선택된 요소의 DOM 구조, 페이지 상태, 유저 속성, 실험/릴리즈 버전 등 미리 정의한 맥락 필드를 자동으로 수집한다 [Assumption].
• •이벤트 정의 후 수십 초~1분 내 데이터 수집이 시작되고, 기본 제공 대시보드에서 실시간 확인한다 [Assumption].
• •기존 대비 이벤트 설정 리드타임을 “수일 → 분 단위”로 줄이고, 개발·QA 인력 소요를 대폭 감소시키며, 수집 이벤트 양과 맥락 깊이를 확대하는 것을 목표로 한다 [Assumption].

USP 비교

FII 요약

• •Fact: 데이터 분석 트렌드는 “비개발자 기반, 실시간 통합 분석”으로 이동하고 있다 [S22][S24].
• •Insight: 얼라이닉스는 이 흐름에서 한 단계 더 나아가, 이벤트 정의·맥락 수집·분석 전체를 PM 워크플로우 중심으로 재설계한다.
• •Implication: B2B SaaS 스타트업에게 “첫 번째 정식 제품 분석 인프라”로 선택될 수 있는 차별 포인트가 된다.

각 단계에서 고객이 체감하는 “가치”를 Acceptance Criteria(AC)로 정의해 제품·GTM을 정렬한다.

1) 발견 & 첫 접근

“프리 A 단계 단독 PM이 커뮤니티 후기·추천으로 얼라이닉스를 알게 되고, 개발자에게 요청하기 전 스스로 써볼 수 있는 대안으로 인식한다.”

• •가치: “이벤트를 나 혼자서도 할 수 있겠다”는 가능성 인지.

AC

• • 랜딩에서 “개발자 도움 없이 이벤트 설정” 메시지가 즉시 보인다.
• • 이메일·Slack OAuth로 1분 내 워크스페이스 생성 가능.
• • B2B SaaS용 온보딩 템플릿 제안.

2) 무료 체험 / 온보딩

“PM은 템플릿 가이드를 따라 SDK 스니펫을 삽입하고, 온보딩 마법사로 3개 핵심 이벤트(가입 완료, 온보딩 완료, 첫 핵심 기능 사용)를 설정한다.”

• •가치: 첫 세션 내 “내 서비스에 설치되고 있다”는 감각과 성취.

AC

• • 온보딩 체크리스트: SDK 설치 → 핵심 이벤트 선택 → 대시보드 생성.
• • 시각 선택으로 UI 요소를 클릭해 이벤트 타깃 지정.
• • 온보딩 완료 후 예상 데이터 프리뷰 제공.

3) 핵심 가치 경험 (Aha Moment)

“릴리즈 다음 날, PM이 대시보드에서 온보딩 퍼널을 보고, 특정 단계 전환이 비정상적으로 낮음을 즉시 발견한다.”

• •가치: “이벤트 추가를 기다리지 않고 바로 데이터를 본다”는 경험.

AC

• • 온보딩·활성화·리텐션 핵심 카드형 위젯 제공.
• • 채널·플랜·디바이스 등 세그먼트 필터를 노코드로 조정.
• • 이벤트 설정 후 1분 이내 첫 데이터 포인트 표시 [Assumption].

4) 전환/결제 (Free → Paid)

“2주간 무료 체험으로 온보딩 개선·채널별 성과 비교를 경험한 뒤, 팀원 협업·리포트 자동 발송을 위해 유료 플랜으로 전환한다.”

• •가치: 팀 단위 협업·리포팅 필요성 인식 → 지불 의향 발생.

AC

• • 무료 플랜에서 팀원 초대·자동 리포트 기능에서 자연스러운 페이월 노출.
• • 요금제 비교 화면에 기존 툴 조합 대비 비용·시간 절감 메시지 제공.
• • 결제 플로우 5분 이내 완료(세금계산서·카드 모두 지원).

5) 본격 사용 & 효과 체감

“기능 릴리즈마다 PM·마케터가 직접 이벤트를 정의하고, 릴리즈 당일 행동을 모니터링해 이탈 지점을 찾아 개선한다.”

• •가치: 릴리즈 첫 24시간 안에 이슈를 발견·대응, 실험 주기 단축.

AC

• • 새 기능 추가 시 1일 내 관련 이벤트 전부 정의 가능.
• • 이벤트 정의 변경이 코드 배포 없이 반영.
• • 기능 릴리즈 이후 이벤트 트렌드·이탈 포인트 타임라인 제공.

6) 지속 사용 & 습관화

“PM이 주간 스프린트 회의에서 얼라이닉스 대시보드를 열어 지난주 실험 결과를 팀과 리뷰한다.”

• •가치: 데이터 기반 회의 문화 정착, 툴의 ‘주간 루틴’ 편입.

AC

• • 주간/월간 리포트 공유 링크 생성 및 Slack·이메일 공유.
• • 실험·이벤트 변경 이력 버전 히스토리 기록.
• • 4주 연속 대시보드 조회 워크스페이스 비율 60% 이상 달성 [Assumption].

7) 추천 & 확산

“만족한 PM이 커뮤니티·웨비나에서 도입 전후 이벤트 설정 시간·실험 횟수 변화를 공유하고, 다른 스타트업에 추천한다.”

• •가치: 레퍼럴 루프 형성, CAC 절감.

AC

• • 제품 내 리퍼럴 프로그램(추천 링크·혜택) 제공.
• • 분기 1회 NPS 설문 자동 발송.
• • 신규 워크스페이스 중 20% 이상이 ‘지인·커뮤니티 추천’ 선택 [Assumption].

BM 옵션 비교

추천안: 안 2 하이브리드

• •Fact: B2B SaaS 수익 모델은 “월 구독 + 사용량 종량제” 하이브리드가 표준으로 자리 잡고 있다 [S28].
• •Insight: 얼라이닉스 고객은 회사 성장에 따라 이벤트 볼륨·연동 수가 크게 늘어나므로, 사용량과 매출을 연동하면 성장과 수익이 동기화된다.
• •Implication: 1~2년 차에는 Starter/Growth 고정 구독 + 단순한 이벤트 초과 과금 구조로 시작하고, 이후 Enterprise 온프렘·전용 리전 플랜을 추가한다.

“커뮤니티 → 무료 체험 → 파일럿 성공 사례 → 웨비나/PR” 순으로 초기 신뢰를 구축한다 [S25][S26][S27].

제품 원칙

• •데이터 보안·프라이버시 우선: 기본 설계에서 PII(개인식별정보) 최소 수집을 원칙으로 한다.
• •비개발자 중심 UX: “1분 안에 첫 이벤트를 보고, 1시간 안에 첫 인사이트를 얻는다”를 경험 목표로 둔다 [Assumption].
• •인터페이스·SDK 모두 “기본은 안전, 고급 설정은 명시적 동의” 원칙을 따른다.

핵심 요구사항 (MVP 범위)

• •노코드 이벤트 설정 인터페이스 (시각 선택·드래그앤드롭) 제공.
• •실시간 유저 행동 수집·대시보드 시각화.
• •기본 맥락 필드(페이지 URL, 요소 식별자, 세션 ID, 디바이스/브라우저, 실험/릴리즈 버전 등) 자동 수집 [Assumption].
• •프로젝트별 이벤트 관리·역할 기반 접근 제어(RBAC).
• •웹/모바일 SDK 버전 관리.
• •BigQuery·Amplitude 등 외부 분석 플랫폼 연동 옵션 [S1][S3][Assumption].
• •Google Workspace·Slack OAuth 및 알림 연동.

데이터 처리·컴플라이언스 설계 (요약)

• •

  PII 분류·수집 정책

  • •SDK 기본 설정에서 이메일·이름·전화번호 등 직접 식별 PII는 수집하지 않는다.
  • •기본 유저 식별자는 해시 처리된 사용자 키(예: user_id 해시)로 제한한다 [Assumption].
  • •고객이 PII 수집을 원할 경우, 별도 토글·경고문과 함께 데이터 처리계약(DPA)에 의거해 활성화하도록 한다.
• •

  법적 처리근거·동의 플로우

  • •고객 서비스(컨트롤러)가 최종 사용자와의 관계에서 동의/정당한 이익 등 법적 근거를 확보해야 하며, 얼라이닉스는 프로세서 역할을 수행한다 [Assumption].
  • •문서화된 DPA 템플릿을 제공해, 수집 항목·목적·보존 기간·삭제 절차를 명시한다.
• •

  보관·삭제 정책

  • •이벤트 데이터의 기본 보존 기간(예: 24개월)을 정의하고, 그 이후에는 집계 데이터만 남기고 원시 이벤트는 삭제·익명화한다 [Assumption].
  • •고객이 워크스페이스 삭제 또는 계약 종료 시, 설정된 기간 내 전체 원시 데이터를 영구 삭제하고 로그로 증적을 남긴다.
• •

  리전·온프렘·데이터주권

  • •초기에는 단일 리전(예: AWS 서울)을 기본으로 하되, 중장기적으로 EU·US 리전 옵션 및 온프렘/전용 클러스터를 Enterprise 플랜에 제공한다 [Assumption].
  • •금융·헬스케어 등 규제 산업 고객에 대해서는 사전 DPIA(Data Protection Impact Assessment) 체크리스트를 별도 제공한다.

재무·시장 목표를 SOM 기본 시나리오(3년차 연 매출 60억 원 수준)와 일관되게 맞춘다 [Assumption].

1) 데이터 프라이버시·보안 리스크

• •Fact: 얼라이닉스는 유저 행동·맥락 데이터를 대량 수집하므로 GDPR·PIPA의 적용을 직접 받는 일부 기능을 포함한다 [Assumption].
• •Insight: PII 최소 수집·가명처리·명시적 DPA·리전 선택 옵션 없이는 대기업·해외 고객 도입이 제한된다.
• •Implication:
  • •PII 비수집을 기본값으로 하고, 해시된 ID·세션·맥락 정보만 저장한다.
  • •수집 항목별 법적 근거·보존 기간·삭제 정책을 명시한 데이터 처리 체계를 별도 문서로 정리해, 세일즈·보안 심사 시 제공한다.
  • •연 1회 보안 점검·침해 대응 훈련을 계획한다 [Assumption].

2) 기술 리스크

• •실시간 이벤트 수집·집계 성능이 핵심 가치와 직결된다.
• •초기에는 인프라 한계를 고려해 집계 주기·대시보드 위젯 수를 제한하고, 퍼널·리텐션·세그먼트 등 핵심 분석에 집중한다 [Assumption].

3) 벤더 락인 및 통합 리스크

• •기존 Amplitude·Mixpanel 사용자에게 얼라이닉스는 “추가 비용”으로 보일 수 있다.
• •얼라이닉스를 “이벤트 정의·맥락 수집 레이어”, 기존 툴을 “고급 분석 레이어”로 연동 가능하게 설계해 상호보완 구조를 만든다 [S1][S3][Assumption].

4) 규제·산업별 특수 요구

• •금융·헬스케어 SaaS는 온프렘·전용 리전·엄격한 로그 관리 요구가 크다.
• •Phase 3~4에서 Enterprise 온프렘·규제 산업용 패키지를 별도 기획하며, 그 전까지는 퍼블릭 클라우드 리전 선택·IP 화이트리스트 등 최소 요건을 맞춘다 [Assumption].

이슈 1: “맥락 데이터” 최소 필드 정의

• •Fact: 기존 오토 트래킹 툴은 클릭·뷰 자동 수집에 강점이 있지만, 상태·실험 버전 등 맥락은 추가 설계가 필요하다 [S14].
• •Insight: 얼라이닉스의 USP는 “고맥락 이벤트”이므로, 어떤 필드를 기본으로 강제 수집할지 결정해야 한다.
• •Implication & 액션:
  • •단기 기본안: 페이지 URL, 요소 식별자, 세션 ID, 디바이스·브라우저, 실험/릴리즈 버전, 간단한 유저 세그먼트(플랜·채널) [Assumption].
  • •1개월 내 디자인 파트너 3팀과 워크샵을 열어 실제 의사결정에 사용된 맥락 필드를 역추적하고, 최소 세트를 결정한다.

이슈 2: GTM 초기 타깃 세분화

• •Fact: “프리 A~시리즈 A B2B SaaS” 내부에서도 PLG/세일즈 중심, 산업 도메인별로 니즈가 다르다 [Assumption].
• •Insight: 지나치게 넓게 타깃팅하면 메시지 분산·파일럿 성공률 저하가 우려된다.
• •Implication & 액션:
  • •1차 타깃을 “PLG 지향·웹 기반 B2B SaaS”로 좁힌다.
  • •Day 0–30 온보딩 20개 팀의 전환율·LTV/CAC를 비교해, 성과가 가장 좋은 세그먼트에 GTM 예산을 집중한다.

이슈 3: 가격·티어 구조 수용도

• •Fact: 글로벌 툴은 월 200~400달러 수준에서 과금하고 [S5], Amplitude는 무료 플랜으로 진입 장벽을 낮춘다 [S3].
• •Insight: 한국 프리 A 스타트업의 현금 여력·심리적 가격 저항선은 별도 검증이 필요하다.
• •Implication & 액션:
  • •초기 5~10개 파일럿에 서로 다른 가격·기능 묶음을 제시해 가격 민감도를 실험한다 [Assumption].
  • •3개월 내 실험 결과를 바탕으로 Starter·Growth 티어의 이벤트 한도·좌석·가격을 재조정하고, “첫 6개월 할인+연간 계약” 옵션 여부를 결정한다.

이슈 4: 해외 진출 타이밍·리전 전략

• •Fact: 글로벌 B2B SaaS 시장은 빠르게 성장하지만 [S4], 제품 완성도·레퍼런스가 부족한 상태에서 조기 해외 진출은 리스크다.
• •Insight: 국내에서 최소 레퍼런스를 확보한 뒤, 일본·동남아 등 유사 시장으로 확장하는 것이 현실적이다.
• •Implication & 액션:
  • •“국내 B2B SaaS 50개사 유료 레퍼런스 확보”를 해외 GTM 착수의 최소 조건으로 둔다 [Assumption].
  • •Phase 3(18개월 전후)에 일본·동남아 시장 리서치·파트너 탐색을 시작하고, 그 전까지는 다국어·멀티 리전 대응 가능 아키텍처를 준비한다.

얼라이닉스는 한국 B2B SaaS 스타트업을 위한 “PM 주도 노코드 이벤트 트래킹·제품 분석 인프라”를 지향한다. 기존 수동 태깅·개발 의존 구조로 인해 수일 지연되던 행동 데이터 수집을 “분 단위”로 단축하고 [Assumption], 클릭·뷰를 넘어 맥락까지 담은 고밀도 데이터로 제품 의사결정을 가속하는 것이 핵심 가치다.

시장 측면에서는 글로벌 B2B SaaS 성장과 행동 분석의 중요성 증가라는 트렌드를 활용해 [S1][S4][S11], 3년 내 국내 B2B SaaS 버티컬에서 연 매출 60억 원 수준 SOM을 달성하는 것을 중기 목표로 삼는다 [Assumption]. 이를 위해 노코드 이벤트 정의·맥락 자동 수집·실시간 분석·하이브리드 BM·컴플라이언스 체계를 유기적으로 설계하고, 커뮤니티 기반 GTM과 초기 레퍼런스 확보에 집중한다.