분석 & 인사이트
문서 안에서 무슨 일이 일어나는지, 데이터로 봅니다
페이지별 체류시간, 스크롤 깊이, 완독률, 관심도 스코어링까지. 감이 아닌 데이터에 기반한 문서 성과 분석으로, 더 나은 문서를 만들고 더 정확한 비즈니스 판단을 내리세요.
이런 상황, 겪어보셨나요?
40페이지 제안서를 만들었는데 실제로 어떤 부분이 효과적이었는지 알 수 없음
같은 제안서를 계속 보내는데 성사율이 낮고, 원인을 파악할 데이터가 없음
"이 문서 잘 만들었네"라는 피드백은 있지만, "어떤 부분이 좋았는지"는 아무도 모름
주요 기능
이렇게 해결합니다
01
페이지별 체류시간 & 스크롤 깊이
수신자가 각 페이지에서 얼마나 머물렀고, 페이지의 어디까지 스크롤했는지 시각적으로 확인합니다. 색상 히트맵으로 "뜨거운 페이지"와 "차가운 페이지"를 한눈에 구분합니다.
사용 시나리오
마케팅팀이 새 캠페인 제안서를 클라이언트에게 보냅니다. 크리에이티브 시안 페이지에 평균 52초, 예산 페이지에 8초가 찍힙니다. 다음 버전에서는 예산 설명을 크리에이티브 바로 다음에 배치해 자연스러운 흐름을 만듭니다.
02
완독률 분석
문서를 처음부터 끝까지 읽은 비율을 추적합니다. 중간에 이탈한 지점을 파악하여 문서 구조를 개선할 수 있습니다.
사용 시나리오
영업팀의 표준 제안서 완독률이 34%입니다. 분석 결과, 15페이지 부근에서 대량 이탈이 발생합니다. 해당 섹션을 부록으로 옮기고 핵심 내용을 앞쪽에 배치한 결과, 완독률이 61%로 상승합니다.
03
AI 관심도 스코어링
체류시간, 재방문 횟수, 스크롤 패턴을 종합하여 각 수신자의 관심도를 자동으로 점수화합니다. 높은 점수의 수신자를 우선 후속 대상으로 파악할 수 있습니다.
사용 시나리오
5곳의 잠재 고객에게 동일한 제안서를 보냈습니다. AI 관심도 스코어가 87점인 A사, 72점인 C사를 우선 follow-up 대상으로 설정하고, 23점인 E사는 다음 분기 재접근으로 분류합니다.
04
문서별 성과 비교
여러 버전의 문서나 서로 다른 문서의 열람 성과를 나란히 비교할 수 있습니다. 어떤 버전이 더 높은 관심을 받았는지 데이터로 확인합니다.
사용 시나리오
제안서 A안과 B안을 각각 5곳에 보냅니다. B안의 완독률이 22% 높고, 가격 페이지 체류시간이 3배 긴 것을 확인합니다. 다음 분기 표준 제안서를 B안 기반으로 통일합니다.
사용 사례
실제 이런 분들이 사용합니다
EdTech 스타트업의 Content Lead, 예진
예진은 B2B 고객사에 보내는 교육 커리큘럼 소개서를 관리합니다. 이전에는 30페이지 소개서를 보낸 뒤 "효과가 있는 건지 없는 건지" 알 수 없었습니다. FeatPaper 도입 후, 고객사별로 가장 관심이 높은 교육 모듈을 파악하고 해당 모듈을 중심으로 데모를 제안합니다. 데모 전환율이 18%에서 31%로 올랐고, 데모에서 계약 전환까지 걸리는 시간이 평균 2주 단축되었습니다.
제조업 중견기업의 영업기획 팀장, 태호
태호는 해외 바이어에게 제품 카탈로그를 보내는 업무를 담당합니다. 400페이지 카탈로그에서 바이어가 어떤 제품군에 관심을 갖는지 알 수 없어 매번 전화로 "어떤 제품에 관심 있으셨나요?"라고 물어봐야 했습니다. FeatPaper의 페이지별 체류시간 데이터를 활용해 관심 제품군을 미리 파악한 뒤 맞춤 견적을 준비합니다. 견적 요청 대비 수주율이 24%에서 37%로 상승했습니다.
AI 영업 워크플로우를 구축 중인 RevOps 엔지니어, 지훈
지훈의 팀은 Claude, GPT-4 같은 AI 에이전트를 영업 자동화에 활용하고 있습니다. 문제는 PDF 제안서를 AI가 직접 읽을 수 없다는 것이었습니다. FeatPaper의 공유 링크는 AI 에이전트가 API로 접근 가능해, 제안서 내용을 분석하고 후속 이메일 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 구축했습니다. 영업 담당자 1인당 주 3시간의 후속 작업이 자동화되었습니다.
기대 효과
숫자로 보는 변화
+34%
제안서 성사율 향상
분석 데이터 기반 문서 개선 및 타겟 후속조치 적용 후, 제안서 → 계약 전환율 상승
4.2 → 2.1
문서 제작 반복 횟수
데이터 없이 감으로 수정하던 반복 횟수 대비, 분석 기반 수정 후 최종 버전까지의 반복 횟수
+27%
평균 완독률 증가
이탈 포인트 분석 후 문서 구조를 개선한 팀의 평균 완독률 증가폭